현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례

이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 첫 번째 글이며, 현대오토에버의 허민오, 김지현님과 함께 작성하였습니다.

“회사의 모든 팀이 GenAI 기반 서비스를 직접 만들 수 있다면 어떨까요?”

이 질문에 답하기 위해 현대오토에버는 GenAI 기술을 활용한 아이디어를 구성원 누구나 쉽게 실험해 볼 수 있는 환경을 구축하고 해커톤을 개최했습니다. 그 결과 14개의 팀, 150명의 구성원이 참여하여 GenAI 를 활용한 업무 혁신을 이뤄냈습니다.

이 글에서는 구성원이 가진 아이디어가 복잡한 행정 절차와 기술 검증 과정에서 좌절되지 않고 바로 실험할 수 있는 GenAI Sandbox 를 구축하고, 해커톤을 통해 전사로 확대한 여정과 성과를 공유합니다.

현대오토에버가 풀고 싶었던 문제

현대오토에버는 현대자동차그룹의 모빌리티 소프트웨어 전문 기업으로 그룹 전반의 첨단 IT 영역을 주도하고 있습니다. 차량에 탑재하는 SW부터 시작하여 엔터프라이즈 규모의 ERP, SDF 등 제조 영역의 시스템은 물론 클라우드/인공지능/보안까지 폭넓은 사업 영역을 담당하며 자동차 밸류 체인에 핵심적인 역할을 맡고 있습니다.

이러한 넓은 영역에 맞게 GenAI를 활용한 업무 혁신 아이디어는 끊임없이 나오지만, 이를 실험하고 검증하는 것은 더욱 중요합니다. 아이디어를 실현하려면 기술적 실현 가능성을 실험하고, 품질과 비용을 검증하는 과정이 필요합니다. 하지만 보안 검토, 예산 승인 등 내부적으로 거쳐야 할 과정도 만만치 않습니다.

현대오토에버는 이 과정을 효과적으로 해결하고자 했습니다.

GenAI Sandbox 와 해커톤

해결의 핵심은 두 가지였습니다. 첫째, 보안과 비용 통제가 사전에 갖춰진 클라우드 개발 환경을 제공하여 중복적인 리드타임과 환경 구성 비용을 줄이고 구성원이 곧바로 AI기술 실험에 집중할 수 있게 하는 것. 둘째, 이 환경 위에서 현대오토에버 구성원 스스로가 실제 업무 과제에 GenAI 를 적용하고 문제를 해결하는 경험을 쌓으며, 그 문화를 전사적으로 확산시키는 것이었습니다.

이를 위해 현대오토에버 SW개발센터와 AWS Industries Professional Services 팀은 2025년 5월부터 협업을 시작해, 누구나 GenAI 애플리케이션을 개발하고 검증할 수 있는 실험 환경인 GenAI Sandbox를 구축하였고, 약 4주간 해커톤을 개최하여 GenAI 활용을 전사로 확대했습니다.

이어지는 섹션에서는 GenAI Sandbox의 구성과 설계 원칙, 해커톤의 진행 과정과 주요 사용 사례, 그리고 참가팀의 성과를 상세히 소개합니다.

GenAI Sandbox – 안전한 실험 환경

현대오토에버의 GenAI Sandbox는 직원들이 GenAI 애플리케이션을 실제 클라우드 인프라 위에서 구현하고 동작시켜 볼 수 있는 실험 환경입니다. Amazon Bedrock의 다양한 Foundation Model과 함께 컴퓨팅, 스토리지, DB, 모니터링 등을 조합하여 사용자가 직접 인프라를 배포하고 서비스를 구동해 볼 수 있습니다. Sandbox에서 충분히 검증되고 효과가 입증된 애플리케이션은 Production 환경으로 전환할 수 있는 경로를 갖습니다.

GenAI Sandbox는 (1) 보안, (2) 비용, (3) 권한, (4) 네트워크, (5) 개발 패키지의 다섯 가지 핵심 축을 중심으로 구성됩니다.

