GenAI 시대에서의 방향성 (feat: AWS Summit 2025)

서론

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최근 여러 회사에서 GenAI를 도입하려 하고 재직중인 회사에서도 그런 수요를 충족시키기 위해 다양한 시도를 하는 중이다.

 

 

지금 당장 GenAI 어플리케이션을 만드는건 아니더라도 다른 곳에서는 어떤식으로 해당 기술을 사용하고 있는지, 어떻게 활용해야
실제로 가치를 만들어 낼 수 있는지, 나는 이 기술에 대해 어떤 방향성을 가지고 공부해야하는지 고민이 많았었다.

 

 

이러한 고민에 도움이 될까 하여 이번주 수요일(5월 14일)에 AWS Summit 2025에 다녀왔다. 이번 글에서는 강연에서 들은 내용과 내 생각을 간단히 정리할 것이다.

 

 

 

본론

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이 글의 목차는

• GenAI에 어떻게 접근해야 할까?
• 다양한 유즈케이스
• 내가 생각하는 앞으로의 방향성

으로 구성될 예정이다.

 

 

GenAI에 어떻게 접근해야할까?

 

아마존의 AL/ML 솔루션 아키텍쳐 총괄 스태프의 강연을 처음으로 들었는데 강연의 주요 내용은 GenAI가 실제로 생산성을 높이는 방안에 관한 것이었다.

 

 

여러 회사에서 직원들의 생산성을 높이고 고객들에게 더 나은 경험을 제공하기 위해  GenAI 기술 도입을 시도하고 있지만 어떻게 사용해야 하는지 모르고 실제로 도움이 되는지에 대한 의문도 제기되고 있다고 하였다.

 

 

이러한 상황의 주된 이유로는 아래 4가지였고

1. 사용자가 원하는 실제 방향성과 어플리케이션이 다르다.
2. 관성 (기존에 하던 업무 방식을 유지하려고 한다.)
3. 직업을 빼앗길 것에 대한 두려워한다.
4. 조직의 업무 프로세스, 성과 평가 방식이 잘못 되었다.

 

이를 해결하기 위한 방법으로 아래 4가지를 제시하였다.

1. 사람들이 하기 싫어하는 일, 지루한 일을 처리하게 하라.
2. 상위 업무자부터 어떻게 활용하는지 보여줘라.
3. 직원들에게 투자하라. (AI 활용 교육 및 생산성 향상을 위한 교육)
4. 고성과자들이 GenAI를 사용하게 하고 좋은 사용 사례에 대해 보상하라.

 

 

개발자를 예시로 GenAI가 코드를 완전히 작성하는 것보단 개발자들이 하기 작성하기 싫어하는 테스트 코드 작성, 기타 문서 작성등에 포커스를 맞춰야 직원들이 사용도 많이 하고 유의미한 생산성 향상이 일어난다고 하였다.

 

 

내가 생각했을 때도 기존의 관성을 이겨내고 새로운 방식으로 일을 하기위해서는 먼저 하기 싫은 일들을 타겟하여 대신할 수 있게 하면서 진압 장벽을 낮추고 조금씩 확장해 나가면서 사용자에게 유용한 도구가 되어야 한다.

 

 

또 지금과는 조금 다른 성과 방법과 업무 목표를 제시하고 활용 사례를 보여주면서 GenAI가 직업을 뺏는 것이 아닌 내 업무를 편하게 만들어주는 도구라는 인식을 만들어줘야 할 것이다.

 

 

이러한 기능들을 위해서 고객사와 기능 제공사 모두 수없는 시도와 실패를 겪어야 할 것이다. 이때 소모되는 비용을 최소화하고 결국 실제로 가치를 창출해내기 위한 4가지의 방법을 제시해줬다.

 

1. POC에서 비용, 법, 보안과 같은 부가적인 문제들도 고려하라.
2. 그 과정에서 모든 것들을 수치화 하고 모니터링하라. (비용, 생상성 증가량, 시간...)
3. Agile에 다시 주목하라, 기존 팀단위가 아닌 Task Force 단위로 일하는 것이 필요할 수 있다.
4. 변화와 실패를 수긍하고 계속하여 시도하라.

 

다양한 유즈케이스

 

해당 챕터에서는 다양한 회사가 어떤 문제가 있었고 이를 어떤 방식으로 해결했는지를 간단히 정리할 것이다.

 

리멤버 앤 컴퍼니

문제 : 기존에는 리크루어터들이 원하는 지원자를 찾기 위해 여러 페이지를 오가면서 지원자를 찾아야 했다.

