• 美 라스베이거스서 10월 6일부터 3일간 ‘S���� 커넥트’ 갵ӻ�
• 쥴의 역할 기반 ���시스턴트로 �ѫ��니스 전반의 에이전트 조율�� 엔터���라이즈 AI 재정의

2025�Ƅ 10월 13일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��갶� 지난 10월 6일부터 3일간 미국 라스베이거스에서 새롭게 선보인 연례행사 ‘S���� 커넥트(�鶹ԭ�� Connect)’를 갵ӻ�했다고 밝혔다. �鶹ԭ���� 이번 행사에서 AI, 데이터 및 애플리케이션의 통합이 어떻게 탁월한 �ѫ��니스 갶�치를 창출하��지를 선보였다. 특히 이번 발표에서 ▲인간과 협력해 성과를 높이�� 쥴(���dzܱ���)의 역할 기반 AI 어시스턴트 네트워크 ▲더 깊읶� 인사이트를 제공하�� 확장형 데이터 생태계 ▲공급망 리스크를 사전에 예측하�� 소프트웨어 등 혁신적인 솔루션을 공개하며, �ѫ��니스 운영 방식에 대한 새로운 혁신을 제시했다.

무하마드 알람(Muhammad Alam) �鶹ԭ�� 제품 엔지니어링 총괄 및 이사회 임원읶� “불확실성이 일상이 된 시대에 기업이 성장하기 위해서�� 최고의 애플리케이션들을 단순히 조합하�� 것 이상의 접근 방식이 필요하다”며 “이번 행사에서 발표한 내용읶� AI, 데이터 및 애플리케이션이 ��나로 결합되어 더 나읶� 의사결정, 더 빠른 실행, 그리고 확장할 수 있�� 혁신을 주도하�� �鶹ԭ�� �ѫ��니스 스위트(�鶹ԭ�� Business Suite)의 강력한 힘을 보여준다”고 말했다.

사람과 협력하�� AI

�鶹ԭ���� �ѫ��니스 스위트의 갶�치 창출 중심에 있�� ��심 AI 엔진으로서 쥴의 차세대 단계를 공개했다. �鶹ԭ�� �ѫ��니스 스위트 전반의 애플리케이션과 데이터를 기반으로, �鶹ԭ���� 쥴에 새로운 세대의 역할 인식형 어시스턴트를 도입했다. 각 어시스턴트�� 특정 �ѫ��니스 역할을 수행하�� 사람과 함께 협업하도록 설계됐으며, 쥴의 어시스턴트�� 업무에 적합한 에이전트를 활용해 이를 구성, 조율 및 관리함으로써 인간이 보다 높읶� 수준의 인사이트왶� 생산성을 발휘하�� 데 집중할 수 있도록 ��다.

특히 전문화된 쥴 에이전트(Joule Agent) 라이브러리�� 특정 기능 내에서 복잡한 워크플로우를 수행하도록 설계되어 쥴의 어시스턴트를 지원��다. 피플 매니저 어시스턴트(People Manager Assistant)�� 보상 이상 징후왶� 같읶� 문제를 발견��고 해결하�� 데 도움을 주�� 새로운 피플 인텔리전스 에이전트(People Intelligence Agent)를 포함한 전문 에이전트 팀을 조율�� 관리자갶� 성과를 이끌 수 있도록 지원��다. 또한 새롭게 선보이�� 재무 계획 어시스턴트(Financial Planning Assistant)�� 현금 흐름을 최적화��고 이자 수익을 높이�� 새로운 현금 관리 에이전트(Cash Management Agent)를 포함한 전문 에이전트 그룹의 도움을 받아 재무 담당자갶� 효율성을 높일 수 있도록 돕��다. 이처럼 새로운 역할 인식형 AI 어시스턴트�� 개별 �ѫ��니스 영역에서 성과를 향상시키기 위해 사람과 협력할 뿐 아니라, 복잡한 전사적 문제를 해결하기 위해 �ѫ��니스 기능 전반에 걸쳐 함께 해결��다.

�鶹ԭ��갶� 20일 미국 플로리다 올랜도에서 연례 컨퍼런스 ‘S���� 사파이어(�鶹ԭ�� Sapphire)‘를 갵ӻ�했다. �鶹ԭ���� 이번 행사에서 모든 사용자갶� �ѫ��니스 AI의 강력한 기능으로 업무 방식을 변혁할 혁신과 파트너십을 대거 공개했다.

경계를 허무�� 데이터

데이터�� AI 혁신의 원동력이지만, 여전히 여러 시스템에 분산되어 있�� 경우갶� 적지 않다. �鶹ԭ���� 이번 행사에서 이러한 장벽을 없애기 위해 �鶹ԭ�� �ѫ��니스 데이터 클라우드 커넥트(�鶹ԭ�� Business Data Cloud Connect, �鶹ԭ�� BDC 커넥트)를 선보였다. �鶹ԭ�� BDC 커넥트�� �鶹ԭ�� BDC를 파트너 ���랫폼과 안전하게 연결해, 조직과 기술의 경계를 넘어 �ѫ��니스 데이터 제품이 양방향으로 오갈 수 있도록 지원��다.

아울러 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 데이터�� �鶹ԭ�� 시스템 내에 안전하게 보관되면서도 고객의 기존 데이터 ���랫폼에서 즉시 액세스할 수 있으며, 비용이 많이 드�� 복제 없이도 �ѫ��니스 맥락을 그대로 유지할 수 있다. 그 결과, 사일로�� 줄어들고, 데이터 파이프라인읶� 단순해지며, 중복읶� 사라지고, 필요한 시점과 장소에 신뢰할 수 있�� 데이터 제품을 제공할 수 있다.

또한 �鶹ԭ���� 데이터브릭스(Databricks)왶� 구글 클라우드(Google Cloud)갶� �鶹ԭ�� BDC 커넥트를 지원하�� 첫 공식 파트너이며, 향후 더 많읶� 파트너갶� 추갶�될 예정이라고 밝혔다. �鶹ԭ�� 데이터브릭스(�鶹ԭ�� Databricks)�� 지난 2월 �鶹ԭ�� BDC 내의 데이터 서비스로 유지될 것이라고 발표한 바 있으며, �鶹ԭ�� BDC 커넥트�� 개방형 데이터 생태계 전반에 걸쳐 이러한 혜택을 확장했다. 이번 파트너십읶� 고객에게 분석 및 AI를 위한 데이터 제품에 대해 더욱 신속하게 접근할 수 있고, 원천 데이터에서 실시간 �ѫ��니스 성과로 전환하�� 과정을 한층 빠르고 간단하게 수행할 수 있도록 지원��다.

데이터를 행동으로 전환하�� 애플리케이션

�鶹ԭ��의 차별화된 갶�치 제안의 ��심읶� 데이터갶� 생성되고 AI 기반 인사이트를 경험하�� 엔터���라이즈 애플리케이션이다. �鶹ԭ�� 공급망 오케스트레이션(�鶹ԭ�� Supply Chain Orchestration)읶� 쥴의 역량과 실시간 지식 그래프를 결합한 새로운 AI 네이티브 솔루션으로, 여러 단계의 공급업체까지 실시간 위험을 감지��고 이에 대한 대응을 효과적으로 조율��다. 이를 통해 고객읶� 비용을 절감��고 공급망을 원활하게 유지할 수 있다. �鶹ԭ�� 인게이지먼트 클라우드(�鶹ԭ�� Engagement Cloud)�� 새로운 고객 경험 솔루션으로, �ѫ��니스에 중요한 맥락을 활용하여 고객, 공급 업체 및 기타 이해관계자 전반에 걸쳐 상호작용을 갵ӝ�화��다. 또한 이번 행사에서�� 차세대 �鶹ԭ�� 아리바(�鶹ԭ�� Ariba) 조달 제품군이 조달부터 공급업체 관리에 이르기까지 지출 관리의 모든 단계에 인텔리전스를 제공하�� AI 네이티브 솔루션으로 주목받기도 했다.

�鶹ԭ�� 관계자�� “이번 �鶹ԭ�� 커넥트�� 자기 강화형 AI, 데이터, 애플리케이션이 결합되어 인텔리전스, 속도, 그리고 회복력을 이끄�� 새로운 시대갶� 열렸음을 보여준다”고 밝혔다.

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�鶹ԭ��에 대해

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

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화학산업 전문갶�의 손길이 닿으면 생성 AI�� 짶ĵ�형 비서로서 사람들의 역량을 강화해 새로운 방식으로 생각��고 참신한 아이디어로 탄탄한 �ѫ��니스 이익을 찾도록 돕습니다. 생성 AI로 화학산업의 성장과 혁신을 도모할 방안을 확인��세요.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

생성 AI�� 의 차기 주요 혁신 시대를 위한 촉매제갶� 될 수 있습니다. 하지만 �ѫ��니스 문제 해결사이자 삶을 바꾸�� 혁신갶�로서의 효능읶� 정말로 많읶� 변수에 달려있습니다.

과대광고를 넘어서기 위해 화학산업읶� 제품 발견을 재구상��고 공급망 계획 및 관리를 개편하며 이 신기술의 환경 영향을 포함해 데이터 품질 문제를 다룹니다.

올초 텍사스주에서 열린����행사에서 전 세계 유명 화학회사 리더들의 발표를 듣고 나서 여러 전문갶�에게 연락해 화학산업이 생성 AI의 무한한 갶�능성과 궁극적인 현실 간의 간극을 해소할 방안읶� 무엇인지 관해 물었습니다.

생성 AI로 화학산업 발견 과정 재창조

생성 AI�� 화학산업이 사회에 갶�장 큰 기여를 하�� 발견을 위해 맞춤 제작됩니다. 마찬갶�지로 이 산업의 엄격한 팩트 기반 방법론읶� 챗G�ʰ�왶� 다른 거대언어모델 (LLM)에서 생겨나기 쉬운 허구왶� 사실을 갶�려내�� 데 이상적입니다.

“화학 같읶� 산업읶� 자연의 분자를 재결합해 새로운 멋진 걸 발명��고 기존 제품과 부품에 대한 응용분야를 정교화��니다. 생성 AI 도구를 이용해 회사의 화합물과 공장 운영 라이브러리를 토대로 다양한 갶�능성을 탐구, 분석할 수 있습니다. 절대적인 매개변수갶� 명확하지 않읶� 사람들이나 다른 산업과�� 달리 화학산업읶� LLM의 제안을 시험해 볼 수 있죠.”

조슈아 그린바움(Joshua Greenbaum),��엔터���라이즈 애플리케이션 컨설팅() 대표

인간 중심의 수요 계획

생성 AI를 둘러싼 시장의 열기로 인해 사람들읶� 갑자기 다른 유형의 AI갶� 한물 간 게 아닌갶� 생각할 지 모릅니다. 화학산업에서�� 전혀 그렇지 않습니다.

“수요 계획읶� 기업들이 생성 AI에서 나온 외부 데이터를 갶�져왶� 전통적인 머신러닝 모델의 예측 내용을 증강할 수 있�� 멋진 예입니다. 생성 AI�� 공급망과 수요, 기타 계획 담당자를 위해 데이터에 맥락을 부여��니다. 이로써 관련 공유 정보에 입각한 의사결정이 빨라져 거래 중심성읶� 줄고 인간 중심성이 커진 새로운 차원의 사용자 경험을 제공��니다. 사람들읶� 10분 동안 클릭하�� 것보다 생각하�� 데 10분을 보낸�� 걸 더 선호하죠.”

매트 레이먼(Matt Reymann), �鶹ԭ�� 화학산업 글로벌 부사장

생성 AI로 복잡한 공급망 데이터 파싱

다른 복잡한 산업과 마찬갶�지로 화학회사도 LLM 도구를 이용해 예측 불갶�능한 글로벌 경제에서 공급망 차질을 벗어날 갶�장 빠른 탈출구를 브레인스토밍 할 수 있습니다. 악천후나 지정학적 갈등, 꽉막힌 항구 등 예기치 못한 사건들로 생산과 배송 일정에 차질이 생길 수 있을 때 조직읶� 빨리 대안 시나리오를 탐색해 고객 약속을 지킬 수 있습니다.

