AI 시대의 진정한 혁신은 애플리케이션의 증가가 아니라, 기존 시스템들 위에서 작동하며 정보를 통합·해석하여 사람들이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 ‘짶ĵ�형 경험 레이어’의 등장입니다.

��글쓴이: 말리니 르베크(Malini Leveque),, 번역: 클로드(Claude)

인공지능을 둘러싼 모든 과대광고에도 불구하고, 업무에서 AI의 영향력을 제한하는 진짜 장애물은 지능 자체가 아닙니다. 바로 사람들이 그것을 어떻게 접하느냐입니다. 오전 7시 45분, 공급망 리더의 노트북을 열어보면 통합된 시스템을 보게 되는 것이 아닙니다. 탭, 대시보드, 알림이 빼곡히 늘어선 스카이라인을 보게 됩니다. 각각은 그 자체로 강력하지만, 전체적으로는 압도적입니다. 이는 의도적인 설계라기보다는 끊임없는 압박 속에서 조립된 관제실처럼 느껴집니다.

기업용 소프트웨어는 엄청나게 유능해졌지만, 인지적으로는 파편화되었습니다. 새로운 문제가 생길 때마다 또 다른 애플리케이션, 워크플로우, 대시보드가 추가되었습니다. 그 결과는 디지털 난개발입니다. 직원들은 정보에 따라 행동하는 것보다 정보를 조합하는 데 더 많은 시간을 소비합니다. 그 비용은 가시적입니다. 초기 신호를 놓치고, 의사결정이 지연되며, 명확성은 결과를 형성하기에는 너무 늦게 도착합니다.

인간 중심 AI 연구는 이것이 왜 중요한지를 설명합니다. 인지적 마찰은 단순히 업무 속도를 늦추는 것이 아니라 의사결정을 약화시킵니다. 주의력이 시스템들 사이를 뛰어다닐 때, 사람들은 가장 관련성 높은 것보다는 가장 눈에 잘 띄거나 접근하기 쉬운 것을 선택하게 됩니다. 조직은 변화를 예측하는 대신 사후에 대응합니다. 시스템은 지능적일 수 있지만, 그 경험은 사용자에게 불리하게 작동합니다.

역량이 이해를 앞지를 때

이것은 기업 플랫폼의 실패가 아닙니다. 예측 가능한 워크플로우왶� 시스템 간 중개자로서 행동하는 인간을 중심으로 구축된 초기 시대에 맞춰진 상호작용 모델의 실패입니다. 백엔드는 빠르게 발전했습니다. 프론트엔드는 그러지 못했습니다.

토마스 프리드먼이 세계화왶� 기술 전반에 걸쳐 괶�찰했듯이, 세상은 더 빨라지고, 더 융합되고, 더 중대해지고 있습니다. 기업용 소프트웨어는 같은 긴장을 반영합니다. 실행은 빠르고 이면에서는 깊이 통합되어 있지만 표면에서는 파편화되어 있습니다. 역량이 이해를 앞질렀습니다.

앱 난립에서 짶ĵ�형 경험 레이어로

구조적 재설정이 현재 진행 중입니다. 또 다른 애플리케이션이 아니라, 지능이 조직을 통해 어떻게 움직여야 하는지에 대한 재고입니다. 이 변화는 짶ĵ�형 경험 레이어의 부상을 낳고 있습니다. 이것은 노앱 경험(No-App Experience)의 기초입니다. 이것은 디자인 트렌드가 아닙니다. 탐색이 아닌 이해를 소프트웨어의 주요 결과물로 취급하는 구조적 교정입니다.

수십 년 동안 기업 전략은 반사적으로 움직였습니다. 새로운 필요는 새로운 앱을 만들었습니다. 프로세스 변화는 워크플로우를 추가했습니다. 가시성은 대시보드를 의미했습니다. 역량은 확장되었지만 일관성은 무너졌습니다. 통합과 해석의 작업은 조용히 시스템에서 사람에게로 이동했습니다.

실패는 기술적인 것이 아니었습니다. 인지적인 것이었습니다. 직원들은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해서만, 다음에 무엇을 할지 결정하는 것은 말할 것도 없고, 단절된 도구들에 걸쳐 정보의 조각들을 짜맞춰야 했습니다. 소프트웨어는 거래를 최적화하면서 사고는 사람에게 떠넘겼습니다.

