[IT동아 김영우 기자] 요즘 기업용 소프트웨어 업계에는 묘한 위기감이 흐른다. 이른바 '바이브 코딩'으로 누구나 손쉽게 애플리케이션을 직접 만들 수 있게 됐고, AI 에이전트가 업무를 자동화하는 시대에 굳이 비싼 구독료를 내고 ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적자원관리)나 그룹웨어 같은 기존 비즈니스 플랫폼을 계속 써야 하느냐는 의문이 커지고 있어서다. ERP 시장을 대표하는 글로벌 강자 SAP도 이 질문에서 자유롭지 않다. 결국 관건은 하나다. AI 시대에도 여전히 필요한 존재로 남으려면, ERP 기업은 스스로를 어떻게 재정의해야 하는가.

SAP코리아(대표 신은영)가 7월 14일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 연 연례 행사 'SAP 나우 AI 투어 코리아 2026(SAP NOW AI Tour Korea 2026)'은 이 질문에 대한 SAP 나름의 답이었다. 단순히 기존 ERP에 AI 기능을 얹는 수준을 넘어, 데이터·프로세스·거버넌스를 아우르는 AI 시대의 비즈니스 생태계 자체를 SAP가 제공하겠다는 것이 이날 행사가 던진 메시지다.

SAP는 이를 '자율형 기업(Autonomous Enterprise)'이라는 개념으로 정리했다. 오전 기조연설에서는 얀 벙커트(Jan Bungert) SAP 비즈니스 AI 플랫폼 부문 최고매출책임자(CRO)가 자사의 비전을, 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장과 박준호 삼성전기 그룹장이 각각 자사의 차세대 ERP 전환 사례를 소개했으며, 이어진 기자간담회에는 얀 벙커트CRO와 박준호 그룹장이 패널로 참석했다. 그리고 하경남 SAP코리아 고객자문부문 부문장과 김지훈 SAP코리아 가치자문본부 본부장이 SAP의 전략을 한국 기업의 시각에서 다시 정리하는 세션도 함께 이어졌다.

쥴, 오토노머스 스위트, 비즈니스 AI 플랫폼...3개 레이어로 완성되는 자율형 기업

얀 벙커트 CRO는 SAP가 그리는 자율형 기업이 3개의 레이어로 구성된다고 설명했다. 사용자와 AI가 만나는 진입점인 '쥴(Joule)', 재무·구매·인사·고객·공급망 등 기업의 핵심 프로세스 영역에 AI 에이전트가 내장되어 하나의 통합 시스템으로 작동하는 '오토노머스 스위트(Autonomous Suite)', 그리고 지식그래프와 비즈니스 데이터 클라우드, 멀티모델 AI 등을 기반으로 이 모든 것을 뒷받침하는 두뇌이자 인프라인 'SAP 비즈니스 AI 플랫폼'이다.

그는 반품 처리 업무를 예로 들어 세 레이어가 실제로 어떻게 맞물려 돌아가는지 보여줬다. "쥴이 반품 관련 데이터와 근거를 정리해 제안하면, 사람은 그 제안을 검토하고 최종 판단만 내린다. 이후 오토노머스 스위트에 속한 재무·물류 에이전트들이 신용 메모 발행, 출고 처리, 창고 통보 같은 나머지 행정 처리를 자율적으로 수행한다"며 "이 모든 과정이 가능한 것은 결국 지식그래프를 통해 회사의 모든 데이터가 서로 연결되고 관계를 맺고 있는 비즈니스 AI 플랫폼이 바탕에 있기 때문"이라고 말했다.

한국을 비롯한 아시아 제조 강국이 AI 전환에서 유독 주목받는 이유를 묻는 질문에는 "삼성, LG 같은 기업들을 만나보면 신기술을 일찍 받아들이고 앞장서는 문화가 있다는 걸 느낀다"며 "특히 반도체·부품 등 하이테크 제조업은 공급망이 복잡하고 무거운 만큼, AI와 에이전틱 워크플로우로 창출할 수 있는 가치가 크기 때문에 이 지역 고객들이 일찍부터 관련 기술에 투자하고 있다"고 답했다.

벙커트 CRO는 온프레미스 ERP를 쓰는 기업이 자율형 기업으로 전환할 때 SAP가 제공하는 실질적 이점도 강조했다. 그는 "특정 전환 작업에 특화된 에이전트를 투입해 리스크를 줄이고 훨씬 빠른 전환을 가능하게 하며, 고객이 느끼는 복잡성도 크게 덜어준다"며 "에이전트가 작업의 상당 부분을 대신 수행함으로써, 기존 방식의 시스템 전환과 비교해 소요 시간을 35% 단축할 수 있다"고 설명했다. 이어 그는 "클라우드로 전환하는 '라이즈 위드 SAP(RISE with SAP)' 여정 중에도 에이전트를 통해 온프레미스 시스템의 특정 기능을 그대로 호출하거나 데이터를 끌어올 수 있다"며 "과거에는 모든 시스템이 클라우드로 전환될 때까지 기다려야 가치를 얻을 수 있었다면, 이제는 전환 도중에도 이미 가치를 만들어낼 수 있다는 점이 큰 차이"라고 말했다.

