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'ERP'통합검색 결과 입니다. (138건)

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[ZD SW 투데이] 엑스엘에이트, '트라이에브리싱 2026'에 AI 동시 통번역 공급 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆엑스엘에이트, '트라이에브리싱 2026' AI 동시 통번역 공급 엑스엘에이트가 '트라이에브리싱 2026'에 실시간 AI 통번역 솔루션 '이벤트캣(EventCAT)'을 공급했다. 엑스엘에이트는 동대문디자인플라자(DDP) 아트홀 1·2관, 컨퍼런스홀까지 3개 공간에서 동시에 진행되는 총 40여 개 세션에 이벤트캣을 지원했다. '2026 서울 유니콘 챌린지' 결선에서는 국내외 7개 스타트업의 IR 피칭에 등장하는 기업명·기술명·전문용어를 실시간으로 전달했다. 자체 개발한 동시 기계번역(SiMT) 엔진과 자동 청킹(Chunking) 기술을 기반으로 평균 2초 이하의 통번역 속도를 구현했으며 행사 전 스타트업·투자·IT 분야의 기업명과 전문용어를 사전 반영하는 용어집(Glossary) 기능을 통해 현장 통역 정확도를 높였다. ◆이스트소프트, K몬스터그룹과 '페르소에이아이' 글로벌 사업 확대 MOU 체결 이스트소프트가K몬스터그룹과 '페르소에이아이(Perso AI)' 사업 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약으로 양사는 이스트소프트가 보유한 페르소에이아이의 AI 기술, 제품 및 브랜드를 기반으로 K몬스터그룹의 판매 및 마케팅 역량을 결합해 국내외 사업 확대를 추진한다는 계획이다. ◆셀렉트스타, 아기상어 AI 전시 사례 발표 셀렉트스타가 10일 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린 '트라이 에브리싱 2026'에서 더핑크퐁컴퍼니와 함께 AI와 IP를 결합한 콘텐츠와 안전성 검증 사례를 발표했다. 셀렉트스타와 더핑크퐁컴퍼니는 행사 이튿날인 10일 오후 3시 15분 DDP 아트홀 1관에서 'AI를 만난 아기상어: IP 기업과 AI 기업이 만든 새로운 콘텐츠 경험'을 주제로 발표와 좌담회를 진행했다. 이번 세션에는 박상원 더핑크퐁컴퍼니 본부장과 정세엽 셀렉트스타 플랫폼영업팀 팀장이 연사로 참여했다. 양사는 현재 DDP에서 진행 중인 AI 인터랙티브 체험 전시 '아기상어 비밀 초대장: 비커밍 샤크'의 기획 배경부터 AI 기술 구현 및 신뢰성 평가 과정을 소개했다. ◆사이냅소프트, '2026 지자체 정보화전략 IT 전시회' 참가 사이냅소프트가 제주 썬 호텔에서 열린 ;2026 지자체 정보화전략 IT 전시회'에 참가해 지자체 행정 업무 혁신을 위한 핵심 문서 AI 솔루션을 선보였다. 이번 전시에서는 복잡한 인프라 구축 없이 문서를 업로드해 검색 증강 생성(RAG)을 구성하는 클라우드 기반 통합 AI 플랫폼 '아이넥스'와 데이터 전처리 자동화 파이프라인 'AI 데이터 파운더리'가 주목받았다. ◆더존비즈온, ERP 내 'DJ 뱅크' 출시 기념 '원 AI' 지원 프로모션 더존비즈온은 제주은행(과 협력한 전사적자원관리(ERP) 뱅킹 서비스 'DJ 뱅크'를 위하고(WEHAGO)로 확대 출시한다. 이와 함꼐 DJ 뱅크에서 금융상품에 가입한 고객에게 기업용 AI 플랫폼 '원 AI' 도입을 지원하는 프로모션을 진행한다. DJ 뱅크는 더존비즈온의 ERP 플랫폼·데이터 역량과 제주은행의 금융상품 인프라를 결합한 임베디드 금융 협업 모델이다. 출시 기념 이벤트는 DJ 뱅크에서 계좌개설, 대출 등 금융상품에 가입한 고객을 대상으로 진행된다. 가입 고객에게는 더존비즈온의 기업용 AI 플랫폼 원 AI 지원 혜택을 한 번에 경험할 수 있다.

2026.09.11 16:31남혁우 기자

[송호철 칼럼] AI 동료는 기업의 새로운 자산이 될 수 있을까

기업에서 수십 명, 수백 명의 AI 동료가 실제로 일하기 시작한다면 무엇이 기업의 경쟁력이 될까? 처음에는 같은 파운데이션 모델과 비슷한 에이전트 프레임워크를 사용할 수도 있다. 그러나 1년, 3년이 지나면 차이를 만드는 것은 모델 자체가 아니라 AI가 기업 안에서 실제로 일하면서 축적한 지식, 기술, 업무 흐름과 경험일 가능성이 크다. 같은 AI로 시작해도 다른 동료가 된다 신입사원이 실제 프로젝트와 고객, 문제를 경험하면서 서로 다른 전문가가 되듯 AI 동료도 실제 업무를 반복하면서 달라질 수 있다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 ERP 사용법에서 시작해 공급업체의 특성, 계약 위험요소, 추가 검토가 필요한 상황, 법무와 재무 협업 시점 등을 익힐 수 있다. 새로운 규정, 시스템, 기술과 각본이 계속 추가되면 AI도 '경력'을 갖기 시작한다. 기업의 AI 자산은 모델만이 아니다 파운데이션 모델의 경쟁력은 중요하지만 새로운 모델과 오픈웨이트 모델이 빠르게 등장하면서 선택지는 넓어지고 있다. 멀티 모델 환경도 자연스러워질 수 있다. 기업에 장기적으로 축적되는 자산 중 하나는 기업 고유의 AI 직원이 될 수 있다. 회사의 업무규정과 지식, 기술, 도구, 검증된 업무 흐름과 각본, 사람과 AI의 협업방식, 실제 업무에서 얻은 경험은 범용 모델이 처음부터 알고 있는 것이 아니라 기업이 업무를 수행하면서 만들어가는 자산이다. 소프트웨어를 사는 것에서 AI 직원을 '채용'하는 것으로 AI 에이전트가 실제 업무 결과를 만들어내기 시작하면 기업의 구매 기준도 달라질 수 있다. 시장정보 분석팀, 영업팀, 법무팀, 재무팀, 전략기획팀처럼 특정 역할을 수행하는 AI 직원을 도입하는 방식이다. 이때 중요한 질문은 'AI 기능이 몇 개 들어 있는가?'가 아니라 '이 AI 직원에게 어떤 업무를 맡길 수있는가?', '우리 조직에 들어오면 얼마나 빠르게 업무를 배울 수 있는가?', '어떤 결과를 만들어 내는가?'가 될 수 있다. AI Workforce에도 HR이 필요해진다 AI 직원에게도 역할과 조직을 부여하고, 지식과 기술을 학습시키고, 도구를 지급하고, 성과를 평가하고, 규정 변경을 교육해야 한다. 잘못된 판단을 반복하면 수정하고 필요하면 역할을 바꾸거나 업무를 중단시켜야 한다. 이는 사람을 관리하는 HR과 소프트웨어를 관리하는 IT의 중간에 가까운 AI 직원 관리란 새로운 영역을 만들 수 있다. 사람의 조직과 AI 조직은 함께 설계돼야 한다 기업의 목표는 사람을 AI로 최대한 많이 대체하는 것이 아니라 어떤 일은 AI가 더 잘하고 어떤 일은 사람이 더 잘하는지 구분해 역할을 재설계하는 것이어야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하고, 중요한 순간에는 사람에게 보고하며, 사람은 판단하고 승인하고, 승인된 결과를 AI가 다시 실행하는 구조가 가능하다. 사람 한 명이 여러 AI 동료와 하나의 팀을 이루어 지금보다 훨씬 큰 일을 수행하게 되는 것이다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 경쟁력은 시간이 만들 것이다 기업 A와 B가 오늘 똑같은 AI 모델을 도입해도, 한 회사는 질문과 문서작성에만 쓰고 다른 회사는 AI에게 실제 역할과 업무를 맡긴다면 시간이 흐른 뒤 역량은 달라질 수 있다. 실제 업무를 수행하는 AI는 기술을 배우고 회사의 지식을 이해하며 여러 시스템 사용법과 사람과의 협업 업무 방식을 발전시킨다. 수년 뒤에는 수많은 업무 기술과 검증된 업무 방식, 회사 고유의 지식과 경험을 가진 AI 직원이 존재할 수 있다. 이 차이는 새로운 모델 하나를 도입한다고 하루아침에 따라잡기 어렵다. AI 네이티브 엔터프라이즈 시대의 경쟁력은 기술 도입 시점의 차이보다 축적된 시간의 차이에서 만들어질 가능성이 있다. 이제 기업은 AI를 '사용'하는 것을 넘어 '키워야' 한다 앞으로 기업은 '어떤 AI 모델을 도입할 것인가?', '어떤 업무를 자동화할 것인가?'뿐 아니라 '우리 회사는 어떤 AI 동료를 만들고 키울 것인가?'를 질문해야 한다. AI를 사용하는 것은 오늘 시작할 수 있지만 뛰어난 AI 직원을 만드는 데는 시간이 필요하다. 좋은 동료를 확보하고, 좋은 환경에서 일하게 하고, 끊임없이 배우고 성장하게 만드는 오래된 경영의 원칙이 AI 시대에도 중요할 수 있다. 다만 이제 그 동료 중 일부가 사람이 아닐 뿐이다. 앞으로 기업의 경쟁력을 설명할 때 우리는 '이 회사에는 얼마나 뛰어난 AI 동료들이 함께 일하고 있는가?'란 질문을 하게 될지도 모른다.

