Agentic AI: 로봇에게 음성과 두뇌를 부여하다
아마존의 로봇 분야 야망의 핵심에는 “Agentic AI 팀” 개발이 자리 잡고 있습니다. 이 전담 그룹은 Kindle 및 Echo와 같은 상징적인 장치를 담당하는 회사 내 Lab126 하드웨어 연구 개발 부서 내에서 운영되며 AI 기반 모델 프레임워크를 만드는 데 집중하고 있습니다. 이 프레임워크는 아마존의 자율 이동 로봇인 Proteus와 같은 로봇에 혁명적인 수준의 이해와 자율성을 부여할 것을 약속합니다.
창고 로봇에게 “Agentic AI”는 실제로 무엇을 의미할까요? 사전 프로그래밍된 움직임과 엄격한 지침을 넘어선다는 의미입니다. 목표는 로봇이 다음을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.
- 자연어 이해: 로봇에게 "Aisle 3에서 파란색 상자를 가져와 패킹 스테이션 B로 가져가."라고 말하는 것을 상상해 보세요. 로봇은 이 명령을 해석하고 맥락을 이해해야 합니다 ("가져오기"는 검색을 의미하고, "파란색 상자"는 특정 개체이고, "Aisle 3"은 위치임) 작업을 실행합니다.
- 명령에 대한 추론: 로봇은 맹목적으로 지시를 따르지 않습니다. 그들은 스스로 추론할 수 있어야 합니다. 이는 "Aisle 3이 막히면 대체 경로를 찾으십시오."와 같은 암묵적인 요구 사항을 이해하거나 "파란색 상자를 가져오되 손상된 경우 빨간색 상자를 대신 가져오십시오."와 같은 모순을 감지하는 것을 의미할 수 있습니다.
- 자율적으로 행동: 이는 로봇이 스스로 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것에 관한 것입니다. 로봇은 복잡한 환경을 탐색하고, 예상치 못한 상황에 대응하고, 지속적인 인간의 개입 없이 원하는 결과를 달성하기 위해 행동을 조정할 수 있습니다. 여기에는 경로 계획, 장애물 회피, 잠재적으로 다른 로봇과의 협력을 통한 문제 해결이 포함됩니다.
이 기술의 잠재적인 이점은 막대합니다. 단기적으로는 아마존 창고 내에서 효율성 향상, 오류 감소 및 안전 개선으로 이어질 것입니다. 장기적으로는 다양한 환경에서 더 광범위한 작업을 처리할 수 있는 보다 다재다능하고 적응력이 뛰어난 로봇을 위한 길을 열 수 있습니다.
Wellspring: 생성적 AI로 마지막 마일 배송을 재구상하다
"마지막 마일" – 패키지가 유통 센터에서 고객의 집으로 이동하는 마지막 구간 – 은 악명 높을 정도로 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 아마존의 해결책은 무엇일까요? 전체 마지막 마일 배송 경험을 변화시키는 것을 목표로 하는 생성적 AI 기반의 새로운 이니셔티브인 Wellspring입니다.
Wellspring은 단순히 경로를 최적화하는 것이 아니라 배송 방식을 완전히 재고하는 것입니다. 목표는 다음과 같습니다.
- 배송 정밀도 향상: 생성적 AI는 교통 패턴, 기상 조건, 과거 배송 시간, 건설 구역 또는 도로 폐쇄와 같은 초지역적 뉘앙스와 같은 방대한 양의 데이터를 분석하여 전례 없는 정확도로 최적의 배송 경로와 시기를 예측할 수 있습니다.
- 드라이버 경험 향상: 드라이버의 모든 단계를 안내하고 교통 상황에 대한 실시간 업데이트를 제공하며 대체 경로를 제안하고 까다로운 배송 위치를 탐색하는 데 도움을 주는 AI 어시스턴트를 상상해 보세요. 이것이 Wellspring의 비전입니다.
Wellspring의 의미는 광범위합니다. 더 정확한 배송은 놓치는 패키지 수를 줄이고, 고객 불만을 줄이고, 아마존의 운영 비용을 낮추는 것을 의미합니다. 더 나은 드라이버 경험은 경쟁이 치열한 배송 시장에서 중요한 관심사인 직업 만족도 향상과 직원 이직률 감소로 이어집니다.