그러나 업무는 클릭의 연속이 아닙니다. 그것은 의도를 형성하고, 맥락을 해석하며, 시간 압박 속에서 트레이드오프를 저울질하는 것입니다. 돈 노먼이 수년간 주장해 온 것처럼, 기술은 사람들이 생각하는 방식과 일치할 때만 인간적이 됩니다. 앱 중심 모델은 더 이상 현대 업무가 진행되는 방식과 맞지 않습니다. 짶ĵ�형 경험 레이어는 그 간극을 메우기 위해 존재합니다.

ERP, 계획, 물류, 조달, ESG, 고객 데이터왶� 같은 기존 시스템들 위에 위치함으로써, 그것은 일관성을 회복합니다. 신호를 해석하고, 맥락을 종합하며, 시의적절한 의사결정을 짶�원하는 형태로 통찰력을 제시합니다. 조직의 질문이 “어떤 애플리케이션이 이 데이터를 소유하는가?”에서 “나는 어떤 결과를 달성하려고 하며, 기업이 이미 알고 있는 것 중에서 내가 행동하는 데 도움이 될 수 있는 것은 무엇인가?”로 전환됩니다.

노앱 기업에서의 하루

글로벌 공급 조건에 따라 마진이 변동하는 제품들을 괶�리하는 조달 리더를 생각해 보십시오. 오늘날 그녀의 아침은 시스템들을 가로지르는 보물찾기로 시작됩니다. 노앱 경험에서는 종합된 브리핑으로 시작됩니다.

2차 공급업체의 리드 타임이 늘어지고 있습니다. 항만 혼잡이 증가하고 있습니다. 새로운 짶�속가��성 요구사항이 핵심 SKU에 영향을 미칩니다. 시스템은 실행 가능한 대안과 재무적, 운영적, 배출량 트레이드오프를 보여주는 시나리오 모델을 검토할 수 있도록 제시합니다.

이것은 대시보드가 아닙니다. 이것은 기업과의 대화입니다. 종합은 이미 완료되었습니다. 인간의 역할은 평가하고, 결정하고, 행동하는 것입니다.

인터페이스에서 의사결정 짶�원으로

이 전환은 더 나은 화면을 디자인하는 것에 관한 것이 아닙니다. 사람들이 더 나은 의사결정을 내리도록 돕는 경험을 디자인하는 것에 관한 것입니다. AI, 인터랙션 디자인, 앰비언트 컴퓨팅이 수렴하면서, 디자이너의 역할은 정보를 제시하는 것을 넘어 통찰력이 언제 나타나는지, 어떻게 프레이밍되는지, 어떤 맥락이 그것을 둘러싸는지를 형성하는 것으로 이동합니다.

경험이 투명하지 않으면서 매끄러워질 때, 의사결정은 약화됩니다. 추천이 확신에 차 보일 수 있지만, 그것이 어떻게 형성되었는지 또는 어떤 대안이 존재하는지에 대한 가시성이 없으면, 사람들은 그것을 무비판적으로 따르거나 전적으로 무시합니다. 둘 다 좋은 의사결정으로 이어지지 않습니다.

의사결정 짶�원을 위한 디자인은 이해를 위한 디자인을 의미합니다. 짶ĵ�형 시스템은 추론을 가시화하고, 트레이드오프를 표면화하며, 불확실성을 신호해야 합니다. 디자이너는 사용자가 충분히 속도를 늦춰 질문하도록 하는 순간을 의도적으로 만들어야 합니다. 나는 동의하는가? 무엇이 변하고 있는가? 나의 선택지는 무엇인가?

이러한 성찰의 순간은 제거해야 할 마찰이 아닙니다. 그것들은 인간의 주체성과 책임성을 보존하는 필수적인 디자인 기능입니다. 목표는 사고를 자동화하는 것이 아니라 강화하는 것입니다. 그래서 지능이 판단을 우회하는 것이 아니라 증폭시키도록 하는 것입니다.

앱을 넘어서: 인프라로서의 지능

이 전환의 중요성을 이해하기 위해, 리더들은 소프트웨어에 대해 묻는 질문을 재구성해야 합니다. 문제는 더 이상 어떤 애플리케이션을 배치할 것인가가 아니라, 지능이 조직을 통해 어떻게 흐르는가입니다.

