급여만í�¼ 신뢰가 걸린 업무는 드물다. 정형 ë�°ì�´í„°ì™€ 규정 준수가 핵심ì�´ë�¼ AIì—� 가장 잘 맞는 업무지만, ìž‘ì�€ 오류 하나가 ì§�ì›�ì�˜ 신뢰를 곧바로 í�”들 수 있어 가장 민ê°�í•œ 업무ì�´ê¸°ë�„ 하다. “급여는 잘 ë�Œì•„ê°ˆ 때는 아무ë�„ 모르고, 잘못ë��ì�„ 때만 다들 알아챈다”는 ë§�처럼, 지급 í•œ 번마다 회사와 ì§�ì›�ì�˜ 신뢰가 시험대ì—� 오른다. Â鶹ԭ´´ 조사*ì—� 따르면 ì „ 세계 ì§�ì›�ì�˜ 38%ê°€ 급여 오류를 겪었고, ì�´ë“¤ì�€ 회사ì—� 대한 신뢰가 13%, 급여 부서ì—� 대한 신뢰가 17% ë�” 낮았다. 오류가 반복ë� ìˆ˜ë¡� 신뢰는 ë�” 떨어졌다.

급여 담당ìž�는 ë�” ì �ì�€ ì�¸ë ¥ìœ¼ë¡œ ë�” 많ì�€ ì�¼ì�„ í•´ë‚´ë�¼ëŠ” ì••ë°•ì�„ 받는다. ì§�ì›�ì�€ ë�” 빠르고 유연한 급여를 ì›�하고, 세법과 임금·휴가 규정ì�€ 지역마다 계ì†� ë°”ë€�다. ì§�ì›�ì�˜ ì—­í• ê³¼ 근무지, ë³´ìƒ�ì�´ ë�Šìž„ì—†ì�´ 달ë�¼ì§€ë©´ì„œ 수ë�™ 관리는 ì �ì � 어려워지고 오류 위험ë�„ 커진다. ì�´ì œ 급여는 단순 행정ì�´ 아니ë�¼ ì§�ì›� 경험과 규정 준수, 사업 ìš´ì˜�ì�„ 뒷받침하는 ì „ëžµì � 기반ì�´ë‹¤. ì�´ëŸ° 복잡성ì�´ 급여ì�˜ 다ì�Œ 단계, ‘ìž�율형 급여(Autonomous Payroll)’를 ì�´ë�Œì–´ë‚¸ë‹¤.

복잡성� 시대, 신뢰를 확장하다

ìž�율형 급여는 AI와 통합 ë�°ì�´í„°, 실시간 모니터ë§�ì�„ ê²°í•©í•´ 문제가 ì§�ì›�ì—�게 ì˜�í–¥ì�„ 주기 ì „ì—� 미리 찾아내ë�„ë¡� ë�•ëŠ”다. 목표는 사람ì�„ 빼내는 게 아니ë�¼ 담당ìž�ê°€ ë�” 가치 있는 ì�¼ì—� 집중하ë�„ë¡� ë�•ëŠ” 것ì�´ë‹¤. ì§�ì›�ì�˜ 49%는 AIê°€ 실패했ì�„ ë•Œ 사람ì—�게 확ì�¸ë°›ì�„ 수 있다면 AI를 ë�” 신뢰하겠다고 답했고, 43%는 사람ì�˜ 재검토를 요청할 수 있다면 신뢰가 높아질 것ì�´ë�¼ê³  답했다. AI 급여 ì—�ì�´ì „트와 ìƒ�ì‹œ 급여는 급여 준비 ìƒÀ´ƒœë¥¼ ì �검하고 ì�´ìƒ� 징후를 찾아내며, 문제가 커지기 ì „ì—� 예외 ìƒÀ´™©ì�„ 먼저 해결하게 해준다. ì�´ì œ 오류를 주기 ë��ì—� 찾는 대신 주기 ë‚´ë‚´ 살펴보고 바로 í•´ê²°í•  수 있다. 다만 기술만으로는 부족하며, 시스템ì�€ ì �절한 ê°�ë�…ê³¼ 투명성, ì±…ìž„ 아래 움ì§�여야 한다.

��화�는 책임� 따른다

AIê°€ 깊ì�´ 들어올수ë¡� ë…¼ì�˜ëŠ” ‘ë�„ìž…’ì—�ì„œ ‘ì±…ìž„’으로 옮겨간다. ì§�ì›�ì�€ 급여 계산ì�´ë‚˜ ì�´ìƒ� ê°�지처럼 계산 중심 업무ì—�는 AI를 편하게 받아들ì�´ì§€ë§Œ, íŒ�단과 소통ì�´ 필요한 업무, 특히 분ìŸ�ì�˜ 최종 ê²°ì •ì—�는 사람ì�„ ì›�한다. 중요한 ê±´ 사람ì�„ 대체하는 게 아니ë�¼ AIê°€ 가장 ë�„움ì�´ ë�˜ëŠ” ê³³ì—� ì“°ì�´ë©´ì„œë�„ 신뢰와 íŒ�단ì�´ 필요한 ê³³ì—�ì„œ 사람ì�˜ ê°�ë�…ì�„ 지키는 것ì�´ë‹¤. ê²°êµ­ 급여ì�˜ 미래는 사람ì�´ëƒ� AIëƒ�ê°€ 아니ë�¼, AIë¡œ 확장ë�œ 사람ì�˜ 전문성ì�´ë‹¤.

�율형 HCM� 토대를 만들다

ìž�율형 급여ì�˜ 파급력ì�€ 급여 업무를 넘어선다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ ì�˜ 핵심 요소로 본다. 채용, ë³´ìƒ�, 승진 ê°™ì�€ 모든 ì¡°ì§�ì � 변화가 ê²°êµ­ 급여ì—� ì˜�í–¥ì�„ 주기 때문ì—�, 급여는 기업ì—�ì„œ 가장 신뢰할 수 있는 ì�¸ë ¥ ë�°ì�´í„° ì›�천ì�´ë‹¤. ì�´ 가능성ì�„ 실현하려면 HR·급여·근태 ë�°ì�´í„°ê°€ 하나로 통합ë�œ 기반ì�´ 필요하다. 단ì�¼í•œ ë�°ì�´í„° ì›�천ì�´ 있어야 복잡성ì�´ 줄고 정확성과 규정 준수가 ê°•í™”ë�˜ë©°, AIê°€ ë�” ì�˜ë¯¸ 있는 통찰ì�„ 내놓ì�„ 수 있다. í�©ì–´ì§„ 시스템 위ì—� AI만 얹는다고 문제가 풀리지는 않는다.

미래를 ��는 조�� 급여를 � 효율�으로 처리하는 �서 그치지 않고, � 지능��고 연결� 운�으로 ��과 사업� 함께 뒷받침할 전��다. 급여가 제대로 �아갈 때, 그것� 월급 지급� 넘어 회사� 대한 신뢰를 만들어낸다.

* 2026ÔÆ„ 7ì›” ì •ê·œì§� 1,576명 대ìƒ� 글로벌 설문조사 ë�°ì�´í„°

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1등 조가 항� 진다

가 있다. 한 조정 코치가 힘센 선수 8명으로 1군�, 나머지로 2군� 만들었는�, 1군� 계� 졌다. 보트가 �려질 때마다 �� � 세게 노를 저으니 박�가 �트러지고 저항만 커졌다. 2군� 처�부터 호�� 맞춰 저었다.

기업ì�˜ AI ë�„ìž…ë�„ 비슷하다. ê°œì�¸Â·íŒ€ 성과를 극대화하려다 ì¡°ì§� ì „ì²´ 성과를 갉아먹는 ‘서브옵티마ì�´ì œì�´ì…˜(부분 최ì �í™”)’ì�´ 벌어진다. ì—�ì„œ ì�‘답 기업ì�˜ 88%ê°€ AI를 정기ì �으로 쓰지만, ì „ì²´ ì˜�ì—…ì�´ì�µ 개선ì�„ ì²´ê°�í•œ ì�‘답ì�€ 39%ë¿�ì�´ì—ˆë‹¤. ì¡°ì§� ì „ì²´ ì°¨ì›�ì�˜ ‘고성과’ 기업ì�€ 6%ë¿�ì�´ë‹¤. 업무강ë�„, 맥ë�½, 예측ì�´ë�¼ëŠ” 세 축ì�´ 얽혀 있기 때문ì�´ë‹¤.

�� 줄지 않고 늘어난다

AI는 ì�¼ì�„ 줄여줄 것 같지만 실제론 늘린다. ì—� 따르면 AI를 많ì�´ 쓰는 ì§�ì›�ì�¼ìˆ˜ë¡� 시키지 ì•Šì•„ë�„ ë�” 빨리, ë�” 많ì�´, ë�” 오래 ì�¼í–ˆë‹¤. ìƒ�산성ì�´ 오른 듯해ë�„ 실ì�€ 조용히 업무량ì�´ 쌓ì�´ëŠ” ‘워í�¬ë¡œë“œ í�¬ë¦¬í”„’다. 결과물ì�€ ì�Ÿì•„지는ë�° 소화는 여전히 사람 몫ì�´ë�¼, 8차선 ë�„로가 1차선 요금소로 ì¢�아지는 ê¼´ì�´ë‹¤.

Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ ‘ë�” 많ì�€ 결과물’ 대신 ‘ë�” 정확한 답’으로 푼다. “65ì�¸ì¹˜ TV 재고가 떨어질 매장ì�€ 어디고, 옮길 재고는 ì–´ë”” 있나?”ë�¼ê³  물으면 통합 업무공간 Joule Workì�˜ AI ì—�ì�´ì „트가 시스템ì�„ 넘나들며 답ì�„ 찾고 필요하면 ì§�ì ‘ í–‰ë�™í•œë‹¤. ì§�ì›�ì�€ 앱ì�„ 오가는 대신 íŒ�단ì—� 집중할 수 있다.

“AI는 ì�¼í•˜ëŠ” ë°©ì‹�, 지ì‹�ì�´ í��르는 ë°©ì‹�, ì�˜ì‚¬ê²°ì • ë°©ì‹� ìž�체를 바꿔야 진짜 힘ì�„ 발휘한다. AI를 회사ì—� 들여놓는 것과, AIë¡œ 회사 ì „ì²´ì—� 가치를 만드는 것ì�€ 다른 ì�´ì•¼ê¸°ë‹¤.”

플로리안 쿤츠케(Florian Kunzke), AI ì „ëžµ 부문 글로벌 디렉터, Â鶹ԭ´´

정답�� 회사 사정� 모른다

대부분ì�˜ AI는 세ìƒ�ì�€ 알아ë�„ 회사는 모른다. 거래 기ë¡� ê°™ì�€ ‘시스템 지ì‹�’ê³¼ ì�´ë©”ì�¼Â·ì•”묵ì � 룰 ê°™ì�€ ‘문서화ë�˜ì§€ ì•Šì�€ 지ì‹�(암묵지)’ì�€ 다르다. AIê°€ 시스템 지ì‹�만 ë³´ë©´ 답ì�€ 맞아ë�„ 회사 사정과는 어긋난다. “코코넛ì�„ 어디서 사나” ê°™ì�€ 질문ë�„ 조달·공급ë§�·컴플ë�¼ì�´ì–¸ìŠ¤ë¥¼ 넘나드는 지ì‹�ì�´ 필요하다.

는 ì�´ëŸ° 암묵지를 지ì†�ì �으로 모아 사람과 AI ì—�ì�´ì „트가 함께 쓰게 한다. ì—� 코코넛ì�„ 물으면 “브ë�¼ì§ˆì—�서만 소싱, 다른 ê³³ì�€ 예외 승ì�¸ í•„ìš””처럼 실제 회사 규칙ì—� 맞는 답ì�´ 나온다.

숫� 예측� 다른 문제다

기업� �사결정� 결국 예측 문제�고, 예측� 정형 ��터� 달려 있다. LLM� 정형 ��터 예측엔 약하고, 전통 머신러�� 답� 나오기까지 몇 주가 걸려 그� 질문� �미 바뀌어 있곤 한다.

Â鶹ԭ´´ëŠ” 정형 ë�°ì�´í„° ì „ìš© 예측 모ë�¸ Â鶹ԭ´´-RPT-1.5와 TabPFN 3를 Joule Work, Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud와 ì—°ê²°í•´ ì�´ 공백ì�„ 메운다. 전문가가 아니어ë�„ “물량ì�„ 재배치해야 할까” ê°™ì�€ 질문ì—� 실제 ë�°ì�´í„° 기반 답ì�„ 바로 받는다. 예측ì�´ ì¡°ì§� ì „ì²´ê°€ 쓰는 기능ì�´ ë�˜ëŠ” 것ì�´ë‹¤.

AI는 ì�¼í•˜ëŠ” ë°©ì‹�, 지ì‹�ì�´ í��르는 ë°©ì‹�, ì�˜ì‚¬ê²°ì • ë°©ì‹� ìž�체를 바꿔야 진짜 힘ì�„ 발휘한다. Joule Work, Â鶹ԭ´´ Company Memory, Â鶹ԭ´´-RPT-1.5/TabPFN 3는 ê·¸ 방향으로 가는 Â鶹ԭ´´ì�˜ 답ì�´ë‹¤. AI를 회사ì—� 들여놓는 것과, AIë¡œ 회사 ì „ì²´ì—� 가치를 만드는 것ì�€ 다른 ì�´ì•¼ê¸°ë‹¤.

플로리안 쿤츠케(Florian Kunzke)는 Â鶹ԭ´´ì�˜ AI ì „ëžµ 부문 글로벌 디렉터입니다.

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화려한 무대 뒤, 복잡한 글로벌 비즈니스

태양� 서커스는 중력� 거스르는 공연, 화려한 ��, 몰입� 있는 �악으로 관��게 경�로움� 선사한다. 하지만 무대 뒤�는 그만� 놀�운 글로벌 비즈니스 운�� 숨어 있다. 지금까지 90개국�서 3억 6,500만 명� 넘는 관�� 만난 태양� 서커스는 현재 38개 공연� �시� 운�하며, 80개국 �� 출신 아티스트와 �� 4,000여 명� 함께한다.

공연 하나가 멕시코시티ì—�ì„œ 런ë�˜, 다시 파리로 옮겨갈 때마다 새로운 법ì�¸, 세금 문제, 현지 규정, 여러 êµ­ì �ì�˜ 아티스트가 함께 움ì§�ì�¸ë‹¤. 태양ì�˜ 서커스 IT 부문 부사장 필리프 ë�¼ë¤¼ë¯¸ì—�르는 “사람들ì�€ 서커스 ìš´ì˜�ì�´ 얼마나 복잡한지 잘 모른다”ê³  ë§�한다.

ì�´ 복잡함ì�€ 매입채무(AP) 부서ì—�ì„œ 특히 ë‘�드러진다. 매ÔÆ„ 7만 ê±´ì�´ 넘는 ì�¸ë³´ì�´ìŠ¤ê°€ 밀려드는ë�°, ì�´ 중 약 40%는 처리 현황ì�„ 묻는 단순 문ì�˜ë‹¤. 담당ìž�들ì�€ 여러 시스템ì�„ 뒤지며 ì�´ë ¥ì�„ 확ì�¸í•˜ê³ , 지연 ì›�ì�¸ì�„ 찾아 ì�¼ì�¼ì�´ 답장ì�„ ì�¨ì•¼ 했다. 반복ì �ì�´ê³  지치는 ì�¼ì�´ì—ˆë‹¤. ë�¼ë¤¼ë¯¸ì—�르는 “‘대체 언제 ë�ˆì�„ ë°›ëŠ�ëƒ�’는 무례한 ë©”ì�¼ë�„ 있다. 사기가 떨어지는 ì�¼”ì�´ë�¼ê³  ë§�한다.

AI로 풀 문제를 찾다

25ÔÆ„ 넘게 Â鶹ԭ´´ë¥¼ 사용해 온 태양ì�˜ 서커스ì—� Â鶹ԭ´´ AppHausê°€ 질문ì�„ ë�˜ì¡Œë‹¤. ìƒ�성형 AIë¡œ 업무를 어떻게 개선할 수 있ì�„까. 여러 부서가 함께한 워í�¬ìˆ�ì—�ì„œ, 처리량ì�´ 많고 ìž�ë�™í™” 효과가 뚜렷한 AP 부서가 첫 후보로 떠올ëž�다. AP ìž�ë�™í™”는 업계 ì „ë°˜ì—�ì„œ 가장 ë„�리 ì“°ì�´ëŠ” AI 사례ì�´ê¸°ë�„ 하다. ë°©í–¥ì�´ 정해지ìž� 태양ì�˜ 서커스와 Â鶹ԭ´´ëŠ” 곧바로 AI 솔루션 개발ì—� 나섰다.

팀� 새 �료가 � AI, 제나토

ì�´ë ‡ê²Œ 탄ìƒ�í•œ 것ì�´ 다국어 AI ì—�ì�´ì „트 ‘제나토(Genato)’다. 제나토는 AP 수신함ì�„ 스캔해 문ì�˜ì�˜ 긴급ë�„를 분ì„�하고, ì�¸ë³´ì�´ìŠ¤ 번호를 추출해 Â鶹ԭ´´ ë�°ì�´í„°ì™€ ì—°ê²°í•œ ë’¤ 처리 현황ì�„ 조회하고, 답변 초안까지 작성해 담당ìž� 검토를 받는다. ë�¼ë¤¼ë¯¸ì—�르는 “처ì�Œì—” 답변ì�˜ 정확성ì�´ 걱정ë��지만, 팀ì�€ 곧 제나토ì�˜ ì •ë³´ê°€ 정확하다는 걸 확ì�¸í–ˆë‹¤”ê³  ë§�한다.

“작게 시작하고, 사용ìž�를 ì�¼ì°�부터 참여시키고, 기꺼ì�´ 실험하ë�¼. AIë�¼ëŠ” 기차는 ì�´ë¯¸ 움ì§�ì�´ê³  있으니 올ë�¼íƒ€ì•¼ 한다.“

필리프 �뤼미�르(Philippe Lalumière), 태양� 서커스(Cirque du Soleil) 정보기술부문장

다만 “AI는 강력한 ë�„구지만 마법ì�˜ 가루는 아니다. 실제로 해야 í•  ì�¼ì�´ 많다”ê³  강조한다. ì�´ ìž‘ì—…ì—�는 ì �절한 커넥터 설계와 함께, ì�„ 통한 시스템 통합ì�´ 뒤따ëž�다. ì�´ 플랫í�¼ì�€ Â鶹ԭ´´ 비즈니스 ë�°ì�´í„° í�´ë�¼ìš°ë“œ, 비즈니스 트랜스í�¬ë©”ì�´ì…˜ 매니지먼트 솔루션, Â鶹ԭ´´ 비즈니스 AI 등ì�„ 하나로 묶어 AI와 ë�°ì�´í„°, 프로세스, 거버넌스를 통합함으로ì�¨ ê³ ê°�ì�´ 지ì†� 가능하고 비용 효율ì �ì�¸ AI를 구축·통합·확장·운ì˜�í•  수 있게 ë�•ëŠ”다.