(1) Security — 사전 구성된 보안 체계

기존에는 PoC 환경이더라도 보안 검토, 암호화 설정, 취약점 탐지 및 방어 등을 프로젝트별로 각각 수행해야 했습니다. GenAI Sandbox에서는 GenAI 환경에 최적화된 보안 체계가 이미 구성돼 있어, 새로운 프로젝트가 온보딩되면 기존의 보안 체계를 자동으로 적용 받습니다. AWS Config, Amazon Macie, Amazon GuardDuty, Amazon Inspector, IAM Access Analyzer를 활용한 보안 탐지/감사 체계가 구성되어 있으며, AWS Security Hub를 통해 전체 보안 상태가 통합 관리 됩니다. 이를 통해 Sandbox 사용자들은 보안에 대해 신경 쓸 필요 없이 자유롭게 개발을 집중하면서도 기업 보안 표준을 준수할 수 있습니다.

(2) Cost — 프로젝트별 비용 자동 집계와 통제

실험 환경이라 하더라도 과도한 비용 사용을 방지하고, 실험이 끝난 뒤 방치된 리소스로 인해 비용이 낭비되지 않도록 자동화된 비용 관리는 필수적입니다. GenAI Sandbox는 여러 프로젝트의 비용을 개별적으로 자동 집계하고 상시 모니터링합니다. 또한 AI 사용이 없이 방치되는 리소스가 있는지 자동으로 탐지하여 집계합니다. 프로젝트별 비용 현황이 실시간으로 파악되며, 특정 프로젝트에서 과도한 비용이 발생할 경우 권한을 제거하는 등의 자동 통제가 적용됩니다. 이를 통해 관리자는 Sandbox 전체의 비용을 효율적으로 관리하면서도, 개발자에게 안정적인 실험 환경을 제공할 수 있습니다.

(3) Permission — Single Account에서의 Multi-Tenant 권한 격리

GenAI Sandbox는 하나의 AWS 계정 안에서 다수의 프로젝트 팀을 수용하는 Single Account Multi-Tenant 구조를 채택했습니다. AWS IAM Identity Center의 Permission Set을 기반으로 ABAC(Attribute-Based Access Control) 방식의 권한 격리 체계를 구현해, 사용자는 자신의 프로젝트에 속한 리소스에만 접근할 수 있습니다. 계정 분리 없이도 프로젝트 간 안전한 격리를 실현하면서, 관리 효율성을 유지합니다.

(4) Network — 기업 시스템과의 연동

기업 데이터센터(IDC)와 네트워크가 연결돼, Sandbox에서 개발한 GenAI 애플리케이션이 사내 시스템과 직접 인터페이스할 수 있습니다. 이를 통해 Sandbox가 격리된 실험 공간에 머무르지 않고, 실제 업무 시스템과 연동된 환경에서 의미 있는 검증을 수행할 수 있습니다.

(5) Development Package — 온보딩 즉시 개발 시작

개발자가 Sandbox에 온보딩하면, GenAI 애플리케이션을 바로 구현할 수 있는 기본 서버리스 패키지가 제공됩니다. 기본적인 IAM 권한, Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon Bedrock Knowledge Base, Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 등 핵심 리소스가 자동 구성돼, 개발자는 인프라 셋업 없이 즉시 개발에 착수할 수 있습니다. 이번 해커톤에서 14개 팀이 4주 만에 프로토타입을 완성할 수 있었던 것도, 환경 구축에 시간을 쓰지 않고 바로 개발에 집중할 수 있었기 때문입니다.

Architecture

결과적으로 현대오토에버는 GenAI Sandbox를 통해 작은 아이디어도 실험을 통해 실체화할 수 있는 환경을 마련했습니다. 이를 통해 회사 내 많은 구성원이 GenAI 개발 경험을 축적하고, 효과가 검증된 양질의 활용 사례를 자유롭게 발굴/상용화할 수 있는 기반을 확보했습니다.

GenAI Sandbox 해커톤 진행

GenAI Sandbox 구축과 병행해, 현대오토에버와 AWS는 전사적 GenAI 확산과 활용 사례 확대를 위한 해커톤을 함께 기획했습니다. Sandbox 출시 직후 시작된 해커톤은 약 4주간 진행되었습니다.

