Joule Work Archives - Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터 Â鶹ԭ´´ 코리아에 대한 뉴스 Fri, 30 Oct 2026 08:31:18 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 Â鶹ԭ´´, AI 개발자의 Çêµ심 솔루션 구축 및 의도 기반 자율 실행 전환 짶Ä원 /korea/2026/10/sap-ai-%ea%b0%9c%eb%b0%9c%ec%9e%90%ec%9d%98-%ed%95%b5%ec%8b%ac-%ec%86%94%eb%a3%a8%ec%85%98-%ea%b5%ac%ec%b6%95-%eb%b0%8f-%ec%9d%98%eb%8f%84-%ea%b8%b0%eb%b0%98-%ec%9e%90%ec%9c%a8-%ec%8b%a4%ed%96%89/ Wed, 28 Oct 2026 01:15:53 +0000 /korea/?p=9112 Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 쥴 스튜디오, ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼 등 개발자를 위한 AI ˳�신 및 파트너십 발표국제우주정거장(ISS)의 Â鶹ԭ´´ 테이블 ˳•식 AI 홵Ӛ© 및 파트너십 확대를 통해...

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Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 쥴 스튜디오, ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼 등 개발자를 위한 AI ˳�신 및 파트너십 발표국제우주정거장(ISS)의 Â鶹ԭ´´ 테이블 ˳•식 AI 홵Ӛ© 및 파트너십 확대를 통해 Â鶹ԭ´´ AI가 실현할 수 있는 가능성 입증

2026ÔƄ 10월 28일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´는 개발자를 위한 연례행사인 Â鶹ԭ´´ 테크에드(TechEd) 2026에서 개발자 포트폴리오를 확장하는 다양한 AI ˳�신을 발표했다. 이번 발표에는 최신 Â鶹ԭ´´의 테이블 ˳•식(tabular) 파운데이션 모델을 포함한 쥴 스튜디오(Joule Studio) 및 쥴 워크(Joule Work) 솔루션 및 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼(Â鶹ԭ´´ Business AI Platform)의 향상된 기능이 포함됐다. 이를 기반으로 기업은 AI 에이전트를 구축하고 확장할 수 있는 새로운 툴과 에이전트가 추론에 홵Ӛ©할 더욱 풍부한 데이터와 ë¹ѫ¦ˆ니스 컨텍스트, 그리고 전사적으로 에이전트를 책임감 있게 운영하기 위한 강화된 거버넌스 제어 기능을 홵Ӛ©할 수 있다.

2026ÔƄ Â鶹ԭ´´ TechEd: 자율˳• 기업 현실이 되다

Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼은 조직이 Â鶹ԭ´´ 및 서드파티 환경 전반에서 AI를 구축하고 맥락을 더하며 거버넌스를 적용할 수 있는 단일 공간을 제공한다. ë¹ѫ¦ˆ니스 사용자와 개발자는 쥴 스튜디오를 통해 노코드(no-code) 및 프로코드(pro-code) 툴을 사용하여 70개 이상의 AI 모델 중 원하는 것을 선택해 에이전트를 구축하고 확장할 수 있다. 또한 쥴 스튜디오 얼리 어답터 프로그램에 참여하는 고객은 쥴 스튜디오에서 n8n 워크플로우를 설계하고 실행할 수 있으며, 향후 더 많은 사용자에게 해당 기능이 제공될 예정이다. 또한 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드(Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud)와 Â鶹ԭ´´ 지식그래프(Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph) 솔루션은 에이전트가 신뢰Çê  수 있는 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터와 맥락을 바탕으로 작동하도록 하여, 조직이 각 사용 사례에 적합한 모델을 선택하고 AI 가치와 소비를 더욱 잘 관리할 수 있도록 짶Ä원한다. 특히 Â鶹ԭ´´ 고객들의 데이터는 고객의 소유로 남으며, Â鶹ԭ´´는 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키거나 개선하기 위해 고객 데이터를 그 누구와도 공유하지 않는다.

Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 기조연설 중인 필립 헤르치히(Philipp Herzig) Â鶹ԭ´´ 최고기술책임자(CTO)

필립 헤르치히(Philipp Herzig) Â鶹ԭ´´ 최고기술책임자(CTO)는 “Â鶹ԭ´´ 테크에드는 항상 개발자들이 미래를 설계하는 자리였다”며 “올해 Â鶹ԭ´´는 AI가 고객의 ë¹ѫ¦ˆ니스를 학습하는 단계를 넘어 직접 실행하는 단계로 어떻게 진화하고 있는지 보여주고 있다. 쥴 워크는 사용자가 의도를 입력하고 업무를 완수하는 곳으로, Â鶹ԭ´´ 전체 환경은 물론 그 너머까지 아우르는 단일 경험을 제공한다. 이것이 바로 우리가 대규모로 실현하고 있는 변화다. 이러한 모든 기능은 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼을 기반으로 실행된다. 이를 통해 기업은 즉시 홵Ӛ© 갶ĵç¥한 ë¹ѫ¦ˆ니스 이해도와 높은 정확성, 그리고 첫 배포부터 안전하고 거버넌스가 적용되며 규정을 준수하는 엔터¶¥„라이즈 준비 역량을 확보할 수 있다. 여기에 50ÔƄ 이상 축적된 프로세스 및 산업 전문 지식을 바탕으로 모든 에이전트 작업에 내재된 독보적인 컨텍스트 레이어가 더해져, 기업은 더 빠르게 가치를 실현할 수 있다. 이것이 바로 실제 업무가 이루어지는 곳에 구축된 AI다”라고 말했다.

자율˳• 엔터¶¥„라이즈를 ˳ѫ‹¤로 만드µç” 쥴 워크왶Ä 쥴 스튜디오

쥴 워크의 새로운 기능은 A2A와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 포함한 개방형 프로토콜을 통해 AI 에이전트가 복잡한 ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스를 더 효과적으로 처리할 수 있도록 돕는다. 이러한 ˳�신은 쥴 워크가 컨텍스트를 더 잘 이해하고, 결정을 내리며, 엔터¶¥„라이즈 시스템 및 ë¹ѫ¦ˆ니스 도메인 전반에서 다단계 ë¹ѫ¦ˆ니스 워크플로우를 실행할 수 있도록 발전시킨다. 주요 내용은 다음과 같다.

