독일 발도르프에 모인 자동차·항공 업계 조달 담당자들이 흩어진 시스템과 소수 베테랑에 의존하�� 현실을 솔직하게 털어놨어요. AI 기대�� 컸지만, 기본 데이터와 ���로세스가 갖춰져야 진짜 힘을 발휘한다�� 게 공통된 결론이었죠.

글쓴이: 캐롤리나 봄바르델리(Karolina Bombardelli), 번역: 클로드(Claude)

독일 발도르프에 모인 조달 담당자들, 속마음을 털어놓다

올해 초, 독일 발도르프에서 특별한 회의가 열렸어요. 자동차, 산업기계, 항공우주, 방위산업 분야의 조달 담당자들이 한자리에 모인 거예요. 조달 담당자�� 제품에 필요한 부품과 자재를 어디서, 얼마에 확보할지 결정하�� 사람들로, 회사가 쓰�� 돈 가운데 갶�장 큰 부분을 다루�� 만큼 판단 하나하나가 회사 전체에 영향을 미쳐요.

이번 회의가 남달랐던 건, 참석자들이 성공 사례만 늘어놓지 않았다�� 점이에요. 오히려 각자 겪고 있�� 어려움을 솔직하게 비교하며 이야기를 나눴답니다.

왜 이렇게 힘든 시기가 됐을까

국제 정세가 불안정하고 기술 변화도 빨라서, 회사들읶� 제품을 설계하기도 전에 부품을 어디서 조달할지 미리 결정해야 해요. 문제��, 그런 빠른 판단을 뒷받침할 시스템이 아직 갖춰지지 않았다�� 거예요.

여기에 오랜 경력을 가진 직원들이 하나둘 떠나면서, 쌓아온 노하우도 ��께 사라지고 있어요. 그 자리를 대신할 시스템읶� 아직 준비 중이고요. 결국 조달 담당자들이 갶�장 중요한 순간에 제대로 영향력을 발휘하지 못하�� 구조가 만들어지고 있�� 거예요.

회사들이 실제로 겪고 있�� 일

참석한 회사들읶� 모두 를 비롯�� �鶹ԭ�� 시스템을 폭넓게 쓰고 있었어요. 그런데도 업무�� 여전히 여기저기 흩어진 채 운영되고 있었죠. 엔지니어, 구매 담당자, 협력사가 아직도 이메일이나 제각각 다른 프로그램으로 소통하고, 몇몇 숙련된 직원에게 지나치게 의존하고 있었어요.

한 참석자�� 이렇게 짚었어요. “진짜 문제�� 조달 절차 자체가 아니라, 부서와 시스템 사이의 틈이다.” 그 틈에서 결정이 늦어지고, 데이터를 사람이 일일이 손으로 맞춰야 하고, 제품 기획부터 조달 실행까지 이어주�� 디지털 흐름이 없다�� 뜻이에요.

앞으로 무엇에 집중할까

참석자들이 공통으로 강조한 방향읶� 크게 세 가지였어요. 첫째, 조달을 제품 개발 초기 단계로 앞당기�� 것. 설계가 확정된 뒤에야 대응하�� 방식에서 벗어나려�� 거죠. 둘째, 소수의 베테랑 직원에게 의존하�� 구조를 줄이�� 것. 셋째, 원자재 가격 변동을 일회성 사건이 아니라 반복되�� 과제로 보고 체계적으로 대응하�� 것. 여러 해에 걸친 전환 작업 중에도 업무가 멈추지 않게 하�� 것 역시 현실적인 고민거리였어요.

인공지능(AI)읶� 이 흐름에서 어떤 역할을 할까

AI에 댶��� 관심읶� 컸지만, 기대치�� 신중했어요. “기본이 갖춰지지 않으면 AI도 소용없다”�� 메시지가 분명했죠. 설계, 조달, 계약, 실행을 잇�� 통일된 디지털 흐름이 없으면, AI�� 통찰을 주기��커녕 오히려 혼란만 키운다�� 지적이었어요.

참석자들읶� 이유를 알 수 없�� ‘블랙박스’식 자동화에 분명한 거부감을 드러냈어요. 왜 그런 판단을 내렸��지 설명할 수 있�� AI, 소싱과 협상 과정에 자연스럽게 녹아든 AI를 원한다고 밝혔죠.

이런 생각이 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업 �ѫ��과 맞닿아 있어요. 이 �ѫ��읶� AI 에이전트를 거래 업무 ���로세스와 데이터, 거버넌스에 직접 연결하�� 방식이죠. 고객들이 직접 조달 환경에서 AI를 신뢰하려면 꼭 필요하다고 얘기한 바로 그 부분이에요.

앞으로의 방향

이번 회의로 한 가지�� 분명해졌어요. 조달 조직들읶� 몇몇 뛰어난 직원과 엑셀 파일에 의존��던 방식에서 벗어나, 체계적인 시스템으로 운영되�� 방향으로 나아가고 있어요. 제품, 조달, 계약, 실행이 하나의 흐름으로 연결되어야만 AI도 제 역할을 할 수 있어요. 방향읶� 정해졌고, 남읶� 과제�� 실행 속도랍니다.

• 원문: Direct Procurement Roundtable: Customer Journeys, Product Direction, and the Reality of AI, Features,���鶹ԭ�� News Center

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AI 투자�� 찔끔 늘었��데 ROI�� 급등했다. �鶹ԭ��가 전 세계 2,600명의 기업 리더를 조사해 밝혀낸 열풍의 실체와, 절반 넘�� 기업이 여전히 준비 안 된 거버넌스라�� 시한폭탄까지 짚어봤다.

글쓴이: 폴 톰슨(Paul Thomson), 번역: 클로드(Claude)

AI 투자, 드디어 돈값 하기 시작했다

에스에이피(�鶹ԭ��)와 옥스포드에코노믹스(Oxford Economics)가 전 세계 리더 2,600명을 조사한 ‘‘ 결과가 나왔다. 결론읶� 하나, AI에 쓴 돈이 이제 진짜 성과로 돌아오고 있다�� 것이다.

올해 기업 평균 AI 투자액읶� 2,800만 달러로 작�Ƅ보다 소폭 늘었을 뿐인데, ROI�� 확 뛰었다. 올해 기대 ROI�� 21%(630만 달러)로 작�Ƅ 16%에서 껑충 뛰었고, 2�Ƅ 뒤엔 38%(1,590만 달러)까지 오를 전망이다.

이 성장의 주인공읶� 에이전틱 AI다. 2�Ƅ 후 에이전틱 AI의 평균 ROI�� 1,760만 달러로, 작�Ƅ 예상치(430만 달러)의 4배가 넘��다.

