안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

“우리는 AWS 기반 AI를 도입했습니다.”

요즘 기업 현장에서 자주 듣는 말입니다.
하지만 막상 물어보면, 많은 경우 이 질문에 명확히 답하기 어렵습니다.

“AWS 위에 AI를 올린다는 게, 정확히 무엇을 의미하나요?”

AI는 단순한 애플리케이션이 아닙니다.
그리고 AWS는 단순한 서버 공간도 아닙니다.

기업이 말하는 ‘AWS 기반 AI’는
사실상 네 개의 기술 계층이 유기적으로 연결된 구조를 의미합니다.

1️⃣ 인프라 계층: AI가 돌아갈 물리적 기반

가장 아래에는 컴퓨팅 자원이 있습니다.

• EC2 / GPU 인스턴스
• EKS / 컨테이너 환경
• S3 스토리지
• 네트워크 및 보안 구성

이 계층은 AI 모델이 학습하고 추론할 수 있는 연산 자원을 제공합니다.
많은 기업이 이 단계에서 “AI 환경 구축 완료”라고 생각합니다 그러나 이것은 출발점일 뿐입니다.

2️⃣ 데이터 계층: AI의 성능을 결정하는 핵심

AI는 데이터를 먹고 자랍니다 따라서 두 번째 계층은 데이터입니다.

• S3 기반 데이터 레이크
• AWS Glue (데이터 정제)
• Redshift (분석)
• Lake Formation (데이터 통제)

여기서 중요한 것은 단순 저장이 아닙니다.

✔ 데이터 정합성
✔ 마스터 데이터 통합
✔ 실시간성
✔ 접근 통제

이 설계가 제대로 되어 있지 않으면 AI는 정확해 보이지만 실제로는 왜곡된 결과를 냅니다.

3️⃣ AI/ML 플랫폼 계층: 모델의 학습과 서비스화

이 단계에서 비로소 “AI”가 등장합니다.

• SageMaker (모델 학습·배포)
• Bedrock (LLM 활용)
• Lambda (추론 자동화)
• API Gateway (서비스 연결)

이 계층은 모델을 개발하고, 배포하고, API 형태로 제공합니다.
하지만 많은 기업에서 AI 프로젝트가 멈추는 이유는 이 단계가 아니라 그 다음 단계입니다.

4️⃣ 업무 연결 계층: AI가 성과로 전환되는 지점

AI는 모델이 아니라 업무 프로세스에 연결될 때 가치가 발생합니다.

예를 들어:

• 수요 예측 모델 → ERP 생산 계획에 자동 반영
• 신용 리스크 모델 → 승인 프로세스에 자동 연결
• 이상 탐지 모델 → 실시간 알림 및 운영 대응

이 연결이 없다면 AI는 대시보드에 머무는 ‘분석 결과’에 불과합니다.

AWS 위에 AI를 올린다는 것의 진짜 의미

정리하면, AWS 위에 AI를 올린다는 것은 단순히 모델을 배포하는 것이 아니라,

인프라 → 데이터 → 모델 → 업무 시스템까지 하나의 설계 구조로 연결하는 것을 의미합니다.

많은 기업이 1~3단계는 준비합니다.
그러나 4단계, 즉 업무 내재화 단계에서 멈춥니다.

그래서 “AI는 도입했지만 성과는 미미한” 상황이 반복됩니다.

왜 ERP와 업무 구조가 다시 중요해지는가?

AI가 고도화될수록 ERP와 같은 핵심 시스템의 역할은 더욱 중요해집니다.

• 데이터의 기준은 어디에서 정의되는가?
• 마스터 데이터는 단일화되어 있는가?
• 프로세스는 표준화되어 있는가?

AI는 불완전한 구조 위에서 혁신을 만들 수 없습니다.
즉, AI는 클라우드 기술이 아니라 업무 구조 위에 세워지는 확장 계층입니다.

AWS는 AI를 실행하기에 가장 강력한 클라우드 플랫폼 중 하나입니다.
그러나 기업형 AI의 성패는 어떤 모델을 선택했는가가 아닌 어떤 구조로 연결했는가에 달려 있습니다.

BSG는 AI를 단순 기술 도입이 아니라 ERP·데이터·업무 프로세스를 아우르는 통합 설계 관점에서 접근합니다.
AWS 위에 AI를 올리는 일, 이제는 기술이 아니라 구조의 문제입니다.

[출처]
AWS 공식 문서: Amazon SageMaker Overview
AWS 공식 문서: Amazon Bedrock 소개
AWS Well-Architected Framework
AWS Data Lake Architecture Best Practices
(모두 aws.amazon.com 내 공식 자료 기반)

기획자 : 도예원