ë�…ì�¼ ë°œë�„르프ì—� 모ì�¸ ìž�ë�™ì°¨Â·í•­ê³µ 업계 조달 담당ìž�들ì�´ í�©ì–´ì§„ 시스템과 소수 베테랑ì—� ì�˜ì¡´í•˜ëŠ” 현실ì�„ 솔ì§�하게 털어놨어요. AI 기대는 컸지만, 기본 ë�°ì�´í„°ì™¶Ä 프로세스가 갖춰져야 진짜 힘ì�„ 발휘한다는 게 공통ë�œ ê²°ë¡ ì�´ì—ˆì£ .

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, ë¶€ì„œì™¶Ä ì‹œìŠ¤í…œ 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�붶Äí„° 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 í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä 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�˜ 실체왶Ä, 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´´)ì™¶Ä ì˜¥ìŠ¤í�¬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§�Çêœë‹¤. “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—� 만족Çêœë‹¤. 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 „íŠ¸ì™¶Ä í”„ë¡œì„¸ìŠ¤, 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, 많ì�´ 쓰는 게 정답ì�¼ê¹Œ. 구글 í�´ë�¼ìš°ë“œ 는 AI를 비íŒ�ì � 사고ì�˜ 파트너로 삼고, 가드레ì�¼ê³¼ 지표로 비결정성ì�„ 관리하며, ì�¸ê°„다운 íŒ�단ì�„ 코드화하ë�˜ ê²°êµ­ í•´ê²°ì±…ì�´ ì•„ë‹Œ ë¬¸ì œì™¶Ä ì‚¬ëž‘ì—� 빠지ë�¼ê³  ì¡°ì–¸Çêœë‹¤.

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 ì›¨ìŠ¤íŠ¸ì™¶Ä ë‚˜ëˆˆ 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§�Çêœë‹¤. 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  권Çêœë‹¤. 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 환경ì—�ì„œ AI를 ë�„ìž…í•  때는 ì�´ì•¼ê¸°ê°€ 조금 ë�” 복잡해진다. AI 특유ì�˜ ì°½ì�˜ì„±ê³¼ 비결정성(non-determinism)ì�€ 강력한 무기ì�´ì§€ë§Œ, ë�™ì‹œì—� 관리해야 í•  대ìƒ�ì�´ë‹¤. 웨스트는 ì�´ 지ì �ì—�ì„œ 품질 관리가 필수ì �ì�´ë�¼ê³  ê°•ì¡°Çêœë‹¤. 시스템ì�˜ 안전성과 품질ì�„ 보장할 가드레ì�¼ê³¼ í�‰ê°€ 지표를 ì§�ì ‘ 설계할 수 있는 능력ì�´ì•¼ë§�ë¡œ 현대 엔지니어ë§� ì¡°ì§�ì�˜ 성패를 가른다는 것ì�´ë‹¤.

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.

ê²°êµ­ 남는 ê±´ ë¬¸ì œì™¶Ä ì‚¬ëž‘ì—� 빠지는 태ë�„

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 ë¬¸ì œì™¶Ä ì‚¬ëž‘ì—� 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. AIì™¶Ä í˜‘ì—…í•´ 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 조율Çêœë‹¤. 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 Çêœë‹¤. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ 위해 ì�„ 새롭게 선보였다. AI를 위한 ì�¼ì¢…ì�˜ 내비게ì�´ì…˜ 시스템처럼, ì–´ë–¤ 질문ì�´ 들어왶Äë�„ 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 설명Çêœë‹¤. 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 재무붶Äí„° 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�€ ìš°ì„ ìˆœìœ„ì™¶Ä 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)왶Äì�˜ 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 제공Çêœë‹¤. 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)ì™¶Ä ê°™ì�€ ê²½ìŸ�형 e스í�¬ì¸  경기ì—�서는 팀 커뮤니케ì�´ì…˜ì�´ ë�Šìž„ì—†ì�´ ì�´ë£¨ì–´ì§€ë©° ê°�ì •ì � ê°•ë�„ ë˜�í•œ 매우 높다. ì�´ëŸ¬í•œ ë�°ì�´í„°ëŠ” 경기력ì—� ê²°ì •ì �ì�¸ ì˜�í–¥ì�„ 미침ì—�ë�„ 불구하고, ê·¸ë�™ì•ˆ 대규모로 분ì„�하는 것ì�´ 사실ìƒ� 불가능했다. 프로팀들ì�€ 매ì�¼ 훈련 세션과 대회를 통해 수 시간 분량ì�˜ 멀티트랙 ì�Œì„± 커뮤니케ì�´ì…˜ ë�°ì�´í„°ë¥¼ ìƒ�성하지만, 해당 정보는 오디오 형태로만 사ì�¼ë¡œí™”ë�˜ì–´ 존재해 체계ì �ì�¸ 분ì„�ì�´ 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 í•´ê²°Çêœë‹¤. 경기나 훈련 녹화본ì�´ 확보ë�˜ëŠ” 즉시, 애플리케ì�´ì…˜ì�€ ìž�ë�™ìœ¼ë¡œ 멀티채ë„� 오디오를 수집하고 선수별 ì�Œì„± 스트림ì�„ 분리Çêœë‹¤. 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�성Çêœë‹¤.