숫�로 보는 변화

효과는 곧바로 나타났다. 우선순위 요청 처리 개선율 97.92%, AP ì �ì²´ 25% ê°�소, ì�‘답 ì†�ë�„ 25% 단축ì�´ë�¼ëŠ” 성과로 ì�´ì–´ì¡Œê³ , 공급업체 만족ë�„와 ì§�ì›� 사기ë�„ 함께 올ë�¼ê°”다. ë�¼ë¤¼ë¯¸ì—�르는 “ì�´ì œ 제나토를 팀ì�˜ ê°€ìƒ� ë�™ë£Œë¡œ 여긴다”ê³  ë§�한다. 프로토타입ì�´ 실제 ìš´ì˜�ì—� 투입ë�œ ë’¤ í•œ 사용ìž�는 “ì�´ì œ ì�´ê²ƒ ì—†ì�´ëŠ” 못 산다”ë©° ê°•í•œ ì• ì°©ì�„ 드러냈고, 지금ì�€ 가장 ì �ê·¹ì �ì�¸ í™�보대사가 ë��다.

다� 무대를 준비하며

태양ì�˜ 서커스ì—�게 AP ìž�ë�™í™”는 시작ì�¼ ë¿�ì�´ë‹¤. ë�¼ë¤¼ë¯¸ì—�르는 “AI는 í�¬ê³  아름다운 ë�„구지만, 우선순위를 정하려면 여전히 사람ì�˜ íŒ�단ì�´ 필요하다”ê³  ë§�한다. 그는 AIê°€ Joule ê°™ì�€ ê°œì�¸ ìƒ�산성 솔루션, 제나토 ê°™ì�€ 비즈니스 프로세스 AI, 그리고 언젠가는 ê´€ê°� 경험 ìž�체까지 세 단계로 확장ë�  것으로 본다.

AI를 시작하려는 ì�´ë“¤ì—�게 그는 ì�´ë ‡ê²Œ 조언한다. “작게 시작하고, 사용ìž�를 ì�¼ì°�부터 참여시키고, 기꺼ì�´ 실험하ë�¼. AIë�¼ëŠ” 기차는 ì�´ë¯¸ 움ì§�ì�´ê³  있으니 올ë�¼íƒ€ì•¼ 한다.” 오늘ì�€ 후방 업무를 바꾸고 있지만, ë‚´ì�¼ì�€ ê´€ê°�ì�˜ 경험 ìž�체를 새롭게 ì •ì�˜í• ì§€ë�„ 모른다.

시드 미스ë�¼(Sid Misra)는 Â鶹ԭ´´ Business AI Platform Technology Foundation 부문 CMO입니다.
Top image courtesy of Cirque du Soleil.

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AI 활용사례를 ì°¾ë�˜ 시절ì�€ ë��났다. 기업들ì�€ ì�´ì œ AI를 업무 프로세스 안ì—� 심고, 성과로 ì¦�명하며, Â鶹ԭ´´ê°€ ë§�하는 ‘‘ì�„ 향해 움ì§�ì�´ê³  있다. 기ë¡�하ë�˜ 시스템ì�´ ì�´ì œ 함께 ì�¼í•˜ëŠ” 시스템ì�´ ë�˜ì–´ê°€ëŠ” ì�´ìœ ëŠ” 무엇ì�¼ê¹Œ?

글쓴�: 얀 길그(Jan Gilg), 번역: �로드(Claude)

기업들ì�´ AI를 ë�„입하는 ì�´ìœ ê°€ 달ë�¼ì§€ê³  있다. “ì–´ë””ì—� 쓸 수 있ì�„까”를 묻ë�˜ 시절ì�€ 지나갔고, ì�´ì œëŠ” “AIê°€ 업무ì�˜ 중심ì—� 들어오면 무엇ì�´ 바뀌는가”를 묻는다. Â鶹ԭ´´ ê³ ê°�성공 ë°� 미주지역 사장 ì–€ 길그(Jan Gilg)는 최근 ì „ 세계 ê³ ê°�들과 나눈 대화ì—�ì„œ 공통ì �으로 나타나는 세 가지 í��름ì�„ 짚었다.

AI 활용사례�서 지능형 업무 프로세스로

초기 AI �입� 눈� �는 성과를 �명하는 � 집중�다. 그 작업� �난 건 아니지만, �제는 그 성과를 매� 쓰는 업무 프로세스 안으로 녹여내는 단계로 넘어가고 있다. 브�질� �재 채용·관리 기업 HR Path Brazil� � � 붙여 반복�� �사 문�를 ��으로 처리한다. 그 결과 표준 HR 문�가 7% 줄었고, 매주 � 시간� HR 업무 부담� 사�졌다. AI가 특정 업무� 쓰�는 �구를 넘어, 업무 �체� 스며드는 사례다.

AI를 얼마나 쓰는지가 아니�, 무엇� 만들어내는지로

최근 발표ë�œ 옥스í�¼ë“œ ì�´ì½”노믹스 조사ì—� 따르면, 기업들ì�€ 올해 AI 투ìž�ì—�ì„œ í�‰ê·  21%ì�˜ 수ì�µë¥ ì�„ 기대하며, 2ÔÆ„ ë’¤ì—�는 ì�´ 수치가 38%까지 오를 것으로 내다본다. 특히 ì—�ì�´ì „틱 AIì�˜ 기대 수ì�µë¥ ì�€ 2ÔÆ„ ë’¤ í�‰ê·  1,760만 달러로, 지난해 추정치(430만 달러)ì�˜ 네 배를 넘어선다.

실제로 ê°™ì�€ 조사ì—�ì„œ 기업ì�˜ 69%ê°€ 현재 AI 투ìž�수ì�µë¥ ì—� 만족한다고 답했는ë�°, ì�´ëŠ” 지난해(64%)보다 늘어난 수치다. ì�´ì œ 기업들ì�€ 기술 ë�„ìž… ìž�체보다 “주기가 짧아졌는가”, “ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�´ 나아졌는가”, “ì§�ì›�ì�´ ë�” 가치 있는 ì�¼ì—� 집중하는가”를 묻는다. 기술ì�„ ë�„입했다는 사실보다, 사업ì�´ 실제로 얼마나 나아졌는가로 대화ì�˜ 중심ì�´ 옮겨간 ì…ˆì�´ë‹¤.

기�하는 시스템�서 함께 �하는 시스템으로

지금까지 전사� 소프트웨어는 거래를 기�하고 절차를 표준화하는 � 머물렀다. �제는 변화를 미리 �지하고, 행�� 제안하며, 부서 간 업무를 조율하고, 사람� �� 아래 실제 �사결정 �부를 수행하기 시작했다. 재무, 공급�, 조달, �사, 고� 업무를 ��� 연결해 다� 행�� 정하� 방��서, 지능형 시스템� 맥�� 제공하고 추천하며 실행� �는 방�으로 옮겨가는 것�다.

사람ì�€ 여전히 ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�˜ 중심ì—� 있지만, 소프트웨어는 ì�´ì œ 결과만 기ë¡�하는 존재가 아니ë�¼ 업무ì—� 함께 참여하는 존재가 ë�˜ê³  있다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ 새로운 ìš´ì˜� 모ë�¸ì�„ ““ì�´ë�¼ 부른다.

길그는 오늘� AI 프로�트들� 훗날 ��우드 전환 초기와 같� 시선으로 �아보게 � 것��고 �한다. 목�지가 아니�, �임없� 새로워지는 운� 방�� 토대�는 뜻�다. 결국 가장 앞서 나가는 조�� AI 활용사례를 가장 많� 쌓� 곳� 아니�, 그 성과를 발� 삼아 업무 방� �체를 다시 설계하는 곳� � 것�다.

• ì›�문: The Pattern Emerging Across AI Transformations, Corporate Blog, Â鶹ԭ´´ News Center

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�� 발�르프� 모� ��차·항공 업계 조달 담당�들� �어진 시스템과 소수 베테랑� �존하는 현실� 솔�하게 털어놨어요. AI 기대는 컸지만, 기본 ��터와 프로세스가 갖춰져야 진짜 힘� 발휘한다는 게 공통� 결론�었죠.

글쓴�: �롤리나 봄바르�리(Karolina Bombardelli), 번역: �로드(Claude)

�� 발�르프� 모� 조달 담당�들, �마�� 털어놓다

올해 초, �� 발�르프�서 특별한 회�가 열렸어요. ��차, 산업기계, 항공우주, 방위산업 분야� 조달 담당�들� 한�리� 모� 거예요. 조달 담당�는 제품� 필요한 부품과 �재를 어디서, 얼마� 확보할지 결정하는 사람들로, 회사가 쓰는 � 가운� 가장 � 부분� 다루는 만� �단 하나하나가 회사 전체� �향� 미�요.