2026.09.11 13:49송호철 컬럼니스트

일화, SAP 유지보수 리미니스트리트로 전환…비용 절감 재원 IT 혁신 재투자

일화가 전사적자원관리(ERP) 유지보수 체계를 리미니스트리트로 전환하며 IT 비용 절감과 시스템 운영 효율화에 나섰다. 더불어 절감한 예산은 SAP 시스템 개선과 IT 인프라 고도화에 재투자한다는 계획이다. 리미니스트리트는 헬스케어 기업 일화가 SAP S/4HANA 시스템 운영을 위해 제3자 유지보수 서비스인 '리미니 서포트'를 도입했다고 9일 밝혔다. 이번 전환으로 일화는 기존 SAP 유지보수 비용을 50% 이상 절감했으며, 확보한 재원을 SAP 리포트 개발과 업무 개선 프로젝트, 신규 하드웨어 구축, IT 인프라 개선 등에 활용할 수 있게 됐다. 1971년 설립된 일화는 음료와 제약 사업을 중심으로 성장해 온 글로벌 헬스케어 기업이다. 보리탄산음료 '맥콜'과 '초정탄산수', 인·홍삼 건강기능식품 등을 생산하고 있으며, 인·홍삼 제품은 전 세계 40여 개국에 수출하고 있다. 일화는 재무, 영업, 생산, 재고 등 전사 업무를 통합 관리하기 위해 SAP S/4HANA를 핵심 ERP 시스템으로 운영하고 있다. 음료와 제약 등 서로 다른 사업 부문의 특성을 반영한 다양한 맞춤형 기능이 적용돼 있어 안정적인 시스템 운영과 유지보수가 중요한 과제로 꼽혀 왔다. 회사 측은 기존 유지보수 체계의 높은 비용 부담과 제한적인 지원 효율성을 개선하기 위해 새로운 운영 방안을 검토해 왔다. 시스템 안정성을 유지하면서도 유지보수 비용을 절감하고 한정된 IT 예산을 보다 전략적으로 활용하기 위한 선택이었다는 설명이다. 일화는 국내 대기업과 공공기관 지원 경험, 글로벌 엔지니어 협업 체계, SAP 전문성 등을 종합적으로 검토한 끝에 리미니스트리트를 유지보수 파트너로 선정했다. 리미니스트리트는 현재 일화의 SAP S/4HANA 환경에 '리미니 서포트 L4' 서비스를 제공하고 있다. 전담 엔지니어가 기업 환경과 업무 특성을 이해한 상태에서 기술 지원을 수행하는 것이 특징이다. 일화는 유지보수 서비스 전환 이후 응답 시간이 단축되고 기술 지원 품질도 향상됐다고 평가했다. 지원 창구가 단일화되면서 장애나 기술 이슈 발생 시 보다 신속한 분석과 대응이 가능해졌다는 설명이다. 절감한 비용은 단순한 운영비 축소에 그치지 않고 업무 혁신에 활용되고 있다. SAP 시스템 분석 보고서를 기반으로 업무 효율성을 높이고, 현업 부서의 요구사항을 반영한 소규모 개선 프로젝트도 추진하고 있다. 아울러 신규 하드웨어 구축과 기존 IT 인프라 개선에도 투자해 핵심 시스템의 안정성을 강화할 계획이다. 일화는 당분간 대규모 SAP 업그레이드보다는 현재 ERP 환경의 안정적인 운영에 집중한다는 방침이다. 불필요한 시스템 변경을 최소화하는 대신, 확보한 예산을 업무 혁신과 인프라 개선에 선택적으로 투자해 IT 효율성을 높인다는 전략이다. 일화 관계자는 "리미니스트리트로 유지보수 서비스를 전환하면서 SAP 시스템의 안정적인 운영을 유지하는 동시에 유지보수 비용을 50% 이상 절감할 수 있었다"며 "절감한 비용을 SAP 리포트 개발과 업무 개선, IT 인프라 투자 등에 활용해 보다 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 계획"이라고 말했다. 김형욱 한국리미니스트리트 지사장은 "일화는 현재 운영 중인 SAP S/4HANA 환경의 가치를 극대화하면서 IT 투자 효율성을 높이는 전략을 선택했다"며 "앞으로도 안정적인 ERP 운영과 디지털 혁신을 지원할 수 있도록 전문 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.09.09 10:00남혁우 기자

영림원소프트랩, 임직원 주도 AI 확산…자사 ERP 고도화로 잇는다

영림원소프트랩이 임직원의 인공지능(AI) 활용 경험을 전사적자원관리(ERP) 제품과 고객 서비스 개선으로 연결하는 내부 AI 전환(AX)에 나섰다. 전담 조직을 중심으로 교육과 경진대회, 워크숍 등을 확대해 현업에서 발굴한 AI 활용 사례를 실제 제품 고도화까지 이어간다는 전략이다. 영림원소프트랩은 임직원 주도 AI 활용을 확대하고 이를 AI ERP 기능 고도화에 반영한다고 7일 밝혔다. 이를 위해 회사는 AX 전략과 기술 개발, 업무 적용, 제품 고도화를 담당하는 전담 조직을 신설했다. 해당 조직은 AI 전략 수립부터 기술 개발·운영, 사내 업무 적용, 고객 서비스 반영까지 전 과정을 총괄한다. 영림원소프트랩은 AI 기술 개발 역량과 ERP 업무에 대한 이해를 결합해 내부 업무 혁신과 제품 고도화를 동시에 추진한다는 방침이다. ERP 제품에도 AI 기능을 확대 중이다. 지난달부터 문서와 이미지 속 정보를 ERP에 자동 입력하는 'AI 자동입력'을 비롯해 ERP 데이터를 요약하는 '비즈니스 브리핑', 반복 작업을 처리하는 '업무 자동화', 데이터를 분석하는 'AI 시트분석'과 '비즈니스 인사이트' 등을 제공하고 있다. AI 챗봇 'K-봇'에선 ERP 데이터 검색과 보고서 자동 생성, 파일 기반 질의응답, ERP 활용 지식 검색 등을 지원한다. AI가 ERP 구조와 업무 흐름을 이해하고 실제 시스템 환경에 맞춰 분석과 답변을 제공할 수 있도록 관련 기술도 고도화 중이다. 사내 AI 활용 확대에도 나섰다. 임직원을 대상으로 AI 교육과 시범운영을 진행하고 있으며 실무자 의견을 바탕으로 활용 환경을 개선하고 사업부 개발자 등을 대상으로 교육을 확대할 예정이다. 현업 중심의 AI 혁신 워크숍도 진행하고 있다. 영림원소프트랩은 파주 글로벌 연구개발(R&D) 센터 'Y 스페이스'에서 임직원이 업무상 문제를 직접 찾고 AI를 활용한 개선 방안을 구체화하는 워크숍을 운영 중이다. 지난달 26일에는 시스템과 업무 흐름을 점검하고 AI 기반 업무 자동화 방안과 실제 적용 경험, 개선 과제를 공유했다. 현업에서 직접 AI 활용 과제를 찾는 프로그램도 운영 중이다. 지난 7월 열린 '2026년 제1회 AI 활용 개인 생산성 향상 사례 경진대회'에선 고객 메일 답변과 품의서 작성·검토, 서비스 유사사례 검색, ERP 화면 검증, 해외 개발, 코드 리뷰, 영업 지원, 마케팅 성과 분석 등 총 11개 과제가 공유됐다. 실제 업무시간을 단축한 사례도 나왔다. 마케팅 부문에선 참가자 데이터와 설문 결과, 발표자료 등을 AI로 분석해 캠페인 성과와 개선 방향을 정리하는 프로그램을 개발했다. 이를 통해 캠페인 1건당 평균 약 6.5시간이 걸리던 성과 분석 보고서 작성 과정을 데이터 입력부터 초안 생성까지 약 1시간으로 줄였다. 해외개발 부문에선 한국과 인도네시아 간 개발 과정에서 발생하는 언어 장벽과 반복 작업을 줄이기 위해 해외개발센터(ODC) 업무에 AI를 적용했다. 요구사항과 유사사례 탐색, 개발 사양서 작성·번역, 출력물 분석, 개발 규칙 점검 등을 지원하며 일부 기능은 실제 프로젝트에서 활용 중이다. ERP 구현 컨설팅 부문에선 여러 프로그램을 오가며 처리하던 ERP 화면 조회 업무를 한 화면으로 통합해 관련 절차를 기존 7단계에서 4단계로 줄였다. 영업 부문에선 공개 재무지표를 활용해 ERP 도입 가능성이 높은 잠재 고객의 우선순위를 검토하고 있으며 연구개발(R&D) 부문에선 개인별 학습 자료를 제공하는 'AI 스터디노트'의 전사 활용을 준비하고 있다. 영림원소프트랩은 임직원의 AI 활용 경험과 제품 개발 현황을 공유하기 위한 사내 뉴스레터도 창간했다. AI 기능 개발과 고객 적용 현황, 영업 현장에서 활용할 수 있는 정보 등을 공유하고 임직원이 제안한 AI 기능과 고객 요구사항을 향후 제품 로드맵에 반영할 계획이다. 권영범 영림원소프트랩 대표는 "AI 혁신은 단순히 새로운 도구를 도입하는 것보다 임직원이 각자 업무에서 해결할 문제를 찾고 실제 활용 경험을 축적하는 과정이 중요하다"며 "반복적이고 시간이 많이 걸리는 업무부터 AI를 적용해 성과를 만들어가고 현장에서 발굴된 사례를 제품과 고객 서비스 개선으로 연결하는 체계를 강화하겠다"고 말했다.