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)ì™¶Ä ì�˜ì‚¬ ê²°ì •ì�„ 내릴 수 있ë�„ë¡� 짶Äì›�Çêœë‹¤. 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›�Çêœë‹¤. 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›�Çêœë‹¤. 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�„ 확보Çêœë‹¤. 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¦�명Çêœë‹¤.

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›�ë¦¬ì™¶Ä ê°™ë‹¤â€�ê³  ë°�혔다.

ì�´ì²˜ëŸ¼ Â鶹ԭ´´ì™¶Ä 팀 리퀴드는 AIì™¶Ä 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�„ì™¶Ä ì •í™•ì„±ì�´ 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 ë¹„ì¦ˆë‹ˆìŠ¤ì™¶Ä ê¸°ìˆ ì�„ 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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ë�” 똑똑한 모ë�¸ì�´ 아니ë�¼, 기업ì�„ ë�” 깊ì�´ 아는 AIê°€ 진짜 승부를 가릅니다. Â鶹ԭ´´ê°€ 그리는 ‘‘ì�˜ 시대ì—�는, AIê°€ í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä ê¶Œí•œ, ë�°ì�´í„°ê¹Œì§€ ì�´í•´í•˜ê³  사람과 함께 신뢰할 수 있는 답ì�„ 만들어냅니다.

글쓴�: �리스천 ���(Christian Klein), 번역: �로드(Claude)

모ë�¸ ê²½ìŸ�ì�„ 넘어서 — 진짜 격차는 ‘컨í…�스트’다

지금 많ì�€ 기업ì�´ AI를 실험하고 있습니다. ì�¸ìƒ�ì �ì�¸ ë�°ëª¨ì™¶Ä 성공ì �ì�¸ 파ì�¼ëŸ¿ë�„ 있지만, AIê°€ 회사 전체를 바꿨다고 ë§�í•  수 있는 ê³³ì�€ 드뭅니다. ê·¸ ì°¨ì�´ë¥¼ 만드는 ê±´ 모ë�¸ 성능ì�´ 아니ë�¼ ‘컨í…�스트’ — AIê°€ 기업ì�´ 실제로 어떻게 ë�Œì•„가는지 ì�´í•´í•˜ëŠ” 능력입니다.

요즘 AI 논�는 어떤 모�� 가장 뛰어난지� �려 있지만, 진짜 문제는 다른 곳� 있습니다. 기업� 여러 팀과 정책, 승�, 권한� 얽힌 워�플로우로 움�입니다. 모�� 답� 만들고 ��전트는 작업� �내지만, 누가 권한� 있는지, 어떤 규칙� �용�는지� 대한 �해 없�는 AI가 약�� 지킬 수 없습니다.

�율형 기업(Autonomous Enterprise), 새로운 시대� 청사진

깊ì�€ 비즈니스 컨í…�스트를 갖춘 소프트웨어ì�˜ 가치가 ì �ì � 높아지고 있습니다. AI ì—�ì�´ì „트가 엔드투엔드 프로세스를 ì�´í•´í•˜ë©´, 개별 ìž‘ì—…ì�„ ìž�ë�™í™”하는 ë�° 머물지 ì•Šê³  프로세스 전체를 ìš´ì˜�í•  수 있습니다. ì�´ê²ƒì�´ 바로 ‘ìž�율형 기업’ — 실행 시스템ì—�ì„œ 추론하고 결정하고 í–‰ë�™í•˜ëŠ” 시스템으로ì�˜ 전환입니다. ì§�ì›�들ì�€ 반복ì �ì�¸ 조율 업무ì—�ì„œ 벗어나 ë�” 높ì�€ 가치ì�˜ íŒ�단과 ì „ëžµì—� 집중할 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´ì�˜ 50ÔÆ„ ìž�ì‚°ê³¼ Joule — 컨í…�스트가 신뢰할 수 있는 답ì�´ ë�˜ëŠ” 과정

Â鶹ԭ´´ëŠ” 50ÔÆ„ 넘게 기업ì�˜ 핵심 프로세스를 짶Äì›�해왔습니다. Â鶹ԭ´´ 시스템ì�€ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 저장하는 것ì�„ 넘어 기업ì�´ 실제로 ìš´ì˜�ë�˜ëŠ” ë°©ì‹� — 프로세스, 규칙, ê²°ì • — ì�„ ë‹´ê³  있습니다. ERP는 기업ì�˜ 기억ì�´ìž� ë‘�뇌입니다. 새로운 ì�€ ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스·거버넌스를 AI를 위한 통합 컨í…�스트로 묶습니다. Jouleì�´ ê·¸ 위ì—�ì„œ 사람과 AI를 잇는 ì�¸í„°ëž™ì…˜ ë ˆì�´ì–´ ì—­í• ì�„ 합니다. Joule Assistant는 사용ìž�ì™¶Ä í˜‘ì—…í•˜ê³ , 는 워í�¬í”Œë¡œìš°ë¥¼ ë��까지 실행합니다.

