작년 이맘때쯤.. 회사 일은 재미도 없고 성장하는 느낌도 없고, 위에서는 답답하고 아래에서는 치이고... 출근길마다 언제까지 버텨야 하지?라는 생각만 들더라고요. 마침 셔류 몇 개 넣은 곳에서 면접 연락도 받았고 면접도 제법 잘 풀려서 결국 이직을 하게 됐습니다. 거기가 첫 회사기도 하고 5년을 다닌 거라 회사에 허물없이 지내는 몇몇 직원들이 있는데 그분들께 회사 탈출 소감으로 시원하게 절대 여기가 그립지 않을 것 같다는 둥, 다시 안 돌아올 거니까 다들 밖에서 보자는 둥 큰소리 쳤었는데... 인생은 생각보다 길고 사람 일은 생각보다 모르는 거더라고요.....ㅎㅎㅎㅎ 이직한 회사는 기대했던 것과 많이 달랐고 업무 방식도 문화도 저랑 맞지 않았습니다. 버텨보려고 꽤 노력했는데 결국 오래 가지 못했고 여러 우여곡절 끝에 이전 회사에서 다시 한번 같이 해보지 않겠냐는 연락을 받게 됐습니다. 그리고 다음 주부터 다시 출근합니다. 네. 제가 그렇게 큰소리치고 나왔던 바로 그 회사로요. 솔직히 조금 창피합니다. 분명 다신 안 돌아온다고 했던 사람인데 고작 얼마 지나지도 않아 다시 돌아가는 상황이니까요.. 그래도 막상 연락 주셨을 때 생각보다 많은 분들이 '돌아오는 거 환영한다', '밖에 나가봐야 우리 회사 장단점도 보이는 거지' 하고 말씀해주셔서 조금은 마음이 놓이네요... 가끔은 돌아오는 게 실패처럼 느껴지기도 하지만, 다시 받아준 회사도, 다시 돌아가기로 결정한 저도 나름의 용기가 필요한 일이 아닐까 싶습니다. 근데 출근 첫날 어떤 표정으로 인사해야 할지는 아직도 잘 모르겠네요ㅎㅎㅎㅎ "안녕하세요. 제가 돌아왔습니다." 이거 너무 뻔뻔한가요? 어떻게 마무리 지어야 할지 모르겠네요. 어려운 시기에 다들 노고가 많으십니다. 그럼에도 인생은 길고 사람 일은 어떻게 될지 모르는 거니까요! 남은 주말 잘 보내시길 바랍니다.

어릴 적 방학숙제로 『세상에서 가장 긴 이야기』를 읽은 적이 있습니다. 옛날 한 왕은 이야기를 무척 좋아했습니다. 그래서 자신에게 끝이 없는 가장 긴 이야기를 들려주는 사람에게는 큰 상을 내리겠다고 했습니다. 대신 이야기를 끝내버리면 벌을 주겠다고 했습니다. 주인공은 꾀를 내어 이야기를 시작합니다. 메뚜기 떼가 곡식 창고에 있는 곡식을 한 알씩 물고 나르는 이야기였습니다. 메뚜기는 셀 수 없이 많았고, 곡식 또한 셀 수 없이 많았습니다. "메뚜기 한 마리가 곡식 한 알을 물고 갔습니다." "그리고 또 다른 메뚜기 한 마리가 곡식 한 알을 물고 갔습니다." 이 이야기는 끝없이 반복됩니다. 어릴 적, 그저 왕의 욕심을 경계하라는 이야기라고 생각했습니다. 하지만, 사회생활을 하게 되면서 이 이야기가 조금 다르게 들리기 시작했습니다. 사회에도 메뚜기와 곡식이 존재합니다. 회의를 하나 끝내면 또 다른 회의가 생기고, 프로세스 하나를 정리하면 새로운 이슈가 생깁니다. 혁신이라는 이름으로, 핵심추진과제라는 이름으로, TF라는 이름으로 새로운 곡식들이 계속 쌓입니다. 처음에는 하나만 해결하면 끝날 줄 알았습니다. 프로세스를 개선하고 기준을 세우면 조금씩 편해질 줄 알았습니다. 조금만 더 고민하면, 조금만 더 참으면, 조금만 더 정리하면 언젠가는 이야기가 끝날 것이라고 믿었습니다. 하지만 곡식은 전혀 줄어들지 않았습니다. 오히려 메뚜기가 곡식을 나르는 속도보다 곡식이 쌓이는 속도가 더 빨랐습니다. 사람이 바뀌고, 조직이 바뀌고, 임원이 바뀌어도 근본적인 문제는 그대로인 채 또 다른 곡식들이 생겨났습니다. 그러다 문득 깨달았습니다. 세상에서 가장 긴 이야기가 긴 이유는 메뚜기가 부지런해서가 아니라, 누구도 이야기를 끝내려 하지 않기 때문이라는 것을. 돌이켜보면 헛똑똑이 역시 그 메뚜기 중 한마리였습니다. 언젠가는 정리될 것이라 생각했고, 내가 하나 더 들고 가면 좋아질 것이라 생각했습니다. 내가 조금 더 고민하면, 내가 조금 더 참으면, 내가 조금 더 책임지면, 언젠가는 이야기가 끝날 것이라고 믿었습니다. 하지만 세상에서 가장 긴 이야기는 그렇게 끝나지 않습니다. 메뚜기가 곡식을 물고 있는 한, 셀 수 없는 곡식은 계속 운반됩니다. 그리고 어느 순간 깨닫게 됩니다. 문제가 해결되지 않는 것이 아니라, 헛똑똑이가 계속 곡식을 물고 있었던 것이라고, 어쩌면 이야기를 끝내는 것은 누군가의 결정이 아닐지도 모릅니다. 임원진의 결정도, 사람을 교체하는 것도, 새로운 조직의 신설도 아닐 수 있습니다. 누구도 이야기를 끝내려 하지 않았고, 헛똑똑이 역시 예외는 아니었습니다. 세상에서 가장 긴 이야기를 멈추게 하는 것은, 메뚜기가 스스로 곡식을 내려놓기로 결정하는 순간인지도 모릅니다. 헛똑똑이의 인생도 비슷한 것 같습니다. 하나면 더 하면 끝날 것 같았고, 조금만 더 참으면 정리될 것 같았습니다. 하지만 어떤 이야기는 끝날 때까지 기다리는 것이 아니라, 내려놓아야만 비로소 끝나는 이야기도 있는 것 같습니다. 지금은 어쩌면, 오랫동안 당연하다고 생각하며 물고 있던 곡식을 잠시 내려놓고, 내가 왜 이 곡식을 나르고 있었는지 다시 물어봐야 할 시점인지도 모르겠습니다. 여러분은 혹시 지금 어떤 곡식을 물고 계신가요?