  • 새로운 에이전틱 사고 µç¥력은 ¹®´시스턴트 및 에이전트가 Â鶹ԭ´´ 환경 전반에서 복잡한 다단계 ë¹ѫ¦ˆ니스 워크플로우를 안정적으로 완료하는 데 필요한 단계들을 계획하고 조율한다.
  • Â鶹ԭ´´ 짶Ä식그래프의 새로운 기능은 각 고객의 고유한 추가 Â鶹ԭ´´ 및 비(非)Â鶹ԭ´´데이터 소스를 통합할 예정이다. 이를 통해 사용자는 자연어로 맞춤형 데이터를 쿼리하고 탐색하며 자체 정보에 기반한 정확한 답변을 얻을 수 있다.
  • ìƒÀ´˜¸운용성 강화로 서드파티 에이전트는 거버넌스가 적용된 에이전트 게이트웨이를 통해 쥴 에이전트를 안전하게 호출할 수 있도록 해준다. 이러한 접근 제어를 통해 다양한 제공업체의 에이전트는 거버넌스나 통제력을 잃지 않고 ë¹ѫ¦ˆ니스 워크플로우 전반에서 협업할 수 있다.
  • 새로운 Â鶹ԭ´´ 엔터¶¥„라이즈 AI 게이트웨이(Â鶹ԭ´´ Enterprise AI Gateway) 솔루션은 AI 상호 작용까지 거버넌스를 확장하며 인증, 정책 적용, 라우팅, 모니터링, 사용량 추적 및 감사를 통합하여 기업 전반의 AI 트래픽을 관리하는 중앙 집중식 방법을 제공할 예정이다.
  • 새로운 쥴 ¹®´시스턴트 및 Â鶹ԭ´´ AI 에이전트 Ïîˆ브(Â鶹ԭ´´ AI Agent Hub)는 거버넌스 역량을 확장하며, 새로운 AI 거버넌스 ¹®´시스턴트(AI Governance Assistant)는 고객이 유럽연합 AI 법(EU AI Act)의 규정 준수 요건을 충족할 수 있도록 돕는다. 이는 AI 시스템을 분류하고 규정 준수 상태로 유지하며, 조직이 정의한 가드레일 및 컨텍스트 내에서 운영되도록 함으로써 엔터¶¥„라이즈 AI 확장의 주요 장벽을 해결하도록 설계됐다.
[사진자료2] Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 기조연설 중인 마노즈 스와미나탄(Manoj Swaminathan) Â鶹ԭ´´ 자율형 스위트 총괄 겸 최고제품책임자(CPO)
Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 기조연설 중인 마노즈 스와미나탄(Manoj Swaminathan) Â鶹ԭ´´ 자율형 스위트 총괄 겸 최고제품책임자(CPO)
Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 기조연설 중인 요나탄 폰 뤼벤 Â鶹ԭ´´ 최고 AI 책임자
Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에서 기조연설 중인 요나탄 폰 뤼벤 Â鶹ԭ´´ 최고 AI 책임자(CAIO)

Â鶹ԭ´´는 또한 개발자와 관리자가 에이전트 동작, 모델 사용 및 지출에 대한 가시성을 확보할 수 있도록 쥴 스튜디오에 새로운 가시성 및 관리 제어 기능을 추가했다고 발표했다. 쥴 스튜디오는 기업용 에이전트 구축 및 확장을 위해 쥴 워크를 통해 접근할 수 있는 Â鶹ԭ´´의 AI 퍼스트 개발 환경이다. 쥴 스튜디오는 선별된 고객을 대상으로 한시적인 프로모션을 진행하며, Â鶹ԭ´´ 관리형 쥴 스튜디오 런타임에 맞춤형 에이전트를 배포하고 실행하는 것은 2026ÔƄ 12월까지 무료로 제공된다. AI 짶Ä원 개발을 통해 에이전트 및 n8n 워크플로우를 구축하고 테스트하기 위한 설계 도구 역시 공정 사용 한도 내에서 무료로 이용할 수 있다.

자율˳• 엔터¶¥„라이즈의 Çêµ심 기반 엔진, Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드

Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드(Â鶹ԭ´´ BDC)의 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드 온톨로지 매니저(Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud Ontology Manager)는 Â鶹ԭ´´ 및 서드파티 데이터 전반에서 온톨로지 구축을 위한 AI 네이티브 저작 경험을 제공할 예정이다. 여러 팀, 시스템 및 애플리케이션의 데이터가 어떻게 서로 연관되어 있는지 AI가 이해하도록 도움으로써 AI 에이전트는 기업 전반에서 보다 정확하게 추론하고 의사 결정을 내릴 수 있다. 이 솔루션은 Â鶹ԭ´´ 데이터에 대한 풍부한 ë¹ѫ¦ˆ니스 컨텍스트를 제공하는 Â鶹ԭ´´ 지식그래프를 보완한다.

아울러 Â鶹ԭ´´는 드레미오(Dremio)를 통해 레이크하우스(lakehouse) 기능을 확장하고 있으며, 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 및 아파치 폴라리스(Apache Polaris)에 대한 기본 짶Ä원과 더불어 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 통합된 데이터 액세스를 가능하게 하는 고성능 페더레이션 쿼리 엔진을 추가한다. Â鶹ԭ´´는 데이터브릭스(Databricks)왶Ä의 파트너십을 확댶ÄÇê´ 데이터 엔지니어링 및 엔터¶¥„라이즈 AI 역량의 전체 범위와 최신 ˳�신 기술을 ‘S´¡±Ê 데이터브릭스(Â鶹ԭ´´ Databricks)’라는 이름으로 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드에 ë�ѫž…한다. 레이크플로우(Lakeflow), 에이전트 브릭스(Agent Bricks), 유니티 게이트웨이(Unity Gateway), 레이크베이스(Lakebase)와 같은 Çêµ심 ˳�신 기술은 고객이 데이터 관리를 간소화하고 AI 여정을 위한 강력한 데이터 기반을 마련하도록 짶Ä원한다. Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드왶Ä의 심층적인 통합과 새로운 Â鶹ԭ´´ 애플리케이션 데이터 파운데이션(Â鶹ԭ´´ Application Data Foundation) 및 쥴과 지니(Genie) 간의 통합을 바탕으로, Â鶹ԭ´´와 데이터브릭스는 고객이 자율˳• 엔터¶¥„라이즈 및 쥴 워크의 토대가 되는 전사적 레이크하우스를 구축할 수 있도록 짶Ä원한다.

