[reinvent 2025] 글로벌 혁신 에너지의 확장 : AWS AI 기반의 Kraken

Summary

크라켄은 AWS를 활용하여 에너지 부문에서 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 플랫폼 중 하나로 현재 35개 기업에서 7천만 명의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 이 세션에서는 크라켄의 AWS 기반 클라우드 네이티브 아키텍처가 어떻게 신속한 확장과 혁신을 가능하게 했는지 소개합니다.

AWS re:Invent 2025 Tech Blog written by MegazoneCloud

Overview

  • Title: Scaling Global Energy Transformation: Kraken’s AI-Powered Journey on AWS
  • Date: 2025년 12월 3일 (수)
  • Venue: Venetian | Level 2 | Hall B | Expo | Theater 1
  • Speaker:
  • Tyler Rogers, Head of Business Development, North America, Kraken
  • Industry: Energy & Utilities, Travel & Hospitality

들어가며

옥토퍼스 에너지 그룹의 자회사인 크라켄 테크놀로지스는 AWS를 활용하여 에너지 부문에서 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 플랫폼 중 하나로 자리매김했으며, 현재 35개 기업에서 7천만 명의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 크라켄의 AWS 기반 클라우드 네이티브 아키텍처가 어떻게 신속한 확장과 혁신을 가능하게 했는지 소개합니다.

크라켄의 정체성과 시대적 과제

크라켄의 역할: 

크라켄은 에너지 시스템을 혁신하는 데 중점을 둔 회사로, 스스로를 전 세계 에너지 유틸리티를 위한 운영 체제로 규정합니다.

산업의 문제:

에너지 및 유틸리티 산업은 수십 년간 정체되어 있었고, 시스템 운영을 발전시키기 위한 현대적인 기술이 부족했습니다.

크라켄의 구성: 크라켄 플랫폼은 크게 네 가지 핵심 영역을 통합합니다.

  • 고객 관리 및 청구 엔진 (CIS, CRM, 계량기 데이터 관리를 통합)
  • 주거용 유연성 (가정용 자산(온도 조절 장치, 배터리, EV)을 그리드 균형에 사용)
  • 발전 측 최적화 (발전소, 대규모 배터리 최적화)
  • 현장 인력 도구 (현장 작업 일정을 관리)
  • 근본 철학: 크라켄은 에너지 분야에서 유틸리티 중심이 아닌 **고객 중심성(customer centricity)**으로의 사고방식 전환을 강조합니다

AI를 위한 기반과 독창성

AI의 핵심 기반 : 

단일 데이터 모델: 과거에 사일로화되어 있던 데이터를 에너지에 특화된 단일하고 지능적인 데이터 모델로 중앙 집중화하여 AI에 풍부한 데이터 세트를 제공합니다.

크라켄 AI의 차별성: 

  • 통합된 데이터 모델.
  • 에너지 및 유틸리티 산업에 맞춤 제작(bespoke).
  • 대규모(at scale) 운영 능력 (Octopus Energy와의 성장 경험을 통해 입증).

아키텍처 및 보안: 

크라켄은 AWS 기반의 단일 테넌시 아키텍처를 사용하며, LLM에 정보를 공급하기 전 자체 데이터 수정 도구를 사용하여 개인 식별 정보나 민감 데이터를 보안 인프라 내에 보관합니다.

AI의 역할: 

AI는 별도의 제품이 아니라 크라켄의 4가지 핵심 영역 전반에 걸쳐 내장되어 가치를 제공합니다.

AI 활용과 가치 창출

고객 지원 AI (Magic Ink): 

고객 서비스 담당자(Agent)를 지원하는 도구입니다. 고객의 문의(예: “청구서가 왜 높은지”)에 대해 고객 정보, 에너지 사용량, 지식 기반 등을 결합하여 지능적인 프롬프트를 생성하고LLM(GPT-4 등)에 전송합니다. LLM의 응답을 받아 품질을 확인하고 고객에게 제안된 답변으로 생성합니다.

효율성 극대화: 

워크플로우를 통해 10분이 걸리던 프로세스가  몇 초 만에 자동화됩니다. 제안된 응답의 89%가 최종적으로 수락됩니다.

현장 인력 최적화: 

AI를 사용하여 수천 명의 현장 엔지니어의 일정을 지능적으로 최적화합니다. 이를 통해 연간 약 150,000건의 현장 방문을 추가로 확보할 수 있으며 탄소 배출량 감소에 기여합니다.

직원 및 고객 만족: 

AI 도구는 직원(상담원)의 업무를 더 쉽고 빠르게 만들어 이직률을 줄이는 데 기여하며, 최종 고객은 인간이 생성한 답변보다 AI 응답을 더 선호합니다.

결론 – 자율적 에이전트의 시대

미래 로드맵: 

크라켄은 Agent Studio라는 로드맵에 집중하고 있으며, 이는 현재의 Agent Assisting AI를 넘어 Agentic AI를 활용하여 **자율적인 에이전트(Autonomous agents)**를 만드는 것을 목표로 합니다.

역할 변화: 

미래에는 에너지 전문가가 직접 질문에 답하는 대신, 자신의 AI 봇 팀을 관리하고 감독하는 역할로 전환될 것입니다.

최종 메시지: 

크라켄은 이 모든 것을 AWS를 기반으로 구축하고 있으며, 청중의 시간을 내어준 것에 대해 감사하며 연설을 마무리했습니다.

글 │메가존클라우드, Cloud Technology Center(CTC), 최재필, 매니저

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