LG이노텍과 삼성전기, 두 기업의 차세대 ERP 전환기

기조연설에서는 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장과 박준호 삼성전기 그룹장이 각자의 차세대 ERP 전환 사례를 소개했다. 박준기 실장은 "특화 프로세스와 표준을 구분하지 못하면 커스터마이징이 걷잡을 수 없이 늘어난다"며 '표준 우선(Standard First)' 원칙을 강조했다. LG이노텍은 이 원칙에 따라 디지털 코어·데이터 파운데이션·AI 활용의 3단계 레이어로 차세대 ERP '이노 ERP'를 구축했으며, 데이터 파운데이션 단계에서는 SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)를 기존 데이터브릭스와 제로카피 방식으로 연동하고 그 위에 쥴을 기본 탑재했다.

이어진 패널토의에는 국내 최초로 SAP 프리미엄 서플라이어 기반 S/4HANA 전환을 이끈 박준호 삼성전기 그룹장이 직접 참여했다. 그는 "데이터를 물리적으로 합치는 것 자체는 어렵지 않다. 어려운 건 각기 다른 생태계에 흩어져 있던 데이터를 화학적으로 결합하는 작업"이라며 재무·물동·MES·SCM 데이터를 단일 BW(비즈니스 웨어하우스)로 통합한 과정을 설명했다. 보안에 대해서는 "삼성SDS와 4년간 함께 작업하며 쌓은 보안 절차 경험이 이번 전환에 큰 도움이 됐다"고 밝혔으며, AI와 사람의 역할 분담에 대해서는 "결국 사람과 AI가 함께 일하는 '휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)'가 맞는 방향"이라며 "AI를 도입하기 전에 먼저 경쟁력 있는 프로세스를 갖추는 것이 순서"라고 조언했다.

"도구가 아닌 운영체계로서 AI 활용해야"

패널토의에 이어 하경남 부문장과 김지훈 본부장이 '실행하는 AI, 변화하는 기업'을 주제로 SAP의 전략을 재정리했다. 하경남 부문장은 전 세계 기업의 97%가 AI 프로젝트를 진행 중이지만 이를 뒷받침할 데이터 기반이 갖춰졌다고 답한 기업은 5%에 불과하다는 조사 결과를 인용하며 "지금 대부분의 기업에서 AI는 문서를 요약하거나 질문에 답하는 도구로 쓰이고 있지만, 이는 맥락을 모르고 예외 상황에 대응하지 못한다는 한계가 있다"며 "기업에 진짜 필요한 것은 답변을 잘하는 AI가 아니라 업무를 직접 수행하는 AI"라고 강조했다.

그는 자율형 기업이 갖춰야 할 다섯 가지 요건으로 ▲프로세스에서 정제된 데이터 ▲비즈니스 맥락 이해 ▲엔드투엔드 프로세스 연동 ▲예외 감지 및 처리 ▲거버넌스와 추적 가능성을 꼽았다. 이 다섯 요건은 앞서 벙커트 CRO가 소개한 쥴·오토노머스 스위트·비즈니스 AI 플랫폼의 3개 레이어에 각각 대응하는 것이라고 덧붙였다.

김지훈 본부장은 재무 결산 업무를 예로 들어 실제 데모를 보여줬다. 그는 "결산을 하는 이유는 결국 다음 달 실적을 빠르게 파악해 방향을 잡기 위함인데, 결과를 보는 데 5일에서 보름씩 걸리면 이미 늦은 대응이 된다"며 "AI 에이전트가 채권·채무 매칭, 미지급 비용 처리, 관계사 간 매출·매입 매칭 등을 자동으로 수행하면 이 기간을 크게 단축할 수 있다"고 말했다. 특히 원가 상승 원인을 추적하는 사례가 눈길을 끌었다. "한 제품의 원가율이 전월 대비 12%포인트 넘게 오른 원인을 AI가 추적한 결과, 지정학적 리스크로 해상 물류비가 급등했다는 사실을 단 몇 분 만에 확인한 경우도 있었다"며 "과거라면 여러 부서와 며칠에 걸쳐 소통해야 했을 일"이라고 설명했다.

두 사람은 SAP의 차별점으로 '45만 개의 테이블과 730만 개의 필드, 50년간 축적된 프로세스 지식'이 담긴 지식그래프, 그리고 엔트로픽·엔비디아·오픈AI·구글 등과 협력하는 개방형 생태계를 꼽았다. 사례로는 청바지 브랜드 리바이스를 들었다. "170년 역사의 리바이스는 기존 9개의 ERP 인스턴스를 하나의 SAP S/4HANA 단일 플랫폼으로 통합하고 1,000개 이상의 AI 에이전트를 도입해, 최대 5일 걸리던 도매 주문 처리를 20~30분으로 단축했다"는 것이다.