안녕하세요 편입하고나서 공학계열 품질쪽 회사에서 기술영업 직무로 2년차인 사회 초년생입니다 요즘 고민이 많아져 푸념할곳이 없어 글로 써보네요.. 20대 중반까지는 요리사로 일을 하다가 갑자기 무슨 바람이 들었는지 공대로 편입을 하고 취업까지 했네요 전혀 다른일을 하니까 아직도 설레면서도 재밌는 일인것 같습니다.. 하지만, 회사가 규모는 있지만 이 부서에 처음 입사한 이후로 선배가 금방 퇴사해서 지금까지 선임자가 없는 상태로 해쳐나가고 있는데.. 점점 지치는것 같습니다 퇴사를 하고 학교를 다닐때 하고싶었던 일을 다시 일년정도 공부해서 시작할지.. 아니면 이 일을 계속 하면서 이직준비를 해야할지 고민이네요 스물 아홉이라 적지도.. 많지도 않은 나이라 이젠 뒤쳐진다는 느낌이 좀 무섭게 다가와요 20대를 너무 일만하다가 끝난거같아 후회도 되네요 ㅋㅋㅋ 오늘 출근 안한 김에 집에서 쉬면서 많은 생각을 하고 있네요..ㅎㅎ 두서없는 글 읽어주셔서 감사합니다 응원해주시면 오늘부터 또 달려보겠습니다~

입사한지 1년도 안 됐는데 다른 부서 과장님과 사귀고 있는 것 같습니다. 기억을 더듬어 보자면 수습 종료 직후부터 였던 것 같고요. 본인들이 직접 이야기한 적은 없어도 사실상 티가 안날 수가 없어서 주변에서 이미 알음알음 눈치 챈 상황입니다. 저는 굳이 입밖으로 낸 적은 없다만 회사는 일하는 곳이고 연애는 회사 밖에서 하는 것이라는 생각이 꽤 강한 편인데ㅡ 특히 신입이면 업무를 익히고 회사 분위기를 파악하고 같이 일하는 사람들 성향을 알아가는 것만으로도 벅찰 시기라고 생각합니다. 그런데 입사한 지 얼마 되지 않은 시점에 사내연애를 시작했다는 게 사실 좋게 보이지 않네요. 물론 그걸로 제가 이래라 저래라 터치할 수 없는 부분이라고 생각은 하지만ㅡ 문제는 신입이 메일 참조를 빠뜨리거나 회의 일정을 놓치거나 업무 전달이 누락되거나 보고 내용이 빠지는 식의 실수가 잦은데, 원래 같았으면 그냥 신입이니까 그럴 수 있지 하고 넘어갔을 수도 있겠으나ㅡ 저도 모르게 연애하느라 정신이 팔린 건가 하는 생각을 먼저 하게 되더라고요. 그리고 자리를 자주 비우는 것도, 사내 메신저 창을 오래 띄워두는 것도 전부 사내연애로 연결지어서 의심할 수 밖에 없네요... 실수 자체에 대한 피드백은 계속 주고 있긴 한데, 사내연애에 대한 주의를 돌려서 넌지시 줄 경우에도 문제가 될 수 있을까요? 그냥 눈 딱 감고 계속 모르쇠 해야 하는 건지 어렵습니다. 많은 분들의 고견을 구합니다.

AX(AI 전환)라는 세련된 수사가 내 목덜미를 낚아챌 줄은 몰랐다. 상반기가 끝나자마자 내가 속했던 팀은 공중분해 되었고, 함께 땀 흘리던 동료들은 사방으로 파편처럼 흩어졌다. 효율이라는 미명 하에 자행된 정당한 축출이다. 내가 새로 당도한 곳은 생면부지의 유배지다. 그들의 화기애애한 소음 속에서, 나는 이방인을 넘어 즉각적으로 투명인간으로 박제되었다. 상황은 조용하고 잔인하게 흘러간다. 당분간 분위기나 보라는 새 팀장의 나태한 지시는 합법적인 방치다. 명확한 R&R이 없는 노동자는 모니터 앞에서 서서히 말라 죽어간다. 공유 메일에서의 누락은 서막에 불과했다. 점심시간 마지못해 던져지는 "같이 가실래요?"라는 적선 같은 제안은 모욕적이며, 식탁 위의 공기는 질식할 것 같다. 회사는 피를 묻히지 않는 영리한 방법을 택했다. 권고사직이라는 악역을 맡는 대신, 소외와 침묵이라는 가혹한 각본을 짜두고 우리더러 알아서 무대 뒤로 퇴장하라는 시그널이다. 인간의 존엄을 말려 죽이는 비열한 권고다. 지옥 같은 연명이냐, 얼어붙은 벌판으로의 탈출이냐. 당장 이 비열한 바닥을 걷어차고 나가기엔 바깥 취업 시장의 혹한이 두렵고, 이 악물고 버티자니 매일 아침 출근길이 도살장으로 끌려가는 가축의 심정이다. 동료 선후배들의 혜안을 구한다. 이 잔인한 다큐멘터리의 결말을 나는 어떻게 맺어야 하겠는가.