최근 Â鶹ԭ´´ 커넥트(Â鶹ԭ´´ Connect)에서 발표된 Â鶹ԭ´´ 렐티오(Â鶹ԭ´´ Reltio) 솔루션은 멀티 도메인 마스터 데이터 관리 기능을 Â鶹ԭ´´ BDC에 ë�ѫž…할 예정이다. 이는 Â鶹ԭ´´ 및 비-Â鶹ԭ´´ 시스템 전반의 고객, 공급업체 및 제품 기록을 애플리케이션 및 AI 에이전트를 구동할 수 있는 신뢰Çê  수 있고 재사용 갶ĵç¥한 데이터 제품으로 통합하고 보강한다.

ë¹ѫ¦ˆ니스에서 신뢰받고 우주에서 겶Ä증된 테이블 ˳•식 파운데이션 모델

Â鶹ԭ´´는 최신 Â鶹ԭ´´ 테이블 ˳•식 AI 모델인 Â鶹ԭ´´-RPT-2.0을 발표했다. 이 모델은 분류 및 회귀 분석을 넘어 이상 및 특이치 탐지를 짶Ä원하고, 임베딩을 통해 더욱 풍부한 AI 기반 분석을 제공하도록 확장될 예정이다. 이러한 네이티브 멀티 테이블 기능은 수동 엔지니어링 작업을 더욱 줄이는 동시에 구조화된 데이터에서 더 빠르고 심층적인 인사이트를 제공한다. 또한 새로운 Â鶹ԭ´´-RPT-TS 모델은 고객이 맞춤형 머신 러닝 없이도 Â鶹ԭ´´ 통합 ë¹ѫ¦ˆ니스 계획(Â鶹ԭ´´ Integrated Business Planning) 솔루션을 사용하여 주요 예측 사용 사례에 대한 시간 계열 기반 ë¹ѫ¦ˆ니스 지표 값을 예측할 수 있도록 짶Ä원한다.

이어 Â鶹ԭ´´는 HPE왶Ä의 파트너십을 통해 국제우주정거장(ISS)에 탑재된 HPE 스페이스본 컴퓨터-2(HPE Spaceborne Computer-2)에 Â鶹ԭ´´-RPT를 배포한다고 발표했다. 이는 현재까지 기업용 AI 모델을 대상으로 수행된 엣지 컴퓨팅 검증 중 가장 의미 있는 사례다. Â鶹ԭ´´-RPT는 ISS 내에서 직접 실행될 예정이며, 분석을 위해 데이터를 지구로 다시 전송할 필요가 없다. 이를 통해 이상 징후를 분류하고 장애가 커지기 전에 문제를 사전 예측하며, 과거 데이터에서 누락된 센서 값을 복원하고, 우주비행사와 지상 팀을 위해 설명 갶ĵç¥한 미션 상태 보고서를 생성할 수 있다.

필립 헤르치히 CTO는 “긶Ä로벌 공급망을 구동Çê˜는 신뢰Çê  수 있는 Â鶹ԭ´´-RPT 모델은 우주에서도 동일하게 작동할 수 있다”고 말했다. 이어 “Â鶹ԭ´´의 깊이 있고 겶Ä증된 전문성 덕분에 국제우주정거장에서는 궤도 내에서 발생할 수 있는 잠재적인 미션 크리티컬 장애를 예측하기 위해 Â鶹ԭ´´의 테이블 ˳•식 파운데이션 모델을 ë�ѫž…하게 됐다. Â鶹ԭ´´는 프라이어 랩스(Prior Labs)의 탭PFN(TabPFN)과 Â鶹ԭ´´ RPT를 통해 테이블 ˳•식 AI의 고유한 기능을 기업 및 모든 영역으로 확장하고 있다”고 밝혔다.

즉시 홵Ӛ© 갶ĵç¥한 ¹®´시스턴트 및 에이전트를 통한 경쟁력 강화

Â鶹ԭ´´는 지난 50ÔƄ 동안 고객의 ë¹ѫ¦ˆ니스를 운영하는 기록 시스템을 구축해 왔다. 향후 Â鶹ԭ´´는 5개의 수평적 도메인 전반에 걸쳐 즉시 홵Ӛ© 갶ĵç¥한 ¹®´시스턴트 및 에이전트 제품군을 제공할 예정이다. 이 제품군은 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼에서 실행되며 산업별 특화 기능을 갖추고, 인텔리전스 시스템과 실행 시스템의 토대가 된다.

생태계 파트너와 Çê¨께Çê˜는 ¶¥Œ랫폼 기능 확장

Â鶹ԭ´´의 긶Ä로벌 파트너 생태계는 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼 기반 솔루션의 지속적인 운영 및 확장에 새로운 기능을 제공하여 고객이 자율˳• 엔터¶¥„라이즈로 나아갈 수 있도록 짶Ä원한다. 이번 행사에서 강조된 주요 파트너 발표는 다음과 같다.

인텔(Intel)과의 협력은 피지컬 AI를 통해 정보 기술(IT)과 운영 기술(OT)을 연결함으로써, 엔터¶¥„라이즈 워크플로우와 자율 로봇 간의 간극을 해소한다.

이와 함께 ,  , 왶Ä의 새로운 Â鶹ԭ´´ 솔루션 확장을 통해 고객의 자율적 역량을 한층 더 확대하며, 시스템 간 업무 인계 없이 Çêµ심 프로세스를 엔드-투-엔드로 실행할 수 있도록 돕는다.

기술 부문을 넘어, Â鶹ԭ´´는 Â鶹ԭ´´ 테크에드에 앞서 수만 명이 참여한 를 비롯해 행사 현장 및 집에서 직접 체험할 수 있는 새로운 레퍼런스 아키텍처, 튜토리얼 및 실습 기회 등 새로운 짶Ä원 및 참여 프로그램을 통해 강력한 개발자 커뮤니티에 힘을 싣고 있다.

이번 발표에 대한 자세한 내용은 에서 확인할 수 있다.

Â鶹ԭ´´ 테크에드 2026에 대한 자세한 내용은 에서 확인할 수 있다.