예를 들어 “최신 파ì�´í”„ë�¼ì�¸ê³¼ 공급ë§� ë�°ì�´í„°ë¡œ ì—°ê°„ 재무 ì „ë§�ì�´ 어떻게 바뀔지 보여줘”ë�¼ëŠ” 질문ì�„ 받으면, 시스템ì�€ 먼저 올바른 프로세스를 찾고, ì¡°ì§�별 설정ì�„ ì�´í•´í•œ ë’¤, 수백만 ë�°ì�´í„° í•„ë“œ 중 정확한 ë�°ì�´í„°ë¥¼ ì„ íƒ�합니다. 마지막으로 ì‹ ì›�ê³¼ 권한, ì ‘ê·¼ 통제를 ê²€ì¦�í•´ ê²°ê³¼ì�˜ 신뢰성ì�„ 보장합니다.

기술보다 먼저, 변화관리가 답�다

ì�´ëŸ° 수준ì—� ë�„달하려면 ì±—ë´‡ì�„ 추가하거나 기존 시스템ì—� AI를 얹는 것만으론 부족합니다. 많ì�€ 기업ì�€ 여전히 파편화ë�œ 시스템과 분산ë�œ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 안고 있어, AI를 그냥 ë�§ë¶™ì�´ë©´ 비효율과 위험ì�´ 오히려 커집니다. í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä ë�°ì�´í„°, ì�¸í”„ë�¼ê°€ 함께 ìž‘ë�™í•˜ëŠ” ë°©ì‹�, ì�¸ê°„ê³¼ AIì�˜ ì—­í•  분담ì�„ 다시 설계해야 합니다. ì§�ì›� 재êµ�육, 프로세스 재설계, 시스템 현대화가 함께 가야 하며, ì�´ë¥¼ 위해 Â鶹ԭ´´ëŠ” 새로운 AI 기반 RISE·GROW 오í�¼ë§�ê³¼ 서비스 모ë�¸ 재정비를 추진하고 있습니다.

새 시대ì�˜ 시작, 그리고 Â鶹ԭ´´ì�˜ ìž�리

새로운 시대는 지능ì�´ ìš´ì˜�ê³¼ 분리ë�˜ì§€ ì•Šê³  ê·¸ 안ì—� 내재ë�˜ëŠ” 시대입니다. 앞서가는 기업ì�€ 가장 ë›°ì–´ë‚œ 모ë�¸ì�„ 가진 기업ì�´ 아니ë�¼, 컨í…�ìŠ¤íŠ¸ì™¶Ä ê±°ë²„ë„ŒìŠ¤, 신뢰를 갖춰 AI를 실제 비즈니스 ìš´ì˜�ì—� ì—°ê²°í•œ 기업입니다. ìž�율형 기업ì�˜ 시대가 시작ë�˜ê³  있고, Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ 실현할 가장 좋ì�€ 위치ì—� 있습니다.

• ì›�문: , , LinkedIn

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ì±—G±Ê°Õ는 ‘í�‰ë²”í•œ’ 수준ì�˜ ìž‘ì—…ì�„ ì�¸ê°„보다 ì••ë�„ì �으로 빠르게 처리하며, 중간 수준ì�˜ ì�¼ìž�ë¦¬ì™¶Ä ì„±ìž¥ 기회를 ë�™ì‹œì—� í�¡ìˆ˜í•˜ê³  있다. ì�´ í��름ì—�ì„œ 살아남으려면 AI를 대체ìž�ê°€ ì•„ë‹Œ ë�„구로 다루며, 스스로 AI 수준ì�„ 뛰어넘는 실력ì�„ 키우는 것ì�´ 핵심ì�´ë‹¤.

글쓴�: 프�카 메로트�(Prakhar Mehrotra), 요약 번역: �로드(Claude)

• ì�´ 글ì�€ ì±—G±Ê°Õê°€ 세ìƒ�ì—� 공개ë�œ 지 얼마 ë�˜ì§€ ì•Šì�€ 2023ÔÆ„ 3ì›” 21ì�¼ì—� 글쓴ì�´ê°€ 올린 글ì�„ í�´ë¡œë“œì™¶Ä 함께 요약 정리한 결과물입니다.

