는 자연어를 이해하고 시스템 간 통합을 통해 자율적으로 작업을 수행하며, 기업의 AI 투자효과를 높이는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 하지만 높은 도입 비용과 인프라 비용 등의 장벽을 해소하려면 명확한 ROI 측정 방안이 필요합니다.

 글쓴이: �鶹ԭ�� Insights Team, 번역: 클로드(Claude)

에이전틱 AI는 증가하는 AI 투자에서 수익률을 높이려는 CIO에게 잠재적인 “킬러 앱”으로 떠오르고 있습니다. 많은 조직이 이 기술을 시범 운영하고 있는데, 이는 자연어를 이해하고 정보 격차를 해소하며 시스템 간 통합을 수행하고 심지어 행동까지 취할 수 있는 지능적이고 종종 자율적인 에이전트들로 구성됩니다.

�鶹ԭ��의 마케팅 VP이자 글로벌 혁신 전도사인 티모 엘리엇(Timo Elliott)은 “에이전트들이 AI를 훨씬 더 유용하게 만들 것”이라고 말합니다.

CIO들이 전략을 수립하면서 에이전틱 AI가 조직의 IT 환경 관리 방식과 현업 부서에 서비스를 제공하는 방식을 변화시킬 것이라는 점이 명확해지고 있습니다. 하지만 언제나 그렇듯, IT 리더들은 에이전틱 AI의 고유한 역량을 다루는 비용 관리 노력과 배포 계획 간의 균형을 맞춰야 합니다.

로봇 프로세스 자동화에서 시작된 발전

소프트웨어 기반 자동화는 CIO에게 새로운 개념이 아닙니다. ‘로봇 프로세스 자동화(RPA)’는 2000년대 초반에 데이터 추출이나 주문 처리와 같은 단순 반복 작업을 자동화하는 규칙 기반 자동화 방안으로 등장했습니다. 2022년 11월 생성형 AI 애플리케이션인 챗GPT(ChatGPT)의 출시로 인해 프로세스 자동화에 인지 능력이라는 계층이 추가되었고, 개발자가 고객과 상호작용하고 소프트웨어 개발부터 콘텐츠 제작까지 다양한 활동에서 직원들을 도울 수 있는 새로운 세대의 자동화된 “어시스턴트”를 만들 수 있게 되었습니다.

에이전틱 AI는 지능의 기준을 더욱 높여 AI 에이전트들이 함께 작업하고, 맥락을 기반으로 결정을 내리며, 다양한 비즈니스 기능에 걸쳐 행동을 유발할 수 있는 새로운 수준의 자율성과 추론을 추가합니다.

엘리엇은 “모든 조직에는 핵심적인 엔드투엔드 비즈니스 프로세스가 있으며, 대부분은 이미 자동화되어 있습니다. AI 에이전트는 일처리 단계를 자동화하거나 예외상황을 더 유연하게 처리함으로써 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공한다”고 말합니다. 이런 방식으로 에이전트들은 진행하면서 프로세스 개선을 만들거나 제안할 수 있습니다.

디지털 전환 컨설팅 회사인 스타CIO(StarCIO)의 대표이자 창립자인 아이작 사콜릭(Isaac Sacolick)은 에서 “결정을 내리고 행동을 수행하는 방식에 따라 분류되는 여러 유형의 AI 에이전트가 존재합니다. 모델 기반 에이전트는 규칙을 AI 모델과 지원 데이터로 대체하며, 목표 및 유틸리티 기반 에이전트는 행동 방향을 선택하기 전에 다양한 시나리오를 비교합니다. 더 정교한 AI 학습 에이전트는 피드백 루프를 사용하여 결과를 개선하고, 계층적 에이전트는 그룹으로 작업하여 복잡한 작업을 분해한다”고 설명합니다.

계층적 에이전트의 실제 적용 사례

AI 애플리케이션용 오픈소스 벡터 데이터베이스를 만드는 밀버스(Milvus)의 개발자들은 창고 로봇 시스템의 맥락에서 를 제공합니다:

최상위 “조율 운영(오케스트레이터)” 에이전트는 재고 관리를 감독하며 어떤 제품이 재입고가 필요한지 결정할 수 있습니다. 이는 창고의 한 구역을 각각 담당하는 중간 수준의 “구역 관리자” 에이전트들에게 하위 작업을 위임할 수 있습니다. 이러한 중간 수준 에이전트들은 그 다음 개별 기계를 작동하는 하위 수준의 “로봇 컨트롤러” 에이전트들에게 특정 픽업 및 배치 작업을 할당할 수 있습니다.

