AWS 코리아, 생성형 AI 넘어 ‘에이전틱 AI’ 전략 공개, AI에이전트 중심 기술 흐름 제시

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 AI 이후 기업 IT 환경의 핵심 흐름으로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 전략을 제시했다.

AWS 코리아는 신년 기자간담회를 열고 AI 기술 트렌드와 클라우드 시장 전망, 그리고 2026년 사업 전략을 공유했다. 행사에서는 생성형 AI 확산 이후 기업 환경에서 나타나는 기술 변화와 AWS의 AI 전략, 국내 기업 사례 등이 함께 소개됐다.

발표는 함기호 AWS 코리아 대표가 국내 사업 방향을 설명하고 김기완 AWS 코리아 기술 총괄이 AI 기술 흐름과 플랫폼 전략을 소개하는 순서로 진행됐다.

글로벌 확산 속 한국 기업의 생성형 AI 도입 흐름

AWS는 생성형 AI가 최근 몇 년 사이 빠르게 발전하면서 기업 환경에서도 활용 방식이 달라지고 있다고 짚었다. 2023년에는 개념 검증(PoC) 중심의 실험 단계였다면 2024년에는 상용화가 확대됐고 최근에는 실제 비즈니스 가치를 만들어내는 단계로 이동하고 있다는 분석이다.

맥킨지 조사에 따르면 전 세계 기업의 88%가 최소 한 가지 업무 기능에서 AI를 활용하고 있으며 생성형 AI 도입률은 79%에 이른다. 또한 기업의 62%가 AI 에이전트 도입을 실험 또는 도입 단계에서 진행하고 있으며 약 23%는 전사 규모의 에이전틱 AI 시스템을 운영 중인 것으로 나타났다.

AWS는 이러한 흐름이 한국 시장에서도 나타나고 있다고 설명했다. 한국 IDC 분석에 따르면 국내 기업 역시 생성형 AI와 예측형 AI, 에이전트 기술을 결합한 ‘복합 AI’ 전략을 확대하고 있으며 2027년까지 약 60%의 조직이 이러한 구조를 도입할 것으로 전망된다.

AI 도입 과정에서의 과제도 함께 언급됐다. 글로벌 기업의 44%가 AI 도입 과정에서 기획 및 평가 기준 부족을 주요 어려움으로 꼽았으며 한국 기업에서는 해당 응답이 50%로 더 높게 나타났다. 이는 국내 기업들이 AI 도입 자체보다 운영 체계와 성과 관리 체계 구축에 더 많은 고민을 하고 있음을 보여준다.

AI 에이전트 중심 기술 확대와 기업 IT 환경 변화

AWS는 2026년 기술 흐름 가운데 하나로 AI 에이전트 기반 시스템 확산을 강조했다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇 형태를 넘어 스스로 계획을 세우고 작업을 수행하는 소프트웨어 시스템이다. 이러한 에이전트는 외부 도구와 데이터, 메모리 기능 등을 활용해 다양한 업무를 수행할 수 있으며 여러 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 구조로 발전하고 있다.

AWS는 이러한 환경을 지원하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore 플랫폼을 제시했다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 운영에 필요한 런타임 환경과 메모리, 정책 관리, 모니터링 기능 등을 제공하는 구조로 기업이 AI 기반 시스템을 실제 서비스 환경에서 운영할 수 있도록 지원한다.

AI 에이전트 환경에서는 보안과 거버넌스 체계 역시 중요한 요소로 언급됐다. 기업 환경에서 에이전트가 다양한 데이터와 시스템에 접근하게 되는 만큼 접근 권한 관리와 정책 제어, 실행 환경 모니터링 등 운영 체계가 함께 마련돼야 한다는 설명이다. AWS는 AgentCore 플랫폼을 통해 이러한 기능을 통합적으로 제공하며 기업이 AI 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 지원한다고 강조했다.

