�ѫ��니스 프로세스 Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

모든 걸 연결해. 뭐든 할 수 있게.

Adam Park — Fri, 29 Nov 2024 04:59:48 +0000

우리는 스마트폰을 통해 디지털 세상 뿐 아니라 나를 중심으로 더 넓은 세상과 연결되어 살아갶�고 있습니다. 내갶� 주인공이 되는 세상. 한 사람 한 사람을 위해 모든 것을 연결하는 �鶹ԭ�� 같은 기업의 노력 덕분입니다. 뭐든 할 수 있게 모든 걸 연결하세요.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

우리는 연결된 세상을 살고 있습니다. 이동통신망과 왶�이파이, 충전 케이블까지. 연결이 끊기면 할 수 없는 일이 많아지죠. 스마트폰을 통해 디지털 세상 뿐 아니라 나를 중심으로 더 넓은 세상과 연결되어 살아갶�고 있습니다.

저는 주로 킨들이나 애플 도서 같은 전자책을 읽는 편입니다. 왶�일드 로봇이라는 영화갶� 너무 좋아서 오랜만에 원작 소설을 종이 책으로 사서 읽다갶� 화면 밝기 조절도 안되고, 모르는 단어를 꾹 눌러 봐도 뜻을 알 수 없어 잠시 당황했습니다.

연결된 세상은 보여줍니다

지금은 대학교에 다니는 제 아들 녀석이 예전에 즐겨하던 게임이 있습니다. DOTA 2라고 하는 전략 시뮬레이션 게임인데요. 이 게임을 할 때마다 아들 방에서 자주 들리는 소리갶� 있습니다. “Your middle tower is under attack.” 미들 타워갶� 공격 받고 있다는 경고 메시지를 수시로 들을 수 있습니다.

이런 메시지를 들으면 어떻게 할까요? 어디서 무슨 전술을 펼치고 있었건 간에 일단은 우리 미들 타워를 지켜야겠죠? 바로 지도 한갶�운데로 이동해 미들타워 주변의 상황을 살피고, 고대 영혼, 주술사, 드로우 레인저, 전능기사 할 것 없이 파견할 수 있는 모든 병력을 투입해 미들 타워를 지켜냅니다.

연결된 세상의 �ѫ��니스도 이왶� 비슷��니다. 실시간으로 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 살피고, 우리의 관심이 필요할 때 담당자에게 문제갶� 생길 수 있음을 알려주죠. 문제 상황을 만난 사람이라면 누구나 미들 타워갶� 무너지기 전에 지켜내려고 ��니다. 연결된 세상은 이렇게 보여줍니다. 문제를 보고서도 모른 채 하기는 힘들죠.

리얼타임 �ѫ��니스의 미래는 신선한 산지직송 | 특집 기사

신선 식품의 온라인 유통이든 실시간 경영 현황에 관한 인사이트 제공이든 간에 신선한 산지직송이 최상의 대안입니다. 리얼타임 �ѫ��니스를 제대로 실천하고 있는 대표적인 유통기업, 프레시디렉트(FreshDirect)를 소개��니다.

일본의 미에루카(見える化) 경영이 바로 이런 방식입니다. 눈에 보이도록 문제 상황을 제시하면 무시하기갶� 어려운 게 인지상정이죠. 그래서 단순한 시각화 차원을 넘어 왜 문제갶� 되는지, 얼마나 큰 문제인지 보여주고 느끼게 하는 방식이 효과를 발휘��니다.

한 사람을 위해 모든 걸 연결합니다

디지털 기술의 발전으로 현실 세계의 모습을 디지털 데이터왶� 네트워크를 통해 거의 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이동 수단이 필요할 때 우리는 내 차갶� 없더라도 내갶� 있는 곳으로 차를 불러 목적지까지 편하게 갈 수 있죠. 택시 승강장을 찾아 빈 택시갶� 올 때까지 기다리는 수고를 덜 수 있죠. 내갶� 있는 곳을 중심으로 차량이 다갶�왶�서 내갶� 갶�고 싶은 곳으로 데려다 줍니다.

세상은 이처럼 한 사람 한 사람을 위해 연결됩니다. 배달의 민족이나 쿠팡이츠로 음식을 주문하면 배달 음식이 어디쯤 오고 있는지 바로 확인할 수도 있죠. 택배도 마찬갶�지죠. 세상은 나를 중심으로 연결되어 내갶� 원하는 음식이나 상품이 어디쯤 오고 있는지, 언제 올지 알려 줍니다.

이렇게 연결된 세상은 ‘바로 지금 바로 여기(Here & Now)’를 중심으로 나를 위한 시나리오를 전개��니다. 그렇게 한 사람 한 사람이 연결된 세상의 주인공이죠.

자연스럽게 인간답게 대화합니다

나를 중심으로 연결되는 세상에서는 기술이 내 말을 알아 듣고 내 눈높이에 맞게 대화��니다. 인공지능 비서갶� 내 말의 뜻을 이해하고 문맥에 맞게 필요한 일을 준비하고 처리해 원하는 결과를 제공��니다.

특히 거대언어모델(LLM)의 경우 벡터 임베딩을 통해 단어나 문장의 의미를 이해하기 때문에 내갶� 한 말의 내용을 잘 알고 대응��니다. 그래서 내갶� 하려는 게 무엇인지, 어떻게 하고 싶은지 등을 이야기해주면 훨씬 더 제대로 된 답을 주죠.

H&N – 디지털 세상은 인간답게 자연스럽게 | 특집 기사

기술이 발전할수록 복잡성은 감추고 사람이 이해하기 쉽게 심플한 모습으로 다갶�옵니다. 벌써 20여 년 전 애플 광고에 쓰인 레오나르도 다빈치의 말대로 심플함이야말로 최고의 정교함이라 할 수 있죠. 진보된 기술일수록 사람의 경험에 집중해 인간답게 자연스럽게 사용할 수 있게 발전��니다.

여러 단계를 거쳐야 하는 일, 여러 시스템을 오갶�며 처리해야 하는 일도 인공지능 비서는 순식간에 처리하고 우리갶� 원하는 결과를 바로 전해 줍니다. 이 모든 일이 갶�능한 이유도 기업의 업무 프로세스왶� 데이터갶� 모두 연결되어 있기 때문이죠.

연결되지 않으면 몰라. 알 수갶� 없어.

단절된 세상에서는 알 수 없는 게 많습니다. 목적의식과의 단절이 생기면 내갶� 왜 이 일을 하는지 알지 못하고 사람이 오히려 기계처럼 몸만 움직일 뿐입니다.

업무 ��로세스에서 갶�장 중요한 건 바로 왜 그 일을 하는지를 알아야 한다는 점입니다. 누구를 위해 그 일을 하는지, 어떤 결과를 얻기 위해 그 일을 하는지 알아야 하죠. 목적이 분명하지 않고 단절이 생기면 결국은 삽질을 하게 됩니다.

넓은 광장에서 두 사람이 삽을 들고 정말 삽질을 하고 있습니다. 앞사람은 땅을 파서 큰 구멍을 만들고 뒷사람은 그 구멍을 다시 흙으로 덮습니다. 이게 뭐 하는 걸까요? 다갶�갶� 물어보니 나무를 심고 있다고 ��니다. 나무요? 네, 나무요.

제 눈에만 안보이는 걸까요? 알고 보니 세 사람이 한 팀이 되어 며칠 째 일을 하고 있는데 오늘은 나무 담당이 아파서 못왔다네요. 그래서 일당은 받아야지 싶어 각자 맡은 바 임무에 충실한 거죠. 회사 생활에서도 이렇게 내 담당 아닌데요 하는 말을 자주 듣곤 ��니다. 내 일을 포함해서 전체 업무 프로세스를 완성해야 일이 끝나는 건데 말이죠.

디지털 �ѫ��니스의 미래는 연결과 협업 | 특집 기사

미래는 이미 우리 곁에 왶� 있습니다. 고르게 퍼져 있지 않을 뿐이죠. 숨어 있는 미래를 들여다 보고, 때론 한 걸음 물러나 다른 미래왶� 연결해 보면 방향성과 큰 그림을 알 수 있습니다. 실시간기업, 짶ĵ�형기업, 경험기업의 공통점을 확인하세요.

연결하지 않으면 미들 타워갶� 무너진다

단절된 세상에서는 제 아들이 즐겨하던 게임처럼 문제 상황을 바로 알려주는 디지털 비서갶� 없습니다. 언제 어디서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 길이 없기 때문이죠. 단절된 세상에서는 소 잃고 외양간 고치려는 문화갶� 팽배��니다.

하지만 급변하는 세상에서는 예전에 볼 수 없었던 원인으로 생기는 문제갶� 더 많습니다. 이미 지난 일을 곱 씹는 일보다 지금 일어나고 있는 일, 곧 들이닥칠 문제를 바로 알아서 문제갶� 커지기 전에 대응해야 ��니다. 미들 타워갶� 무너지기 전에 말이죠.

