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[IT뉴스]삼성전기 SAP 전환, 기간·인력 절반으로 줄인 비결은?

온카뱅크관리자

2026-07-14 13:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> SAP, 에이전틱AI ERP ‘쥴’ 최전방에…“자율형 기업 전환 가속” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] 글로벌 전사적자원관리(ERP) 기업 SAP가 ERP를 단순한 기록·관리 시스템에서 인공지능(AI) 에이전트가 업무를 감지하고 판단해 실행하는 플랫폼으로 전환한다. 핵심은 SAP 생성형 AI 코파일럿 ‘쥴(Joule)’이다. 이용자가 여러 업무 시스템을 오갈 필요 없이 쥴과 대화하면서 필요한 정보를 확인하고 에이전트가 후속 업무를 수행하도록 만드는 방식이다.
 SAP코리아는 14일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아 2026’을 열고 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’ 전략을 공개했다. SAP가 말하는 자율형 기업은 AI 에이전트가 비즈니스 프로세스와 데이터, 거버넌스 안에 내재돼 반복 업무를 처리하고, 사람은 최종 판단과 전략적 의사결정에 집중하는 운영 모델이다.
 기조연설에 나선 얀 벙커트 SAP 비즈니스 AI 플랫폼 부문 최고매출책임자(CRO)는 “AI가 실질적인 가치를 만들어내기 위해서는 깊이 있는 프로세스와 산업 지식, 의미가 풍부한 비즈니스 데이터, 전사 의사결정(거버넌스) 구조가 필요하다”며 “자율형 기업은 이 세 요소를 하나의 체계 안에서 연결하는 것”이라고 말했다.
 ◆‘질문하는 AI’ 넘어 ‘실행하는 AI’로
 SAP가 이날 선보인 반품 처리 사례는 자율형 기업의 작동 방식을 보여준다. 기업에서 반품 업무는 고객 주문과 배송 이력, 계약 조건, 신용 정보 등을 각각 확인한 뒤 승인 여부를 판단해야 하는 대표적인 수작업 중심 프로세스다.
 예컨대 반품 담당자가 쥴을 통해 반품 주문 처리를 요청하면 쥴은 고객의 최근 6개월 배송 이력과 관련 신용 정보를 한 화면에 정리해 제시한다. 이용자가 이를 검토한 뒤 승인 여부만 결정하면 백그라운드에서는 반품 주문 생성과 고객 크레딧 노트 발행 등 후속 작업이 이어진다.
 벙커트 CRO는 “사람은 사실을 확인하고 판단만 내리면 된다”며 “정보를 수집하고 워크플로를 처리하는 일은 기계가 잘할 수 있고, 사람은 중요한 의사결정에 더 많은 시간을 사용할 수 있다”고 설명했다.
 쥴은 단순 질의응답 도구보다 기업 업무의 단일 진입점에 가깝다. 이용자는 쥴과 지속해서 대화하며 ERP와 공급망관리(SCM), 재무, 인사, 고객관리 등 여러 시스템의 정보를 탐색할 수 있다. 복잡한 판단이 필요한 업무는 ‘쥴 스페이스’에서 관련 정보를 한데 모아 확인하고, ‘쥴 스튜디오’를 활용해 로우코드·노코드 방식으로 새로운 업무 에이전트를 만들 수도 있다는 것이 벙커트 CRO 설명이다.
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 SAP는 이를 재무·구매·공급망·인사·고객 영역을 연결하는 ‘SAP 자율형 스위트’, 산업별 규제와 업무 프로세스를 반영한 ‘SAP 인더스트리 AI’, 데이터와 지식·모델·에이전트 거버넌스를 통합하는 ‘SAP 비즈니스 AI 플랫폼’으로 확장한다는 구상이다.
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 ◆범용 AI와 차별점은 ‘맥락’…데이터 이동 최소화
 SAP가 강조한 차별점은 비즈니스 바로 ‘맥락’이다. 범용 거대언어모델(LLM)이 문맥상 그럴듯한 답을 생성하는 데 강점이 있다면 기업 업무에서는 정확한 데이터 관계와 권한 체계, 규제 준수가 더 중요하다는 설명이다.