정말 답답해서 글을 씁니다. 경기도에서 편하게 일하다가 모든걸 정리했습니다. 어머니가 편찮으셔서..직장을 정리를 했죠 그러다가 대구로 이직을 하였는데 연봉도 5%다운 하였습니다. 근데 거기에 수습기간 90프로 적용해서 임금수준이 열악하게 다운되었습니다. 근데 업무강도가 낮/밤이 없어요.. 8시30분 출근 밤 10시정도 퇴근 거기에 주말근무.. 내가 선택한 길이지만.. 점점 후회가 되요.. 경기도에서 직장을 괜히 그만둔거같고.. 다시 경기도로 올라가야하나..대구에서 일하는게.. 점점 막막한거 같아요..

정치적 대립을 하려는건 아니고 이번 장윤기 사건 관련해 tf팀을 꾸려 경찰 쇄신을 한다고 하더라고요 혹시 tf팀 혹은 쇄신에 대해 긍정적이신 분이 있나 궁금해 글을 올려봅니다 다들 어떻게 생각하시는지요?

2년마다 협상하는데 제가 시장 조사하여 전달했던걸로 다른 브랜드에 맡겨 회사가 굉장한 수익을 얻었습니다. 물론 제가 딱히 한건 없고 처음 조사해서 전달드린 내용이라... 그리고 2년마다 연봉협상인데 신입이라, 대체적으로 연봉 협상은 평균 몇프로 또는 실수령 얼마 증가로 협상 많이 하시나요?

나는 배달의 민족과 국내 위시켓 공통점 나는 배민을 거의 안씀 가끔 쓸때는 어머니 음식 시킬때 지방 계셔서 하지만 아주 몇십년 맛집은 라이더 전화로 몇시쯤 000 설렁탕 찾아가서 어머니집 배달해라 곰곰히 생각해보면 유명 맛집은 배달앱 안써 특히 한식은 가서 먹어야 맛있지 시켜 먹는데는 잘 없고 맛도 없음 배달앱 전문 식당 ( 의자도 없고 배민 주문만 받는데 ) 여긴 특별히 맛이 없고 품질이 떨어짐 개발용역 중개플랫폼 잘 모르는 매니저들 고객 문의 받고 프로젝트 올려서 선무당이 프로젝트 올려놓음 결국 배민도 음식 등 품질 떨어지고 중개플랫폼도 품질 떨어져 헐값, 싸구려 어찌 보면 중개플랫폼 삥은 갈수록 더 뜯어, 개발사 이익은 더 떨어지고 거기 이용하는 종속 노동자 죽을맛이고 더구나 십년전에는 개별기업 네이버 광고도 했는데 어느 순간부터는 광고도 플랫폼이 다 장악 , 개별기업 광고 전쟁에서 묻힘 SW도 한국은 다들 인력파견 / 인력장사로 전락 할게 없고 재미도 없음 S대 컴공 친구도 SW 용역은 인력장사 … Saas도 요샌 AI 때문에 직접 구축 쪽으로 갈듯 참 척박한 SW 시장 HW는 요새 중국도 잘해 ODM/ OEM도 보면 국내 공장 오히려 중국 공장 보다 못함 한국은 월 만개 찍기도 힘듦 시장도 작고 인구도 작고 중국 보통 원 파스 10만개 찍는데 웬놈의 금형은 그리 자주 파는지 ? 일설엔 교도소에서 금형을 공짜로 정부 지원으로 파주고 , 자재는 유실만 없으면 정부보조금으로 사주고 환율 조작국 이라 ( 고정 ) 수출보조금 뭐 어떤 플라스틱은 쓰레기 녹여서 재활용 갈수록 힘든 한국 HW 스타트업들 해법은 고가품, 프리미엄 제품, made in korea 고부가가치 밖에 없을듯

오늘 주차장에서 직접 목격한 주차장 부당이용 사례입니다. 오늘 쉬는 날이여서 비도 엄청 내려서 와이프 직장 근처에 있는 건물로 태워다 주었습니다. (오후 출근인데 직원들끼리 점심 약속이 있어 해당 식당 건물로 태워다 줌. 참고로 와이프 회사 주차장이 협소해 주차 자리가 부족해서 차를 가지고 다닐 수 없는 상황 TMI) 여튼, 주차장에 잘도착해서 우산을 챙겨주고 시간이 조금 남았다고 해서 차에서 같이 기달리고 있었음. 차 왼쪽에 흰색승용차가 시동을 켠채 주차해 있어서 뭐 하시나보다 하고 있었는데 한 2분 정도 지났을까 해당 차량이 출차를 하기위해 차단기가 있는 1층으로 내려갔음 (해당 주차장은 무인차단기가 있는 주차장으로 1층에서 2층으로 오는 중간에 차단기가 있는 주차장임) 그런데 1층으로 내려간 차량이 다시 후진으로 어렵게 몇번에 걸쳐 올라오는 것을 목격하게 됨. 이걸 목격하게 된게 내 차량을 주차한 곳이 1층 차단기가 있는 곳을 정면으로 바라보고 있었음. 순간 아 뭐지?! 싶었는데 뭔가 있구나 싶었음. 그러다 와이프는 점심먹으로 가고 난 집으로 올 생각이었는데 아까 그 차량 왜 그랬을까? 생각하다 후진해서 3층으로 가보니 이젠 주차하고 차량에 사람이 없었음. 순간, 아~ 돈 안 낼려고 저렇게 한거구나!! 싶었음. 제가 진짜 뭐 큰 사고 아니면 운전하면서 본 교통법규 위반이나 이런건 신고 안하는데 이건 아니다 싶었음. 100프로 의도하고 주차비를 내지 않기 위해 차단기까지 내려갔다가 다시 후진해서 주차를 하는 모습을 보니 진짜 저사람도 사회의 일원인데 아무렇지도 않게 범죄를 저지르는구나해서 주차장 관리업체에 해당 차량을 신고하였습니다. 상담원과 얘길 들어보니 무료회차(10분)는 아니고 최소금액인 500원 결제 후 차단기가 열린 상태에서 후진으로 들어간 경우였습니다. 버젓히 후진해서 주차하고 이따 저녁에는 정산차량으로 인식되어 출차하려는 속셈이었겠죠. 얼마나 많은 날과 금액을 지불하지 않고 주차를 해왔을까요. 진짜 이런 사람들 심리는 뭘까요? 자기는 돈 안내도 당연하다고 생각하는 걸까요? 입장 바꿔서 생각해보면 이러면 안되지 않나요? 이럼 못된 사람들 보면 한숨만 나오고 화도 납니다. 여러분 생각은 어떠신지 궁금한 마음에 글 올려봅니다. 감사합니다.