2026.09.07 15:54한정호 기자

[송호철 칼럼] AI 직원이 들어오면 회사는 어떻게 달라져야 하는가

AI가 자신의 역할과 기억, 지식과 스킬을 가지고 여러 시스템을 넘나들어 실제 일을 수행하기 시작하면 AI는 단순한 소프트웨어 기능이 아니라 조직 안에서 역할을 수행하는 새로운 업무 주체가 된다. 그렇다면 AI가 직원처럼 일하기 시작했는데 지금의 업무환경을 그대로 사용해도 될까? 나는 어렵다고 생각한다. 지금의 업무환경은 '사람만 일한다'는 전제로 만들어졌다 그룹웨어, 메일, 메신저, 전자결재, ERP, CRM, HR, 회계시스템에는 일하는 주체는 사람이라는 공통전제가 있다. 최근 AI 기능이 빠르게 추가되고 있지만 AI가 실제 동료가 되는 순간에는 한 단계 다른 문제가 생긴다. AI가 사람의 일을 도와주는 것을 넘어 자신의 업무를 가지기 시작하기 때문이다. AI에게도 '자리'가 필요하다 새로운 직원에게 조직, 역할과 책임, 시스템 접근권한, 규정과 업무지침, 업무도구와 보고체계를 부여하듯 AI 직원에게도 같은 운영체계가 필요하다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 거래처 정보를 알고 ERP에 접근하며 견적서를 읽고, 일정 금액 이상에서는 사람에게 승인을 요청하고, 계약 검토는 법무 AI에게, 예산 확인은 재무 AI에게 협업을 요청할 수 있어야 한다. 다음 날에도 어제 무슨 일을 했는지 기억해야 한다. 조직도에도 AI가 들어올 수 있다 미래에는 사람과 AI가 같은 조직도에 존재할 수 있다. Market Research AI, Proposal AI, Financial Analyst AI, Contract Review AI 등이 각자의 역할과 업무를 가지면서 서로 협업한다. 더 중요한 변화는 AI가 사람에게 일을 요청하는 것이다. 계약의 예외조건, 예산 초과 가능성, 고객 이탈 위험을 AI가 먼저 발견해 보고한다면 업무의 시작점 자체가 달라진다. Human-in-the-Loop의 의미도 달라진다 AI 네이티브 엔터프라이즈의 목표는 사람을 제거하는 것이 아니다. 어떤 업무까지 AI가 자율적으로 수행하고, 어떤 업무는 사람이 확인하며, 어떤 거래에는 승인이 필요한지 설계해야 한다. AI가 자신의 권한을 넘어서는 순간 사람에게 판단을 요청하고, 사람이 승인하면 다시 업무를 이어가는 구조에서 사람은 모든 업무의 실행자가 아니라 중요한 판단과 책임을 담당하는 존재로 이동할 수 있다. 그룹웨어에 AI를 넣는 것과 AI 네이티브 업무환경은 다르다 기존 그룹웨어에 AI 기능을 추가하는 것은 기존 업무 흐름을 유지하면서 사람의 생산성을 높이는 접근이다. 반면 AI Native Work Environment는 '사람과 AI가 모두 조직의 구성원이라면 업무환경은 어떻게 만들어져야 하는가?'라는 질문에서 시작한다. 사람과 AI가 같은 채널에서 대화하고, AI가 메일과 문서, 일정과 업무를 이해하고, 사람에게 보고하고 다른 AI에게 일을 요청하며, 사람은 AI의 업무를 보고 필요할 때 개입할 수 있어야 한다. 이는 AI 버튼 하나를 추가하는 문제가 아니라 업무환경 자체를 다시 설계하는 문제다. AI 직원 관리 AI 직원이 늘어나면 어느 조직에 배치할지, 어떤 역할과 지식, 스킬과 툴을 부여할지, 성과를 어떻게 평가하고 새로운 규정을 어떻게 교육할지 관리해야 한다. 이는 HR과 IT의 중간에 가까운 새로운 경영 영역이 될 수 있다. AI 에이전트가 많아질수록 개별 에이전트의 성능보다 AI 직원 전체를 얼마나 잘 조직하고 운영하는가가 더 중요해질 가능성이 있다. AI 네이티브 엔터프라이즈는 조직을 다시 설계하는 일이다 클라우드 네이티브가 단순히 기존 서버를 클라우드로 옮기는 것을 의미하지 않았듯 AI 네이티브 역시 기존 업무에 AI 기능을 추가하는 것만을 의미하지 않는다. 업무 프로세스와 조직, 권한과 책임, 사람이 해야 할 일과 AI가 해야 할 일을 다시 나누는 일이다. 핵심 질문은 'AI에게 어떤 일을 시킬 것인가?'가 아니라 '사람과 AI가 어떻게 하나의 조직으로 일하게 할 것인가?'이다.

2026.09.07 14:40송호철 컬럼니스트

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

더존비즈온, '위하고 스마트A 10' 물류관리 고도화…AI 기반 업무 자동화 강화

더존비즈온이 전사적자원관리(ERP) 솔루션 위하고 스마트A 10의 물류관리 기능을 대폭 개선하며 기업의 물류·회계 업무 자동화 수준을 높였다. 입출고 정보 입력만으로 재고와 회계가 실시간 연동되고 전자세금계산서 발행과 국세청 전송까지 자동 처리할 수 있도록 기능을 통합한 것이 특징이다. 더존비즈온은 위하고 스마트A 10 물류관리 기능 전면 고도화를 완료했다고 27일 밝혔다. 이번 개편을 통해 기존에 개별적으로 운영되던 입출고, 재고관리, 회계처리, 전자세금계산서 발행 업무를 하나의 프로세스로 연결했다. 사용자는 입출고 내역을 한 번만 입력하면 관련 데이터가 실시간으로 연동돼 중복 입력과 업무 누락을 줄일 수 있다. 특히 기업 운영 환경에 따라 활용할 수 있도록 '전문가 모드'와 '간편 모드'를 새롭게 제공한다. 전문가 모드는 역할 분리와 승인 절차, 마감 관리가 필요한 기업에 적합하며, 간편 모드는 소수 인력이 물류와 회계를 동시에 처리하는 기업을 겨냥했다. 업무 프로세스도 간소화했다. 영업관리는 기존 8단계에서 6단계로, 구매관리는 5단계에서 3단계로 축소했다. 재고 현황은 입출고 즉시 확인할 수 있도록 개선해 업무 처리 단계를 최대 50%까지 줄였다는 설명이다. 전자세금계산서 발행 절차 역시 간소화됐다. 사용자는 별도 메뉴 이동 없이 매출 마감 또는 출고 처리 화면에서 전자세금계산서를 발행하고 국세청 전송까지 진행할 수 있다. 재고자산수불부도 실시간 조회가 가능해지면서 수작업 전표 처리 부담을 크게 낮췄다. 실무 지원 기능도 확대했다. 쇼핑몰 주문 및 정산 데이터를 엑셀 파일로 업로드하면 주문번호 매칭부터 정산, 매출, 재고 처리까지 연계된다. 타 ERP에서 사용하던 데이터 역시 엑셀 업로드 시 항목명을 자동 매칭해 별도 수정 작업 없이 이전할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 재고평가와 매출이익 현황에서 상세 수불내역을 역추적할 수 있는 기능 등 총 15개 신규·개선 기능을 추가했다. 현황 조회 메뉴도 기존 116종에서 226종으로 확대했다. 업종별 활용성도 강화했다. 제조업은 BOM 기반 자재 관리와 원가 분석을 지원하고, 도소매업은 거래처 및 재고 운영 효율화를 돕는다. 쇼핑몰 사업자는 주문과 정산 업무를 통합 관리할 수 있다. 기업용 AI 플랫폼 원 AI와의 연계도 확대했다. 원 AI는 업무 데이터를 분석해 재고 부족, 출고 예정 주문 미처리, 전자세금계산서 미발행, 견적서 미발송, 전표 미처리 등 주요 업무를 액션카드 형태로 안내한다. 사용자는 해당 알림을 통해 관련 화면으로 이동해 후속 업무를 바로 처리할 수 있다. 더존비즈온은 이번 물류관리 기능 고도화를 기념해 한시적 도입 프로모션도 진행한다. 전자세금계산서를 처음 사용하는 고객에게는 별도 발행 혜택도 제공할 예정이다. 더존비즈온 관계자는 "물류와 회계, 세무 업무가 분리돼 발생하던 반복 작업을 줄이고 업무 흐름을 하나로 연결하는 데 초점을 맞췄다"며 "앞으로도 원 AI를 중심으로 필요한 업무를 먼저 제안하고 실제 처리까지 이어지는 업무 환경을 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.27 17:44남혁우 기자