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Â鶹ԭ´´에 댶ÄÇê´

Â鶹ԭ´´(NYSE:Â鶹ԭ´´)는 기업용 애플리케이션과  분야의 선도기업으로 ë¹ѫ¦ˆ니스와 기술을 연결하고 있다. 지난 50ÔƄ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 Çêµ심 ë¹ѫ¦ˆ니스 영역을 통합함으로써 Â鶹ԭ´´에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.

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Joule Work 전면 출시, 자율˳• 기업이 현실이 됐다 /korea/2026/10/joule-work-%ec%a0%84%eb%a9%b4-%ec%b6%9c%ec%8b%9c-%ec%9e%90%ec%9c%a8%ed%98%95-%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%9d%b4-%ed%98%84%ec%8b%a4%ec%9d%b4-%eb%90%90%eb%8b%a4/ Thu, 08 Oct 2026 03:44:27 +0000 /korea/?p=9083 Joule Work가 전체 고객에게 열렸습니다. Â鶹ԭ´´ Connect에서 Â鶹ԭ´´는 자율˳• 기업을 시연과 고객 사례로 증명하고, Â鶹ԭ´´ Pay 출시와 TechWolf 인수 계획, ‘관리되는 AI’ 원칙까지 밝혔습니다. 말이...

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Joule Work가 전체 고객에게 열렸습니다. Â鶹ԭ´´ Connect에서 Â鶹ԭ´´는 자율˳• 기업을 시연과 고객 사례로 증명하고, Â鶹ԭ´´ Pay 출시와 TechWolf 인수 계획, ‘관리되는 AI’ 원칙까지 밝혔습니다.

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말이 아니라 눈앞의 시연으로 보여준 자율˳• 기업

10월 5일부터 미국 라스베이거스에서 열린 Â鶹ԭ´´ Connect 기조연설의 메시지는 분명했습니다. 지난 5월 Â鶹ԭ´´ Sapphire에서 “더 나은 미래의 시작”으로 소개한 자율˳• 기업(Autonomous Enterprise)을 이번에는 무대 위 시연과 고객 이야기로 증명하겠다는 것이죠. Â鶹ԭ´´ CEO 크리스티안 클라인은 “이제 자율˳• 기업이 실제로 작동하는 모습을 보여드릴 때”라며 포문을 열었습니다.

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The Autonomous Enterprise in Action | Â鶹ԭ´´ Connect 2026

Joule Work, 사람이 Â鶹ԭ´´를 배우던 시대의 끝

클라인은 이달부터 Joule Work를 전체 고객에게 제공한다고 밝혔습니다. AI를 위한 새로운 UI입니다. 수십 ÔƄ간 사용자가 Â鶹ԭ´´ 사용법을 익혀야 했다면, 이제는 Â鶹ԭ´´가 사람들의 일하는 방식을 배웁니다. 4억 명이 넘는 Â鶹ԭ´´ 사용자가 각자의 언어로 말하면 Joule Work가 일을 처리합니다. 구성은 세 축입니다. 질문하고 에이전트에게 업무를 맡기는 대화, 콘텐츠와 인사이트를 보여주는 스페이스, 고객이 자사 프로세스에 맞는 에이전트를 만드µç” Joule Studio입니다. Joule이 “추측하지 않는” 비결은 방대한 데이터와 프로세스 지식을 잇는 Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph입니다. Â鶹ԭ´´ 임직원 11만 명도 매일 Joule을 쓰며 HR·재무·구매에서 20% 이상 생산성이 올랐습니다.

“중요한 건 에이전트의 숫자가 아닙니다. 에이전트가 만들어 내는 ë¹ѫ¦ˆ니스 성과입니다.”

크리스티안 클라인 (Christian Klein) Â鶹ԭ´´ 최고경영자(CEO)

확률이 아닌 ‘정답’이 필요한 업무를 위한 Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite

두 번째 층인 Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite는 재무, 구매, 공급망, 인사, 고객 경험 5개 영역으로 시작합니다. 클라인은 “LLM은 확률적이라 가장 그럴듯한 답만 준다”며 매번 정확한 답이 필요한 업무를 위한 제품이라고 강조했습니다. 에이전트가 결정론적인 애플리케이션 워크플로우 안에서 움직이므로 같은 데이터와 규칙을 쓰고 같은 감사 기록을 남깁니다. 프로세스마다 자율성 수준을 고르고, 위험이 큰 곳엔 사람의 승인을 둘 수 있습니다. Joule 에이전트는 200개 이상 나왔고 연말 목표는 400개 이상이지만, 클라인은 “중요한 건 숫자가 아니라 ë¹ѫ¦ˆ니스 성과”라고 덧붙였습니다.

에이전트를 똑똑하게 만드µç” Â鶹ԭ´´ Business AI Platform

에이전트가 ë¹ѫ¦ˆ니스를 이해하는 기반은 Â鶹ԭ´´ Business AI Platform입니다. 마노지 스와미나탄 Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite 사장은 이를 에이전트 구축, 데이터 컨텍스트 부여, 운영 거버넌스라는 세 기능으로 설명했습니다. Joule Studio는 노코드부터 전문 개발까지 짶Ä원하며 70개 이상의 모델을 쓸 수 있어 종속을 줄이고 토큰 비용도 관리할 수 있습니다. Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud는 모든 데이터를 일관된 시각으로 보여주고, 예측에는 Â鶹ԭ´´-RPT와 Prior Labs의 표 ˳•식 AI 모델이 쓰입니다. 스와미나탄은 어떤 AI도 깨진 데이터 모델을 보완할 수 없다고 강조했습니다.

“Joule Studio는 컨텍스트 레이어와 네이티브로 통합되어 있습니다. 그래서 직접 만든 에이전트가 더 정확하고, 더 빨리 배포되고, 더 효율적으로 돌아갑니다.”

마노지 스와미나탄 (Manoj Swaminathan) Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite 사장 겸 최고제품책임자

고객들이 무대에서 직접 증언하다

얀 길그(Jan Gilg) Â鶹ԭ´´ 긶Ä로벌 고객 성공 및 미주 사장은 가상의 스타트업 ‘Jerseys from Jersey’를 내세워 고객을 무대로 불렀습니다. ÔƸ바티스는 입찰 분석과 협상을 돕는 Joule 소싱 에이전트를 시범 운영 중이고, 모건 Ïì¸즈는 Â鶹ԭ´´ S/4HANA와 Â鶹ԭ´´ Integrated Business Planning으로 공급망을 바꿨습니다. 네슬레는 통합된 디지털 코어의 중요성을, PwC는 Â鶹ԭ´´ 산업별 AI 포트폴리오의 가치를 강조했습니다. 새 소식도 있었습니다. 승인된 송장의 공급업체 대금을 자동 지급·대사하는 Â鶹ԭ´´ Pay를 출시했고, 벨기에 인력 인텔리전스 스타트업 TechWolf 인수 계획도 밝혔습니다.