이직한지 얼마 안 됐습니다. 여긴 규모가 아주 작아서 경영지원팀이나 인사팀이 따로 없고 대표님이 직접 이체하고 급여명세서를 보내주더라고요. 저흰 매월 10일이 급여일이라, 지난 달에 처음으로 급여명세서를 메일로 받았는데 거기에 대표님이 앞으로 잘 해보자, 이렇게 인연이 닿아 반갑다는 식의 멘트를 적어주셨길래 저도 짧게 감사의 인사를 남겼습니다. 그리고 저에겐 어제가 두 번째 급여일이었는데 어제 아침에 급여명세서 확인해 보니 또 대표님이 이런 저런 사담을 적어두셨더라고요. 근데 그냥 한 달이 빠르게 지나갔다, 한 달간 고생 많았다, 적응 잘해줘서 고맙다 이런 내용이고 제가 판단하기에 지난 번과 다르게 딱히 답장을 해야 하는 내용까진 아닌 것 같아서 답장하진 않았습니다. 애초에 급여명세서기도 했고요.. 그러고 퇴근 시간 다 돼서 하나둘 퇴근하고 사무실에 대표님이랑 저만 남아있었는데 제가 퇴근 인사드리러 가니까 대표님께서 급여명세서를 보내줬으면 잘 받았다, 감사하다는 인사 정도는 해야 하는 거 아니냐 하시더라고요. 저를 포함해 몇몇이 답장을 안 했는데 그게 서운하다는 취지로 말씀을 하시는데 이런 얘기는 처음이라 당황스럽더라고요, 월급은 근로의 대가로 받는 거지 선물이나 용돈의 개념이 아니지 않..나요..? 대표님이 나이가 많으신 것도 아니고 40대 중반이신데.. 제가 MZ스러운 생각을 하는 건지 궁금해서 글 올립니다. 어제 일인데 아직까지 생각나서 마음이 거시기 하네요..

4시 이후에 커피 금지했다는 회사 글 읽었는데 우리회사 자유롭게 먹게 해주는게 새삼 감사하네요 ㅋㅋ 금욜이라 저녁 잠 걱정도 없으니 4시 넘은 지금 맛난 커피 마시렵니다!! ㅎㅎ 다뉴브 밀라노 커피머신 커피맛 좋아요

내가 이상한가? 나만 쫌생인가? 너무 답답한데 다들 아무렇지 않아해서 나만 이상한가 싶어 글 씁니다. 이번에 전사 상반기 성과 보고하면서 우리 팀이 역대급 실적 찍었다고 고무적인 분위기로 보고가 끝났습니다. 근데 솔직히 말하면 그 프로젝트 제가 다 야근해가면서 주도해서 한 거거든요? 손 가는 일들이 너무 많아서 AI 활용해서 내부 프로그램 하나 만들었고 그거 활용해서 대박 실적 터진 거였는데 다른 팀원들은 솔직히 그냥 제가 부탁드리는 베이스들만 도움 주셨습니다. 그래서 솔직히 내심 기대했습니다. 전사 보고 때 제 이름이 언급될 줄 알았거든요. 사실 그렇잖아요. 저만 그래요? 낮에는 업무 쳐내느라 바쁘니까 야근해가면서 어떻게든 AX 해보려고 만들어낸건데. 근데 오늘 팀장님이 전사 발표하시는데 제 이름 단 한마디도 언급을 안하시네요. 내내 "우리 팀"이 다 같이 고생했다고, 우리 팀이 다 함께 이뤄낸 성과라고 뭉뚱그려 발표하시니까 사람들이 다 박수치고 ㅇㅇ팀 최고! ㅇㅇㅇ(팀장님 이름) 만세! 하는데 진짜 뭐지 싶었어요. 우리팀 다른 사람들도 신나있고 저만 기분이 나쁜 상태였어요. 제 피땀 눈물 들어간 프로그램 덕에 잘 된 거잔하요. 거기에 팀이 숟가락 개 크게 얹은 거잖아요. 너무 서운해서 퇴근하고 친한 동기랑 한 잔 하면서 말했더니 동기가 그러대요. 원래 회사 생활이 다 그렇다. 어차피 팀장이 보고할 땐 팀 성과로 들어가는 거다. 개인 이름 다 박아주면 조직이 어떻게 돌아가겠냐. 이해는 하는데, 그냥 특히 누구누구가 이런 걸 만들어준 덕에 팀원들이 더 큰 성과를 낼 수 있었다 이 정도로 해도 되잖아요. 저만 그냥 쫌생이인 걸까요? 제가 만든 걸 다들 잘 써주고 성과도 잘 나와서 엄청 신나있었는데 어제 그렇게 되고나서부터 의욕 뚝 떨어져서 언제 퇴근하지 시계만 보고 있어요 진짜 하기 싫다..