질의응답

이어진 질의응답에서는 비용, 플랫폼 차별성, 전환 과정의 현실적인 문제들을 둘러싼 질문이 오갔다. 주요 질의 및 답변 내용은 다음과 같다.

질문: 바이브 코딩이나 AI 에이전트 도입으로 ERP를 비롯한 SaaS의 필요성이 줄어들고 있다는 이야기가 나온다. 그런데 기존 이용료에 더해 자율형 기업 솔루션까지 도입하면 오히려 비용 부담이 늘어나는 것 아닌가.

답변(얀 벙커트 CRO): 바이브 코딩으로 소프트웨어를 빠르게 개발할 수는 있지만, 그 이면에는 업무가 실제로 어떻게 돌아가는지에 대한 전문성이 필요하다. 안정적인 프로세스 백본에 에이전트 레이어를 결합하는 것이 결국 더 효과적이다. 비용 문제에는 공감하며, 현재 가치 창출량에 비례해 선형적으로 과금되는 소비 기반(consumption-based) 요금 체계로 전환해 나가고 있다.

질문: 데이터브릭스, 스노우플레이크 등과의 협력이 잦은데, 이런 업체들도 저마다 "모든 데이터가 우리에게 있다"고 주장한다. SAP만의 실질적인 차별점은 무엇인가.

답변(얀 벙커트 CRO): 하나의 플랫폼만 쓰는 대기업은 오늘날 존재하지 않는다고 본다. 여러 플랫폼이 공존하는 것이 현실이다. 데이터브릭스·스노우플레이크 등 생태계 파트너와는 적정한 수준에서 데이터를 상호 공유하며, '에이전트 게이트웨이(Agent Gateway)'를 통해 이들 플랫폼의 에이전트가 거버넌스 체계 안에서 SAP 데이터나 기능에 접근할 수 있도록 지원한다. SAP 데이터 비중이 큰 프로세스는 데이터를 이동시키지 않고 그 자리에서 SAP 표준 에이전트로 처리하는 것이 유리하지만, 비SAP 데이터가 90% 이상인 워크로드라면 SAP 데이터 일부만 공유해 다른 플랫폼에서 처리하는 방식이 합리적이다.

질문(삼성전기 대상): 차세대 ERP 전환 프로젝트는 어느 정도 기간과 인력이 투입됐나.

답변(박준호 삼성전기 그룹장): 약 2년간 프로세스 표준화와 통합 작업을 선행한 뒤, 본 구축은 70명 규모로 7개월이 걸렸다. 과거 글로벌 ERP 프로젝트 대비 기간과 인력 모두 절반 수준으로 줄었다. 처음엔 기존 시스템에 AI 비용까지 추가되는 것에 의문이 들었지만, 몇 달의 시행착오 끝에 깨달은 것이 있다. UX(사용자 인터페이스) 영역은 AI로 상당 부분 대체 가능하다는 점이다. 결국 AI 투자는 프로세스 경쟁력을 통해 회사에 이익을 돌려주는 ROI 관점에서 봐야 한다.

질문(삼성전기 대상): 전 세계 공장 가동을 효율화하는 것이 목적이라면, 매출을 몇 % 늘리고 인력을 얼마나 감축하겠다는 구체적인 목표치가 있나.

답변(박준호 삼성전기 그룹장): 경영과 직결된 수치라 구체적으로 밝히긴 어렵다. 다만 최근 AI 관련 수요 증가로 회사 비즈니스 자체가 크게 늘어난 상황인데, 늘어난 업무량을 감당하는 데 AI가 핵심적인 역할을 할 것으로 본다. 목표는 결국 AI를 통해 업무 생산성과 효율성을 높여 인당 매출 생산량을 늘리는 것이다.

ERP 시대 이후의 SAP의 모습은?

이날 행사에서 정작 가장 곱씹을 만한 말은 화려한 신기술 소개가 아니라, 하경남 부문장이 세션을 마무리하며 던진 짧은 반문이었는지도 모른다. "이런 변화가 SAP에게 처음일까요?" 그는 수기와 엑셀로 운영되던 기업들을 ERP와 애플리케이션의 시대로 이끈 것이 50년 전 SAP였다는 사실을 상기시키며, "시스템이 기록하고 사람이 실행하던 시대에서, AI가 실행하고 사람이 판단하는 시대로. 기술은 달라졌지만 같은 전환이 다시 시작되고 있다"고 말했다.

결국 이날 행사가 반복해서 던진 질문은 하나였다. 바이브 코딩과 AI 에이전트로 누구나 도구를 직접 만들 수 있는 시대, ERP로 대표되던 기존 비즈니스 플랫폼은 어떻게 변화해야 하는가?

이에 대해 SAP는 자사에서 제공하는 '자율형 기업' 생태계가 이러한 고민을 해결할 수 있다고, 그리고 오랜 기간 시장에서 쌓은 경험과 노하우, 그리고 데이터가 이를 뒷받침한다고 강조한다. SAP의 이러한 비전이 향후 전개될 AI 중심 비즈니스 생태계에서 통할지 지켜볼 일이다.

IT동아 김영우 기자 (pengo@itdonga.com)