Transformation in the age of AI 컨퍼런스

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.