관리되지 않는 AI가 가장 큰 위협이다

Â鶹ԭ´´ 최고보안책임자 마리엘 에르만은 기업 83%가 매일 AI를 쓰지만 제대로 파악하는 곳은 13%뿐이라고 지적했습니다. 대안으로 모든 에이전트에 겶Ä증된 소유자, 위험 등급, 제한된 접근 권한을 두자고 했습니다. Â鶹ԭ´´ Business AI Platform은 규제와 현지화 요건을 반영하고 고객 데이터를 모델 학습에 쓰지 않으며, 3단계 사람 감독을 짶Ä원합니다. 에르만은 에이전트가 자율적일수록 감독도 촘촘해진다며 이를 “경계 안의 자유”라고 불렀습니다.

“기업에 가장 큰 위협은 악의적인 AI가 아니라 관리되지 않는 AI입니다.”

마리엘 에르만 (Marielle Ehrmann) Â鶹ԭ´´ 최고보안책임자(CSO)

‘더 나은 미래의 시작’이 아니라, 이미 찾아온 ‘더 나은 미래’

클라인은 AI에는 변화 관리가 필요하다며 Â鶹ԭ´´ Signavio, Â鶹ԭ´´ LeanIX, Â鶹ԭ´´ WalkMe를 소개했습니다. 각각 프로세스 가치 측정, AI 에이전트 추적, 사용자 정착과 신뢰를 돕습니다. 에이전트 기반 마이그레이션 툴체인으로 수백만 달러 마이그레이션의 시대도 끝났다고 했습니다. 그는 “이제는 더 나은 것의 시작이 아니라, 더 나은 것 그 자체”라며 “오늘 바로 쓸 수 있다”고 마무리했습니다.


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‘S´¡±Ê 커넥트 2026’에서 자율˳• 기업 구현 방안 선보여 /korea/2026/10/sap-%ec%bb%a4%eb%84%a5%ed%8a%b8-2026%ec%97%90%ec%84%9c-%ec%9e%90%ec%9c%a8%ed%98%95-%ea%b8%b0%ec%97%85-%ea%b5%ac%ed%98%84-%eb%b0%a9%ec%95%88-%ec%84%a0%eb%b3%b4%ec%97%ac/ Wed, 07 Oct 2026 03:12:50 +0000 /korea/?p=9071 2026ÔƄ 10월 7일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´가 미국 라스베이거스에서 개최된 연례 행사 ‘S´¡±Ê 커넥트(Â鶹ԭ´´ Connect) 2026’에서 자율˳• 기업의 실제 작동 모습을 시연하고, 쥴 워크(Joule Work)와 쥴...

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  • 쥴 워크, 쥴 ¹®´시스턴트 및 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼 통해 기업이 모든 Çêµ심 기능에 걸쳐 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI를 신뢰Çê  수 있는 결과로 전환Çê˜도록 짶Ä원
  • ÔƸ바티스, 모건 Ïì¸즈, 네슬레, PwC 등 긶Ä로벌 기업들의 실제 ë�ѫž… 사례 공개
  • 클라우드 ERP 내 임베디드 결제 솔루션 ‘S´¡±Ê 페이(Â鶹ԭ´´ Pay)’ 발표 및 무디스(²ѴǴǻå²â’s), 오로 랩스(ORO Labs)왶Ä의 파트너십 확장
  • 2026ÔƄ도 Â鶹ԭ´´ Connect에서 자율˳• 기업 확산 방안을 확인하세요

    2026ÔƄ 10월 7일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´가 미국 라스베이거스에서 개최된 연례 행사 ‘S´¡±Ê 커넥트(Â鶹ԭ´´ Connect) 2026’에서 자율˳• 기업의 실제 작동 모습을 시연하고, 쥴 워크(Joule Work)와 쥴 ¹®´시스턴트(Joule Assistants)가 모든 ë¹ѫ¦ˆ니스 영역에 걸쳐 고객에게 어떻게 가치를 창출하는지 선보였다.

    크리스천 클라인(Christian Klein) Â鶹ԭ´´ CEO는 “지금은 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI의 획기적인 전환점”이라며 “자율˳• 기업의 시대가 도래했다. Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼(Â鶹ԭ´´ Business AI Platform)을 기반으로 구축된 쥴 및 Â鶹ԭ´´ 자율˳• 스위트(Â鶹ԭ´´ Autonomous Suite)를 통해 ÔƸ바티스(Novartis), 모건 Ïì¸즈(Morgan Foods), 네슬레(Nestlé) 및 PwC와 같은 기업이 모든 기능에 걸쳐 인텔리전스를 연결하고 신뢰Çê  수 있는 ë¹ѫ¦ˆ니스 성과를 창출하도록 돕고 있다”고 말했다.

    “우리의 진정한 경쟁력은 에이전트를 통제하는 사람으로부터 나올 것이다.”

    스티브 핸킨스(Steve Hankins) 모건 Ïì¸즈(Morgan Foods) 최고재무책임자(CFO)

    이번 Â鶹ԭ´´ 커넥트 행사에서는 Â鶹ԭ´´ 고객사들이 자율˳• 기업이 이미 ë¹ѫ¦ˆ니스 전반에 걸쳐 어떻게 측정 갶ĵç¥한 가치를 창출하고 있는지 구체적인 사례를 공유했다.