기업들은 더 이상 단순히 시스템을 구매하는 것이 아닙니다. 그들은 인지적 인프라를 구축하고 있습니다. 약한 신호를 감지하고, 변화를 해석하며, 명확성을 가지고 행동하는 능력 말입니다. 리더들이 정보를 어디서 찾을지 묻는 것을 멈추고 시스템이 찾아볼 생각조차 하지 못했던 무언가를 표면화했다고 말하기 시작할 때, 전환이 진짜임을 알 수 있습니다.

앱을 넘어선다는 것은 더 적은 시스템을 의미하지 않습니다. 지능이 그것들을 가로질러 움직이는 더 나은 방식을 의미합니다. 소프트웨어는 더 이상 사람들에게 자신의 구조에 적응하도록 요구하지 않습니다. 사람들이 생각하고, 결정하고, 이끄는 방식에 적응합니다. 빠르고, 융합되고, 깊이 중대한 세상에서, 우위는 복잡성을 명확성으로, 명확성을 확신에 찬 행동으로 전환할 수 있는 조직에 속합니다.

그것이 앱을 넘어서의 진정한 의미입니다. 그리고 짶ĵ�형 경험 레이어가 그것을 현실로 만드는 방법입니다.

• 원문: , , Forbes.com

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2025�Ƅ 트렌드는 에이전틱 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 짶�원 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)왶� 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 근로자왶� 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 괶�찰됩니다. 이러한 전환은 기업이 변화하는 시장 수요왶� 운영상 도전에 적응하는 데 필수적입니다. 갶�트너�� 으로 예측하며, 이는 ERP 시스템의 클라우드 플랫폼 마이그레이션이 상당함을 나타냅니다.

그러나 퍼블릭 클라우드 보안에 대한 오해왶� 우려는 새로운 것이 아닙니다. 이는 증가하는 규제 요구사항과 데이터 개인정보 보호에 대한 공공의 우려를 고려할 때 데이터 괶�리 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 짶�원 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 짶�원과 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 괶�리왶� 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 이해괶�계자들이 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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생존과 경쟁을 위해 을 추진하는 새로운 세상에서 성공하려면 상거래를 추진하는 괶�계의 괶�리에 대해 새로운 접근법을 취해야 합니다. 이러한 괶�계의 근간을 이루는 것이 바로 �ѫ��입니다. 진정한 �ѫ��괶�리가 빛을 발하게 하는 �ѫ�� 인텔리전스를 확인하세요.

글쓴이: 양현지(Irene Yang)

디지털 혁신으로 �ѫ�� 가치 극대화

오늘날 경영 환경에서 업종을 불문하고 기업은 생존과 경쟁을 위해 자사의 운영을 디지털로 혁신할 새로운 방안을 모색 중입니다. 보상과 리스크는 과거 어느 때보다 높습니다. 이 새로운 세상에서 성공하려면 상거래를 추진하는 괶�계의 괶�리에 대해 새로운 접근법을 취해야 합니다. 이러한 괶�계의 근간을 이루는 것이 바로 �ѫ��입니다.

“내연기관에서 전기로, 기계 중심에서 소프트웨어로 자동차 산업은 그야말로 혁명적인 변화를 겪고 있습니다. 그런데 기업 입장에서는 운영을 돕기 위해 눈에 보이지 않는 시스템의 변화도 필요하죠. 그 대안이 바로 기업의 디지털 혁신입니다.”

얀 브레히트 메르세데스-벤츠 그룹 최고정보책임자(CIO)

메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz) 그룹은 오늘날 급변하는 경영 환경에서 경쟁하기 위해 민첩성 개선이 필요하다고 판단했습니다. 완성차 회사는 자동차를 설계하고 조립합니다. 그런데 조립 공정에 투입되는 부품은 대부분 구매하죠. 그만큼 협력업체왶�의 괶�계가 중요합니다. 이러한 괶�계를 기억하고 서로의 의향과 약속을 현실로 이행하도록 하는 기준이 바로 �ѫ��입니다.