�번 회�가 남달�� 건, 참��들� 성공 사례만 늘어놓지 않았다는 ���요. 오히려 �� 겪고 있는 어려움� 솔�하게 비�하며 �야기를 나눴답니다.

왜 �렇게 힘든 시기가 ��까

국제 정세가 불안정하고 기술 변화� 빨�서, 회사들� 제품� 설계하기� 전� 부품� 어디서 조달할지 미리 결정해야 해요. 문제는, 그런 빠른 �단� 뒷받침할 시스템� 아� 갖춰지지 않았다는 거예요.

여기� 오랜 경력� 가진 ��들� 하나둘 떠나면서, 쌓아온 노하우� 함께 사�지고 있어요. 그 �리를 대신할 시스템� 아� 준비 중�고요. 결국 조달 담당�들� 가장 중요한 순간� 제대로 �향력� 발휘하지 못하는 구조가 만들어지고 있는 거예요.

회사들� 실제로 겪고 있는 �

ì°¸ì„�í•œ 회사들ì�€ 모ë‘� 를 비롯해 Â鶹ԭ´´ 시스템ì�„ í�­ë„“게 ì“°ê³  있었어요. 그런ë�°ë�„ 업무는 여전히 여기저기 í�©ì–´ì§„ 채 ìš´ì˜�ë�˜ê³  있었죠. 엔지니어, 구매 담당ìž�, 협력사가 ì•„ì§�ë�„ ì�´ë©”ì�¼ì�´ë‚˜ ì œê°�ê°� 다른 프로그램으로 소통하고, 몇몇 숙련ë�œ ì§�ì›�ì—�게 지나치게 ì�˜ì¡´í•˜ê³  있었어요.

í•œ ì°¸ì„�ìž�는 ì�´ë ‡ê²Œ 짚었어요. “진짜 문제는 조달 절차 ìž�ì²´ê°€ 아니ë�¼, 부서와 시스템 사ì�´ì�˜ 틈ì�´ë‹¤.” ê·¸ 틈ì—�ì„œ ê²°ì •ì�´ 늦어지고, ë�°ì�´í„°ë¥¼ 사람ì�´ ì�¼ì�¼ì�´ ì†�으로 맞춰야 하고, 제품 기íš�부터 조달 실행까지 ì�´ì–´ì£¼ëŠ” 디지털 í��름ì�´ 없다는 뜻ì�´ì—�ìš”.

앞으로 무엇� 집중할까

참��들� 공통으로 강조한 방향� �게 세 가지였어요. 첫째, 조달� 제품 개발 초기 단계로 앞당기는 것. 설계가 확정� 뒤�야 대�하는 방��서 벗어나려는 거죠. 둘째, 소수� 베테랑 ���게 �존하는 구조를 줄�는 것. 셋째, ��재 가격 변�� �회성 사건� 아니� 반복�는 과제로 보고 체계�으로 대�하는 것. 여러 해� 걸친 전환 작업 중�� 업무가 멈추지 않게 하는 것 역시 현실�� 고민거리였어요.

�공지능(AI)� � �름�서 어떤 역할� 할까

AIì—� 대한 관심ì�€ 컸지만, 기대치는 신중했어요. “기본ì�´ 갖춰지지 않으면 AIë�„ 소용없다”는 메시지가 분명했죠. 설계, 조달, 계약, 실행ì�„ 잇는 통ì�¼ë�œ 디지털 í��름ì�´ 없으면, AI는 통찰ì�„ 주기는커녕 오히려 혼란만 키운다는 지ì �ì�´ì—ˆì–´ìš”.

ì°¸ì„�ìž�들ì�€ ì�´ìœ ë¥¼ ì•Œ 수 없는 ‘블랙박스’ì‹� ìž�ë�™í™”ì—� 분명한 거부ê°�ì�„ 드러냈어요. 왜 그런 íŒ�단ì�„ 내렸는지 설명할 수 있는 AI, 소싱과 협ìƒ� 과정ì—� ìž�연스럽게 녹아든 AI를 ì›�한다고 ë°�혔죠.

ì�´ëŸ° ìƒ�ê°�ì�´ Â鶹ԭ´´ì�˜ ìž�율형 기업 비전과 맞닿아 있어요. ì�´ 비전ì�€ AI ì—�ì�´ì „트를 거래 업무 프로세스와 ë�°ì�´í„°, 거버넌스ì—� ì§�ì ‘ 연결하는 ë°©ì‹�ì�´ì£ . ê³ ê°�들ì�´ ì§�ì ‘ 조달 환경ì—�ì„œ AI를 신뢰하려면 ê¼­ 필요하다고 얘기한 바로 ê·¸ 부분ì�´ì—�ìš”.

앞으로� 방향

ì�´ë²ˆ 회ì�˜ë¡œ í•œ 가지는 분명해졌어요. 조달 ì¡°ì§�들ì�€ 몇몇 ë›°ì–´ë‚œ ì§�ì›�ê³¼ ì—‘ì…€ 파ì�¼ì—� ì�˜ì¡´Çê˜ë�˜ ë°©ì‹�ì—�ì„œ 벗어나, 체계ì �ì�¸ 시스템으로 ìš´ì˜�ë�˜ëŠ” 방향으로 나아가고 있어요. 제품, 조달, 계약, 실행ì�´ 하나ì�˜ í��름으로 ì—°ê²°ë�˜ì–´ì•¼ë§Œ AIë�„ ì œ ì—­í• ì�„ í•  수 있어요. ë°©í–¥ì�€ 정해졌고, 남ì�€ 과제는 실행 ì†�ë�„ëž�니다.

• ì›�문: Direct Procurement Roundtable: Customer Journeys, Product Direction, and the Reality of AI, Features,ÌýÂ鶹ԭ´´ News Center

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AI 투ìž�는 ì°”ë�” 늘었는ë�° ROI는 급등했다. Â鶹ԭ´´ê°€ ì „ 세계 2,600명ì�˜ 기업 리ë�”를 조사해 ë°�혀낸 ì—´í’�ì�˜ 실체와, 절반 넘는 기업ì�´ 여전히 준비 안 ë�œ 거버넌스ë�¼ëŠ” 시한í�­íƒ„까지 짚어봤다.

글쓴�: � 톰슨(Paul Thomson), 번역: �로드(Claude)

AI 투�, 드디어 �값 하기 시작했다

ì—�스ì—�ì�´í”¼(Â鶹ԭ´´)와 옥스í�¬ë“œì—�코노믹스(Oxford Economics)ê°€ ì „ 세계 리ë�” 2,600명ì�„ 조사한 ‘‘ 결과가 나왔다. ê²°ë¡ ì�€ 하나, AIì—� ì“´ ë�ˆì�´ ì�´ì œ 진짜 성과로 ë�Œì•„오고 있다는 것ì�´ë‹¤.

올해 기업 í�‰ê·  AI 투ìž�ì•¡ì�€ 2,800만 달러로 ìž‘ÔƄ보다 소í�­ 늘었ì�„ ë¿�ì�¸ë�°, ROI는 확 뛰었다. 올해 기대 ROI는 21%(630만 달러)ë¡œ ìž‘ÔÆ„ 16%ì—�ì„œ 껑충 뛰었고, 2ÔÆ„ 뒤엔 38%(1,590만 달러)까지 오를 ì „ë§�ì�´ë‹¤.

ì�´ 성장ì�˜ 주ì�¸ê³µì�€ ì—�ì�´ì „틱 AI다. 2ÔÆ„ 후 ì—�ì�´ì „틱 AIì�˜ í�‰ê·  ROI는 1,760만 달러로, ìž‘ÔÆ„ 예ìƒ�치(430만 달러)ì�˜ 4ë°°ê°€ 넘는다.

Â鶹ԭ´´ AI ì „ëžµ ì´�ê´„ 숀 ìº�스í�¬(Sean Kask)는 ë§�한다. “AI는 ì�´ì œ 실험ì�´ 아니ë�¼ 실행 단계입니다. 성과가 ë³´ì�´ê¸° 시작했죠. 하지만 맥ë�½ 없는 AI는 잘해야 헛수고, 최악엔 리스í�¬ê°€ ë�©ë‹ˆë‹¤.”

성숙해지는 AI, 그런� 아� 불안하다

ì „ 세계 AI 투ìž�는 ìž‘ÔÆ„ 2,670만 달러ì—�ì„œ 소í�­ 늘었지만, 나ë�¼ë³„ 온ë�„차는 í�¬ë‹¤. 브ë�¼ì§ˆÂ·ì˜�국·호주·ë�…ì�¼ì�€ 투ìž�를 늘렸고, 중국·ì�¸ë�„는 오히려 줄였다.

기업 업무ì�˜ 30%ê°€ ì�´ë¯¸ AI ë�„움ì�„ 받고 있고, 2ÔÆ„ 후엔 48%까지 늘어날 ì „ë§�ì�´ë‹¤. ì „ëžµì � AI 투ìž�ë�„ ê±°ì�˜ ë‘� ë°°(17%)ë¡œ 늘었지만, ‘ì�¼ë‹¨ í•´ë³´ìž�’ì‹� ì‚°ë°œì � ì ‘ê·¼ì�´ 여전히 41%ë¡œ 가장 많다.