�鶹ԭ�� AI 전략 총괄 숀 캐스크(Sean Kask)�� 말한다. “AI�� 이제 실험이 아니라 실행 단계입니다. 성과가 보이기 시작했죠. 하지만 맥락 없�� AI�� 잘해야 헛수고, 최악엔 리스크가 됩니다.”

성숙해지�� AI, 그런데 아직 불안하다

전 세계 AI 투자�� 작�Ƅ 2,670만 달러에서 소폭 늘었지만, 나라별 온도차�� 크다. 브라질·영국·˳�주·독일읶� 투자를 늘렸고, 중국·인도�� 오히려 줄였다.

기업 업무의 30%가 이미 AI 도움을 받고 있고, 2�Ƅ 후엔 48%까지 늘어날 전망이다. 전략적 AI 투자도 거의 두 배(17%)로 늘었지만, ‘일단 해보자’식 산발적 접근이 여전히 41%로 갶�장 많다.

리더십도 문제다. AI 전담 리더를 둔 기업 46%, 명확한 개발 프레임워크를 가진 기업 52%, AI 교육을 제공하�� 기업읶� 41%뿐이다.

그럼에도 69%�� 지금 AI ROI에 만족한다. 다만 3분의 2 이상읶� AI가 아직 잠재력을 다 발휘 못했다고 본다. 83%가 에이전틱 AI의 변화 잠재력을 높게 보지만, “�ѫ��히 준비됐다”�� 기업읶� 3%뿐이다.

데이터, 사람, 거버넌스라�� 세 개의 벽

갶�장 큰 걸림돌읶� 데이터 품질이다. 73%가 불�ѫ��한 데이터로 어려움을 겪고, 79%�� 낮읶� 품질의 AI 결과물 때문에 재작업이나 지연을 겪었다.

사람 문제도 크다. 78%�� 리스킬링이 AI 발전 속도를 못 따라간다고 느끼고, ‘섀도우 AI’�� 69%가 최소 가끔 겪��다고 답했다.

캐스크�� 짚��다. “다음 단계�� AI를 실제 데이터·���로세스에 깊이 연결하�� 것입니다. 다만 AI 갶�치�� 생각보다 측정하기 어렵고, 리스크�� 거버넌스보다 빠르게 움직입니다.”

거버넌스가 “�ѫ��히 됐다”�� 기업읶� 12%뿐. 휴먼인더루프가 없�� 기업이 38%, 권한·접근 통제가 없�� 기업이 37%, 에이전트 목록조차 없�� 기업이 56%다. 69%�� 자신들이 거버넌스보다 빠르게 에이전트를 도입 중이라 느낀다.

결국 답읶� 자율˳� 기업

캐스크�� 결론짓��다. “AI의 진짜 갶�치를 얻�� 건 쉽지 않습니다. �ѫ��히 새로운 접근이 필요하니까요. AI를 실제 데이터·���로세스에 연결하고, 신뢰할 결과를 낼 맥락과 거버넌스를 갖춰야 합니다. 우리�� 이걸 ‘자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)‘이라 부릅니다. 기술이 아니라 사람의 문제예요. 에이전트와 ���로세스, 사람이 하나로 움직여야 진짜 갶�치가 나옵니다.”

• 원문: Business Value of AI Is Spiking, Driven by Increased Adoption and Agentic Expectations, �鶹ԭ�� Finds, Features, �鶹ԭ�� News Center

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• ‘Bring out your best with the �鶹ԭ�� Autonomous Enterprise’ 주제로 AI 시대 기업 ˳�신 전략 공유
• �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼과 �鶹ԭ�� 자율˳� 스위트 기반, �ѫ��니스 컨텍스트왶� AI를 연결�� 실행 중심 ˳�신 강조

2026�Ƅ 7월 14일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��코리아(대표이사 신읶�영)가 14일 그랜드 인터컨티넨탈 섵Ӛ� 파르나스에서 개최된 ‘�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아 2026(�鶹ԭ�� NOW AI Tour Korea 2026)’에서 자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)으로의 전환을 위한 새로운 �ѫ��니스 운영 방식을 제시했다.

�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아�� �鶹ԭ�� 고객과 파트너, 업계 전문가들이 한자리에 모여 �ѫ��니스 AI를 중심으로 기업의 업무 방식을 ˳�신할 방안과 �鶹ԭ��의 인사이트를 공유하�� 연례 행사다. 올해 행사�� AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 운영의 ��심 동력으로 자리잡�� 흐름 속에서, 복잡한 �ѫ��니스 컨텍스트에 댶��� 명확한 이해를 신속하고 정확한 실행으로 연결하�� 역량이 기업 경쟁력의 분기점이 된다�� 메시지를 중심으로 진행됐다.

자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)이란 AI 에이전트가 �ѫ��니스 ���로세스, 데이터, 거버넌스에 내재되어 단순히 업무 결과를 기록하�� 것을 넘어 스스로 ���로세스를 감지·판단·실행하고, 인간읶� 전략적 의사결정에 집중하�� �鶹ԭ��의 새로운 기업 운영 모델이다.

행사�� 얀 벙커트(Jan Bungert) �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI 플랫폼 붶�문 최고매출책임자(CRO)의 기조연설로 시작됐다. 얀 벙커트 CRO�� ‘자율˳� 기업으로 최고의 성과를 실현하라(Bring out your best with the �鶹ԭ�� Autonomous Enterprise)’를 주제로 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업 �ѫ��과 AI ˳�신 전략을 발표했다.

얀 벙커트 CRO�� “AI가 실질적인 갶�치를 만들어내기 위해서�� 깊이 있�� ���로세스 및 산업 지식, 의미가 풍부�� �ѫ��니스 데이터, 그리고 엔터프라이즈급 거버넌스라�� 세 가지 요소가 필요하다”며, “자율˳� 기업읶� 다섯 가지 요소로 완성된다. 사용자가 여러 시스템을 오갈 필요 없이 질문하고 업무를 시작하�� 단일 관문인 쥴(Joule), 재무·구매·공급망·HR·고객 영역이 하나로 연결되어 기업의 일상을 운영하�� �鶹ԭ�� 자율˳� 스위트, 그리고 산업별 규제와 ���로세스까지 내재한 �鶹ԭ�� 인더스트리 AI가 그것”이라고 말했다. 이어 그�� “이 모든 것의 기반에�� �ѫ��니스 컨텍스트왶� 통합 데이터, 거버넌스를 하나로 제공하�� �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI 플랫폼이 있으며, 에이전트 주도 전환을 통해 기업읶� �ѫ��니스를 멈추지 않고도 자율˳� 기업으로 나아갈 수 있다”라고 설명했다.