발표에서는 AgentCore 기반 활용 사례도 함께 소개됐다. 놀유니버스는 AWS Transform for .NET과 Amazon Q Developer를 활용해 약 150만 라인의 코드를 분석하고 시스템 현대화를 진행했으며, 교촌에프앤비는 VMware 환경을 AWS로 이전하는 과정에서 AI 기반 자동화 기능을 활용해 마이그레이션 기간을 절반 수준으로 줄였다. 또한 웅진씽크빅은 AI-DLC 방법론을 적용한 AI 에이전트를 통해 개발 기간을 단축하고 운영 효율을 높인 사례로 소개됐다.

AWS–OpenAI 협력으로 확대되는 AI 플랫폼 전략

AWS는 최근 OpenAI와의 전략적 협력도 소개했다. 양사는 AI 에이전트 운영 환경인 Stateful Runtime Environment를 공동 개발하고 이를 Amazon Bedrock 기반 서비스로 제공할 예정이다. 이 환경에서는 AI 모델이 메모리와 컴퓨팅 자원, 데이터 소스 등에 접근하면서 장기적인 워크플로를 처리할 수 있도록 설계된다.

AWS는 OpenAI의 엔터프라이즈 플랫폼 ‘OpenAI Frontier’의 독점 클라우드 파트너로 참여해 기업들이 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있는 환경을 제공할 계획이다. Frontier 플랫폼은 공유 컨텍스트와 거버넌스 기능을 기반으로 여러 AI 에이전트를 동시에 운영하고 관리할 수 있는 구조를 갖춘 것이 특징이다.

또한 AWS는 OpenAI의 AI 워크로드 지원을 위해 약 2GW 규모의 Trainium 기반 컴퓨팅 인프라를 제공하고 OpenAI에는 총 500억 달러 규모 투자를 진행할 예정이다. 초기 150억 달러 투자 이후 추가 투자도 계획되어 있다.

양사는 아마존 고객 대상 서비스에 적용할 맞춤형 AI 모델 개발도 함께 진행하고 있다. 이는 Amazon Nova 모델과 함께 기업 고객이 다양한 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 형태로 활용될 예정이다.

국내 기업 사례로 본 AI 에이전트 도입

AWS는 국내 기업들의 AI 활용 사례도 함께 소개했다. 삼성물산은 건설 입찰 리스크 분석과 계약 관리 등을 자동화하는 AI 에이전트 시스템을 구축했으며 포스코DX는 AI 엔지니어 에이전트를 활용해 제조 및 설계 업무 생산성을 약 30% 향상시켰다.

또한 롯데백화점, 넥슨, 우아한형제들, GS리테일 등 다양한 기업이 AWS 기반 AI 시스템을 활용해 고객 서비스와 데이터 분석, 게임 운영 등 여러 영역에서 AI 활용 범위를 확대하고 있다고 소개했다.

한국 시장 투자 확대와 AI 기반 클라우드 전략

AWS는 한국 시장 투자 계획도 다시 한 번 언급했다. AWS는 2025년부터 2031년까지 약 7조 원 규모 추가 투자를 진행할 계획이며 이를 포함하면 한국 누적 투자 규모는 약 12조 원을 넘어설 것으로 예상된다.

AI 기술 확산과 함께 클라우드 기반 IT 환경 도입이 계속 확대되는 가운데 AWS는 기업들이 AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 확장성과 보안, 운영 안정성을 갖춘 클라우드 환경이 중요하다는 점을 강조했다.

AWS 코리아는 생성형 AI 확산 이후 기업 IT 환경이 빠르게 변화하고 있으며 단순히 AI 모델을 활용하는 수준을 넘어 실제 업무 프로세스를 자동화하고 의사결정을 지원하는 AI 에이전트 기반 시스템이 기업 IT 구조의 중요한 요소로 자리잡고 있다고 설명했다.

AWS 코리아는 이러한 흐름 속에서 AI와 클라우드 인프라, 데이터 플랫폼을 결합한 형태의 기업 IT 환경이 확대되고 있으며 국내 기업들이 AI 기반 서비스를 보다 빠르게 도입할 수 있도록 지원을 이어갈 계획이라고 밝혔다.