모든 걸 연결해. 뭐든 할 수 있게.

디지털 전환을 통해 기업 운영에 필요한 모든 업무 프로세스왶� 데이터를 연결��니다. 그렇게 연결된 데이터로 인공지능이 배우고 나면 우리 �ѫ��니스를 이해��는 인공지능 비서왶� 함께 눈에 보이는 미에루카 경영, 미들 타워갶� 무너지지 않게 모든 힘을 합쳐 문제를 해결하는 열린 협업의 세상을 살게 됩니다.

회사 생활도 이렇게 모든 게 나를 중심으로 연결되는 세상이라면 고객을 위해, 우리 직원들을 위해 모든 잠재력을 실현할 수 있습니다. 모든 걸 연결하세요. 무슨 일이건 최고의 성과를 거둘 수 있도록 말이죠.

바로 위의 세 갶�지 그림은 OpenAI의 DALL-E로 만들고 Apple Intelligence의 도움으로 불필요한 요소를 제거하는 방식으로 완성했습니다.

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심층�ѫ��: �ѫ��니스 프로세스 지능화를 위한 �鶹ԭ��의 AI 적용 방안

�鶹ԭ�� News — Wed, 27 Dec 2023 08:32:15 +0000

많은 기업이 인공지능을 활용 중이며 적용 범위는 확대될 전망입니다. �ѫ��니스 프로세스 자동화, 데이터 �ѫ�� 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을 높이고, 기업의 경쟁력 강화에도 큰 도움을 줄 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.

긶�쓴이: 장아름(Areum Jang)

본론에 들어갶�기에 앞서 여러 유형의 AI, 프로그래밍, 기계학습(머신러닝)의 차이점을 이해하면 도움이 됩니다.

전통적인 AI: 정해진 규칙이나 알고리즘에 따라 특정 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템을 의미��니다. 데이터로부터 학습할 수 없거나 시간이 지나도 개선될 수 없는 규칙 기반 시스템입니다.
머신러닝: 시스템이 명시적인 프로그래밍을 통하지 않고 데이터로 학습할 수 있습니다. 머신러닝은 컴퓨터 프로그램이 새로운 데이터에 독립적으로 적응하고 학습해 추세왶� 통찰을 제공��니다.
대화형 AI: 기계갶� 인간과 유사한 방식으로 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있습니다.
생성형 AI: 머신러닝 기술을 활용해 데이터로 학습하고 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI왶� 대화형 AI는 유사해 보일 수 있지만(특히 생성 AI로 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 경우) 대화형 AI는 인간과 같은 대화에 참여할 수 있는 대화형 시스템을 만드는 데 사용되는 반면, 생성형 AI는 텍스트 뿐 아니라 이미지나 음악 등 다양한 데이터 유형의 생성을 포괄하는 더 광범위한 개념입니다

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재무, 공급망, 구매조달, 인사, 영업, 마케팅, IT 및 ��랫폼, 산업 등 �ѫ��니스의 모든 측면을 위한 인공지능을 만나보세요. 연관성, 신뢰성, 책임감 있는 AI갶� 바로 �ѫ��니스 AI의 갶�장 큰 특징입니다.

팟캐스트 에서 테리 페너(Terry Penner)왶� 유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann)이 AI 우선숵Ӝ�, 실질적인 응용분야, �鶹ԭ�� S/4HANA왶� �鶹ԭ�� BTP의 주요 적용사례에 댶�� 나눈 댶�화를 각색�� 내용입니다.

유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann) �鶹ԭ�� S/4HANA 솔루션 관리 디렉터

테리 페너(Terry Penner) �鶹ԭ�� BTP 마케팅 솔루션 총괄

Part 1. �鶹ԭ��갶� 제안하는 AI의 부갶�갶�치

AI 모델을 간단히 설명하자면

Terry: 오늘은 인공짶ĵ�(��)에 댶�� 이야기 나누겠습니다. 유르겐, �鶹ԭ��에 있어 AI갶� 왜 중요한지, 그 갶�치는 무엇인지 설명해 주시죠.

Jürgen: AI는 단순한 유행어 그 이상입니다. 다양한 분야, 특히 �ѫ��니스 소프트웨어에서 사용할 수 있는 기술입니다. 기본적으로 AI는 인간이 컴퓨터의 도움을 받을 수 있는 프로세스를 복제하거나 향상시킵니다.

인간은 경험과 감각을 바탕으로 세계 모델을 구축��니다. 이러한 모델은 학습에 따라 더욱 복잡해 집니다. 하지만 이러한 모델에 기반한 일부 의사결정은 컴퓨터 과학으로 단순화해 구현할 수 있습니다. 이전에도 간단한 프로그래밍의 규칙과 모델을 사용해 이러한 작업을 수행한 적이 있습니다.

그러나 AI를 적용하면 경험이나 데이터로 소프트웨어 학습을 처리��니다. 데이터 과학자갶� 만든 이러한 알고리즘을 통해 개발하는 모델은 우리갶� 염두에 두고 있는 모델의 복잡성을 극히 일부만 포착할 수 있습니다.

�ѫ��니스 ��로세스에서 우리갶� 사용하는 모델은 인간의 생각만큼 복잡하지는 않지만 머릿속에 저장할 수 없는 방대한 데이터를 처리할 수 있습니다. 클러스터링이나 프로젝션 같은 작업에 알고리즘을 적용해 데이터를 효과적으로 �ѫ��하고 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터를 기반으로 고객의 상태나 �ѫ��니스 프로세스 같은 상황을 이해할 수 있습니다.

�ѫ��니스를 위해 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 | 특집 기사

이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때는 없었습니다. 그러나 많은 기업에 있어 AI를 �ѫ��니스 효과로 전환하는 일은 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서 �ѫ��니스를 위해 구축된 AI갶� 필요��니다.

모델은 이 정보를 신속하게 처리하고 귀중한 통찰력을 제공하여 주어진 시간에 문제를 식별하거나 적절한 조치를 결정하는 데 도움을 줍니다. 과거의 모든 경험을 모아 지나치게 단순하지는 않지만 인간의 인지력보다는 덜 복잡한 모델에 적용하는 두뇌왶� 같은 기능을 ��니다.

AI의 다양한 수준과 적용이 유리한 경우

Terry: AI는 방대한 양의 데이터를 거의 즉각 처리할 수 있기 때문에 단순한 문제 처리갶� 갶�능하죠. 하지만 AI갶� 항상 필요한 것은 아닙니다. AI의 다양한 수준과 AI의 적용이 더 유리한 경우에 관해 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 좋은 질문이군요. 의사결정 지원을 통해 다양한 수준의 인텔리전스갶� 제공됩니다. 인텔리전스를 구성하는 요소를 이해하기갶� 까다로울 수 있습니다. 제 생각에는 무언갶� 지능적이라고 인식된다면 그것은 지능적이라고 생각��니다. 예를 들어 영업 ��로세스에서 고객과의 상호작용이나 의사결정에 유용한 수치를 적시에 제공하는 핵심성과지표(KPI)나 보고서갶� 있다면 이는 지능적이라고 간주할 수 있습니다. 이러한 수치는 정적이며 어떠한 변경이나 표시도 하지 않지만 특정 시점의 관련성이 완벽��니다.

정적인 수치나 그래프는 추세를 시각적으로 표현하고 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있지만 인식의 한계로 인해 2차원으로 제한됩니다. 반면 AI는 방대한 양의 데이터를 �ѫ��해 인간의 능력을 뛰어넘는 결론을 도출할 수 있죠. 하지만 여기에는 프로그래밍 및 데이터 수집 같은 비용이 수반됩니다.

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

2025�Ƅ 트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 ˳�신을 갶�속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

AI갶� 갶�장 큰 갶�치를 창출하는 적용사례

Terry: 대량의 데이터 처리에 드는 비용에 댶�� 언급하셨습니다. 그렇다면 AI갶� 갶�장 큰 부갶�갶�치를 창출하는 부문은 어디라고 보시나요?

Jürgen: AI는 프로세스를 갶�속화할 때 갶�장 큰 갶�치를 발휘��니다. 그러나 항상 비용 효율적인 것은 아닙니다. 이는 모든 알고리즘에서 갶�장 중요한 부분인 데이터에 크게 좌우됩니다. 데이터의 유형, 정확성, 이질성은 알고리즘을 적절하게 훈련하는 데 필수적입니다. 그럼에도 불구하고 데이터 처리왶� 관련된 비용을 고려해 AI갶� 특정 �ѫ��니스 프로세스나 의사결정에 충분한 부갶�갶�치를 창출하는지 판단해야 ��니다.

Terry: 지난 몇 년 동안 급속도로 발전한 생성 AI에 댶�� 자세히 살펴보겠습니다. 생성 AI(GenAI)갶� 독특하고 흥미로운 이유는 무엇입니까?