“생성 AI갶� 모든 �ѫ��니스 문제를 해결하지도, 모든 사람의 일자리를 차지하지도 않습니다. 정말로 잘하�� 일읶� 화학산업 공급망과 물류망 전반에 걸쳐 제품 레시피의 자재, 협력업체 네트워크, 운송 물류 등 대량의 상호 연결된 데이터를 의미 있�� 단위로 잘게 쪼개�� 파싱 작업입니다. 공급망 전문갶�의 손길이 닿으면 생성 AI�� 짶ĵ�형 비서로서 사람들의 역량을 강화해 새로운 방식으로 생각��고 참신한 아이디어를 발견해 탄탄한 �ѫ��니스 이익을 발견하도록 돕습니다.”

조슈아 그린바움(Joshua Greenbaum), 엔터���라이즈 애플리케이션 컨설팅(EAC) 대표

AI로 고객 중심성 강화

기술이 전 산업 부문에 침투했지만 �ѫ��니스�� 사람의 소통과 협업에 좌우됩니다. 생성 AI�� 파편화 된 데이터를 전사적으로 연결해 셀프 서비스 쿼리(질의)를 갶�속화��고 직원 생산성과 고객 경험을 촉진할 수 있습니다.

“화학산업읶� 생성 AI를 이용해 엔드투엔드(종단간) �ѫ��니스 ���로세스를 지원��고 성장과 혁신을 도모할 수 있습니다. 저희 회사�� 최근 자연어 생성 AI 코파일럿 쥴(���dzܱ���)을 발표했습니다. 이 생성 AI 비서�� HR, 재무, 공급망, 조달, 고객경험, �ѫ��니스 기술 ���랫폼(�鶹ԭ�� BTP) 등 �鶹ԭ�� 애플리케이션에 내장됩니다. 기업 사용자에게 �鶹ԭ��의 클라우드 포트폴리오 전반에 걸쳐 맥락에 맞�� 사전 대응식 통찰을 제공해 생산성과 정보에 입각한 투자 결정을 촉진��니다.”

매트 레이먼(Matt Reymann), �鶹ԭ�� 화학산업 글로벌 부사장

윤리적이고 지속갶�능한 AI

조직읶� 올바른 AI 기반 전략을 수립해 자사의 �ѫ��니스 당면과제를 해결��고 이 기술의 리스크를 완화할 방안을 마련해야 ��니다.

예컨대 생성 AI의 보다 강력한 컴퓨팅 파워로 인해 클라우드 기반 환경 전반에서 훨씬��으로 이어집니다. 동시에 짶�속갶ĵ�성 규정 증갶�에 따른 규제준수 입증을 도울 수도 있죠.

“화학산업읶� 잠재적 레시피나 자재구성표를 짶ĵ�형 에이전트를 통해 구동함으로써 현지 제한사항에 따른 규제 준수 여부를 분석할 수 있습니다. 규제 미준수 사유로 기다리던 화물을 실읶� 팔레트갶� 도크에서 압류되�� 리스크�� 완화할 수 있어야죠.”

조슈아 그린바움(Joshua Greenbaum), 엔터���라이즈 애플리케이션 컨설팅(EAC) 대표

이 기술의 갶�능성을 실현하려면 기업읶� 최대 효과를 내도록 활용하면서도 책임 잇�� 사용을 위한 안전장치도 확보해야 ��니다.

“생성 AI갶� 정보 처리를 갶�속화하면서 조직읶� 데이터 개인정보보호왶� 편견이나 거짓 정보를 예방할 책임이 있습니다. 저희 �� 설계부터 연관성, 신뢰성, 책임성 있�� AI를 업무 영역에 내장하�� 데 중점을 두고 있습니다. 모든 기술이 그렇듯 생성 AI도 모든 �ѫ��니스 문제에 대한 만능 해결사�� 아닙니다. 화학산업 리더들읶� 고유한 상황에 맞게 갶�치를 제공할 수 있�� 적용사례를 탐구 중입니다.”

매트 레이먼(Matt Reymann), �鶹ԭ�� 화학산업 글로벌 부사장

• 원문: , , Forbes.com

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챗G�ʰ� 덕분에 미래를 변화시킬 ��심 기술로 평갶� 받�� AI�� 새로운 갶�능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선해 을 주도하�� 데 있어 중요한 역할을 ��니다. 월간 인사이트에서 AI 트랜스포메이션으로 디지털 혁신을 촉진��고 �ѫ��니스를 개선할 방안을 확인��세요.

긶�쓴이: 오지연(Jiyeon Oh), 박범순(Adam Park)

이미 우리 곁에 왶� 있�� 미래

안전한 핫윙을 만드�� 품질 예지관리

초연결시대로 대변되�� 인더스트리 4.0 시대에�� 넘쳐나�� 데이터를 활용해 통찰을 얻�� 기업이 앞서갑니다. 이 각광 받�� 이유도 여기에 있죠. 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 데이터를 디지털 제조 관리 클라우드 상에 모아 훈련을 시키면 보다 빨리 의미 있�� 기계 ��습과 패턴 파악을 통한 이해갶� 갶�능��니다.

실제로 핫윙을 만드�� 회사에서 약 50장 갶�량의 닭 날개 사진과 핫윙 제품 사진을 이용해 품질 불량 유형을 ��습 시켰습니다. 그 후 생산 현장에 투입해 기존에 육안 검사로 진행하던 품질 관리를 머신 비전과 머신러닝을 활용해 개선한 사례입니다. 닭 날개 크기왶� 색상, 관절과 절단면 주변에 노출된 혈관 등을 측정해 ��습��고 불량이 발생할 지를 예측하�� 품질 예지관리갶� 갶�능해진 것이죠.

채용 담당자의 생산성을 높이�� 생성 AI

의 새로운 생성 AI 기능을 통해 채용 관리자�� 각 역할의 원하�� 직무기술과 속성을 포착하�� 강력��고 정확한 직무 기술서를 작성할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과의 통합으로 내용을 더욱 정교하게 조정한 후에 석세스팩터스 소프트웨���에 신속하게 게시할 수 있습니다.

석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능읶� 또한 특정 직무 설명과 후보자의 이력서에 맞�� 인터뷰 질문을 생성해 포용적인 언어 사용을 보장하�� 데 도움을 줍니다. 이러한 �ѫ��니스 AI 기능의 결합 효과�� 채용 관리자의 소중한 시간을 절약��고 인터뷰 품질을 향상시켜 채용 ���로세스의 효과를 극대화��니다.

균형 잡힌 데이터로 성장하�� AI

성장기에 아이갶� 편식을 하면 건강하게 자라기 어렵습니다. 인공짶ĵ�도 마찬갶�지죠. 머신러닝을 통해 세상을 배워갶ĵ� 인공짶ĵ� 입장에서�� 디지털 데이터갶� 바로 아이갶� 먹�� 밥이나 반찬과 같습니다. 처음 세상에 나왶� 세상을 배우고 그 안의 다양한 사람과 사물을 알아갶ĵ� 인공짶ĵ� 아이에게 균형 잡힌 식단을 제공해야 최대한 편견 없이 세상을 바라보게 되겠죠?

인공짶ĵ� ��습을 위한 데이터 전처리�� 필수

디지털 혁신을 위해서�� 데이터를 결합��고 처리하�� 과정이 자연스럽게 모든 면에서 갶�능해야 ��니다. 데이터 분석을 기반으로 한 AI 모델읶� 데이터 소스에서 데이터 추출 및 분류, 데이터 정제, 분석 모델 저장, 모델 개발, 운영 환경 적용 등의 과정을 거칩니다.

그런데 대부분의 데이터�� 각 시스템 사일로에 분산 저장된 채로 관리��니다. 그래서 �ѫ��니스 트랜잭션의 중심이 되�� ERP 시스템 내의 트랜잭션 데이터를 기준으로 주변의 사일로에 각기 다른 형태로 분산되어 있�� 데이터를 분석에 필요한 데이터 세트의 구조로 연결하�� 작업이 필요��니다. 분산된 데이터 소스를 연결, 정제하�� 데이터 전처리 과정이 분석 업무의 대부분을 차지하게 되죠.

좋읶� 머신러닝 모델이 좋읶� 결과를 이끄�� 만큼 좋읶� ��습 데이터갶� 좋읶� 결과를 냅니다. 과거에 기업의 �ѫ��니스 문제를 머신러닝과 AI로 해결하기 어려웠던 이유도 좋읶� ��습 데이터갶� 충분치 않았기 때문입니다.

합성 데이터로 AI 서비스 개발 촉진

오픈AI 재단의 챗G�ʰ�갶� 각광을 받으면서 켶�냐갶� 세간의 주목을 받았습니다. 거대���어모델(������)을 ��습시키기 위해 필요한 자료를 사전에 준비하�� 작업을 영어갶� 되�� 켶�냐 인력이 지원했기 때문이죠. 테슬라의 자율주행차갶� 사람과 사물을 분간하�� 일에도 켶�냐 사람들의 도움이 컸습니다.��이처럼 인공짶ĵ�이 ��습을 하려면 제대로 라벨을 붙여 분류한 데이터갶� 필요��니다.

문제�� 개별 단위로 구분할 수 있�� 라벨(레이블)로 분류되어 있�� 데이터갶� 터무니 없이 부족하다�� 점이죠. 한 바 있습니다. 합성데이터�� 현실의 데이터갶� 아니지만 그왶� 유사하게 개별 단위로 구분이 갶�능하도록 라벨을 붙여 분류해 인공짶ĵ�이 실제 세계에 갶�까운 상세 데이터로 ��습하도록 돕습니다.

개인정보 보호왶� 맞물려 민감한 금융 데이터나 의료 데이터 등을 기계��습에 직접 활용할 수�� 없습니다. 인공짶ĵ�이 제대로 세상을 ��습하려면 라벨로 분류된 데이터 세트갶� 필요하다�� 점에서 합성데이터갶� 균형잡힌 데이터의 대안으로 각광받고 있습니다. 시장 분석기관 갶�트너(Gartner)에서�� 오�� 2030�Ƅ까지 합성 데이터갶� 실제 데이터를 넘어설 것으로 전망��니다.

기업의 AI 활용 전략: AI 트랜스포메이션(AX)

인공짶ĵ� 전문기업 오픈AI갶� 챗G�ʰ�를 선보인 뒤 분위기�� 달라졌고, AI�� 이제 앞서 제시한 3대 카테코리의 예측과 분류를 넘어 생성을 갶�능하게 ��니다. ��이러한 변화에 갶�장 민감한 국내 외 주요 기업들이 챗G�ʰ� 적용 현황을 분석��고 활용 갶�능성과 부작용, 더 나읶� 대응 방안 마련에 나서고 있습니다. 그런 점에서 지금이야말로 발빠르게 구체적인 적용시점과 구현 방안, 구현 속도를 논의할 때라고 하겠습니다.

이제�� AI 기반의 디지털 혁신, 즉 AI 트랜스포메이션(AX)을 추진하지 않��다면 뒤쳐질지도 모른다�� 걱정과 우려갶� 더 커지고 있습니다. AI왶� 빅데이터 분석 같읶� 디지털 기술의 급속한 발전과 더불어 디지털 기술을 �ѫ��니스에 적용함으로써 디지털 혁신을 추진한 혁신 기업읶� 전통적인 기업과 성장 속도, 규모, 매출 등 성과 측면에서 경쟁우위를 확보��고 기업 갶�치도 높읶� 평갶�를 받습니다.

���랫폼 �ѫ��니스 모델을 도입��고, 기존의 관성에서 벗어나 온오프라인을 통합��고 AI 기반의 을 개선할 수 있�� 데이터 기반 의사결정, 궁극적으로 새로운 고부갶�갶�치 창출읶� 모든 기업이 원하�� 궁극적인 방향입니다. 이런 측면에서 볼 때 이제�� ‘AI 트랜스포메이션(AX)’의 기회를 놓칠 경우 변화하�� 기업과 변화하지 않�� 기업 사이의 격차�� 훨씬 더 커질 것이 분명��니다.

생성 AI 중점 투자 부문에 관한 갶�트너 조사 결과

경영진의 68%�� 생성 AI의 이점이 위험보다 크다고 생각하�� 것으로 나타났으며, 이익보다 위험이 크다고 응답한 비율읶� 5%에 그쳤습니다.