SK AX, 글로벌 ERP 기업 SAP와 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 동맹

SK AX가 SAP와 손잡고 기업 전사적자원관리(ERP)를 넘어 업무 프로세스 전반에 에이전틱 인공지능(AI)을 적용하는 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 구현에 박차를 가한다. SK AX는 독일 바덴뷔르템베르크주 발도르프에 위치한 SAP 본사에서 SAP 오토노머스 스위트 및 비즈니스 AI 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 26일 밝혔다. 협약식에는 김완종 SK AX 사장과 손건일 SK AX 최고고객책임자(CCO), 신은영 SAP코리아 대표 등 양사 경영진이 참석했다. 김완종 SK AX 사장은 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)와도 만나 구체적인 협력 방안을 논의했다. 이번 협력은 SAP가 보유한 기술력과 SK AX가 축적해온 산업별 AI 전환(AX) 설계·운영 역량의 결합이 목적이다. 다양한 산업 현장에서 검증한 전문성과 기술 역량을 바탕으로 ERP 체계를 포함한 기업 운영 전반을 에이전틱 AI로 최적화함으로써 기업 생산성과 의사결정 속도를 향상시킨다는 방침이다. SK AX는 AI 에이전트의 자율 운영 환경을 제공하는 SAP 오토노머스 스위트, 기업용 AI 제품군인 SAP 비즈니스 AI, 자사 엑스젠틱와이어 ERP 스위트(AXgenticWire ERP Suite)를 활용해 금융∙제조∙에너지 등 다양한 산업 분야에서 협력할 예정이다. 엑스젠틱와이어 ERP 스위트는 고객 ERP 전략 수립부터 구축·전환, 운영 혁신까지 지원하는 통합 서비스이다. 이 중 AI 제품군인 '마이 파이낸스(my Finance)'는 재무 업무를 자동화하는 것은 물론, 이상 징후 탐지를 지원하고 ERP 운영 업무를 돕는 'EAR(ERP AI Rewire) Ops', AI를 적용해 ERP 시스템을 설계·개발·테스트하는 'EAR 스튜디오' 등도 기업 고객들의 AX를 지원한다. 또 기업 현장의 ERP 운영을 밀착해 지원하는 'SK AX 현장 배치 엔지니어(FDE)', AI 기반 ERP 전환을 돕는 컨설팅 서비스인 'SK AX AIDE'와 AI 에이전트 주도 ERP 구축 방법론도 제공할 계획이다. 엑스젠틱와이어 ERP 스위트는 SAP의 개방형 플랫폼 'AI 에이전트 허브'에 등록돼 전 세계 기업 고객들에게 공급된다. 이를 통해 기업들의 ERP 구축·전환 기간 단축과 운영 품질 향상을 돕는다는 목표다. 아울러 회사는 SAP의 정식 출시 전 제품을 먼저 업무 환경에 적용하고 SAP와 밀착 피드백 과정을 통해 제품 완성도를 높이는 'EAC(Early Adopter Care)'프로그램에도 참여한다. SK AX 관계자는 "양사는 기술 검증부터 AI 에이전트 개발, 고객 적용, 사업화까지 이어지는 공동 협력 체계를 구축해 세계 최고 수준의 AI 네이티브 엔터프라이즈 대표 사례를 만들어 나갈 것"이라며 "다양한 글로벌 행사와 비즈니스 현장에서 양사 협력 성과를 전세계 고객들에게 소개할 계획"이라고 밝혔다. 김완종 SK AX 사장은 "우리는 기존 레거시 시스템과 데이터, 클라우드를 아우르는 차별화된 AX 기술력을 바탕으로 기업 고객 경쟁력을 높이기 위한 업무 프로세스의 근본적 재설계와 AX 접목 등 AX 혁신을 이끌고 있다"며 "이번 SAP와의 전략적 협력을 기반으로 우리와 SK그룹이 먼저 선도적인 AI 네이티브 엔터프라이즈 성공 사례를 창출하고 이를 국내외 시장으로 확산시켜 나갈 것"이라고 강조했다. 크리스티안 클라인 SAP CEO는 "우리의 최고 수준 전문가와 AI 에이전트 개발 방법론을 통해 SK AX와 함께 공동 고객을 위한 자율형 기업 비전을 실현해 나가길 기대한다"고 말했다.

2026.08.26 13:50한정호 기자

현대오토에버, 상반기 매출 2.2조 돌파…SI 부문 26% 급성장

현대오토에버가 상반기 시스템통합(SI) 부문 호조에 힘입어 두 자릿수 매출 성장을 기록했다. 14일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 현대오토에버의 올해 상반기 연결 기준 매출은 2조1864억원, 영업이익은 1117억원으로 전년 동기 대비 각각 16.6%, 3.4% 증가했다. 2분기 매출은 1조2507억원으로 전년 동기 대비 20.0% 증가했고 영업이익은 905억원으로 11.3% 늘었다. 다만 영업이익률은 전년 동기 5.8%에서 올해 상반기 5.1%로 하락해 외형 성장에 비해 수익성 개선은 제한적이었다. 사업부문별로는 SI 부문이 실적을 이끌었다. SI 매출은 8674억원으로 전년 동기 6874억원 대비 26.2% 증가했다. ITO(IT 아웃소싱) 부문도 9088억원으로 18.8% 늘었다. 반면 차량용 소프트웨어(SW) 부문 매출은 4102억원으로 전년 동기 4226억원보다 2.9% 감소했다. 상반기 외형 성장의 중심이 차량용 SW보다 전통 IT서비스 부문에 있었던 셈이다. 지역별로는 국내 매출이 1조4080억원으로 가장 큰 비중을 차지했지만 증가율은 14.4%로 전체 평균을 밑돌았다. 반면 유럽 매출은 2122억원으로 27.8% 늘었고, 아시아는 1269억원으로 25.0%, 미주는 3946억원으로 16.4% 증가했다. 이에 따라 해외 매출 비중은 35.6%까지 확대됐다. 상반기 성과의 배경으로는 현대차그룹 계열사의 대형 IT 프로젝트 확대가 꼽힌다. 반기 중 현대자동차를 포함한 계열회사 매출은 2조1019억원으로 전체 매출의 96.1%를 차지했다. 전년 동기 1조7662억원 대비 19.0% 증가한 규모다. 현대오토에버는 차세대 ERP 전환, 스마트팩토리 구축, 클라우드 공급 등 대규모 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 그룹사 수요를 흡수해 왔다. 연구개발(R&D) 총액은 343억원으로 전년 동기 대비 9.8% 감소했고, 매출 대비 비율도 2.03%에서 1.57%로 낮아졌다. 자산 계상액은 39.0% 줄고 비용 계상액은 34.7% 늘어 연구개발비의 회계 처리 구조에 변화가 나타났다. 다만 인건비는 224억원으로 전년 동기 219억원보다 소폭 증가해 연구인력 투자는 유지된 것으로 풀이된다. 연결 기준 종업원급여는 4185억원으로 전년 동기 3798억원보다 10.2% 증가했다. 6월 말 기준 현대오토에버 본사 직원 수는 5749명으로 집계됐다. 평균 근속연수는 7.2년이며 상반기 급여 총액은 2591억원이다. 1인 평균 급여액은 반기 기준 4500만원으로 단순 환산하면 연간 9000만원 수준이다. 대표를 포함한 등기이사 8명의 보수총액은 10억1500만원으로 1인당 평균 1억2700만원 수준이다. 미등기임원 20명의 보수총액은 34억5800만원으로 1인 평균 1억7300만원이다. 하반기에는 대형 ERP 프로젝트와 클라우드 사업이 실적을 떠받칠 전망이다. 현대차 차세대 ERP 본사 및 미주 롤인 프로젝트는 8월 말 마무리될 예정이고, 아태 및 유럽 롤인 프로젝트는 2027년 4월까지 이어진다. h클라우드 서비스 계약도 장기 매출 기반으로 작용할 것으로 보인다. 차량용 SW 부문에서는 SDV 전환 대응이 핵심 과제로 꼽힌다. 현대오토에버는 자체 오토사(AUTOSAR) 기반 플랫폼과 내비게이션 SW 사업을 지속 강화하고 관련 전문 인력의 역량을 높여 미래 모빌리티 시대에 대응한다는 방침이다. 다만 상반기 수익성이 흔들린 만큼 하반기에는 이 부문의 원가 관리와 수익성 회복 여부가 주요 관전 포인트가 될 전망이다. 신사업 측면에서는 이음5G 기반 스마트팩토리 서비스 확장도 추진한다. 회사는 현대차그룹 공장 내 무선 설비 단말 확대, AGV·AMR 등 물류 로봇 적용, 자동창고시스템과 CCTV 연계, AI·AR·XR 융합 서비스 확대 등을 검토 중이라고 밝혔다. 현대오토에버는 반기보고서에서 "IT서비스 부문은 시스템 고도화와 운영 서비스 확대를 추진하고, 차량용 SW 부문은 SDV 전환에 대응해 관련 기술 역량을 강화할 계획"이라며 "이음5G 기반 스마트팩토리 등 신규 사업도 지속 확대해 나갈 방침"이라고 밝혔다.