아마존은 또한 생성적 AI를 활용하여 더 자세하고 정확한 지도를 만들고 있으며, 이는 까다로운 배송 환경을 탐색하는 데 매우 중요합니다. 대규모 사무실 단지, 넓은 아파트 건물 및 미로와 같은 주택 개발은 배송 드라이버에게 악명 높을 정도로 어려울 수 있습니다. AI 기반 지도는 턴바이턴 방향을 제공하고, 건물 입구를 강조 표시하고, 최적의 주차 공간을 식별하여 드라이버의 귀중한 시간을 절약하고 오류 위험을 줄일 수 있습니다.
SCOT: AI로 수요 예측 및 재고 최적화
Supply Chain Optimization Technology(SCOT)는 아마존이 전 세계 고객에게 수백만 개의 제품을 배송할 수 있는 능력 뒤에 숨겨진 영웅입니다. 이 정교한 시스템은 AI를 사용하여 수요를 예측하고, 재고 수준을 최적화하고, 적절한 제품이 적절한 시기에 적절한 장소에 있도록 합니다.
아마존은 최근 SCOT에 전력을 공급하는 최신 AI 기반 모델을 공개했으며, 270개의 서로 다른 기간에 걸쳐 4억 개 이상의 품목에 대한 데이터를 처리할 수 있는 용량을 자랑합니다. 이 엄청난 정보 유입은 아마존이 재고를 예측하고 관리하는 방식에 근본적인 변화를 가져와 궁극적으로 고객에게 이익이 됩니다. SCOT에 대한 업그레이드는 다음을 의미합니다.
- 가격 최적화 향상: AI는 가격 추세, 경쟁업체 가격 및 고객 수요를 분석하여 가격을 동적으로 조정하여 아마존이 수익성을 극대화하면서 경쟁력 있는 가격을 제공하도록 할 수 있습니다.
- 제품 선택 확대: 아마존은 수요를 정확하게 예측하여 과잉 재고 또는 품절 위험 없이 고객에게 더 넓은 범위의 선택을 제공하여 제품 선택을 자신 있게 확장할 수 있습니다.
- 편의성 향상: AI 기반 재고 관리 기능을 통해 아마존은 인기 있는 제품을 항상 재고로 유지하고 빠른 배송이 가능하도록 하여 고객에게 원활하고 편리한 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
업그레이드된 SCOT 모델은 가격, 편의성, 날씨 및 판매를 포함한 여러 요인을 기반으로 예측 분석을 수행할 수 있으므로 아마존이 고객에게 더 효율적으로 서비스를 제공할 수 있습니다.
아마존의 광범위한 AI 전략
이러한 이니셔티브는 비즈니스의 다양한 측면에 걸쳐 있는 아마존의 광범위한 AI 전략의 단편적인 모습일 뿐입니다. 회사는 AI를 독립형 기술이 아닌 운영의 거의 모든 부분에 통합할 수 있는 기본 구성 요소로 봅니다.
AI에 대한 아마존의 노력은 다음과 같은 AI 기반 솔루션에 대한 최근 발표에서 분명합니다.
- Nova Act: 3월 31일에 출시된 Nova Act는 웹을 독립적으로 탐색하고, 온라인 콘텐츠와 상호 작용하고, 사용자를 대신하여 제품 및 서비스 쇼핑과 같은 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트입니다. 에이전트는 지속적인 인간의 감독 없이 웹 브라우저를 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다.
- 생성적 AI 파트너 얼라이언스: Amazon Web Services(AWS)에서 11월에 공개한 생성적 AI 파트너 얼라이언스는 고객에게 생성적 AI 배포를 전문으로 하는 시스템 전문가 및 컨설팅 회사 네트워크에 대한 액세스를 제공합니다. 이 얼라이언스는 고객에게 생성적 AI 솔루션을 배포하는 데 도움이 되는 컨설팅 회사 네트워크에 대한 액세스를 제공하도록 설계되었습니다.
- AI 기반 광고 도구: 10월에 Amazon Ads는 광고주가 도달 범위를 넓히고 미디어 유형에 걸쳐 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있도록 설계된 두 가지 새로운 AI 도구를 도입했습니다. 이러한 도구를 통해 광고주는 더 매력적인 더 풍부한 광고를 만들 수 있습니다.
AI 혁신에 대한 아마존의 끊임없는 추구는 운영 방식과 고객과의 상호 작용 방식을 변화시키고 있습니다. 로봇에 권한을 부여하고, 배송을 혁신하고, 공급망을 최적화함으로써 회사는 인공 지능 시대의 리더로서의 입지를 공고히 하고 있습니다. 이러한 발전은 전 세계 고객에게 보다 효율적이고, 편리하고, 개인화된 경험을 제공할 것을 약속합니다.