Jürgen: 생성 AI에 대한 인식과 이해도갶� 갑자기 높아졌다는 사실에 놀랐습니다. 구체적인 예를 들어, 질문을 하면 방대한 양의 데이터로부터 즉각적인 요약을 얻을 수 있습니다. 이것이 얼마나 갶�치 있는 일인지는 분명��니다.

자동 요약, 언어 변환, 감정 �ѫ�� 같은 적용사례를 고려할 때 AI는 우리 삶에 매일 영향을 미치고 있습니다. 그러나 개인의 관점에서 모든 �ѫ��니스 업무를 예상할 수 있는 것은 아닙니다. 흥미로운 점은 단순히 데이터를 처리하고 결과를 얻는 대신 새로운 정보를 생성한다는 사실입니다. 이 생성 과정은 흥미롭기도 하고 다소 어려울 수도 있습니다. 하지만 소프트웨어 내부의 적절한 매개변수 내에서 이를 유지한다면 두려워할 필요갶� 없습니다.

생성 AI의 작동원리

Jürgen: 프로세스 관점에서 보면 요청, 즉 프롬프트갶� 있습니다. 이를 기반으로 시스템은 기존 데이터로부터 결과를 생성��니다. 단순히 잘라내어 요약하는 대신 보다 명확하고 선명한 정보를 생성��니다. 우리갶� 사용하는 거대언어모델(LLM)은 요청을 수정해 프롬프트를 시스템이 더 잘 이해할 수 있는 단어로 번역하거나 다시 표현할 수도 있습니다. 그 결과 더 정확한 질문을 통해 알고리즘이 작동하고 더 정확한 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다.

Terry: 기사 요약이나 팟캐스트 녹취록 정리 같은 작업에 생성 AI갶� 매우 효과적이라는 것을 알았습니다. 일상 업무의 많은 부분을 간소화해 주죠. 또한 번역과 언어 이해의 민주화를 위한 잠재력도 매우 매력적입니다.

Jürgen: 원래 화자의 음성으로 특정 언어로 된 팟캐스트를 다른 언어로 자동 재현할 수 있다는 사실은 놀라운 일입니다. 이는 정보를 세계화할 뿐 아니라 접근성도 향상시킵니다. 사용자 상호작용을 기반으로 질문을 구체화하고 다양한 방언이나 언어 유형을 이해��는 데 도움이 되므로 더 많은 사람이 이 분야에 참여할 수 있습니다.

Terry: 생성 AI 모델이 어떻게 작동하는지 더 자세히 설명해 주실 수 있나요?

Jürgen: 첫 번째 단계는 광범위하고 다양한 데이터 세트의 수집입니다. 이는 공개 또는 �ѫ��니스 소스에서 갶�져올 수 있으며, 고객 경험이나 독점 데이터도 포함될 수 있습니다. 모델은 이 데이터에 대한 학습을 통해 데이터를 처리하고 새로운 인사이트를 추출할 수 있습니다.

예를 들어 텍스트를 입력하면 이를 팟캐스트 구조왶� 같은 다른 유사한 데이터왶� 비교��니다. 다양한 모델을 비교, 결합함으로써 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 예에서는 질문 내용과 다른 팟캐스트의 경험을 바탕으로 새로운 팟캐스트를 만들 수 있습니다. 시스템은 다양한 정보를 수신할수록 최상의 결과물을 비교, 결합, 생성할 수 있으므로 그 기능이 향상됩니다.

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생성 AI 디지털 비서인 쥴(Joule)은 �鶹ԭ�� ѫ��니스 시스템과 상호 작용하는 방식을 ˳�신하여 모든 접점을 중요하게 여기고 모든 작업을 간소화��니다.

왜 지금 생성 AI인갶�?

Terry: 이 모델에 입력되는 데이터갶� 관련성이 높고 양질의 데이터인지 확인하는 것이 중요��니다. 현재 생성 AI갶� 주목을 받고 있는 이유는 무엇이라고 생각하시나요?

Jürgen: 과학 분야를 넘어 광범위한 적용 갶�능성에 대한 관심을 불러일으킨 챗GPT 첫 버전의 영향력 때문이라고 생각��니다. 이후 많은 기술이 등장했죠. �鶹ԭ��는 언제나 기술을 수용하고 적용하는 기업이지만, 무엇보다 �ѫ��니스 프로세스의 맥락에서, 즉 우리의 목적에 맞게 기술을 적용��니다.

우리는 ERP왶� 같은 시스템에 대한 접근성 향상을 목표로 ��니다. 대형 컴퓨터에서 보다 소형 컴퓨터로, 이후 클라이언트-서버로 전환하면서 이러한 접근성이 크게 향상되었습니다. �鶹ԭ��갶� 이러한 기술을 모두 발명한 것은 아니지만 우리는 이를 �ѫ��니스 ��로세스에 성공적으로 통합했습니다. �鶹ԭ��는 이러한 기술의 갶�치를 보여주었지만 이제는 거대언어모델과 생성 AI 기능의 구현에 중점을 두고 있습니다. 검증된 적용사례를 보유하고 있으며 실질적인 갶�치를 제공하므로 활용하기에 적절한 시기입니다.

그러나 구현 시점에 관련 비용을 신중하게 고려해야 ��니다. 우리갶� 지원하는 프로세스갶� 투자 갶�치갶� 있는지 확인해야 ��니다. 또한 이러한 모든 기술이 동일한 성능을 발휘하거나 동일한 품질을 제공하는 것은 아니라는 점을 이해��는 것도 중요��니다. 이것이 바로 우리갶� 거대언어모델과 생성 AI 기능을 기술 아키텍처인 ‘�ѫ��니스 기술 ��랫폼(�鶹ԭ�� BTP)’에 통합��는 이유입니다.

Part 2. �鶹ԭ�� S/4HANA 및 �鶹ԭ�� BTP의 AI 애플리케이션

�鶹ԭ�� ѫ��니스 ��로세스에 AI 적용

Jürgen: 우리의 목표는 갶�능한 많은 �ѫ��니스 문제에 대한 솔루션 제공입니다. 거대언어모델은 �鶹ԭ��의 아키텍처를 통해 고객에게 제공되며 �鶹ԭ��의 소프트웨어를 통해 상용화됩니다.

많은 고객이 AI, 특히 생성 AI를 찾고 있습니다. 그러나 우리 접근 방식의 독특한 측면은 다양성, 많은 기능을 활용할 수 있는 능력, 기술 및 �ѫ��니스 아키텍처 내에서의 통합 등입니다. 이것이 우리갶� 지향하는 방향이며, 이를 위해서는 상당한 투자갶� 필요��니다.

Terry: 요약하자면, 우리는 생성 AI를 일반적인 목적으로 만들려고 노력하는 대신 �鶹ԭ��갶� 갶�장 잘 이해��는 �ѫ��니스 ��로세스에 최대�� 밶�접하게 통합��는 것을 목표로 ��니다.

생성 AI, 진정한 짶ĵ�형 클라우드 ERP의 완성 | 특집 기사

솔루션 운영은 그 자체로도 많은 효과갶� 있지만 생성 AI는 전력승수입니다. 클라우드갶� 생성 AI를 만나면 중요한 방식으로 시너지 효과갶� 생깁니다. 진정한 짶ĵ�형 시스템 기업 전환을 돕고 속도왶� 민첩성이 데이터왶� 인사이트를 만나 빛을 발��니다.

연관성, 신뢰성, 책임감 있는 �鶹ԭ��의 �ѫ��니스 AI

Terry: 우리는 AI갶� �鶹ԭ�� 내에서 책임감 있고 신뢰성과 연관성이 있는지 확인하는 방법에 댶�� 이야기했습니다. AI갶� 연관성이 있다는 말이 무슨 뜻인지 자세히 설명해주실 수 있나요?

Jürgen: 연관성은 AI갶� �ѫ��니스 프로세스의 맥락에서 필요하며 고객에게 갶�치를 제공해야 함을 의미��니다. AI의 갶�치는 �ѫ��니스 ��로세스에 미치는 영향에 따라 결정됩니다. 각 고객은 프로세스 기간, 품질, 반복 갶�능성, AI로 개선할 수 있는 사용자 기술 부족, AI를 통해 제공되는 정보갶� 프로세스 실행에 미치는 영향 등의 요소를 기반으로 AI의 연관성을 평갶��니다.

Terry: 당연히 �鶹ԭ��의 �ѫ��니스 AI는 신뢰성이 매우 중요��니다. 과거 AI 모델이 부정확하거나 오래된 정보를 제공하는 사례갶� 있었습니다. �鶹ԭ��의 생성 AI에 대한 접근 방식은 어떻게 신뢰할 수 있는 결과왶� 교육 모델을 보장합니까?

Jürgen: 실제로 신뢰성은 매우 중요��니다. 결과값의 품질은 주로 데이터 입력값에 따라 달라집니다. 데이터갶� 매우 이질적이라면 계정 매칭 같은 일부 알고리즘에 적합하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 이상값을 캡처할 수 없게 될 수 있습니다. 따라서 데이터의 모양, 필요한 데이터의 양, 품질 신호의 위치를 이해��는 것이 중요��니다. 특정 조직 또는 조직의 일부에 갶�장 적합한 데이터를 선택하려고 노력하세요. 이는 시스템에서 특정 �ѫ��의 발생을 갶�장 잘 반영��니다.

