한눈에 보는 핵심 인사이트 AWS AI Competency는 AWS가 실제 고객 구축 사례를 바탕으로 파트너사의 기술 전문성과 비즈니스 수행 역량을 평가하는 전문 인증 제도입니다. SK AX는 기업 데이터 보안과 거버넌스를 아우르는 엔터프라이즈급 AI 아키텍처 역량을 인정받아 Generative AI Consulting Services 인증을 취득한 데 이어, Agentic AI Consulting Services 인증도 추가로 획득했습니다. 이를 통해 AI가 목표를 분석하고 세부 작업을 계획해 내부 시스템과 연계된 업무를 자율적으로 수행하도록 구현하는 역량을 입증했습니다. 한미전선, SKI E&S의 실제 운영 사례에는 Amazon Bedrock AgentCore를 중심으로 인증·권한 관리와 실행 추적 체계가 적용됐습니다.

 

AWS AI Competency가 검증하는 영역

 

 

기업이 AI 파트너를 선택할 때 가장 판단하기 어려운 부분은 역량의 실체입니다. 제안서에 담긴 기술 스택과 실제 운영 환경에서 검증된 구축 경험 사이에는 상당한 간격이 존재합니다.

AWS AI Competency는 이 간격을 좁히기 위한 검증 체계입니다. AWS가 파트너사의 실제 고객 구축 사례, 기술 전문성, 비즈니스 운영 역량을 직접 심사해 부여하는 자격으로, 심사는 두 갈래로 진행됩니다. 하나는 파트너 조직 차원의 역량 검증입니다. AI 프로젝트 착수 방법론, Foundation Model 선정 기준, 데이터 보안과 컴플라이언스 체계, Responsible AI 절차, 운영 전환과 사후 지원 체계까지 조직이 갖춘 표준 프로세스를 점검합니다. 다른 하나는 고객 사례 검증입니다. 실제 프로덕션 환경에 배포되어 운영 중인 구축 사례를 제출하고, 아키텍처 다이어그램과 기술 문서, 운영 산출물로 뒷받침해야 합니다.

AWS는 파트너가 엄격한 기술 검증을 거치도록 하며, 보안과 신뢰성, 운영 우수성에 대한 AWS의 기준을 충족하는 고객 구축 사례를 입증하도록 요구합니다. 검증 대상이 기술 문서에 그치지 않고 장애 대응 런북, 모니터링 지표, 배포 이력 관리까지 확장된다는 점에서, 이 자격은 파일럿 경험이 아닌 운영 경험을 증명하는 성격을 갖습니다.

 

AI 도입 역량과 자율 실행 구현 역량의 인증

 

 

AWS AI Competency는 하위에 Generative AI Consulting Services와 Agentic AI Consulting Services 두 영역을 두고 있습니다. 두 영역이 나뉜 이유는 요구되는 역량의 성격이 다르기 때문입니다.
Generative AI Consulting Services는 LLM 기반 인프라 구축 역량과 함께 기업 데이터 보안, 거버넌스 수립 등 엔터프라이즈급 AI 아키텍처 설계·구축 역량을 검증합니다. 모델을 어떻게 고르고, 기업의 문서와 데이터를 어떻게 안전하게 연결하며, 그 결과를 어떻게 운영 환경에 안착시키는지가 핵심입니다.

Agentic AI Consulting Services는 여기서 한 단계 더 들어갑니다. 사용자의 복잡한 목표를 AI가 스스로 분석해 하위 작업으로 나누고, ERP·CRM 등 내부 시스템 API와 연계해 실제 업무를 자율적으로 수행하는 자동화 파이프라인 구현 역량을 인정받는 자격입니다. 질문에 답하는 단계와 업무를 실행하는 단계 사이에는 권한 설계, 도구 호출 범위 통제, 실행 이력 추적, 실패 시 재처리 같은 새로운 과제가 놓입니다. Agentic AI 카테고리는 자율적인 추론과 계획, 협업, 도구 활용, 실행, 자기 개선이 가능한 프로덕션급 에이전틱 AI 시스템을 안전하게 배포할 수 있는 파트너를 인정합니다.

SK AX는 두 영역을 모두 취득해, AI를 도입하는 단계와 AI에게 업무를 맡기는 단계 양쪽에서 검증받은 파트너가 되었습니다.

 

에이전틱 AI 실현을 위한 6가지 영역

 

 

Agentic AI 영역의 심사 항목은 여섯 가지로 구성됩니다. 에이전트가 실제로 일하기 위해 필요한 조건을 순서대로 짚어 나가는 구조입니다.