리�십� 문제다. AI 전담 리�를 둔 기업 46%, 명확한 개발 프레임워�를 가진 기업 52%, AI �육� 제공하는 기업� 41%��다.

그럼ì—�ë�„ 69%는 지금 AI ROIì—� 만족한다. 다만 3분ì�˜ 2 ì�´ìƒ�ì�€ AIê°€ ì•„ì§� 잠재력ì�„ 다 발휘 못했다고 본다. 83%ê°€ ì—�ì�´ì „틱 AIì�˜ 변화 잠재력ì�„ 높게 보지만, “ì™Ñ« „히 준비ë��다”는 기업ì�€ 3%ë¿�ì�´ë‹¤.

��터, 사람, 거버넌스�는 세 개� 벽

가장 í�° 걸림ë�Œì�€ ë�°ì�´í„° 품질ì�´ë‹¤. 73%ê°€ 불ì™Ñ« „í•œ ë�°ì�´í„°ë¡œ 어려움ì�„ 겪고, 79%는 ë‚®ì�€ 품질ì�˜ AI 결과물 때문ì—� 재작업ì�´ë‚˜ 지연ì�„ 겪었다.

사람 문제ë�„ í�¬ë‹¤. 78%는 리스킬ë§�ì�´ AI 발전 ì†�ë�„를 못 ë”°ë�¼ê°„다고 ëŠ�ë�¼ê³ , ‘ì„€ë�„ìš° AI’는 69%ê°€ 최소 ê°€ë�” 겪는다고 답했다.

ìº�스í�¬ëŠ” 짚는다. “다ì�Œ 단계는 AI를 실제 ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스ì—� 깊ì�´ 연결하는 것입니다. 다만 AI 가치는 ìƒ�ê°�보다 측정하기 어렵고, 리스í�¬ëŠ” 거버넌스보다 빠르게 움ì§�입니다.”

거버넌스가 “ì™Ñ« „히 ë��다”는 기업ì�€ 12%ë¿�. 휴먼ì�¸ë�”루프가 없는 기업ì�´ 38%, 권한·접근 통제가 없는 기업ì�´ 37%, ì—�ì�´ì „트 목ë¡�ì¡°ì°¨ 없는 기업ì�´ 56%다. 69%는 ìž�신들ì�´ 거버넌스보다 빠르게 ì—�ì�´ì „트를 ë�„ìž… 중ì�´ë�¼ ëŠ�낀다.

결국 답� �율형 기업

ìº�스í�¬ëŠ” 결론짓는다. “AIì�˜ 진짜 가치를 얻는 ê±´ 쉽지 않습니다. ì™Ñ« „히 새로운 ì ‘ê·¼ì�´ 필요하니까요. AI를 실제 ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스ì—� 연결하고, 신뢰할 결과를 낼 맥ë�½ê³¼ 거버넌스를 갖춰야 합니다. 우리는 ì�´ê±¸ ‘ìž�율형 기업(Autonomous Enterprise)‘ì�´ë�¼ 부릅니다. 기술ì�´ 아니ë�¼ 사람ì�˜ 문제예요. ì—�ì�´ì „트와 프로세스, 사람ì�´ 하나로 움ì§�여야 진짜 가치가 나옵니다.”

• ì›�문: Business Value of AI Is Spiking, Driven by Increased Adoption and Agentic Expectations, Â鶹ԭ´´ Finds, Features, Â鶹ԭ´´ News Center

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AI를 빨리, 많� 쓰는 게 정답�까. 구글 ��우드 는 AI를 비�� 사고� 파트너로 삼고, 가드레�과 지표로 비결정성� 관리하며, �간다운 �단� 코드화하� 결국 해결책� 아닌 문제와 사랑� 빠지�고 조언한다.

글쓴�: 로� 마우드(Laura Marwood), 번역: �로드(Claude)

AI 열� ��서 놓치기 쉬운 질문

요즘 AI를 둘러싼 ì�´ì•¼ê¸°ëŠ” 넘ì³�난다. 새로운 툴, 새로운 모ë�¸, 새로운 약ì†�들ì�´ 매ì�¼ ì�Ÿì•„진다. 대화ì�˜ 대부분ì�€ ‘ì†�ë�„’ì—� 맞춰져 있다. AIê°€ 글ì�„ ë�” 빨리 쓰게 해주고, 코드를 ë�” 빨리 짜게 해주고, 결과물ì�„ ë�” 빨리 만들어낸다는 ì�´ì•¼ê¸°ë‹¤. 물론 중요한 부분ì�´ë‹¤. 하지만 최근 구글 í�´ë�¼ìš°ë“œì�˜ 리드 개발ìž� 옹호ìž� ì¼€ì�´ì‹œ 웨스트와 나눈 대화는 조금 다른 질문ì�„ ë�˜ì§€ê²Œ 했다. AIì�˜ 진짜 가치는 우리를 ë�” 빠르게 만드는 ë�° 있는 게 아니ë�¼, ë�” 잘 ìƒ�ê°�하게 만드는 ë�° 있는 ê±´ ì•„ë‹�까?

ìƒ�산성 ë�„구를 넘어, ‘비íŒ�ì � 사고ì�˜ 파트너’ë¡œ

웨스트는 AI를 단순히 ìƒ�산성ì�´ë‚˜ ì†�ë�„를 위한 ë�„구로만 쓰는 ê±´ ë‚®ì�€ 단계ì�˜ 활용ì�´ë�¼ê³  ë§�한다. 진짜 강력한 활용법ì�€ AI를 ‘비íŒ�ì � 사고ì�˜ 파트너’ë¡œ 대하는 ë�° 있다. 그는 AIì—�게 단순히 답ì�„ 구하는 대신, ìž�ì‹ ì�˜ 논리를 비íŒ�하게 하거나 미처 ìƒ�ê°�하지 못한 질문ì�„ ë�˜ì§€ë�„ë¡� 구체ì �으로 지시해보ë�¼ê³  권한다. ì�´ë ‡ê²Œ 하면 AI는 íŒ�단ì�„ 대신하는 존재가 아니ë�¼, íŒ�단ì�„ ë�” 날카롭게 벼려주는 유용한 마찰ì�´ ë�œë‹¤. 결과물ì�˜ ì–‘ì�´ 아니ë�¼ 질문ì�˜ 질ì�´ 달ë�¼ì§€ëŠ” ì…ˆì�´ë‹¤.

기업 AI �입� 관건: 가드레�과 지표 설계

기업 환경�서 AI를 �입할 때는 �야기가 조금 � 복잡해진다. AI 특유� 창�성과 비결정성(non-determinism)� 강력한 무기�지만, �시� 관리해야 할 대��다. 웨스트는 � 지��서 품질 관리가 필수���고 강조한다. 시스템� 안전성과 품질� 보장할 가드레�과 �가 지표를 �접 설계할 수 있는 능력�야�로 현대 엔지니어� 조�� 성패를 가른다는 것�다.

ê²°ì •ë¡ ì—�ì„œ ‘ì�¸ê°„다운 íŒ�단’ì�˜ 코드화로

ì�´ 변화는 개발ìž�ì�˜ ì—­í•  ìž�체를 바꿔놓는다. 과거ì�˜ 비즈니스 시스템ì�€ 정해진 ë¡œì§�대로 결과가 나오는 ê²°ì •ë¡ ì � 시스템ì�´ì—ˆë‹¤. 반면 지금ì�˜ AI는 ì�¸ê°„ì�´ 정보를 바탕으로 íŒ�단ì�„ 내리는 ë°©ì‹�ê³¼ 비슷하게, 복합ì �ì�¸ ìƒÀ´™© ì†�ì—�ì„œ 추론하고 결정하ë�„ë¡� 요구받는다. 사람ì�´ 수작업으로 처리하ë�˜ 복잡한 비즈니스 프로세스를 AIë¡œ ìž�ë�™í™”하는 ì�¼ì�€ 단순한 코드 작성ì�„ 넘어, ì�¸ê°„ì�˜ 사고방ì‹�ê³¼ 추론 과정ì�„ 논리ì �으로 ‘코드화’하는 ê³ ë�„ë¡œ ì°½ì�˜ì �ì�¸ ìž‘ì—…ì�´ë‹¤. AIê°€ 내리는 ‘ì�¸ê°„다운 ê²°ì •’ì�´ëž€ AIê°€ 사람처럼 ìƒ�ê°�한다는 뜻ì�´ 아니ë�¼, ì�¸ê°„ì�˜ 복잡한 ì�˜ì‚¬ê²°ì • 과정ì�„ ì�´í•´í•˜ê³  ì�´ë¥¼ ìž�ë�™í™”ë�œ 환경ì—� ì �ìš©í•´ ì�˜ë¯¸ 있는 가치를 만들어내는 ì „ëžµì � ì‹œë�„ì—� ê°€ê¹�다.

