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"출장비·구매·결제 한 번에"…SAP-비자, 협력 확대

SAP가 비자 손잡고 기업용 소프트웨어(SW)와 결제 서비스를 결합한 협력 체계를 마련했다. SAP코리아는 비자와 기업 고객 디지털 전환과 기업 간 거래(B2B) 결제 혁신을 지원하기 위한 업무협약을 체결했다고 4일 밝혔다. 협약식에는 김철홍 SAP코리아 본부장과 이상윤 비자 코리아 전무 등 양사 관계자가 참석했다. 양사는 기업이 SAP 엔터프라이즈 솔루션을 도입할 때 비자의 글로벌 결제 네트워크와 법인카드 상품·서비스를 연계하는 협업 모델을 추진한다. 시스템 구축과 결제 수단 도입을 각각 진행하던 방식에서 벗어나 업무 프로세스와 결제 환경을 함께 개선하는 것이 목표다. 주요 협력 대상은 글로벌 사업을 운영하거나 해외 진출을 확대하는 국내 기업이다. 기존 레거시 시스템을 클라우드 기반 환경으로 전환하려는 기업도 공동 공략한다. 두 기업은 영업 단계부터 기업 고객을 함께 발굴하고 각 기업의 업무 환경에 맞는 솔루션을 공동 제안할 계획이다. SAP의 구축 전담 조직과 파트너 생태계도 프로젝트에 참여해 구축 품질과 안정성을 지원한다. 협력 대상 솔루션에는 'SAP S/4하나 클라우드 전사적자원관리(ERP)'와 출장·경비 관리 솔루션 'SAP 컨커' 구매·조달 솔루션 'SAP 아리바' 등이 포함된다. 기업은 해당 솔루션에 비자 법인카드 상품을 연결해 재무와 경비·구매 업무에서 발생하는 결제 절차를 효율화할 수 있다. 특히 SAP 컨커와 법인카드 결제를 연계하면 임직원 출장비와 경비 지출 내역을 보다 투명하게 관리할 수 있는 것으로 나타났다. 기업은 지출 데이터를 실시간 파악해 비용 가시성과 통제력을 높이고 임직원은 경비 처리 과정의 편의성을 개선할 수 있다. 김철홍 SAP코리아 본부장은 "오늘날 기업 디지털 전환은 시스템 도입을 넘어 재무·경비·조달 등 핵심 운영 프로세스 전반의 혁신을 요구하고 있다"며 "글로벌 비즈니스를 확장하는 국내 기업들에게 우리 엔터프라이즈 솔루션 역량과 비자 글로벌 결제 네트워크 결합은 업무 프로세스와 결제 환경을 아우르는 통합적인 혁신 경험을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.04 16:18김미정 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

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

[AI는 지금] AI 에이전트 늘수록 비용 '눈덩이'…코히어, SaaS 비용 구조 정조준

기업의 생성형 인공지능(AI) 활용이 실험 단계를 넘어 상시 업무로 확대되면서 모델 성능뿐 아니라 운영비와 통제권이 주요 경쟁 기준으로 떠오르고 있다. 토큰 사용량과 인프라 비용이 빠르게 늘자 외부 AI를 빌려 쓸지, 기업이 직접 통제하는 환경에 구축할지를 둘러싼 선택도 중요해지는 분위기다. 18일 업계에 따르면 코히어는 토큰 가격만으로 기업의 실제 AI 비용을 판단하기 어렵기 때문에 'AI 총소유비용'으로 접근해야 한다고 지적했다. 이용자의 질문 하나에도 문서 검색과 추론, 도구 호출, 재시도, 검증 과정이 이어지면서 여러 차례 모델 호출이 발생하기 때문이다. 코히어는 최근 공식 뉴스룸에서 이 같은 주장을 담은 자료를 공개했다. 특히 검색증강생성(RAG)과 AI 에이전트를 적용하면 비용 구조는 더 복잡해진다. 긴 문맥을 입력하고 정확도를 높이기 위해 고성능 모델을 사용하거나 에이전트가 작업을 반복할수록 토큰 소비와 인프라 비용은 함께 늘어난다. 이에 코히어는 모델 사용료뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 활용률과 처리량, 응답 속도, 저장장치, 네트워크, 보안 비용까지 포함해 AI 총소유비용을 계산해야 한다고 주장했다. 또 대규모 추론 환경에서 자체 인프라의 비용 경쟁력이 커질 수 있다는 근거도 함께 제시했다. 코히어가 공개한 레노버 자료에 따르면 높은 가동률을 유지할 경우 자체 H100 서버의 100만 토큰당 비용은 약 0.11달러로, 유사한 클라우드 인스턴스의 약 0.89달러와 프런티어 모델 API의 약 2달러보다 낮았다. 다만 장비를 지속적으로 가동한다는 전제가 붙어 수요가 적거나 변동성이 큰 기업은 API나 클라우드를 이용하는 편이 더 경제적일 수 있다. 코히어도 모든 AI 인프라를 직접 보유하기보다 학습과 실험, 단기 수요에는 클라우드를 활용하고 반복적인 추론 업무는 기업이 통제하는 환경에 배치하는 방식을 제안했다.코히어는 "초기 실증이나 수요가 불규칙한 업무에는 API와 클라우드가 유리하지만, 상시 가동되는 대규모 추론 업무는 자체 인프라가 비용 예측과 통제 측면에서 유리할 수 있다"며 "중요한 것은 업체가 100만 토큰당 얼마를 청구하느냐가 아니라 AI를 운영하고 보호하며 확장하는 데 전체적으로 얼마가 드느냐는 것"이라고 밝혔다. 이처럼 코히어가 주장한 것은 글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 추진하는 AI 확장 전략과 대비된다. 글로벌 고객관계관리(CRM) 기업들과 SAP, 서비스나우 등은 기존 애플리케이션의 데이터와 권한, 워크플로에 AI 에이전트를 결합해 고객이 별도 모델이나 인프라를 구축하지 않고도 업무를 자동화하도록 지원하고 있다. 현재 글로벌 CRM 기업들은 영업과 마케팅, 고객 서비스 데이터에 AI 에이전트를 연결하고 사용자 수나 실행량에 따라 비용을 부과하는 체계를 확대하고 있다. SAP는 재무와 인사, 구매, 공급망 등 기업 업무 전반에 AI 에이전트를 적용하고 있으며, 서비스나우도 IT와 고객 서비스, 인사 업무를 중심으로 에이전트 활용 범위를 넓히고 있다. 이들 기업의 전략은 AI 모델과 데이터, 업무 실행 환경을 하나로 묶어 도입 속도를 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 고객은 별도 인프라나 모델 운영 조직 없이 AI를 빠르게 적용할 수 있지만, 사용 범위가 넓어질수록 기존 SaaS 라이선스와 AI 기능 이용료, 에이전트 실행량, 데이터 플랫폼 비용을 함께 부담할 수 있다. 이처럼 AI 에이전트가 핵심 업무에 깊이 들어갈수록 비용 문제는 공급업체 통제권과도 연결된다. 특정 SaaS 플랫폼에 데이터와 업무 절차, 에이전트 실행 기능이 집중되면 가격 인상이나 과금 체계 변경에 대응하기 어려워지고 다른 플랫폼으로 이전하는 부담도 커질 수 있다. 이에 코히어는 SaaS 중심의 AI 운영 구조에 프라이빗 AI와 기업 전용 배포를 대안으로 제시하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등이 범용 프런티어 모델의 성능과 개발자 생태계를 앞세우는 데 비해 코히어는 기업이 모델 배포 환경과 데이터 흐름을 직접 통제할 수 있다는 점을 주요 경쟁력으로 내세웠다. 코히어는 "가장 중요한 AI 역량을 다른 회사의 모델과 칩, 데이터센터에 의존한 채 토큰 단위로 비용을 낸다면 그 역량을 소유한 것이 아니라 빌려 쓰는 것"이라고 밝혔다.

2026.07.18 09:02장유미 기자

[유미's 픽] 업무 전 과정 AI에 맡겼더니…통합 플랫폼 관리비 '눈덩이'