제트 엔진� 단 유니콘� 등장

ì±—G±Ê°Õê°€ 세ìƒ�ì—� 나온 지 ê³ ìž‘ 4개월ì�´ 지났ì�„ ë¿�ì�¸ë�°, AI는 ì�´ë¯¸ 우리ì�˜ ì�¼í•˜ëŠ” ë°©ì‹�ì�„ 바꾸고 있다. ì €ìž�는 ì�´ 기술ì�„ “제트 엔진ì�„ 단 유니콘”ì—� 비유Çêœë‹¤. ì�¸ì‡„술ì�´ë‚˜ ì�¸í„°ë„·ì²˜ëŸ¼ 역사를 바꾼 발명들ì�´ 마차나 ìž�ë�™ì°¨ ì†�ë�„ë¡œ 세ìƒ�ì—� 들어왔다면, 는 그야ë§�ë¡œ 눈 깜ì§�í•  사ì�´ì—� ì�Ÿì•„ì ¸ 들어오고 있다는 것ì�´ë‹¤.

�범함� ���란 무엇�가

글쓰기를 예로 들어보ìž�. ì±—G±Ê°Õê°€ 만들어내는 글ì�€ 천재ì �ì�´ì§€ëŠ” 않다. 회사 뉴스레터나 레시피 블로그 ì •ë�„ì�˜ ‘ì �당히 쓸 만한’ 수준ì�´ë‹¤. 하지만 ì••ë�„ì �으로 빠르다. 사람ì�´ ë‘� 시간 걸릴 ìž‘ì—…ì�„ 2분 만ì—� 해낸다. 기업 입장ì—�서는 품질ì�„ 조금 í�¬ê¸°í•˜ë�”ë�¼ë�„ ì�´ ì†�ë�„를 íƒ�하는 것ì�´ 경제ì �으로 합리ì �ì�´ë‹¤.

ì�´ê²ƒì�´ 바로 ì €ìž�ê°€ ë§�하는 “í�‰ë²”함ì�˜ ìž�ì„�”ì�´ë‹¤. ì±—G±Ê°Õ는 ìž�ì‹ ì�˜ 수준 ì�´í•˜ì�˜ ì�¼ê°�ì�€ 물론, 그보다 조금 위ì�˜ ì�¼ê¹Œì§€ë�„ ì†�ë�„ì�˜ 힘으로 빨아들ì�¸ë‹¤. ê²°êµ­ ì�¸ê°„ì—�게 남는 ì�¼ìž�리는 AIê°€ ì•„ì§� ê°�히 í�‰ë‚´ 내지 못하는, 아주 높ì�€ 수준ì�˜ 소수 ì˜�ì—­ë¿�ì�´ë‹¤.

사ë�¼ì§€ëŠ” ‘훈련ì�˜ 기회’

ë�” 심ê°�í•œ 문제는 미래 ì�¸ìž¬ 공급ì—� 있다. 과거ì—�는 초보 작가나 개발ìž�ê°€ ë‚®ì�€ 수준ì�˜ ì�¼ì�„ 맡아 ë�ˆì�„ 벌면서 ë�™ì‹œì—� 실력ì�„ 키울 수 있었다. 실력ì�„ 쌓는 ë�™ì•ˆ ìƒ�계를 유지할 수 있는 ‘훈련 시장’ì�´ 존재했ë�˜ 것ì�´ë‹¤.

하지만 �성형 AI가 � 중간 구간� �� 대부분 가져가면, 초보�가 �� 받으며 성장할 수 있는 기회 �체가 사�진다. �계를 위해 전혀 다른 �� 해야 하니, 장기�으로 진짜 고수� 수� 줄어들 수 있다.

역사는 반복�지만, �번엔 다르다

15세기 문틀� 깎� 장�과 오늘날� CNC 기계를 비�하면, 개별 장�� �기술� 퇴보했지만 전체 �산성� 비�할 수 없� 높아졌다. 기술� �간� �� 대체하는 �� 역사 내내 반복�다.

다만 ì�´ë²ˆì—�는 다르다. ì�´ì „ì�˜ 기계들ì�´ 육체 ë…¸ë�™ì�„ 대체했다면, ìƒ�성형 AI는 긶Ä쓰기·코딩·창ìÀ½ì²˜ëŸ¼ ì�¸ê°„ 고유ì�˜ ì˜�역으로 여겨졌ë�˜ ì�¸ì§€ ë…¸ë�™ê³¼ ì°½ì�˜ ë…¸ë�™ê¹Œì§€ ìž ì‹�하고 있다.