2026.08.14 18:56남혁우 기자

영림원소프트랩, 상반기 매출 414억원 '역대 최대'…AI ERP 사업 박차

영림원소프트랩이 상반기 역대 최대 매출을 달성한 가운데, 지난 6월 확보한 대형 프로젝트 수주 물량을 기반으로 인공지능(AI) 기반 전사적자원관리(ERP)와 클라우드 사업에 박차를 가한다. 영림원소프트랩은 올해 상반기 연결 기준 매출 413억 9000만원을 기록해 역대 상반기 최대 매출을 달성했다고 14일 밝혔다. 영업이익은 1억 7000만원을 기록했다. 회사는 미래 성장동력 확보를 위한 투자 영향이 실적에 반영됐다고 설명했다. 상반기 실적은 지난해 하반기 반도체 장비와 제약, 공공 분야를 중심으로 수주한 대형 ERP 프로젝트가 순차적으로 매출에 반영된 데 따른 결과로 풀이된다. 산업별 특화 클라우드 ERP인 '시스템클라우드 포(systemCloud for)' 판매 확대도 실적 개선에 힘을 보탰다. 특히 지난 6월 다수의 대형 ERP 프로젝트 계약을 추가로 체결하면서 수주잔고는 178억6000만원까지 늘었다. 회사는 이를 바탕으로 하반기 실적 개선 가능성이 더욱 커졌다고 평가했다. 다만 수익성은 미래 사업 투자 확대의 영향을 받았다. 영림원소프트랩은 AI ERP와 클라우드 사업 경쟁력 강화, 기업문화 혁신 분야 신규 사업 확대를 위해 투자를 지속 중이다. 연구개발 투자도 확대했다. AI ERP 기능 고도화와 개발 생산성 향상을 위해 연구개발비를 늘렸으며 클라우드 서비스 운영비와 AI 사용료도 증가했다. 여기에 대형 프로젝트 수주 확대에 따른 외주용역 비용까지 더해지면서 비용 부담이 커졌다. 파주 Y SPACE 준공에 따른 비용도 반영됐다. 회사는 이곳을 AI 중심 경영 환경을 구현하는 핵심 거점으로 활용 중이다. 전사 혁신 과제를 실행하고 AI ERP 기능을 고도화해 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축하고 있다는 설명이다. 영림원소프트랩은 하반기 AI ERP 사업 확대에도 박차를 가할 계획이다. 지난 5월 AI ERP 'K-시스템 에이스 I&I'를 공식 출시했으며 AI 기반 기능을 지속적으로 고도화하고 있다. 개발 과정 전반에도 AI를 적극 활용해 생산성과 품질을 높이고 있다. 클라우드 사업도 성장세를 이어가고 있다. 시스템클라우드 포는 꾸준한 계약 성과를 기록하며 사업 확대를 견인 중이며 기업문화 혁신 분야에선 HR 솔루션과 조직문화 혁신 플랫폼을 중심으로 신규 사업을 확대하고 있다. 회사는 AI ERP와 클라우드 사업에 대한 투자와 적극적인 마케팅 활동이 고객 문의 증가로 이어지고 있다고 밝혔다. 향후 신규 사업 기회 확대와 실적 개선에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 권영범 영림원소프트랩 대표는 "상반기는 미래 성장을 위한 기반을 다지는 동시에 역대 상반기 최대 매출을 달성한 시기였다"며 "하반기에는 확보한 수주가 본격적으로 매출에 반영되는 만큼 AI ERP와 클라우드 경쟁력을 높이고 투자 성과가 실적으로 이어질 수 있도록 사업 실행력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.14 14:50한정호 기자

CJ올리브네트웍스, 2분기 매출 28.8%·영업익 15.8% 증가…AX 성장 견인

CJ올리브네트웍스가 인공지능(AI) 팩토리와 차세대 전사적자원관리(ERP) 구축 사업 확대에 힘입어 2분기 두 자릿수 실적 성장을 기록했다. 8일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 CJ올리브네트웍스는 2분기 매출 2545억원, 영업이익 200억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 28.8%, 영업이익은 15.8% 늘었다. 상각전영업이익(EBITDA)은 266억원으로 집계됐다. 전년 동기보다 31억원, 13.0% 증가한 수치다. 상반기 누적 매출은 4,663억원, 영업이익은 313억원, EBITDA는 446억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 각각 21.0%, 21.0%, 16.5% 증가했다. 이번 실적은 AI팩토리와 차세대 ERP 구축 등 핵심 사업 확장이 외형 성장을 이끌었고 비용 효율화도 수익성 개선에 힘을 보탰다. 사업 부문별로는 스마트 스페이스 AI전환(AX) 성장세가 두드러졌다. 2분기 매출은 467억원으로 전년 동기 191억원 대비 144.5% 증가했다. AI팩토리, 물류센터, AI데이터센터, VFX 스튜디오 등 공간·인프라 기반 사업 확대가 반영된 결과다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 18%까지 올라왔다. 가장 큰 비중을 차지하는 엔터프라이즈 AX는 1054억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 903억원에서 16.7% 증가한 규모다. 전체 매출 비중은 41%다. 그룹 계열사를 대상으로 한 차세대 ERP 구축과 산업별 AX 서비스 확대가 이 부문의 성장을 뒷받침했다. 이 밖에 데이터&마케팅 플랫폼(Data&MKT Platform)은 281억원으로 전년 동기 대비 36.0% 증가했고, 미디어 AI(Media AI)는 211억원으로 22.0% 늘었다. 아이티 운영(ITO)은 532억원으로 6.1% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔다. CJ올리브네트웍스는 하반기에도 스마트 스페이스 AX와 엔터프라이즈 AX를 중심으로 성장세를 이어간다는 계획이다. AI팩토리와 VFX 스튜디오 등 스마트 스페이스 비즈니스를 확대하고, AI 네이티브 컴퍼니 전략에 맞춰 엔터프라이즈 AX 사업도 넓혀간다는 구상이다. CJ올리브네트웍스 관계자는 "그룹사 차세대 ERP 구축과 AI팩토리 등 핵심 사업의 성장세가 2분기 실적으로 이어졌다"며 "하반기에도 스마트 스페이스 비즈니스와 엔터프라이즈 AX 사업을 확대해 AI 네이티브 컴퍼니로서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.07 18:37남혁우 기자

솔루엠, SAP 기반 차세대 ERP 가동…글로벌 사업장 시스템 통합

전자부품 및 ICT 전문기업 솔루엠이 차세대 전사자원관리(ERP) 시스템을 도입하고 가동을 시작했다. 솔루엠은 전사 ERP 시스템을 SAP 기반으로 전환하고 경영정보시스템과 AI 지원체계를 구축했다고 4일 밝혔다. 이번 프로젝트는 최신 운영 기준인 '클린 코어(Clean Core)' 원칙을 설계 단계부터 적용했다. 클린 코어는 ERP 핵심 영역을 SAP 표준 기능 위주로 구성하고, 기업별 필요 기능은 별도 확장 플랫폼(BTP·RAP)으로 구현하는 방식이다. 솔루엠은 불필요한 개별 커스터마이징을 줄이고 표준 중심의 구조를 확보했다. 사업장별로 분산됐던 업무 프로세스를 글로벌 표준 템플릿 기준으로 재정비했다. 오류 데이터를 정제하고 신뢰도 높은 핵심 데이터만 이관해 가동을 마쳤다. 이번 전환을 통해 법인별 재무·물류·구매·생산 데이터를 하나의 기준정보 체계로 통합했다. 모든 거래는 승인과 기록, 변경 이력이 시스템 내에서 관리된다. 결산 데이터 추적과 내부통제 기준도 시스템에 반영했다. 솔루엠은 향후 통합된 데이터를 바탕으로 비즈니스 인사이트와 AI 분석 기능을 확대할 계획이다. 송인한 솔루엠 PI 그룹장은 "표준화 원칙을 실제 업무 시스템에 구현했다"라며 "데이터 기반의 의사결정 문화를 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.04 13:55전화평 기자

리미니스트리트, ERP 유지보수 넘어 新사업 확대…AI 에이전트 보안·운영 관리 나서

리미니스트리트가 기업용 인공지능(AI) 에이전트의 보안과 규정 준수, 운영 비용을 통합 관리하는 서비스로 사업 영역을 넓힌다. SAP·오라클 등 기업용 소프트웨어 유지보수로 확보한 고객 기반과 시스템 운영 경험을 활용해 AI 에이전트 개발부터 배포, 통제까지 지원하는 관리형 서비스 사업자로 전환하려는 움직임이다. 리미니스트리트는 AI 에이전트 거버넌스 서비스 '리미니 거버넌스 포 AI'를 출시했다고 3일 밝혔다. 기업 내부에서 운영되는 AI 에이전트의 활동과 업무 흐름, 보안 이벤트, 규정 준수 여부, 성능, 비용을 한곳에서 확인하고 통제하도록 지원하는 구독형 서비스다. 리미니스트리트는 글로벌 커맨드 센터에 상주하는 AI 전문 엔지니어를 통해 24시간 365일 고객사의 에이전트 운영 상태를 관리한다. 또 에이전트가 승인된 업무만 수행하는지 확인하고 장애가 발생하면 원인을 분석해 복구를 지원한다. 에이전트 운영에 투입된 비용과 업무 성과를 비교해 투자수익률(ROI)을 측정하는 기능도 제공한다. 리미니스트리트가 AI 거버넌스 시장에 진출한 것은 기업의 에이전트 도입이 늘면서 시스템 접근권한과 업무 수행 과정을 관리하려는 수요도 커지고 있어서다. 부서별로 서로 다른 AI 도구를 사용하면 에이전트의 활동과 비용을 전사적으로 파악하기 어려워지고 보안·규정 준수 기준도 제각각 적용될 수 있다. 리미니스트리트는 여러 AI 모델과 업무용 소프트웨어를 함께 사용하는 기업을 겨냥해 특정 플랫폼에 종속되지 않는 중앙 통제 체계를 내세웠다. 기존 SAP·오라클·VM웨어·워크데이·서비스나우 등 기업용 시스템 지원 경험을 활용해 에이전트가 실제 업무 데이터를 조회하거나 수정하는 과정까지 관리하겠다는 구상이다. 세스 레이빈 리미니스트리트 최고경영자(CEO)는 "기업들은 감독과 통제, 가시성, 성과 측정 체계를 기반으로 AI 에이전트를 안전하게 도입하고 확장할 수 있다"며 "운영 비용 절감과 수익성 향상으로 이어지는 실질적인 성과를 지원할 것"이라고 말했다. 이번 서비스는 리미니스트리트가 최근 확대하고 있는 에이전틱 AI 사업의 운영·관리 영역을 맡는다. 리미니스트리트는 AI 에이전트 전략 수립과 설계·개발·검증을 지원하는 '리미니 에이전트웍스', 기존 전사적자원관리(ERP) 시스템에 AI 기반 업무 환경을 추가하는 '리미니 에이전틱 UX'를 앞서 선보였다. 리미니 에이전트웍스가 에이전트 개발과 보안 테스트를 담당하고 리미니 에이전틱 UX가 실제 업무 적용을 지원한다면, 리미니 거버넌스 포 AI는 배포 이후의 활동과 비용, 성과를 관리하는 구조다. 이를 통해 에이전트의 기획부터 개발, 배포, 운영까지 이어지는 서비스 포트폴리오를 갖추게 됐다. 서비스 도입은 계획과 구현, 운영 등 3단계로 진행된다. 리미니스트리트는 고객사의 AI 도입 목표와 준비 수준을 진단한 뒤 시스템에서 사용되는 에이전트를 식별하고 접근권한과 통제 기준을 설정한다. 구축 이후에는 글로벌 커맨드 센터에서 운영과 보안, 시스템 간 연동 상태를 관리한다. 리미니스트리트에는 일회성 AI 구축보다 장기간 이어지는 구독형 관리 매출을 확보하는 효과도 기대된다. 기존 유지보수 고객에게 AI 거버넌스와 에이전트 개발 서비스를 추가로 판매할 수 있고 고객사의 핵심 업무시스템 운영에도 지속적으로 참여할 수 있어서다. 다만 리미니스트리트는 서비스 가격과 초기 도입 고객, 지원하는 AI 모델·에이전트 플랫폼의 범위를 공개하지 않았다. 중앙 통제 기능에 적용된 자체 기술과 외부 솔루션의 구성도 구체적으로 제시하지 않아 실제 연동 범위와 운영 성과는 도입 사례를 통해 확인될 것으로 보인다. 레이 왕 컨스텔레이션 리서치 CEO는 "기업들이 AI 실험 단계를 넘어 전사 도입 단계로 이동하면서 신뢰할 수 있는 가시성과 거버넌스, 통제 체계가 중요해졌다"며 "기업은 AI를 전사 규모로 보호하고 운영하며 효과를 측정할 수 있는 중앙 통합형 솔루션을 원하고 있다"고 말했다.