기업용 인공지능(AI) 에이전트 도입이 확산하고 있지만 비용 절감 효과를 낙관하기 어렵다는 경고가 잇따르고 있다. 직원의 반복 업무를 줄일 수 있다는 기대와 달리 데이터 정비와 시스템 연동, 권한 관리, 오류 검수에 추가 비용이 발생하면서 기업 부담이 커질 수 있어서다. 16일 업계에 따르면 글로벌 기업용 소프트웨어 업체들은 최근 고객관계관리(CRM), 마케팅, 영업, 고객서비스 업무를 수행하는 AI 에이전트를 앞다퉈 선보이고 있다. 직원이 목표를 입력하면 AI가 고객 데이터를 분석하고 콘텐츠를 제작한 뒤 캠페인 실행과 성과 관리까지 맡는 방식이다. 하지만 실제 기업 환경에선 도입 과정이 단순하지 않다. 고객 정보가 여러 시스템에 흩어져 있고 부서마다 데이터 형식과 승인 절차가 다른 경우가 많아서다. 또 AI가 업무를 수행하려면 데이터를 정비하고 기존 애플리케이션을 연결해야 할 뿐 아니라 직원별 접근 권한과 개인정보 보호 정책, 오류 차단 장치도 새로 마련해야 한다. 이 탓에 기업들이 부담해야 할 구축·운영 비용도 커질 가능성이 높다. 실제 글로벌 컨설팅업체 베인은 기업이 에이전틱 AI 기반을 구축하는 데 향후 3~5년간 기술 예산의 5~10%를 투입할 수 있다고 전망했다. 에이전트 플랫폼뿐 아니라 실시간 데이터 접근 환경과 보안, 모니터링 체계를 갖추는 데 비용이 들어가기 때문이다. 인력 절감 효과도 제한적일 수 있다. AI가 고객에게 메시지를 발송하거나 가격과 주문 정보를 다룰 경우에는 결과를 검수하고 행동 기록을 감시할 인력이 필요하다. 또 개인정보 유출이나 잘못된 주문 처리 등 사고가 발생하면 원인을 추적하고 책임 범위를 판단하는 업무도 추가된다. 월가에서도 AI 도입이 곧바로 비용 절감으로 이어지지는 않을 것이라고 지적했다. 제이미 다이먼 JP모건 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 일부 조직의 인력이 AI 도입 이후 30~40% 줄었지만 회사 전체 운영비가 급격히 감소하는 것은 아니라고 밝혔다. 또 경쟁사도 같은 기술을 도입하는 만큼 생산성 향상이 이익률 개선으로 그대로 이어지기 어렵다고 강조했다. 모델 이용료도 새로운 부담으로 꼽힌다. 기존 기업용 소프트웨어는 직원 수를 기준으로 요금을 부과했지만 AI 에이전트는 작업량과 모델 호출 횟수, 처리 결과에 따라 비용이 달라질 수 있다. 하나의 업무를 수행하는 과정에서 여러 시스템과 AI 모델을 반복 호출하면 실제 사용액을 예측하기도 쉽지 않다. 딜로이트는 AI 에이전트 확산으로 좌석 기반 구독제가 사용량과 성과를 반영하는 과금 방식으로 바뀔 가능성이 있다고 내다봤다. 소프트웨어 비용 산정과 예산 관리가 더 복잡해질 수 있다는 의미다. AI 에이전트가 기존 기업용 애플리케이션을 본격적으로 대체하는 데도 5년 이상이 필요할 것으로 전망했다. 대규모 투자에도 성과를 내지 못한 기업도 적지 않다. 보스턴컨설팅그룹 조사에선 상당한 투자를 집행한 기업의 60%가 매출 증가나 비용 절감에서 뚜렷한 성과를 얻지 못한 것으로 나타났다. AI를 전사적으로 확장해 실질적인 가치를 낸 기업은 데이터와 기술뿐 아니라 업무 절차와 인력 운영 체계까지 함께 바꾼 곳에 집중됐다. 맥킨지 조사에서도 응답자의 88%가 최소 1개 업무에서 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답했지만, AI 프로그램을 확장 단계로 옮긴 기업은 약 3분의 1에 그쳤다. AI 에이전트를 최소 1개 업무에서 확장 중이라는 응답도 23%였으며, 39%는 아직 시험 단계에 머물렀다. 이는 제품 도입이 전사 성과로 이어지기까지 적지 않은 시간이 필요하다는 의미다. 마케팅과 고객서비스처럼 외부 고객과 직접 접촉하는 업무에선 오류 위험이 커진다는 것도 부담 요인이다. 일반 챗봇의 오답은 답변에 그칠 수 있지만 실행 권한을 가진 에이전트의 오류는 잘못된 고객 분류와 메시지 발송, 할인 적용, 주문 변경으로 이어질 수 있다. 이에 기업은 AI가 처리하는 업무가 늘어날수록 승인 절차와 접근 권한, 행동 기록을 더 세밀하게 관리해야 한다. 시장조사업체 가트너는 비용 증가와 불명확한 사업 가치, 부족한 위험 통제로 인해 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 전망했다. 기존 챗봇이나 자동화 제품에 에이전트라는 명칭을 붙이는 '에이전트 워싱'도 확산하고 있다고 지적했다. 업계에선 기업이 AI 에이전트 도입 효과를 따질 때 단순 업무시간 단축보다 전체 소유비용을 기준으로 판단해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 소프트웨어 이용료와 모델 호출비뿐 아니라 데이터 정비, 시스템 통합, 보안, 검수 인력, 사고 대응 비용까지 포함해야 실제 투자수익률을 확인할 수 있다고 봐서다. 아누슈리 베르마 가트너 수석 디렉터 애널리스트는 "많은 기업이 AI 에이전트를 대규모로 배치하는 데 필요한 실제 비용과 복잡성을 보지 못하고 있다"며 "과장된 기대를 걷어내고 어디에 어떻게 적용할지 신중하게 결정해야 한다"고 말했다.

2026.07.16 15:31장유미 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

[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.

2026.07.14 12:01김미정 기자

[ZD SW 투데이] 에스넷그룹, 임직원 ESG 사회공헌 진행 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] ◆에스넷그룹, 임직원 가족과 재사용 PC 정비…디지털 나눔 실천 에스넷그룹은 지난 27일 한국IT복지진흥원과 함께 임직원 가족 참여형 사회공헌 활동 '패밀리가 떴다!'를 진행했다. 이번 활동은 재사용 가능한 PC와 모니터 등 IT 자원을 정비·클리닝해 정보소외계층에 보급함으로써 디지털 격차 해소와 자원순환 가치를 실천하기 위해 마련됐다. 참여자들은 PC 본체 및 모니터 청소, 부품 점검, 물품 확인, 포장 작업 등에 직접 참여했으며, 임직원뿐 아니라 가족과 자녀들도 함께해 ESG와 자원순환의 중요성을 체험하는 시간을 가졌다. 이를 통해 나눔의 의미를 공유하고 환경·사회적 가치에 대한 인식을 높였다. 에스넷그룹은 IT 인프라 기업의 전문성을 활용해 디지털 접근성 향상과 자원순환 문화 확산에 기여하고 있으며, '지.구.빗 플로깅 캠페인', 아름다운가게 도서 기부, '사랑의 PC 보내기' 운동 등 다양한 ESG 활동을 지속적으로 전개하고 있다고 밝혔다. ◆마인드로직 "국내 생성형 AI, GPT 독주 끝"...클로드·제미나이 3강 구도 마인드로직은 멀티 AI 에이전트 플랫폼 '팩트챗'의 약 50만 명 이용자 데이터를 분석한 결과를 처음 공개했다. 분석에 따르면 생성형 AI 시장은 특정 모델 중심에서 벗어나 GPT, 클로드, 제미나이가 경쟁하는 '3강 구도'로 재편되고 있는 것으로 나타났다. 클로드는 지난해 9월 5.7%였던 사용 비중이 올해 5월 36%까지 상승하며 34.8%를 기록한 GPT를 처음으로 추월했다. 제미나이 역시 20% 이상의 점유율을 유지하며 존재감을 확대했다. 마인드로직은 이러한 변화가 이용자들의 AI 활용 역량 향상에 따른 결과로 목적과 업무 특성에 따라 다양한 거대언어모델(LLM)을 선택하는 '멀티 AI' 활용이 확산되고 있다고 분석했다. 또 여러 AI 모델을 자동 조합해 최적의 결과를 제공하는 '슈퍼 에이전트' 기능의 사용 비중도 지난 5월 2.3%에서 6월 11.6%로 급증하며 새로운 AI 이용 패러다임으로 부상하고 있다고 밝혔다. ◆리미니스트리트, 평화홀딩스 SAP·오라클 유지보수 혁신 지원 리미니스트리트는 평화홀딩스의 SAP ERP 및 오라클 환경에 대한 제3자 유지보수 서비스를 제공하며 유지보수 혁신과 디지털 전환 가속화를 지원하고 있다고 밝혔다. 평화홀딩스는 리미니스트리트 도입을 통해 기존 벤더 중심 유지보수 체계에서 벗어나 연간 유지보수 비용을 50% 이상 절감했으며 SAP HR 연말정산과 급여 처리 등 한국형 업무 환경에 최적화된 기술 지원과 그룹사 통합 시스템의 안정적인 운영 체계를 확보했다. ◆세이지-인천국제공항공사, AI-PORT 구현 상생협력 협약 체결 세이지는 인천국제공항공사와 '인천공항 AI-PORT 구현을 위한 상생협력 업무협약(MOU)'을 체결하고 인천공항 셔틀트레인에 적용할 '엣지 AI 기반 통합 안전 관제 시스템'의 현장 실증에 나선다. 우선 승강장 출입문 5개소에서 감지 정확도와 응답 속도를 검증한 뒤 제1터미널·탑승동·제2터미널 전 구간으로 확대 적용을 추진할 계획이다. ◆노타, KCC 2026서 온디바이스 AI 최적화 경진대회 성료 노타는 제주에서 열린 한국컴퓨터종합학술대회(KCC 2026)에서 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 활용한 '온디바이스 AI 최적화 경진대회'를 개최했다. 이번 대회는 제한된 하드웨어 환경에서도 AI 모델이 빠르고 효율적으로 동작할 수 있도록 최적화하는 역량을 겨루는 행사로, 참가자들은 노타가 제공한 환경을 기반으로 성능 개선에 도전했다. 대회에서는 중앙대학교 '에코프루너' 팀이 우승을 차지했으며, 해당 팀은 소형 디바이스에서 LLM을 효율적으로 구동할 수 있는 최적화 방안을 제안해 토큰당 응답 지연시간을 약 6.7배 개선하고 메모리 사용량을 85% 절감하는 성과를 거뒀다. ◆유닉스, 테크에이스와 헤어케어 콘텐츠·업무 혁신 기반 마련 유닉스는테크에이스와 협력해 내부 업무 프로세스 혁신과 헤어케어 콘텐츠 데이터 구조화에 나선다. 유닉스가 운영 중인 프로페셔널 헤어 디자이너 네트워크와 맞춤형 콘텐츠 서비스 '스타일 라이브러리'를 핵심 자산으로 삼아 전문가 경험과 소비자 니즈를 연결하는 콘텐츠 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 양사는 분산된 내부 자료와 헤어케어 콘텐츠를 체계적인 데이터 자산으로 전환하고 이를 기반으로 AI 업무 지원 환경 구축과 콘텐츠 고도화를 단계적으로 추진할 예정이다. ◆스마일샤크, AWS와 법률산업박람회 참가 스마일샤크는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 '법률 산업 박람회 2026'에 참가해 비용·운영·보안을 통합 관리하는 클라우드 리스크 관리 방안을 선보였다. 양사는 'AWS 기반 비용·운영·보안 리스크 관리'를 주제로 부스를 운영했으며 민감한 정보를 다루는 법률·재무·노무 분야를 중심으로 클라우드 운영 전반의 리스크를 통합 관리할 수 있는 파트너 모델을 소개했다. 또 AWS 신규 고객 지원, 기술검증(PoC) 및 생성형 AI 크레딧 제공 등 다양한 지원 프로그램도 함께 안내하며 클라우드 도입과 운영 과정의 부담을 줄일 수 있는 방안을 제시했다.