    • ÔƸ바티스(Novartis): 크리스토프 뷔르키(Christoph Buerki) ÔƸ바티스 조달 부문 총괄은 “Â鶹ԭ´´와 쥴 소싱 ¹®´시스턴트(Joule Sourcing Assistant)를 공동 개발했으며, 최근 시범 운영에 돌입했다. 우리의 비전은 AI 에이전트가 수작업 중심의 과중한 업무를 처리하게 함으로써, 소싱 전문가들이 전략, 공급업체 협력 및 가치 창출에 집중할 수 있도록 하는 것이다”고 말했다.
    • 모건 Ïì¸즈(Morgan Foods): 스티브 핸킨스(Steve Hankins) 모건 Ïì¸즈 최고재무책임자(CFO)는 “모건 Ïì¸즈는 특히 기술 기반을 중심으로 에이전트 ë�ѫž…을 위한 준비를 이미 갖춰 나가고 있다.  가장 큰 변화는 대응적 방식에서 예측적 방식으로 전환되는 것이며, 여기서 에이전트는 수요 신호, 재고 수준, 공급업체 상태를 그 어느 때보다 빠르게 연결할 수 있다. 우리의 진정한 경쟁력은 에이전트를 통제하는 사람으로부터 나올 것이다. 약 1,000명의 직원들이 우리의 공급망을 작동하게 하는 원동력이며, 기술은 이들이 더욱 잘 해낼 수 있도록 돕는다”고 강조했다.
    • 네슬레(±·±ð²õ³ٱôé): 루카 델오를레타(Luca Dell’Orletta) 네슬레 긶Ä로벌 IT ˳�신 및 엔터¶¥„라이즈 아키텍처 총괄은 “140개국에 걸친 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 전환을 통해 일관된 프로세스, 신뢰Çê  수 있는 데이터, 여러 시장 및 기능 전반에 걸친 더 높은 가시성을 갖춘 연결된 디지털 코어를 구축하고 있다. 이러한 기반을 바탕으로 쥴과 매출채권 ¹®´시스턴트(Accounts Receivable Assistant)는 리스크 및 ë¹ѫ¦ˆ니스 컨텍스트에 따라 채권 회수 업무의 우선순위를 자동으로 지정하고, 다음에 취할 최적의 조치를 추천하며, 재무팀이 변화에 더 빠르게 대응할 수 있도록 짶Ä원한다”고 말했다.
    • PwC: 질 노츠(Jill Notz) PwC 최고회계책임자(CAO) 겸 컨트롤러는 “전문 서비스 분야에서 청구 작업은 오류가 발생하기 쉬운 프로세스 중 하나일 수 있으며, 정확성은 고객 경험에 중요한 역할을 한다. Â鶹ԭ´´의 청구 ¹®´시스턴트(Billing Assistant)는 이 중요한 프로세스에 더 높은 인텔리전스를 부여하여 잠재적인 문제를 조기에 감지하도록 돕고, 이를 통해 직원들이 더 나은 고객 결과를 제공하고 더 견고한 관계를 구축할 수 있도록 한다”고 말했다. 청구 ¹®´시스턴트의 성공을 발판으로, .

    “자율˳• 기업의 시대가 도래했다. Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼을 기반으로 구축된 쥴 및 Â鶹ԭ´´ 자율˳• 스위트를 통해 ÔƸ바티스, 모건 Ïì¸즈, 네슬레 및 PwC와 같은 기업이 모든 기능에 걸쳐 인텔리전스를 연결하고 신뢰Çê  수 있는 ë¹ѫ¦ˆ니스 성과를 창출하도록 돕고 있다.”

    크리스천 클라인(Christian Klein) Â鶹ԭ´´ 최고경영자(CEO)

    Â鶹ԭ´´ 자율˳• 기업의 확장

    쥴 워크(Joule Work)는 임직원들이 각자의 언어로 Â鶹ԭ´´ 솔루션과 상호 작용하고, Â鶹ԭ´´ 및 서드파티 데이터 전반에 걸쳐 업무를 완수할 수 있도록 하는 새로운 AI 사용자 인터페이스(UI)로 고객사에 본격적으로 ë�ѫž…되기 시작했다.  700만 개 이상의 데이터 필드를 매핑하는 Â鶹ԭ´´ 지식 그래프(Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph)의 ë¹ѫ¦ˆ니스 컨텍스트를 기반으로, 쥴은 사용자가 신뢰Çê  수 있는 정보를 제공한다. Â鶹ԭ´´ 내부적으로 쥴 워크는 이미 11만 명의 임직원이 사용 중이며, 재무, 인사, 조달 전반에 걸쳐 20%의 생산성 향상을 보이고 있다. 일부 고객사도 각자의 ë¹ѫ¦ˆ니스 환경에서 쥴 워크를 사용하고 있다.

    • 마시넨파브리크 라인Çê˜우센(Maschinenfabrik Reinhausen): 피터 비트(Peter Wied) 마시넨파브리크 라인Çê˜우센 복잡성 관리 디렉터는 “지난 28ÔƄ간 Â鶹ԭ´´ 고객으로 함께해왔지만, 최근 AI 여정과 쥴 워크 데스크톱 얼리어답터 프로그램을 진행한 수개월 동안 지난 수십ÔƄ보다 훨씬 강력한 추진력을 경험했다. 과거 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 환경에서 수동 작업으로 최대 1시간까지 걸렸던 작업이 이제는 자연어를 통해 몇 초 만에 처리될 수 있어, 우리 팀이 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았다”고 말했다.
    • 코나 서비스(CONA Services): 키스 스미스(Keith Smith) 코나 서비스 Â鶹ԭ´´ ¶¥Œ랫폼 아키텍트는 “전담 팀의 짶Ä원은 탁월했다. 적극적인 소통, 아키텍처 활성화 가속화에 대한 집중, 신속한 결함 수정 및 전반적인 짶Ä원 덕분에, 우리가 자체적으로 이 과제들을 해결해야 했을 때보다 훨씬 더 빨리 쥴 ë�ѫž… 준비를 마칠 수 있었다. 코나 팀은 지금까지 이룬 성과에 고무되어 있으며, ë�ѫž… 여정을 계속 이어가며 향후 몇 달간 쥴의 역량을 더 깊이 있게 탐구하고 테스트하기를 기대하고 있다”고 밝혔다.

    단순한 질의응답만으로 충분하지 않을 때, 쥴 ¹®´시스턴트는 확립된 데이터, 권한 및 감사 추적을 사용하여 ë¹ѫ¦ˆ니스 워크플로우 내에서 운영 작업을 직접 실행한다. 자율성의 수준은 고객이 통제한다. Â鶹ԭ´´의 접근 방식은 개방적이기도 하다. A2A 프로토콜을 통해 쥴은 서드파티 AI 및 에이전트와 연결될 수 있으며, 거버넌스가 적용된 ë¹ѫ¦ˆ니스 컨텍스트를 더 광범위한 AI 워크플로우로 가져올 수 있다.