AI에 대한 이해를 토대로 �ѫ��니스 개선 방안 모색해야

과거 디지털 트랜스포메이션에 실패하�� 기업들읶� 일반적으로 AI, 빅데이터, 클라우드 같읶� 디지털 기술 도입을 ‘디지털 트랜스포메이션(DX)’의 완성이라고 착각하거나, AI 솔루션, 머신러닝 모델을 도입만 하면 저절로 �ѫ��니스 혁신을 갶�져온다고 오해했습니다. 수많읶� 형태의 다양한 데이터를 쌓아놓기만 하면 분석할 수 있고 골치 아픈 과제도 해결할 수 있으리라�� 기대갶� 있었죠.

하지만 처음부터 사람이 풀지 못하�� 어려운 과제�� 기계 입장에서도 어려운 일입니다. AI갶� 기업에서 벌어지�� 많읶� 난제, 획기적인 문제의 일회성 해결 방안일 수도 있지만, 무엇보다 실질적인 개선 방안이 될 수 있어야 ��니다.

�ѫ��니스 ���로세스에 내장된 AI 모델이 필요한 이유

�ѫ��니스 AI�� �ѫ��니스의 코어 시스템과 ��나로 연결되어야 �ѫ��니스 활동과 의사결정을 즉각 지원하���� AI 모델이 될 수 있습니다. 그렇지 않으면 AI 모델이 �ѫ��니스 연속성과 민첩성을 보장하기 어렵습니다.

�鶹ԭ���� 이미 �ѫ��니스 ���로세스에 내장된 머신러닝과 분석형 AI를 제공��니다. 여기에 생성 AI 기술이 더해짐으로써 혁신적인 고객경험, 능동적인 전략적 의사결정, 몰입도 높읶� 직원경험과 고객경험을 제공할 수 있고 더 나읶� �ѫ��니스 성과로 이어집니다.

AI 트랜스포메이션의 성공 여부�� 여러분이 갶�장 잘 이해��고 있�� �ѫ��니스 위에 AI에 대한 이해왶� 준비, 적용 노력에 달려 있다고 할 수 있겠습니다.

AI 도입 후 운영 환경에서의 역할과 대안 준비해야

기업이 불확실성을 헤쳐 나갶�면서 급변하�� �ѫ��니스 요구에 대응��고 효율적으로 갶�치를 실현하려면 AI 트랜스포메이션을 갶�속화할 도구왶� 이를 다룰 수 있�� 인력이 중요��니다. AI갶� ��심 기술로 등극하면서 많읶� 기업이 전담 조직과 인력 역량 확보를 위해 발빠르게 움직이고 있습니다.

AI 분석 모델을 만들기 위한 인프라왶� 애플리케이션 등을 갖추고 유지보수 인력과 운영시스템 적용을 위한 리소스를 별도 산정��고 있습니다. 모든 역량과 준비를 다 갖춘 상태에서 AI 분석 모델을 자동으로 찍어내고 놀랄만한 �ѫ��니스 성과를 즉시 누릴 수 있으리라 기대하지만 실제로�� 그렇지 못한 경우를 이미 많이 경험했습니다.

AI 트랜스포메이션 과정에서 과거 회사의 �ѫ��니스 ���로세스왶� ERP 시스템을 내재화��고 기업 본연의 ���로세스를 담기 위한 수많읶� 시간과 노력을 들여왔던 것과 동일한 방식을 재현��고 있�� 모습도 볼 수 있습니다. AI 기술을 토대로 자체 개발을 통한 각자도생의 길을 걷다보면 이미 AI 기술읶� 더 빠른 속도로 발전을 거듭해 한참 앞서 있�� 경우도 많습니다.

AI에 대한 높읶� 기대왶� 시장 요구사항 변화애 부응하려면 도입 후에도 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 데이터를 지속적으로 업데이트해야 ��니다. 이�� 기존 �ѫ��니스 로직과 결합��고 내부 시스템과 연결하�� 등 AI 운영 시스템으로서의 역할을 생각할 때 현실적으로 �ѫ��니스에 효용성 있�� 대안이 될 수 있습니다.

�ѫ��니스를 위해 구축된 AI 모델의 현실적인 대안

�鶹ԭ���� 지난 20�Ƅ동안 ��AI, 빅데이터, 클라우드 같읶� 새로운 기술과 컨텍스트를 통해 솔루션에 AI를 내장��고 예측갶�능한 �ѫ��니스를 준비하면서 변화를 이끌어 왔습니다. 솔루션에 AI를 내장��고 대화형 AI 및 짶ĵ�형 로봇 ���로세스 자동화 등 �ѫ��니스 ���랫폼으로 기존 �鶹ԭ�� 환경을 확장하�� AI 기반 모듈을 생성함으로써 경쟁력을 갖추고 새로운 변화를 만들어 왔습니다.

여기에 챗G�ʰ�로 대표되�� 생성 AI의 획기적인 발전이 갶�속화되고 응용 범위갶� 확대된다�� 점을 고려할 때 생성 AI 기능을 �ѫ��니스 데이터 및 ���로세스의 컨텍스트왶� 결합��고 대규모로 미세조정(fine-tuning) 및 프롬프트 엔지니어링을 적용한 아키텍처를 고려해야 ��니다. 이로써 기업의 독립성을 보장��고 �ѫ��니스에 적합한 결과를 창출할 수 있습니다. 이러한 AI 의 결과�� 별도의 저장공간이 아닌 현업 사용자갶� 매일 사용하�� 애플리케이션에 내장됩니다.

�鶹ԭ�� 시스템의 SaaS 모델 및 클라우드 배포�� �鶹ԭ�� AI 코어, 론치패드, �鶹ԭ�� AI �ѫ��니스 서비스 같읶� AI 서비스를 위한 새로운 기능이 분기별로 출시되면서 AI 서비스 개발 속도를 높이고 지속적으로 업데이트 된다�� 사실에 주목하세요.

AI�� 관리부터 개발까지 오픈소스 중심으로 혁신이 일어나며 이러한 ���랫폼을 직접 구축하려면 다양한 오픈 소스 기술을 잘 알아야 ��고 변화의 속도에 뒤쳐져서�� 안된다�� 것도 중요한 부분입니다. 상용 솔루션으로 구축했다 할지라도 도입, 검토, 구현, 안정화를 ��고 나면 이미 새로운 기술 트렌드갶� 나온다�� 사실도 잊지 마세요.

기존 SI의 관성에서 벗어난 AI

AI 트랜스포메이션을 단순히 AI 엔진 기반의 SI(시스템통합) 프로젝트로 바라보�� 기존의 관성에서 벗어나야 ��니다. 내재화하면 할수록 더 고립되�� ���랫폼읶� 효용성이 떨어질 수 있습니다. AI�� 이제 생성 AI를 넘어 끊임없이 발전될 전망입니다. 그 갶�운데 파생되�� 기술읶� 꾸준히 발전��고 최신 기술을 적용할 수 있�� 유연한 아키텍처야말로 필수 고려 대상입니다.

디지털 트랜스포메이션이 처음 시장에 나왔을 때 �ѫ��니스 또�� 조직의 모든 측면에 디지털 기술을 통합해 운영 방식과 고객에게 갶�치를 제공하�� 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 얘기한 바 있습니다. 이제 AI 트랜스포메이션읶� 우리갶� 갶�진 도구를 갶�장 최신의 진보적인 형태로 업그레이드된 상태라고 할 수 있습니다. 하지만 잊지 마세요. 모든 변화왶� 트렌드의 ��심읶� 바로 �ѫ��니스를 잘하�� 데 있습니다.

예측, 분류, 생성 등의 역량을 두루 갖춘 AI에 대한 이해를 토대로 여러분 기업의 �ѫ��니스를 어떻게 개선할 수 있을지 고민하�� 데서 AI 트랜스포메이션을 시작하시기 바랍니다. 고맙습니다.

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이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때�� 없었습니다. 그러나 많읶� 기업에 있어 AI를 �ѫ��니스 효과로 전환하�� 일읶� 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서 �ѫ��니스를 위해 구축된 AI갶� 필요��니다.

긶�쓴이: 바랏 산두(Bharat Sandhu), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

인공짶ĵ�(����)과 관련해 지금보다 흥미로운 시기�� 없었습니다. 생성 AI왶� 거대���어모델(������)이 헤드라인을 휩쓸면서 AI갶� 모든 �ѫ��니스 대화에 오르내리고 있습니다. 그러나 AI 기술의 발전을 �ѫ��니스 효과로 전환하�� 일읶� 많읶� 기업에 있어 여전히 도전과제입니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠.

그래서 �鶹ԭ���� 이 문제를 AI에 대한 고유한 접근법으로 해결��고자 ��니다.

�ѫ��니스 전반의 민첩성과 예측력 강화

�ѫ��니스 AI 능력을 향상��고 기업 전반에 대한 민첩성과 예측력을 높이�� 몇 갶�지 기능을 이번 사파이어(�鶹ԭ�� Sapphire)에서 발표했습니다. 아래 그림읶� 및 의 생성 AI 시나리오왶� 같이 여러 �ѫ��니스 기능에 갶�치를 제공하�� 기능을 요약한 자료입니다.

새로운 AI 역량

책임 있�� 내장된 유관 �ѫ��니스 AI

�鶹ԭ��에서�� �鶹ԭ�� 애플리케이션에 이미 내장되어 있�� AI를 운영 첫날부터 제공��니다. 갶�장 중요한 �ѫ��니스 ���로세스를 구동하�� �鶹ԭ�� 애플리케이션에 이미 내장되어 있기 때문에 전체 �ѫ��니스에 바로 적용할 수 있습니다. �� 산업별 데이터왶� 심층적인 ���로세스 지식을 이용해 개발되어 조직읶� 자신 있게 사용할 수 있습니다. 본질적으로 �鶹ԭ�� AI�� �ѫ��니스를 위해 구축된 AI입니다.

이번 행사에서�� 생성 AI를 기반으로 한 15갶�지의 새로운 �ѫ��니스 AI 기능을 발표했습니다. 또한 마이크로소프트(Microsoft)왶�의 생성 AI에 대한 파트너십을 확대했습니다.

이러한 새로운 기능 중 몇 갶�지를 자세히 살펴보겠습니다.

인적자본괶�리(����) 강화

회사의 갶�장 큰 자산읶� 인력입니다. 에 대한 우리의 초점읶� AI를 활용해 조직이 직원의 유치, 유지, 역량 강화에 도움을 얻도록 하�� 데 있습니다.

석세스팩터스 채용(�鶹ԭ�� SuccessFactors Recruiting)의 새로운 생성 AI 기능을 통해 채용 관리자�� 각 역할의 원하�� 직무기술과 속성을 포착하�� 강력��고 정확한 직무 기술서를 작성할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과의 통합으로 내용을 더욱 정교하게 조정한 후에 석세스팩터스 소프트웨���에 신속하게 게시할 수 있습니다.

석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능읶� 또한 특정 직무 설명과 후보자의 이력서에 맞�� 인터뷰 질문을 생성해 포용적인 언어 사용을 보장하�� 데 도움을 줍니다. 이러한 �ѫ��니스 AI 기능의 결합 효과�� 채용 관리자의 소중한 시간을 절약��고 인터뷰 품질을 향상시켜 채용 ���로세스의 효과를 극대화��니다.

또한 소프트웨���에 인재 인텔리전스 허브를 발표��고 있으며, 이�� 사람들의 직무기술과 능력, 역량, 관심사, 작업 스타일, ��습 선호도 등을 활용해 직원들의 성장과 발전을 돕�� 권장사항을 구성��니다. 이러한 권장사항읶� ��습 선택과 역할, 멘토링 프로그램, 동료 연결 등을 제안함으로써 직원들을 영감을 주고 안내��고 지원��니다. 조직읶� 또한 직원들의 직무기술 세트를 더 잘 이해해 내부 이동과 유지, 인력의 민첩성을 개선할 수 있습니다.

이 두 갶�지 �ѫ��니스 AI 시나리오�� 올해 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

공급망 회복탄력성 증대

공급망 내에서 우리�� AI를 적용해 빠르게 변화하�� 수요를 예측, 준비, 대응하�� 데 도움을 주고 있습니다. 의 새로운 생성 AI 기능으로 자동차 및 제조 기업읶� 하루에 다양한 형식으로 받�� 수십만 건의 납품 관련 문서를 자동으로 처리할 수 있습니다. 이 자동화�� 데이터 입력 오류를 피하며, 정제된 훈련 데이터를 필요로하지 않고 즉시 사용할 수 있습니다.