이러한 기술적 구분은 CIO들이 배포 전략을 수립할 때 중요하지만, 사콜릭은 IT 리더들이 기업 임원진 동료들에게 아이디어를 판매할 때 다른 전술에 집중할 것을 권장합니다.

그는 “CIO의 역할은 전문 용어를 풀어서 기업 임원진에 가치, 해결하는 문제, 또는 장기적 영향이 있을 영역의 관점에서 [비즈니스 리더들이] 익숙한 언어를 사용하여 설명하는 것”이라고 설명합니다.

대규모 에이전틱 AI의 비용 관리 과제

가치 논의는 필연적으로 예산 논의로 이어집니다. AI와 배포가 증가하면서 비용에 대한 우려도 커지고 있습니다. 에서 IT 임원들이 더 광범위한 생성AI 도입에 대해 언급한 상위 8개 장벽 중 3개–높은 도입 비용(1위 우려사항), 비효과적인 비용 관리(4위), 과도한 인프라 비용(6위)–가 비용과 관련되어 있습니다. 에이전틱 AI는 이러한 혼란에 더 많은 불확실성을 추가합니다.

IBM 컨설팅의 AI 통합 서비스 VP이자 시니어 파트너인 프란체스코 브렌나(Francesco Brenna)는 “비용 측면이 매우 중요합니다. 리소스 소비와 독점적인 LLM(거대 언어 모델) 배포 및 유지 관리 비용에 대한 투명성을 확보해야 한다”고 말합니다.

AI 에이전트 사용에 대한 흥미로운 가격 모델들이 개발되고 있습니다. 박스(Box) CEO 아론 레비(Aaron Levie)는 에이전트가 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 기반으로 전통적인 노동력처럼 합니다. 또 다른 옵션은 결과별 가격 책정으로, 레비는 이것이 “고객이 필요로 하는 것과 그것을 달성하기 위해 지불하는 것 사이의 단순한 관계를 가능하게 한다”고 말합니다. 세 번째 모델은 종량제 “대화 기반” 가격 책정을 포함합니다. 어떤 모델을 선택하든, CIO들은 에이전틱 AI 투자가 비즈니스에 어떻게 가치를 창출할 것인지에 대한 명확한 경로를 제시해야 할 것입니다.

사콜릭은 “실험도 좋지만 궁극적으로는 ‘투자한 내역, 실전 배치한 내역, 얻은 가치가 이것입니다’라고 말할 수 있어야 한다”고 전합니다.

새로운 가치 측정 지표와 ROI 평가

사콜릭에 따르면 새로운 가치 지표에는 의사결정 시간 개선과 결정 정확도가 포함될 가능성이 높습니다. 그는 다음과 같은 예를 제시합니다. “마케터는 에이전트를 사용하여 수백 개의 실험과 변형이 포함된 캠페인을 분석하고 성과를 기반으로 일일 최적화를 수행할 수 있습니다.”

에이전트가 필수적인 비즈니스 프로세스와 워크플로우에 구축되기 때문에, 전문가들은 CIO들이 다른 AI 투자로 경험했던 것보다 ROI를 평가하기가 더 쉬울 것이라고 믿습니다. 사콜릭은 “CIO들이 ROI가 존재한다는 것을 알고 있기 때문에 지금은 훨씬 더 실용적인 정서가 있습니다. 그들은 단지 그것을 포착해야 할 뿐입니다”라고 말합니다.

• 원문: , , Forbes.com

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2025�Ƅ ERP 혁신은 AI와 클라우드 네이티브, 모듈식 솔루션을 중심으로 진행되며, 산업별 특성을 반영한 맞춤형 ERP 시스템으로 기업 경쟁력과 지속 가능성을 높이고 있습니다. ERP 혁신이 비즈니스 성공에 어떻게 기여할 수 있는지 지금 확인하세요.