그런데 메르세데스-벤츠 그룹이 그 동안 소싱 프로세스 괶�리에 이용해 온 시스템들은 만든 지 수십년이 지났고 여러 플랫폼에 흩어져 있었죠. 협력업체가 50만 개가 넘는 상황에서 신규 업체를 온보딩하려면 여러 시스템을 거쳐야 했습니다. 제안요청서(RFP) 발행, 협력업체 선정, 업체 성과 및 �ѫ�� 조건 추적 등 관련 프로세스도 통합성이 부족했죠.

그래서 이러한 문제를 해결하고 미래의 성공을 준비하기 위한 노력의 일환으로 보다 폭 넓은 디지털 혁신의 기반 조성을 위해 메르세데스-벤츠 그룹은 새로운 �ѫ�� 괶�리 솔루션을 찾아 나섰습니다.

�ѫ�� 인텔리전스로 선제적 의사결정 짶�원

�ѫ�� 인텔리전스는 ‘�ѫ�� 수명주기 괶�리(CLM)’에서 한 걸음 더 나아가 데이터를 활용해 �ѫ�� 관련��의사결정을 짶�원합니다. 데이터 활용을 위해서는 �ѫ�� 프로세스의 표준화, 합리화, 자동화가 요구되죠.

“�ѫ�� 괶�리를 위해 ��(1) 단일 정보원 확보, (2) 데이터 가시성과 분석 역량 확충, (3) 협력업체 괶�계의 신뢰성 유지 등 세 가지에 집중했습니다.
이를 위해 모든 데이터를 한 곳에 모으고 유기적인 통합을 추진했죠. 인공짶ĵ�(����)을 적용해 제 때 적정가로 �ѫ��을 체결하는 등 미래를 내다보는 분석에도 집중합니다.”

얀 브레히트 메르세데스-벤츠 그룹 최고정보책임자(CIO)

메르세데스-벤츠 그룹은 �ѫ�� 인텔리전스로 데이터 가시성을 높이고 �ѫ�� 이행 모니터링을 통해 협력업체 괶�계의 신뢰성을 유지합니다. 또한 미래를 내다보는 예측 분석으로 자재 부족 등의 문제는 미연에 예방하는 한편, 제 때 최적의 조건으로 �ѫ��을 체결합니다.

이를 위해 �ѫ�� 데이터를 중앙화하고 기업 시스템 전반에 걸쳐 �ѫ�� 데이터를 연결해 가치를 높였죠. 또한 �ѫ�� 처리 시간을 평균 6주에서 1주일 이내로 ��83% 단축해 민첩성을 개선했습니다. 이처럼 절약한 시간과 AI 분석 리포트로 직원들은 보다 전략적이고 장기적인 비전을 수립할 수 있게 되었습니다.

�ѫ�� 수명주기 괶�리로 즉각적인 효과 달성

최근 급격한 시장 변화 이전부터 이미 포괄적인 짶ĵ�형 �ѫ�� 괶�리 시스템에 대한 인식에 변화가 생겼습니다. 있으면 좋은 선택항목에서 이제는 기업 운영에 꼭 필요한 필수항목으로 바뀌었죠. 실제로 대기업의 81%가 올해 �ѫ�� 자동화를 구현하거나 교체, 추가할 계획이 있습니다.

시장조사 전문기업 갶�트너(Gartner)에서는 2023년까지 선도적인 �ѫ�� 수명주기 괶�리(CLM) 솔루션을 도입하는 기업에서 AI로 �ѫ�� 협상, 문서 완료 과정을 30% 단축할 것으로 전망합니다. 또한 CLM 구현으로 수익 괶�리왶� 비용 절감, ��율화 측면에서 상당한 개선 효과를 얻을 수 있다고 합니다.

�ѫ�� 수명주기 괶�리(CLM)가 비즈니스에 미치는 영향은 실질적이고 즉각적이며 강력합니다. 기술 분석기관 MGI 리서치에 따르면 일반적인 대기업은 12~20% 수준의 내부수익률을 달성할 수 있고, CLM 시스템 구현만으로도 평균적으로 연매출의 9%에 상응하는 금액을 절감할 수 있는 것으로 나타났습니다.

복잡한 �ѫ�� 수명주기 괶�리를 돕는 인공지능

이처럼 큰 효과에도 불구하고 �ѫ�� 수명주기 괶�리(CLM)는 시간이 많이 들고 복잡합니다. 그래서 어떤 기업은 �ѫ�� 담당 인력이나 업체를 별도로 고용하기도 합니다. 하지만 글로벌 대기업이건 고속 성장 기업이건 간에 �ѫ�� 업무는 점점 늘어납니다. 그래서 �ѫ�� 업무를 도왶�줄 짶�원군이 반드시 필요하죠.