2026년 6월 18일(목) 진행된 SAP Clean Core Council 2026 세미나 내용입니다. Clean Core 가 대두되고 있는 중요한 키워드라 온라인 세션 자료들을 정리하여 공유 드리고자 합니다. Clean Core Journey with AI & Extensibility 1. 요약 SAP 고객은 시스템 업그레이드 시 발생하는 충돌/복구 작업을 최소화하고, AI/클라우드 서비스를 신속히 도입하기 위해 Clean Core 방식을 점점 더 요구하고 있습니다. Clean Core는 SAP 표준에 직접 손을 대는 전통적인 커스터마이징을 지양하고, SAP가 제공하는 공개 API와 클라우드 확장성을 활용하도록 유도합니다. 이를 통해 업그레이드 비용과 시간을 절감하고, 총소유비용(TCO)을 낮추며, AI/자동화 기능을 빠르게 적용할 수 있습니다. 2. Clean Core를 요구하는 주요 이유 주요 원인 구체적인 영향 SAP 객체와의 강한 결합 업그레이드 시 SPAU/SPDD 충돌이 빈번히 발생하고, 수동으로 해결해야 함 S/4HANA 빠른 진화 패치·서비스 팩 적용 시 커스터마이징 코드가 깨질 위험이 커짐 업그레이드 미실시 보안·지원이 중단되고, 클라우드 전환이 어려워짐 대규모 회귀 테스트 프로젝트 일정·비용이 크게 늘어남 기술 부채 누적 시스템 복잡도가 상승하고 유지보수 비용이 급증 Compatibility Pack(2026‑05) 종료 기존 레거시 기능이 사라져 재개발이 필요 클라우드 마이그레이션 장애 레거시 확장으로 퍼블릭 클라우드 전환이 어려워짐 3. 확장성 모델 S/4HANA Public Cloud S/4HANA Public Cloud는 이미 100 % Clean Core 구조를 갖추고 있습니다. 시스템은 3 개월마다 새로운 기능이 추가되는 방식으로 자동 업그레이드되며, 고객께서는 최소 6 개월마다 강제 업그레이드를 진행하셔야 합니다. 운영 인프라는 SAP가 직접 SaaS 형태로 제공하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 Key User Extensibility(키 사용자 확장성) 기능은 그대로 제공됩니다. 사용자는 다음과 같은 작업을 수행하실 수 있습니다. 화면에 필드 추가 간단한 사용자 정의 로직 구현(예: BAdI 대체, 이벤트 핸들러) 메일 템플릿 및 워크플로우 커스텀 이러한 확장은 표준 코어를 건드리지 않으며, SAP가 정의한 Released API 또는 Extension Point 만을 활용합니다. ABAP Cloud (Classic ABAP 대비) ABAP Cloud는 기존 클래식 ABAP과는 다른 개발 패러다임을 제공합니다. 가장 큰 특징은 업그레이드 영향을 받지 않는 신규 개발 방법론이라는 점입니다. RAP(RESTful ABAP Programming) 모델을 기본으로 사용합니다. 개발자는 반드시 Released API만을 호출할 수 있습니다. 표준 테이블을 직접 SELECT하거나 INSERT하는 경우 컴파일 단계에서 오류가 발생합니다. 즉, 코드 수준에서 Clean Core가 엄격히 강제되어 향후 S/4HANA 업그레이드 시 충돌 위험이 원천 차단됩니다. 3.1 기본 구분 – On-stack(In-App) vs Side-by-Side(BTP) 구분 On-stack(In-App) Side-by-Side(BTP) 주된 목적 SAP 핵심 데이터·프로세스에 직접적인 확장 독립적인 애플리케이션·외부 시스템 연동 트랜잭션 처리 S/4HANA와 동일한 LUW(논리적 작업 단위) 별도 트랜잭션, API·이벤트 기반(비동기) 수명 주기 S/4HANA 업그레이드와 동기화 자체 배포·업데이트 주기(독립) 개발 환경 저코드/노코드(Key User 도구, SAP Build)·프로코드 ABAP Cloud·클래식 ABAP(프라이빗) 저코드/노코드(SAP Build)·프로코드 CAP, RAP, Java, JavaScript, Python 등 데이터베이스 SAP HANA (핵심) SAP HANA Cloud, PostgreSQL, SQLite(개발용) 등 다양한 PaaS DB 런타임 ABAP Environment ABAP Environment + Cloud Foundry/Kyma(Neo 종료 2028) UI 기술 SAP Fiori, SAPUI5 SAP Fiori, SAPUI5, React, Angular, Vue 등 데이터 접근 로컬 API(CDS, BAPI 등) 직접 호출 원격 API(OData, REST, SOAP, Delta Sharing) 주 사용 대상 내부 사용자 파트너·고객 등 외부 사용자도 손쉽게 지원 보안·인증 기존 S/4HANA 역할·권한 객체 활용 BTP ID·권한 관리와 외부 연동 가능 성능 DB 직접 접근 → 지연 최소 네트워크 오버헤드 존재 → 비동기 설계 권장 3.2 ProCode비교 항목 클래식 ABAP(온‑프레미스/프라이빗) ABAP Cloud‑온‑스택 ABAP Cloud‑BTP CAP·BYOL(BTP 런타임) 주 환경 ECC / S/4HANA 온‑프레미스/프라이빗 클라우드 S/4HANA Cloud (Public·Private) SAP BTP ABAP Environment (SaaS) SAP BTP Cloud Foundry·Kyma 등 언어 ABAP Cloud‑Optimized ABAP (BadI 포함) Cloud‑Optimized ABAP Java·Node.js·Python 등 툴 