이어진 세션에서 하경남 �鶹ԭ��코리아 고객자문붶�문 붶�문장과 김지훈 �鶹ԭ��코리아 갶�치자문본부 본부장이 ‘실행하�� AI, 변화하�� 기업: 잠재력을 넘어 �ѫ��니스 갶�치로’라�� 주제로 발표했다. 해당 발표에서�� AI를 단순 도구로 활용하�� 단계를 넘어 업무를 직접 실행하�� 운영 모델로 전환해야 한다�� 관점과 ��께, 쥴·�鶹ԭ�� 자율˳� 스위트·�鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI 플랫폼의 3개 레이어로 구성된 자율˳� 기업 구현 전략이 실제 데모와 긶�로벌 고객 사례를 통해 소개됐다.

이날 행사에서�� �鶹ԭ��의 ‘자율˳� 기업’ �ѫ��이 실제 ��국 산업 현장에서 어떻게 구현되고 있��지를 생생하게 증명하�� 국내 대표 기업들의 도입 사례와 적용 효과를 설명하�� 발표가 이어졌다. 박준호 삼성전기 그룹장읶� 국내 최초 ‘�鶹ԭ�� 프리미엄 서플라이어’ 기반 �鶹ԭ�� S/4HANA 전환을 통한 AI ˳�신 플랫폼 구축 여정을 소개했다. 특히 삼성전기�� �鶹ԭ��의 다운타임 최적화(Downtime Optimization) 기법을 적용해 전환 과정의 시스템 비가동 시간을 당초 144시간에서 34시간으로 76% 단축하며 제조라인 중단 없�� �ѫ��니스 무중단 전환을 완수한 여정을 공유해 참석자들의 큰 관심을 모았다.

박준호 삼성전기 그룹장읶� “박준호 삼성전기 그룹장읶� “ERP 전환읶� 마치 심장이식 수술과 같다”며, “국내 성공 사례가 없�� �����에서도 수많읶� 시행착오 끝에 제조라인 중단 없�� 전환을 완수했다”고 말했다. 이어 “SCM 계획부터 ERP 실행, AI 분석, 시뮬레이션까지 이어지�� 클로즈드 루프(Closed Loop) 자동화를 목표로, �鶹ԭ�� S/4HANA 기반 통합 플랫폼을 토대로 AI 시대에 대비한 �ѫ�� 자동화 기반을 구축해 나가고 있다”고 밝혔다.

이와 ��께 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장읶� 클라우드 및 자율˳� 기업으로 이어지�� 차세대 ERP 여정을 공유했으며, 지기성 삼성SDS 부사장읶� 컨텍스트 인식 기반의 자율˳� 기업 전략 실현 사례를 발표했다.

한편, 오후에�� 실무 분야별 4개 전문 트랙에서 총 41개 세션이 진행됐다. ▲AI 기반 자율˳� 기업 구현을 위한 엔드투엔드 운영 ˳�신 ▲AI·데이터·플랫폼 통합을 통한 자율˳� 기업 실현 ▲산업별 고객 사례로 살펴보�� AI 기반 �ѫ��니스 ˳�신 ▲AI ˳�신과 전환 여정을 ��께하�� 서비스 및 짶�원(Service and Support) 트랙으로 구성돼, 각 영역별 실무진들에게 실질적인 �ѫ��니스 인사이트와 구체적인 적용 방안을 제공했다.

아울러 행사장에�� ‘자율˳� 기업 가이드 투어’와 ‘에이전트 랩(Agent Lab)’ 등 자율˳� 기업을 직접 경험할 수 있�� 체험존이 마련돼 참가자들의 높읶� 관심을 모았다. 참가자들읶� 가이드 투어를 통해 자율˳� 기업의 전체 여정을 조망하고, 에이전트 랩에서 나만의 AI 에이전트를 실시간으로 구축해보며 �ѫ��니스 AI의 실질적인 가능성을 체감했다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)�� 기업용 애플리케이션과����분야의 선도기업으로 �ѫ��니스와 기술을 연결하고 있다. 짶�난 50�Ƅ 동안 기업들읶� 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 ��심 �ѫ��니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 댶��� 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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AI를 빨리, 많이 쓰�� 게 정답일까. 구글 클라우드 �� AI를 비판적 사고의 파트너로 삼고, 가드레일과 지표로 비결정성을 관리하며, 인간다운 판단을 코드화하되 결국 해결책이 아닌 문제와 사랑에 빠지라고 조언한다.

글쓴이: 로라 마우드(Laura Marwood), 번역: 클로드(Claude)

AI 열풍 속에서 놓치기 쉬운 질문

요즘 AI를 둘러싼 이야기�� 넘쳐난다. 새로운 툴, 새로운 모델, 새로운 약속들이 매일 쏟아진다. 대화의 대부분읶� ‘속도’에 맞춰져 있다. AI가 글을 더 빨리 쓰게 해주고, 코드를 더 빨리 짜게 해주고, 결과물을 더 빨리 만들어낸다�� 이야기다. 물론 중요한 부분이다. 하지만 최근 구글 클라우드의 리드 개발자 옹호자 케이시 웨스트와 나눈 대화�� 조금 다른 질문을 던지게 했다. AI의 진짜 갶�치�� 우리를 더 빠르게 만드�� 데 있�� 게 아니라, 더 잘 생각하게 만드�� 데 있�� 건 아닐까?

생산성 도구를 넘어, ‘비판적 사고의 파트너’로

웨스트�� AI를 단순히 생산성이나 속도를 위한 도구로만 쓰�� 건 낮읶� 단계의 활용이라고 말한다. 진짜 강력한 활용법읶� AI를 ‘비판적 사고의 파트너’로 대하�� 데 있다. 그�� AI에게 단순히 답을 구하�� 대신, 자신의 논리를 비판하게 하거나 미처 생각하지 못한 질문을 던지도록 구체적으로 지시해보라고 권한다. 이렇게 하면 AI�� 판단을 대신하�� 존재가 아니라, 판단을 더 날카롭게 벼려주�� 유용한 마찰이 된다. 결과물의 양이 아니라 질문의 질이 달라지�� 셈이다.

기업 AI 도입의 관건: 가드레일과 지표 설계

기업 환경에서 AI를 도입할 때�� 이야기가 조금 더 복잡해진다. AI 특유의 창의성과 비결정성(non-determinism)읶� 강력한 무기이지만, 동시에 관리해야 할 대상이다. 웨스트�� 이 지점에서 품질 관리가 필수적이라고 강조한다. 시스템의 안전성과 품질을 보장할 가드레일과 평가 지표를 직접 설계할 수 있�� 능력이야말로 ˳�대 엔지니어링 조직의 성패를 가른다�� 것이다.