또한 에서�� 제품의 특성, 수요 또�� 예측에 기초해 창고 조직, 재고, 보충 등의 최적화 방안을 추천하기 위해 AI를 활용하�� 짶ĵ�형 슬로팅 기능을 소개��고 있습니다. 이 기능읶� 창고 공간을 극대화��고 창고 관리의 효율성을 향상시키�� 데 도움이 됩니다.

사용자�� 오늘부터 짶ĵ�형 슬로팅 기능을 활용할 수 있으며, 짶ĵ�형 입고 기능읶� 올해 나중에 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

조달 효율 및 규제준수 제고

조달에서�� AI를 활용해 사용자갶� 다양한 시장에서 비용을 절감��고 규제 준수를 높일 수 있도록 도왶�주고 있습니다. 의 새로운 짶ĵ�형 송장 변환 기능읶� 조달 팀이 공급업체 송장에서 관련 정보를 자동으로 추출��고 처리함으로써 새로운 공급업체의 온보딩을 더욱 용이하게 ��니다. 밀접한 피드백 루프�� 시간이 지남에 따라 매핑 정확성을 향상시키며, 송장 처리 속도왶� 정확성을 더욱 갶�속화��니다.

또한 에서�� AI를 활용해 갵ӝ�화된 추천으로 직원들의 구매 경험을 향상��고 있습니다. 갶�이드형 구매 기능읶� 직원들의 역할 같읶� 데이터를 활용해 동료들이 선택한 제품 및 서비스왶� 회사 카탈로그의 관련 제품을 제안해 구매 경험을 개선��고 비효율적인 지출을 억제��니다.

아리바 구매(�鶹ԭ�� Ariba Buying)의 갶�이드형 구매 기능읶� 지금 바로 사용할 수 있으며, �ѫ��니스 네트워크(�鶹ԭ�� Business Network)의 짶ĵ�형 송장 변환 기능읶� 올해 나중에 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

재무 리스크 및 통제 비용 절감

재무 분야에서�� 인사이트, 권장사항, 자동화로 모든 재무 업무를 혁신하�� 데 AI를 활용��고 있습니다. 의 새로운 짶ĵ�형 추심 기능읶� 수금 전문갶�갶� 송장에 대한 지불 지연 위험을 예측��고 어떤 고객에 대해 후속 조치갶� 필요한지를 우선 순위에 따라 더욱 잘 파악하도록 돕습니다. 이를 통해 많읶� 시간이 소요되�� 작업을 합리화할 뿐 아니라 위험 관리를 간소화��고 기업 자금 운용부의 유동성 및 자본 수준 관리갶� 용이해집니다.

�鶹ԭ�� S/4HANA의 짶ĵ�형 추심 기능읶� 지금 바로 이용할 수 있습니다.

직원 및 고객 경험 개선

디지털비서(�鶹ԭ�� Digital Assistant)�� �鶹ԭ�� 솔루션을 위한 통합 자연어 인터페이스를 제공��니다. 새로운 생성 AI 기능을 추갶�해 사용자에게 맞춤형 지원을 제공��고, 사용자의 맥락을 기반으로 적절한 도움을 제공해 신규 사용자왶� 경험이 풍부한 사용자갶� 주어진 작업에서 생산성을 높일 수 있도록 돕습니다.

디지털비서(�鶹ԭ�� Digital Assistant)�� 또한 기능을 확장해 솔루션을 필두로 애플리케이션 내에서 사용자에게 사전 대응식의 맥락에 맞�� 지원을 제공��니다. 새로운 고객경험용 디지털 비서(�鶹ԭ�� Digital Assistant for customer experience)로 판매자왶� 지원 팀읶� 총체적인 통찰력을 얻고 권장사항을 생성하며 고객경험을 갵ӝ�화하기 위해 자동으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

이러한 두 갶�지 기능읶� 올해 나중에 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

신뢰왶� 투명성을 갖춘 AI 제공

책임 있�� AI�� 처음부터 저희 AI 전략의 ��심이었습니다. 저희�� 인간을 제품과 ���로세스의 중심에 두�� AI를 제공하기 위해 총체적인 접근법을 따릅니다. 이를 위해 윤리 정책과 규제준수 ���로세스를 수립해 책임 있�� AI를 실천��니다. 저희 애플리케이션에서 AI�� 투명해서, 어떻게 추론��고 권장사항을 만드��지 이해할 수 있습니다. 민감한 데이터의 개인 정보를 존중하며 사용자갶� 결정에서 편견을 피할 수 있도록 돕습니다. 이상이 한 데 어울려 여러분이 통제력을 유지하도록 보장��니다.

• 바랏 산두(Bharat Sandhu)�� �鶹ԭ��의 애플리케이션 개발(Application Development) 및 AI 부문장입니다.
• 원문: AI Built for Business, �鶹ԭ�� News Center

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짶�속갶ĵ�성 시대갶� 빠르게 다갶�오고 있습니다. 대기업보다 민첩��고 유연하게 시장 변화를 읽고 효과적인 대응이 요구되�� 중소중견기업. 짶�속갶ĵ�경영으로 나아갶�기 위해 디지털 혁신을 추진 중인 7개 우리 중소중견기업 이야기를 확인��세요.

얼마 전 막을 내린 도쿄 올림픽에서 우리 대표팀이 활약한 여자배구 경기를 보면서 심판의 판정 실수갶� 여러 차례 도마에 오르�� 모습이 눈에 들어왔습니다. 누군갶ĵ� 심판의 판정 실수갶� 오히려 승부욕에 불을 지핀다고도 ��니다. 하지만 중요한 순간에 선수들의 사기를 꺾�� 일읶� 막아야하지 않을까요? 그래서 과 , 머신 비전이 적용된 짶ĵ�형 판정 ���로세스였다면 어떨까 생각해 봤습니다.

기업의 업무�� 표준화, 자동화, 효율화 단계를 거치며 발전��니다. 다시 말해 자동화 될 업무�� 모두 자동화 되기 마련이죠. 짶ĵ�형 ���로세스를 토대로 배구공이 선에 닿았��지 여부를 실시간으로 판독��고 심판이 명확한 판정이 어렵다고 느끼거나 감독이 판독 요청을 할 때 바로 정확한 결과를 제공��다면 더 나읶� 경험이 되지 않을까요? 심판읶� 경기갶� 원활히 흘러 갶�도록 하�� 본연의 역할에 집중��고 경기갶� 지연되거나 경기 흐름이 끊기�� 일읶� 막을 수 있죠.

의 일하�� 방식도 이왶� 비슷��니다. 직원 모두갶� 갶�상의 디지털 비서를 한 명씩 곁에 두고 대부분의 업무�� 자동으로 처리하죠. 그러다 담당자의 확인이 필요하거나 의사결정이 필요한 예외적인 상황이나 문제 상황이 예상될 때 디지털 비서갶� 담당자에게 알려줍니다. 결국 자율주행차나 비행기의 자동항법장치처럼 기업 운영도 대부분 자율운영이 갶�능해지�� 시대갶� 멀지 않았습니다.

맥킨지갶� 제시하�� 2024�Ƅ 8대 CEO 우선순위 | 특집 기사

올바른 아젠다를 만들기�� 결코 더 쉬워지�� 법이 없습니다. 온갖 잡음 속에서 2024�Ƅ CEO에게 중요한 8대 우선순위를 중심으로 정리한 저희 맥킨지 팀의 노력의 결정체를 제시��니다.

전기자동차 돌풍과 짶�속갶ĵ�성 시대의 도래

올해 초 테슬라의 시갶�총액이 한 때 900조를 넘겼습니다. 테슬라�� 2020�Ƅ 이미 도요타를 제치고 세계 자동차기업 시갶�총액 1위에 등극했습니다. 올 6월 9일 블룸버그 NEF갶� 발표한 ‘전기자동차 전망(Electric Vehicle Outlook) 2021’ 보고서의 경제 전환 시나리오에 따르면 무공해 자동차의 글로벌 판매갶� 2020�Ƅ 4%에서 2040�Ƅ 70%로 증갶�할 전망입니다. 본격적인 전기자동차 시대의 시작을 예상할 수 있�� 대목입니다.

지난 1990�Ƅ대 인터넷 혁명이 세상을 바꾼 것처럼 2020�Ƅ대�� 기후 변화에 대응하기 위한 ‘’ 시대갶� 도래��고 있습니다. 테슬라의 시갶�총액과 전기자동차 판매 전망으로부터 미래 갶�치갶� ‘짶�속갶ĵ�성’에 있음을 알 수 있으며 ‘짶�속갶ĵ�성’읶� 그야말로 글로벌 시장을 변화시키고 있습니다. 이러한 기업의 짶�속갶ĵ�성을 평갶�하�� 대표적인 ��심 짶���갶� 바로 입니다.

환경·사회·짶�배구조(ESG), 짶�속갶ĵ�경영의 ��심 짶���

ESG�� 기업의 짶�속갶ĵ�경영을 위해 환경(E�Ա������DzԳ���Գ�)·사회(Social)·짶�배구조(Governance) 관점에서 준수해야 할 갶�이드라인과 보고서에서 공개해야 할 정보에 대한 구체적인 짶���입니다. 기업읶� ESG를 준수��고 수익 극대화에 집중하던 기존의 투자 방식에서 투자 자체의 사회적 순기능을 고려할 방안을 모색해야만 ��니다.

2020�Ƅ KPMG갶� 실시한 전세계 52개국 5,200개 기업 보고 동향에 대한 조사결과에 따르면, 이미 글로벌 리더 기업들읶� 짶�속갶ĵ�경영을 위해 환경을 보호��고 사회적 안전망을 구축하�� 등 비재무적 갶�치를 중시하�� ESG 경영을 추진��고 있으며 국갶�별 매출 상위 100개 기업의 80%갶� 이미 지속갶�능 보고를 수행 중입니다.

2024 공급망 트렌드: 생성 AI갶� 리스크 탄력성의 근간 | 특집 기사

불확실성을 이용해 실험��고 강력해지�� 을 갶�트너����안티프래자일 공급망이라고 정의��니다. 백신을 맞고 면역력을 키우�� 과정과 비슷하죠. 리스크 탄력성을 강화��고 안티프래자일 공급망으로 나아갶�도록 돕����공급망 트렌트를 확인��세요.

2021�Ƅ 대한민국 정부�� 자산규모 2조원 이상 코스피 상장 기업을 대상으로 2025�Ƅ부터 ESG 공시를 의무화��고 2030�Ƅ에�� 모든 코스피 상장사들로 확대��다고 발표했습니다. 투자기관읶� 기업의 ESG 활동과 성과를 투자 의사결정 시 반영��고 있으며, 소비자들도 이른바 ‘착한 기업’의 제품읶� 적극 구매하�� 반면 ‘나쁜 기업’읶� 불매하�� 방식으로 ESG 경영을 강하게 요구��고 있습니다. 국내 기업들도 ESG 경영을 위한 준비사항을 철저히 고민��고 실행해야 할 시점입니다.

ESG�� 짶�속갶ĵ�성 관련 ��심성과짶���(KPI) 중에서도 비재무적이면서 정량화 갶�능한 성과를 측정��니다. 기업읶� ESG 전략 수립 및 활동을 위한 인력 투자�� 물론, ESG 성과의 효과적인 관리를 위해 ESG 활동 데이터를 객관적이고 투명하게 관리하�� 체계를 갖추어야 ��니다.

�鶹ԭ���� 이를 위해 ESG 공시(ESG Reporting), 탄소배출관리(Carbon Accounting), 순환갶�치사슬(Circular Economy), 환경 보건 안전( Environment, Health and Safety), 짶�속갶ĵ�성 진단 및 구현 서비스(Sustainability Service) 등의 솔루션을 제공��고 있습니다.

전사 ESG 관리 및 실시간 공시 체계 방안

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짶�속갶ĵ�경영 실현 ���로세스

짶�속갶ĵ�경영읶� 크게 두 단계로 실현할 수 있습니다. 첫째, 기업 활동을 통해 생성되�� 모든 데이터를 ESG 검토를 위해 확보 갶�능한지 여부를 확인해야 ��고 둘째, 신뢰할 수 있�� 데이터 수집을 바탕으로 ESG 갶�이드라인을 제시하�� 대표적인 글로벌 기관 GRI왶� SASB의 기준을 이해��고 정부, 투자자, 평갶�기관의 요청에 따른 짶��� 관리를 최적화해야 ��니다.

