�鶹ԭ�� 전환, AI 에이전트로 비용 60% 줄일 수 있다

Tim Clark — Fri, 28 Aug 2026 04:12:18 +0000

�鶹ԭ�� ECC에서 S/4HANA로의 전환, AI 에이전트가 비용과 시간을 얼마나 줄여줄 수 있을까? 오프쇼어링을 넘어선 “디쇼어링”이라는 새로운 개념부터, 커스텀 코드 분석과 테스트까지 에이전트가 파고드는 �鶹ԭ�� 전환의 미래를 살펴본다.

�鶹ԭ�� 고객사들은 오랫동안 같은 고민을 반복해 왔다. 낡은 �鶹ԭ�� ECC를 �鶹ԭ�� S/4HANA로 옮기는 일이 매번 비용이 크고 복잡하며 오래 걸린다는 것. 최근 한 에서는 에이전틱 AI로 더 빠르고 저렴하게, 고객사 스스로 더 많이 해낼 수 있게 전환을 다시 설계하자는 접근이 논의됐다. 참석자들은 이를 “디쇼어링”이라 불렀다.

“빠르게, 좋게, 저렴하게” 셋 다 될까

독립 �鶹ԭ�� 컨설팅사 창업자 스튜어트 브라운은 7년간 여러 기업의 ECC-S/4HANA 전환을 도와왔다. “과거 방식을 바꿔야만 미래를 바꿀 수 있다”는 그는, 셋 중 둘만 고를 수 있다는 통념에 맞서 NASA의 “더 빠르게, 더 좋게, 더 저렴하게” 철학을 든다. �鶹ԭ�� 비즈니스 트랜스포메이션 수석 부사장 란지트 파니커도 고객사들이 결국 더 빨리, 더 싸게, 더 많은 가치를 원한다고 말한다.

오프쇼어링을 넘어 디쇼어링으로

수십 년간 답은 인건비가 낮은 지역으로 업무를 옮기는 오프쇼어링이었다. 하지만 브라운은 오프쇼어·온쇼어 분산이 오히려 인수인계와 재작업, 조율 비용을 키운다고 지적한다. 에이전틱 AI는 그 일을 사람이 꼭 해야 하는지부터 묻는다. 브라운 팀이 전환 관련 약 180개 활동을 분석한 결과, AI로 비용을 약 60%까지 줄일 수 있었다. 명세 작성, 핏갭 분석, 커스텀 코드 분석처럼 고숙련 인력이 시간을 쏟는 작업이 특히 유망했다.

사람은 “마지막 1마일”을 맡는다

AI는 몇 시간 만에 “80% 완성본”을 만들어낼 수 있다고 브라운은 말한다. 다만 “결과물을 무조건 신뢰해선 안 된다”며, 숙련 인력의 역할이 처음부터 만드는 것에서 검토·보완으로 바뀐다고 설명한다. 목표는 완전 자동화가 아니라, 판단력과 검증처럼 경험이 가장 가치 있는 “마지막 1마일”에 전문성을 집중시키는 것이다.

“시스템 통합 파트너(SI)를 선정하기도 전에, 커스텀 코드의 표준화 계획을 세울 수 있다.”
스튜어트 브라운(Stuart Browne), 독립 �鶹ԭ�� 컨설팅사 Resulting IT 창업자

커스텀 코드, 가장 먼저 바뀔 영역

브라운이 이미 큰 변화를 본다는 분야는 커스텀 코드 분석이다. 예전엔 커스터마이징을 새 환경으로 옮긴 뒤 나중에 손보는 게 흔했다. 이제 AI는 전체 코드베이스를 분석해 기능 명세를 역으로 도출하고, 같은 요구사항을 �鶹ԭ�� 표준 기능만으로 충족할 수 있는지 판단한다. “SI를 선정하기도 전에 표준화 계획을 세울 수 있다”고 그는 말한다. 이미 비용을 지불한 표준 기능이 불필요한 커스터마이징을 대체할 수 있다는 뜻이다.

�鶹ԭ��, 전환 전 과정에 에이전트를 심다

파니커는 온쇼어·오프쇼어 구분이 의미를 잃고, 업무를 위치가 아닌 스킬 단위로 생각하게 될 것이라 전망한다. �鶹ԭ��는 시스템 분석, 데이터 관리, 커스텀 코드, 구성, 테스트, 롤아웃, 프로젝트 관리 전반에 에이전트를 구축 중이며, 이는 �鶹ԭ�� Business Technology Platform 위의 �鶹ԭ�� Cloud ALM과 고객별 지식 기반에 연결된다. �鶹ԭ��의 목표는 전환 작업량을 약 35% 줄이는 것이다.

테스트도 에이전트에게 맡길 수 있을까

보안·규제 요건이 많은 업종에선 테스트에 시간이 많이 든다. 파니커는 묻는다. “에이전트가 코드를 고칠 수 있다면, 테스트와 승인도 맡길 수 있을까?” 관건은 조직이 에이전트의 지식과 안전장치를 얼마나 신뢰하느냐다.

좋은 에이전트를 가르는 건 “맥락”

�鶹ԭ�� 프로젝트는 아키텍처 결정, 리스크 목록 등 방대한 고유 정보를 만든다. 브라운은 이 살아있는 지식과 AI를 연결하는 일이 핵심이라 본다. “정적인 LLM이 아니라 그 세계 자체와 대화할 수 있어야 한다”는 것. 그는 이 지점에서 성패가 갈릴 것이라고 말한다.

지식의 주도권도 바뀐다

가장 큰 변화는 기술이 아니라 “누가 전문성을 갖느냐”일 수 있다. �鶹ԭ�� 구현은 경험 많은 컨설턴트에 크게 의존해 왔고, 고객사는 지식 격차로 설계 결정에 이의를 제기하기 어려웠다. 브라운은 경험 6개월 차도 몇 주 만에 예전엔 몇 년 걸렸을 수준까지 오를 수 있다고 본다. 파니커도 AI가 전문가들을 좁은 직무 영역 밖으로 꺼내준다는 데 동의한다.

“왜 더 빨리 하면 안 되지”

�鶹ԭ�� 전환이 몇 년씩 걸리는 게 당연하다는 인식이 굳어져 있었다. 브라운과 파니커 모두 이제는 이 전제에 의문을 제기해야 한다고 말한다. 파니커는 “왜 더 빨리 하면 안 되는가”라고 묻는다. 브라운은 버튼 하나로 프로그램 전체가 완성된다는 뜻은 아니라면서도 “그런 세상은 이미 와 있다”고 말한다. 파니커의 메시지도 같다. “관망하지 말고 호기심을 갖고 뛰어들어라. 목표에 더 빨리 도달할수록 더 많은 가치를 만들 수 있다.”

팀 클라크(Tim Clark)는 �鶹ԭ��의 브랜드 저널리즘 수장입니다.

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