2026.06.29 17:00남혁우 기자

LG CNS, 에이전틱 AI 적용한 ERP 테스트 솔루션 공개…글로벌 시장 공략 본격화

LG CNS가 에이전틱 인공지능(AI) 기반 전사적자원관리(ERP) 테스트 자동화 솔루션을 앞세워 글로벌 시장 확대에 나선다. LG CNS는 SAP ERP 환경에 특화된 테스트 자동화 솔루션 '퍼펙트윈 ERP 에디션(PerfectWIN ERP Edition)'에 에이전틱 AI 기능을 적용한 신규 버전을 출시했다고 밝혔다. 퍼펙트윈 ERP 에디션은 기업이 기존 ERP를 SAP 최신 버전인 S/4HANA로 전환하거나 신규 ERP 시스템을 구축할 때 발생할 수 있는 오류와 결함을 사전에 검증하는 솔루션이다. 실제 업무 데이터를 활용해 시스템 안정성과 운영 효율성을 높이는 것이 특징이다. 새롭게 적용된 에이전틱 AI는 테스트 전 과정의 자동화를 지원한다. 특히 재무, 생산, 구매, 물류, 인사 등 다양한 업무 영역의 프로세스와 운영 데이터를 분석해 테스트 시나리오를 스스로 설계한다. 기존에는 각 부서 담당자가 수작업으로 테스트 항목을 정의하고 시나리오를 작성하는 데 수일이 소요됐지만, AI가 이를 수 시간 내 수행할 수 있도록 구현했다. 사용자가 세부 테스트 항목을 일일이 지정하지 않아도 AI가 업무 흐름을 이해하고 적합한 검증 시나리오를 자동 생성하는 점도 특징이다. 이를 통해 기업은 ERP 전환 프로젝트 기간을 단축하는 동시에 사람이 미처 고려하지 못한 다양한 예외 상황까지 점검할 수 있다. 테스트 실행 과정에서도 AI가 역할을 수행한다. 시스템 이상 징후나 오류가 발생하면 원인을 자동 분석하고, 필요한 조치 사항과 해결 방안을 제안한다. 테스트 결과 보고서와 각종 산출물 작성 역시 자동화해 운영자의 업무 부담을 줄이고 결과 관리의 효율성을 높였다. LG CNS는 향후 퍼펙트윈 ERP 에디션을 자율형 테스트 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 연내 여러 AI 에이전트가 협업하는 '에이전트 오케스트레이션' 체계를 구축해 시나리오 작성, 테스트 실행, 결과 분석, 오류 수정, 재검증까지 전 과정을 자동 수행하는 환경을 구현한다는 목표다. 해외 시장 공략도 확대하고 있다. LG CNS는 최근 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 SAP 연례 행사 'SAP 사파이어 2026'에 참가해 에이전틱 AI 기반 퍼펙트윈 ERP 에디션을 선보였다. 회사는 2024년부터 3년 연속 해당 행사에 참가하며 SAP와의 협력 관계를 강화하고 있다. 일본 시장 공략도 이어가고 있다. LG CNS는 일본 최대 IT 전시회인 '재팬 IT 위크'에 3년 연속 참가했으며, 최근 히타치그룹 계열 IT 기업인 히타치 솔루션 크리에이트(HSC)와 퍼펙트윈 리셀러 파트너십을 체결해 현지 사업 기반을 확대했다. 내한신 LG CNS 엔터프라이즈솔루션사업부장 전무는 "에이전틱 AI를 접목한 퍼펙트윈 ERP 에디션을 통해 글로벌 SAP 클라우드 ERP 전환 수요에 적극 대응할 계획"이라며 "기업들이 AI 기반 업무 혁신 환경을 보다 빠르게 구축할 수 있도록 차별화된 AX 서비스를 지속 제공하겠다"고 말했다.

2026.06.25 15:54남혁우 기자

AI가 분석하는 e스포츠 음성 데이터, 승리 공식 바꾼다

SAP가 e스포츠 게임단 팀 리퀴드와 선수 간 커뮤니케이션과 감정, 의사결정 과정까지 데이터화해 경기력 향상에 나섰다. SAP는 23일 서울 중구 HJ비즈니스센터에서 개최한 간담회를통해 팀 리퀴드와 공동 개발한 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션을 소개했다. SAP와 팀 리퀴드는 2018년부터 협력 관계를 이어오고 있다. 초기에는 경기 데이터 분석을 중심으로 협력했지만 최근에는 생성형 AI와 기계학습(ML)을 활용한 고도화된 분석 영역으로 확대되고 있다. 현재 양사는 AI 드래프트 시뮬레이터, 팀파이트 자동 탐지 기능에 이어 음성 인텔리전스 솔루션까지 공동 개발해 활용하고 있다. 음성 감정 분석…팀워크·리더십 구조 검증 이번에 공개된 AI 기반 음성 인텔리전스는 e스포츠 경기 중 선수 간에 음성 데이터를 자동 수집한 뒤 AI를 활용해 선수별 음성을 분리하고 음성 내용을 코치진이 활용할 수 있도록 데이터로 제공한다. 그동안 프로 e스포츠 팀은 매일 수시간 분량 음성 커뮤니케이션 데이터를 생성해 왔지만 대부분 오디오 형태로 저장돼 체계적인 분석이 어려웠다. 리그 오브 레전드와 같은 팀 기반 게임에서는 선수 간 의사소통과 감정 상태가 경기 결과에 직접적인 영향을 미치지만 이를 정량적으로 측정할 수단이 제한적이었다. SAP는 이번 솔루션을 통해 음성 데이터 분석 과정을 완전 자동화했다. 경기 녹화본이 확보되면 AI가 멀티채널 오디오를 수집하고 선수별 음성을 분리한 뒤 음성 활동 감지(VAD), 음성 전사(STT), 화자 식별, 감정 분석 등을 수행한다. 이를 통해 기존에 수시간이 걸리던 수동 리뷰 작업을 수분 내에 완료할 수 있다는 설명이다. 톰 발크스 파트너십 매니저는 "실제 경기 환경의 압박 속에서 팀 커뮤니케이션을 체계적으로 분석할 수 있게 된 것은 이번이 처음"이라며 "정제되지 않은 음성 채팅 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환해 코치진이 경기 결과와 커뮤니케이션, 감정, 의사결정 과정 간의 관계를 분석할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 이어 "이는 경기력 분석과 선수 육성, 팀 문화에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것"이라고 강조했다. 특히 팀 리퀴드는 이번 솔루션을 단순 감정 분석 도구가 아닌 팀워크와 리더십 구조를 분석하는 플랫폼으로 활용하고 있다. 하이탐 알그보리 팀 리퀴드 LoL 애널리틱스 및 데이터 총괄은 "감정 분석 결과를 선수 평가에 직접 활용하는 것이 아니라 경기 중 평소와 다른 플레이나 의사소통 패턴이 나타났을 때 이를 객관적으로 검증하는 용도로 활용한다"고 설명했다. 그는 "선수 5명이 모두 정보만 전달하면 실제 의사결정은 이뤄지지 않는다"며 "누가 정보를 종합해 팀의 행동 방향을 제시하는지, 어떤 선수가 전략적 결정을 주도하는지 파악하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "특정 선수가 지나치게 의사결정을 독점하거나 반대로 리더십 공백이 발생하는 상황도 확인할 수 있다"며 "선수들의 커뮤니케이션 성향과 협업 방식을 이해하는 데 큰 도움이 된다"고 덧붙였다. 전 프로게이머이자 현재 스트리머로 활동 중인 매즈 '브록사' 브록-페데르센은 리그 오브 레전드의 전략적 복잡성을 설명하며 데이터 분석의 중요성을 강조했다. 그는 "현재 리그 오브 레전드에는 170개가 넘는 챔피언이 존재하며 프로팀들은 경기 전 수 시간 동안 밴픽 전략과 상대 분석에 집중한다"며 "SAP의 분석 도구는 선수와 코치진이 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움을 주고 있다"고 말했다. SAP는 현재 약 1000만 건의 리그 오브 레전드 경기 데이터를 기반으로 분석 플랫폼을 운영하고 있다. 게임 패치가 수시로 변경되는 e스포츠 특성을 고려해 최신 버전 데이터를 중심으로 AI 모델을 지속적으로 업데이트하고 있다. 객관적 지표 눈으로 확인…경기력 향상 도움 토마스 에써 SAP 글로벌 스폰서십 부문 시니어 디렉터는 "전통 스포츠에서는 데이터를 확보하기 위해 센서를 부착하거나 별도의 측정 장비가 필요하지만 e스포츠에서는 모든 행동이 디지털 데이터로 기록된다"며 "AI와 데이터 분석 기술의 가치를 보여주기에 최적의 환경"이라고 말했다. 그는 "특히 음성 데이터는 지금까지 사실상 활용되지 못했던 영역"이라며 "AI를 통해 선수들의 의사소통과 감정, 팀 내 협업 구조를 분석할 수 있게 됐다"고 설명했다. 이번 솔루션은 SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP)을 기반으로 구축됐다. SAP HANA 클라우드는 구조화된 데이터를 저장하고 감정 분석 기능을 수행하는 핵심 인프라 역할을 담당한다. AI 모델은 SAP AI 코어를 통해 운영되며 음성 전사와 감정 분석 등 고성능 AI 워크로드를 처리한다. 하이탐 알그보리 총괄은 "현재까지 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션은 팀 리퀴드의 수천 개 오디오 트랙을 처리하며 검색 가능하고 감정 점수가 반영된 인사이트를 제공해 왔다"며 "파편화된 커뮤니케이션 데이터를 구조화된 성과 데이터로 전환해 팀이 게임과 대회, 시즌 전반에 걸쳐 활용할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 이어 "AI가 데이터와 맥락, 실행을 연결해 사람들이 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이 자율형 엔터프라이즈의 핵심"이라며 "이번 사례는 비즈니스 AI가 실시간 성과 환경에서도 충분한 가치를 창출할 수 있음을 보여준다"고 강조했다. 실제 서비스를 체험한 선수도 AI 기반 음성 분석이 경기력 향상에 실질적인 도움을 주고 있다고 평가했다. 모건 박로한 선수는 "경기가 끝난 뒤 리뷰를 할 때 내가 얼마나 콜을 했는지 기억나지 않는 경우가 많다"며 "데이터를 통해 경기별 커뮤니케이션 패턴을 확인해보면 게임이 잘 풀렸을 때는 콜이 많았고, 반대로 잘 안 풀렸을 때는 말수가 줄어든다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다"고 말했다. 이어 "이런 데이터를 보면서 다음 경기에서는 어떤 부분을 보완해야 할지 준비할 수 있게 됐다"고 덧붙였다. 코어장전 조용인 선수는 "게임에서는 감정이 판단에 영향을 줄 수 있기 때문에 중요한 순간이 아니면 최대한 감정을 중립적으로 유지하려고 한다"며 "AI 분석은 경기 중 나타나는 감정 변화와 커뮤니케이션 패턴을 객관적으로 확인하는 데 도움이 된다"고 설명했다. 그는 "코칭스태프가 단순히 말이 많았다거나 적었다고 이야기하는 것보다 데이터를 통해 시각적으로 보여주면 훨씬 이해하기 쉽다"며 "잘된 경기와 그렇지 않은 경기에서 내가 어떤 방식으로 소통했는지 추적할 수 있어 선수 입장에서도 많은 도움이 된다"고 말했다.