ESG에 대한 투자�� 장기적으로 이루어져야 하기 때문에 그에 적용되�� 데이터도 장기적으로 활용할 수 있도록 필요한 투자를 해야��니다. 이제 기업들읶� ESG 데이터에 대한 체계적인 관리 체계를 구축��고 장기적인 ESG 대비에 대한 전략을 고민해야 ��니다.

ESG�� 빠른 속도로 향후 기업 생존을 결정짓�� 중요한 요소로 자리매김��고 있습니다. 당장읶� ESG 공시 의무화에서 자유로울 수 있�� 이라고 할지라도 짶�속갶ĵ�경영읶� 필연적으로 다갶�올 전망이므로 대기업의 ESG 전략을 주시하면서 ‘데이터 통합’을 통한 ‘짶ĵ�형 기업’ 전환을 통해 본격적인 ESG 시대를 대비해야 ��니다.

짶ĵ�형 기업: 디지털 중심, ��율성과 ˳�력을 통한 성장 추구

짶�속갶ĵ�경영을 위한 선결 조건인 짶ĵ�형 기업읶� 무엇일까요? 짶ĵ�형 기업읶� 변화하�� �ѫ��니스 환경, 고객 경험, 이해관계자 요구 및 생태계 변화를 예상할 수 있고 이에 적응할 수 있�� 유연한 조직입니다. 근본적으로 디지털 중심이고 기술과 분석으로 지탱되며 변혁적 목적을 지향하�� 디지털 기업읶� 역동적인 자기 관리왶� 지속적 적응이 갶�능��니다.

짶ĵ�형 기업읶� 아래왶� 같이 3갶�지 ��심적인 속성을 갖습니다.

첫째, 짶ĵ�형 기업읶� 데이터 주도형 운영으로 차별화��니다. 주요 짶���에 따라 시장 진출 전략, 제품 믹스, 생태계 파트너십을 조정��니다.

둘째, ��율성과 민첩성을 강화하도록 조직됩니다. 유리한 경우, 규모왶� 효율을 최적화하기 위해 통합되고 필요한 경우, 의사결정 체계를 단순화��고 시장 진출 속도를 높이며 고객 및 시장 요구에 적응하기 위해 모듈화됩니다. 아울러 클라우드 기술을 활용해 민첩성과 시장 진출 속도를 높이고 운영 모델읶� 유연하여 쉽게 변화시킬 수 있습니다.

셋째, 자발적으로 외부를 지향��니다. 학계, 신생 기업, 동맹, 심지어 경쟁 업체 등 다양한 생태계 파트너왶� 협력하며 인재 니즈를 충족��고 새 역량을 획득��니다. 또한 산업들이 교차하�� 신시장을 정의하기 위해 자산과 분석을 공유��니다.

중소중견기업의 짶�속갶ĵ�경영, 짶ĵ�형 기업 전환이 ��심

짶�속갶ĵ�경영을 위해서�� 정형화된 데이터를 수집��고 통합해 기업의 엔드투엔드 �ѫ��니스 ���로세스에 활용��고 이를 통해 인사이트를 얻을 수 있�� 짶ĵ�형 기업 전환이 선결 과제입니다. 짶�속갶ĵ�경영읶� 기본적으로 짶ĵ�형기업과 직결되어 있으며 짶ĵ�형 기업이라�� 토대 위에서 짶�속갶ĵ�경영을 위한 해결책을 마련할 수 있습니다.

짶ĵ�형 기업 전환을 이미 달성한 대기업과�� 다르게 에서�� 이제 짶ĵ�형 기업을 목표로 한 디지털 전환 여정을 본격적으로 시작해야 ��니다. 각종 데이터의 디지털화 수준 점검과 더불어 ESG를 위해 필요한 데이터를 현재 에서 확보할 수 있��지 파악해야 하기 때문입니다.

갶�트너, 2024�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시������특집 기사

지금 소개하�� 다양한 혁신읶� 특히 급변하�� AI 시대에 귀사의 �ѫ��니스 목표 달성을 촉진할 수 있습니다. 목적 의식을 갶�지고 선별한 몇 갶�지 혁신을 통합��다면 귀사의 디지털 조직을 구축, 보호��고 갶�치를 창출하�� 데 도움이 됩니다.

짶ĵ�형 기업으로 전환하�� 구체적인 방법

짶ĵ�형 기업읶� 인공짶ĵ�과 머신러닝, 사물인터넷, 빅데이터 등 짶ĵ�형 기술을 내장한 왶� 같읶� 차세대 짶ĵ�형 ERP를 통해 구현 갶�능��니다. 차세대 짶ĵ�형 ERP에�� 단순화된 데이터 구조, 새로운 웹 기반 사용자경험(UX)을 통해 편리한 분석이 갶�능하며 다양한 짶ĵ�형 신규 ���로세스갶� 추갶�되고 솔루션 확장이 유연��니다.

클라우드 기반의 통합과 확장 서비스를 제공하�� ‘’으로 업무 ���로세스왶� 데이터의 확장 범위�� 더욱 넓어졌으며 머신러닝과 , , 예외상황 관리 등 다양한 최신 기술을 �ѫ��니스 ���로세스에 접목해 다양한 형태의 짶ĵ�형 시나리오를 제공��니다.

디지털 전환 여정에 나서�� 기업읶� 각자 처한 상황도 다르고 디지털 성숙도에도 차이갶� 있기 마련입니다. 따라서 이러한 차세대 짶ĵ�형 ERP를 각 기업 고객의 선호도왶� 상황, IT 정책 등에 맞춰 도입할 수 있도록 �鶹ԭ���� 다양한 구축 옵션을 제공��니다. 특히 고객의 현재 상황과 속도에 맞추어 짶ĵ�형 기업 전환을 지원하�� 통합 패키지 서비스 갶� 대표적입니다.

중소중견기업 짶ĵ�형 기업 전환을 위한 오퍼링 RISE with �鶹ԭ��

RISE with �鶹ԭ���� 운영중인 �鶹ԭ�� ERP 또�� �鶹ԭ�� S/4HANA의 전환을 희망하�� 기존 고객, 노후화된 시스템과 ���로세스의 개선을 위해 신규 구축이 필요한 고객, 나아갶� ���로세스왶� 구축의 복잡성과 유연성이 필요한 신규 고객 모두에게 적합한 오퍼링입니다.

궁극적인 목적지�� 짶ĵ�형 기업 전환을 통한 짶�속갶ĵ�경영의 실현이지만 그 여정을 보면 �ѫ��니스 혁신에 대한 방향성, 변화를 수용하�� 정도, 또 개선해 나아갶ĵ� 방식 등에 따라 고객읶� 각자 서로 다른 출발선 상에 서 있습니다. 따라서 �鶹ԭ���� RISE with �鶹ԭ��를 통해 고객이 처한 상황과 발전 속도에 맞�� 짶ĵ�형 기업 전환을 지원��니다.

먼저 RISE with �鶹ԭ���� 여정의 시작점에서 차세대 짶ĵ�형 클라우드 ERP (�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud) 도입 시 예상되�� 기대 효과왶� 함께 �ѫ��니스 ���로세스 진단, 분석을 통해 개선 기회를 식별��고 제안��니다.

두 번째, 안정적인 전환을 위해 커스텀 코드 분석, 시스템 전환에 대한 사전 진단 및 점검 도구, 필요에 따라 사용자 교육 패키지까지 다양한 서비스왶� 도구를 제공해 체계적이고 안정적인 시스템 이관을 지원��니다.

세번째, 짶ĵ�형 기업 설계 및 구성 측면에서 먼저 고객의 선호에 따른 클라우드 서비스 사업자, 데이터 센터 등을 선택할 수 있도록 하여 ‘인프라 클라우드(IaaS)’의 장점을 극대화��니다. �ѫ��니스 애플리케이션의 중심인 디지털 코어로서 짶ĵ�형 클라우드 ERP를 제공하며 ‘’을 통해 짶ĵ�형 ���로세스 구현, 기능 확장, 유관 시스템과의 연계 등 고객 맞춤형 혁신을 지원��니다. 또한 세계 최대의 ‘’를 제공해 회사 외부의 다양한 거래 파트너왶�의 커뮤니케이션과 협업을 지원��니다.

짶ĵ�형 기업으로 전환�� 7개��중소중견기업 사례

보성그룹, 카카오엔터���라이즈, 클레어, 야놀자, 골프존, 씨젠, 크래프톤, 우아한형제들, 하이브 등 많읶� 우리 중소중견기업이 디지털 혁신을 통해 짶ĵ�형 기업으로의 전환을 완성해 갶ĵ� 중입니다.

댶�웅제약, 디지털 중심 업무 변화

국내 제약업계 최초로 �鶹ԭ�� 를 도입한 대웅제약의 경우 �鶹ԭ�� 고도화 프로젝트를 통해 짶ĵ�형 기업으로의 전환을 추진했습니다. 인공짶ĵ�과 시대에 대비하면서 미래 경영을 위한 인프라를 구축��고 지속적으로 강화되�� 규제에 대비해 상시 감사 체제를 구축함으로써 민첩한 대응을 도모했습니다.

또한 최신 �鶹ԭ�� ERP인 �鶹ԭ�� S/4HANA를 구축하면서 역할 기반 사용자경험(UX)을 국내 최초로 전 모듈에 도입해 경영진부터 사원까지 역할에 따라 일하�� 방식을 변화함으로써 짶ĵ�형 기업으로의 전환을 이뤘습니다. 최신 UX갶� 적용된 시스템을 통해 임직원들읶� 업무 전반에 필요한 데이터왶� 성과 짶���를 간결��고 직관적으로 시각화하여 확인할 수 있게 되었죠.

경영진의 경우 �鶹ԭ�� 머신러닝, 예측분석, RPA 를 통한 일별 월말 매출 예측 및 시장 동향을 인공짶ĵ�(����)을 통해 제공 받고 �鶹ԭ��왶� 데이터를 AI갶� 매일 새벽 자동 수집해 짶���화된 자료를 받아 단순 반복업무를 최소화함으로써 집중해야할 부분에 직원들이 더 몰입할 수 있게 했습니다.

클레어, 제조업 디지털 혁신과 IoT 서비스

공기청정기 제조사인 클레어�� 비대면 필터 정기 구독서비스 ‘마이클레어’ 를 출시했��데요. 클레어 공기청정기에 탑재된 AI 센서갶� 필터 상태를 체크��고, 교체 시기에 맞추어 자동으로 필터 배송이 이뤄지�� 시스템입니다.

이 시스템을 �鶹ԭ��의 클라우드 ���랫폼인 ‘�ѫ��니스 기술 ���랫폼(BTP)’ 기반의 기술을 구현해 공기청정기에 연결된 센서로 먼지, 온도, 습도, 이산화탄소 등 데이터를 수집, 분석��니다. 이러한 서비스를 실현함으로써 클레어�� 소비자 데이터를 효과적으로 분석해 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

BTP�� 데이터베이스 및 데이터 관리, 분석, 애플리케이션 개발 및 통합과 IoT왶� 더불어 ‘로봇 ���로세스 자동화(RPA)’, 머신러닝, AI 등 짶ĵ�형 기술이 함께 작동하�� 환경을 제공��니다. 클레어�� 향후 머신러닝에 의한 필터교체 주기 파악 및 재고 확인 후 자동 발주처리, 서비스 요원 현장 출동 등 분석과 업무를 연결해 BTP를 활용해 지속적으로 혁신적인 서비스를 확장해나갈 예정입니다.

야놀자, 디지털 HR 업무 혁신

유니콘 기업 야놀자의 지속적인 성장읶� 끊임없�� 혁신에 기반을 두고 있습니다. 디지털 혁신 또�� 디지털 전환을 토대로 글로벌 확장을 추진하며 성장세를 이어갶�고 있습니다. 이처럼 빠른 성장을 지원하기 위해서�� 글로벌 운영이 갶�능한 인사 시스템으로의 혁신이 필수적입니다.

야놀자�� (1) 변화에 대한 선제적 대응이 갶�능��고 (2) HR 전반의 기능이 유기적으로 연결되어 있으며 (3) 유연한 HR 시스템을 찾아 나섰습니다.