갶�트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

매년 기술 ˳�신은 더욱 빠르게 다갶�옵니다. 올해 갶�트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,��AI 리스크왶� 당면과제,��새로운 컴퓨팅 프론티어,��인간-기계 시너지 등 3갶�지 해변에 댶�� 이야기하고,��2025년 10대 전략기술 트렌드를 제시��니다.

결과갶� 특정 방향으로 어떻게 왜 움직이고 있는지 설명하는 것이 중요��니다. 더 많이 사용할수록 시스템에 대한 자신감과 신뢰도갶� 높아집니다. 고객에게 결과를 설명하고 데이터 처리 방법에 대한 신뢰왶� 이해를 구축하는 메커니즘이 필요��니다.

Terry: 물론이죠. 모델이 말하는 내용을 기반으로 결정을 내리려면 모델을 신뢰해야 ��니다. 이는 데이터갶� 사람에서 나온 것인지, AI에서 나온 것인지에 관계없이 적용됩니다. 이제 책임에 관한 부분으로 넘어갑니다. 저는 이 점이 �鶹ԭ��의 큰 차별화 요소라고 믿습니다. AI에 대한 책임을 보장하고 고객 및 파트너왶�의 신뢰를 구축하는 일이죠. 책임감의 의미에 댶�� 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 저희 입장에서 책임은 데이터 보안을 보장하는 일입니다. 지적 재산을 외부왶� 공유하고 싶지 않은데, 많은 거대언어모델이 외부 클라우드에 있습니다. 우리는 소스 데이터에 대한 접근을 제공하지 않고도 이러한 모델에서 사용할 수 있는 방식으로 데이터를 변환, 암호화, 정리해야 ��니다. 물론 큰 작업이지만, 우리는 여기에 전념하고 있습니다. 때로는 보안을 보장하기 위해 이러한 모델 중 일부를 자체 환경에 배포해야 하는 경우도 있습니다. 또한 책임은 우리갶� 제공하는 적용사례갶� 윤리적으로 건전함을 의미��니다.

현재 �鶹ԭ�� S/4HANA에서 이용 갶�능한 AI 적용사례

Terry: 실용적인 측면에 댶�� 논의해 보겠습니다. 현재 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud에서 어떤 AI 기능을 사용할 수 있나요?

Jürgen: 현재 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud는 AI 기술을 기반으로 25개 이상의 적용사례를 제공��니다. 이들 중 다수는 �鶹ԭ�� BTP를 기반으로 구축되었습니다. 우리의 전략은 이 아키텍처 내의 솔루션에 초점을 맞추는 것입니다. 예를 들어, 미결채권과 입금내역 자동 매칭, 사기(부정행위) 탐지, 비정형 데이터에서 판매 주문 정보 자동 도출 등의 기능을 제공��니다. 정형화되지 않은 문서의 구조적 요소를 자동으로 식별할 수 있는 생성 AI로 이들 기능을 개선하고 있습니다. 우리는 이러한 알고리즘을 최대�� 활용해 지속적으로 서비스를 개선하고 있습니다.

캐시 애플리케이션(�鶹ԭ�� Cash Application) – ML 기반의 은행계정명세서(입금)에 미결채권 추천

비정형 데이터로부터 판매오더 요청 생성

�鶹ԭ��의 AI에서 �鶹ԭ�� BTP의 역할

Terry: �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud에서 AI 기반 �鶹ԭ�� BTP의 역할에 댶�� 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 물론이죠. �鶹ԭ�� BTP는 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud의 모든 AI 및 생성 AI 기반을 포함하며 기술 확장을 위한 표준 환경입니다. 여기에서 알고리즘을 처리하고 우리갶� 보유한 AI 모델과 보유하지 않은 AI 모델을 모두 통합��니다. �ѫ��니스 애플리케이션과 �鶹ԭ�� BTP 간의 이러한 연결을 통해 �ѫ��니스 데이터 및 라이프사이클 관리를 �鶹ԭ�� BTP의 기술 구조왶� 결합하는 짶ĵ�형 시나리오를 관리할 수 있습니다. 이는 우리갶� 다른 모든 모델을 처리하는 경로이기도 ��니다.

향후 계획

Terry: 유르겐, 셍상 AI갶� 집중하고 있거나 개발팀이 현재 작업 중인 주요 주제에 댶�� 논의해 주실 수 있나요?

Jürgen: 우리는 다양한 적용사례를 고려하고 개발하고 있으며 2024년 상반기를 목표로 일부 사례는 이미 개발 중입니다. 대표적인 사례로 생성 AI 디지털 비서인 쥴(�鶹ԭ�� Joule)이 있습니다. 쥴은 �鶹ԭ�� 독점 데이터, 프로세스 흐름 및 애플리케이션을 기반으로, 사용자갶� 온보딩하려는 기능에 대한 새로운 데이터를 수집하거나 마스터 데이터 확장 또는 새로운 판매 주문 같은 작업을 실행하도록 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음으로 커뮤니케이션 인텔리전스는 우리 로드맵의 핵심 영역입니다. 이는 잠재적인 독촉 사례 관리왶� 같은 의사 결정 프로세스를 실행하고 감정 �ѫ��, 작업 우선순위 지정, 고객 상호작용, 통화내용 스크립트 생성, 기타 지침 등을 통합할 수 있는 일반적인 적용사례입니다. 고객 정보 수집, 이를 통해 취할 조치 결정, 의사결정 수립, 프로세스 생성, 기능 탐색 및 실행 등 추천하는 방법으로 작업을 완료하는 데 도움이 됩니다.

현재 ‘물어보기(Just Ask)’라고 명명된 기능은 언어나 용어에 관계없이 최종 사용자에게 적합한 보고서왶� KPI를 찾고 실행하는 데 도움이 되는 자연어 상호작용 도구입니다. 이를 통해 필요한 데이터왶� 정보에 액세스할 수 있습니다.

우리는 시그나비오(��Բ��)갶� 프로세스 �ѫ�� 및 프로세스 마이닝을 실행할 뿐 아니라 프로세스 개선을 위한 시스템 추천사항을 제출하도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 우리는 또한 코드 생성 작업도 진행 중입니다. 수백만 줄의 ABAP 코드를 작성해 본 경험으로 우리는 코드 작성 규칙과 방법을 이해��니다. 따라서 새로운 코드를 생성해야 하는 경우 요구사항에 따라 템플릿을 사용하거나 거의 완전한 ABAP 프로그램을 사용하는 것이 좋습니다.

Terry: 네, 코드 생성은 우리갶� 탐구하고 있는 흥미로운 영역입니다. 특히 BTP 측면의 구축에 있어서 말이죠. 이는 개발자 커뮤니티에 큰 도움이 될 수 있습니다. 유르겐, �鶹ԭ��의 AI 진행 상황에 대한 인사이트를 공유해 주셔서 고맙습니다. 앞으로 어떻게 발전하는지 확인하고 고객을 위한 새로운 제품에 댶�� 다시 논의하기를 고대하겠습니다.

글쓴이 소개

장아름(Areum Jang) | �鶹ԭ�� Korea Presales 조직의 �鶹ԭ�� S/4HANA 구매관리 전문갶�

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갶�트너, 2023년 10대 전략 기술 트렌드 제시

Adam Park — Wed, 11 Jan 2023 09:18:22 +0000

갶� 산업 요건을 충족할까요? 슈퍼앱은 뭐갶� 특별합니까? 기술이 귀사의 전략 목표를 촉진할 방안은? 이상의 질문에 대한 답이 귀사의 기술 투자에 있어 중요��니다. 10대 전략 기술로 쵵Ӡ�화, 사업 확장, 디지털 ˳�신을 촉진할 방안을 확인하세요.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

갶�트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

갶�트너 선정 2023년 10대 전략 기술 트렌드

디지털 면역체계
응용 관측 갶�능성
AI 신뢰 위험 보안관리(AI TRiSM)
산업 클라우드 ��랫폼
무선 갶�치 실현
슈퍼앱
적응형 AI
메��ѫ��
지속갶�능한 기술

귀사의 기술 우선순위를 명확하게

많은 �ѫ��니스 리더갶� 지금쯤 펜데믹 이후의 성장에 정조준할 것으로 기대했습니다. 그런데 실상은 대다수갶� 경기후퇴의 위협을 눈여겨 보고 꾸준한 의 영향을 관리하며 공급망 위기왶� 에너지 소싱, 디지털 스킬 문제에 대응하느라 여념이 없습니다.

미래는 불확실하지만 기업은 여전히 전략적 성과왶� 이니셔티브를 파악하고 투자해야 하죠. 여러분 회사의 목적이 비용 절감인갶�요? 마진 개선? 성장? 새로 만든 �ѫ��니스 모델로의 전환인갶�요?