SE80/SE37/SE24, Eclipse ADT, Fiori UI, RAP, Key User 도구 Eclipse ADT, BAS, RAP + Key User 도구 Business Application Studio·VS Code BAS·VS Code 확장 스타일 직접 DB 객체 수정·Enhancement → 결합도 강함 In‑App 개발 – 로컬 API 활용 → 결합도 낮음 Remote API 전용 – 이벤트 기반 → 결합도 가장 낮음 Open‑Source 언어 기반 마이크로서비스 핵심 장점 DB 직접 접근·풍부한 기능 핵심 성능·통합 권한 관리 독립적 배포·클라우드 스케일링·AI 통합 용이 빠른 개발·언어 다양성·클라우드 네이티브 제한점 업그레이드 시 충돌·기술 부채 증가 일부 기능 차이·대규모 실시간 부하에 제한 있음 네트워크 지연·핵심 로직 비동기 설계 필요 원격 API 설계 필요·핵심 객체와 직접 연동 어려움 4. Clean Core 확장성 모델 4.1 Tier 개념 (구버전) Tier 1 – Cloud Extensibility 신규 앱·확장은 기본적으로 ABAP Cloud 기반을 요구합니다. 클래식 ABAP 사용이 불가능합니다. Tier 2 – Cloud API Enablement 온‑프레미스·프라이빗에서도 Tier 1을 적용할 수 있도록 SAP 표준 API 가 부족한 경우 Z‑객체로 래핑(후에 공식 API 로 교체)합니다. Tier 3 – Classic ABAP Extensions 기존에 존재하던 전통적인 커스터마이징 방식입니다. 가능한 한 폐기·전환·갱신 해야 합니다. 4.2 Level 개념 (현행) Level 정의 사용 예시 A – Released API SAP가 공식적으로 공개한 로컬·원격 API(안정성 보장). 최신 버전에서도 거의 변경되지 않음. Business Accelerator Hub에 있는 OData / CDS API B – Classic API 공식 발표는 없지만 다수 고객이 사용하고 있으며, 변경 로그를 통해 위험성을 추적할 수 있는 API. BAdI, Classic User‑Exit, BAPI 등 C – Internal 공개되지 않은 내부 객체. 변경 로그를 검토하고 대체 가능한 공개 API 가 없을 경우에만 사용. 내부 테이블/뷰에 직접 접근 D – Not Recommended 사용이 명시적으로 금지된 객체(예: 직접 테이블 구조 변경, Implicit Enhancement). 절대 사용을 금합니다. 4.3 업그레이드 영향 검토) 최신 Simplification DB 를 SAP For Me → CCMSIDB 에서 다운로드합니다. SYCM 트랜잭션으로 ZIP 파일을 임포트합니다. 대상 릴리즈(예: 2025 SPS03 → Core 109) 에 대해 영향받는 객체(함수·클래스·인터페이스·CDS 등)를 확인합니다. ALV 레이아웃에 “SAP Internal name”, “Release From” 컬럼을 추가하면 어느 시점부터 영향을 받는지 한눈에 파악할 수 있습니다. 5. Clean Core 진단 – ATC 활용 ATC(ABAP Test Cockpit) 에서 Clean Core Check Variant(노트 3627152)을 활성화합니다. ATC 결과는 다음과 같이 구분됩니다 ATC Priority Level (Clean Core) 의미 1 (Error) D 즉시 수정 필요 (사용 금지 객체) 2 (Warning) C 가능한 경우 다른 API 로 교체 권고 3 (Info) B 현재는 허용되지만 차후 변동 가능성 존재 ABAP For Cloud Development 로 작성된 코드는 자동으로 Level A 로 인식돼 ATC 에 포함되지 않습니다. 5.1 관리·거버넌스 패키지별(예: CBO 패키지) 정기 ATC 실행 → Cloud ALM Dashboard 에서 추세를 분석합니다. CTS 전송 전 ATC 결과를 검증하도록 정책을 적용합니다. 필요 시 코드 취약점 분석 도구와 연동해 보안까지 한 번에 관리합니다. 5.2 Remembrance 예시 PERFORM 호출은 Level D 로 표시됩니다. 해당 서브루틴을 로컬 함수 모듈이나 메서드로 복제하고 직접 호출하도록 변경합니다. 특정 클래스/함수가 삭제된 경우 노트에 제시된 후속 객체(successor) 를 찾아 코드 교체합니다. 대체 가능한 API 가 존재하지 않을 경우 해당 로직을 별도 사이드‑바이‑사이드 서비스로 옮겨 Clean Core 를 유지합니다. 6. AI‑지원 개발 – SAP Joule & Agentic 기능 기능 현재 제공 여부 향후 로드맵 코드 자동 완성(예측) ABAP Cloud 내 제공 – 단위 테스트 자동 생성(ABAP & CDS) 제공 – 코드 설명·ATC Fix 제안 제공 – Extensibility Assistant (영문) Public S/4HANA 에서 제공 2027년 다국어 지원 예정 RAP‑Model‑Driven Joule Integration 2026 Q3 예정 – AI 기반 Clean Core 자동 리팩터링 2027년 예정 – CDS 분석 모델 자동 생성(기본·확장) 2027년 예정 – ABAP AI Explain (Function Group / Behavior Definition / Vulnerability Analyzer) 2027년 예정 – MCP(다중 코드 검색) 도구 2027년 예정 – Agentic 대규모 코드 변환 & Clean Core 실행 파이프라인 2026 Q2–Q4 단계적 출시 – 활용 예시 (한국어/영어 자연어 입력) “고객 주문 화면에 ‘우선 배송’ 체크박스를 추가하고 OData API 를 활성화해 주세요.” → Joule 이 자동으로 UI 필드와 OData 엔드포인트를 생성합니다. “현재 프로젝트에서 사용 중인 BADi 목록과 대체 가능한 공개 API 를 알려 주세요.” → AI 가 BadI 를 찾아보고, 동일 기능을 제공하는 Released API 를 추천합니다. “새로운 엔터프라이즈 애플리케이션에 필요한 RAP 엔드포인트와 검증 로직을 코드로 만들어 주세요.” → RAP 기반 서비스와 기본 단위 테스트까지 자동 생성됩니다. 