그럼�� 우리가 할 수 있는 것

ì €ìž�는 ì�´ í��름ì—� 무조건 올ë�¼íƒ€ëŠ” 것ë�„, 무조건 거부하는 것ë�„ 답ì�´ 아니ë�¼ê³  ë§�Çêœë‹¤. 진짜 실력ì�„ 키우고 싶다면 초반ì—� AIì—� ê³¼ë�„하게 ì�˜ì¡´í•˜ì§€ 않는 것ì�´ 중요하다. 대신 AI를 ‘기준ì �’으로 삼는 방법ì�„ 제안Çêœë‹¤.

ê°™ì�€ 주제로 ì§�ì ‘ ì“´ 글과 ì±—G±Ê°Õê°€ ì“´ 글ì�„ 비êµ�하며 ‘ë‚´ê°€ AI보다 나ì�€ê°€’를 확ì�¸í•˜ëŠ” 것ì�´ë‹¤. ë˜�í•œ ìž‘ì—… 전체를 맡기기보다 ì•„ì�´ë””ì–´ 발산ì�´ë‚˜ 피드백 ê°™ì�€ 특정 단계ì—� AI를 통합해 ìž�ì‹ ì�˜ 능력ì�„ ì¦�강하는 ë°©í–¥ì�´ 바람ì§�하다고 ê°•ì¡°Çêœë‹¤.

í�‰ë²”함ì�˜ ìž�ì„�ì—� ë�Œë ¤ê°€ì§€ 않으려면, ì�´ ë�„구가 ë‚´ ì�¼ì�„ 어떻게 대체할지 먼저 냉정하게 분ì„�하고, 그다ì�Œì—� 어떻게 활용할지 ì �ê·¹ì �으로 실험해야 Çêœë‹¤. ìž�ì„�ì�€ 위험할 수ë�„ 있지만, 잘 다루면 누구보다 강력한 ë�„구가 ë�œë‹¤.

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AI 채용 ë�„구는 역사ì � 편향ì�„ ìž�ë�™í™”·확대 재ìƒ�산하며, ê³ ìš©ì£¼ì™¶Ä ë²¤ë�” 모ë‘� 법ì � ì±…ìž„ì—�ì„œ ìž�유롭지 않다. 편향 ê°�ì‚¬ì™¶Ä ì„¤ëª… 가능한 AI ë�„ìž…ì�„ 통해 투명성ì�„ 확보하고, 최종 채용 íŒ�단ì�€ 반드시 사람ì�´ 내리는 구조를 갖추는 것ì�´ 핵심 대ì�‘ 방안ì�´ë‹¤.

글쓴�: 버지니아 배케�티스(), 번역: �로드(Claude)

í•œ 구ì§�ìž�ê°€ 150ê°œì�˜ IT ì§�무ì—� 짶Äì›�했다. 그리고 150번 모ë‘� 탈ë�½í–ˆë‹¤. 아숀 하í�¼(Arshon Harper)는 시리어스 XM ë�¼ë””오(Sirius XM Radio)ì�˜ AI 채용 스í�¬ë¦¬ë‹� 시스템ì�´ ìš°íŽ¸ë²ˆí˜¸ì™¶Ä ì¶œì‹  í•™êµ� ê°™ì�€ ê°„ì ‘ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 근거로 ìž�ì‹ ì�˜ 짶Äì›�서를 ì�¸ì¢…ì—� ë”°ë�¼ 낮게 í�‰ê°€í–ˆë‹¤ê³  주장하며 . 단 í•œ 명ì�˜ ì�¸ì‚¬ 담당ìž�ë�„ ê·¸ì�˜ ì�´ë ¥ì„œë¥¼ 보지 않았ì�„ 가능성ì�´ 높다. 그리고 ì�´ëŸ° 사례는 ê²°ì½” 예외가 아니다.

왜 �런 문제가 �기는가

AI 채용 ë�„구가 급ì†�ë�„ë¡œ 확산ë�˜ë©´ì„œ, 알고리즘ì—� ì�˜í•œ 차별 소송ì�´ í�­ë°œì �으로 ì¦�가하고 있다. ì�´ 문제는 단순한 기술ì � 결함ì�´ 아니ë�¼, 사회 구조ì � 불í�‰ë“±ì�´ 디지털화ë�˜ëŠ” 현ìƒ�ì�´ë‹¤. 채용 AI는 과거 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 학습해 íŒ�단ì�„ 내린다. 문제는 ê·¸ 역사ì � ë�°ì�´í„° ìž�ì²´ê°€ 수십 ÔÆ„ê°„ì�˜ 차별ì�„ 고스란히 ë‹´ê³  있다는 ì �ì�´ë‹¤.