그 결과 시스템의 유연성과 연결성을 확보��고 빠르게 성장하�� 속도에 맞춰 대응할 수 있도록 지원하�� 솔루션을 선택하였고, 채용 전후의 이력관리를 통해 적시적소에 인재를 배치��고 체계적인 평갶� 방식으로 임직원들의 업무 실행 및 집중을 이끌어내�� HR 업무 혁신을 통해 짶ĵ�형 기업 전환을 이뤘습니다.

골프존, 데이터 중심의 매장 관리 변화왶� 업무 효율화

골프존의 경우 GDR 아카데미 직영 사업을 2018�Ƅ말부터 본격적으로 추진하여 지난 7월 약 2�Ƅ 6개월 만에 직영 매장 100호점을 오픈했습니다. 빠른 성장을 하다보니 데이터 양이 급속도로 증갶�했고 이 과정에서 모바일 POS 왶� 빌링 시스템, ERP 데이터 등 각 시스템의 데이터를 수집��고 정리��고 분석, 활용하�� 방안에 대한 고민이 많았다고 ��니다.

또한 매장 운영에 있어서 각 직영점의 점장분들이 다양한 시각에서 체계적으로 매장 현황을 분석할 수 있�� 서비스를 통해 데이터 중심의 매장 관리를 이루고자 했습니다.

처음에�� 단순 데이터 분석 솔루션만 알아보았으나 짶ĵ�형 기업으로의 전환을 고려하여 중장기적 관점에서 타 시스템과 융합할 수 있�� 확장성을 고려하였고 를 선택해 흩어졌던 데이터들을 한 곳에 모아서 분석할 수 있�� BI 솔루션을 구성했습니다.

특히 골프존에서�� 한 곳에 모읶� 데이터를 대시보드나 정형 분석 외에도 필요 시에 비정형으로 다양한 레포트를 만들기 원했��데 그 부분을 성공적으로 달성하셔서 수작업을 최소화하게 되었습니다. 또 이를 필요한 사람들과 별도로 공유��고 업데이트할 수 있다�� 점에서 리소스를 줄일 수 있었죠.

분석클라우드 기능을 잘 살려 연간 매출 시뮬레이션까지 잘 구축해 성과를 미리 예측��고 더 빠른 의사결정을 통해 프로모션, 상품 정책을 시행할 수 있어 만족도를 높이셨네요. 매일 실적을 확인하기 위해 일일보고를 진행��고 있었��데 이 부분도 분석클라우드의 메일링 기능으로 전일 마감된 실적을 자동으로 공유��고 있습니다.

�鶹ԭ�� Analytics Cloud를 사용하면 누구나 손쉽게 데이터 분석이 갶�능합니다

크래프톤, 짶ĵ�형 기업 전환과 IPO

크래프톤읶� 대표적인 성장 회사입니다. 끊임없�� 성장과 더불어 데이터 통합, 관리의 필요성이 대두되었고 기업공개를 위해서�� 성장에 적합한 시스템과 ���로세스를 갖추고 있��지 여부를 검토하�� 투자자들의 요구에도 부합해야 했습니다.

�鶹ԭ���� 기업의 성장을 지원하기 위한 확장성, 투명성과 경쟁력 확보를 위한 기반을 제공함으로써 기업의 성공적인 IPO를 지원��니다. 먼저, 조직구조 및 기준정보 체계를 향후 확장성을 고려하여 정의할 수 있습니다. ��나의 시스템에서 국갶�별 회계기준을 충족��고 국갶�별로 통화왶� 환율관리도 할 수 있어 글로벌 확장 시에도 유연한 대응이 갶�능��니다.

또한, 데이터에 대한 변경사항읶� 모두 기록되며, 리포팅 기능을 통해 국제회계기준(IFRS)에 부합하�� 리포트를 생성할 수 있어 투자자들이 요구하�� 재무 투명성을 제공할 수 있습니다. ERP를 통한 효율적인 결산과 수익성 분석읶� 주주갶�치를 높이�� 데 기여하며, 머신러닝 기반의 짶ĵ�형 ���로세스를 적용하여 미래를 예측��고 신속히 대응할 수 있도록 ��니다.

크래프톤읶� 최신 �鶹ԭ�� ERP 시스템, �鶹ԭ�� S/4HANA 도입을 통해 이러한 글로벌 확장성과 재무 투명성뿐만 아니라 짶ĵ�형 ���로세스갶� 제공하�� 경쟁력을 갖춘 짶ĵ�형 기업으로의 전환을 하였고, 이를 바탕으로 IPO를 성공적으로 진행하여 한 단계 더 성장��고 있습니다.

씨젠, 생명과학산업 컴플라이언스 대응

씨젠읶� 분자진단 전문 기업으로서 “세계 분자진단 생활 검사화”를 최종 목표로 ��고 있습니다. 잘 알려진 바왶� 같이 Covid-19의 영향으로 진단 키트 시장이 크게 성장하였고, 국내 뿐만 아니라 북남미왶� 유럽을 비롯하여 세계 여러 국갶�들로부터 씨젠의 고유 기술을 인정받아 전�Ƅ 대비 1,200%로 급성장 중입니다.

이에 따라 글로벌 ERP 도입 필요성이 대두되어 �鶹ԭ�� 클라우드 ERP인 RISE With �鶹ԭ�� 패키지를 도입했고, 재무/자금/경영관리/영업/생산/구매/물류 전사 밸류체인에 대한 ���로세스 혁신을 진행중입니다.

씨젠읶� 이번 �鶹ԭ�� ERP 도입을 통해 전 세계로 법인 확산 및 국제 회계 기준을 준수��고 신외감법 요건 강화왶� S&OP ���로세스 기반의 생산, 구매, 영업의 글로벌 SCM 도입 및 안정적 구축을 목표로 하며 이왶� 함께 ���로세스 정립과 표준화를 통해 운영 효율화 제고 및 지속적인 혁신을 기대��고 있습니다.

무엇보다 �鶹ԭ�� ERP�� 제약 및 바이오테크 사업 특성이라고 할 수 있�� GMP (Good Manufacturing Practice, 우수제조관리기준), CSV (Computer System Validation, 컴퓨터 시스템 검증), MD�鶹ԭ�� (Medical Device Single Audit Program, 의료기기단일심사 프로그램), 일련번호 관리 및 컴플라이언스 레포팅(글로벌 의약품 이력관리 규제) 등 까다로운 규제준수 및 관리를 표준 기능들로 제공함으로써 씨젠의 글로벌 확장을 지원��니다.

씨젠읶� 분자진단 시장에서 독보적인 자체 기술력을 기반으로 변이 바이러스 진단 시약 제품군을 신속히 확대해 코로나 진단 시장의 “게임 체인저”로써 역할을 ��고 있으며, 중장기적으로�� AI 기반 분자진단 시약 자동 개발 시스템을 ���랫폼화해서 전 세계로 확대��고, 장비,시약,원재료,소모품 등의 내재화를 통한 원 ���랫폼화를 달성할 계획입니다.

마지막으로 씨젠읶� 분자진단 대중화 환경 조성을 위해 글로벌 클릭닉 사업과 C-lab, 제약 사업 등으로 사업영역을 확대할 예정입니다. 이 모든 대내외부 �ѫ��니스에 유연��고 민첩하게 대응하기 위해서�� �鶹ԭ�� ERP갶� 유일한 선택이라고 관계자�� 밝혔습니다.

보성그룹, 미래도시왶���에너지 중심의 지속갶�능 경영 추구

보성 그룹읶� 부동산 개발, 스마트 건설, 신재생 에너지를 주요 포트폴리오로 갶�지고 있�� 회사입니다. 장기적으로 짶�속갶ĵ�경영을 위한 전초단계로 짶ĵ�형 기업으로의 전환 즉, ERP 도입을 통한 아래 세 갶�지를 달성��고자 하였습니다.

1. IPO 대응과 사업 다각화에 따른 시스템 확장성 강화
2. 결산 ���로세스 자동화를 통한 업무 효율 증대
3. 향후 20�Ƅ 이상 지속 활용갶�능한 확장성+안정성을 갖춘 시스템 구축

향후 그룹 통합 ERP 체계 구성을 통해 지속갶�능한 경영을 실현할 예정입니다.

중소중견기업을 위한 짶�속갶ĵ�경영의 ��답,
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중소중견기업을 위한 더 많읶� 정보�� �鶹ԭ�� 중소중견기업 포탈에서 확인하실 수 있습니다. 지금 ‘S����중소중견기업’을 검색하세요.

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사람을 닮읶� 짶ĵ�형 ERP�� 단순히 최신 기술을 담읶� 신제품이 아닙니다. 직원들 곁에서 반복 업무를 대신��고 빠트리�� 일 없이 꼼꼼히 챙기�� 비서 역할도 하며, 앞으로 다갶�올 일을 미리 살피고 대비하�� 스마트한 제 3의 직원이 되어 줄 것입니다.

디지털 경제: 데이터 폭증과��갵ӝ�화��시대

디지털 경제�� 언제 어디나 모든 것을 필요할 때��얻을 수 있�� 방향으로 갶�고 있습니다. 그만큼��소비자의 요구를 실시간으로 정확히 파악해 유연하게 제공해야 합니다. 데이터를 스마트하게 활용해 소비자 개개인의 성향을 제품과 서비스에 반영해 갵ӝ�화 하����기업들이 시장 지배력을 키워갶�고 있습니다.

의 ��심읶� 넘쳐나�� 각종 데이터를 누갶� 어떻게 더 잘 활용할 수 있��갶�에 있습니다. 단순히 데이터갶� 중요하다�� 의미를 넘어서서 데이터 자체갶� 기업의 매출과 영업이익으로 이어질 수 있다�� 사실 때문에 여러 기업이 디지털 전환에 나서고 있습니다.

새로이 등장한 디지털 �ѫ��니스 모델이 효과를 내기 위해서�� ��과거 기업이 데이터를 활용하던 방식이 갶�진 한계를 극복해야 ��니다. 보다 많읶� 최신 정보를 활용해 실시간 요구에 대응해야 하기 때문입니다.

이러한 디지털 전환읶� ��심 소프트웨어 애플리케이션 전반에 걸쳐, 특히 ���랫폼 단에서 빠르게 일어나고 있습니다. 그 중에서도 갶�장 빠른 변화를 보이�� ERP 애플리케이션 부문에서 특히 이 필요한 시점입니다.

짶ĵ�형 ERP, 업무 ���로세스를 50%��자동화 ��다

오늘날 시장의 변화�� 너무나 빠르고 복잡하게 일어나기 때문에 예상하기 어렵습니다. 그만큼 미래에 대비하�� 데 얼마나 많이 투자하느냐에 따라 기업의 성패갶� 나뉩니다.��규칙적인 반복 업무를 자동화 ��다면 절약되�� 시간과 에너지를 스마트하게 변화를 예측��고 대비하��데 쓸 수 있습니다.

�鶹ԭ������앞으로 3�Ƅ 이내에 짶ĵ�형 ERP를 통해 전체 ERP 업무 ���로세스의 50%를 자동화 할 계획입니다.��기존의 ERP갶� 사람이 미리 설정한 규칙이나 갶�이드라인을 적용한 부분만 자동화 ��고 지시사항만 수행했다면, 짶ĵ�형 ERP�� , 머신러닝), 자연어 처리 기술 등을 적용해 우리 회사에 어떤 데이터갶� 중요��고 업무갶� 어떻게 이루어지��지 등을 스스로 ��습하며 성장합니다.

짶ĵ�형 ERP�� 인간이 일하�� 방식을 배워 자동화 해 나갑니다. 거래 내역 기록, 데이터 추출 등��단순 반복 작업읶� 물론, 보상금 청구 심사, 부정 행위 탐지 및 조사, 공급자 선정 및 평갶� 등 보다 복잡한 영역까지 머신러닝과 자연어 처리 기술의 발달에 따라 인간과 기계의 공조를 통해 자동화 합니다.

사람이 하�� 작업을 ERP갶� 단순히 복제��다�� 뜻읶� 아닙니다. 일처리 과정이나 방법을 좀 더 창의적이고 효율적인 방향으로 개선��다�� 의미입니다. 마치 기업 전체갶� 자율주행차처럼 운영되�� 미래를 향해 나갑니다.��세탁기왶� 냉장고갶� 발명되면서 여성이 갶�사일에서 벗어나 사회진출을 시작한 것처럼 직원들이 보다 고차원적이고 의미 있�� 일에 집중할 수 있게 됩니다.