2026.06.23 13:29남혁우 기자

[현장] SK하이닉스·LG전자 레퍼런스 확보...eG이노베이션스, SAP PCE·VDI 공략 본격화

eG이노베이션스가 SAP (VDI)를 앞세워 국내 시장 공략에 속도를 낸다. SK하이닉스, LG전자 등 국내 레퍼런스를 기반으로 SAP 클라우드 전환 수요와 공공·금융권 VDI 모니터링 수요를 동시에 겨냥한다는 전략이다. eG이노베이션스는 10일 서울 중구 더플라자 호텔 서울에서 기자간담회를 열고 AI 기반 옵저버빌리티 비전과 국내 사업 전략을 발표했다. 이날 김현찬 eG이노베이션스 코리아 지사장은 국내 사업의 핵심 타깃으로 SAP PCE와 VDI를 제시하며 구체적인 시장 규모와 매출 목표를 공개했다. 김 지사장은 "한국 시장에서는 SAP PCE와 VDI 수요가 빠르게 커지고 있다"며 "이 두 영역을 중심으로 사업을 확대할 계획"이라고 말했다. 국내 전략의 중심은 SAP PCE다. eG이노베이션스는 2030년 국내 SAP 전체 모니터링 시장(TAM)을 400억원 규모로 추산했다. 이 가운데 회사가 주력하는 SAP PCE 전문 운영·자동화 모니터링 시장(SAM)은 100억원 규모로 보고 있다. 김 지사장은 이 특화 시장에서 점유율 50%를 확보하고, APM 수요까지 더해 2030년 SAP PCE 관련 매출 60억원을 달성하겠다는 목표를 제시했다. 배경에는 국내 대기업들의 SAP 클라우드 전환 확대가 있다. SAP 유지보수 정책 변화와 함께 제조·유통·금융권을 중심으로 SAP PCE 전환이 본격화되면서, 애플리케이션 내부 상태뿐 아니라 인프라, 데이터베이스, 네트워크, 최종 사용자 경험까지 함께 보는 통합 모니터링 수요가 커지고 있다는 게 회사 측 설명이다. 스리하리 아바르 eG이노베이션스 글로벌 솔루션 엔지니어링 총괄은 "SAP 도구만으로는 애플리케이션 내부 문제는 볼 수 있어도, 그 이면의 인프라 상태나 실제 사용자 성능 경험까지 함께 설명하지 못하는 경우가 많다"며 "국내 기업들이 SAP를 프라이빗 클라우드로 옮길수록 여러 계층을 함께 보는 엔드투엔드 가시성이 중요해진다"고 말했다. 회사는 차별화 포인트로 SAP 공식 인증, 하이브리드 클라우드 전 구간 가시성, 실사용자 성능 측정, 국내 구축 경험을 내세웠다. 회사 측에 따르면 eG 엔터프라이즈는 RISE with SAP 및 SAP PCE 관련 공식 인증을 확보했으며, 최종 사용자 경험부터 SAP 애플리케이션 계층, HANA 데이터베이스, 미들웨어, 인프라·클라우드, 네트워크·스토리지까지 단일 콘솔에서 모니터링할 수 있다. 또 SAP Fiori 기반 최종 사용자 응답시간 측정과 LG전자, HMM 등의 SAP PCE 전환 프로젝트 경험도 강점으로 제시했다. VDI도 핵심 성장축이다. eG이노베이션스는 국내 VDI 관련 시장을 500억850억원 규모로 보고 있으며, 이 가운데 모니터링 시장은 100억150억원 수준으로 추산했다. 이를 바탕으로 올해 VDI 사업 목표는 40억원, 2027년 목표는 70억원으로 잡았다. 최근에는 금융권뿐 아니라 공공기관과 공사 부문에서도 VDI 모니터링 관련 문의와 PoC가 늘고 있다는 설명이다. 관련 사례로는 SK하이닉스 중국 우시 공장이 소개됐다. 김 지사장에 따르면 2021년 약 5000명 규모 환경에 솔루션을 공급한 이후 시스템 불만 건수가 50~60% 감소했고, 장애 대응 시간은 기존 2시간에서 20분으로 단축됐다. 국내 사업 성과도 공개됐다. eG이노베이션스는 2011년 삼성전자를 첫 고객사로 확보한 뒤 2018년 한국지사를 설립했다. 이후 연간 30% 이상의 성장세를 이어왔고, 현재 누적 고객사 40곳 이상, 누적 파트너 10곳 이상을 확보했다. 주요 고객군으로는 삼성, LG전자, HMM, NH농협은행, DB손해보험, KB캐피탈, KT&G, EBS, 등이 제시됐다. 김 지사장은 "SAP PCE와 VDI는 국내에서 관리 사각지대가 빠르게 커지는 영역"이라며 "공식 인증, 엔드투엔드 가시성, 실제 구축 경험을 바탕으로 국내 시장 입지를 더 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.06.10 13:05남혁우 기자

AI가 구매·재무까지 바꾼다…SAP코리아, '운영 효율화' 수요 정조준

SAP코리아가 기업 구매·재무 조직을 겨냥해 인공지능(AI) 혁신 전략을 공유한다. 원가 상승과 공급망 불확실성, 규제 변화로 구매·재무 기능의 역할이 확대되는 가운데 AI 기반 자동화와 데이터 중심 의사결정 방안을 제시하며 기업 운영 효율화 수요 공략에 나선다. SAP코리아는 오는 6월 9일과 10일 양일간 기업 구매 및 재무 담당 임원, 실무책임자를 대상으로 'SAP 커넥트 데이(SAP Connect Day)' 시리즈를 개최한다고 27일 밝혔다. 이번 행사는 AI 기반 비즈니스 혁신을 통한 기업 수익성 향상을 주제로 열린다. SAP코리아는 구매 담당자 대상 '구매 혁신을 위한 SAP 커넥트 데이'와 재무 담당자 대상 '재무 혁신을 위한 SAP 커넥트 데이 포 파이낸스'를 각각 운영해 업무 영역별 맞춤형 인사이트를 제공할 예정이다. SAP 커넥트 데이는 SAP가 업종별·기능별 주요 의사결정자를 대상으로 최신 기술 트렌드와 실전 혁신 전략을 공유하는 고객 초청 세미나다. 이번 시리즈는 구매 및 재무 조직이 직면한 원가 상승, 글로벌 공급망 불확실성, 규제 환경 변화 등에 초점을 맞춘다. 행사 첫날인 6월 9일에는 서울 노보텔 앰배서더 강남에서 구매·조달 담당 임원 및 실무 책임자를 대상으로 '구매 혁신을 위한 SAP 커넥트 데이'가 열린다. SAP코리아는 비용 절감과 공급망 회복탄력성 확보가 동시에 요구되는 상황에서 AI 기반 운영 모델을 통해 구매 조직의 역할 변화를 조망할 계획이다. 이날 행사에서는 시장조사기관 포레스터의 이건호 자문위원이 AI와 일자리 변화를 주제로 발표한다. 수샨트 제인 SAP 아태지역 재무 및 지출 관리 총괄은 자율형 시대의 구매 혁신과 차세대 SAP 아리바가 이끄는 미래 구매 전략을 소개한다. SAP 솔루션을 도입한 기업의 혁신 사례와 성과도 공유된다. 6월 10일에는 서울 엘타워에서 CFO, 재무기획, 회계, 경영관리 담당자를 대상으로 'SAP 커넥트 데이 포 파이낸스'가 진행된다. 수샨트 제인 총괄과 아밋 베르마 SAP 아태지역 CFO 오피스 솔루션 자문 총괄이 자율형 재무의 미래를 제시한다. 안상원 SAP코리아 최고재무책임자(CFO)는 SAP의 디지털 혁신 여정과 경험을 공유한다. 이번 행사에서는 AI 기반 재무 혁신, IFRS18 주요 이슈, 자금 및 현금 유동성 관리, 그룹 리포팅, ESG 규제 대응 등 재무 담당자들이 주목하는 현안도 다뤄질 예정이다. 고객사 CFO의 실제 재무 혁신 사례 발표도 이어진다. 안 CFO는 "AI는 더 이상 미래의 기술이 아니라 지금 이 순간 구매와 재무 현장에서 실질적인 성과를 만들어내는 핵심 도구"라며 "데이터 기반 경영과 효율적인 운영 체계 구축을 고민하는 담당자들이 이번 SAP 커넥트 데이를 통해 AI 기반 혁신의 실제 가능성을 확인하고 각자의 비즈니스에 맞는 전략을 수립하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.05.27 09:31장유미 기자

[종합] SAP·엔비디아, 차세대 'RX' 시동..."사무실 넘어 공장까지"