결국 남는 건 문제와 사랑� 빠지는 태�

웨스트가 개발ìž�들ì—�게 건넨 ì¡°ì–¸ì�€ 단순했다. 그리고 ì–´ë–¤ 특정 툴ì�´ë‚˜ 프레임워í�¬ë³´ë‹¤ 오래갈 ì¡°ì–¸ì�´ì—ˆë‹¤. “í•´ê²°ì±…ì�´ 아니ë�¼ 문제와 사랑ì—� ë¹ ì ¸ë�¼.” 지금 ì�˜ì¡´í•˜ëŠ” 프레임워í�¬, 기술, 프로그래ë°� 언어는 놀ë�¼ìš¸ 만í�¼ 빠르게 변할 것ì�´ë‹¤. 특정 기술 스íƒ�ì—� 매몰ë�˜ë©´ 변화하는 환경ì—�ì„œ 쉽게 ë�„태ë�œë‹¤. 반면 문제를 깊ì�´ ì�´í•´í•˜ê³ , 호기심ì�„ 잃지 ì•Šê³ , íŒ�단력ì�„ ê°–ê³  AI를 활용하는 ì „ëžµì � 사고방ì‹�ì�€ 오래ë�„ë¡� 가치를 지닌다.

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AI를 둘러싼 �야기가 �토� 숨 가�게 �껴지는 지금, �런 태�가 오히려 �움� �다. 맹목�� 열광�, 막연한 �려움� 아닌 호기심과 절제로 � 순간� 대하는 태� ��다. 관건� AI로 얼마나 � 많� 만들어내��가 아니�, AI를 잘 활용했� 때 우리� ��과 �단� 얼마나 � 나아지��다. 결국 좋� 질문� �질 줄 아는 사람만�, 좋� 답� 얻는 시대가 오고 있다.

• ì›�문: Fall in Love with the Problem, Not the Solution: Rethinking AI for Real Impact, Features, Â鶹ԭ´´ News Center

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AI ë�„구를 빨리 ë�„입하는 것보다 중요한 ê±´ ‘신뢰’다. Sapphireì—�ì„œ 공개한 는 í�©ì–´ì§„ 시스템과 반복 업무ì—�ì„œ 사용ìž�를 해방시키는 ì™Ñ« „히 새로운 워í�¬ìŠ¤íŽ˜ì�´ìŠ¤. 시대, Â鶹ԭ´´ ë””ìž�ì�¸íŒ€ì�´ 그리는 ì�¼ì�˜ 미래를 들여다본다.

글쓴ì�´: 애린 보믹(Arin Bhowmick) Â鶹ԭ´´ 최고 ë””ìž�ì�¸ ì±…ìž„ìž�, 번역: í�´ë¡œë“œ(Claude)

AI 경�� 아니�, 신뢰� 문제

기업용 소프트웨어 시장ì�€ 지금 ì„ íƒ�ì�˜ 기로ì—� ì„œ 있다. AI를 빠르게 ë�„입하지 않으면 뒤처진다는 위기ê°�ì�´ 팽배하지만, ì •ìž‘ 기업 규모ì—�ì„œ 진짜 ROI를 만드는 것ì�€ ‘얼마나 빨리’ê°€ 아니ë�¼ ‘얼마나 신뢰할 수 있는가’다. Â鶹ԭ´´ëŠ” 최근 Sapphire 행사ì—�ì„œ ì�´ 질문ì—� 대한 답으로 Joule Work를 공개했다. AI와 협업해 업무 전체를 처리하는, ì™Ñ« „히 새로운 ë°©ì‹�ì�˜ 워í�¬ìŠ¤íŽ˜ì�´ìŠ¤ë‹¤.

�율형 기업, �하는 방�� 중심� 바�다

Joule Work는 사용ìž�ì�˜ ì�˜ë�„를 먼저 ì�½ëŠ”다. 필요한 ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¥¼ 스스로 찾아 보여주고, 반복 업무는 ìž�ë�™ìœ¼ë¡œ 처리하며, 여러 시스템ì—� í�©ì–´ì§„ AI ì—�ì�´ì „트들ì�„ 하나로 조율한다. 여기서 Â鶹ԭ´´ê°€ 강조하는 ì›�ì¹™ì�€ 명확하다. 좋ì�€ ë””ìž�ì�¸ì�€ AI를 쓰기 쉽게 만드는 ë�°ì„œ 그치지 ì•Šê³ , 잘못 쓰기 어렵게 만들어야 한다는 것. ì�´ë¯¸ ê²€ì¦�ë�œ 보안·거버넌스 체계 위ì—� 세워진 만í�¼, 사용성과 ì±…ìž„ê°�ì�´ ë�™ì‹œì—� ìž‘ë�™í•˜ëŠ” 구조다.

ì�¼ê´€ì„±ì�„ 넘어 ‘맥ë�½’ì�„ 설계하다

기존ì�˜ ë””ìž�ì�¸ 시스템ì�€ ì •ì �ì�¸ 화면ì—� 통ì�¼ë�œ 규칙ì�„ ì �용하는 ë°©ì‹�ì�´ì—ˆë‹¤. 하지만 AI 시대ì�˜ UI는 매번 다른 요청ì—� 맞춰 즉ì„�ì—�ì„œ 만들어져야 한다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ 위해 ì�„ 새롭게 선보였다. AI를 위한 ì�¼ì¢…ì�˜ 내비게ì�´ì…˜ 시스템처럼, ì–´ë–¤ 질문ì�´ 들어와ë�„ ê·¸ 맥ë�½ì—� 맞는 화면ì�„ 그때그때 구성해낸다. AI ì—�ì�´ì „트가 여러 업무 ì˜�ì—­ì�„ 오가며 ì�¼í•´ë�„, 비즈니스 규정과 접근성 기준ì�„ 벗어나지 ì•Šë�„ë¡� 지켜주는 것ì�´ ì�´ 시스템ì�˜ ì—­í• ì�´ë‹¤.

사람들� 정� 쓰고 싶어지는 AI

아무리 강력한 기술ë�„ 사람ì�´ 믿고 쓰지 않으면 무용지물ì�´ë‹¤. Â鶹ԭ´´ ë””ìž�ì�¸íŒ€ì�´ 주목한 지ì �ë�„ 여기다. ìž�ì—°ì–´ë¡œ AI ì—�ì�´ì „트를 부르는 것ì—�ì„œ 나아가, Joule Studio를 통해 사용ìž�ê°€ ì§�ì ‘ ìž�신만ì�˜ AI를 만들 수 있ë�„ë¡� 문턱ì�„ 낮췄다. 복잡한 코딩 ì—†ì�´ë�„ í•„ìš”ì—� 맞게 기능ì�„ 확장할 수 있어, AIê°€ ‘전문가ì�˜ ë�„구’ì—�ì„œ ‘모ë‘�ì�˜ ë�„구’ë¡œ 바뀌고 있다.

Joule Work가 여는 새로운 �간� 강�

Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë²ˆ 변화를 ‘앱 중심’ì—�ì„œ ‘하나ì�˜ 통합 공간’으로ì�˜ 전환ì�´ë�¼ 설명한다. Â鶹ԭ´´ 시스템ì�€ 물론 외부 시스템까지 아우르는 단ì�¼ 워í�¬ìŠ¤íŽ˜ì�´ìŠ¤ 안ì—�ì„œ, 여러 시스템ì�„ 오가며 반복하ë�˜ 수작업과 ë�°ì�´í„° 대조 ìž‘ì—…ì�´ 사ë�¼ì§„다. 대화형 ì�¸í„°íŽ˜ì�´ìŠ¤, ìƒÀ´™©ì—� 맞춰 스스로 구성ë�˜ëŠ” 업무 공간, 그리고 개발ìž�ê°€ ì—�ì�´ì „트를 ì§�ì ‘ 만들고 ë°°í�¬í•˜ëŠ” 기능까지, Joule Work는 ì�´ 모든 것ì�„ 하나로 묶는다. ê²°êµ­ 기술ì�´ 사람ì�˜ ìž�리를 대신하는 것ì�´ 아니ë�¼, 사람ì�´ ë�” 사람다운 ì�¼ì—� 집중할 수 있게 ë�•ëŠ” 것. ì�´ê²ƒì�´ Â鶹ԭ´´ê°€ 그리는 ìž�율형 기업ì�˜ 진짜 모습ì�´ë‹¤.

• ì›�문: , , Â鶹ԭ´´

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기업ì�˜ ì�˜ì‚¬ê²°ì • 중 절반 ì�´ìƒ�ì�´ 여전히 며칠씩 걸린다. Â鶹ԭ´´ê°€ 그리는 ì�€ ì�´ 시간ì�„ 순간으로 줄ì�¸ë‹¤. 프로세스 지ì‹�, ë�°ì�´í„°, 거버넌스ë�¼ëŠ” 세 ì›�ì¹™ 위ì—�ì„œ 재무부터 산업별 AI까지, ê²°ì •ì�˜ ì†�ë�„ê°€ 어떻게 달ë�¼ì§€ëŠ”지 들여다본다.

글쓴�: �릭 반 로섬(Eric van Rossum), 번역: �로드(Claude)

오늘날 기업 리�들� �� 예측하기 어려운 환경�서 � 빠르고 정확한 결정� 내려야 합니다. 수요는 순�간� 바뀌고, 공급�� 언제든 �들리며, 비용과 마진 압박� 계��니다. 그런� �런 결정들� 한 부서만� �� 아니� 여러 기능� 가로지르며 �루어집니다.

문제는 분명합니다. 기회를 놓치지 않으면서ë�„ 공급, 마진, ê³ ê°� 신뢰를 지키려면 어떻게 빠르게 움ì§�여야 할까요? í�©ì–´ì§„ 시스템ì—�ì„œ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 모으고 ì�˜ê²¬ì�„ 맞춰 ê²°ì •ì�„ 내리기까지는 너무 많ì�€ 시간과 수작업ì�´ 듭니다. 그렇게 ê²°ì •ì�„ 내리고 나면 ìƒÀ´™©ì�€ ì�´ë¯¸ ë˜� 바뀌어 있죠.