결정론에서 ‘인간다운 판단’의 코드화로

이 변화�� 개발자의 역할 자체를 바꿔놓��다. 과거의 �ѫ��니스 시스템읶� 정해진 로직대로 결과가 나오�� 결정론적 시스템이었다. 반면 지금의 AI�� 인간이 정보를 바탕으로 판단을 내리�� 방식과 비슷하게, 복합적인 ����� 속에서 추론하고 결정하도록 요구받��다. 사람이 수작업으로 처리하던 복잡한 �ѫ��니스 ���로세스를 AI로 자동화하�� 일읶� 단순한 코드 작성을 넘어, 인간의 사고방식과 추론 과정을 논리적으로 ‘코드화’하�� 고도로 창의적인 작업이다. AI가 내리�� ‘인간다운 결정’이란 AI가 사람처럼 생각한다�� 뜻이 아니라, 인간의 복잡한 의사결정 과정을 이해하고 이를 자동화된 환경에 적용해 의미 있�� 갶�치를 만들어내�� 전략적 시도에 가깝다.

결국 남�� 건 문제와 사랑에 빠지�� 태도

웨스트가 개발자들에게 건넨 조언읶� 단순했다. 그리고 어떤 특정 툴이나 프레임워크보다 오래갈 조언이었다. “해결책이 아니라 문제와 사랑에 빠져라.” 지금 의존하�� 프레임워크, 기술, 프로그래밍 언어�� 놀라울 만큼 빠르게 변할 것이다. 특정 기술 스택에 매몰되면 변화하�� 환경에서 쉽게 도태된다. 반면 문제를 깊이 이해하고, 호기심을 잃지 않고, 판단력을 갖고 AI를 활용하�� 전략적 사고방식읶� 오래도록 갶�치를 지닌다.

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AI를 둘러싼 이야기가 이토록 숨 가쁘게 느껴지�� 지금, 이런 태도가 오히려 도움이 된다. 맹목적인 열광도, 막연한 두려움도 아닌 호기심과 절제로 이 순간을 대하�� 태도 말이다. 관건읶� AI로 얼마나 더 많이 만들어내느냐가 아니라, AI를 잘 활용했을 때 우리의 생각과 판단이 얼마나 더 나아지느냐다. 결국 좋읶� 질문을 던질 줄 아�� 사람만이, 좋읶� 답을 얻�� 시대가 오고 있다.

• 원문: Fall in Love with the Problem, Not the Solution: Rethinking AI for Real Impact, Features, �鶹ԭ�� News Center

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AI 도구를 빨리 도입하�� 것보다 중요한 건 ‘신뢰’다. Sapphire에서 공개한 �� 흩어진 시스템과 반복 업무에서 사용자를 해방시키�� �ѫ��히 새로운 워크스페이스. 시대, �鶹ԭ�� 디자인팀이 그리�� 일의 미래를 들여다본다.

글쓴이: 애린 보믹(Arin Bhowmick) �鶹ԭ�� 최고 디자인 책임자, 번역: 클로드(Claude)

AI 경쟁이 아니라, 신뢰의 문제

기업용 소프트웨어 시장읶� 지금 선택의 기로에 서 있다. AI를 빠르게 도입하지 않으면 뒤처진다�� 위기감이 팽배하지만, 정작 기업 규모에서 진짜 ROI를 만드�� 것읶� ‘얼마나 빨리’가 아니라 ‘얼마나 신뢰할 수 있��가’다. �鶹ԭ���� 최근 Sapphire 행사에서 이 질문에 댶��� 답으로 Joule Work를 공개했다. AI와 협업해 업무 전체를 처리하��, �ѫ��히 새로운 방식의 워크스페이스다.

자율˳� 기업, 일하�� 방식의 중심이 바뀐다

Joule Work�� 사용자의 의도를 먼저 읽��다. 필요한 인사이트를 스스로 찾아 보여주고, 반복 업무�� 자동으로 처리하며, 여러 시스템에 흩어진 AI 에이전트들을 하나로 조율한다. 여기서 �鶹ԭ��가 강조하�� 원칙읶� 명확하다. 좋읶� 디자인읶� AI를 쓰기 쉽게 만드�� 데서 그치지 않고, 잘못 쓰기 어렵게 만들어야 한다�� 것. 이미 검증된 보안·거버넌스 체계 위에 세워진 만큼, 사용성과 책임감이 동시에 작동하�� 구조다.

일관성을 넘어 ‘맥락’을 설계하다

기존의 디자인 시스템읶� 정적인 화면에 통일된 규칙을 적용하�� 방식이었다. 하지만 AI 시대의 UI�� 매번 다른 요청에 맞춰 즉석에서 만들어져야 한다. �鶹ԭ���� 이를 위해 을 새롭게 선보였다. AI를 위한 일종의 내비게이션 시스템처럼, 어떤 질문이 들어와도 그 맥락에 맞�� 화면을 그때그때 구성해낸다. AI 에이전트가 여러 업무 영역을 오가며 일해도, �ѫ��니스 규정과 접근성 기준을 벗어나지 않도록 지켜주�� 것이 이 시스템의 역할이다.

사람들이 정말 쓰고 싶어지�� AI

아무리 강력한 기술도 사람이 믿고 쓰지 않으면 무용지물이다. �鶹ԭ�� 디자인팀이 주목한 지점도 여기다. 자연어로 AI 에이전트를 부르�� 것에서 나아가, Joule Studio를 통해 사용자가 직접 자신만의 AI를 만들 수 있도록 문턱을 낮췄다. 복잡한 코딩 없이도 필요에 맞게 기능을 확장할 수 있어, AI가 ‘전문가의 도구’에서 ‘모두의 도구’로 바뀌고 있다.

Joule Work가 여�� 새로운 인간의 강점

�鶹ԭ���� 이번 변화를 ‘앱 중심’에서 ‘하나의 통합 공간’으로의 전환이라 설명한다. �鶹ԭ�� 시스템읶� 물론 외부 시스템까지 아우르�� 단일 워크스페이스 안에서, 여러 시스템을 오가며 반복하던 수작업과 데이터 대조 작업이 사라진다. 대화형 인터페이스, �����에 맞춰 스스로 구성되�� 업무 공간, 그리고 개발자가 에이전트를 직접 만들고 배포하�� 기능까지, Joule Work�� 이 모든 것을 하나로 묶��다. 결국 기술이 사람의 자리를 대신하�� 것이 아니라, 사람이 더 사람다운 일에 집중할 수 있게 돕�� 것. 이것이 �鶹ԭ��가 그리�� 자율˳� 기업의 진짜 모습이다.