SAP가 인공지능(AI)이 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '자율형 기업' 시대를 선언했다. 생성형AI를 기존 기업용 소프트웨어(SW)에 추가하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하고 제조·물류·유통 등 산업 현장 운영까지 자동화하는 것이 핵심 비전이다. 특히 로봇과 산업 장비까지 연계하는 차기 비전 '로봇 전환(RX)'을 통해 기업 운영 전반을 AI 중심으로 전환하겠다는 전략을 전면에 내세웠다. 이를 위해 3년 연속 행사에 참가한 엔비디아와 앤트로픽 등 글로벌 AI 기업들과 협력 생태계를 구축하며 시장 선점에 속도를 낼 방침이다. SAP는 11일부터 13일까지 미국 올랜도에서 개최한 연례 컨퍼런스 SAP 사파이어 2026에서 ERP 중심 기업 시스템을 AI 실행 플랫폼으로 전환하는 로드맵을 공개했다. "ERP는 기업의 두뇌"...오차 없는 자율형 기업 이번 행사에서 SAP가 강조한 핵심 비전은 자율형 기업이다. 기업에 최적화된 AI를 활용해 급변하는 비즈니스 요구에 보다 정확하고 안전하게 대응하는 새로운 기업 운영 모델이다. 크리스천 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 기조강연에서 "재무, 급여 계산, 공급망 관리처럼 단 1원의 오차도 허용되지 않는 핵심 업무에서 80%의 정확도는 결코 용납될 수 없다"며 "기업용 AI는 추측이 아닌 신뢰 가능한 결과를 제공해야 한다"고 강조했다. 이어 "기업 내 모든 비즈니스 데이터와 프로세스, 노하우가 축적된 ERP는 곧 기업의 두뇌"라며 "SAP는 지난 수십 년간 축적된 ERP 데이터를 기반으로 AI를 실제 비즈니스 업무에 연결하고 있다"고 설명했다. SAP는 ERP 데이터와 생성형 AI를 결합해 실제 업무 수행이 가능한 AI 에이전트를 운영하는 'SAP 비즈니스 AI 플랫폼'도 공개했다. 이와 함께 AI가 기업 업무 맥락을 이해하도록 지원하는 '컴퍼니 메모리', 200개 이상의 업무 특화 AI 에이전트를 제공하는 'SAP 자율형 스위트', 노코드·프로코드 방식으로 AI 에이전트를 개발할 수 있는 '쥴 스튜디오'도 선보였다. AI 거버넌스 전략도 함께 공개됐다. SAP는 기업이 SAP 및 외부 AI 에이전트를 중앙에서 통합 관리할 수 있도록 권한 통제와 규정 준수, 감사 추적 기능 등을 제공할 계획이다. 크리스천 클라인 CEO는 "기업 내 핵심 업무에서 AI가 모든 책임을 지는 구조는 아니다"라며 "항상 인간이 최종 승인과 감독 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 엔비디아·엔트로픽과 피지컬 AI 생태계 본격화 SAP가 행세에서 제시한 최종 지향점은 사무실을 넘어 실제 산업현장까지 AI를 활용한 자동화 환경을 구축하는 것으로 이를 위한 글로벌 AI 기업과의 협력도 공개됐다. 엔비디아는 3년 연속 SAP 사파이어 키노트 무대에 참여하며 SAP와의 협력을 강조했다. 양사는 AI 에이전트 실행 및 거버넌스 체계 구축, 산업용 AI 및 피지컬 AI 영역까지 협력을 확대하고 있다. SAP는 엔비디아 기술을 활용해 AI 에이전트의 실행과 평가, 보안, 오케스트레이션 기능을 강화할 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "엔비디아 자체의 대규모 글로벌 공급망 역시 SAP를 기반으로 구동되고 있다"며 "소프트웨어가 알아서 판단하고 행동하는 시대가 도래함에 따라 모든 기업은 각 영역에서 고유 임무를 수행하는 '에이전트 노동력(Workforce of Agents)'을 확보하게 될 것"이라고 영상 메시지를 전달했다. 이어 AI 에이전트의 오작동 및 비인가 데이터 접근을 원천 통제하기 위해 양사가 공동 구축 중인 오픈소스 보안 프로젝트 '오픈 셸(Open shell)'의 중요성을 설명했다. SAP는 이 오픈 셸 규격을 자사 플랫폼 전반에 탑재하여 승인된 경계 안에서만 추적 및 감사가 가능한 형태의 에이전트 보안 통제망을 가동한다. 앤트로픽 역시 핵심 파트너로 참여했다. SAP는 앤트로픽의 생성형 AI 모델 '클로드(Claude)'를 SAP 비즈니스 AI 플랫폼에 통합해 기업 고객들이 다양한 거대언어모델(LLM)을 선택적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 앤트로픽의 다니엘라 아모데이 공동 창립자 겸 회장도 영상 메시지를 통해 "신뢰는 비즈니스 AI의 핵심이며 앤트로픽의 클로드 모델이 SAP 시스템에 통합됨으로써 고객들은 더욱 안전하고 정교한 의사결정을 내릴 수 있게 됐다"며 "SAP와의 협력은 기술이 어떻게 실제 비즈니스 문제를 해결하는지 보여주는 모범 사례"라고 밝혔다. 이 밖에도 보스턴 다이나믹스 등 다양한 로봇기업과 협업을 진행 중이다. 행사장에 마련된 체험존 익스피리언스 센터에서는 지하를 순찰하거나 물류를 나르는 등 다양한 업무를 수행하는 로봇을 확인할 수 있었다. 자동화 기업, 인력 대체 아닌 AI와 협업 SAP는 비전으로 제시한 자율형 기업에 대해 AI가 인간을 대체하는 것이 정확하고 안전하게 업무를 수행할 수 있도록 서로 역할을 분담하는 방식이는 것을 강조했다. 사람은 목표 설정과 핵심 의사결정, 최종 책임을 맡고 AI는 반복적이거나 복잡한 업무를 기업의 맥락에 맞춰 수행하는 방식으로 역할을 나누는 구조다. 비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다는 설명이다. 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄은 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라며 "재교육을 통해 직원이 AI를 경쟁자가 아닌 업무를 돕는 도구로 인식하고 활용하게 되면 두려움도 점차 줄어들 것"이라고 말했다. 크리스천 클라인 CEO는 "자율형 기업은 단순히 기술적인 변화가 아니라 SAP라는 플랫폼의 진화"라며 "SAP는 이를 통해 기업이 마주한 가장 큰 과제인 AI를 실제 비즈니스 모델로 전환하는 법을 해결하는 최후의 승자가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.18 16:08남혁우 기자

AI 에이전트 작성에서 수정까지 '자동'…SAP가 제시한 AI 혁신

[올랜도(미국)=남혁우 기자] 지난 11일부터 13일(현지시간)까지 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 현장은 전 세계에서 모여든 1만 명이 넘는 참관객들로 인산인해를 이뤘다. 행사장 곳곳에서는 비즈니스를 위한 대화와 네트워킹, 최신 기술 세션 발표가 한창이었다. 하지만 수많은 부스 중에서도 유독 참가자가 PC 앞에 앉아 실제 업무를 처리하듯 개발에 열중하는 진풍경이 펼쳐진 곳이 있었다. 바로 SAP가 이번 컨퍼런스에서 가장 공을 들여 첫선을 보인 에이전트 구축 플랫폼, 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 직접 체험할 수 있도록 마련된 '에이전트 랩'이다. 이곳에서는 화려한 시각 자료 대신, 참가자들이 직접 프롬프트 창에 짧은 단어 몇 개를 입력하고 몇 번의 클릭을 거쳐 실제 작동하는 에이전트를 단 몇 분 만에 구현해내는 실무형 혁신을 확인할 수 있었다. 코딩 대신 비즈니스 언어로 설계하는 엔터프라이즈 에이전트 쥴 스튜디오는 엔터프라이즈 에이전트와 애플리케이션, 에이전틱 워크플로우를 개발할 수 있는 통합 플랫폼이다. 비즈니스 실무자부터 전문 개발자까지 자연어 프롬프트 입력과 UI 클릭만으로 고도의 AI 에이전트를 설계할 수 있는 통합 환경을 제공한다. 에이전트 랩에서는 특정 산업군에 국한되지 않고 고객 관계 관리(CRM), 인적 자원 관리(HR), 공급망 관리(SCM) 등 기업 운영의 전방위적인 비즈니스 시나리오를 지원하는 에이전트 빌드 과정을 공개했다. 쥴 스튜디오의 핵심은 사용자가 입력한 자연어 속에 담긴 '의도(Intent)'를 정밀하게 분석하여 각 직무 영역에 최적화된 워크플로우를 즉각 제안한다는 점이다. CRM의 경우 "고객 반품 요청 자동화"와 같은 간단한 명령만으로도 고도화된 에이전트가 설계된다. 이 에이전트는 백엔드인 S/4HANA 시스템에서 고객의 과거 구매 이력을 실시간으로 조회하고, 기업의 환불 규정을 대조하여 승인 여부를 스스로 판단하는 지능형 프로세스를 갖춘다. HR 부분에서는 '신규 입사자 온보딩 가이드'나 '연차 승인 워크플로우'를 요청하면 에이전트가 HR 서비스인 석세스팩터스 시스템과 연동되어 입사 서류 구비 여부를 체크하거나 팀원들의 캘린더를 분석해 최적의 승인 절차를 대신 수행할 수 있다. SCM 영역은 그 복잡성에도 불구하고 클릭 몇 번으로 제어가 가능했다. "재고 부족 알림 및 자동 발주" 시나리오를 선택하면 에이전트가 창고의 재고 현황을 실시간 모니터링하다가, 재고가 임계치 이하로 떨어지는 순간 공급업체에 자동으로 견적 요청(RFQ)을 발송하는 일련의 복잡한 로직을 스스로 구성해낸다. 시연을 도와준 SAP의 관계자 루잔 매니저는 "비즈니스 사용자가 업무에 필요한 AI 도구를 개발자 등에 요구하지 않고 바로 개발하고 적용할 수 있도록 지원하는 실전형 도구"라고 설명했다. 장애 상황도 AI가 스스로 수정하는 '자가 치유' 체험 과정에서는 현장의 수많은 인파로 인한 네트워크 및 AI 부하로 돌발 상황이 발생하기도 했다. 배포 전 단계인 '인박스 테스트(In-box testing)' 과정에서 프로세스가 끊겨 제대로 코드를 작성하지 못하는 등의 문제가 나타난 것이다. 그러나 쥴 스튜디오는 이러한 장애 상황에서 진가를 발휘했다. 장애를 감지한 AI가 자동으로 문제 원인을 파악하고 수정을 제안하는 '자가 치유' 기능을 선보였기 때문이다. 쥴 스튜디오는 스스로 에러 메시지를 확인했다고 알린 후 누락된 데이터를 보완하고 구문 오류를 파악해 코드를 재수정(Re-fix)했다. 사람이 일일이 디버깅 코드를 짤 필요 없이 AI가 스스로 문제를 인지하고 해결책을 찾아 배포를 완수하는 과정이다. 루잔 매니저는 "시스템 부하 상황에서도 쥴 스튜디오는 스스로 고칠 수 있다"며 "에러가 나더라도 각 단계를 거치며 AI가 스스로 오류를 줄여나가는 '자가 치유' 구조를 통해 결국 100% 배포까지 도달하는 것이 이번 시연의 핵심"이라고 설명했다. AI 자동 수정이 원활하게 이뤄지지 않거나 개발자가 더 나은 방안을 제시하기 위한 대안도 마련돼 있다. 개발자가 직접 비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 환경으로 전환하여 코드를 추가하거나 디버깅할 수 있으며 프롬프터를 통해 코드나 API 추가 등을 명령할 수도 있다. 루잔 매니저는 "AI 에이전트를 작성한 후 비즈니스 가이드라인에 부합하는지 최종 배포 전 개발자가 직접 검증하고 승인하는 '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)' 체계를 갖춰 기술적 불확실성을 최소화했다"고 소개했다. 최종 단계인 '배포(Deployment)' 버튼을 클릭하자 약 30분 만에 실제 작동하는 에이전트가 SAP 관리형 런타임에 성공적으로 올라갔다. 배포된 에이전트는 SAP의 AI 비서 '쥴(Joule)'과 즉각 연결되어, 사용자가 반품 문의를 던지면 백엔드 S/4HANA 시스템의 실시간 데이터를 기반으로 업무를 처리한다. 시연을 도왔던 루잔 매니저는 마지막까지 자리를 지키며 체험객들에게 감사를 표했다. 그녀는 "시스템 부하 속에서도 포기하지 않고 배포 과정을 함께해 주어 감사하다"며 "단계마다 에러를 극복하며 결국 목적지에 도달하는 이 성공의 경험이 바로 쥴 스튜디오가 고객들에게 드리고 싶은 가장 큰 가치"라고 강조했다.