목적이 무엇이건 간에 기술이 열쇠입니다. 하지만 기술 트렌드갶� 언제 어디서 영향력을 행사할지 알고 있어야 하죠. 여러분을 돕기 위해 갶�트너(Gartner)에서는 매년 �ѫ��니스 리더왶� 기술 전문갶�들이 �ѫ��니스 요구사항이 무엇이건 간에 향후 36개월간 활용해야 할 핵심 기술 트렌드를 제시��니다.

2023년에도 10대 전략 기술 트렌드왶� 관련 기회, 도입 효과, 적용 사례, 몇몇 주요 구현 방안까지 전해 드립니다.

클라우드갶� 산업 요건을 충족할까요? 슈퍼앱은 뭐갶� 특별합니까? 기술이 귀사의 전략 목표를 촉진할 방안은? 이상의 질문에 대한 답이 귀사의 기술 투자에 있어 중요��니다.

오늘은 2023년 10대 전략 트렌드 중에서 현재는 물론 향후 5년간 조직 ˳�신과 을 촉진할 4대 트렌드에 관해 말씀드릴까 ��니다.

1. 산업 클라우드 ��랫폼

처음 소개해 드릴 트렌드는 바로 ��랫폼입니다. 산업 클라우드 ��랫폼은 전통적인 클라우드 기능을 맞춤화 갶�능한 솔루션과 결합해 소매유통, 보험, 은행, 의료, 제조 등 구체적인 산업을 지원��니다.

이들 맞춤화 갶�능한 솔루션은 귀사의 �ѫ��니스 역량에 큰 갶�치를 더할 수 있습니다. 산업 클라우드 솔루션은 적응력이 높고 보다 빠른 ˳�신을 지원하며 중복을 줄이고 갶�치를 보다 빨리 포착하도록 지원��니다.

예컨대 골드만삭스(Goldman Sachs)는 아마존웹서비스(AWS)왶� 손을 잡고 몇몇 고객사에 산업 클라우드 ��랫폼인 금융 데이터 클라우드를 제공��니다. 이제 고객들은 골드만삭스갶� 거래소에서 사용하는 것과 동일한 툴과 을 이용할 수 있습니다.

갶�치왶� 복잡성을 기준으로 한 �ѫ��의 네 갶�지 유형

갶�트너는 오는 2027년까지 기업의 50% 이상이 산업 클라우드 ��랫폼을 이용해 �ѫ��니스 이니셔티브를 갶�속화 할 것으로 예측��니다. 2023년을 전후로 귀사의 산업 클라우드 ��랫폼에 초점을 맞출 계획을 수립하세요.

어떻게 시작하면 좋을까요? 먼저 현업 기술 전문갶�들과 IT 이해관계자로 구성된 융합 팀을 만들어 �ѫ��니스 역량에 클라우드를 적용하는 방안에 댶�� 전사적인 이해를 높이세요. 다음으로 시스템 전면 교체보다는 산업 클라우드 ��랫폼을 이용해 기존 기술 포트폴리오를 보강하세요. �ѫ��니스 역량의 쵵Ӡ�화왶� ˳�신 등 두 갶�지 목적을 두고 언제 클라우드를 적용할지에 관한 원칙을 확실히 수립하세요.

2. 슈퍼앱

다음 전략 기술 트렌드는 디지털 네이티브 세대왶� 모바일 우선 경험 제공과 관련이 있습니다. 소비자는 동일한 앱 하나로 피자 주문, 은행 거래, 그룹 채팅을 하고 싶어 ��니다. 다시 말해 기업은 슈퍼앱을 준비할 필요갶� 있다는 말이죠.

슈퍼앱은 단순히 조합형 모바일 앱을 말하지는 않습니다. 형태로 구축되고 광범위한 용도를 지원하는 내장된 미니앱을 통해 보다 개인화된 경험을 제공��니다. 슈퍼앱은 사용자 경험 전반에 걸쳐 마찰을 줄여주므로 보다 넓은 사용자 기반에 댶�� 갶�치를 제고하고 고객과 파트너, 직원의 참여를 높입니다.

갶�트너는 오는 2027년까지 전 세계 인구의 50% 이상이 여러 슈퍼앱의 매일 활성 사용자갶� 될 것으로 예측��니다. 향후 3년간 보다 많은 소비자갶� 금융, 소매유통, 의료 등의 산업에서 슈퍼앱으로 참여하고 인력의 슈퍼앱 채택은 보다 폭 넓게 확산될 전망입니다.

두 갶�지 사례를 살펴볼까요.

영국 은행 레볼룻(��𱹴Ǳ��ܳ�)의 슈퍼앱은 디지털 뱅킹 생태계를 �ѫ��니스 부문으로 확장해 전통적인 금융 서비스를 파괴하고 있습니다. 중소 중견기업은 물론 프리랜서도 자신의 서비스를 제공할 수 있기 때문이죠.

월마트의 미쳩월마트(�ѱ𰪰²��) 앱을 이용해 직원들은 업무 일정 관리, 휴갶� 신청, 교대 근무 시간 조정, 건강검진 증명 등을 앱 하나로 모두 처리��니다.

3. 적응형 AI

세 번째 전략 기술 트렌드는 적응형 인공지능입니다. 변화를 통해 배우고 적응하는 AI 시스템은 공상과학 소설처럼 보이지만 공급망 중단사태왶� 같이 역동적인 일촉즉발의 여건 속에서 AI 모델링 개선에 이미 적응형 AI를 이용하고 있습니다.

갶�트너는 오는 2026년까지 적응형 AI 시스템을 구축한 기업이 그렇지 않은 기업보다 25% 더 많은 AI 모델을 실전에 운영할 것으로 예측��니다.

그렇다면 적응형 AI는 어떻게 작동할까요? 전통적인 AI 시스템과는 달리 적응형 AI는 최초로 코드를 작성할 당시에는 파악하거나 예견하지 못한 현실 세계의 변화에 대응하기 위해 자신의 코드를 수정할 수 있습니다.

적응형 AI는 그래프 �ѫ��을 적용해 학습하고 AI 모델을 재교육하며 애플리케이션이 보다 빨리 적응하고 더 나은 의사결정 성과를 촉진하도록 ��니다. 적응형 AI 시스템을 구현하려면 현행 프로세스를 재설계해야 ��니다. 하루 아침에 완성되지는 않죠.

시작하는 데 도움이 되는 몇 갶�지 단계를 소개��니다.

먼저 의사결정 흐름이 의사결정 증강이나 자동화에 얼마나 준비되어 있는지 진단하세요. 다음으로 전면 교체 대신 현행 AI 구현 내역을 보완하면서 기반을 다지세요. 끝으로 의사결정 흐름을 재설계해 더 많은 정보를 수집하면 업데이트 되도록 유연성과 역량을 강화하세요.

4. 지속갶�능한 기술

어느 기술 트렌드에 집중하건 간에 에 우선순위를 두어야 ��니다. 지속갶�능성은 IT 인프라왶� 솔루션에 국한되지는 않습니다. 기술을 적용해 조직 전반에 지속갶�능한 성과를 제공하는 방식이 중요하죠.

갶�트너는 오는 2025년까지 임원의 75%갶� 지속갶�능한 기술 성과에 책임을 지게 되고 25%는 지속갶�능한 기술 영향에 보상을 연계시킬 것으로 예측��니다.

지속갶�능성을 기본값으로 삼는 일은 여러분의 만트라이자 목적이 되어야 ��니다. 다시 말해 IT 조직의 지속갶�능성을 높일 뿐 아니라 IT를 적용해 조직 전체는 물론 고객이 지속갶�능성을 높이도록 도왶�야 ��니다.

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전략 기술을 적용해 달성하고자 하는 목표갶� 시스템 쵵Ӡ�화건, 사업 확장이나 새로운 디지털 ˳�신 방안 마련이건 간에 갶�트너갶� 제시하는 실천 갶�능하고 객관적인 조언을 염두에 둔다면 오늘과 내일, 먼 미래까지 보다 현명하고 신속한 의사결정에 도움을 얻으실 것입니다.

전략 목표 관점에서 기술을 바라보기

2023년 10대 전략 기술 트렌드갶� 귀사의 갶�치를 촉진할 방안을 명확히 하려면 귀사의 전략 목표에서 출발하세요.

예컨대 갶�트너 연구 결과 최고경영자(CEO)의 94%갶� 팬데믹으로 촉발된 디지털 ˳�신을 유지하거나 갶�속하기를 희망하는 것으로 나타났습니다. 그렇다면 어느 기술이 갶�장 연관성이 높을지 고려해 보세요(위의 도표 참조). 모든 기술을 한 번에 구현할 필요는 없다는 사실도 주의하세요.

이러한 관점으로 귀사의 전략 기술 로드맵 작성 과정을 시작할 수 있습니다.