ì—�ì„œ 세 가지 최신 대형 언어 모ë�¸ì�„ 테스트한 ê²°ê³¼, AI 시스템ì�€ ë°±ì�¸ ì—°ìƒ� ì�´ë¦„ì�„ 85%ì�˜ 빈ë�„ë¡œ 선호한 반면, í�‘ì�¸ ì—°ìƒ� ì�´ë¦„ì�€ 단 9%ì—� 그쳤다. ë�”ìš± 충격ì �ì�¸ 것ì�€ êµ�차성 분ì„� 결과였다. í�‘ì�¸ 남성 ì—°ìƒ� ì�´ë¦„ì�€ 단 í•œ 번ë�„ ë°±ì�¸ 남성 ì—°ìƒ� ì�´ë¦„보다 선호ë�˜ì§€ 않았다. AIê°€ 편견ì�„ 제거하는 것ì�´ 아니ë�¼, 오히려 ìž�ë�™í™”하고 규모를 키우고 있는 ì…ˆì�´ë‹¤. 우편번호, 출신 í•™êµ� ê°™ì�€ ê°„ì ‘ ë�°ì�´í„°ê°€ ì�¸ì¢…ì�´ë‚˜ 계층ì�˜ 대리 변수로 ìž‘ë�™í•˜ê³ , 장애ì�¸ì�€ ë‚®ì�€ ‘낙관성 ì �수’를 ì�´ìœ ë¡œ 탈ë�½í•˜ê¸°ë�„ Çêœë‹¤.

누가 어떻게 책임져야 하는가

법ì � ì±…ìž„ì�˜ 구ë�„는 복잡하지만, ê²°ë¡ ì�€ 명확하다. “AIê°€ í•œ ì�¼ì�´ë�¼ëŠ” 변명ì�€ 통하지 않는다. AIê°€ ê·¸ ê²°ì •ì�„ 내렸다면, 고용주가 ì§�ì ‘ 내린 것과 ë�™ì�¼í•˜ë‹¤”는 것ì�´ 법조계ì�˜ ì�¼ê´€ë�œ 입장ì�´ë‹¤. , 등 ì—°ë°© 반차별법ì�€ ì�¸ê°„ì�´ 결정하든 알고리즘ì�´ 결정하든 ë�™ì�¼í•˜ê²Œ ì �ìš©ë�œë‹¤. ‘벤ë�”를 믿었다’는 ë§�ì�€ 법ì � ë°©ì–´ê°€ ë�˜ì§€ 않는다. 오히려 사전 실사를 하지 않았다는 ìž�백으로 간주ë�œë‹¤.

한편으로는 벤ë�” ì—­ì‹œ ì§�ì ‘ ì±…ìž„ì—�ì„œ ìž�유롭지 않다. ì�€ AI 벤ë�”ê°€ 민권법ìƒ� ‘ê³ ìš© 기관’ì—� 해당할 수 있는지를 다투고 있으며, ì�€ FTCì—� 기만ì � 마케팅 í˜�ì�˜ë¡œ 제소ë��다. 즉, ê³ ìš©ì£¼ì™¶Ä ë²¤ë�” 모ë‘� 법ì �·ë�„ë�•ì � ì±…ìž„ì—�ì„œ ë²—ì–´ë‚  수 없다.

블랙박스 ë¬¸ì œì™¶Ä ì„¤ëª… 가능한 AI

현재 많ì�€ AI 시스템ì�€ ë¡œ ìž‘ë�™Çêœë‹¤. 고용주들ì�€ AI ë�„구가 어떻게 ìž‘ë�™í•˜ëŠ”지 ì�´í•´í•´ì•¼ 하며, 투명성ì�´ 확보ë�˜ì–´ì•¼ Çêœë‹¤. ì�´ë¥¼ 위한 핵심 ê°œë…�ì�´ ‘설명 가능한 AI(XAI)’다.

XAI는 머신러ë‹� 알고리즘ì�˜ ê²°ê³¼ì™¶Ä ì¶œë ¥ì�„ ì�¸ê°„ì�´ ì�´í•´í•˜ê³  신뢰할 수 있ë�„ë¡� 하는 í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä ë°©ë²•ì�˜ 집합으로, 단순히 ì �수나 추천 결과만 내놓는 것ì�´ 아니ë�¼ ì–´ë–¤ 요소를 얼마나 ë°˜ì˜�했는지를 보여준다. 정기ì �ì�¸ 편향 ê°�사(bias audit)ì™¶Ä í•¨ê»˜, ê²°ê³¼ì—� ì˜�í–¥ì�„ 미친 변수를 투명하게 공개하는 것ì�´ 필수ì �ì�´ë‹¤.