2026.05.17 10:08남혁우 기자

AI가 킥오프한 '자율 기업' 데뷔전...올랜도 스타디움에서 만난 SAP의 미래

[올랜도(미국)=남혁우 기자] 스타디움이 한눈에 들어오는 스카이박스에 들어서자 함성 대신 데이터의 흐름이 느껴졌다. 단순히 경기를 관람하는 곳이 아니다. SAP가 '사파이어 올랜도 2025'에서 선보인 익스피리언스 센터는 축구 경기장 운영이라는 가상의 시나리오를 통해 AI와 에이전트가 이끄는 '자율형 기업(Autonomous Enterprise)'를 직접 체감할 수 있도록 SAP가 직접 설계한 체험존이다. 13일 미국 플로리다 올랜도 오렌지카운티 컨벤션센터 한 켠에 마련된 SAP 사파이어 익스피리언스 센터 앞은 입장을 기다리는 참가자로 줄이 길게 늘어서 있었다. 3일 걸릴 대규모 분석, AI로 초 단위 해결 전시관 초입인 '플랜 더 게임(Plan the Game)' 섹션에서는 경기 운영을 총괄하는 그룹 컨트롤러의 일상이 펼쳐진다. 현장에선 멕시코 월드컵 경기장 보안 인력을 급히 증원해야 하는 상황과 미국 달러(USD)를 멕시코 페소(MXN)로 환전해 지불해야 하는 복잡한 재무 리스크가 동시에 발생했다. 과거라면 수많은 분석가와 인턴들이 밤을 새워 엑셀로 작업하고 여러 매니저 사이에 이메일이 수십 통 오갔을 일이다. 하지만 현자에선 SAP의 지능형 비서 '줄(Jule)'에서 하는 지식 그래프(Knowledge Graph)를 기반으로 실시간 환율 데이터를 분석해 최적 방안을 도출할 수 있다. SAP 관계자는 "어제 데이터를 기반으로 작성된 종이 보고서가 아니라 실시간 시뮬레이션으로 지금 당장 결정을 내릴 수 있게 돕는 것 이것이 우리가 지향하는 재무의 미래"라고 설명했다. 로봇이 순찰하며 누수를 잡고 기술자 호출 경기장 전략 수립을 마치고 경기장 지하 '머신 룸'으로 이동하자 여러 배관 함께 이곳을 순찰하는 4족 보행 로봇이 눈에 띄었다. 보스턴 다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'은 실시간으로 지하를 순찰한다. 로봇은 카메라와 이미지 인식 기술을 활용해 미세한 파이프 누수 지점 등 이상을 발생하면 즉시 시스템으로 해당 정보를 AI 비서 쥴에게 전송한다. 쥴은 정보를 확인 후 위험도, 업무 부하 등 여러 사항을 고려해 우선순위를 정하고 업무를 재조정한다. 이후 현장 서비스 매니저에게 모바일 기기를 통해 관련 업무 정보를 전달한다. SAP 관계자는 "이렇게 로봇과 AI, 사람이 연계된 일련의 과정이 단 몇 초 만에 이뤄진다"고 설명했다. 나만의 유니폼, 로봇이 새기고 배달까지 기술적인 운영 공간을 지나면 팬들을 위한 상품 판매 섹션이 나타난다. 이곳은 단순한 굿즈 샵이 아니라, 제조와 공급망이 고객 경험(CX)과 어떻게 결합하는지를 보여주는 '스마트 팩토리'의 축소판이다. 특히 개인화된 고객의 요구를 자율적으로 처리하는 공급망의 미래를 단적으로 확인할 수 있었다. 현장에 설치된 디바이스에 자신의 이름과 원하는 등번호를 입력하면, 프로세스는 즉시 시작된다. 입력된 데이터는 SAP의 백엔드 시스템과 연동되어 실시간 결제 및 정산(Settlement) 단계로 이어진다. 제품이 판매됨과 동시에 매출 데이터가 기록되고, 재고 관리 시스템은 자동으로 업데이트되어 공급망 전반에 정보를 전달한다. 인상적인 장면은 로봇과 인간의 '복합 플레이'였다. 관람객이 정보를 입력하면 현장의 스태프가 유니폼을 로봇의 작업 위치에 맞춰 신속하게 배치한다. 이어 대기하던 로봇 팔이 분주하게 움직이며 경기복 위에 이름과 번호를 정교하게 새겨넣는다. 작업이 완료되면 다시 스태프가 옷을 걷어내어 관람객에게 최종 전달한다. 이러한 방식은 센터 핵심 메시지인 '사람과 AI의 협력'을 시각적으로 증명하기 위한 의도적인 설계로 해석된다. 로봇이 정교하고 반복적인 작업을 맡고 인간은 공정의 흐름을 조율하고 최종 고객 경험을 완성하는 역할을 수행함으로써 '자율 기업'이 추구하는 협업 모델을 보여준 것이다. 현장에서 만난 SAP 관계자는 "우리는 하이퍼 커넥티드 월드에 살고 있다. 이제 비즈니스 경기의 승패는 누가 더 AI 에이전트와 잘 협력하느냐에 달려 있다"고 설명했다. 이어 "미래의 스타디움은 사람이 사라진 무인 공간이 아니라 AI가 단순 반복 업무와 복잡한 분석, 정교한 제조를 떠안아 인간의 짐을 덜어주고, 인간은 그 여력을 통해 더 창의적이고 전략적인 전술을 구상하는 공생의 그라운드가 될 것"이라고 말했다.

2026.05.14 07:23남혁우 기자

SAP, '아르테미스 2'로 99.999% 신뢰성 입증…비즈니스 혁신으로 연결

[올랜도(미국)=남혁우 기자] SAP가 달 탐사 프로젝트 '아르테미스 II(Artemis II)' 지원을 통해 기술 신뢰성을 입증하며 인공지능(AI)기반 '자율형 기업(Autonomous Enterprise)' 비전을 본격화했다. AI가 단순한 업무 지원 도구를 넘어 복잡한 비즈니스 맥락을 이해하고 스스로 의사결정하며 실행까지 완료하는 지능형 운영 시대를 연다는 구상이다. SAP는 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026'에서 록히드마틴, 엑슨모빌 등 주요 글로벌 기업과 함께 비즈니스 AI 기반 운영 혁신 사례를 공개하고 기업 운영 전반을 AI가 실시간으로 분석·최적화하는 미래 청사진을 제시했다. 토마스 사워레식 SAP 최고 고객 책임자(CCO)는 현대 사회가 문제 없이 운영되는 배경에는 보이지 않는 기업 운영 시스템이 존재한다고 강조했다. 그는 "많은 사람이 아침에 일어나 전등 스위치를 켜면 당연히 불이 들어오고 비행기가 정상적으로 이착륙하며 공급망과 금융 시스템이 지연 없이 움직일 것이라고 믿는다"며 "이처럼 일상 속에서 당연하게 여겨지는 수많은 서비스 뒤에는 복잡한 데이터와 프로세스를 실시간으로 연결하고 운영하는 기업 시스템이 존재한다"고 말했다. 커피 한 잔이 소비자에게 전달되기까지 수십개 기업이 연결된 글로벌 공급망이 작동하고 있으며 항공, 물류, 금융, 제조 산업 역시 실시간 데이터와 운영 시스템을 기반으로 돌아가고 있다고 설명했다. 그는 "세상이 멈추지 않고 안정적으로 움직이는 것은 단순한 우연이 아니라, 보이지 않는 곳에서 운영 시스템이 지속적으로 작동하고 있기 때문"이라고 강조했다. 특히 SAP는 최근 진행된 달 탐사 프로젝트 '아르테미스 II' 사례를 통해 자사 기술의 안정성과 신뢰성을 부각했다. SAP에 따르면 아르테미스 II 프로젝트에 참여한 주요 계약 기업들이 모두 SAP 기반 시스템을 활용해 운영되고 있으며, 실패가 허용되지 않는 우주 산업 환경에서도 안정적인 데이터 처리와 운영 체계를 지원하고 있다. SAP는 우주항공과 같은 초고신뢰 산업에서는 단 몇 초의 시스템 장애나 데이터 오류도 대규모 리스크로 이어질 수 있다고 설명했다. 이에 따라 SAP는 99.999% 수준의 서비스 가용성과 보안성, 컴플라이언스 체계를 기반으로 고객 시스템을 운영하고 있으며, 평균 탐지 시간 단축 등 보안 대응 역량도 지속적으로 강화하고 있다고 밝혔다. 토마스 사워레식 총괄은 "아르테미스 II와 같은 프로젝트는 잠시 멈추거나 오류를 허용할 수 있는 시스템이 아니다"라며 "SAP는 이러한 환경에서도 기업 운영을 안정적으로 지원하며, AI 시대에도 가장 중요한 것은 결국 신뢰와 운영 안정성이라는 점을 보여주고 있다"고 말했다. 이어 주요 글로벌 기업이 SAP 기반 비즈니스 AI와 클라우드 전환을 통해 운영 혁신을 추진하고 있는 사례를 소개했다. 록히드마틴은 현재 진행 중인 대규모 디지털 전환 프로젝트 '원엘엠엑스(1LMX)'를 소개하며 SAP 기반 통합 운영 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. 설계·제조·공급망·유지보수 데이터를 하나의 디지털 체계로 연결해 운영 대응 속도를 높이고 있으며, AI를 활용해 엔드투엔드 프로세스를 재설계하고 있다는 설명이다. 마리아 데마리 록히드마틴 디지털 전환 총괄은 "트랜스포메이션의 목표는 단순한 기술 도입이 아니라 준비태세"라며 "국방 산업에서는 고객이 필요한 시점에 필요한 역량을 제공할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 데이터와 프로세스, 운영 체계가 유기적으로 연결돼야 한다"고 강조했다. 특히 록히드마틴은 100년 이상 축적된 복잡한 시스템 환경과 엄격한 보안·규제 요구사항 속에서도 SAP 플랫폼 기반으로 운영 구조를 표준화하고 있다고 설명했다. 회사는 AI를 별도 기능처럼 추가하는 것이 아니라 운영 프로세스 자체에 내재화하는 방향으로 접근하고 있다고 밝혔다. 엑슨모빌은 150년 이상 축적된 맞춤형 시스템 환경을 클린코어 기반으로 재정비하는 사례를 공개했다. 기존 온프레미스 데이터센터 중심 환경을 클라우드 기반으로 전환하고 있으며, SAP 표준 프로세스를 중심으로 운영 구조를 단순화하고 있다고 설명했다. 빌 케일러 엑슨모빌 글로벌 서비스 부문 부사장은 "기업 AI의 핵심은 결국 데이터"라며 "수십 년간 축적된 데이터가 다양한 시스템에 갇혀 있었고, 이를 표준화하고 통합하는 것이 현재 가장 중요한 과제"라고 말했다. 이어 "AI 자체보다 중요한 것은 데이터 기반을 제대로 구축하는 것"이라며 "클린코어와 표준화를 통해 업그레이드 안정성을 확보하고 새로운 AI 기능을 빠르게 도입할 수 있는 환경을 만드는 것이 목표"라고 덧붙였다. 리바이스는 글로벌 ERP 통합과 AI 자동화 사례를 소개했다. 회사는 기존 9개 ERP 인스턴스를 하나의 통합 환경으로 전환하고 있으며, 현재 1000개 이상 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하고 있다고 밝혔다. 특히 중소 유통업체 주문 처리 업무에 AI를 적용해 기존 2~5일 걸리던 주문 처리 시간을 20~30분 수준으로 단축했다고 설명했다. AI가 이메일·PDF·엑셀 기반 주문서를 자동 분석해 주문 데이터를 처리하는 방식이다. 제이슨 고에블스 리바이스 최고디지털기술책임자는 "표준화는 민첩성과 반대 개념이 아니라 오히려 빠른 혁신을 가능하게 하는 기반"이라며 "AI 혁신 속도를 높일 수 있었던 것도 글로벌 데이터와 프로세스를 표준화했기 때문"이라고 설명했다. 아르헨티나 주요 공항을 운영하고 관리하는 아에로푸에르토스 아르헨티나는 공항 운영 AI 사례를 공개했다. 겨울철 활주로 결빙 문제를 해결하기 위해 SAP를 기반으로 '스노 에이전트(Snow Agent)'를 개발해 기상 정보와 활주로 센서, 운영 데이터를 통합 분석해 활주로 상태를 예측하고 제설 작업과 운영 대응을 자동화하고 있다. 회사는 이를 통해 운영 비용 절감과 탄소 배출 감소, 활주로 운영 효율 개선 효과를 기대하고 있다고 밝혔다. 또 프로젝트 아이디어 단계부터 실제 MVP 개발까지 수주 만에 진행됐으며, 향후 다른 국가 공항으로 확대 적용할 계획이라고 설명했다. 고객 사례를 소개한 토마스 사워레식 CCO는 "기술이 목표 달성의 속도를 높일 수는 있지만 그 결과에 의미를 부여하는 것은 결국 인간성(Humanity)"이라며 "미래는 AI가 아니라 기술을 신뢰하고 운영하는 우리가 함께 만들어가는 것"이라고 강조하며 강연을 마무리했다.