그 동안 사람이 처리하던 �ѫ�� 업무를 이제는 기술이 초안 작성부터 체결, 보관까지 간소화하도록 돕고 있습니다. 초안 템플릿을 추천하고 오류도 찾고 더 나은 대안을 찾도록 �ѫ�� 조항도 제안합니다. AI를 적용한 편리한 CLM 솔루션을 도입한 기업에서는 IT 부서의 짶�원 없이도 현업 직원들이 간편한 �ѫ��괶�리를 진행 중입니다.

인공지능을 �ѫ��에 활용하는 기업은 전 세계적으로 증가하는 추세입니다. 2018~2022년 동안 CLM 소프트웨어 시장은 가파르게 성장해 전체시장(TAM) 규모가 76억 달러를 넘어섰다고 MCI 리서치는 밝힙니다. 기업들이 전통적인 ERP 및 재무 부문에 대한 디지털 혁신 투자의 초점을 새롭게 이동하면서 CLM 시장이 보다 빨리 확대되고 있습니다.

아이서티스, 10년간 �ѫ�� 인텔리전스 비전 추구

�ѫ�� 정보의 중앙화를 필두로 �ѫ��서 작성 과정 전반을 괶�리해 주는 서비스를 제공하는 기업이 있습니다. 바로 �ѫ��서티스(��������پ���)입니다. 아이서티스는 일찍이 CLM의 시장 잠재력을 깨닫고 10년간 �ѫ�� 인텔리전스라는 비전을 과감히 추구해오고 있습니다.

�ѫ��서 작성부터 회사 내부 승인을 거쳐 상대방과 협상을 하는 등 전 과정을 아이서티스의 �ѫ�� 인텔리전스가 괶�리합니다. 회사 내 다른 부서가 유사한 서비스 �ѫ��을 이미 작성한 적이 있다면 참고하도록 알려주기도 하죠.

사노피, 메르세데스-벤츠, 포르쉐, 존슨앤드존슨, 구글, 마이크로소프트를 비롯해 세계에서 가장 상징적인 수백 개 브랜드가 아이서티스왶� 함께합니다. 일찍 �ѫ��괶�리에 눈을 뜬 마이크로소프트는 연간 120만 건에 이르는 �ѫ��의 생성 시간을 50% 줄이고 �ѫ�� 이슈 해결 시간도 25% 단축했습니다.

연결될수록 빛을 발하는 �ѫ�� 솔루션

�ѫ�� 시스템은 운영 시스템과 연결될 때 진가를 발휘합니다. 예컨대 대표적인 구매 솔루션 왶� 아이서티스 �ѫ�� 인텔리전스는 종단간 구매 프로세스왶� �ѫ�� 괶�리를 결합해 360도 괶�리를 실현합니다. 이미 세계 대표 브랜드들이 �ѫ�� 괶�리의 잠재력에 주목하고, 경쟁력 확보를 위한 새로운 접근법으로 아리바왶� 아이서티스를 선택했습니다.

�ѫ��괶�리, 지출괶�리가 부서별로 나뉘고 분산되면 독자적인 �ѫ��, 사용 빈도 감소, 규정 위반 등의 문제가 일어납니다. 이를 방지하려면 �ѫ��괶�리왶� 지출괶�리를 통합해 진정한 �ѫ��괶�리가 빛을 발하게 하는 ‘’ 같은 솔루션이 필요합니다.

이 �ѫ�� 인텔리전스 솔루션은 수많은 공급업체 정보를 단일화하고 �ѫ�� 주기를 단축하며 구매 업무에 대해 �ѫ�� 요건을 확인해 리스크를 자동으로 파악합니다. 이처럼 구매왶� �ѫ��의 적극적인 활용으로 구매 프로세스를 합리화하고 민첩한 공급망 괶�리를 실현할 수 있습니다.

지금 �ѫ��을 충분히 활용하고 계세요? 바로 아래의 자가진단 테스트를 해보세요. 숨은 잠재력을 실현할 새로운 기회를 발견하실 수도 있습니다.

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