• 원문: , , �鶹ԭ��

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• ��국, 일본, ˳�주, 뉴질랜드 인도, 중화권 및 동남�ѫ��아 비롯�� 아태 짶�역 총괄
• 약 30�Ƅ간 아태 짶�역의 클라우드 성장 및 엔드투엔드 고객 갶�치 여정 이끄�� �ѫ��니스 리더로 활동

2026�Ƅ 7월 2일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� APAC(�ѫ��아 태평���)읶� 아태 짶�역의 ��장으로 베레나 싵Ә�(Verena Siow)를 임명했다고 발표했다. 싵Ә� ��장읶� 싱가포르를 거점으로 고객 성공을 적극 짶�원하고, �ѫ��니스 ˳�신을 갶�속화��며, 아태 짶�역�ѫ��의 기업들이 �鶹ԭ�� 솔루션을 통해 실질적인 �ѫ��니스 갶�치를 극대화할 수 있도록 짶�원하�� 데 주력�� 예정이다.��

약 30�Ƅ의 기술 업계 경력을 보유�� 싵Ә� ��장읶� 짶�난 15�Ƅ간 �鶹ԭ��에 몸담으며 다양�� 직책을 역임했다. 갶�장 최근에�� 아태 짶�역 붶�문 리더롵ӄ� 클라우드 성장과 엔드투엔드 고객 갶�치 여정을 총괄했으며, 그 이전에�� �鶹ԭ�� 동남�ѫ��아 총괄 ��장 겸 댶���를 역임했다.��

마노스 랩토폴로스(Manos Raptopoulos) �鶹ԭ�� �ѫ��아·태평���, 유럽·중동·아프리카(EMEA), 중부·동유럽(MEE) 짶�역최고수익책임자(CRO)�� ��ٴ���의 �ѫ��니스�� 갶�속화된 AI ˳�신을 동력으로 삼아, 사명감과 인재, 그리고 파트너십을기반으로 성장��고 있다”며, “베레나 싵Ә� ��장읶� 아태 짶�역 싵Ӟ�에 댶��� 풍부�� 경험과 고객 성공에 댶��� 확고�� 신념, 그리고 탁월�� 리더십을 바탕으로 ��심 성장 싵Ӟ�인 아태 짶�역 �ѫ��니스를 강력��게 이끌��� 갈 것”이라고 말했다.

베레나 싵Ә� ��장읶� ��ٴ��� 아태 짶�역을 이끌게 된 매우 중댶��� 싵Ӡ�”이라며 “데이터, ���로세스 그리고 사람을 원활��게 연결하�� 에 댶��� �鶹ԭ��의 �ѫ��읶� AI 시대에 맞춰 �ѫ��니스를 재창조하�� 고객들에게 실질적인 성과를 선사�� 것”이라고 전했다.

�鶹ԭ���� ��국, 일본, ˳�주, 뉴질랜드, 인도, 중화권과 동남�ѫ��아 싵Ӟ�에서 운영되고 있으며, 아태 짶�역 46개 사무소및 �鶹ԭ�� 랩스(�鶹ԭ�� Labs)에 걸쳐 5만 명 이상의 �ѫ��원을 두고 있다. ˳ѫ�� �鶹ԭ���� 아태 짶�역 내 수만개 고객사들과 ˳�업��고 있으며, 댶���Ӡ�인 고객사로�� ˳�대기아자동차를 비롯�� NEC 코퍼레이션(NEC Corporation), 콵ӊ� 그룹(Coles Group), 위프로(Wipro), 알리바바 그룹(Alibaba Group), �ѫ��쯔(Fujitsu Limited), 폰테라(Fonterra), ˳�주 퀸즐랜드주 교통 및 도로붶�(Queensland Department of Transport and Main Roads), �ѫ��안 페인트(Asian Paints) 등이있다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)�� 기업용 애플리케이션과����분야의 선도기업으로 �ѫ��니스와 기술을 연결하고 있다. 짶�난 50�Ƅ 동안 기업들읶� 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 ��심 �ѫ��니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 댶��� 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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• �鶹ԭ�� 긶�로벌 �ѫ�� 및 국내외 AI 전문갶�들과 ��께 자율˳� 기업 �ѫ�� 및 AI ˳�신 전략 공유
• 삼성전기·����이노텍·삼성SDS 등 주요 고객·파트너사 참여, 실무진 위한 4개 트랙 41개 세션 제공

2026�Ƅ 6월 30일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��코리아(대표이사 신읶�영)�� 오�� 7월 14일 그랜드 인터컨티넨탈 섵Ӛ� 파르나스 호텔에서 ‘�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아 2026( 2026)’을 개최한다고 밝혔다.

�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아�� �鶹ԭ�� 고객과 파트너, 업계 전문가들이 한자리에 모여 를 중심으로 기업의 업무 방식을 ˳�신할 방안과 �鶹ԭ��의 인사이트를 공유하�� 연례 행사다. 올해 행사�� AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 운영의 ��심 동력으로 자리잡�� 시대적 흐름 속에서, 복잡한 �ѫ��니스 컨텍스트에 댶��� 명확한 이해를 토대로 신속 정확한 실행으로 연결하�� 역량이 왜 필수적인지 강조한다. �鶹ԭ���� 50여 �Ƅ간 축적한 �ѫ��니스 전문성과 데이터를 바탕으로 ‘�鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI 플랫폼()’과 ‘�鶹ԭ�� 자율˳� 스위트()’를 선보이며, 기업이 AI를 통해 실질적인 �ѫ��니스 갶�치를 실현할 수 있�� 전략과 인사이트를 공유할 예정이다.

기조연설에서�� 얀 벙커트(Jan Bungert) �鶹ԭ�� �ѫ��니스 데이터 클라우드 및 �ѫ��니스 AI 붶�문 최고매출책임자(CRO)가 ‘자율˳� 기업으로 최고의 성과를 실현하라(Bring out your best with the �鶹ԭ�� Autonomous Enterprise)’를 주제로 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업() �ѫ��과 AI ˳�신 전략을 제시한다. 이어지�� 세션에서 �鶹ԭ�� 코리아 하경남 붶�문장읶� AI를 단순 도구가 아닌 업무 운영 메커니즘으로 전환해야 하�� 이유와, �ѫ��니스 컨텍스트 기반의 자율 실행형 AI가 기업 경쟁력의 분기점이 되�� 방향성을 제시한다.

이어 �鶹ԭ��의 주요 고객 및 파트너 기업들이 �鶹ԭ�� 솔루션 도입 사례와 적용 효과를 직접 소개한다. 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장이 클라우드 및 자율˳� 기업으로 이어지�� 차세대 ERP 여정을 공유한다. 또한 삼성전기 박준호 그룹장이 국내 최초 ‘�鶹ԭ�� 프리미엄 서플라이어’ 기반 �鶹ԭ�� S/4HANA 전환을 통한 AI ˳�신 플랫폼 구축 여정을 소개하고, 삼성SDS 지기성 부사장읶� 컨텍스트 인식 기반의 자율˳� 기업 전략 실현 사례를 발표할 예정이다.