짶ĵ�형 ERP, 미래에��댶�비한 운영이 ˳ѫ��화 된다

기업 내부의 데이터만 활용해도 성공하던 시대�� 이미 지났습니다. 소셜 채널 등을 통해 기하급수적으로 발생하�� 방대한 데이터를 활용해 미래를 예측��고 대응할 수 있어야 합니다. 하지만 기존의 ERP로�� 수많읶� 복잡한 테이블로 이루어진 기업 내부의 데이터를 처리하느라 시장 변화에 대응하�� 데 필요한 성능을 내기갶� 쉽지 않았습니다.

�鶹ԭ��의 짶ĵ�형 ERP�� 기존��ERP의 복잡한 구조를 단순화��고 인메모리 데이터 처리 기술을 활용해 훨씬 더 많읶� 일을 동시에 처리합니다. 마치 휘발유 차량이 주행할 때 2천 여개의 부품이 움직이지만 테슬라 모델S 같읶� 전기차�� 18개 부품만 움직이�� 것처럼 짶ĵ�형 ERP�� 기존 제품에 비해 구조적으로 대폭 단순화 됩니다.

대신 절약되�� 힘을 앞으로 다갶�올 미래에 대비하기 위한 계획, 시뮬레이션, 예측 분석에 집중하도록 디자인 되었습니다. 예측 분석을 통해 문제갶� 발생하기 전에 예외상황이나 문제갶� 예상되�� 사항을 스스로 확인��고, 시뮬레이션을 통해 고려해 볼 수 있�� 적절한 조치까지 추천해 줍니다. 이러한 통찰읶� 다음 계획에 반영해 미래에 대비합니다.

�鶹ԭ��의 짶ĵ�형 ERP�� 직원이 어떤 부서에서 일하건 어떤 직급이건 간에 회사의 모든 업무 영역에서 무엇이 문제인지 파악��고 미리 대응할 수 있게 합니다. 직원들이 자신이 맡읶� 일을 미리 예측해서 움직일 수 있기 때문에 관리자 역시 미래에 능동적으로 대비하�� 경영이 갶�능해집니다.

짶ĵ�형 ERP, 나만의 �ѫ��왶� 댶�화하며 일��다

기존의 ERP�� 믿을 만하지만 사용법을 배우지 않고�� 쓰기갶� 어렵다�� 의견이 지배적입니다. 이�� ERP 자체의 구조갶� 복잡한 이유도 있지만, 주로 사람이 작업을 명령��고 ERP갶� 지시를 받읶� 해당 작업만 수행하�� 일방향 상호작용 때문이기도 합니다.

�鶹ԭ��의 짶ĵ�형 ERP�� 디지털 �ѫ��왶� 대화하�� 듯한 대화형 사용자 경험(conversational UX)을 통해 이를 개선합니다. �鶹ԭ��의 디지털 비서인��코파일럿(�鶹ԭ�� CoPilot)읶� 사용자에게 집중하여 현재 상황에 맞�� 정보를 제공��고, 관심이 필요한 사항이나 문제갶� 예상되�� 사항을 알아서 확인해주고, 대안까지 제안해줍니다.

예를 들면 직장 경력이 비교적 짧읶� 직원에게 어떤 시그널을 눈 여겨 보아야 하�� 지왶� 다음에 취할 수 있�� 최선의 조치갶� 무엇인지 조언해 줍니다. 또한, 영업사원에게 갶�장 연락해 볼 만한 고객읶� 누구인지, 또 어떤 제안을 하면 좋을지를 알려 줄 수도 있습니다.

�鶹ԭ�� S/4HANA,��사람을��닮읶� 짶ĵ�형��ERP

머신러닝, 인공짶ĵ�, 자연어 처리 기술 등등.��안 들어 본 사람이 더 적을 정도로 이미 유명해진 이러한 신기술을 도입하기만 하면 우리 회사 운영과 관련된 모든 문제갶� 하루 아침에 사라질까요? 물론��그렇지 않습니다. 이들 신기술읶� 요술지팡이�� 아닙니다.

기술 도입의 성패�� 이들 기술을 어떻게 활용하��지에 달려 있습니다. 기술을 활용해서 우리 회사의 업무에 갶�장 잘 맞�� 중요한 데이터를 찾아내고 업무 ���로세스를 개선하며��능동적인 자동화를 통해 직원의 생산성을 개선할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 짶ĵ�형 ERP갶� 잘하�� 일이며, 차원이 다른 디지털 전환을 통해��진정한 짶ĵ�형 기업으로 갶ĵ� 길입니다.

로 대표되����짶ĵ�형 ERP�� 단순 반복 작업에서 직원들을 해방시켜 미래의 성패를 좌우할 보다 고차원적이고 의미 있�� 일에 집중하게 합니다. 직원들의 잡무를 줄일 때 건설적인 아이디어를 낼 여력이 생깁니다. 또한 디지털 �ѫ��왶� 대화하�� 상호작용이 갶�능해져 사용자갶� 더 큰 투자효과를 얻을 수 있게 됩니다.

사람을 닮읶� 짶ĵ�형 ERP�� 단순히 최신 기술을 담읶� 신제품이 아닙니다. 직원들 곁에서 반복 업무를 대신��고 빠트리�� 일 없이 꼼꼼히 챙기�� 비서 역할도 하며, 앞으로 다갶�올 일을 미리 살피고 대비하�� 스마트한 제 3의 직원이 되어 줄 것입니다. 기술이 발전할수록 세상읶� 보다 인간답게 자연스럽게 변해갶ĵ� 게 아닐까요?

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디지털 비서 덕분에 이제�� 기업용 소프트웨어도 말만 하면 원하�� 일을 처리할 수 있고, 말만 하면 상황에 맞게 일이 척척 이루어지�� 핸즈프리 시대. 나아갶� 반복 업무�� 갈수록 기계갶� 배워서 자동화해 갶ĵ� 시대갶� 이미 우리 곁에 다갶�오고 있습니다.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

시리�� 현재 환율 시세를 확인��고 즉석에서 내갶� 원하�� 답을 준다.

내갶� 직접 답을 찾아 나선다면 어떨까?

스마트폰의 잠금화면을 열고 네이버 앱을 연다. 네이버 환율로 이동한 후 5,000 유로갶� 몇 원인지를 확인하기 위해 통화단위를 선택하면 비로소 답을 얻을 수 있다.

대략 다섯 단계를 거쳐야 얻을 수 있�� 답을 말 한 마디로 얻을 수 있다.

핸즈프리 혹읶� 대화형 사용자경험

이제�� 기업용 앱에도 시리나 아마존의 알렉사(Alexa)처럼 디지털 비서에게 대화하듯 질문을 던지거나 요청을 하면 원하�� 답을 구할 수 있�� 시대갶� 오고 있다. 지난 해부터 큰 열풍이 불고 있�� 챗봇(���󲹳ٲ��dz�) 역시 글을 이용하�� 점 외에�� 대화형 사용자경험을 제공��다�� 점에서�� 동일하다.

이처럼 대화형 사용자경험(conversational UX)읶� 복잡한 여러 단계를 빨리 연결해 원하�� 답을 주기 때문에 어찌 보면 눈에 보이지 않�� 갶�상 김�ѫ��왶� 일하�� 느낌을 준다. 나왶� 함께 일하면서 내 일하�� 스타일을 ��습��고 맞춰주�� 갶�상 비서갶� 갶�능한 이유�� 바로 덕분이다.

기업용 애플리케이션 분야에도 이렇게 눈에 보이지 않�� 갶�상 비서갶� 있다면 어떨까?

이러한 시나리오갶� 이미 �鶹ԭ�� 소프트웨���에 구현되어 있다. 지난 해 발표한 코파일럿(��DZʾ����dz�)이라�� 디지털 비서 덕분이다. 휴갶�를 내야 하�� 비교적 간단한 일이지만 그 날 예정된 일정이 없��지 캘린더를 확인해 미팅을 취소��고 매니저의 승인을 받�� 일까지 필요한 모든 일을 알아서 확인��고 챙겨준다.

디지털 비서 덕분에 이제�� 기업용 소프트웨어도 말만 하면 원하�� 일을 처리할 수 있�� 핸즈프리 시대에 접어 들었다. 말만 하면 상황에 맞게 일이 척척 이루어지�� 핸즈프리 시대. 나아갶� 반복 업무�� 갈수록 기계갶� 배워서 자동화해 갶ĵ� 시대갶� 이미 우리 곁에 다갶�오고 있다.

인텔리전스란 무엇인갶�?

지난 [2018�Ƅ] 6월 초 미국 플로리다주 올랜도에서 �鶹ԭ��갶� 주최한 연례 최대 고객 컨퍼런스 사파이어나우(�鶹ԭ��PHIRE NOW) 기조연설에서 공동창업자 핫소 플래트너(Hasso Plattner) 의장읶� 여러 권의 심리학 원서로 유명한 데이빗 마이어스(David Myers) 교수의 말을 빌어 인텔리전스를 이렇게 정의했다.

“지능읶� 경험에서 배우고 문제를 해결하며 지식을 적용해 새로운 상황에 적응하�� 능력이다.”

데이빗 마이어스(David Myers) 미시건주 호프대학 심리학 교수

결국 지능읶� ��습, 문제해결, 새로운 상황에 대한 적응력을 포괄하�� 것으로, 인간에게만 국한된 능력읶� 아니며, 디지털 시대를 맞아 기계��습(머신러닝)을 통해 점점 더 많읶� 데이터를 처리할 수 있�� 컴퓨터나 기계갶� 지능화 되어 갶ĵ� 모습이 확산될 전망이다.

짶ĵ�형 기업의 등장

지난주 화요일[2018�Ƅ 7월 17일] 섵Ӛ� 남산의 밀레니엄 힐튼 호텔에서�� 300명 갶�량의 국내 유수 기업 임원이 모여 디지털 시대에 다갶� 올 기업의 미래상에 대한 여러 강연을 들었다. �鶹ԭ�� NOW 행사의 기조연설자로 나선 프랭크 코엔(Franck Cohen)읶� �鶹ԭ��의 차세대 핸즈프리 ERP 솔루션을 소개하면서 이라�� 비전을 제시했다.

짶ĵ�형 기업읶� 유연성과 적응력이 뛰어난 사람과, 여러 업무 단계를 연결해 심플한 경험을 제공하�� 갶�상 비서, 갶�상 기사, 갶�상 전문갶�, 소프트웨어 로봇 등이 함께 일��고 배우고 문제를 해결하며 새로운 상황에 대응하�� 기업을 말��다.

코엔 사장읶� 인텔리전트 엔터���라이즈의 ��심을 연결과 통합에서 찾��다. 구체적으로 세 갶�지 요소갶� �鶹ԭ��의 짶ĵ�형 기업(인텔리전트 엔터���라이즈) 오퍼링을 구성��다고 밝혔다.

이 중에서도 특히 ‘’읶� 매일 10억 건의 요청을 처리할 정도로 성숙한 ���랫폼이며, 크게 네 갶�지 분야를 지원��다.

코엔 사장읶� IDC를 비롯한 유수의 시장분석기관에서 오�� 2020�Ƅ까지 IT 투자의 70%갶� 클라우드 관련 투자라�� 전망을 내놓고 있으며, 고객사에서도 솔루션 도입을 고려할 때 클라우드 오퍼링이 없으면 고려 대상에서 제외 시킬 정도라고 밝혔다. 클라우드로 이동하�� 명확한 움직임이 있다�� 것이다.

클라우드�� 단순히 비용 측면에서 TCO를 최소화 하�� 효과만 있�� 것이 아니다. 사업 성장에 맞게 유연한 대응이 갶�능��고 분기별로 혁신 기능이 출시되며, 무엇보다 선진사례를 활용해 복잡한 업무를 간소화하�� 심플함이 매력적이다.

왜 짶ĵ�형 ERP인갶�?

그렇다면, 왜 핸즈프리 갶� 필요한갶�? 코엔 사장읶� 인공짶ĵ�이 중요한 차별화 요소로 자리하면서 소프트웨어 산업을 뒤바꿀 것이라�� 스탠포드대학의 전망을 거론했다. 키보드 중심의 컴퓨터갶� 터치스크린 중심의 스마트폰으로 옮겨 온 후, 이제�� 말로 하면 되�� 대화형 사용자경험으로 이동��고 있다면서, 기업용 앱도 이처럼 지능화 해야 ��다고 주장했다.

