"디지털로의 트랜스포메이션은 새로운 기회가 될 수 있다. 혁신을 생각하고 있다면 뒤로 물러서서는 안 된다. 기업의 디지털 혁신은 기술적인 문제가 아니라 리더십의 문제다."

앤디 제시 아마존웹서비스(AWS) 최고경영자(CEO)는 3일(현지 시각) 미국 라스베이거스 베네시안 호텔에서 개최된 연례행사 리인벤트(re:Invent) 2019 첫 기조연설에서 기업 경영진들에게 기업 혁신을 위한 디지털 트랜스포메이션을 강조했다. 재시 CEO는 또 기업을 위한 신규 AWS 인공지능 서비스를 대거 소개하며 회사 경영진들에게 클라우드 이용을 독려했다.

앤디 제시 AWS 최고경영자(CEO)가 3일(현지 시각) 미국 라스베이거스 베니시안 호텔에서 열린 리인벤트 2019에서 기조연설을 하고 있다.

◇ 앤디 제시 CEO, 회사 경영진들에게 클라우드 도입 장려

제시 CEO는 시스템을 성공적으로 클라우드로 전환한 기업들을 예로 들면서 이 회사들의 특징을 4가지로 정리했다. 그는 첫번째로 경영진이 전적으로 변화에 동의해야 한다고 말했다. 경영진이 함께 디지털 혁신에 대한 방법을 찾지 않고 변화에 함께하지 않는다면 문제 논의 진행 자체가 어렵다는 설명이다.

제시 CEO는 두번째로 공격적인 탑다운 방식의 목표 설정이 필요하다고 강조했다. 경영진이 구체적인 지시를 내리고 이행 여부까지 직접 관리감독해야 한다는 것이다. 그는 제너럴일렉트릭(GE)을 그 성공적인 예로 들었다. GE의 CIO는 한달 이내로 50개의 애플리케이션(앱)을 AWS의 클라우드로 옮기라고 지시했지만 실무진에서는 회의적이었다. 하지만, CIO는 지시를 바꾸지 않았고 30일 동안 45개의 앱을 AWS로 옮기는데 성공했다. 이후 GE에서는 별도 지시가 없어도 클라우드와 인공지능(AI)을 활용해 업무를 개선할 수 있는 아이디어가 쏟아지고 있다는 것이 제시 CEO의 설명이다.

그는 세번째로 기술 관련 직원들에 대한 어느정도의 교육이 필요하며, 마지막으로는 클라우드로의 이전을 시작한다면 멈추지 말아야 한다고 했다. 제시 CEO는 "AWS는 고객사에 맞춰 디지털 전환 방법을 제안해줄 수 있고 기술적으로 도움을 줄 수 있다"면서 "마지막으로 중요한 워크로드를 클라우드로 옮기는 것은 신중하게 진행해야 하지만 결코 멈춰서는 안 된다. 디지털 트랜스포메이션은 기술적인 문제가 아니다"라고 다시 한 번 강조했다.

이어 골드만삭스의 데이비드 솔로몬 CEO가 기조연설에 깜짝 등장했다. 솔로몬 CEO는 "기술 관련 컨퍼런스에 은행원이 왜 왔나 싶을 것"이라며 "골드먼삭스는 금융회사이기 때문에 금융을 복잡하지 않게 하기 위해 노력하고 있으며 이 과정에 AWS의 기술이 사용되고 있다"고 말했다. 골드만삭스는 은행의 웹 서비스 플랫폼을 AWS 클라우드상에서 운영할 수 있도록 현재 작업을 진행 중이다. 솔로몬 CEO는 "골드만삭스는 금융 관련 기능을 직접 앱과 워크플로우에 적용할 수 있기를 기대하고 있다"면서 "혁신은 지연되면 안 되고, 금융도 각 기업들의 비즈니스 가속화에 기여할 수 있어야 한다"고 했다.

앤디 제시 AWS CEO가 클라우드로의 디지털 트랜스포메이션을 강조하면서 버리고 갈 것들과 가지고 가야할 것들을 사진으로 보여주고 있다.

◇ 기업 비용 줄이는 실용적인 AI 서비스 대거 공개

AWS는 이날 AI 및 머신러닝과 관련한 신규 서비스를 대거 공개했다. 특히, 개발자가 맞춤형 머신러닝 모델을 보다 쉽게 구축, 디버그, 훈련, 도입, 모니터링, 운영할 수 있도록 하는 최초의 완전 통합 머신러닝 개발 환경인 아마존 세이지메이커 스튜디오(Amazon SageMaker Studio)를 포함한 총 6가지 아마존 세이지메이커 신 기능이 소개되자 관객들이 환호를 하기도 했다. 세이지메이커는 머신러닝 과정의 각 단계에서 복잡하고 난해한 작업을 없애는 완전 관리형 서비스다.

제시 CEO는 "아마존 세이지메이커를 통해 머신러닝의 진입장벽이 사라지면서, 머신러닝을 대규모로 도입하고자 하는 고객들의 요구도 커졌다"면서 "이런 요구들을 반영해 고객들이 맞춤형 머신러닝 모델을 보다 손쉽게 구축, 훈련, 설명, 검사, 모니터링, 디버그, 실행할 수 있게 지원하는 기능들을 새롭게 추가했다"고 설명했다.

보통 개발자들은 앱을 개발하는데 있어 통합 개발을 많이 하지만 머신러닝 분야에서는 통합 모델 개발 및 분석 시스템이 없었다는 것이 AWS 측 설명이다. 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 각자 모델을 구상하고 코드를 작성하는 등 작업이 산발적으로 이뤄졌다는 것이다. 하지만 이번 AWS의 세이지메이커를 통해 이런 과정을 줄이면서 기업 입장에서는 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

AWS 관계자는 "기업이 비용에 민감하다보니 기업 측면에서 AWS 클라우드를 도입하면 어떤 이점이 있을까를 고민해서 이런 기능 등을 서비스 라인업에 추가했다고 볼 수 있다"라며 "이제 기업들은 개발하고자 하는 앱이 구동되거나 앱을 개발하는 과정 안에서 각각 최적화를 할 필요 없이 기업 혁신에만 신경쓸 수 있는 환경을 AWS가 제공해줄 수 있다"고 말했다.