2026.05.14 05:53남혁우 기자

SAP "BDC, 50년 역사상 가장 빠른 성장…기업용 AI 한계 뚫는다"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] SAP가 인공지능(AI) 시대 새로운 무기로 내세운 '비즈니스 데이터 클라우드(BDC)'가 전례 없는 속도로 시장을 장악하고 있다. 범용 AI의 한계를 돌파할 핵심 인프라로 주목받으며 SAP 50년 역사상 가장 가파른 성장세를 그리고 있다. 다니엘 유 SAP 데이터 및 애널리틱스 부문 최고마케팅책임자(CMO)는 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026'에서 SAP의 새로운 주력 서비스인 BDC를 소개했다. BDC는 전사적자원관리(ERP)를 비롯해 인사(HR), 공급망 등 SAP 전반에서 생성되는 데이터를 통합·관리하는 플랫폼이다. SAP 데이터는 물론 외부 데이터를 함께 연결해 활용할 수 있는 것이 특징이다. 다니엘 유 CMO는 지난해 BDC 출시 이후 이미 수천 개 기업과 계약을 체결했다며, 이를 SAP 50년 역사상 가장 빠르게 성장하고 있는 제품이라고 소개했다. 더불어 그 배경으로 기존 기업 AI 프로젝트가 맞닥뜨린 한계를 극복할 수 있는 해법을 제시한다는 점을 들었다. 그는 "현재 많은 기업이 도입하는 범용 AI는 인터넷상에 공개된 데이터를 중심으로 학습했다"며 "그래서 일반적인 업무는 잘하지만 기업 내부 비즈니스 로직이나 여러 부서가 얽혀 있는 업무 흐름까지는 제대로 파악하지 못한다"고 설명했다. 이어 "BDC는 바로 이 지점에서 AI가 필요로 하는 고품질 비즈니스 데이터와 맥락을 제공한다"며 "이것이 마케팅이나 영업 인력 확대 없이도 출시 1년 만에 수천 개 고객사를 확보하며 매출과 사용량이 빠르게 증가하는 이유"라고 말했다. 다니엘 유 CMO는 BDC가 이 같은 역할을 할 수 있는 배경으로, 뇌 속 신경망과 유사한 데이터 연결 구조를 제시했다. 엑셀처럼 데이터를 단순히 쌓는 것이 아니라 뉴런과 시냅스처럼 각 데이터 간 연결 관계까지 함께 담아 특정 데이터의 변화가 기업 전체 프로세스에 어떤 연쇄 반응을 일으키는지 파악할 수 있도록 한다는 설명이다. 예를 들어 특정 제품 판매가 어떤 마케팅 활동에서 비롯됐고 재고와 생산, 공급 계획에 어떤 영향을 미치는지까지 연쇄적으로 파악할 수 있다는 것이다. 이를 통해 AI는 개별 데이터만이 아니라 데이터 간 관계와 흐름까지 이해할 수 있다. 여기에 SAP가 50년 가까이 ERP 사업을 통해 축적해 온 노하우와 데이터를 접목해 기업 데이터를 보다 정교하게 분석하고 비즈니스 맥락까지 이해할 수 있는 기반을 제공한다는 게 그의 설명이다. 다니엘 유 CMO는 "기업용 AI가 성공하려면 단순히 똑똑한 모델이 아니라 재무, 구매, 공급망, 판매 간 복잡한 연결 관계를 이해하는 데이터 구조가 필수적"이라며 "SAP는 이미 글로벌 기업들의 정교한 비즈니스 프로세스를 오랫동안 지원해 온 만큼, BDC를 통해 AI 시대 주도권을 확대할 수 있다"고 자신했다. SAP는 BDC를 기업이 스스로 사고하고 업무를 처리하는 자율형 기업(Autonomous Enterprise)으로 진화하기 위한 핵심 인프라로 포지셔닝하고 외부 생태계까지 포용하는 개방형 데이터 전략을 확대할 계획이다. 이미 SAP와 비SAP 데이터를 통합해 일관된 방식으로 서비스를 제공하고 있으며 이번 키노트에서는 아파치 아이스버그 같은 오픈 표준을 지원한다고 밝혔다. 드레미오 인수의사를 밝히며 타사 플랫폼에 있는 데이터까지 활용할 수 있는 환경 구축에 나서겠다는 방향도 제시했다. 다니엘 유 CMO는 "SAP의 핵심 경쟁력은 단순한 데이터 저장소가 아니라 데이터가 어떤 업무적 의미를 갖는지 해석하는 비즈니스 맥락에 있다"며 "이것이 스노우플레이크나 데이터브릭스와의 가장 큰 차별점"이라고 말했다. 이어 "이미 글로벌 주요 기업들이 도입해 활용하고 있고 국내 기업도 빠르게 검토에 나서고 있다"며 "앞으로도 고객이 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 데이터 기반을 확장해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.13 13:22남혁우 기자

안드레 벡톨드 SAP 총괄 "자율형 기업, 핵심은 대체 아닌 협력"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "자율형 기업은 인간이 없는 기업이 아닙니다. 인간과 인공지능(AI)이 협력해 급변하는 시장 변화와 비즈니스 요구에 대응하는 운영 모델입니다." 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄은 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 현장에서 자율형 기업의 의미를 이같이 설명했다. SAP가 제시한 자율형 기업은 인간과 AI가 협력해 비즈니스 요구에 보다 정확하고 안전하게 대응하는 모델이다. 사람은 목표 설정과 핵심 의사결정, 최종 책임을 맡고 AI는 반복적이거나 복잡한 업무를 기업의 맥락에 맞춰 수행하는 방식으로 역할을 나누는 구조다. 벡톨드 총괄은 이를 '하이브리드 인력(Hybrid Workforce)' 구조라고 소개했다. 비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다는 설명이다. SAP는 이러한 협력 체계를 뒷받침하기 위해 SAP 지식 그래프와 컴퍼니 메모리 개념을 제시하고 있다. SAP 지식 그래프는 고객 SAP 환경 전반의 사업체와 프로세스, 관계를 구조화된 맵 형태로 AI 에이전트에 제공해, AI가 단순 답변 생성을 넘어 실제 비즈니스 맥락과 업무 흐름을 반영한 작업을 수행하도록 돕는다. 컴퍼니 메모리는 기업 내부에 축적된 지식과 경험을 조직 차원에서 공유 가능한 자산으로 만들어 인간과 AI의 협업을 뒷받침하는 개념이다. 문제는 컴퍼니 메모리가 제대로 작동하려면 직원들이 보유한 지식과 경험을 공유해야 한다는 점이다. 이 과정에서 직원은 자신만의 노하우가 시스템화될수록 AI가 자신을 대체할 수 있다는 불안을 느낄 수 있고 이는 AI 전환의 저항 요인이 될 수 있다. 벡톨드 총괄은 이러한 불안이 컴퍼니 메모리 도입 과정에서 불가피하게 나타날 수 있다고 봤다. 그는 이를 해소하기 위해서는 재교육을 통해 직원들에게 새로운 기술을 습득할 기회를 제공하고, 변화 이후에도 맡게 될 역할과 경로를 분명히 제시해야 한다고 강조했다. 이어 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라며 "재교육을 통해 직원이 AI를 경쟁자가 아닌 업무를 돕는 도구로 인식하고 활용하게 되면 두려움도 점차 줄어들 것"이라고 말했다.