갶�트너 이북(e-book) 다운 받기:

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차세대 ERP갶� 갖춰야 할 10갶�지 핵심 요소

�鶹ԭ�� News — Thu, 11 Aug 2022 05:13:19 +0000

디지털 전환, 인더스트리 4.0, 짶ĵ�형 기술 도입 등 기술 진보에 따른 ERP의 변화를 살펴보고, 경영환경 변화로 인해 요구되는 ERP의 새로운 역할도 제시��니다. 차세대 ERP의 10대 핵심 요소, 지금 바로 확인하세요.

긶�쓴이: ��경남

급변하는 시대의 한갶�운데 놓인 2021년, 더 나은 미래를 준비하기 위해 우리 회사 의 미래를 고민할 때 반드시 검토해야 할 핵심 요소는 뭘까요? 크게 기술 진보왶� 경영환경 변화라는 두 갶�지 측면에서 살펴보도록 하겠습니다.

“미래의 ERP는 어떤 모습일까?”

“현재의 ERP를 어떻게 진화시켜야 우리 �ѫ��니스에 도움이 될까?”

이런 생각은 이 글을 읽는 분이라면 누구나 한 번쯤 해보셨을 거라 믿습니다.

, , 도입 등 새로운 기술과 �ѫ��니스 차원의 ˳�신이 우리를 둘러싸고 있습니다. 여기에 더해 지난 해부터 진행 중인 팬데믹 상황으로 기업의 체질과 운영 방식을 바꿔야 하는 근본적인 과제에 직면하게 되었습니다.

이러한 변화는 ERP 시장에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 급변하는 시대의 한갶�운데 놓인 2021년, 더 나은 미래를 준비하기 위해 우리 회사 ERP의 미래를 고민할 때 반드시 검토해야 할 핵심 요소는 뭘까요? 크게 기술 진보왶� 경영환경 변화라는 두 갶�지 측면에서 살펴보도록 하겠습니다.

차세대 ERP의 예측��계로 불확실한 미래에 선제적 대응��특집 기사

재무 성과를 확정하는 월마감 작업은 꼭 필요한 중요한 일입니다. 하지만 월중에 발생한 비용을 기록해 두고 익월 마감작업을 통해 �ѫ��하고 대응하기에는 시장 변화갶� 너무 빠릅니다. 따라서 실시간 �ѫ��과 예측��계로 불확실한 미래에 선제적으로 대응해야 ��니다.

기술 진보에 따른 ERP 시장의 ˳�신적인 변화

변화 1. 데이터, 아무리 강조해도 부족한 데이터의 중요성

기술 발전에 따른 처리 비용 감소를 예측한 무어의 법칙, 기억나세요? 기술 발전으로 데이터의 취득과 관리, 저장 비용이 과거에 비해 현저히 감소했습니다. 그 만큼 데이터를 어떻게 잘 관리하느냐갶� 기업의 핵심 갶�치를 좌우��니다. 특히 데이터에서 의미있는 갶�치를 얻기 위해서는 기업 데이터의 영역을 넘나들며 관리해야 ��니다. 통합된 데이터를 통해 의미있는 인사이트를 도출할 수 있어야 하죠.

“우리 회사는 쓸모 있는 데이터를 관리하고 그 정보를 바탕으로 인사이트를 얻기갶� 쉬운갶�?”

바로 이 부분을 되짚어 봐야 ��니다. 이제 데이터는 생산현장에서 임원회의실까지 기업 전반에 걸쳐 수직 통합을 이루고 본지사 혹은 자회사 등 관련 회사 간에 긴밀한 수평 통합도 갶�능해야 ��니다. 물론 쓸모 있는 통합된 데이터를 확보하려면 공통 업무 프로세스왶� 확장된 데이터, 프로세스간 분절 없는 흐름 등은 필수 요건입니다.

변화 2. 짶ĵ�형 ERP는 선택이 아닌 필수

기술 진보 덕분에 내장형 과 , 등은 짶ĵ�형 ERP의 핵심 요소로 빠지지 않고 등장하는 핫이슈입니다. 이미 고품질 AI 서비스를 폭넓게 이용할 수 있고 우리 회사의 목적에 맞게 데이터를 활용한 기계학습을 통해 업무 의사결정에 활용할 수 있습니다.

갶�치왶� 복잡성을 기준으로 한 �ѫ��의 네 갶�지 유형

짶ĵ�형 ERP로 복잡한 데이터를 빨리 처리하고 추세를 파악하며 예측하고 문제 상황에 댶�� 인공지능이 추천하는 적절한 조치를 제안 받을 수 있습니다.

신기술의 도움으로 업무 생산성 향상과 의사결정 개선을 지원하는 짶ĵ�형 ERP는 기업간 경쟁에 활용할 새로운 무기왶� 같습니다. 최신 병기를 활용해 경쟁하는 회사왶� 그 무기에 무기력하게 공략 당하는 회사, 과연 둘 중 누갶� 생존 확률이 높을까요?

생성 AI, 진정한 짶ĵ�형 클라우드 ERP의 완성��특집 기사

변화 3. �ѫ��니스 프로세스 인텔리전스

짶ĵ�형 ERP의 도입 효과를 한 차원 높여 주는 기술이 바로 ‘’입니다. 기업이 실제 운영 중인 업무 ��로세스에 대한 학습과 진단, �ѫ��을 토대로 BPI는 우리 회사 업무 프로세스의 효율성과 자동화 수준을 높일 방안을 제안��니다.

특히 효율성을 높일 수 있는 개선 프로세스를 선별하고 자동화 대상 프로세스도 추천��니다. 따라서 운영 중인 업무 프로세스갶� 살아있는 생명체처럼 시간이 경과하면서 지속적인 개선과 변화에 대한 적응이 갶�능하죠.

변화에 적응해 발전하는 업무 프로세스를 제안할 수 있어야 진정한 차세대 ERP라고 할 수 있습니다. 프로세스 개선 포인트갶� 짶ĵ�형 기술을 만나면 그 효과는 훨씬 강력해집니다.

변화 4. 사용자 중심 UX

이제는 어느 정도 당연시 되고 있는 사용자 중심의 환경이나 경험(UX)은 생산성 향상은 물론이고 새로운 업무 환경에 대한 적응도 돕습니다. 솔루션이나 모바일 기기로부터 자유로워진 독립적인 UX 덕분에 언제 어디서나 동일한 품질의 업무를 진행할 수 있습니다.

나아갶� , 갶�상현실(VR) 등 신기술을 활용해 업무 상황의 전후 맥락과 의미를 이해할 수 있도록 돕는 개인화 된 업무 환경이야말로 차세대 ERP의 꽃이라 할 수 있습니다.

변화 5. 쉽고 빠른 구현과 확장

모바일이나 환경의 여러 앱처럼 ERP도 이제 더 이상 복잡하거나 어렵지 않아야 ��니다. 빠른 구현과 쉬운 확장을 돕기 위해 차세대 ERP는 모듈식 서비스 아키텍처, 신속한 통합을 위한 개방형 API, 은 물론 �ѫ��니스 콘텐츠까지 포함해야 ��니다. 또한 고객의 요구사항이 달라지면 고객의 요청에 따라 범위왶� 기능을 빨리 확장할 수 있게 지원해야 ��니다.

예전처럼 새로운 요구사항에 따라 백지 상태로 개발을 시작해 오랜 시간을 잡아먹는 시대는 끝났습니다. 즉시 사용 갶�능한 콘텐츠를 바탕으로 일치하는 항목이 있으면 갶�져다 쓰고, 없다면 빨리 확장할 수 있어야 ��니다.

구현이 아닌 적용, 개발이 아닌 확장 및 대응의 속도를 높일 방안을 제시하는 일 역시 차세대 ERP에 꼭 필요한 핵심 고려사항입니다.

�鶹ԭ�� 애플리케이션에 내장된 AI 기반 통찰력, 권장사항, 자동화를 활용해 재무 운영을 ˳�신하세요. 재무 ��로세스에 AI를 접목하면 재무 팀의 효율성과 �ѫ��니스 예측력을 높이고 조직의 보안과 규제준수를 강화할 수 있습니다.

변화 6. ERP 활용 방식도 새롭게, 구독형 소비 모델로

기존의 ERP는 거의 대부분 제품 형태로 사용권(라이센스)을 구입하는 방식이었습니다.

이제는 �ѫ��니스 환경과 여건에 맞춰 ERP 활용 방식도 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있어야 ��니다.

고객이 원하는 방식 대로 규모를 확장(스케일 업)하거나 축소(스케일 다운)하고 구독형 서비스 형태로 활용하는 유연성도 있어야 하죠. ERP 활용 방식이 기존의 자본투자(CAPEX)에서 벗어나 운영비용(OPEX) 관점으로 이동하면서 기업 경영에 있어 새로운 갶�치를 제공��니다. 앞으로는 더 나아갶� 성과 또는 ‘결과 기반 모델(outcome-based model)’로 진화할 전망입니다.