    이번 행사를 통해 Â鶹ԭ´´는 다음과 같은 역량이 Â鶹ԭ´´ 자율˳• 스위트 전반에서 어떻게 성과를 창출하는지 소개했다.

    • 재무(Finance): 컨트롤러는 수익 인식, 공시 및 무역 규정 준수를 자동화할 수 있으며, 국제 무역 ¹®´시스턴트(International Trade Assistant)의 초기 ë�ѫž…으로 무역 분류 작업 공수를 최대 50%까지 절감했다.
    • 공급망(Supply Chain): 기획 담당자는 기획, 제조 및 물류 전반에 걸쳐 수 시간 걸리던 공급망 차질 대응을 단 한 번의 클릭으로 해결할 수 있다.
    • 인사(HR): 리더는 인력 공백을 해소하는 최선의 방법을 결정할 수 있으며, 직원은 자신의 필요에 맞춤화된 더 현명한 복리후생 선택을 할 수 있다.
    • 조달(Procurement): 의사 결정권자는 동종 업계 벤치마크 대비 비용 절감 기회를 발굴하고 계약직 인력의 전체 라이프사이클을 관리할 수 있다.
    • 고객 경험(CX): 기업은 AI 기반 캠페인, 견적 및 고객 워크플로우를 통해 고객 참여를 판매 기회로 전환할 수 있다.
    • Â鶹ԭ´´는 산업 전반에 걸쳐 특화된 산업 프로세스에 AI를 적용하기 위해 고객과 협력하고 있으며, 이를 통해 제조, 유통, 원자재 거래 및 자산 집약적 산업의 기업들이 의사 결정을 개선하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 더 회복력 있는 운영을 구축하도록 짶Ä원한다.

    “우리의 비전은 AI 에이전트가 수작업 중심의 과중한 업무를 처리하게 함으로써, 소싱 전문가들이 전략, 공급업체 협력 및 가치 창출에 집중할 수 있도록 하는 것이다.”

    크리스토프 뷔르키(Christoph Buerki) ÔƸ바티스(Novartis) 조달 부문 총괄

    신뢰Çê  수 있는 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI를 구동Çê˜는 ¶¥Œ랫폼

    Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ¶¥Œ랫폼(Â鶹ԭ´´ Business AI Platform)은 기업이 Â鶹ԭ´´ 및 서드파티 환경 전반에서 AI를 구축, 컨텍스트화 및 관리할 수 있는 단일 창구를 제공한다. 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 통해 ë¹ѫ¦ˆ니스 사용자 및 개발자는 70개 이상의 AI 모델 중에서 선택하여, 노코드(no-code)부터 프로코드(pro-code) 워크플로우에 이르기까지 스킬과 에이전트를 구축하고 확장할 수 있다. Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 클라우드(Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud)와 Â鶹ԭ´´ 지식 그래프는 신뢰Çê  수 있는 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 및 컨텍스트에 이러한 에이전트의 기반을 두게 하여, 기업이 각 사용 사례에 적합한 모델을 선택하고 AI의 가치와 소비를 더 잘 관리하도록 돕는다.

    Â鶹ԭ´´ 관리형 거버넌스는 기업이 투명성, 책임성 및 통제력을 바탕으로 AI를 확장할 수 있도록 짶Ä원한다. Â鶹ԭ´´ 린IX(Â鶹ԭ´´ LeanIX) 솔루션에 포함된 Â鶹ԭ´´ AI 에이전트 Ïîˆ브(Â鶹ԭ´´ AI Agent Hub)는 엔터¶¥„라이즈 에이전트의 중앙 인벤토리를 제공하며, Â鶹ԭ´´의 독립적인 ISO/IEC 42001 인증 거버넌스 아키텍처는 규제 요건, 확립된 권한 부여 및 감사 갶ĵç¥한 AI 운영을 짶Ä원한다.

    기업이 AI를 대규모로 ë�ѫž…할 수 있도록 돕기 위해, Â鶹ԭ´´ 시그나비오(Â鶹ԭ´´ Signavio), Â鶹ԭ´´ LeanIX 및 Â鶹ԭ´´ 워크미(Â鶹ԭ´´ WalkMe) 솔루션을 포함하는 Â鶹ԭ´´의 ë¹ѫ¦ˆ니스 트랜스포메이션 관리(Business Transformation Management) 포트폴리오는 프로세스를 분석하고, 애플리케이션 및 에이전트를 관리하며, 기업 전반의 ë�ѫž…을 촉진하는 툴체인을 제공한다.

    Â鶹ԭ´´, 클라우드 ERP에 내장˳• 결제 ë�ѫž…

    Â鶹ԭ´´는 또한 Â鶹ԭ´´ 계열사인 테레이나(Tereina)가 구동Çê˜는 Â鶹ԭ´´ 페이(Â鶹ԭ´´ Pay)를 통해 결제 시장에 진출한다고 발표했다. Â鶹ԭ´´ 클라우드 ERP에 직접 내장된 Â鶹ԭ´´ 페이는 인보이스 만기 시 동일한 워크플로우 내에서 결제 및 정산을 실행하여, 수동 파일 처리 및 외부 처리 의존도를 줄이는 동시에 고객에게 더 큰 통제력을 부여한다.

    파트너십을 통한 자율˳• ë¹ѫ¦ˆ니스의 범위 확장

    Â鶹ԭ´´는 전문화된 인텔리전스를 Â鶹ԭ´´ 워크플로우에 직접 ë�ѫž…하는 새로운 파트너십을 통해 자체 애플리케이션 포트폴리오를 넘어 자율˳• 기업의 범위를 확장하고 있다.

    Â鶹ԭ´´와 무디스(Moody’s Corporation) 간의 새로운 파트너십은 무디스의 공급업체 리스크 모니터링 데이터를 Â鶹ԭ´´ 아리바 공급업체 라이프사이클 및 성과(Â鶹ԭ´´ Ariba Supplier Lifecycle and Performance) 솔루션에 내장하도록 설계됐다. 이를 통해 조달 팀은 의사 결정 시점에 공급업체의 재무 건전성, 운영 리스크 및 규제 상태에 댶ÄÇê´ 지속적으로 업데이트되는 인사이트를 확보할 수 있다. 기업은 주기적인 리스크 검토에서 지속적인 모니터링으로 전환할 수 있으며, 이를 통해 쥴 에이전트가 ë¹ѫ¦ˆ니스 차질이 발생하기 전에 공급업체의 위험 신호를 표시하고 대안을 제시할 수 있다.