2026.08.03 15:26장유미 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

[유미's 픽] "AI 투자 부담에 가려졌다"…오라클, AI 에이전트 타고 재평가 받을까

오라클이 인공지능(AI) 데이터센터 투자 부담에 가려졌던 데이터 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 시장의 재평가를 받을지 주목된다. AI 에이전트 확산으로 데이터베이스와 전사적자원관리(ERP), 인사·공급망 시스템을 함께 연결하는 역량이 중요해지면서 오라클의 통합 사업 구조가 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 24일 업계에 따르면 미즈호는 오라클에 대해 '매수' 의견을 유지하고 목표주가를 320달러로 제시했다. 오라클이 동종 인프라 기업보다 높은 성장세를 기록하면서도 2027년 예상 실적 기준 주가수익비율(PER)의 약 14배에 거래돼 저평가됐다는 판단에서다. 실제 오라클 주가는 올해 들어 약 40% 하락해 전일 정규장 종가 기준 120.04달러를 기록했다. AI 데이터센터 투자 확대로 부채가 늘고 신용등급이 하향 조정되면서 자금 조달과 수익성에 대한 우려가 커진 영향이다. 하지만 미즈호는 이 같은 인프라 투자 부담이 오라클의 본업 경쟁력까지 가리고 있다고 봤다. 또 AI 인프라 증설로 확보한 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 용량이 매출로 전환되고 자금 조달 우려가 완화되면 주가를 짓눌러 온 요인도 약해질 수 있다고 분석했다. 여기에 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 결합한 데이터 플랫폼 사업의 성장세가 확인될 경우 추가적인 기업가치 재평가도 가능할 것으로 내다봤다.시티 파니그라히 미즈호 애널리스트는 "오라클은 동종 인프라 기업을 웃도는 성장세를 기록하고 있음에도 비교 기업보다 할인된 가격에 거래되고 있다"며 "현재 커버리지 종목 가운데 가장 매력적인 위험 대비 보상 구조를 제공하고 있다"고 말했다. 업계에선 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 함께 보유한 오라클의 사업 구조가 향후 주가 상승을 견인할 주요 요인이 될 것으로 전망했다. 오라클은 기업 핵심 데이터가 저장되는 데이터베이스와 데이터를 활용하는 ERP·인적자원관리(HCM)·공급망관리(SCM)를 함께 보유하고 있다. 업계 관계자는 "글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 최근 AI 에이전트를 앞다퉈 앞세우고 있지만, 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있으면 실제 업무 수행까지 연결하기 어렵다"며 "AI 에이전트가 재무 처리와 인사 관리, 구매 승인, 재고 조정 등을 수행하려면 기업 데이터뿐 아니라 이용자 권한과 업무 절차, 애플리케이션 간 연계가 필요하다"고 지적했다. 그러면서 "오라클은 데이터 저장부터 업무 시스템까지 하나의 플랫폼으로 제공할 수 있다는 점이 다른 SaaS 기업과 차별화되는 요소"라며 "AI 에이전트 확산으로 이 같은 통합 구조의 가치가 높아질 경우 시장의 기업가치 평가도 달라질 수 있다"고 덧붙였다. 오라클은 이런 통합 구조를 바탕으로 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 전반에 AI 기능을 확대하고 있다. 데이터베이스에선 정형 데이터뿐 아니라 문서와 JSON, 벡터 데이터 등을 함께 처리할 수 있도록 기능을 강화해 기업이 AI 서비스를 구축할 때 데이터를 별도 플랫폼으로 옮겨야 하는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ERP와 HCM, SCM을 포함한 퓨전 클라우드 애플리케이션에도 AI 에이전트 기능을 적용하고 있다. 재무 분석과 채용, 구매, 공급망 관리 등 개별 업무에서 정보를 제공하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 규칙, 승인 체계를 활용해 실제 작업을 수행하도록 서비스 범위를 넓히는 방식이다. 이 같은 전략은 기존 데이터베이스 고객을 기업용 애플리케이션과 AI 서비스로 확장하는 데 유리하다. 오라클 데이터베이스를 사용하는 기업이 퓨전 애플리케이션과 AI 에이전트까지 도입하면 고객당 매출과 반복 매출을 함께 늘릴 수 있어 데이터 플랫폼 사업의 수익성도 높아질 수 있다. 멀티클라우드 전략도 고객 기반 확대에 힘을 보태고 있다. 오라클은 마이크로소프트 애저와 구글클라우드, 아마존웹서비스(AWS)에서 자사 데이터베이스를 사용할 수 있도록 지원하며 고객이 기존 클라우드 환경을 유지한 채 오라클 데이터 서비스를 활용할 수 있도록 했다. 이는 고객을 OCI로 전면 이전시키기보다 기업 데이터가 위치한 환경에서 오라클 데이터베이스의 사용 범위를 넓히려는 전략으로 풀이된다. OCI와 외부 클라우드를 함께 활용하는 고객이 늘면 오라클은 인프라 시장 점유율 경쟁에만 의존하지 않고 데이터베이스와 애플리케이션 매출을 동시에 확대할 수 있다. 시장에선 이 같은 사업 구조가 AI 데이터센터 투자 부담을 상쇄할 수 있을지 주목하고 있다. OCI 증설분이 매출로 전환되고 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 성장세가 함께 확인되면 대규모 설비투자가 단순한 비용 증가가 아니라 데이터 플랫폼 사업 확대를 위한 선행 투자로 평가받을 수 있다. 반면 일각에선 인프라 투자 속도에 비해 매출 전환이 늦어지면 부채와 현금흐름에 대한 우려가 이어질 가능성이 있다고 지적했다. 이에 따라 오라클 주가의 재평가 여부는 OCI 성장률과 데이터베이스·기업용 애플리케이션의 교차 판매 성과에 좌우될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "오라클은 AI 인프라와 데이터베이스, 기업용 애플리케이션을 모두 갖추고 있어 투자 효과를 여러 사업에서 동시에 거둘 수 있는 구조"라며 "OCI 증설이 데이터베이스 사용량과 퓨전 애플리케이션 매출 확대로 이어진다는 점이 실적으로 확인되면 현재의 할인 요인도 상당 부분 해소될 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.24 09:40장유미 기자