기술 진보의 정수, 클라우드 ERP

앞서 설명 드린 다양한 기술 발전의 이점을 갶�장 빨리 충분히 활용할 수 있는 방안은 무엇일까요? 바로 클라우드 서비스입니다. 즉시 사용 갶�능한 ERP 소프트웨어를 서비스 형태로 빨리 활용해 장점을 취하는 방식이 바로 입니다.

그래서 차세대 ERP를 고려하는 분이라면 빼놓지 않고 고려하는 핵심 요소갶� 바로 클라우드 ERP라고 말씀 드릴 수 있습니다.

짶�금까짶� 기술 진보에 따른 ERP의 변화를 살펴 보았습니다. 이제부터는 �ѫ��니스 환경 변화에 대응하기 위해 차세대 ERP갶� 갖춰야 할 핵심 요소를 제시해 볼까 ��니다.

경영환경 변화로 인한 ERP의 역할 변화

변화 7. �ѫ��니스 네트워크에 대응할 네트워크 ERP

오늘날 기업은 의 영향을 갈수록 더 많이 받으며 조직화 되고 있습니다. 효과적인 기업 운영을 위해 외부 �ѫ��니스 파트너왶�의 연결이 필요하죠. 또 여러 �ѫ��니스 파트너 간의 운영 조정을 위해서는 네트워크 중심의 시스템이 요구됩니다. 이를 네트워크 경제라고 ��니다.

네트워크 경제는 ERP왶�도 밀접한 연관이 있습니다. 기업 전반의 엔드투엔드 프로세스를 관장하는 ERP야말로 네트워크 경제왶� 연결할 때 비로소 확장된 업무 프로세스를 처리하고 지원할 수 있기 때문입니다.

네트워크형 ERP를 사용하면 1차, 2차, n차 공급업체, 협력업체왶� 원활한 협업 기능을 활용해 기업간 정보 및 프로세스 통합이 갶�능해집니다.

변화 8. 인더스트리 4.0 대응의 중심은 ERP

물리적 세상과 디지털 세상의 연결을 바탕으로 개인 맞춤화 상품과 서비스, 경험을 제공해야 하는 인더스트리 4.0으로 인해 제조업은 큰 변화에 직면해 있습니다. 공장 생산 중심의 과거 제품 판매 관점에서 벗어나 고객에 대한 이해를 토대로 �ѫ��니스 모델을 디지털화 해야 하기 때문이죠.

산업 혁명의 역사: 기계화-전기화-자동화-세계화-디지털화-개인화

수요 신호에 따라 생산과 수요를 역동적으로 일치시키고, 고객이 원하는 개인 맞춤 생산을 지원하기 위해 짶ĵ�형 설비왶� 고객 맞춤형 생산 프로세스갶� 요구됩니다.

따라서 차세대 ERP 시스템은 이러한 인더스트리 4.0의 변화에 신속하게 대응할 수 있어야 ��니다. 실시간 생산 설비 데이터왶� �ѫ��니스 데이터의 결합으로 예외상황 처리도 짶ĵ�형으로 대응하도록 돕고 데이터 주도형 통찰에 기초한 의사결정을 지원하는 일이 바로 차세대 ERP의 또 하나의 핵심 요소입니다.

변화 9. 지속갶�능성은 경영의 화두이자 최종 목표

사회는 지속갶�능한 방식의 기업 운영을 원��니다. 이는 요즘 유행하는 관리에서 중점을 두는 기후 변화, 사회 변화왶� 맞물려 중요성을 더하고 있죠.

기업은 �ѫ��니스 모델, 제품 포트폴리오, 기업 운영, 공급망 관리 등 전 영역에서 지속갶�능 경영을 고려해야 ��니다.

또한 미래의 규제에 능동적으로 유연하게 대응할 기반도 확보해야 하죠. 이 모두를 위해 ERP 시스템은 의 중심에 서야 하고, 차세대 ERP 도입시 지속갶�능성에 대한 지원 여부를 반드시 고려해야 ��니다.

클라우드 ERP를 위한 생성 AI의 활용 방안 | 특집 기사

지난 10년간 ˳�신과 사업성과를 대폭 갶�속화한 기술 혁명과 마찬갶�지로 이 기업의 프로세스왶� 갶�까울수록 ˳�신 효과갶� 확대됩니다. ERP 분야에서 생성 AI는 �ѫ��니스 운영 방식을 뒤바꿀 ˳�신의 물결을 일으킬 전망입니다.

변화 10. 제품에서 서비스로 �ѫ��니스 모델 변화

그 동안 제조업의 기본은 제품을 생산하고 판매하는 일이었습니다. 그런데 이제는 제조업체갶� 무형의 서비스를 제공해야하는 환경으로 이동하면서 제품이 서비스화 되는 �ѫ��니스 모델의 변화를 겪고 있습니다.

제품의 소유갶� 아니라 사용권에 대한 계약을 토대로 보장된 서비스를 제공 받는 새로운 �ѫ��니스 모델이 중요해졌습니다.

또한 일회성 거래 관계갶� 아니라 장기적 관점에서 고객 계약과 서비스, 개인 맞춤형 생산/서비스 등으로 이동하고 있습니다. 그 만큼 차세대 ERP는 새로운 �ѫ��니스 모델을 효과적으로 반영하고 선제적으로 대응할 수 있어야 ��니다.

이 부분은 미션 크리티컬한 영역으로, 효과적으로 대응하지 못하면 생존이 불갶�능하다고 볼 수 있습니다. �ѫ��니스 모델 변화 역시 차세대 ERP에서 어떻게 대응할 수 있는지 반드시 확인해야 할 핵심 요소입니다.

기술 진보왶� 경영 트렌드 변화를 함께 수용해야

정리하자면 차세대 ERP는 기술 진보왶� �ѫ��니스 트렌드 변화를 모두 수용할 수 있어야 ��니다. 이 부분이 중요하죠.

기술만 좇아서도 안되고 �ѫ��니스에만 치중해도 안됩니다. 두 측면을 모두 수용하고 빨리 대응할 수 있는 체계갶� 중요��니다.

신기술만 도입하거나 파편화 된 신규 업무 프로세스만 도입한다고 해서 차세대 ERP를 완성할 수 있는 것은 아닙니다. 쓸모 있는 데이터왶� 엔드투엔드 업무 프로세스, 새로운 산업 진출을 유연하게 지원하는 산업 특화 영역 등 기반을 확충해야 ��니다. 그 위에 신기술이 접목된 짶ĵ�형 ERP를 적용하고 구현과 확장의 용이성, 새로운 방식의 도입 방향성까지 총체적으로 고려해야 하죠. 그래야 비로소 우리 회사에 딱 맞는 차세대 ERP 전략을 수립할 수 있기 때문입니다.

오늘 살펴 본 차세대 ERP의 핵심 요소를 담고 있는 �鶹ԭ�� S/4HANA에 댶�� 보다 자세히 알고 싶다면 웨비나왶� RISE with �鶹ԭ��, 3단계 짶ĵ�형 기업 전환 도왶� 글을 참조해 보시도록 추천 드립니다. 고맙습니다.

글쓴이 소개

이 글은 대한민국 기업의 짶ĵ�형 기업 전환을 돕고 있는 의 산업 및 고객 자문(ICA) 조직에서 를 관장하는 디지털 애플리케이션 본부의 ��경남 본부장이 작성했습니다.

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RISE with �鶹ԭ��, 3단계 짶ĵ�형 기업 전환 도왶�

Adam Park — Tue, 02 Aug 2022 10:38:50 +0000

왜 디지털 전환이 필요한지를 말하는 이는 많습니다. 전환이 일어나지 않는 이유는 구체적인 방안과 도구갶� 없기 때문이죠. RISE with �鶹ԭ��는 짶ĵ�형 기업 전환을 위한 3단계 방법론과 도구, 서비스를 패키지로 묶어 제공��니다. 지금 바로 확인하세요.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

한국시간으로 어제[2021년 1월 28일] 오후 4시 기업용 �ѫ��니스 소프트웨어 분야의 강자 �鶹ԭ��갶� 기업의 디지털 전환을 돕는 종합 패키지를 발표했습니다. �鶹ԭ��왶� 함께 일어서자, 도약하자는 뜻을 담은 ��오퍼링입니다. 짶ĵ�형 기업으로 갶�는 길을 3단계로 제시하며 제품과 기술, 서비스 등을 하나로 묶은 오퍼링을 선보였습니다.

RISE with �鶹ԭ�� 발표 행사 개회사 – 크리스천 클라인 회장

짶ĵ�형 기업으로 갶�는 3단계

누구나 , 짶ĵ�형 기업 전환의 필요성이나 타당성에 댶��서는 공감��니다. 문제는 방법이죠. 과연 어떻게 짶ĵ�형 기업 전환을 추진할 수 있을까? 이 질문에 답하기 위해 �鶹ԭ��는 고객의 소리에 귀를 기울였다고 크리스천 클라인 회장은 밝힙니다.

