[현장] SAP가 제시한 '자율형 기업' 전략…"인간 판단·AI 실행력 관건"

"기업은 인공지능(AI)을 단순한 보조 도구가 아니라 실제 업무를 움직이는 운영 방식으로 활용해야 합니다. 사람이 중요한 판단을 내리고, AI는 그 결정에 따라 후속 업무를 실행하는 '자율형 기업(Autonomous Enterprise)' 환경이 필요한 이유입니다." 얀 벙커트 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 및 비즈니스 AI 부문 최고매출책임자(CRO)는 14일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'SAP 나우 AI 투어 코리아 2026' 기조연설에서 사업 전략을 이같이 밝혔다. 벙커트 CRO가 이날 제시한 핵심은 '자율형 기업'이다. AI가 기업 데이터와 업무 흐름을 이해한 뒤 반복 업무를 스스로 처리하고, 예외 상황이나 중요한 결정만 사람에게 넘기는 식이다. 그는 반품 주문 업무를 사례로 자율형 기업 작동 방식을 설명했다. AI 비서 '줄'이 고객별 반품 내역과 비용, 과거 반품 사유를 분석해 보여주면 담당자가 이를 검토해 승인 여부를 결정하는 과정이 소개됐다. 승인 후 AI 에이전트가 반품 서류 작성과 환불 안내, 제품 회수, 교환품 출하 등 후속 절차를 처리할 수 있었다. 이를 통해 사람은 중요한 판단에만 집중하고, AI가 반복적인 실행 업무를 이어가는 구조가 지속적으로 이어진 것으로 나타났다. 벙커트 CEO는 "이런 방식은 재무와 구매, 공급망 등 개별 부서 업무부터 적용된다"며 "우리는 이를 '오토너머스 스위트'로 구현해 각 업무 담당자 옆에 AI 어시스턴트와 에이전트를 배치할 수 있다"고 말했다. 벙커트 CRO는 AI가 재무나 구매 등 개별 부서 반복 업무를 처리하는 수준을 넘어야 한다고 강조했다. AI가 여러 부서 업무를 이어서 수행하려면 회사 전체 데이터와 업무 흐름을 정확히 이해해야 한다는 설명이다. SAP는 이를 위해 '인더스트리 AI'를 제공한다. 인더스트리 AI는 여러 부서·시스템에 흩어진 데이터를 연결하고, 산업별 업무를 처음부터 끝까지 하나의 흐름으로 처리하도록 지원한다. 이런 업무 연결을 뒷받침하는 기반은 올해 'SAP 사파이어 2026'에서 공개된 '비즈니스 AI 플랫폼'이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 프로세스, 사용자 권한 정보를 연결해 AI가 회사의 업무 맥락을 이해하도록 돕는다. 이를 통해 AI는 플랫폼에 연결된 정보를 바탕으로 사용할 수 있는 데이터와 실행 가능한 업무를 판단할 수 있다. 기업은 AI가 어떤 정보에 접근했고 어떤 업무를 수행했는지 확인·통제할 수 있다. 벙커트 CEO는 플랫폼에서 자체 AI 에이전트를 만들고 배포할 수도 있다는 점도 알렸다. 에이전트가 사용한 데이터와 도구, 실행한 작업을 확인하고 접근 권한과 위험 수준, 성능을 관리하는 기능을 제공한다는 설명이다. SAP는 이 같은 AI 기능을 기존 전사적자원관리(ERP) 시스템 전환 과정에도 적용했다. AI가 시스템 분석과 데이터 통합, 코드 변경, 테스트 등을 지원해 전환 시간과 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 그는 "AI가 ERP 전환 시간·비용을 최대 35% 줄일 수 있다"며 "기존 ERP를 단계적으로 자율형 업무 환경으로 바꿀 수 있을 것"이라고 강조했다. "기업용 AI, 답하는 도구에서 운영 체제로 진화" 하경남 SAP코리아 고객자문 부문장은 기업 AI 활용 방식이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 업무를 움직이는 운영 모델로 바뀌어야 한다고 강조했다. 하 부문장은 같은 업무용 AI는 작동 방식과 데이터 활용 범위, 예외 처리, 통제 기준을 새롭게 갖춰야 한다고 주장했다. 모델 성능만 높다고 기업용 AI가 되는 것은 아니라는 의미다. 하 부문장은 기업용 AI 핵심 조건으로 AI가 활용할 수 있는 정제된 데이터와 비즈니스 맥락을 꼽았다. 기업 데이터가 서로 단절되면 AI가 업무 흐름과 데이터 간 관계를 제대로 이해하기 어려워서다. 그는 "일반 거대언어모델(LLM)만으로는 기업 조직 구조와 업무 규칙, 고객 관계, 의사결정 기준까지 파악하기 어렵다"고 봤다. 이어 "AI가 실제 업무를 수행하려면 해당 데이터가 어디서 만들어졌고, 어떤 업무에 영향을 미치는지까지 이해해야 한다"고 말했다. 하 부문장은 기업용 AI가 답변이나 분석 기능에 그쳐선 안 된다고 강조했다. 데이터를 분석하고 결과를 예측한 뒤 실제 업무 시스템에서 필요한 조치까지 실행할 수 있도록 데이터와 프로세스, AI를 하나로 연결해야 한다는 설명이다. 그는 모든 판단을 AI에 맡기는 완전 자동화 방식은 맞지 않다고 선그었다. AI가 반복 업무는 자율적으로 처리하되 예외 상황이나 위험을 감지하면 사람에게 판단을 넘기는 구조가 필요하다고 주장했다. 하 부문장은 기업용 AI 거버넌스와 가시성도 중요하다고 봤다. AI가 어떤 데이터와 도구를 사용했고 어떤 조치를 실행했는지, 그 결과가 비용과 매출 등 사업에 어떤 영향을 미쳤는지 확인할 수 있어야 한다는 이유에서다. 그는 "기업은 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 AI로 업무 방식 자체를 바꾸는 것"이라며 “기업 데이터로 맥락을 이해하고 업무를 실행하며 예외를 사람에게 넘긴 뒤 전체 과정을 통제하는 것이 자율형 기업의 운영 방식"이라고 덧붙였다.