향후 Agentic 파이프라인은 대규모 레거시 코드 자동 변환, Clean Core 준수 자동 검사, AI 기반 리팩터링 제안 등을 제공하여 전환 비용을 크게 낮출 것으로 기대되고 있습니다. 7. 로드맵 요약 (2026‑2027) 2026 Q2–Q4 : Agentic 기반 IDE(IDEA/Eclipse/VS Code) 경험 제공 → 주요 LLM(Microsoft, Amazon, Google, Anthropic) 연동 2027년 전체 : AI‑지원 Clean Core 자동 리팩터링 도구 완전 출시, CDS 분석 모델 자동 생성 기능 제공 지속적인 SAP Build 저코드/노코드 스위트 AI 강화 (Public·Private 모두) 8. 결론 Clean Core 로의 전환은 단순히 “커스터마이징을 금지”하는 것이 아니라, 업그레이드 안정성 확보, 기술 부채 해소, 그리고 AI·클라우드 혁신을 빠르게 도입하기 위한 전략적 선택입니다. 1) 온‑스택과 사이드‑바이‑사이드 확장성을 상황에 맞게 조합하시고, 가능한 한 Level A/B 공개 API 를 활용 2) 정기적인 ATC 기반 Clean Core 진단과 Simplification DB 검토로 사전 위험을 차단 3) 최신 AI‑지원 개발 도구(SAP Joule, Agentic)를 도입하시면 코드 품질과 생산성을 동시에 끌어올릴 수 있음 위 원칙을 체계적으로 적용하신다면 기존 레거시 시스템에서도 최소한의 리스크로 최신 SAP 기능과 AI 서비스를 도입가능

AI와 SAP의 새로운 만남 발표자: Mock Seng (SAP Singapore, Enterprise Architect) - AI 시대에 Clean Core가 왜 본질적으로 중요한지를 고객 사례 중심으로 풀어냄. 현재 디지털 혁신이 급속히 진행되는 시점에서 경영진은 AI를 즉시 업무에 적용하고 싶어합니다. 그러나 기존 SAP 시스템(특히 ECC 6, S/4HANA)위에 단순히 AI 레이어만 얹는 것으로는 근본적인 변화를 기대하기 어렵습니다. 전통적인 SAP 아키텍처는 데이터가 분산되고, 맞춤화가 깊으며, 배치‑기반 통합이 주류를 이루고 있기 때문에 AI가 요구하는 실시간, 유연, 통합된 환경과 큰 격차가 존재합니다. 따라서 AI를 진정으로 활용하려면“AI on top of SAP”를 넘어 “AI inside SAPprocesses”로 전환하는 전략이 필요합니다. 본론 1. 전통 아키텍처와 AI 요구사항 간의불일치 강연자는 다섯 가지 주요 불일치를 강조합니다. - 데이터 통합 부재 – 전통 시스템은 트랜잭션, 히스토리, 운영 신호가 각각 다른 저장소에 흩어져있어 AI가 필요로 하는 ‘통합된’ 데이터셋을 만들기 어렵습니다. - 과도한 맞춤화 – 고객별 맞춤 기능이 복잡하게 얽히면 새로운 AI 기능을 도입하거나확장하는 데 비용, 시간이 급증합니다. - 비즈니스 컨텍스트 부족 – AI는 데이터 자체는 잘 처리하지만, 데이터 뒤에 숨은 복잡한 비즈니스 규칙이나 연결성을 스스로 이해하지 못합니다. - 실시간 연계 한계 – AI는 이벤트‑드리븐 방식의 ‘느슨한’ 통합을 선호하지만, 기존 ERP는 배치 혹은 포인트‑투‑포인트방식에 의존합니다. - 수동, 자동 프로세스 혼재 – 엑셀, 전화, 채팅 등 인간이개입하는 절차가 여전히 존재하면 AI가 전반적인 프로세스를 자동화하기 어려워집니다. 이러한 격차를 해소하지 않으면 AI 도입효과는 표면에 머무르고, 실제 비즈니스 가치는 제한적일 수밖에 없습니다. 2. ‘Clean Core’ 원칙 – 지속 가능한 AI 환경의초석 연사는 5 Clean Core 원칙을 제시합니다. 이는 SAP 환경을 AI‑친화적으로 만들기보다 건전한 코어를 유지함으로써 장기적인 혁신을 가능하게 하는 설계 지침입니다. - 운영 – 운영 효율성을 높이고, 거버넌스를 통해 코어와 확장성을 지속적으로모니터링합니다. - 데이터 – 최신 표준에 맞춘 데이터 관리로 일관성과 품질을 확보하고, 예측, 분석에필요한 기반을 마련합니다. - 프로세스 – 프로세스 표준화를 통해 비즈니스 성과를 극대화하고, 불필요한수작업을 최소화합니다. - 통합 – 안정적이며 유연한 통합 구조를 구축해 시스템 간 데이터 흐름을 원활하게 합니다. - 확장성 – 표준 코어와 확장 모듈을 명확히 구분해 유지보수 비용을 낮추고 업그레이드 주기를 단축합니다. ‘Clean Core’를 실천하면 AI가 필요로 하는 통합 데이터, 실시간 연계, 확장 가능한 구조를 자연스럽게 갖출 수있습니다. 