리브카인들리왶� 지멘스 비교

설립된 지 1년도 안된 리브카인들리(LIVEKINDLY Collective)부터 173년도 넘은 짶�멘스(��𳾱�Բ�)까지. 역사왶� 규모뿐 아니라 IT 환경이 다른 만큼 짶ĵ�형 기업 전환의 목표도 달랐습니다. 식물성 음식 섭취를 통해 보다 건강하고 지속갶�능한 삶을 추구하는 리브카인들리는 디지털 전환을 통해 사업규모 확대왶� 성장의 발판을 마련하고자 했습니다. 불과 5개월만에 도입을 완료했습니다.

지멘스는 30개 이상의 을 운영 중이며 직원수도 29만명이 넘습니다. 짶ĵ�형 기업 전환을 통해 200여 개국의 �ѫ��니스를 돕는 이들 시스템을 단일 통합 클라우드 ERP로 대체할 계획이며, 이를 통해 거대 기업 운영에 필요한 민첩성과 ˳�신의 토대를 마련할 계획입니다.

짶ĵ�형 기업으로 갶�는 3단계

크리스천 클라인 회장은 어제 발표를 통해 짶ĵ�형 기업으로 갶�는 경로를 (1) 업무 프로세스 재설계, (2) 기술 마이그레이션, (3) 짶ĵ�형 기업 구축 등 3단계로 제시했습니다.

1단계: BPI로 업무 프로세스 재설계

짶ĵ�형 기업으로 갶�는 1단계는 바로 업무 프로세스 혹은 �ѫ��니스 프로세스 재설계(BPR)입니다. 과거에는 ERP 도입 프로젝트 초기에 BPR 또는 프로세스 ˳�신(PI) 작업을 했습니다. 실상은 우리 회사의 프로세스를 선진사례라고 하는 베스트 프랙티스왶� 비교해 새로 도입할 시스템에 맞추는 정도였죠.

짶ĵ�형 기업 전환 경로 1단계에서 말하는 업무 프로세스 재설계의 목적은 현행 업무 프로세스를 진단해 개선점을 찾아내는 데 있습니다. 궁극적으로는 업무 프로세스를 표준화, 자동화 하는 과정이죠. 따라서 짶ĵ�형 를 비롯해 업무 프로세스를 구현할 등이 이 단계를 지원��니다.

�ѫ��니스 프로세스 인텔리전스(BPI)

짶ĵ�형 기업 전환을 돕는 RISE with �鶹ԭ��에서 제시한 업무 프로세스 재설계는 풍부한 데이터왶� �ѫ�� 도구를 활용��니다. 대표적인 도구갶� 바로 입니다. 업무 프로세스를 �ѫ��하고 개선 방안을 모델링, 시뮬레이션 한 후 적용한 다음, 실제로 적용된 프로세스를 모니터링��니다.

이번에 인수를 발표한 시그나비오(��Բ��)는 프로세스 모델링을 비롯해 업무 프로세스 인텔리전스 분야의 선두주자입니다. �鶹ԭ��는 2만 여 ERP 고객사의 시스템 사용 데이터왶� 1,300여 갶�지 사전 정의된 �ѫ��니스 및 프로세스 핵심성과지표(KPI)를 제공��니다.

어제 발표한 RISE with �鶹ԭ�� 패키지에서는 우선 프로세스 발견(Discovery) 보고서를 제공��니다. 운영 중인 프로세스를 진단하고 개선 영역을 찾는 과정으로 보면 좋습니다. 추후에는 사용자 행동 마이닝, 프로세스 마이닝 등의 서비스도 이용할 수 있습니다. 프로세스 마이닝이 시스템 차원에서 프로세스를 찾아 비교 �ѫ��하는 과정이라면 사용자 행동 마이닝은 실제로 사용자갶� 표준 프로세스를 따르는지, 편법을 쓰는지 등을 파악하는 과정입니다.

2단계: 표준화, 모듈화를 위한 기술 마이그레이션

짶ĵ�형 기업 전환의 두 번째 단계는 클라우드 환경으로 이동하는 데 필요한 다양한 도구왶� 서비스를 활용하는 기술 마이그레이션입니다. 이 단계의 목적은 모듈화왶� 표준화에 있습니다. 실제로 이 다음 단계에 구현할 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud 솔루션이 모듈식 짶ĵ�형 라는 점에서 단계별 전환을 염두에 둔다면 기존 시스템 환경과 기능의 모듈화왶� 표준화는 중요한 과정입니다.

짶ĵ�형 기업 전환을 돕는 도구왶� 서비스

짶ĵ�형 기업 전환은 업무 프로세스를 중심으로 데이터왶� 기술을 접목해 개선 방안을 찾고 실제로 시스템에 적용하는 데 그 목표갶� 있습니다. 따라서 기술 마이그레이션을 지원하는 전환 2단계에서는 특히 데이터를 의미 중심으로 파악하고 활용할 수 있도록 하는 시맨틱 레이어(의미계층)를 중심으로 연동��니다.

또한 자체 개발한 내용을 진단하고 최대�� 표준 기능과 �鶹ԭ�� BTP ��랫폼을 활용한 통합과 확장으로 모듈화, 표준화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 이 단계는 다양한 전문지식과 풍부한 구축 경험을 확보한 �鶹ԭ�� 파트너사들의 참여갶� 중요��니다.

3단계: 맞춤 짶ĵ�형 기업 구축

짶ĵ�형 기업 전환의 궁극적인 목표는 코로나19 팬데믹 기간에 실감할 수 있었던 과 수익성, 등을 확보해 변화에 대응하기 위한 민첩성과 유연성을 확보하는 데 있습니다. 예기치 못한 상황에 유연하고 민첩하게 대응하고 위기를 기회로 바꾸는 힘은 전체를 보고 협업을 통해 네트워크의 힘을 활용하는 짶ĵ�형 기업에 있기 때문입니다.

하나로 연결된 �ѫ��니스 네트워크

세계화, 디지털화 등으로 밶�접하게 연결된 세상에서 발생한 문제는 회사의 경계를 초월한 의 힘으로 해결해야 ��니다. 이를 위해 RISE with �鶹ԭ�� 패키지는 통합 �ѫ��니스 네트워크 스타터팩을 제공해 기업이 거래 파트너왶� 역동적인 디지털 연결을 통해 ˳�신을 기업의 울타리 너머로 확장하도록 돕습니다.

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud – 짶ĵ�형 모듈식 클라우드 ERP

모듈식 짶ĵ�형 ERP인 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud는 짶ĵ�형 자동화를 내장하고 있습니다. 다시 말해 업무 프로세스 자동화 개선 효과를 누릴 수 있고 300여 갶�지 인공지능 ˳�신사항도 반영하고 있습니다. 모듈식 짶ĵ�형 ERP를 도입하면 업무의 상당 부분이 표준화, 자동화 되므로 자율주행이 갶�능한 전기차를 타는 것과 비슷하게 기업의 자율운영도 먼 얘기갶� 아닙니다.

통합, 확장, 데이터 갶�치 실현을 지원하는 ‘�ѫ��니스 기술 ��랫폼(�鶹ԭ�� BTP)’

표준화, 자동화 외에도 기업은 성장과 ˳�신을 위해서 새로운 �ѫ��니스 요구사항에 민첩하고 유연하게 대응해야 ��니다. �ѫ��니스 기술 ��랫폼(�鶹ԭ�� BTP)이 짶ĵ�형 기업을 위한 통합, 확장, 데이터 활용을 통한 갶�치 실현 등의 효과를 제공��니다. 또한 요즘 유행하는 을 지원하므로 코딩 경험이 없는 현업 사용자라도 �ѫ��니스에 대한 이해를 토대로 원하는 확장 기능을 만들 수 있도록 지원��니다.

우리 회사의 고유한 요구사항에 맞는 짶ĵ�형 기업 구축에는 이처럼 �ѫ��니스 네트워크, 모듈식 짶ĵ�형 ERP, �ѫ��니스 기술 ��랫폼, 인프라 서비스 등이 필요��니다. 이 모두를 RISE with �鶹ԭ�� 패키지는 단일 계약으로 제공��니다. 다시 말해 아마존이나 구글, 마이크로소프트 애저 등의 인프라 서비스를 이용하더라도 �鶹ԭ��에 연락하기만 하면 됩니다.

�鶹ԭ��왶� 함께 짶ĵ�형 기업으로 도약하도록 돕는 RISE with �鶹ԭ��

1단계: 업무 프로세스의 표준화, 자동화
2단계: 기업 IT 환경의 모듈화, 표준화
3단계: 모듈식 짶ĵ�형 ERP를 중심으로 한 짶ĵ�형 자동화왶� 협업. �ѫ��니스 기술 ��랫폼을 이용한 데이터 갶�치 확대왶� 통합, 확장

“전환이 왜 필요한지는 누구나 이야기��니다. 관건은 구체적인 방법이죠. RISE with �鶹ԭ��갶� 짶ĵ�형 기업 전환으로 갶�는 3단계를 제시��니다.”
– 크리스천 클라인 �鶹ԭ�� 회장

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