SAP, 클라우드 성장세 이어갔지만…AI 투자에 영업익 전망 하향

SAP가 올해 2분기 시장 예상치를 웃도는 클라우드 사업 성장세를 이어갔지만, 인공지능(AI) 투자 확대와 인수합병(M&A) 영향으로 연간 영업이익 전망을 소폭 하향 조정했다. 핵심 사업은 견조한 성장세를 유지했지만 AI 경쟁력 확보를 위한 투자 부담이 반영된 모습이다. SAP는 23일(현지시간) 2분기 실적 발표를 통해 비(非)국제회계기준(IFRS) 기준 매출이 98억 8000만 유로(약 16조 6000억원)로 전년 동기 대비 9.4% 증가했다고 밝혔다. 같은 기간 영업이익은 26억 4000만 유로(약 4조 4300억원)로 전년 동기보다 늘었지만 시장 예상치인 28억 8000만 유로(약 4조 8300억원)에는 미치지 못했다. 실적은 클라우드 사업이 견인했다. 2분기 클라우드 매출은 전년 동기 대비 22% 증가한 62억 8000만 유로(약 10조 5500억원)를 기록하며 시장 예상치를 웃돌았다. 클라우드 전사적자원관리(ERP) 제품군 매출도 25% 늘었다. 현재 클라우드 부문 수주잔고는 229억 유로(약 38조원)로 전년 대비 27% 증가했다. SAP는 기존 온프레미스 소프트웨어(SW) 지원 종료를 앞두고 기업 고객들의 클라우드 전환이 지속되면서 사업 성장세가 이어졌다고 밝혔다. 회사는 내년 기존 ERP에 대한 지원을 종료할 예정으로, 이후에는 추가 비용을 지불하는 고객만 연장 유지보수를 받을 수 있도록 할 예정이다. 이번 호실적에도 SAP는 올해 비IFRS 기준 연간 영업이익 전망치를 기존 119억~123억 유로에서 118억~122억 유로로 소폭 하향 조정했다. 클라우드와 전체 매출 성장세 둔화, 연구개발(R&D) 투자 확대, 최근 진행한 AI 기술 기업 인수에 따른 비용 증가 등을 반영한 결과다. 반면 연간 클라우드 매출 전망은 258억~262억 유로, 잉여현금흐름은 약 100억 유로를 유지했다. 최근 SAP는 AI 경쟁 심화에 대응하기 위해 비즈니스 AI 플랫폼과 '오토노머스 엔터프라이즈' 전략을 강화 중이다. AI 기능 고도화를 위한 투자와 조직 개편을 병행하며 기업 고객의 클라우드 기반 AI 도입 확대에도 집중하고 있다. 다만 중동 지역 지정학적 불확실성에 따른 계약 지연 등이 향후 실적 변수로 꼽힌다. 도미니크 아잠 SAP 최고재무책임자(CFO)는 "변동성이 큰 상황 속에서도 2분기 클라우드 수주잔고와 잉여현금흐름이 지속 성장하면서 견조한 실적을 거뒀다"며 "AI를 활용해 회사 자체를 자율형 엔터프라이즈로 전환하는 작업을 적극 추진 중"이라고 밝혔다. 실적 발표 이후 SAP 주가는 장중 1.59% 하락한 146.38달러를 기록했다. 연간 영업이익 전망치를 조정한 영향으로 풀이된다. 시간외거래에선 1.63% 오른 148.76달러로 반등했다. 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 "오토노머스 스위트와 비즈니스 AI 플랫폼을 중심으로 한 전략이 가시적인 결과를 내고 있다"며 "고객들이 AI 성과를 위한 핵심 비즈니스 프로세스를 구현하고자 우리를 선택하고 있다"고 말했다.

2026.07.24 09:06한정호 기자

영림원소프트랩, 다쏘시스템과 제조 디지털 전환 '맞손'

영림원소프트랩이 제조기업의 설계·생산·경영 데이터를 하나로 연결하는 통합 환경 구축에 나선다. 영림원소프트랩은 다쏘시스템코리아와 디지털 제조 혁신을 위한 전사적자원관리(ERP)·설계 솔루션 연동 사업 협력을 추진한다고 22일 밝혔다. 회사 측에 따르면 최근 제조업계에선 설계부터 생산, 경영으로 이어지는 데이터를 단일 흐름으로 연결하는 것이 디지털 전환의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 다만 상당수 제조기업은 제품 데이터 관리(PDM) 시스템과 ERP를 개별적으로 운영하면서, 같은 정보를 여러 차례 입력하거나 설계 변경 사항이 생산 현장에 늦게 전달되는 문제를 겪고 있다. 다쏘시스템코리아는 제조기업의 3D 설계와 제품 데이터를 관리하는 '솔리드웍스 PDM'을 공급 중이다. 영림원소프트랩은 생산·구매·재무 등 기업 경영 전반을 지원하는 'K-시스템' ERP를 제공한다. 양사는 이번 협력을 통해 설계 단계에서 생성되는 도면과 자재명세서(BOM) 데이터를 ERP와 연계할 계획이다. 설계 정보가 생산과 구매, 재무 등 후속 업무로 이어지도록 해 설계·생산·경영까지 데이터가 끊김 없이 연결되는 통합 업무 환경을 구현한다는 목표다. 이를 통해 제조기업이 설계 변경 사항을 생산·경영 시스템에 실시간 반영할 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터 이중 입력을 줄이는 동시에 부서 간 정보 전달 속도와 정확성을 높여 업무 생산성을 개선할 수 있다는 설명이다. 양사는 이미 여러 제조기업에서 솔리드웍스 PDM과 ERP를 연계해 구축·운영한 경험을 보유 중이다. 이번 협력을 계기로 기존 검증한 연계 모델을 더 많은 제조기업으로 확산할 예정이다. 구체적 협력 분야는 솔리드웍스 PDM과 K-시스템 ERP 연계 성공사례 발굴, 해당 사례를 활용한 공동 마케팅, 양사 파트너 간 사례 공유와 공동 영업 등이다. 양사는 공동 세미나와 콘텐츠 제작 등 마케팅 활동도 추진한다. 양사 파트너 간 협력도 강화해 제조 산업 디지털 전환 시장을 함께 확대한다는 구상이다. 배재인 다쏘시스템코리아 고객경험부문 본부장은 "솔리드웍스 PDM과 영림원 ERP는 각자 강점을 지닌 상호 보완적 솔루션"이라며 "양사 협력으로 제조기업 고객에게 더 큰 가치를 제공하고 함께 시장을 확대해 나갈 것으로 기대한다"고 말했다. 박윤경 영림원소프트랩 부사장은 "설계·생산·경영 데이터가 하나로 연결될 때 제조기업은 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있다"며 "앞으로도 고객 업무 효율을 높일 수 있는 다양한 전문 솔루션과 협력을 확대해 제조기업에 최적화된 통합 업무 환경을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.22 16:33한정호 기자

영림원소프트랩, 금융 데이터 품은 'AI ERP' 키운다

영림원소프트랩이 금융 데이터 자동 연계 기술을 인공지능(AI) 전사적자원관리(ERP)에 접목해 AI 기반 의사결정과 기업 디지털 전환(DX) 지원에 박차를 가한다. 영림원소프트랩은 인포텍코퍼레이션과 금융 데이터 기반 AI ERP 고도화를 위한 공동 사업 협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 인포텍코퍼레이션은 금융·공공·세무 데이터 스크래핑 기술과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 기반 데이터 연계 솔루션을 제공하는 전문기업이다. 외부 데이터를 자동 수집해 기업 시스템과 연계하는 기술을 바탕으로 업무 자동화와 데이터 활용을 지원하고 있다. 이번 협약으로 양사는 인포텍코퍼레이션의 금융 스크래핑 기술과 영림원소프트랩 ERP를 연계해 외부 금융 데이터를 실시간으로 활용할 수 있는 환경을 구축할 방침이다. 자금관리와 회계 업무 자동화를 위한 기술 협력을 추진하고 은행 거래내역과 계좌정보를 ERP와 자동 연계해 반복적인 수작업을 줄이고 업무 효율성과 데이터 정확성을 높인다는 목표다. 주요 협력 분야는 ▲금융 스크래핑 기술과 ERP 연계 ▲ERP 기능 고도화를 위한 공동 기술 검토 및 개발 ▲기술 정보 공유 ▲개념검증(PoC) 및 시범 적용 등이다. 양사는 기술 협력을 통해 금융 데이터 활용 범위를 지속 확대할 방침이다. 또 금융·세무 등 외부 데이터와 ERP 내부 데이터를 유기적으로 연계해 업무 자동화 수준을 높인다는 목표다. 특히 실시간 금융 데이터를 활용한 AI 분석 기능을 통해 고객의 신속한 의사결정과 AI 전환(AX)을 지원할 계획이다. 영림원소프트랩은 개방형 ERP 구조를 기반으로 다양한 전문 기술 기업과의 협력을 지속 확대해 나갈 방침이다. 윤정구 인포텍코퍼레이션 대표는 "금융 데이터의 정확하고 안정적인 연계는 AI 기반 업무 혁신의 중요한 기반"이라며 "영림원소프트랩과 협력해 고객이 보다 편리하게 금융 데이터를 활용할 수 있는 서비스를 제공해 나가겠다"고 말했다. 박윤경 영림원소프트랩 부사장은 "기업 디지털 업무 환경은 다양한 기술과 서비스가 유기적으로 연결되는 방향으로 진화하고 있다"며 "앞으로도 개방형 ERP 구조를 기반으로 다양한 전문기업과 협력을 확대해 AI ERP 경쟁력을 강화하고 고객 업무 혁신을 지속적으로 지원해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.07.14 15:36한정호 기자

[현장] 韓 기업이 공개한 SAP AI 성과는…"ERP 비용 절감·자동 분석"