그래서 Â鶹ԭ´´ëŠ” Sapphire 행사ì—�ì„œ ‘ìž�율형 기업(Autonomous Enterprise)’ ê°œë…�ì�„ 제시했습니다. 변화를 ë�” 빨리 ê°�지하고, ê·¸ ì˜�í–¥ì�„ 비즈니스 ì „ì²´ ê´€ì �ì—�ì„œ ì�´í•´í•˜ê³ , 대ì�‘ì�„ 조율하면서ë�„ 중요한 ê²°ì •ì�˜ 주ë�„권ì�€ 사람ì—�게 남겨ë‘�는 것ì�´ 핵심입니다.

�율성, 새로운 차�으로

ë�Šìž„없는 ì�¸í…”리전스, 실시간 맥ë�½ 기반ì�˜ ê²°ì •, ë”°ë¡œ 움ì§�ì�´ë�˜ ì¡°ì§�ì�´ 하나ì�˜ ì—°ê²°ë�œ 시스템으로 ìž‘ë�™í•˜ëŠ” 것. ì�´ê²ƒì�´ ìž�율형 기업ì�´ 그리는 변화입니다. ì�´ë¥¼ 떠받치는 세 가지 ì›�ì¹™ë�„ 제시ë��습니다. 첫째는 ‘프로세스 지ì‹�‘, 비즈니스가 실제로 어떻게 ë�Œì•„가는지ì—� 대한 깊ì�€ ì�´í•´ìž…니다. 둘째는 ‘비즈니스 ë�°ì�´í„°‘, AIê°€ 제대로 ì�¼í•  수 있게 í’�부하고 맥ë�½ì�´ 살아있는 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 갖추는 것입니다. 셋째는 ‘거버넌스‘, 모든 과정ì�´ 투명하고 추ì � 가능하며 ì •ì±… 안ì—�ì„œ ì�´ë£¨ì–´ì§€ë�„ë¡� 지탱하는 기반입니다. AIì�˜ 모든 í–‰ë�™ì�€ 기ë¡�으로 남고, ì±…ìž„ì�´ 필요한 예외ì—�는 언제나 사람ì�˜ íŒ�단ì�´ 개입합니다.

비즈니스 전반� 잇는 �텔리전스

중심ì—�는 ê°€ 있습니다. Jouleì�´ 비즈니스로 들어가는 단ì�¼ 창구가 ë�˜ê³ , 재무, 공급ë§�, 구매, ì�¸ì‚¬, ê³ ê°�경험 ê°™ì�€ 핵심 ì˜�ì—­ì�´ ê·¸ 안ì—�ì„œ 서로 ì—°ê²°ë�©ë‹ˆë‹¤. 사람ì�€ 우선순위와 ì •ì±…, 가드레ì�¼ì�„ 정하고, 어시스턴트는 맥ë�½ì�„ ì�´í•´í•´ 업무를 조율하며, ì—�ì�´ì „트는 신호를 ê°�지해 ìž‘ì—…ì�„ 실행합니다. IDC 조사ì—� 따르면 기업 ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�˜ 절반 ì�´ìƒ�ì�´ 결정까지 1~7ì�¼ 걸립니다. Â鶹ԭ´´ê°€ ì¢�히려는 ê°„ê·¹ì�´ 바로 ì�´ 부분, ‘ë©°ì¹ ’ì�„ ‘순간’으로 바꾸는 ì�¼ìž…니다.

�율형 재무가 보여주는 변화

는 � 변화를 가장 잘 보여주는 예입니다. 여전히 많� 재무 조�� 수작업과 파편화� ��터, �린 처리 ��� 발목 잡혀 있습니다. �율형 재무�서는 계�, 매출 관리, �금, 결산, 컴플��언스, 세무까지 전 과정�서 전문화� ��전트들� 백그�운드�서 �임없� �합니다. 청구가 빨�지면 �금 �름� �렷해지고, �는 � 정확한 계�과 � 과�한 경� �단으로 �어집니다. 재무팀� 숫�를 좇는 대신 미래를 그리는 � 시간� �니다.

산업 AI, 깊�를 �하다

ê°™ì�€ 공급ë§� 문제ë�¼ë�„ 제약, 제조, ë†�ì—…, 유통, ì—�너지마다 규칙과 ë�°ì�´í„°, 가치사슬ì�´ 전혀 다르기 때문입니다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�¼ë°˜ AIì—� 비즈니스를 가르치는 ë°©ì‹�ì�´ 아니ë�¼, 수십 ÔÆ„ê°„ 쌓ì�€ 산업별 노하우를 AIì—� 그대로 심어 넣는 ë°©ì‹�ì�„ íƒ�했습니다.

나아갈 길

결국 핵심� AI가 업무 하나� 머무르지 않고, 기업 전체�서 �임없� �지하고 추론하고 행�하고 배우�� �는 것입니다. 그 과정�서 사람� 여전히 운전대를 잡고 있습니다. 완벽한 시스템� 기다릴 필요는 없습니다. 지금 가진 환경 위�서 한 걸�씩 시작하면 �니다. �것� �율형 기업으로 가는 여정� 시작입니다.

• ì›�문: The Autonomous Enterprise: Better Decisions in Motion, Corporate Blog, Â鶹ԭ´´ News Center

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• ë¹Ñ« •Ë³• ì�¸ê²Œìž„ ì�Œì„± ë�°ì�´í„°ë¥¼ 단 몇 분만ì—� 구조화ë�œ ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¡œ 볶Ä환… 수ìÀ½ì—…ì—� ì�˜ì¡´Çê˜ë�˜ ì�Œì„± ë�°ì�´í„° ë¶Ñ«»®ì�˜ ì™Ñ« „ ìž�ë�™í™” 구현
• 선수별 커뮤니케ì�´ì…˜ ë°� ê°�ì • ìƒÀ´ƒœ ë¶Ñ«»®ì�„ 통해 ì••ë°• ìƒÀ´™© ì†� 코치ì§Ñ«�˜ ì „ëžµì � ì�˜ì‚¬ê²°ì •ê³¼ 팶Ä워í�¬ ê°•í™” 짶Äì›�

2026ÔÆ„ 6ì›” 23ì�¼, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´ê°€ 프로 e스í�¬ì¸  구단 팀 리퀴드(Team Liquid)와ì�˜ 긴밀한 협력ì�„ 통해 개발한 ì‹ ê·œ ‘AI 기반 ì�Œì„± ì�¸í…”리전스(AI-based Voice Intelligence) 애플리케ì�´ì…˜â€™ì�„ 발표했다. ì�´ 애플리케ì�´ì…˜ì�€ 게임 ë‚´ ë¹Ñ« •Ë³• ì�Œì„± 커뮤니케ì�´ì…˜ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 구조화ë�œ 형태ì�˜ 게임 ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¡œ 볶Ä환하고, ì�´ë¥¼ 시간순으로 정렬해 제공한다. ì�´ë¥¼ 통해 코치진ì�€ 기존ì—� 수시간씩 걸리ë�˜ 수ë�™ 검토 과정ì�„ 단 몇 분 만ì—� 체계ì �으로 분ì„�í•  수 있는 역량ì�„ 확보하게 ë�œë‹¤.

리그 오브 레전드(League of Legends)와 같� 경�형 e스�츠 경기�서는 팀 커뮤니케�션� �임없� �루어지며 �정� 강� �한 매우 높다. �러한 ��터는 경기력� 결정�� �향� 미침�� 불구하고, 그�안 대규모로 분�하는 것� 사실� 불가능했다. 프로팀들� 매� 훈련 세션과 대회를 통해 수 시간 분량� 멀티트랙 �성 커뮤니케�션 ��터를 �성하지만, 해당 정보는 오디오 형태로만 사�로화�어 존재해 체계�� 분�� 어려웠다.

ì‹ ê·œ AI 기반 ì�Œì„± ì�¸í…”리전스 애플리케ì�´ì…˜ì�€ e스í�¬ì¸  ì�Œì„± 커뮤니케ì�´ì…˜ ë�°ì�´í„°ì�˜ 엔드투엔드 처리를 ì™Ñ« „ ìž�ë�™í™”함으로ì�¨ ì�´ëŸ¬í•œ 문제를 해결한다. 경기나 훈련 녹화본ì�´ 확보ë�˜ëŠ” 즉시, 애플리케ì�´ì…˜ì�€ ìž�ë�™ìœ¼ë¡œ 멀티채ë„� 오디오를 수집하고 선수별 ì�Œì„± 스트림ì�„ 분리한다. ì�´í›„ 커뮤니케ì�´ì…˜ ë‚´ìš©ì�„ í…�스트로 볶Ä환하고, í™”ìž�를 ì‹�별하며, ê°�ì •ì�„ 분ì„�í•´ 팀ì�´ 활용할 수 있는 ì™Ñ« „í•œ íƒ� 구조화ë�œ ë�°ì�´í„°ë¥¼ ìƒ�성한다.