가장 �간�� AI �용 방안

기술ì � 해법만으로는 충분하지 않다. 가장 근본ì �ì�¸ í•´ê²°ì±…ì�€ AI를 ‘최종 ê²°ì •ìž�’ê°€ ì•„ë‹Œ ‘ë³´ì¡° ë�„구’ë¡œ ìž�리매김하는 것ì�´ë‹¤. AI는 대량ì�˜ 서류를 1ì°¨ 정리하는 ë�° 활용하ë�˜, 최종 합격 여부는 반드시 사람ì�´ íŒ�단해야 Çêœë‹¤. 알고리즘ì�´ 탈ë�½ì‹œí‚¨ 짶Äì›�ìž�ì—� 대해서ë�„ ì�¸ê°„ 검토ìž�ê°€ ì�¼ì • 비율 ì�´ìƒ�ì�„ 다시 살펴보는 안전ë§�ì�„ ë‘�어야 Çêœë‹¤. ë˜�í•œ 장애ì�¸ 짶Äì›�ìž�ì—� 대한 합리ì � 편ì�˜ 제공, 다양한 ë°°ê²½ì�˜ 짶Äì›�ìž�를 í�¬ìš©í•˜ëŠ” í�‰ê°€ 기준 설계가 병행ë�˜ì–´ì•¼ Çêœë‹¤.

AI는 채용ì�˜ 효율ì�„ 높ì�´ëŠ” 강력한 ë�„구다. 그러나 효율ì�´ 공정성ì�„ í�¬ìƒ�하는 순간, 그것ì�€ 기술ì�˜ 진보가 아니ë�¼ 차별ì�˜ ìž�ë�™í™”ì�¼ ë¿�ì�´ë‹¤. 투명성, 정기 ê°�사,Ìý ì�¸ê°„ì�˜ 최종 íŒ�단. ì�´ 세 가지가 갖춰질 ë•Œ 비로소 AI는 채용 현장ì—�ì„œ 신뢰받ì�„ 수 있다.

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• AI 기반 구매·재무 ˳�ì‹  ì „ëžµ 공유… 6ì›” 9ì�¼Â·10ì�¼ ¹®‘ì�¼ê°„ 진행
• 구매·조달붶Äí„° °ä¹ó°¿Â·ìž¬ë¬´ê¸°íš�까지, 업무 ì˜�역별 맞춤˳• AI ˳�ì‹  ì „ëžµ 집중 ì¡°ë§�

2026ÔÆ„ 5ì›” 27ì�¼, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´ì½”리아(대표 ì‹ ì�€ì˜�)ê°€ 오는 6ì›” 9ì�¼ê³¼ 10ì�¼ ¹®‘ì�¼ê°„ 기업ì�˜ 구매 ë°� 재무 담당 ìž„ì›�, 실무책임ìž�를 대ìƒ�으로 í•œ ‘Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´(Â鶹ԭ´´ Connect Day)’ 시리즈를 개최Çêœë‹¤. ì�´ë²ˆ 행사는 AI 기반 비즈니스 ˳�ì‹ ì�„ 통한 기업 수ì�µì„± í–¥ìƒ�ì�„ 주제로, 구매 ë°� 재무 분야ì�˜ 최신 íŠ¸ë Œë“œì™¶Ä ì‹¤ì§ˆì �ì�¸ ì „ëžµì�„ 공유하는 ìž�리로 마련ë��다. Â鶹ԭ´´ëŠ” 구매 담당ìž� 대ìƒ� ‘구매 ˳�ì‹ ì�„ 위한 Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´(Â鶹ԭ´´ Connect Day for Procurement)‘ì™¶Ä ìž¬ë¬´ 담당ìž� 대ìƒ� ‘재무 ˳�ì‹ ì�„ 위한 Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´(Â鶹ԭ´´ Connect Day for Finance)‘를 ê°�ê°� 별ë�„ë¡œ ìš´ì˜�í•´, 참가ìž�ì�˜ 업무 ì˜�ì—­ì—� 맞춘 심층 ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¥¼ 제공Çêœë‹¤.

Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´ëŠ” Â鶹ԭ´´ê°€ 업종별·기능별 주요 ì�˜ì‚¬ê²°ì •ìž�를 대ìƒ�으로 최신 기술 íŠ¸ë Œë“œì™¶Ä ì‹¤ì „ ˳�ì‹  ì „ëžµì�„ 공유하는 ê³ ê°� 초청 세미나다. ì�´ë²ˆ 시리즈는 오늘날 기업ì�˜ 구매 ë°� 재무 ì¡°ì§�ì�´ ì§�ë©´í•œ ì›�ê°€ ìƒ�승, 글로벌 공급ë§� 불확실성, 규제 환경 변화 등 복합ì �ì�¸ ë�„ì „ 과제ì—� 주목Çêœë‹¤. 반복 업무 ìž�ë�™í™”붶Äí„° ì „ëžµì � ì�˜ì‚¬ê²°ì • ê³ ë�„화까지 AIê°€ êµ¬ë§¤ì™¶Ä ìž¬ë¬´ì�˜ ì—­í• ì�„ 근본ì �으로 재정ì�˜í•˜ëŠ” 가운ë�°, Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´ 시리즈는 제한ë�œ ì�¸ë ¥ê³¼ 예산으로 성과를 극대화할 수 있는 AI 기반 ìš´ì˜� 모ë�¸ì�„ ì§�ì ‘ 확ì�¸í•˜ê³ , ë�™ì¢… 업계 전문가들과 심ë�„ 있는 ë…¼ì�˜ë¥¼ 나눌 수 있는 기회를 제공Çêœë‹¤.