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 챗GPT(ChatGPT)

서론: 디지털 전환과 ERP의 진화

전 세계적으로 이 가속화되면서 시스템은 단순한 업무 관리 도구에서 벗어나 기업의 전략적 파트너로 재탄생하고 있습니다. 2025�Ƅ을 맞아, 기업 경영자와 비즈니스 담당자, IT 전문가들은 AI와 클라우드, 모듈식 ERP 등 혁신 기술을 통해 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장을 도모할 새로운 시대를 준비하고 있습니다.

AI 기반 ERP 혁신

ERP 시스템에 AI가 도입되면서 예측 분석과 실시간 데이터 기반 의사결정 역량이 대폭 강화되고 있습니다. 초기에는 단순한 보조 역할에 머물던 AI가 이제는 로 발전하여, 독립적인 상황 분석과 실행 능력까지 갖추게 되었습니다. 이로 인해 기업들은 직원 효율성을 높이고, 신속 정확한 의사결정을 통해 비용 절감과 생산성 향상이라는 성과를 거두고 있습니다.

클라우드 네이티브와 모듈식 ERP 전환

기업들은 기존의 거대한 ERP 시스템에서 벗어나, 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너화, 데브옵스(DevOps) 등 혁신 기술을 기반으로 한 클라우드 네이티브 솔루션으로 전환하고 있습니다. 이러한 전환은 시스템 업데이트와 장애 대응을 신속하고 안정적으로 지원하며, 초기 투자 부담을 낮추는 동시에 비즈니스 환경 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 돕습니다.

또한, 모듈식 ERP 시스템은 기업이 재무, 생산, 인사, CRM, AI 기능 등을 필요에 따라 유연하게 조합할 수 있도록 지원해 맞춤형 솔루션을 구현하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

산업별 ERP 혁신 트렌드

각 산업 분야는 디지털화와 기술 도입 수준에 따라 고유한 ERP 요구사항을 가지고 있습니다.

젵ӡ�업에서는 전통적인 생산 공정을 혁신하기 위해 AI와 자동화 기술을 접목, 실시간 데이터 분석을 통해 생산 일정 관리와 공급망 최적화를 실현하고 있습니다. 동시에 친환경 제조 공정과 탄소 배출 관리가 강화되어 지속 가능한 성장을 도모합니다.

소매업에서는 고객 경험 혁신이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 소비자 행동을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 온·오프라인의 경계를 허무는 옴니채널 전략을 통해 재고 관리와 주문 프로세스의 자동화가 이루어지고 있습니다.

금융 서비스 분야에서는 실시간 재무 데이터 분석과 리스크 관리 기능이 ERP 시스템에 통합되어, 글로벌 경제의 불확실성 속에서도 안정적인 운영과 규제 준수를 보장합니다.

헬스케어 산업에서는 환자 맞춤형 서비스와 연구 개발의 혁신이 ERP 시스템과 결합되어 의료 데이터의 통합 관리와 실시간 분석을 통해 병원 운영 효율성을 높이고 있으며, 물류 및 유통 분야에서는 AI와 IoT 기술을 활용해 공급망 전반의 가시성을 확보, 재고 관리와 배송 최적화를 통해 빠르게 성장하는 전자 상거래 환경에 대응하고 있습니다.

마지막으로, 석유·가스 및 에너지 산업은 전통적인 에너지 생산 방식에 디지털 전환을 도입, AI와 IoT를 통해 자산 관리 및 운영 최적화를 이루며, 탄소 배출 관리와 ESG 준수를 강화해 사회적 책임을 다하고 있습니다.

통합 ���랫폼으로서의 ERP 미래

ERP 시스템은 이제 개별 업무 프로세스의 통합을 넘어, 으로 발전하고 있습니다. 이 ���랫폼은 기업 전반의 업무를 실시간으로 연결하고, 각 부서가 협력하여 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 디지털 근로자와 AI 코파일럿 등 혁신 기술을 통해 ERP는 단순한 시스템을 넘어, 기업의 전략적 혁신과 지속 가능한 성장의 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다.