팀 리퀴드는 ì�´ 애플리케ì�´ì…˜ì�„ 통해 즉ê°�ì �ì�´ê³  실질ì �ì�¸ 가치를 ì–»ì�„ 수 있다. 코치진ì�€ 수ë�™ ìž…ë ¥ ì—†ì�´ 모든 경기ì—� 대한 ê°�ê´€ì �ì�´ê³  ì�¼ê´€ë�œ 커뮤니케ì�´ì…˜ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 확보할 수 있으며, 누가 커뮤니케ì�´ì…˜ì�„ 주ë�„하고 있는지, 어디서 ì�˜ê²¬ 불ì�¼ì¹˜ê°€ ë°œìƒ�하는지, ê²°ì •ì �ì�¸ 순간ì—� ê°�ì • ìƒÀ´ƒœê°€ 어떻게 변화하는지 파악할 수 있다. ì�´ ë�°ì�´í„°ëŠ” 선수들ì�˜ 좌절ê°�ì�´ë‚˜ ê°�ì •ì � 틸트(tilt)ì�˜ 조기 ê°�지를 가능하게 하고, ì••ë°•ê°� ì†�ì—�ì„œ ë�” 명확한 오ë�”(shot calling)와 ì�˜ì‚¬ ê²°ì •ì�„ 내릴 수 있ë�„ë¡� 짶Äì›�한다. 아울러 새로운 팀 로스터가 시간ì�´ 지남ì—� ë”°ë�¼ 얼마나 효과ì �으로 호í�¡ì�„ 맞춰가는지 í�‰ê°€í•˜ëŠ” ë�° ë�„움ì�„ 준다. ì�´ë¥¼ 통해 ë�” 강력한 팶Ä워í�¬ë¥¼ 구축하고 ê²½ìŸ�ë ¥ì�„ 높ì�¼ 수 있다.

제시 하트(Dr. Jesse Hart) 팀 리퀴드 스í�¬ì¸  과학 ë°� ì• ë„�리틱스 부문 수ì„� 디렉터는 “실제 경기 환경ì�˜ ì••ë°• ì†�ì—�ì„œ 팀 커뮤니케ì�´ì…˜ì�„ 체계ì �으로 분ì„�í•  수 있게 ë�œ 것ì�€ ì�´ë²ˆì�´ 처ì�Œâ€�ì�´ë�¼ë©° “신규 AI 기반 ì�Œì„± ì�¸í…”리전스 애플리케ì�´ì…˜ì�€ ì •ì œë�˜ì§€ ì•Šì�€ ì�Œì„± 채팅 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 가치 있는 ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¡œ 전환해, 코치진ì�´ 경기 ë‚´ ìƒÀ´™©ê³¼ 결과를 커뮤니케ì�´ì…˜, ê°�ì • ë°� ì�˜ì‚¬ê²°ì • 과정ì�„ 연계해 분ì„�í•  수 있ë�„ë¡� 짶Äì›�한다. ì�´ëŠ” 우리가 경기력 분ì„�, 선수 육성 ë°� 팀 문화ì—� 접근하는 ë°©ì‹�ì�„ 근본ì �으로 변화시킬 것â€�ì�´ë�¼ê³  ë°�혔다.

ì‹ ê·œ AI 애플리케ì�´ì…˜ì�€ Â鶹ԭ´´ 비즈니스 í…Œí�¬ë†€ë¡œì§€ 플랫í�¼(Â鶹ԭ´´ Business Technology Platform, Â鶹ԭ´´ BTP) ìƒ�ì—�ì„œ 구ë�™ë�œë‹¤. Â鶹ԭ´´ HANA í�´ë�¼ìš°ë“œ(Â鶹ԭ´´ HANA Cloud)는 아키í…�처ì�˜ 핵심 기반으로서 모든 구조화ë�œ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 저장하고 ë�°ì�´í„°ë² ì�´ìŠ¤ ë‚´ ê°�ì • ë¶Ñ«»®ì�„ 짶Äì›�한다. Â鶹ԭ´´ëŠ” í™”ìž� ì‹�별 ì •ë³´, í…�스트 볶Ä환, ê°�ì • 분ì„� ê²°ê³¼ ë°� 메타ë�°ì�´í„°ë¥¼ 단ì�¼ 통합 관리 시스템 ë‚´ì—�ì„œ 관리함으로ì�¨ ë�°ì�´í„° ì�´ë�™ì�„ 최소화하고, 지연 시간ì�„ 줄ì�´ëŠ” ë�™ì‹œì—� 추ì � 가능성ì�„ 확보한다. ë˜�í•œ AI 모ë�¸ì�€ Â鶹ԭ´´ AI 코어(Â鶹ԭ´´ AI Core)를 통해 안전하게 관리ë�˜ë©°, ì�´ë¥¼ 통해 높ì�€ 처리 성능ì�´ 요구ë�˜ëŠ” 준실시간 환경ì—�ì„œë�„ Â鶹ԭ´´ì�˜ 비즈니스 AI 역량ì�´ 얼마나 안정ì �으로 ìš´ì˜�ë�  수 있ì�Œì�„ ì¦�명한다.

벤ìž�민 블ë�¼ìš°(Dr. Benjamin Blau) Â鶹ԭ´´ 최고프로세스 ë°� ì •ë³´ì±…ìž„ìž�(CPIO)는 “현재까지 AI 기반 ì�Œì„± ì�¸í…”리전스 애플리케ì�´ì…˜ì�€ 팀 리퀴드ì�˜ 수천 ê°œ 오디오 트랙ì�„ 처리했으며, 단 몇 분 만ì—� 검색 가능하고 ê°�ì • ì �수가 ë°˜ì˜�ë�œ ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¥¼ 제공해왔다â€�ë©°, “ì�´ê²ƒì�´ 바로 비즈니스 AIê°€ 가치를 창출하는 ë°©ì‹�으로, 파편화ë�˜ê³  ì••ë°•ì�´ 높ì�€ 커뮤니케ì�´ì…˜ì�„ 팀ì�´ 게임, 대회, 시즌ì—� 걸ì³� 조회하고, ì‹œê°�화하며, 분ì„�í•  수 있는 구조화ë�œ í�¼í�¬ë¨¼ìŠ¤ ë�°ì�´í„°ì…‹ìœ¼ë¡œ 전환하는 것ì�´ë‹¤. ì�´ëŠ” AIê°€ ë�°ì�´í„°, 맥ë�½, 실행ì�„ ì—°ê²°í•´ 사람들ì�´ 현장ì�˜ ì†�ë�„ì—� 맞춰 ë�” 나ì�€ ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�„ 내릴 수 있ë�„ë¡� 하는 ì�˜ 핵심 ì›�리와 같다â€�ê³  ë°�혔다.

ì�´ì²˜ëŸ¼ Â鶹ԭ´´ì™€ 팀 리퀴드는 AI와 ì• ë„�리틱스를 프로 e스í�¬ì¸  분야ì—� 접목함으로ì�¨, 가장 빠르고 ê³ ë�„ì�˜ ì••ë°•ì�´ 존재하는 환경 가운ë�° ë¹Ñ« •Ë³• ì�Œì„± ë�°ì�´í„°ê°€ 어떻게 실행 가능한 ì�¸í…”리전스로 전환ë�  수 있는지를 ìž…ì¦�í•´ 보였다. 양사ì�˜ ì�´ë²ˆ 협업ì�€ Â鶹ԭ´´ê°€ 비즈니스 AI를 기존 엔터프ë�¼ì�´ì¦ˆ 활용 사례를 넘어, ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ì�˜ ì†�ë�„와 정확성ì�´ 핵심ì �ì�¸ 실시간 í�¼í�¬ë¨¼ìŠ¤ ì˜�ì—­ì—�ì„œë�„ 비즈니스 AI를 ì �ìš©í•  수 있는 역량ì�„ 갖추고 있ì�Œì�„ 보여준다.

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Â鶹ԭ´´ì—� 대해

Â鶹ԭ´´(NYSE:Â鶹ԭ´´)는 기업용 애플리케ì�´ì…˜ê³¼Â Â ë¶„야ì�˜ ì„ ë�„기업으로 비즈니스와 기술ì�„ 연결하고 있다. 지난 50ÔÆ„ ë�™ì•ˆ 기업들ì�€ 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, ì�¸ì‚¬, 공급ë§�, ê³ ê°� 경험 등 핵심 비즈니스 ì˜�ì—­ì�„ 통합함으로ì�¨ Â鶹ԭ´´ì—� 대한 신뢰를 지ì†�í•´ 오고 있다. 보다 ìž�세한 정보는 ì—�ì„œ 확ì�¸í•  수 있다.

팀 리퀴드� 대해

팀 리퀴드는 ì „ 세계를 무대로 다양한 종목ì—�ì„œ 팀과 선수들ì�„ ìš´ì˜�하며 ê²½ìŸ�하는 세계 최고 수준ì�˜ 프로 e스í�¬ì¸  구단ì�´ë‹¤. 경기장 안팎ì—�ì„œ 팀 리퀴드는 ë�°ì�´í„° 사ì�´ì–¸ìŠ¤ì—� 대한 ì„ ë�„ì �ì�¸ ì ‘ê·¼ ë°©ì‹�으로 차별화ë�œ 위ìƒ�ì�„ 구축하고 있다. 훈련 ë°� 스카우팅 ì�¸í”„ë�¼ì—� 심층 ë¶Ñ«»®ì�„ 통합함으로ì�¨, 팀 리퀴드는 고성능 e스í�¬ì¸ ì�˜ 새로운 기준ì�„ 지ì†�ì �으로 만들어가고 있다.

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