해커톤 참가 팀과 사용 사례

현대오토에버의 다양한 부서에서 총 150명 14개 팀이 참가하여 다양한 문제 해결 영역에서 GenAI 솔루션을 개발했습니다.

주요 사용 사례

1. AI를 활용한 고객 인시던트 보고서 서비스 자동화

• • 고객에게 제공하는 월간 인시던트 현황 및 예방 활동 보고서 자동화
  • 영역: 서비스 이슈 분석 및 대응
  • 팀: 유통SCM팀

2. Agent AI 기반 빅데이터 플랫폼 운영 자동화

• • 표준 빅데이터 플랫폼 인시던트 대응 프로세스 자동화 (인시던트 감지, 내용 확인, 상태 점검, 보고, 근본 원인 분석)
  • 영역: 서비스 이슈 분석 및 대응
  • 팀: 데이터기술실

참가자 피드백

해커톤 참가자들은 AWS 교육과 해커톤 이벤트를 통해 자신들의 아이디어를 AWS에서 직접 구현하는 실전 경험을 얻었습니다:

“2~3시간 걸리던 수작업 프로세스를 자동화하여 처리 시간을 10초로 단축하면서 인시던트 분석 품질도 향상시켰습니다.”
— AI를 활용한 고객 인시던트 보고서 서비스 자동화 팀

“GenAI Sandbox를 통해 우리의 아이디어를 구현하는 가장 실용적이고 효율적인 방법을 찾았습니다.”
— Steel SCM 팀

“AI 기반 프로토타입 개발과 AWS 플랫폼의 원활한 통합에 깊은 인상을 받았으며, 해커톤을 통해 실행 능력이 경쟁력의 핵심임을 깨달았습니다.”
— 생성형 AI 기반 ESG 지속가능성 보고서 자동화 팀

수상 팀

아이디어 구상부터 프로토타입 완성까지 숨 가쁘게 달려온 해커톤 여정의 마지막 순간, 창의적인 문제 해결 능력과 탁월한 실행력을 보여준 6개 팀이 최종 심사를 통과하며 영광스러운 수상 팀 명단에 이름을 올렸습니다:

• Excellence Award: Agentic AI 기반 빅데이터 플랫폼 운영 자동화 팀
• Achievement Award: AI를 활용한 고객 인시던트 보고서 서비스 자동화 팀, 생성형 AI 기반 ESG 지속가능성 보고서 자동화 팀
• Value Creator Award: DocGen 팀, Global ESG Pass AI 팀

Spotlight Award: Error Watcher 팀

향후 계획

해커톤의 성공을 바탕으로 다음과 같은 활동을 지원하고 있습니다.

1. 프로덕션 전환 지원: 6개 수상 팀과 기타 우수 팀들이 프로토타입을 프로덕션 시스템으로 전환할 수 있도록 전담 지원 제공
2. 특별 AWS 프로그램: 강력한 AWS 구현 능력을 보여준 열정적인 해커톤 참가자들을 위한 특별 AWS 프로그램 및 사례 연구 세션 조직
3. 추가 해커톤 개최: 내년에 추가 해커톤을 조직하여 새로운 GenAI 사용 사례를 발굴하고 실제 적용 범위를 확대

GenAI Sandbox 적용 현황

지금까지 25개 실, 30개 팀이 GenAI Sandbox를 활용한 실증에 참여하였습니다. 다이어그램 작성 자동화, 테스트 코드 작성 자동화뿐만 아니라 행정 업무 처리, 개인정보 식별 자동화 등 다양한 도메인에서 AI 기술의 업무 적용 가능성을 직접 검증해볼 수 있었습니다.