오후 세션에�� 실무 분야별로 4가지 전문 트랙이 운영된다. 각각 ▲AI 기반 자율˳� 기업 구현을 위한 엔드투엔드 운영 ˳�신 ▲AI·데이터·플랫폼 통합을 통한 자율˳� 기업 실현 ▲산업별 고객 사례로 살펴보�� AI 기반 �ѫ��니스 ˳�신 ▲AI ˳�신과 전환 여정을 ��께하�� 서비스 및 짶�원()으로 구성되어, 각 영역별 실무진들이 실질적인 �ѫ��니스 인사이트와 구체적인 적용 방안을 얻을 수 있도록 맞춤형 세션이 마련된다.

올해 행사에서�� ‘자율˳� 기업 가이드 투어’와 ‘에이전트 랩(Agent Lab)’ 등의 체험존을 통해 자율˳� 기업을 직접 경험할 수 있�� 장을 마련한 것이 특징이다. 참가자�� 가이드 투어로 자율˳� 기업의 전체 여정을 조망하고, 에이전트 랩에서 나만의 AI 에이전트를 실시간으로 구축해보며 �ѫ��니스 AI의 실질적인 가능성을 체감하게 된다.

신읶�영 �鶹ԭ��코리아 대표�� “에이전틱 AI 시대로의 전환이 가속화되�� 가운데, 단순히 AI를 도입하�� 차원을 넘어 정확한 �ѫ��니스 컨텍스트왶� 연결해 실질적인 성과로 이어지도록 하�� 역량이 기업 경쟁력의 ��심이 되고 있다”며 “이번 행사를 통해 참가자들이 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업 �ѫ��과 구체적인 AI ˳�신 전략을 직접 확인하고, 자사의 �ѫ��니스 ˳�신을 가속화할 수 있�� 실질적인 인사이트를 얻어 가시길 바란다”고 밝혔다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)�� 기업용 애플리케이션과����분야의 선도기업으로 �ѫ��니스와 기술을 연결하고 있다. 짶�난 50�Ƅ 동안 기업들읶� 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 ��심 �ѫ��니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 댶��� 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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기업의 의사결정 중 절반 이상이 여전히 며칠씩 걸린다. �鶹ԭ��가 그리�� 읶� 이 시간을 순간으로 줄인다. ���로세스 지식, 데이터, 거버넌스라�� 세 원칙 위에서 재무부터 산업별 AI까지, 결정의 속도가 어떻게 달라지��지 들여다본다.

글쓴이: 에릭 반 로섬(Eric van Rossum), 번역: 클로드(Claude)

오늘날 기업 리더들읶� 점점 예측하기 어려운 환경에서 더 빠르고 정확한 결정을 내려야 합니다. 수요�� 순식간에 바뀌고, 공급망읶� 언제든 흔들리며, 비용과 마진 압박도 계속됩니다. 그런데 이런 결정들읶� 한 부서만의 일이 아니라 여러 기능을 가로지르며 이루어집니다.

문제�� 분명합니다. 기회를 놓치지 않으면서도 공급, 마진, 고객 신뢰를 지키려면 어떻게 빠르게 움직여야 할까요? 흩어진 시스템에서 데이터를 모으고 의견을 맞춰 결정을 내리기까지�� 너무 많읶� 시간과 수작업이 듭니다. 그렇게 결정을 내리고 나면 �����읶� 이미 또 바뀌어 있죠.

그래서 �鶹ԭ���� Sapphire 행사에서 ‘자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)’ 개념을 제시했습니다. 변화를 더 빨리 감지하고, 그 영향을 �ѫ��니스 전체 관점에서 이해하고, 대응을 조율하면서도 중요한 결정의 주도권읶� 사람에게 남겨두�� 것이 ��심입니다.

자율성, 새로운 차원으로

끊임없�� 인텔리전스, 실시간 맥락 기반의 결정, 따로 움직이던 조직이 하나의 연결된 시스템으로 작동하�� 것. 이것이 자율˳� 기업이 그리�� 변화입니다. 이를 떠받치�� 세 가지 원칙도 제시됐습니다. 첫째�� ‘���로세스 지식‘, �ѫ��니스가 실제로 어떻게 돌아가��지에 댶��� 깊읶� 이해입니다. 둘째�� ‘�ѫ��니스 데이터‘, AI가 제대로 일할 수 있게 풍부하고 맥락이 살아있�� 데이터를 갖추�� 것입니다. 셋째�� ‘거버넌스‘, 모든 과정이 투명하고 추적 가능하며 정책 안에서 이루어지도록 지탱하�� 기반입니다. AI의 모든 행동읶� 기록으로 남고, 책임이 필요한 예외에�� 언제나 사람의 판단이 개입합니다.

�ѫ��니스 전반을 잇�� 인텔리전스

중심에�� 가 있습니다. Joule이 �ѫ��니스로 들어가�� 단일 창구가 되고, 재무, 공급망, 구매, 인사, 고객경험 같읶� ��심 영역이 그 안에서 서로 연결됩니다. 사람읶� 우선순위와 정책, 가드레일을 정하고, 어시스턴트�� 맥락을 이해해 업무를 조율하며, 에이전트�� 신호를 감지해 작업을 실행합니다. IDC 조사에 따르면 기업 의사결정의 절반 이상이 결정까지 1~7일 걸립니다. �鶹ԭ��가 좁히려�� 간극이 바로 이 부분, ‘며칠’을 ‘순간’으로 바꾸�� 일입니다.

자율˳� 재무가 보여주�� 변화

�� 이 변화를 갶�장 잘 보여주�� 예입니다. 여전히 많읶� 재무 조직이 수작업과 파편화된 데이터, 느린 처리 속도에 발목 잡혀 있습니다. 자율˳� 재무에서�� 계획, 매출 관리, 자금, 결산, 컴플라이언스, 세무까지 전 과정에서 전문화된 에이전트들이 백그라운드에서 끊임없이 일합니다. 청구가 빨라지면 자금 흐름이 또렷해지고, 이�� 더 정확한 계획과 더 과감한 경영 판단으로 이어집니다. 재무팀읶� 숫자를 좇�� 대신 미래를 그리�� 데 시간을 씁니다.

산업 AI, 깊이를 더하다

같읶� 공급망 문제라도 제약, 제조, 농업, 유통, 에너지마다 규칙과 데이터, 갶�치사슬이 전혀 다르기 때문입니다. �鶹ԭ���� 일반 AI에 �ѫ��니스를 가르치�� 방식이 아니라, 수십 �Ƅ간 쌓읶� 산업별 노하우를 AI에 그대로 심어 넣�� 방식을 택했습니다.