결론: ERP 혁신으로 미래에 대비

2025�Ƅ ERP 시장은 AI와 클라우드 네이티브, 모듈식 설계 등의 혁신을 통해 기업 운영의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 변화하는 시장 환경과 기술 트렌드에 맞춰, 기업들은 ERP 시스템의 혁신을 통해 경쟁력을 강화하고 미래의 불확실성에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

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2025�Ƅ 트렌드는 에이전틱 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 혁신을 가속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 오이큐 일가(Öykü Ilgar), 번역: 클로드(Claude)

2025�Ƅ 환경은 흥미로운 변화를 맞이할 예정입니다. 포레스터(Forrester), 갶�트너(Gartner), IDC, 딜로이트(Deloitte), 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)와 같은 업계 거인들의 흥미로운 예측을 함께 살펴보겠습니다. 이들 기업은 기술과 전략이 완벽하게 조화를 이루며, 끊임없이 진화하는 시장에서 기업이 번창할 기회를 만들어내는 미래의 모습을 그려냅니다.

가상의 수정구슬을 들고 2025�Ƅ 클라우드 ERP를 형성할 트렌드를 탐험해 보겠습니다.

트렌드 1: 에이전틱 AI의 부상

두드러진 트렌드 중 하나는 ERP 시스템 내 과 자동화의 통합입니다. 딜로이트는 조직들이 ERP 시스템 내 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키기 위해 한다는 필요성을 강조합니다. 딜로이트의 예측에 따르면 2025�Ƅ까지 를 사용하는 기업의 25%가 AI 에이전트를 배치할 전망이며, 이 수치는 2027년까지 50%로 성장할 것으로 예상됩니다.

올해 우리가 자주 듣게 될 새로운 용어가 있습니다. 바로 에이전틱 AI입니다. 이러한 AI 에이전트는 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행하도록 설계되어 있으며, 이는 비즈니스 운영에서 더욱 자율적인 시스템으로의 전환을 반영합니다. 기업들이 생산성 향상을 위한 AI의 잠재적 이점을 인식함에 따라, 실험적 단계에서 AI의 실질적 구현으로 더 큰 변화가 예상됩니다.

PwC는 이로 인해 인간 근로자와 AI 에이전트를 포함하는 인력이 생겨나 지식 작업 능력을 두 배로 높이고 생산성을 향상시킬 것으로 예상하며, 이를 위해 이라고 전망합니다.

트렌드 2: 클라우드 네이티브 솔루션으로의 전환

하이브리드 도입이 확산됨에 따라 클라우드 네이티브 솔루션으로의 명확한 이동이 관찰됩니다. 이러한 전환은 기업이 변화하는 시장 수요와 운영상 도전에 적응하는 데 필수적입니다. 갶�트너�� 으로 예측하며, 이는 ERP 시스템의 클라우드 ���랫폼 마이그레이션이 상당함을 나타냅니다.

그러나 퍼블릭 클라우드 보안에 대한 오해와 우려는 새로운 것이 아닙니다. 이는 증가하는 규제 요구사항과 데이터 개인정보 보호에 대한 공공의 우려를 고려할 때 데이터 관리 접근 방식의 중요한 순간을 강조합니다. 이러한 맥락에서 포레스터는 데이터 주권과 보안에 대한 우려가 높아짐에 따라 조직들이 한다고 강조합니다.

갶�트너�� 이며, 이는 전년 대비 9.3% 증가할 것으로 예상합니다.

트렌드 3: AI 기반 의사결정 지원 도구 활용

ERP 시스템에 AI를 통합하는 일은 데이터 기반 의사결정을 강화하는 데 핵심적입니다. 갶�트너�� 2028년까지 일상적인 업무 으로 예상하며, 이는 2024년 0%에서 눈에 띄는 증가입니다.

포레스터는 의사결정 지원과 함께 비즈니스 성과의 향상을 위해 고급 분석을 활용하는 데이터 기반 의사결정을 우선시하는 문화 조성이 중요하다고 강조합니다. 마찬가지로 딜로이트는 하는 일의 중요성을 강조하며, 이는 더 나은 재무 관리와 전략적 계획으로 이어질 수 있다고 말합니다.

는 2025�Ƅ 후반까지 35%의 조직이 AI 기반 디지털 근로자를 활용하고 직원 기술과 협업을 향상시키기 위한 교육 프로그램에 투자할 전망이라고 덧붙입니다.

트렌드 4: 고급 사이버보안 프로토콜 우선순위화

기술이 진화하면 위협도 진화합니다. 에 이를 것으로 예상되며, 이는 선제적 보안 조치에 대한 더 큰 강조를 촉발합니다.