 

해결 방안 : 검색을 최적화 하여 리크루어터가 자신들이 원하는 스펙의 지원자만 볼 수 있게 한다.

 

부수 효과 : 이는 핏하지 않은 지원자들 내역까지 보면서 확인해야하는 리쿠르어터의 반복적인 작업을 없애주었다. 이를 통해 리크루어터는 후보자의 더 세부적인 능력, 성격등과 같은 사람이 더 잘할 수 있는 감정과 직관적인 영역에 집중할 수 있다.

 

 

삼성 SDS

 

문제

1. 회의를 진행할 때 회의 내용 기록을 하느라 회의에 집중이 힘들다.
2. 외국인 바이어와 회의할 때 통역 문제
3. 다른 문서의 자료(표나 도표 같은)를 사용해야 할 때 새로운 문서에 다시 작성하는 것등

위와 같이 업무를 할 때 업무의 본질과는 거리가 멀지만 소소하게 시간을 소모해야하거나 좀 더 중요한 본 업무에 지장을 주는 것들이 있다.

 

해결 방안 : 회의록 자동 저장, 동시 통역 자막, 사진, pdf, excel등 여러 형식의 자료 편집의 공통화

 

부가 효과 : 소모적인 업무에 시간과 집중을 뺏기지 않고 좀 더 본질적인 업무에 신경을 쓸 수 있다.

 

 

이 외에도 현재 개인별 agent 생성을 시도하고 있다고 했는데 이 또한 개인 자료 검색, 단순 작업들을 대신하여 좀 더
본질적인 업무에 집중할 수 있게 도와주는 방향으로 가야하지 않을까 생각한다.

 

 

 

AEGIS 사업 (삼성 서울 병원)

 

문제 : 의료 접근성, 의료 품질, 비용 이 세가지가 trade off 관계로 모두 개선시키는게 현재로는 불가능 함

 

해결 방안 : 해당 세션에서는 국내 수혈 관련한 예시를 들었다,수혈을 할 때 사용자의 신체 정보를 통해서 혈액 종류와 처리 방안을 결정해야 한다. GenAI를 통해 사용자의 정보를 사전에 입력하면 그 사람에게 맞는 방법을 추천하고 의료 결정자는 해당 결과를 검토만 한다.

 

부가 효과 : 의료 결정자 및 해당 정보가 필요한 사람들이 더 정제된 데이터를 볼 수 있고 생산성을 높여준다.

 

 

 

내가 생각하는 앞으로의 방향성

 

GenAI의 성능은 계속하여 높아질 것이고 사용할 수 있는 도구가 많아짐에 따라 (MCP등을 사용해서) 더 많은 일들을 할 수 있을 것이다.

 

 

다만 이는 사람을 완전 대체하기는 힘들고 그런 방향성은 지속 가능하지 못하다. 우리는 이 도구를 사용하여 더 많은 가치를 만들어내야 한다.

 

 

예전에도 종종 언급되던 문장이 있다, "개발자는 코딩을 하는 사람이 아닌 문제를 해결 해야하는 사람이 되야한다" 라는 문장인데  GenAI는 이 문장이 통용되는 시대를 앞당겼다고 생각한다.

 

 

개발자로서 CS, 상용 어플리케이션을 만들 때 필요한 기술 지식들은 당연히 알아야하고 공부해야 한다. 동시에 GenAI를 활용할 때 사용되는 프롬프팅 엔지니어링, LAG 기술과 벡터 데이터 베이스 등과 같은 새로운 기술들도 공부할 목록에 추가되었다.

 

 

앞으로를 생각했을 때 이보다 더 중요한 것은 도메인에 대한 지식과 경험 그리고 이 두 개를 기반으로 문제를 정의하고 해결하며 새로운 가치를 창출해내는 능력이라고 생각한다.

 

 

즉, 단순히 주어진 기능만 개발하는 사람이 아닌 어떤걸 개발할지 의견을 내고 시도하는 사람이 되야하고 이를 위해서 다양한 사고 활동 (독서, 토론, 글쓰기...)를 하면서 비판적인 사고 능력, 가치를 창출할 수 있는 능력을 키워야 한다.

 

 

결론

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내가 내린 결론이 정답은 아니라 여러 방향중 하나일 것이다. 사람마다 추구할 방향이 다를 것이고 상황이 바뀌면 내 생각과 방향도 바뀔 수있다.

 

 

그래도 이에 대해 고민이 많았는데 여러 영상, 책들 이번에 다녀온 AWS Summit 2025를 다녀오면서 어느정도 방향성을 잡았고 당분간은 위에서 언급한 것처럼 내가 할 수 있는 것들을 계속할 것이다.