나아갈 길

결국 ��심읶� AI가 업무 하나에 머무르지 않고, 기업 전체에서 끊임없이 감지하고 추론하고 행동하고 배우도록 돕�� 것입니다. 그 과정에서 사람읶� 여전히 운전대를 잡고 있습니다. 완벽한 시스템을 기다릴 필요�� 없습니다. 지금 가진 환경 위에서 한 걸음씩 시작하면 됩니다. 이것이 자율˳� 기업으로 가�� 여정의 시작입니다.

• 원문: The Autonomous Enterprise: Better Decisions in Motion, Corporate Blog, �鶹ԭ�� News Center

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• �ѫ��˳� 인게임 음성 데이터를 단 몇 분만에 구조화된 인사이트로 볶�환… 수���업에 의존��던 음성 데이터 �ѫ��의 �ѫ�� 자동화 구현
• 선수별 커뮤니케이션 및 감정 ����� �ѫ��을 통해 압박 ����� 속 코치�ѫ�� 전략적 의사결정과 팶�워크 강화 짶�원

2026�Ƅ 6월 23일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��가 프로 e스포츠 구단 팀 리퀴드(Team Liquid)와의 긴밀한 협력을 통해 개발한 신규 ‘AI 기반 음성 인텔리전스(AI-based Voice Intelligence) 애플리케이션’을 발표했다. 이 애플리케이션읶� 게임 내 �ѫ��˳� 음성 커뮤니케이션 데이터를 구조화된 형태의 게임 인사이트로 볶�환하고, 이를 시간순으로 정렬해 제공한다. 이를 통해 코치진읶� 기존에 수시간씩 걸리던 수동 검토 과정을 단 몇 분 만에 체계적으로 분석할 수 있�� 역량을 확보하게 된다.

리그 오브 레전드(League of Legends)와 같읶� 경쟁형 e스포츠 경기에서�� 팀 커뮤니케이션이 끊임없이 이루어지며 감정적 강도 또한 매우 높다. 이러한 데이터�� 경기력에 결정적인 영향을 미침에도 불구하고, 그동안 대규모로 분석하�� 것이 사실상 불가능했다. 프로팀들읶� 매일 훈련 세션과 대회를 통해 수 시간 분량의 멀티트랙 음성 커뮤니케이션 데이터를 생성하지만, 해당 정보�� 오디오 형태로만 사일로화되어 존재해 체계적인 분석이 어려웠다.

신규 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션읶� e스포츠 음성 커뮤니케이션 데이터의 엔드투엔드 처리를 �ѫ�� 자동화함으로써 이러한 문제를 해결한다. 경기나 훈련 녹화본이 확보되�� 즉시, 애플리케이션읶� 자동으로 멀티채널 오디오를 수집하고 선수별 음성 스트림을 분리한다. 이후 커뮤니케이션 내용을 텍스트로 볶�환하고, 화자를 식별하며, 감정을 분석해 팀이 활용할 수 있�� �ѫ��한 탐 구조화된 데이터를 생성한다.

팀 리퀴드�� 이 애플리케이션을 통해 즉각적이고 실질적인 갶�치를 얻을 수 있다. 코치진읶� 수동 입력 없이 모든 경기에 댶��� 객관적이고 일관된 커뮤니케이션 데이터를 확보할 수 있으며, 누가 커뮤니케이션을 주도하고 있��지, 어디서 의견 불일치가 발생하��지, 결정적인 순간에 감정 �����가 어떻게 변화하��지 파악할 수 있다. 이 데이터�� 선수들의 좌절감이나 감정적 틸트(tilt)의 조기 감지를 가능하게 하고, 압박감 속에서 더 명확한 오더(shot calling)와 의사 결정을 내릴 수 있도록 짶�원한다. 아울러 새로운 팀 로스터가 시간이 지남에 따라 얼마나 효과적으로 호흡을 맞춰가��지 평가하�� 데 도움을 준다. 이를 통해 더 강력한 팶�워크를 구축하고 경쟁력을 높일 수 있다.

제시 하트(Dr. Jesse Hart) 팀 리퀴드 스포츠 과학 및 애널리틱스 붶�문 수석 디렉터�� “실제 경기 환경의 압박 속에서 팀 커뮤니케이션을 체계적으로 분석할 수 있게 된 것읶� 이번이 처음”이라며 “신규 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션읶� 정제되지 않읶� 음성 채팅 데이터를 갶�치 있�� 인사이트로 전환해, 코치진이 경기 내 �����과 결과를 커뮤니케이션, 감정 및 의사결정 과정을 연계해 분석할 수 있도록 짶�원한다. 이�� 우리가 경기력 분석, 선수 육성 및 팀 문화에 접근하�� 방식을 근본적으로 변화시킬 것”이라고 밝혔다.

신규 AI 애플리케이션읶� �鶹ԭ�� �ѫ��니스 테크놀로지 플랫폼(�鶹ԭ�� Business Technology Platform, �鶹ԭ�� BTP) 상에서 구동된다. �鶹ԭ�� HANA 클라우드(�鶹ԭ�� HANA Cloud)�� 아키텍처의 ��심 기반으로서 모든 구조화된 데이터를 저장하고 데이터베이스 내 감정 �ѫ��을 짶�원한다. �鶹ԭ���� 화자 식별 정보, 텍스트 볶�환, 감정 분석 결과 및 메타데이터를 단일 통합 관리 시스템 내에서 관리함으로써 데이터 이동을 최소화하고, 지연 시간을 줄이�� 동시에 추적 가능성을 확보한다. 또한 AI 모델읶� �鶹ԭ�� AI 코어(�鶹ԭ�� AI Core)를 통해 안전하게 관리되며, 이를 통해 높읶� 처리 성능이 요구되�� 준실시간 환경에서도 �鶹ԭ��의 �ѫ��니스 AI 역량이 얼마나 안정적으로 운영될 수 있음을 증명한다.

벤자민 블라우(Dr. Benjamin Blau) �鶹ԭ�� 최고���로세스 및 정보책임자(CPIO)�� “˳ѫ��까지 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션읶� 팀 리퀴드의 수천 개 오디오 트랙을 처리했으며, 단 몇 분 만에 검색 가능하고 감정 점수가 반영된 인사이트를 제공해왔다”며, “이것이 바로 �ѫ��니스 AI가 갶�치를 창출하�� 방식으로, 파편화되고 압박이 높읶� 커뮤니케이션을 팀이 게임, 대회, 시즌에 걸쳐 조회하고, 시각화하며, 분석할 수 있�� 구조화된 퍼포먼스 데이터셋으로 전환하�� 것이다. 이�� AI가 데이터, 맥락, 실행을 연결해 사람들이 현장의 속도에 맞춰 더 나읶� 의사결정을 내릴 수 있도록 하�� 의 ��심 원리와 같다”고 밝혔다.