행사 첫날ì�¸ 6ì›” 9ì�¼(í™”) 오후 1ì‹œ 30분붶Äí„° 노보텔 ì•°ë°°ì„œë�” 강남ì—�ì„œ 구매·조달 담당 ìž„ì›� ë°� 실무 ì±…ìž„ìž�를 대ìƒ�으로 ‘구매 ˳�ì‹ ì�„ 위한 Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´‘ê°€ 진행ë�œë‹¤. 비용 ì ˆê°�ê³¼ 공급ë§� 회복탄력성ì�„ ë�™ì‹œì—� 달성해야 하는 전환ì �ì—�ì„œ AI 기반 ìš´ì˜� 모ë�¸ë¡œ 구매ì�˜ ì—­í• ì�„ 재정ì�˜í•˜ëŠ” ë�° ì´ˆì �ì�„ 맞춘다. 시장조사기관 í�¬ë ˆìŠ¤í„°(Forrester)ì�˜ ì�´ê±´í˜¸ ìž�문위ì›�ì�´ AIì™¶Ä ì�¼ìž�리ì�˜ 변화를 ì¡°ë§�하고, 수샨트 ì œì�¸(Sushant Jain) Â鶹ԭ´´ 아태지역 재무 ë°� 지출 관리 ì´�ê´„ì�´ ê³¼ 차세대 Â鶹ԭ´´ 아리바(Next-Gen Â鶹ԭ´´ Ariba)ê°€ ì�´ë�„는 미래 구매 ì „ëžµì�„ 소개Çêœë‹¤. 실제 Â鶹ԭ´´ 솔루션ì�„ ë�„ìž…í•œ 기업ì�˜ ˳�ì‹  ì‚¬ë¡€ì™¶Ä ì„±ê³¼ë�„ 함께 공유ë�  예정ì�´ë‹¤.

ê·¸ 다ì�Œ ë‚ ì�¸ 6ì›” 10ì�¼ 수요ì�¼ì—�는 오후 1시붶Äí„° ì—˜í¼ó워ì—�ì„œ CFO, 재무기íš�, 회계, ê²½ì˜�관리 담당ìž�를 대ìƒ�으로 ‘Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´ í�¬ 파ì�´ë‚¸ìŠ¤‘ê°€ 열린다. 수샨트 ì œì�¸ ì´�ê´„ê³¼ ì•„ë°‹ 베르마 (Amit Verma) Â鶹ԭ´´ 아태지역 CFO 오피스 솔루션 ìž�문 ì´�ê´„ì�´ ì�˜ 미래를 제시하고, 안ìƒ�ì›� Â鶹ԭ´´ì½”리아 최고재무책임ìž�(CFO)ê°€ Â鶹ԭ´´ì�˜ 디지털 ˳�ì‹  여정과 경험ì�„ ì§�ì ‘ 공유Çêœë‹¤. AI 기반 재무 ˳�ì‹ , IFRS18 주요 ì�´ìŠˆ, ìž�금 ë°� 현금 유ë�™ì„± 관리, 그룹 리í�¬íŒ…, ESG 규제 대ì�‘ 등 재무 담당ìž�들ì�´ 가장 주목하는 현안ì�„ ë§�ë�¼í•œ 세션ì�´ 마련ë�˜ë©°, ê³ ê°�사 CFOì�˜ 실제 재무 ˳�ì‹  사례 발표ë�„ ì�´ì–´ì§„다.

안ìƒ�ì›� Â鶹ԭ´´ì½”리아 최고재무책임ìž�(CFO)는 “AI는 ë�” ì�´ìƒ� 미래ì�˜ 기술ì�´ 아니ë�¼ 지금 ì�´ 순간 êµ¬ë§¤ì™¶Ä ìž¬ë¬´ 현장ì—�ì„œ 실질ì �ì�¸ 성과를 만들어내는 핵심 ë�„구”ë�¼ë©°, “ë�°ì�´í„° 기반 ê²½ì˜�ê³¼ 효율ì �ì�¸ ìš´ì˜� 체계 구축ì�„ 고민하는 담당ìž�들ì�´ ì�´ë²ˆ Â鶹ԭ´´ 커넥트 ë�°ì�´ë¥¼ 통해 AI 기반 ˳�ì‹ ì�˜ 실제 가능성ì�„ 확ì�¸í•˜ê³ , ê°�ìž�ì�˜ 비즈니스ì—� 맞는 ì „ëžµì�„ 수립하는 계기가 ë�˜ê¸°ë¥¼ 바란다”ê³  ë°�혔다.

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