코엔 사장읶� 로 대표되�� 차세대 짶ĵ�형 ERP�� 대화형 사용자경험을 제공하�� 세계 최초의 핸즈프리 ERP라고 주장하면서, 이미 25개 대화형 시나리오를 제공하며 향후 1�Ƅ 이내에 200개 갶�량의 시나리오로 확대할 계획이라고 밝혔다.

짶ĵ�형 ERP의 또 다른 장점읶� 라고 코엔 사장읶� 전��다. 인보이스 확인, 장부 기입 등 반복 업무를 인공짶ĵ� 알고리즘을 활용해 자동화��다�� 것이다. 갶�상 김기사처럼 소프트웨어 로봇을 활용하�� 왶� 을 통해 ERP 관련 수작업의 50%를 오�� 2020�Ƅ까지 자동화��다�� 포부를 밝혔다.

�鶹ԭ�� S/4HANA CLOUD 로드맵

대화형 사용자경험 제공과 ���로세스 자동화의 확대, 차세대 선진사례(Next Practices) 제공 등의 도입효과를 제공하�� 짶ĵ�형 ERP의 미래에 대해 코엔 사장읶� 몇 갶�지 전망을 내놓았다.

끝으로 코엔 사장읶� 실시간 데이터 관리를 지원하�� 만 교체��고 기업의 나머지 소프트웨어를 그대로 둔다면 페라리를 1단에 두고 달리�� 격이라고 꼬집었다. �鶹ԭ��갶� 차세대 짶ĵ�형 ERP를 내놓읶� 이유도 여기에 있다고 ��다. 기존 제품을 새로운 인메모리 엔진의 성능을 십분 활용할 수 있도록 재설계했다�� 것이다.

하드웨어 비용읶� 계속 하락하�� 지금이야말로 핸즈프리 등 지능화 기능을 활용할 좋읶� 기회갶� 아닐까?

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내연기관 차량보다 100배 이상 단순한 구조왶� 50�Ƅ 이상 갶ĵ� 전기 모터. 자율주행 등으로 안락한 경험을 제공하�� 전기차. 나아갶� 데이터왶� 네트워크 연결, 소프트웨어를 활용한 무한한 발전 갶�능성을 지녔다�� 점에서 혁신 ���랫폼입니다.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

전기차�� 심플하다. 100배이상.

내연기관(ICE) 차량에�� 움직이�� 부품이 2천개 이상입니다. 전기차�� 어떨까요?���� 18개뿐입니다. 전기차갶� 내연기관 차량에 비해 100배 이상 구조 면에서 심플하다�� 뜻이죠. 심플한 게 대수냐? 그렇습니다. 관리할 항목이 적어지면 만들기도 쉽고 운영과 유지보수도 훨씬 수월하기 때문입니다.

예컨대 엔진을 사용하지 않으니 엔진오일 교체를 걱정할 필요갶� 없죠. 전기차에서 교체할 거라고�� 타이어뿐이라�� 말이 나올 정도입니다. 그러다보니 테슬라 같읶� 전기차 회사�� 평생 무상보증을 약속하기도 ��니다. 크게 보증할 만한 항목이 많지 않다�� 뜻으로 풀이해 볼 수도 있죠.

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스타트렉의 커크 선장처럼 기계왶� 말을 주고 받�� 세상이 왔습니다. 당신만을 위한 기업용 디지털 비서 AI 코파일럿 읶� (1) 즐겁고 갵ӝ�화 된 경험, (2) 현업 사용자 업무 효율을 높이도록 통합된 데이터 제공 등 두 갶�지를 목표로 ��니다.

긶�쓴이: 스완 김(Swan Kim)

엔터���라이즈호를 타고 우주를 누비�� 스타트렉의 커크 선장처럼 기계왶� 말을 주고 받을 수 있�� 세상이 찾아왔습니다. 말읶� 사람이 컴퓨터왶� 상호작용하�� 강력한 방식입니다. 그만큼 우리 삶이 흥미로워졌다�� 명확한 신호이기도 ��니다.

모바일기기에 질문을 던지고 답을 기대하�� 세상, 실제로 답을 얻�� 세상이 벌써 우리 곁에 찾아올 것이라고 누갶� 알았을까요?

당신만을 위한 기업용 디지털 비서이자 챗봇 통합 허브인 코파일럿(�鶹ԭ�� CoPilot)읶� (1) 즐겁고 갵ӝ�화 된 경험 제공, (2) 현업 사용자의 업무 효율을 높이도록 지능적으로 통합된 업무 데이터 제공 등��두 갶�지를 목표로 ��니다.

당신만을 위한 기업용 디지털 비서

저희 디자인(�鶹ԭ�� Design) 팀읶� 사람이 기술을 이해하�� 것이 아니라 기술이 사람을 이해해야 ��다고 믿습니다. 을 이용하면 여러분읶� 자연어를 사용해 회사에서 사용 중인 �ѫ��니스 애플리케이션과 상호작용할 수 있습니다. 이렇게 되면 왶� 등 �鶹ԭ�� 애플리케이션읶� 물론 다른 회사의 애플리케이션 전반에 걸쳐 다른 사람과 말하�� 듯한 대화형 경험이 갶�능��니다.

�鶹ԭ�� CoPilot과 대화를 통해 설비를 주문(아래 “구매요청” 화면 참조)하거나 여러 애플리케이션에 산재해 있�� 모든 항목을 한 곳에서 볼 수 있습니다. 예컨대, 석세스팩터스에 있�� 휴갶�신청 내역과 �鶹ԭ�� S/4HANA에 있�� 구매요청 내역 등을 한꺼번에 조회��고 승인할 수 있습니다. (아래 “크로스 애플리케이션” 화면 참조)

�鶹ԭ�� CoPilot읶� 이미 �鶹ԭ�� S/4HANA 제품군과 통합되어 있으며, 1808 릴리스부터�� �鶹ԭ�� SuccessFactors를 위한 자연어 상호작용 스킬이 최초로 포함되어 있습니다.

챗봇 통합 허브(BOT INTEGRATION HUB)

�� 최근 슬랙(Slack) 내에서 출장에 필요한 항공편과 숙박을 예약할 수 있�� 출장챗봇(travel bot)을 발표했습니다.

많읶� 고객이 직원들의 삶을 편리하게 하�� 여러 챗봇(예: IT 헬프데스크, Q&A 등)을 만들었다고 전��니다. 하지만 챗봇의 수갶� 늘어날수록 관리의 어려움도 증갶���니다. 그래서 �鶹ԭ�� CoPilot읶� 챗봇 통합 허브 기능을 담고 있습니다. 모든 챗봇을 단일 인터페이스로 묶고 챗봇 기능을 코파일럿을 통해 슬랙(Slack) 등 다양한 채널에 노출��니다. 따라서 각 채널에 필요한 챗봇을 따로 만들 필요갶� 없습니다.

챗봇을 구축, 훈련, 적용하기 위한 협업 인 대화형AI(�鶹ԭ�� Conversational AI)로 만든 챗봇도 통합할 수 있습니다. 대화형AI�� 기반의 자연어 이해를 토대로 맞춤 대화를 지원��니다.

향후에�� 다른 챗봇 구축 프레임웍으로 만든 챗봇의 통합도 지원할 예정입니다.

슬랙(SLACK) 통합

슬랙읶� 팀원과 정보, 업무흐름을 한 곳에서 관리하�� 협업 허브로서 최신 현황을 공유��고 주요 정보를 바로 이용할 수 있도록 돕습니다. 그 동안 진행해 온 �鶹ԭ�� CoPilot과 슬랙의 통합 작업을 통해 사용자�� 어디서나, 심지어 �鶹ԭ�� 애플리케이션 외부에서도 코파일럿을 이용할 수 있�� 능력을 제공��니다. 사용자�� 생산성을 높이고 작업 목록에 있�� 항목을 보다 신속하게 실행할 수 있습니다.

코파일럿읶� 1808 릴리스부터 슬랙과의 통합을 제공��고 있습니다. 향후에 코파일럿읶� 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams) 등 다른 채널과도 통합할 예정입니다.

코파일럿 스킬 빌더(�鶹ԭ�� COPILOT SKILL BUILDER)

모든 �ѫ��니스�� 고유��니다. 코파일럿 스킬 빌더를 통해 �鶹ԭ���� 기업이 새로운 스킬을 구축해 자사의 코파일럿을 맞춤화 할 기회를 드립니다. 코파일럿 스킬 빌더�� 코딩 없이 기업용 애플리케이션을 위한 대화형 경험을 원하�� 규모로 제공할 수 있�� 도구입니다. 문자 그대로 누구나 직관적으로 코파일럿애 적용할 새로운 스킬을 몇 분 안에 구축할 수 있습니다.

코파일럿 로드맵을 통해 현재 및 향후 제공 예정인 기능까지 자세히 확인��고 싶으시다면 를 클릭하세요.

원문 출처:

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공기청정기를 찾�� ��나씨에게 매장 직원읶� 여러 모델을 보여줍니다. 그 중에서도 ��나씨�� 50만원 짜리 제품을 갶�장 마음에 들어 ��니다. 결국 ��나씨왶� �鶹ԭ��전자의 거래�� 이렇게 끝납니다. ��나씨�� 50만원짜리 공기청정기를 얻고, �鶹ԭ��전자�� 50만원의 제품 매출을 올립니다.

여기서 잠깐. 과연 이게 서로에게 최선이었을까요? 소비자�� 필요한 제품을 구입��고 갶�전회사�� 제품 매출에 만족하면 그만일까요? ��나 고객님읶� 공기청정기만 사면 되�� 걸까요?

기반의 디지털 비서왶� 함께 일하�� 갶� 있다면 이야기�� 전혀 달라집니다. �� ��나 고객님을 인식��고 ��나씨에 대한 정보를 파악��니다. ��나씨갶� 온라인 쇼핑몰에서 공기청정기왶� 함께 갶�습기를 검색한 적이 있고 선호하�� 색상읶� 하얀색이며 어린 딸과 함께 살고 있다�� 사실을 알고 있습니다.

이렇게 짶ĵ�형 ERP�� 고객에 대한 이해를 바탕으로 ��나씨에게 맞�� 갶�습기+공기청정기+유상 서비스 묶음 상품을 추천��니다. 또 갶�격 비교를 통해 따로 구매할 경우에 비해 무려 22만원을 아낄 수 있다�� 사실을 알려줍니다. 이 거래갶� 성사되면 �鶹ԭ��전자갶� 얻게 되�� 기업 매출도 정확히 파악할 수 있습니다.

이처럼 짶ĵ�형 ERP의 제안 덕분에 �鶹ԭ��전자�� 68만원의 추갶� 매출이 발생��고 ��나 고객님읶� 맘에 두고 있던 갶�습기왶� 할인된 케어 서비스까지 22만원 절약된 금액으로 이용할 수 있게 됩니다.

소비자의 숨읶� 니즈까지 파악해 미리 챙겨주�� 맞춤 제안을 하�� 짶ĵ�형 ERP 덕분에 매장과 브랜드에 대한 고객 만족도갶� 상승��니다.

기업 운영 측면에서�� 비용 절감과 동시에 매출 증갶�로 손익 현황을 실시간으로 파악��고 제품 생산성도 제고할 수 있습니다.

초연결시대로 알려진 5세대 이동통신시대인 5G시대에 짶ĵ�형 ERP갶� 갶�져올 변화! 조금읶� 실감이 나시죠? �鶹ԭ��왶� 함게 이제까지 볼 수 없었던 디지털 서비스를 창조��고 새로운 시장을 만들어 갶�세요. �鶹ԭ��의 짶ĵ�형 ERP왶� 함께라면 갶�능��니다.

�鶹ԭ��전자 매장의 영업 비밀읶� 짶ĵ�형 ERP 시리즈의 첫 번째 이야기입니다. 앞으로도 소비재, 소매유통, 전문인력 서비스, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 로 대표되�� 짶ĵ�형 갶� , 디지털 비서, 등으로 얼마나 놀라운 변화를 갶�져올지 기대해 주세요. 고맙습니다.

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