2026.05.13 10:49남혁우 기자

크리스천 클라인 CEO "AI 시대, SAP가 최후의 승자 될 수 밖에 없는 이유"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "인공지능(AI) 시대에 소프트웨어(SW)는 사라지는 것이 아니라 축적한 비즈니스 로직과 데이터를 바탕으로 더욱 진화한다. 50년간 전사적자원관리(ERP)를 통해 전 세계 비즈니스 데이터를 축적해온 SAP가 성공할 수 있는 이유도 여기에 있다." 크리스천 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 기조 강연 직후 이어진 미디어 인터뷰에서 SAP가 AI 시대 최후의 승자가 될 수밖에 없는 이유를 세 가지로 압축해 설명하며 강한 자신감을 드러냈다. 그는 현재 널리 쓰이는 범용 생성형 AI의 한계를 바다 위에 떠 있는 '빙산'에 비유했다. 텍스트나 코드를 만들어내는 업무엔 뛰어나지만 수면 아래에 숨겨진 개별 기업의 고유한 데이터와 업무 방식은 알지 못해 오류가 생길 가능성이 크다는 지적이다. 크리스천 CEO는 "재무, 급여 계산, 공급망 관리처럼 단 1원의 오차도 허용되지 않는 핵심 업무에서 80%의 정확도란 결코 용납될 수 없다"며 "기업용 AI는 결코 짐작으로 결과를 내놓아선 안 된다"고 설명했다. 이어 이러한 범용 AI의 한계를 극복할 첫 번째 핵심 무기로 SAP가 50년 이상 ERP를 운영하며 축적한 비즈니스 지식과 데이터를 꼽았다. 그는 "기업 내 모든 비즈니스 데이터와 프로세스, 노하우가 축적된 ERP는 곧 기업의 두뇌"라며 "지난 50년간 전 세계 핵심 기업의 두뇌 역할을 해온 SAP의 ERP 시스템을 AI와 직접 결합해, 민감한 업무에도 100%에 가까운 신뢰도 높은 결과를 즉시 제공할 수 있다"고 자신했다. 두 번째 강점은 기업 내 규제를 충족시키고 보안을 강화하기 위한 통제 체계(거버넌스) 역량이다. 클라인 CEO는 파편화된 업무 환경에 명확한 통제력 없이 무작정 AI만 도입하는 것을 '빙산 아래 숨겨진 재앙'이라고 경고했다. 아무리 똑똑한 범용 AI라도 기업 고유의 보안 프레임워크나 데이터 프라이버시 규칙을 스스로 지켜주지는 않기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 SAP는 'SAP 비즈니스 AI 플랫폼'을 선보였다. 이 플랫폼은 기존 ERP 시스템에 촘촘하게 구축된 고객의 신원 인증 및 접근 권한 설정 기능을 AI 에이전트에 그대로 이식한 것이 특징이다. 직급이나 부서에 따라 열람할 수 있는 사내 문서가 다른 것처럼, 비즈니스 AI 플랫폼 위에서 작동하는 AI는 '허락된 데이터만 확인하고 사전에 허용된 조치만' 취하도록 엄격하게 통제된다. 답변을 내놓기 직전에도 질문을 던진 사용자의 권한을 한 번 더 검증하여 데이터 유출이나 사내 규정 위반을 원천적으로 차단한다. 더불어 AI가 내린 모든 의사결정과 실행 과정은 투명하게 기록(감사 추적)된다. 기업은 중앙 통제 센터인 'AI 에이전트 허브'를 통해 AI의 활동을 실시간으로 감시하며 까다로운 재무 및 보안 감사에도 완벽히 대응할 수 있다. 마지막 강점은 개방형 플랫폼 전략이다. AI 시대에는 한 기업이 모든 모델과 서비스를 혼자 책임질 수 없는 만큼, 다양한 파트너와 기술을 연결할 수 있는 개방성이 곧 경쟁력이라는 판단이다. 클라인 CEO는 "진정한 플랫폼의 성공은 수많은 파트너가 생태계 안에 함께 머무를 때 완성된다"고 설명했다. SAP는 이미 엔비디아, 마이크로소프트 등과 협력하며 기업용 AI 생태계를 확장해왔고 올해는 앤트로픽도 파트너로 합류했다. 덕분에 S/4HANA, SAP 석세스팩터스 등 SAP의 주요 서비스에서 클로드를 사용할 수 있다. 이와 함께 고객이 특정 기술에 종속되지 않고 다양한 AI를 활용할 수 있도록 타사 AI 서비스 연동과 데이터 교환도 폭넓게 개방하고 있다. 특정한 AI 모델을 파는 것이 아니라 여러 최상위 AI를 기업의 데이터와 연결하는 플랫폼 사업자라는 역할을 공고히 하는 중이다. 비즈니스 AI 플랫폼 생태계 확장을 위해 1억 유로(약 1500억원) 이상 투자도 진행할 계획이다. 파트너가 SAP 플랫폼 위에서 산업별·고객별 맞춤형 에이전트와 서비스를 개발하도록 지원해 생태계 확장 속도를 높이겠다는 구상이다. 더 많은 파트너와 활용 사례가 쌓일수록 SAP 플랫폼의 가치도 함께 커지기 때문이다. 크리스천 클라인 CEO는 "기조강연에서 제시한 자율형 기업은 단순히 기술적인 변화가 아니라 SAP라는 플랫폼의 대대적인 진화"라며 "SAP는 이를 통해 기업이 마주한 가장 큰 과제인 AI를 실제 비즈니스 모델로 전환하는 법을 해결하는 최후의 승자가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.13 09:33남혁우 기자

"ERP는 기업의 두뇌"…SAP, AI 결합한 '자율형 기업' 시대 연다

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "기업 내 모든 비즈니스 데이터, 프로세스, 노하우가 쌓이는 전사적자원관리(ERP)는 기업의 두뇌(Brain)이자 심장입니다. SAP는 이 두뇌에 AI를 결합해 스스로 생각하고 행동하는 '자율형 기업' 시대를 열 것입니다." 크리스천 클라인 최고경영자(CEO)는 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 기조연설에서 이와 같이 말하며 '자율형 기업(Autonomous Enterprise)'을 핵심 비전으로 제시했다. 클라인 CEO가 제시한 자율형 기업은 인간과 AI가 협력해 급변하는 비즈니스 요구에 보다 정확하고 안전하게 대응하는 기업 운영 모델이다. 사람은 목표를 설정하고 중요한 의사결정과 책임을 맡고 AI는 반복적이면서도 복잡한 업무를 기업의 맥락에 맞춰 수행하는 방식으로 역할을 나누는 구조다. SAP는 이를 통해 급변하는 비즈니스 환경에 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있는 기업 운영 모델을 구현하겠다는 목표다. SAP 비즈니스 AI 플랫폼, 범용 AI 한계 극복한 기업 맞춤형 AI 클라인 CEO는 자율형 기업 구현의 핵심 기반으로 'SAP 비즈니스 AI 플랫폼'을 제시했다. 이 플랫폼은 SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP), SAP 비즈니스 데이터 클라우드, SAP 비즈니스 AI를 하나의 통합 관리 환경으로 결합해 기업이 엔터프라이즈 AI를 개발·배포·운영할 수 있도록 설계됐다. 단순히 AI 모델을 추가하는 수준을 넘어 실제 비즈니스 맥락을 반영한 AI를 구현하는 데 초점을 맞췄다는 점이 특징이다. 이 플랫폼의 핵심은 AI가 기업의 데이터와 업무 구조를 이해하도록 돕는 데 있다. 이를 위해 SAP는 'SAP 지식 그래프'를 함께 제시했다. 이 기술은 고객의 SAP 환경 전반에 걸친 비즈니스 사업체와 프로세스, 이들 간 관계를 구조화된 맵 형태로 정리해 AI 에이전트에 제공한다. 이를 통해 AI는 단순히 명령을 수행하는 데 그치지 않고, 각 데이터의 의미와 업무 흐름, 필요한 승인과 통제 절차까지 파악할 수 있다. 무하마드 알람 SAP 제품 엔지니어링 총괄은 이 플랫폼 위에서 AI 에이전트와 애플리케이션, 에이전틱 워크플로를 구축할 수 있는 도구로 '쥴 스튜디오'도 공개했다. 쥴 스튜디오는 SAP의 AI 중심(AI-first) 개발 환경으로, 개발자가 노코드, 프로코드, 각종 AI 프레임워크 등 원하는 방식으로 엔터프라이즈 AI를 구현할 수 있도록 지원한다. 또 SAP가 관리하는 안전하고 확장 가능한 인프라를 기반으로 운영할 수 있도록 해 기업 환경에 필요한 보안성과 안정성도 확보했다. 클라인 CEO는 "SAP 비즈니스 AI 플랫폼을 통해 기업이 AI를 실험적으로 도입하는 수준을 넘어, 실제 업무와 데이터, 프로세스에 연결된 AI를 구축·운영할 수 있다"며 "AI가 기업의 실제 맥락을 이해하고, 다양한 비즈니스 애플리케이션과 에이전트를 조합해 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 업무 수행을 지원하겠다"고 강조했다. 컴퍼니 메모리·자율형 스위트…기업 맥락 이해하는 AI 구현 세바스찬 슈타인하우저 SAP 최고운영책임자(COO)는 AI가 기업 업무 맥락을 이해하도록 돕기 위한 핵심 기술로 '컴퍼니 메모리'를 소개했다. 컴퍼니 메모리는 기업 내부 데이터와 문서, 프로세스, 축적된 운영 지식을 연결해 AI가 회사 고유의 업무 맥락을 파악하도록 하는 기반이다. 이를 통해 AI 비서 쥴은 단순히 답변을 생성하는 수준을 넘어 각 데이터가 어떤 의미를 가지는지와 어떤 승인 절차가 필요한지를 파악할 수 있다. 기업이 원하는 결과만 말하면 AI가 적절한 애플리케이션과 에이전트를 조합해 업무를 수행하는 환경을 구현하겠다는 구상이다. 더불어 '쥴 스튜디오(Joule Studio) 2.0'을 통해 기업이 목적에 맞는 AI 에이전트를 빠르게 만들 수 있도록 돕는다. 에이전트 허브를 통해서는 외부 파트너의 에이전트까지 통합 관리하며, 규정과 권한 범위 안에서 작동하는지를 일관되게 통제한다. SAP는 플랫폼 위에서 실제 업무를 수행하는 실행 계층으로 'SAP 자율형 스위트'도 공개했다. 재무, 조달, 공급망, 인사 등 주요 프로세스에 200개 이상의 특화 에이전트가 내장되어 자율적으로 업무를 처리한다. 사용자 경험 역시 변화할 수 있도록 지원한다. 새로운 UX인 '쥴 스페이스(Joule Spaces)'는 사용자가 여러 앱을 오가지 않고도 대화만으로 복잡한 업무를 끝낼 수 있는 앱리스(App-less) 환경을 제공한다. 이는 결과 중심의 업무 방식으로 소프트웨어 사용 패러다임을 바꾸겠다는 메시지다. 인더스트리 AI 생태계 구축…엔비디아·앤트로픽도 동참 SAP는 산업별 특화 AI 전략인 '인더스트리 AI'도 강화한다. 에너지 산업의 설비 예지 보전이나 리테일 분야의 수요 예측처럼 각 산업의 운영 로직을 반영한 자율형 솔루션을 확대할 계획이다. 이를 위해 엔비디아, 앤트로픽 등 기술 파트너와의 협력도 확대했다. 엔비디아는 고성능 컴퓨팅 인프라와 더불어 에이전트의 안전한 경계를 설정하는 '오픈 쉘(Open shell)' 기술 측면에서 핵심 파트너로 부각됐다. 영상으로 등장한 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "SAP의 방대한 비즈니스 데이터와 엔비디아의 가속 컴퓨팅이 만나 전 세계 산업의 생산성을 재정의하고 있다"며 "오픈 쉘 기술은 AI 에이전트가 기업의 가이드라인 안에서 안전하게 작동하도록 돕는 강력한 보호막이 될 것"이라고 강조했다. 앤트로픽의 다니엘라 아모데이 공동 창립자 겸 회장도 영상 메시지를 통해 "신뢰는 비즈니스 AI의 핵심이며 앤트로픽의 클로드 모델이 SAP 시스템에 통합됨으로써 고객들은 더욱 안전하고 정교한 의사결정을 내릴 수 있게 됐다"며 "SAP와의 협력은 기술이 어떻게 실제 비즈니스 문제를 해결하는지 보여주는 모범 사례"라고 밝혔다. 크리스천 클라인 CEO는 "자율형 기업의 핵심은 인간을 배제하는 것이 아니라 인간은 전략적 판단을 맡고 AI는 복잡한 업무를 자율 처리하며 역할을 나누는 데 있다"며 "ERP의 역할을 기록 시스템에서 자율 실행 시스템으로 확장해 기업 운영의 새로운 표준을 만들겠다"고 밝혔다.

2026.05.13 08:01남혁우 기자

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