첫째, 추론(Inference)입니다. Amazon Bedrock과 SageMaker AI에서 제공하는 모델을 활용해 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 에이전트를 구현하는 역량입니다.

둘째, SDK와 프레임워크입니다. Strands, LangGraph 같은 AWS 호환 에이전트 개발 프레임워크로 계획 수립과 추론, 자율 실행을 구현해 본 경험을 봅니다.

셋째, 상호운용성입니다. MCP, A2A 같은 표준 프로토콜을 활용해 에이전트 간 협업과 외부 도구 연계를 안전하게 구현했는지를 확인합니다.

넷째, 보안입니다. IAM과 IaC, Security Hub, CloudTrail 같은 AWS 보안 서비스와 Bedrock Guardrails, SSO·IdP 연계를 통한 식별·권한 관리와 관측 체계를 갖췄는지 검증합니다.

다섯째, Responsible AI입니다. 유해한 출력을 차단하고 안전 가드레일을 적용하며 사람의 피드백을 반영하는 통제 장치가 작동하는지 확인합니다.

여섯째, 컴퓨팅입니다. Bedrock AgentCore, EKS, ECS, Lambda, Fargate 같은 관리형 컴퓨팅 서비스 위에 에이전트 워크로드를 배포해 보안과 비용 효율을 함께 확보했는지를 봅니다.

 

실제 운영 환경에서 검증된 SK AX의 AI 파트너 역량

 

SK AX는 각기 다른 산업군의 AI 적용 사례를 통해 역량을 입증할 수 있었습니다.

한미전선 GenAI 업무지원 서비스는 ERP와 업무 문서 질의에 외부 정보 보강이 필요한 환경이었습니다. Amazon Cognito에서 ID·비밀번호와 MFA로 사용자를 인증하고, 발급된 인증 토큰을 API Gateway와 Lambda에서 검증해 승인된 요청만 Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 전달합니다. 질문의 복잡도와 요구되는 품질·비용을 고려해 Haiku, Sonnet, Opus 모델을 선택적으로 활용하며, MCP를 통해 외부 검색 도구와도 연계합니다. 각 실행 과정은 DynamoDB에서 추적하고, 모델 호출 내역과 오류 상태는 CloudWatch Logs에서 확인할 수 있도록 구성했습니다.

SKI E&S 통합 데이터 플랫폼은 정형 데이터와 대용량 데이터, 실시간 Tag 데이터, 외부 데이터를 함께 다루는 환경입니다. DMS·MSK·Glue 등 AWS 서비스를 활용해 데이터 수집과 가공 과정을 분리하고, S3와 Redshift에 저장된 데이터는 Athena·QuickSight·SageMaker 기반 환경에서 분석과 AI 개발에 활용합니다. 또한 Bedrock Agent와 Knowledge Base를 적용해 데이터 카탈로그, IT 가이드, 업무 문서, 메타데이터를 자연어로 통합 검색할 수 있도록 구현했습니다.

 

자율성과 함께 설계되는 통제 장치

 

위 사례의 공통점은 통제 설계입니다. 에이전트에게 실행 권한을 부여하는 순간, 무엇을 할 수 있고 무엇은 할 수 없는지를 구조로 정의해야 합니다. 인증과 권한은 Cognito와 기업 인증 연계를 통해 사용자 단위로 식별하고, 승인된 요청만 에이전트 처리 흐름으로 전달합니다. 검색과 도구 호출은 승인된 Knowledge Base와 데이터 카탈로그로 대상을 제한하고, 도구 호출 범위는 업무 목적에 필요한 만큼으로 좁힙니다. 암호화 키는 AWS KMS로, 외부 연계 자격증명은 AWS Secrets Manager로 관리하며, Fargate와 Lambda는 IAM 역할을 통해 필요한 시점에만 접근합니다.

Responsible AI 관점의 설계도 사례별 맥락에 맞춰 적용했습니다. 한미전선은 에이전트가 외부 검색과 업무지원 도구를 호출하는 구조인 만큼, 사용자 요청 검증과 허용 도구 범위, 외부 검색 결과의 업무 적합성, 모델 응답의 근거성을 운영 기준으로 관리합니다. SKI E&S는 데이터 변경이나 운영 명령 실행을 자동화하지 않고 사용자의 검토와 승인 범위 안에서 수행하도록 설계했습니다. Bedrock Guardrails가 적용되는 흐름은 정책 위반 입력과 민감정보·유해 출력에 대한 테스트 결과를 안전성 검토 자료로 관리합니다.