대표적인 사례 중 하나는 차량 SW 개발 영역입니다. 차량 SW 개발은 일반적인 SW 개발보다 더 많은 산출물이 요구됩니다. 그 중 하나가 소스코드의 정보 흐름, 데이터 흐름, 활동 흐름을 나타내는 다이어그램 작성입니다. 기존에는 개발자가 코드를 직접 읽으며 수작업으로 그려야 했으나, GenAI Sandbox 환경에서 AI가 코드를 분석하고 다이어그램을 자동으로 생성하는 방식으로 전환되었습니다. 그 결과 관련 작업에 투입되는 시간은 기존의 20% 이하로 줄었고, 산출물 제작 분량은 약 3배 늘어났습니다. 실제 사용자들은 “일정상 어쩔 수 없이 생략해야 했던 부분까지 커버할 수 있게 됐고, 핵심 개발 업무에 더 집중할 수 있게 되어 전체적인 품질 향상으로 이어졌다”고 평가합니다.

또 다른 사례는 IT 시스템 운영입니다. 기존에는 시스템 장애가 발생하면 운영자가 방대한 로그를 직접 분석해 원인을 파악하고 조치를 취해야 했습니다. 이 과정에 AI를 도입한 결과, 로그를 자동으로 분석하고 장애 원인과 함께 개선안까지 제안해 주면서, 운영 인력의 대응 부담이 크게 줄었습니다.

이처럼 GenAI Sandbox는 AI개발에 익숙하지 않은 조직도 사전에 구성된 샌드박스 환경을 활용해 빠르게 실험을 시작하고, 실제 도메인에 적용해 볼 수 있다는 자신감을 갖게 한다는 점에서 의미가 있습니다. 덧붙여 실증 사례가 축적될수록 조직 전반의 AI 수용성은 자연스럽게 확대되며, 궁극적으로는 AI의 보편적 활용으로 이어질 것입니다.

맺음말

현대오토에버 GenAI Sandbox 해커톤은 기업이 어떻게 직원들의 혁신적인 아이디어를 실현할 수 있는 환경을 조성하고, 이를 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는지 보여주는 훌륭한 사례입니다.

AWS와 현대오토에버의 협력을 통해 구축된 GenAI Sandbox는 단순한 실험 환경을 넘어, 조직 전체의 AI 역량을 강화하고 디지털 혁신을 가속화하는 플랫폼으로 자리잡았습니다. 150명의 참가자가 4주 만에 14개의 혁신적인 GenAI 솔루션을 개발한 것은 적절한 도구와 지원이 제공될 때 조직 내 혁신의 잠재력이 얼마나 큰지를 보여줍니다.

앞으로도 현대오토에버와 AWS는 지속적인 협력을 통해 더 많은 GenAI 사용 사례를 발굴하고, 이를 실제 비즈니스 환경에 적용하여 생산성 향상과 디지털 혁신을 이어갈 계획입니다.

다음 연재 예고

다음 이야기: 해커톤 수상작을 만나보세요
해커톤에서 탄생한 수상작들은 GenAI Sandbox의 가능성을 구체적으로 보여줍니다. 이어지는 포스트에서는 해커톤에서 특히 주목받은 두 팀의 이야기를 소개합니다.

[Part 2] Spotlight Award: Error Watcher 팀 — AWS에서 LangGraph와 Claude로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 수 시간에서 5분으로 단축하기: 차량제어서비스개발팀이 만든 ErrorWatcher는 LangGraph 기반 멀티 에이전트 시스템으로, 장애 발생 시 근본 원인 분석부터 해결책 제시, Post-mortem 보고서 작성까지 자동화하여 MTTR을 수 시간에서 수 분으로 단축했습니다.

[Part 3] Excellence Award: Agentic AI 기반 빅데이터 플랫폼 운영 자동화 팀 -AWS에서 LangGraph 기반 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기: 데이터플랫폼서비스팀은 LangGraph, Amazon OpenSearch Service, Amazon Bedrock을 활용하여 Hadoop 기반 빅데이터 클러스터의 장애 대응을 자동화했습니다. 병렬 RCA와 자체 반증 메커니즘으로 분석 신뢰도를 높이고, Human-in-the-Loop 설계로 운영 안정성을 확보한 사례입니다.

각 팀의 기술적 접근 방법, 사용한 AWS 서비스, 구현 과정에서의 도전과 해결 방법, 그리고 실제 비즈니스 임팩트를 상세히 다룰 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.