SAP NOW AI Tour 2026 Korea, 현장에서 확인한 자율형 기업

안녕하세요, Rabbit입니다! 🐰

작년 이맘때도 같은 자리였습니다. 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스, SAP NOW AI Tour Korea. 작년 키노트의 주인공이 AI 비서 Joule(쥴) 하나였다면, 올해는 그 쥴을 포함한 훨씬 큰 그림이 무대에 올라왔습니다. SAP가 이번에 던진 이름은 자율형 기업(Autonomous Enterprise)입니다.

그림 1. SAP NOW AI Tour Korea 2026 현장. 무대 세 개를 채운 화면 모두 같은 문구를 가리키고 있었습니다.

키노트가 던진 이름, 자율형 기업

이번 키노트는 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 및 비즈니스 AI 부문을 총괄하는 임원이 맡았습니다. 그가 던진 메시지는 명확했습니다. AI를 단순한 보조 도구로 쓰는 것과, 실제 업무를 움직이는 운영 방식으로 쓰는 것은 다르다는 것. 사람이 중요한 판단을 내리고 AI가 그 결정에 따라 후속 업무를 실행하는 구조, SAP는 이를 자율형 기업이라 불렀습니다.

설명 방식이 인상적이었습니다. 반품 주문을 예로 들었는데, 쥴이 고객별 반품 내역과 비용, 과거 반품 사유를 분석해 담당자에게 보여주면 사람이 승인 여부만 결정합니다. 승인 이후 서류 작성, 환불 안내, 제품 회수, 교환품 출하 같은 후속 절차는 AI 에이전트가 이어받아 처리합니다. 사람은 판단에, AI는 실행에 집중하는 그림입니다.

이 구조를 뒷받침하는 세 개의 레이어도 함께 소개됐습니다.

• 쥴(Joule) — 사용자가 자연어로 질문하고 업무를 시작하는 단일 관문
• 자율형 스위트(Autonomous Suite) — 재무·공급망·조달·인사·고객경험 등 실제 업무를 실행하는 에이전트·앱·데이터 계층
• 비즈니스 AI 플랫폼(Business AI Platform) — 데이터와 AI 모델, 접근 권한을 관리하는 기반

재무나 구매 같은 개별 부서의 반복 업무에서 시작해, 여러 부서를 넘나드는 업무까지 이 구조로 이어가겠다는 게 SAP의 그림입니다.

전제조건, 화려함 뒤에 놓인 숙제

여기서 SAP가 강조한 대목이 눈에 띄었습니다. 범용 AI 모델의 성능만으로는 기업 업무를 자동화하기 어렵다는 것입니다. AI가 실제로 판단하고 실행하려면, 그 판단의 근거가 되는 정제된 데이터와 비즈니스 맥락, 그리고 거버넌스가 먼저 연결돼 있어야 한다는 설명이었습니다.

이어진 세션에서는 이 지점을 더 구체적으로 짚었습니다. 일반 거대언어모델만으로는 조직 구조나 업무 규칙, 승인 절차, 의사결정 기준까지 파악하기 어렵다는 겁니다. AI가 어떤 데이터를 썼고 어떤 업무를 수행했는지 확인하고 통제할 수 있어야 한다는 거버넌스 이야기도 이어졌습니다. 모든 판단을 AI에 맡기는 완전 자동화가 아니라, 반복 업무는 AI가 처리하되 예외 상황은 사람에게 넘기는 구조가 맞다는 선을 분명히 그었습니다.

⚠️ 주의: 이 구조가 작동하려면 결국 시스템에 쌓인 데이터가 정리돼 있어야 합니다. 작년 트랙에서 반복됐던 클린코어(Clean Core) 이야기가, 이름을 바꾼 올해 키노트에서도 같은 무게로 다시 등장한 셈입니다.

숫자가 스스로 설명하기 시작했다, 현대오토에버

이론이 아니라 실제로 뭐가 달라지는지는 현장 사례에서 더 잘 보였습니다. 그중 생산관리 실무자로서 가장 눈이 갔던 건 현대오토에버의 발표였습니다.

현대오토에버 발표에서는 관리회계 영역의 수익성 분석을 첫 번째 개념검증(PoC) 과제로 선정한 배경을 설명했습니다. 그동안 현업 부서는 엑셀로 사업계획을 작성하고 이메일로 취합한 뒤, 실적 데이터와 수작업으로 대조해왔다고 합니다. 계획과 실적을 맞춰보는 이 과정, 어느 회사든 원가·손익을 다루는 부서라면 낯설지 않은 풍경일 겁니다.

이번 PoC에서는 계획 데이터를 SAP 시스템에 직접 반영하고, AI 비서 쥴이 계획 대비 실적과 손익 변동의 원인을 자연어로 설명하도록 구현했습니다. 숫자가 왜 그렇게 나왔는지를 사람이 일일이 대조해 찾던 작업을, AI가 먼저 짚어주는 방식으로 바뀐 겁니다. 앞으로는 구매·자재 분야의 악성 재고 예측과 부품 조사 자동화로도 검증 범위를 넓혀갈 계획이라고 밝혔습니다.

이 사례가 앞서 나온 전제조건과 정확히 맞물립니다. 원가 변동의 원인을 AI가 설명하려면, 계획 데이터든 실적 데이터든 시스템 안에 정제된 형태로 들어와 있어야 합니다. 엑셀과 이메일에 흩어져 있던 숫자로는 애초에 그 설명이 불가능합니다. 자율형 기업이라는 큰 그림이, 결국 이런 작은 PoC 하나에서부터 검증되고 있다는 걸 확인한 자리였습니다.

Rabbit의 한 끗

작년 행사장을 나오며 남았던 질문은 “쥴을 쓰고 싶은데, 우리 시스템이 그걸 받을 준비가 됐나?”였습니다. 올해는 그 질문에 한 가지가 더 붙었습니다. AI가 판단의 근거로 삼을 데이터를, 우리는 얼마나 믿을 수 있는 형태로 갖고 있는가 하는 것입니다. 자율형 기업이라는 이름은 화려하지만, 그 이름을 실제로 감당하는 건 결국 매일 시스템에 쌓이는 데이터의 품질입니다 😎

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