조직들이 점점 더 많은 데이터를 클라우드로 마이그레이션하고 AI 통합이 규범화 됨에 따라, 강력한 사이버보안 조치는 피해를 최소화하거나 제거하는 핵심이 됩니다. 는 조직들이 클라우드 환경으로 더 많은 데이터를 전환함에 있어 데이터 보안과 규정 준수를 우선시해야 한다고 강조합니다.

퍼블릭 클라우드 전략에 AI를 통합하는 일이 점점 더 중요해지면서 프라이빗 클라우드 솔루션에 대한 논의가 이루어지고 있습니다. 포레스터는 2025�Ƅ까지 대부분의 주요 퍼블릭 클라우드 사업자가 할 것으로 예측합니다.

트렌드 5: ESG 보고 및 탄소 발자국 추적 수용

팟캐스트에서 �鶹ԭ��의 짶�속가��성 및 상업 책임자 소피아 멘델스존(Sophia Mendelsohn)은 탄소 배출을 돈처럼 취급해야 한다고 강조하며 “탄소를 돈처럼 취급하고 싶다면, 돈과 같은 방식으로 계산해야 합니다. 돈을 두는 동일한 장소에 탄소도 두어야 합니다. 즉, 비즈니스 의사결정이 이루어지는 곳”이라고 말했습니다.

규제 기대치가 높아지고 이해관계자들이 더 큰 투명성을 요구함에 따라, 기업들은 ‘‘ 이니셔티브에 더 많은 자원을 할당할 것으로 예상됩니다. 이 트렌드는 규정 준수 요구사항에 대한 대응일 뿐만 아니라 기업의 책임에 대한 대담한 선언으로, 지속 가능한 관행이 비즈니스 전략에 필수적인 부분이 되고 있음을 나타냅니다.

갶�트너�� 2025�Ƅ 하이퍼스케일 클라우드 서비스의 탄소 배출량이 가 될 것으로 예측합니다.

조직들이 짶�속가��성을 점점 더 중요시하면서 하이퍼스케일 클라우드 사업자들은 자사의 짶�속가��성 이니셔티브를 강화하고 탄소 배출량을 투명하게 보고해야 하는 압박을 받고 있습니다. 기업들은 클라우드 워크로드를 최적화하면서 환경 영향을 최소화하는 비용 인식 및 탄소 인식 설계 패턴을 옹호할 것으로 예상됩니다.

트렌드 6: 거대한 시스템에서 모듈형 시스템으로의 전환

거대한 ERP 시스템에서 모듈형 ERP 시스템으로의 전환이 탄력을 받고 있습니다. 는 2027년까지 글로벌 기업의 75%가 기존의 전통적인 거대 ERP 시스템을 모듈형 솔루션으로 대체하기 시작할 것으로 예측하며, 이는 비즈니스 운영의 유연성과 확장성 향상에 대한 필요성에 기인합니다.

는 이러한 전환을 주도하며, 다양한 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 작업을 단순화하고 통합을 강화하는 표준화된 시스템을 옹호합니다. 모듈형 시스템은 조직이 특정 요구사항에 맞게 기능을 맞춤화할 수 있게 해주어 더욱 민첩하고 시장 수요에 민감하게 대응할 수 있게 합니다.

트렌드 7: 복잡한 규제준수 환경 탐색

규제 환경이 더욱 복잡해지면서 ERP 시스템도 이 속도에 맞춰 진화해야 합니다. 딜로이트는 할 준비를 하고 있다고 밝혔으며, 이는 이 분야에서 앞서나가는 것의 중요성을 웅변적으로 보여줍니다.

미래의 ERP 시스템은 규제 변경 사항을 자동으로 반영하도록 자동 업데이트되는 내장된 준수 기능을 갖출 예정입니다. 이는 기업들이 이러한 업데이트를 수동으로 추적하고 구현해야 하는 부담을 덜어줍니다. 향상된 준수 기능에는 투명성과 책임성을 보장하는 고급 보고 및 감사 도구도 포함됩니다. 규제 변경에 선제적으로 대응함으로써 기업들은 자신들의 평판을 보호하고 각 분야의 선두주자로 부상할 수 있습니다.

추가 인사이트를 원하신다면 2월 14일(한국 시각 오전 1시)  에 참여해 보세요.

• 원문: , �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com

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