현대오토에버가 사내 팀들이 보안·예산·권한 같은 관료적 장벽 없이 GenAI 서비스를 직접 만들 수 있게 한 "GenAI Sandbox"와, 그 위에서 진행한 4주 해커톤(14팀 150명) 사례를 다룬다. 사전 통제된 환경에서 업무 자동화 프로토타입을 빠르게 검증하는 방식을 보여준다.
핵심 포인트- Sandbox 는 보안·비용·권한·네트워크·개발 패키지 5개 축을 사전 구성해 팀이 인프라 셋업 없이 바로 개발하게 한다.
- Single Account Multi-Tenant + IAM Identity Center 의 ABAC 로 계정 분리 없이 프로젝트를 격리한다.
- 온보딩 즉시 API Gateway·Lambda·Bedrock Knowledge Base·OpenSearch Serverless·S3 를 제공한다.
- 4주간 14팀 150명이 참가해 인시던트 보고·장애 대응·다이어그램 작성 등을 자동화했다.
- 보안은 Config·GuardDuty·Macie·Inspector·Security Hub 로 온보딩 시 자동 적용된다.
상세 정리- 배경: 차량SW·ERP·클라우드·AI·보안 등 넓은 사업영역에서 GenAI 아이디어가 많았지만, 검증 전 보안 검토·예산 승인 같은 장벽으로 실험이 지연됐다.
- 목표: "모든 팀이 GenAI 서비스를 직접 만들 수 있다면"을 전제로 환경 구축·비용·보안의 중복 작업을 Sandbox 가 대신 처리한다.
- Security 축: Config·GuardDuty·Macie·Inspector·IAM Access Analyzer 를 Security Hub 로 통합해 프로젝트 온보딩 시 자동 적용한다.
- Cost 축: 프로젝트별 비용 자동 집계, 미사용 리소스 탐지, 과도 사용 시 권한 자동 회수로 실험 비용 낭비를 막는다.
- Permission 축: Single Account Multi-Tenant 구조에 ABAC(속성 기반 접근제어)를 써 계정을 나누지 않고도 프로젝트 간 격리를 확보한다.
- Network 축: 기업 IDC 와 AWS 를 연결해 Sandbox 앱이 사내 시스템과 직접 인터페이싱하게 한다.
- 개발 패키지: 온보딩 즉시 IAM 권한과 API Gateway·Lambda·Bedrock Knowledge Base·OpenSearch Serverless·S3 를 제공한다.
- 사례 1: 유통SCM팀의 고객 인시던트 보고서 자동화로 2~3시간 수작업을 10초로 줄였다.
- 사례 2: 데이터기술실이 LangGraph 멀티 에이전트로 빅데이터 플랫폼 장애 대응(감지→점검→보고→원인 분석)을 자동화해 수 시간을 5분으로 줄였다.
- 사례 3: 차량 SW 개발에서 소스코드 흐름 다이어그램 자동화로 작업 시간을 20% 이하로 줄이고 산출물 분량은 약 3배로 늘렸다.
- 사례 4: IT 시스템 장애 대응에서 AI 가 방대한 로그를 분석해 원인과 개선안을 제시하게 했다.
- 수상·확산: Excellence Award 는 빅데이터 운영 자동화가, Spotlight 는 LangGraph+Claude 기반 Error Watcher 가 받았고, 현재 25개 실·30개 팀으로 확산됐다.
- 설계 선택: 계정 미분리는 ABAC 로, 사전 구성 패키지는 빠른 온보딩을 위해, IDC 연결은 실무 검증을 위해 택한 트레이드오프다.
왜 읽나조직 전반에 GenAI 실험 환경을 깔려는 플랫폼·보안 담당자에게, 보안·비용·권한을 사전 통제하는 Sandbox 설계와 실제 자동화 임팩트 수치 레퍼런스.
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