3.AI 전략 로드맵 – 비즈니스와 기술의 균형잡기 AI를 성공적으로 정착시키기 위해서는 비즈니스 우선순위와기술 구현 가능성을 동시에 고려한 로드맵이 필요합니다. - 현황 분석 – 현재 SAP landscape와 비즈니스 프로세스를 진단하고, AI 적용이 가장 큰 가치를 창출할 영역(예: Procure‑to‑Pay, Finance 등)을 선정합니다. - 데이터 정제 및 통합 – 데이터 레이크 혹은 SAP DataWarehouse Cloud 등을 활용해 분산 데이터를 하나로 모으고, 품질 관리를 체계화합니다. - AI 파일럿 구축 – 저코드툴인 Joule Studio를 이용해 초기 AI 에이전트를빠르게 프로토타이핑하고, A2A(애플리케이션‑투‑애플리케이션) 인터페이스로 기존SAP 모듈과 연결합니다. - 거버넌스, 컴플라이언스 설계 – AI 에이전트가 수행하는 의사결정에 대한 투명성, 추적성, 규제 준수를 확보하는 프레임워크를 미리 구축합니다. - 점진적 확장 – 파일럿 성공 사례를 기반으로 프로‑코드 에이전트를 개발하고, 전사적 ‘Autonomous Suite’(Finance, Procurement, HCM 등)로 확대합니다. 이러한 단계적 접근은 급격한 변화를 억제하면서도 지속적인 혁신 여지를 남깁니다. 4.Autonomous Enterprise와 AI Golden Path 연사는 Autonomous Enterprise 모델을 제시합니다. 여기서는 사람은 방향을 제시하고, 디지털어시스턴트가 조율하며, AI 에이전트가 실제 작업을 실행합니다. 가장대표적인 사례는 Autonomous Procure‑to‑Pay이며, 구매 요청 자동 최적화, 계약 관리 자동화, 인보이스 검증, 지출 예측 등이 에이전트에 의해 수행됩니다. ‘AI Golden Path’는 이러한 자율 운영을 실현하기 위한 아키텍처 가이드라인입니다. 핵심 요소는 다음과 같습니다. - A2A, MCP 기반 상호 운용성 – 시스템 간 데이터 교환을 표준화하고, 유연성을확보합니다. - Joule Studio를 통한 저코드 에이전트 개발 – 비즈니스 사용자가 빠르게 프로토타입을만들 수 있습니다. - 프로‑코드 에이전트를 SAPBTP 위에 배치 – 복잡한 로직도 안정적으로 운영할 수 있습니다. - 양방향 통신을 통한 실시간 데이터 교환 – AI와 ERP가 실시간으로 상호작용합니다. Golden Path를 따르면 복잡한 시스템 간 연결 고리를 최소화하고, 에이전트 관리, 배포, 모니터링을 일원화할 수 있습니다. 5. 도구와 원칙의 결합 – Agent‑led Toolchain ‘Architecture withouttooling causes fracture’, ‘Toolingwithout principles has no grounding’이라는 두 경고문이 강조하듯, 툴체인과 원칙은 서로 보완해야 합니다. - 툴체인 – SAP BTP, SAP DDA, LeanIX, Signavio,Cloud ALM 등으로 구성된 전체 개발, 운영 파이프라인이 제공됩니다. - 원칙 – 앞서 소개한 5 Clean Core 원칙이 툴체인의설계, 운영 기준이 됩니다. 두 요소가 결합될 때만 시스템 파편화를 방지하고 지속 가능한 AI 적용 환경을 구축할 수 있습니다. 6.SAP이 제공하는 지원 포트폴리오 연사는 SAP 자체가 ‘Clean Core Journey’를 지원하는 다양한 서비스와 솔루션을 소개합니다. - RISE with SAP Methodology – 클라우드전환과 혁신 프로젝트를 일괄 지원합니다. - AI Golden Path & Agent‑led Toolchain – 설계, 구현, 운영 전 과정을표준화합니다. - Data Volume Management & Process InsightsDiscovery – 데이터 정제와 프로세스 가시화를 제공합니다. - Joule for Developer / Consultant – 저, 고코드개발자를 위한 통합 개발 환경을 제공합니다. 이러한 에코시스템을 적극 활용하면 기업 내부에서 별도로 구축해야 할 비용과 위험을크게 줄일 수 있습니다. 결론 – 성공적인 AI‑기반 SAP 전환을 위한 핵심 인사이트 1️. 데이터 통합이 전제조건 – AI는 통합된 고품질 데이터를 전제로 하므로, 데이터 레이크 혹은 클라우드 데이터 웨어하우스에 대한 투자가 필수입니다. 2️. Clean Core 원칙으로 아키텍처 재설계 – 운영, 데이터, 프로세스, 통합, 확장성 다섯 축을 균형 있게 관리하면 기존 맞춤화의 복잡성을 낮추고 AI도입 비용을 최소화할 수 있습니다. 3. 단계적 로드맵과 파일럿 검증 – 저코드 툴인 Joule Studio로 빠르게 파일럿을 구축하고 거버넌스, 컴플라이언스를 동시에설계함으로써 위험을 조기에 발견하고 고도화할 수 있습니다. 4️.Autonomous Enterprise는 조직 문화와 기술 모두를 요구 – 사람은 ‘디렉터’, 어시스턴트는 ‘코디네이터’, 에이전트는 ‘실행자’라는 새로운 역할 모델을 명확히 하고, 이를지원하는 거버넌스 구조를 확립해야 합니다. 5️.AI Golden Path와 Agent‑led Toolchain의 일관된 적용 – 표준 아키텍처 가이드와 도구 체인을 동시에 활용하면 시스템 파편화(Fracture)를 방지하고장기적인 확장성을 확보할 수 있습니다. 결국 AI 시대에 SAP 환경을 성공적으로 전환하려면 ‘기술’보다 ‘전략과 원칙’에 더 많은 무게를 두어야 합니다. SAP가 제공하는 풍부한 클라우드, AI, 툴 체인을 활용하면서Clean Core 원칙을 중심으로아키텍처를 재정비한다면, 기업은 ‘AI on top of SAP’를넘어 ‘SAP 안에서 스스로 학습, 진화하는 Autonomous Enterprise’를 현실화할 수 있을 것입니다.