운영 이후의 개선 경로도 검증 항목입니다. 호출 실패와 응답 지연, 외부 도구 오류, 사용자 피드백을 수집해 프롬프트와 지식 문서, 도구 호출 기준, 모델 선택 기준을 조정하는 순환 구조를 갖췄습니다.

 

AXgenticWire와 함께하는 에이전틱 AI 전환

 

 

SK AX는 에이전틱 AI 시대를 위한 브랜드 AXgenticWire를 통해 기업의 AI 전환을 지원하고 있습니다. AXO Offering은 AXO Infra, Data·Knowledge, LLM, Platform·Orchestration, Agent Ops, Agent Service·Applications 여섯 계층으로 구성되며, 인프라부터 에이전트 서비스까지 필요한 계층을 선택적으로 조합할 수 있습니다. 업무 특화 에이전트를 설계하고 배포해 통합 관리하는 Enterprise Agentic Workspace 플랫폼 AXgenticWire Core는 그 위에서 실제 업무와 에이전트를 연결하는 역할을 맡습니다.

이번 AWS AI Competency 두 영역 취득은 이 접근이 실제 고객 환경에서 작동한다는 점을 외부 기준으로 확인받은 결과입니다. 에이전트 도입을 검토하고 계시다면, 어디서부터 시작해 어떤 통제 장치를 함께 설계해야 하는지 SK AX와 논의해 보시기 바랍니다.

 

[FAQ]

 

Q1. AWS AI Competency는 어떤 기준으로 심사하나요?

AWS AI Competency는 파트너사의 실제 고객 구축 사례와 기술 전문성, 비즈니스 운영 역량을 AWS가 직접 심사하는 전문 자격 인증 체계입니다. 심사는 파트너 조직의 표준 프로세스 검증과 고객 사례 검증으로 나뉩니다. 조직 역량 측면에서는 프로젝트 착수 방법론, Foundation Model 선정 기준, 데이터 보안과 컴플라이언스, Responsible AI 절차, 운영 전환과 사후 지원 체계를 점검합니다. 고객 사례 측면에서는 프로덕션 환경에 배포되어 운영 중인 구축 사례를 아키텍처 다이어그램과 기술 문서, 운영 산출물과 함께 제출해야 합니다.

 

Q2. Generative AI 영역과 Agentic AI 영역은 무엇이 다른가요?

Generative AI Consulting Services는 LLM 기반 인프라 구축 역량과 함께 기업 데이터 보안, 거버넌스 수립 등 엔터프라이즈급 AI 아키텍처 설계·구축 역량을 검증합니다. Agentic AI Consulting Services는 사용자의 복잡한 목표를 AI가 스스로 분석하고 하위 작업을 계획해, ERP·CRM 등 내부 시스템 API와 연계해 실제 업무를 자율적으로 수행하는 자동화 파이프라인 구현 역량을 검증합니다. 답변을 생성하는 단계와 업무를 실행하는 단계에서 요구되는 설계 역량이 다르기 때문에 별도 영역으로 구분되어 있습니다.

 

Q3. Agentic AI Consulting Services 영역에서는 구체적으로 무엇을 확인하나요?

추론, SDK·프레임워크, 상호운용성, 보안, Responsible AI, 컴퓨팅 여섯 가지 축을 확인합니다. Amazon Bedrock과 SageMaker AI 기반 모델 활용 역량, Strands 등 AWS 호환 에이전트 프레임워크 구현 경험, MCP·A2A 같은 프로토콜을 활용한 에이전트 협업과 외부 도구 연계, IAM·Bedrock Guardrails·SSO 연계를 포함한 보안 및 관측 체계, 안전 통제와 사람의 피드백 반영 구조, Bedrock AgentCore·ECS·Lambda·Fargate 등 관리형 컴퓨팅 기반 배포 역량이 검증 대상입니다.

 

Q4. 에이전트가 자율적으로 실행할 때 보안과 통제는 어떻게 확보하나요?

권한과 범위를 구조로 정의하는 방식이 핵심입니다. Cognito와 기업 인증 연계로 사용자를 식별하고 승인된 요청만 에이전트로 전달하며, 검색 대상은 승인된 Knowledge Base와 데이터 카탈로그로 제한합니다. 도구 호출 범위는 업무 목적에 필요한 만큼으로 좁히고, 암호화 키는 AWS KMS, 외부 연계 자격증명은 AWS Secrets Manager로 관리합니다. 실행 단위는 Run_ID나 Job 상태로 추적해 문제 발생 시 원인을 확인하고 재처리할 수 있으며, 영향도가 큰 판단은 자동화하지 않고 담당자의 검토와 승인 범위 안에서 수행하도록 설계합니다.

 

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