 벙커트 CRO는 “SAP는 프로세스가 어떻게 맞물려 돌아가는지에 대한 지식을 가지고 있다”며 “기업 데이터를 정확한 온톨로지와 지식그래프로 연결하고 실시간으로 제공할 수 있기 때문에 쥴은 범용 AI보다 정확한 업무 답변을 제시할 수 있다”고 말했다.
 온톨로지란 기업이 보유한 데이터 개념과 속성, 상호 관계를 공통된 기준으로 정의한 지식 체계를 의미한다. 이러한 온톨로지 개념을 ERP에 적용하면 고객·주문·제품·반품·신용정보 등이 서로 어떻게 연결되는지를 구조화해 AI가 개별 데이터를 단순히 검색하는 데 그치지 않고 실제 업무 맥락에 맞게 해석하도록 도룽 수 있다는 것이다.
 벙커트 CRO는 데이터를 외부 AI 환경으로 모두 옮기지 않고 기존 SAP 프로세스 안에서 활용할 수 있다는 점도 강조했다. 데이터가 처리되는 위치에서 에이전트가 근실시간으로 접근하게 해 보안과 데이터 이동 부담을 줄이는 방식이다.
 그는 “SAP 데이터 비중이 높은 기업이라면 데이터를 추출하지 않고 SAP 환경에서 에이전트를 구축하는 것이 유리하다”면서도 “비SAP 데이터가 90%라면 다른 플랫폼에서 해당 워크로드를 운영하는 것이 타당할 수 있다”고 설명했다.
 ◆삼성전기 “ERP 전환 7개월·70명…과거 대비 절반”
 국내 기업 사례로는 삼성전기의 SAP S/4HANA 전환이 소개됐다. 삼성전기는 ERP 전환에 앞서 약 2년간 프로세스 통합 작업을 진행했고 본 구축에는 7개월 동안 70명을 투입했다. 과거 글로벌 ERP 구축과 비교하면 기간과 인력이 절반 수준이라는 설명이다.
 박준호 삼성전기 그룹장은 “데이터를 물리적으로 한곳에 모으는 것보다 SCM과 ERP 등 서로 다른 생태계의 데이터를 같은 기준으로 결합하는 것이 더 어렵다”며 “동일한 항목이라도 정의가 통일되지 않으면 AI의 정확한 판단을 흐리게 된다”고 말했다.
 삼성전기는 SAP의 다운타임 최적화 기법을 적용해 시스템 비가동 시간을 당초 144시간에서 34시간으로 줄였다. 76% 단축된 수치다. 향후에는 SCM 계획부터 ERP 실행, AI 분석과 시뮬레이션까지 이어지는 ‘클로즈드 루프’ 자동화를 추진한다.
 박 그룹장은 “개인이 보고서를 작성하는 AI만으로는 기업이 수익을 얻기 어렵다”며 “기업에서 AI와 AX는 업무 프로세스를 개선하고 실질적인 이익을 창출할 수 있어야 한다”고 강조했다. AI 도입으로 추가 비용이 발생할 수 있지만, 투자 대비 수익률(ROI) 관점에서 생산성과 기업 이익을 높여야 한다는 설명이다.
 AI 에이전트 확산에 따른 인간 대체 우려와 거버넌스 문제도 논의됐다. 벙커트 CRO는 에이전트를 함께 일하는 동료에 비유하면서도, 어떤 데이터에 접근할 수 있고 어떤 행동을 할 수 있는지 명확한 가드레일을 설정해야 한다고 강조했다.
 그는 “규제가 강한 환경에서는 에이전트에 대한 권한 관리와 통제가 없으면 운영하기 어렵다”며 “에이전트가 법과 산업 규제를 준수하도록 거버넌스 구조에 이를 내장해야 한다”고 말했다.
 박 그룹장도 “시스템이 모든 것을 대체할 수 있다는 접근은 번번이 실패했다”며 “휴먼 인 더 루프를 기반으로 사람과 AI가 협업하는 체계가 현실적”이라고 말했다.
 SAP는 향후 재무와 공급망, 인사 등 주요 업무에서 에이전트 적용 범위를 넓히되 사람의 최종 책임을 유지한다는 방침이다.
 마지막으로 벙커트 CRO는 “자율형 기업으로 향하는 출발점은 기업마다 다르다”며 “개별 에이전트부터 시작하거나 SAP와 산업 공동 혁신을 추진하는 방식으로 기업의 전환을 지원하겠다”고 말했다.
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