한국 기업들이 SAP 기반 전사적자원관리(ERP)와 인공지능(AI)을 활용해 업무 효율을 높이고 데이터 중심 경영 기반을 강화했다. AI를 단순 도구가 아닌 운영체제로 확장해 '자율형 기업' 환경을 구축했다고 입을 모았다. 삼성전기를 비롯한 LG이노텍, 현대오토에버는 14일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'SAP 나우 AI 투어 코리아 2026'에서 SAP 플랫폼 활용 사례를 발표했다. 삼성전기는 ERP 구축 비용과 업무 프로세스를 줄였으며, LG이노텍은 데이터·업무 표준화로 AI 적용 환경을 넓혔다. 현대오토에버는 엑셀과 이메일에 의존하던 수익성 분석을 자동화해 AI가 실적 변동 원인까지 설명하도록 구현했다. 우선 박준호 삼성전기 ERP·SCM 담당 그룹장은 지난 3년 동안 SAP 플랫폼으로 차세대 전사적자원관리(ERP) 시스템을 구축한 사례를 발표했다. 그는 사내 업무 프로세스를 단순화하고 시스템 전환 비용을 크게 줄였다고 밝혔다. 공급망관리(SCM) 데이터도 ERP와 통합해 AI 기반 분석과 자동화에 필요한 데이터 기반을 마련한 셈이다. 삼성전기는 대규모 시스템 전환에 앞서 기존 ERP의 불필요한 기능과 프로그램을 정리하는 선행 작업부터 진행했다. 이후 출하와 결산, 재무, 원가, 제조 등 주요 업무 프로세스를 통합했다. 기존 시스템에 별도로 개발한 프로그램은 지우거나 SAP 표준 기능으로 전환했다. 박 그룹장은 "우리는 이번 프로젝트로 전체 업무 프로세스 약 40%를 줄였다"며 "차세대 ERP 구축에 투입되는 총비용도 기존 예상치보다 약 62% 절감했다"고 강조했다. 삼성전기는 내부 인력의 SAP 활용 역량도 강화한 것으로 나타났다. 2022년 당시 삼성전기 ERP 담당 조직에는 SAP 자격증을 보유한 인력이 없었지만, 이후 전원이 자격증 취득을 목표로 교육을 받았다. 내부 인력이 SAP 표준 기능을 활용해 기존 자체 개발 프로세스를 직접 전환하면서 외부 사업자 의존도를 낮추고 시스템 운영 역량을 확보했다는 설명이다. 삼성전기는 ERP와 SCM, 데이터 분석 시스템에 분산됐던 데이터베이스(DB)도 통합했다. ERP에서 발생하는 거래 데이터와 SCM의 계획 데이터를 데이터 통합 환경에 모아 생산계획과 실행 현황, 제조원가와 재무 정보를 함께 분석할 수 있도록 지원했다. 불필요한 시스템 간 연결도 제거해 ERP가 데이터 처리라는 본래 역할에 집중하도록 구성했다. 그는 시스템 전환 과정에서 예상됐던 업무 중단 시간도 대폭 줄였다고 강조했다. 삼성전기는 당초 144시간으로 예상됐던 ERP 비가동 시간을 시스템 전환 최적화 기술을 적용해 76% 단축한 것으로 전해졌다. ERP가 중단된 상황에서도 생산 설비가 작동하도록 임시 서버와 보완 시스템을 구성해 제조 라인을 멈추지 않고 차세대 ERP 전환을 완료할 수 있었다. 삼성전기는 ERP와 SCM을 연결한 폐쇄형 자동화 체계를 구축할 계획이다. SCM에서 수립한 계획이 ERP를 통해 자동으로 실행되고, 사람 판단이 필요한 업무는 AI 에이전트가 지원하는 것이 목표다. 그는 "실행 결과가 경영 목표와 다르면 AI가 원인을 분석해 대응 계획과 새로운 시나리오를 만들고 이를 다시 SCM 계획에 반영할 것"이라며 "이를 2028년까지 구현할 것"이라고 밝혔다. LG이노텍 '업무 프로세스·데이터 표준화…AI 환경 확보" LG이노텍이 SAP로 ERP와 공급망, 데이터, AI를 한 구조로 연결했다. 단순한 시스템 교체를 넘어 향후 AI 에이전트가 실제 업무를 수행할 수 있는 디지털 기반을 마련하는 데 초점 맞췄다. 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장은 차세대 ERP인 '이노 ERP' 구축 과정에 SAP의 클린 코어 전략을 적용했다고 밝혔다. 기존처럼 맞춤 기능을 ERP 내부에 계속 추가하기보다 SAP 표준 기능을 우선 사용한 셈이다. 이를 통해 꼭 필요한 기능만 별도로 확장한 것으로 전해졌다. 박 실장은 프로젝트 초기부터 SAP 표준 프로세스를 검토했다. 이후 현업 프로세스 담당자가 직접 설계에 참여하기도 했다. 회사 고유 경쟁력을 만드는 특화 업무와 일반적인 표준 업무를 구분해 불필요한 맞춤 개발을 줄인 것으로 전해졌다. LG이노텍은 ERP뿐 아니라 공급망관리 시스템까지 업그레이드한 것으로 나타났다. SAP ERP를 중심으로 생산계획과 통합사업계획, 재무·세무 관련 솔루션을 연결하고, 별도 기능과 외부 시스템 연동에는 SAP BTP를 활용했다. LG이노텍은 SAP 플랫폼으로 내부 데이터 활용 기반도 강화했다. SAP 비즈니스 데이터 클라우드와 기존 데이터브릭스 환경을 연계해 ERP 데이터를 별도로 복사하지 않고 활용활 수 있게 구축했다. 이 데이터 위에 SAP AI 비서 '줄'과 AI 모델을 연결해 자재 수요 산출, 구매 요청, 수요 변동과 고객 납기 위험 감지 등에 적용하고 있다. 박 실장은 "이번 프로젝트를 통해 업무 프로세스와 데이터를 표준화하고, AI를 적용할 수 있는 환경을 확보했다"며 "최종 성과가 모두 공개된 단계는 아니지만, 시스템 유지 부담을 줄이고 사업 변화에 빠르게 대응할 수 있는 기반을 마련했다"고 강조했다. 현대오토에버, 엑셀·이메일 의존 벗다...분석 자동화 현대오토에버는 SAP AI로 관리회계 분야의 수익성 분석 자동화를 구현했다. 엑셀과 이메일에 의존하던 계획·실적 분석을 시스템 안으로 옮기고, AI가 주요 이상 징후와 원인을 먼저 제시하도록 한 것이 핵심이다. 박혁 현대오토에버 팀장은 "우리는 다양한 업무에서 AI 활용 방안을 검토해 왔다"며 "수작업 비중이 높았던 관리회계 수익성 분석을 첫 번째 개념검증(PoC) 과제로 선정했다"고 밝혔다. 그는 현업 부서가 엑셀로 사업계획을 작성하고 이메일로 취합한 뒤, 실적 데이터와 수작업으로 비교했다고 밝혔다. 이번 PoC에서는 계획 데이터를 SAP 시스템에 직접 반영했다고 설명했다. 이후 AI 비서 '줄'이 계획 대비 실적과 손익 변동 원인을 자연어로 설명하도록 구현한 것으로 전해졌다. 현대오토에버는 향후 구매·자재 분야의 악성 재고 예측과 차량 하위 부품 조사 자동화, 인사 정보 조회 등으로 AI 활용 검증 범위를 넓히고 있다. 박 팀장은 "현업이 체감하는 AI 활용 가능성은 충분히 확인했다”고 말했다.

2026.07.14 13:46김미정 기자

영림원소프트랩, 원전·철도·방산 ERP 시장 공략 박차

영림원소프트랩이 원전·철도·방산 등 프로젝트 기반 산업의 전사적자원관리(ERP) 구축 시장 공략을 강화한다. 영림원소프트랩은 우리기술의 ERP 구축 프로젝트에 착수했다고 7일 밝혔다. 코스닥 상장사인 우리기술은 원전 제어설비 국산화를 기반으로 성장한 기업으로, 축적한 기술력과 경험을 바탕으로 원전을 비롯해 철도제어시스템과 방산 핵심부품 분야까지 사업 영역을 확대하며 사업 포트폴리오를 다각화하고 있다. 이번 프로젝트는 사업 수행 전반의 관리 체계를 고도화하는 것이 핵심이다. 영업 단계부터 사업 수행·매출·입금·원가 관리까지 전 과정을 통합 관리하는 ERP를 구축해 사업 운영의 가시성을 높이고 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하는 것이 목표다. 특히 우리기술은 원전·철도·방산 등 프로젝트 중심 사업 비중이 높은 산업 특성을 고려해 프로젝트 관리 역량을 강화한 ERP를 도입하기로 했다. 영림원소프트랩은 프로젝트 기반 사업관리(PMS)에 특화된 ERP를 통해 프로젝트별 예산 수립부터 실행, 원가 집계, 매출 인식, 수익성 분석까지 체계적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 구축 범위에는 프로젝트 관리와 생산·외주관리, 영업·수출관리, 구매·수입관리, 회계관리, 원가·수익성 관리, 인사·급여관리, 공급망관리(SCM), 모바일 업무 환경 등이 포함된다. 그룹웨어와 전자세금계산서 등 주요 외부 시스템과도 연계해 업무 효율성을 높이고 프로젝트별 청구·매출·입금 관리 체계를 강화할 계획이다. 이번 프로젝트는 올해 4월부터 12월까지 약 8개월간 진행된다. 영림원소프트랩은 우리기술의 사업 특성을 반영한 통합 정보시스템을 구축해 프로젝트 중심 사업 운영 효율성과 관리 수준을 높이고 지속적인 성장 기반 마련을 지원할 방침이다. 우리기술 관계자는 "원전·철도·방산 사업은 프로젝트 단위로 장기간 수행되는 경우가 많아 진행 현황과 자원을 체계적으로 관리하는 것이 중요하다"며 "영림원소프트랩 ERP를 통해 전사 업무 연결성을 강화하고 보다 체계적인 운영 기반을 마련할 수 있을 것"이라고 말했다. 박윤경 영림원소프트랩 부사장은 "우리기술은 국가 기간산업 및 미래 전략산업 분야에서 풍부한 사업 수행 경험과 기술 경쟁력을 갖춘 기업"이라며 "우리의 프로젝트 기반 사업 관리 구축 노하우를 바탕으로 우리기술의 지속적인 성장과 경영 혁신을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.07 14:43한정호 기자

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