이처럼 �鶹ԭ��와 팀 리퀴드�� AI와 애널리틱스를 프로 e스포츠 분야에 접목함으로써, 갶�장 빠르고 고도의 압박이 존재하�� 환경 가운데 �ѫ��˳� 음성 데이터가 어떻게 실행 가능한 인텔리전스로 전환될 수 있��지를 입증해 보였다. 양사의 이번 협업읶� �鶹ԭ��가 �ѫ��니스 AI를 기존 엔터프라이즈 활용 사례를 넘어, 인사이트의 속도와 정확성이 ��심적인 실시간 퍼포먼스 영역에서도 �ѫ��니스 AI를 적용할 수 있�� 역량을 갖추고 있음을 보여준다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)�� 기업용 애플리케이션과����분야의 선도기업으로 �ѫ��니스와 기술을 연결하고 있다. 짶�난 50�Ƅ 동안 기업들읶� 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 ��심 �ѫ��니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 댶��� 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

팀 리퀴드에 대해

팀 리퀴드�� 전 세계를 무대로 다양�� 종목에서 팀과 선수들을 운영하며 경쟁하�� 세계 최고 수준의 프로 e스포츠 구단이다. 경기장 안팎에서 팀 리퀴드�� 데이터 사이언스에 댶��� 선도적인 접근 방식으로 차별화된 위상을 구축하고 있다. 훈련 및 스카우팅 인프라에 심층 �ѫ��을 통합함으로써, 팀 리퀴드�� 고성능 e스포츠의 새로운 기준을 지속적으로 만들어가고 있다.

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더 똑똑한 모델이 아니라, 기업을 더 깊이 아�� AI가 진짜 승부를 가릅니다. �鶹ԭ��가 그리�� ‘‘의 시대에��, AI가 ���로세스와 권한, 데이터까지 이해하고 사람과 ��께 신뢰할 수 있�� 답을 만들어냅니다.

글쓴이: 크리스천 클라인(Christian Klein), 번역: 클로드(Claude)

모델 경쟁을 넘어서 — 진짜 격차�� ‘컨텍스트’다

지금 많읶� 기업이 AI를 실험하고 있습니다. 인상적인 데모와 성공적인 파일럿도 있지만, AI가 회사 전체를 바꿨다고 말할 수 있�� 곳읶� 드뭅니다. 그 차이를 만드�� 건 모델 성능이 아니라 ‘컨텍스트’ — AI가 기업이 실제로 어떻게 돌아가��지 이해하�� 능력입니다.

요즘 AI 논의�� 어떤 모델이 갶�장 뛰어난지에 쏠려 있지만, 진짜 문제�� 다른 곳에 있습니다. 기업읶� 여러 팀과 정책, 승인, 권한이 얽힌 워크플로우로 움직입니다. 모델읶� 답을 만들고 에이전트�� 작업을 끝내지만, 누가 권한이 있��지, 어떤 규칙이 적용되��지에 댶��� 이해 없이�� AI가 약속을 지킬 수 없습니다.

자율˳� 기업(Autonomous Enterprise), 새로운 시대의 청사진

깊읶� �ѫ��니스 컨텍스트를 갖춘 소프트웨어의 갶�치가 점점 높아지고 있습니다. AI 에이전트가 엔드투엔드 ���로세스를 이해하면, 개별 작업을 자동화하�� 데 머물지 않고 ���로세스 전체를 운영할 수 있습니다. 이것이 바로 ‘자율˳� 기업’ — 실행 시스템에서 추론하고 결정하고 행동하�� 시스템으로의 전환입니다. 직원들읶� 반복적인 조율 업무에서 벗어나 더 높읶� 갶�치의 판단과 전략에 집중할 수 있습니다.

�鶹ԭ��의 50�Ƅ 자산과 Joule — 컨텍스트가 신뢰할 수 있�� 답이 되�� 과정

�鶹ԭ���� 50�Ƅ 넘게 기업의 ��심 ���로세스를 짶�원해왔습니다. �鶹ԭ�� 시스템읶� 데이터를 저장하�� 것을 넘어 기업이 실제로 운영되�� 방식 — ���로세스, 규칙, 결정 — 을 담고 있습니다. ERP�� 기업의 기억이자 두뇌입니다. 새로운 읶� 데이터·���로세스·거버넌스를 AI를 위한 통합 컨텍스트로 묶습니다. Joule이 그 위에서 사람과 AI를 잇�� 인터랙션 레이어 역할을 합니다. Joule Assistant�� 사용자와 ˳�업��고, �� 워크플로우를 끝까지 실행합니다.

예를 들어 “최신 파이프라인과 공급망 데이터로 연간 재무 전망이 어떻게 바뀔지 보여줘”라�� 질문을 받으면, 시스템읶� 먼저 올바른 ���로세스를 찾고, 조직별 설정을 이해한 뒤, 수백만 데이터 필드 중 정확한 데이터를 선택합니다. 마지막으로 신원과 권한, 접근 통제를 검증해 결과의 신뢰성을 보장합니다.

기술보다 먼저, 변화관리가 답이다

이런 수준에 도달하려면 챗봇을 추가하거나 기존 시스템에 AI를 얹�� 것만으론 부족합니다. 많읶� 기업읶� 여전히 파편화된 시스템과 분산된 데이터를 안고 있어, AI를 그냥 덧붙이면 비효율과 위험이 오히려 커집니다. ���로세스와 데이터, 인프라가 ��께 작동하�� 방식, 인간과 AI의 역할 분담을 다시 설계해야 합니다. 직원 재교육, ���로세스 재설계, 시스템 ˳�대화가 ��께 가야 하며, 이를 위해 �鶹ԭ���� 새로운 AI 기반 RISE·GROW 오퍼링과 서비스 모델 재정비를 추진하고 있습니다.

새 시대의 시작, 그리고 �鶹ԭ��의 자리

새로운 시대�� 지능이 운영과 분리되지 않고 그 안에 내재되�� 시대입니다. 앞서가�� 기업읶� 갶�장 뛰어난 모델을 가진 기업이 아니라, 컨텍스트왶� 거버넌스, 신뢰를 갖춰 AI를 실제 �ѫ��니스 운영에 연결�� 기업입니다. 자율˳� 기업의 시대가 시작되고 있고, �鶹ԭ���� 이를 실현할 갶�장 좋읶� 위치에 있습니다.

• 원문: , , LinkedIn

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