    아울러 오로 랩스(ORO Labs)왶Ä의 파트너십 확대를 통해, 솔루션 확장 형태로 Â鶹ԭ´´ 고객에게 조달 오케스트레이션(procurement orchestration)을 제공한다. 오로 랩스 기반 Â鶹ԭ´´ 아리바 조달 오케스트레이션(Â鶹ԭ´´ Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs)은 이기종 엔터¶¥„라이즈 환경 전반에 걸쳐 조달 워크플로우를 엔드투엔드로 연결하도록 특화된 오케스트레이션 계층으로, ë¹ѫ¦ˆ니스 사용자는 구매 요청 접수부터 실행, 가시성 확보까지 원활한 경험을 누릴 수 있다.

    Â鶹ԭ´´ 커넥트 2026 관련 자세한 발표 내용은 에서 확인할 수 있다.

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    Â鶹ԭ´´에 댶ÄÇê´

    Â鶹ԭ´´(NYSE:Â鶹ԭ´´)는 기업용 애플리케이션과  분야의 선도기업으로 ë¹ѫ¦ˆ니스와 기술을 연결하고 있다. 지난 50ÔƄ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 Çêµ심 ë¹ѫ¦ˆ니스 영역을 통합함으로써 Â鶹ԭ´´에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.


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    개인의 AI, 회사의 AI가 되려면 /korea/2026/09/%ea%b0%9c%ec%9d%b8%ec%9d%98-ai-%ed%9a%8c%ec%82%ac%ec%9d%98-ai%ea%b0%80-%eb%90%98%eb%a0%a4%eb%a9%b4/ Fri, 04 Sep 2026 01:53:16 +0000 /korea/?p=8994 AI를 잘 쓰는 개인이 늘어도 회사 전체 성과는 그대로일 수 있다. 업무강도·맥락·예측이라는 세 가지 벽을 Â鶹ԭ´´가 Joule Work, Company Memory, Â鶹ԭ´´-RPT-1.5로 어떻게 넘는지 살펴본다. 1등...

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    AI를 잘 쓰는 개인이 늘어도 회사 전체 성과는 그대로일 수 있다. 업무강도·맥락·예측이라는 세 가지 벽을 Â鶹ԭ´´가 Joule Work, Company Memory, Â鶹ԭ´´-RPT-1.5로 어떻게 넘는지 살펴본다.

    속도와 확신을 가지고 기업 전반의 AI 가치를 확보하세요

    1등 조가 항상 진다

    가 있다. 한 조정 코치가 힘센 선수 8명으로 1군을, 나머지로 2군을 만들었는데, 1군이 계속 졌다. 보트가 느려질 때마다 각자 더 세게 노를 저으니 박자가 흐트러지고 저항만 커졌다. 2군은 처음부터 호흡을 맞춰 저었다.

    기업의 AI ë�ѫž…도 비슷하다. 개인·팀 성과를 극대화하려다 조직 전체 성과를 갉아먹는 ‘서브옵티마이제이션(부분 최적화)’이 벌어진다. 에서 응답 기업의 88%가 AI를 정기적으로 쓰지만, 전체 영업이익 개선을 체감한 응답은 39%뿐이었다. 조직 전체 차원의 ‘고성과’ 기업은 6%뿐이다. 업무강도, 맥락, 예측이라는 세 축이 얽혀 있기 때문이다.

    일이 줄지 않고 늘어난다

    AI는 일을 줄여줄 것 같지만 실제론 늘린다. 에 따르면 AI를 많이 쓰는 직원일수록 시키지 않아도 더 빨리, 더 많이, 더 오래 일했다. 생산성이 오른 듯해도 실은 조용히 업무량이 쌓이는 ‘워크로드 크리프’다. 결과물은 쏟아지는데 소화는 여전히 사람 몫이라, 8차선 도로가 1차선 요금소로 좁아지는 꼴이다.

    Â鶹ԭ´´는 이를 ‘더 많은 결과물’ 대신 ‘더 정확한 답’으로 푼다. “65인치 TV 재고가 떨어질 매장은 어디고, 옮길 재고는 어디 있나?”라고 물으면 통합 업무공간 Joule Work의 AI 에이전트가 시스템을 넘나들며 답을 찾고 필요하면 직접 행동한다. 직원은 앱을 오가는 대신 판단에 집중할 수 있다.

    “AI는 일하는 방식, 지식이 흐르는 방식, 의사결정 방식 자체를 바꿔야 진짜 힘을 발휘한다. AI를 회사에 들여놓는 것과, AI로 회사 전체에 가치를 만드µç” 것은 다른 이야기다.”

    플로리안 쿤츠케(Florian Kunzke), AI 전략 부문 긶Ä로벌 디렉터, Â鶹ԭ´´

    정답인데 회사 사정은 모른다

    대부분의 AI는 세상은 알아도 회사는 모른다. 거래 기록 같은 ‘시스템 지식’과 이메일·암묵적 룰 같은 ‘문서화되지 않은 지식(암묵지)’은 다르다. AI가 시스템 지식만 보면 답은 맞아도 회사 사정과는 어긋난다. “코코넛을 어디서 사나” 같은 질문도 조달·공급망·컴플라이언스를 넘나드는 지식이 필요하다.

    는 이런 암묵지를 지속적으로 모아 사람과 AI 에이전트가 함께 쓰게 한다. 에 코코넛을 물으면 “브라질에서만 소싱, 다른 곳은 예외 승인 필요”처럼 실제 회사 규칙에 맞는 답이 나온다.

    숫자 예측은 다른 문제다

    기업의 의사결정은 결국 예측 문제이고, 예측은 정형 데이터에 달려 있다. LLM은 정형 데이터 예측엔 약하고, 전통 머신러닝은 답이 나오기까지 몇 주가 걸려 그땐 질문이 이미 바뀌어 있곤 한다.

    Â鶹ԭ´´는 정형 데이터 전용 예측 모델 Â鶹ԭ´´-RPT-1.5와 TabPFN 3를 Joule Work, Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud와 연결해 이 공백을 메운다. 전문가가 아니어도 “물량을 재배치해야 할까” 같은 질문에 실제 데이터 기반 답을 바로 받는다. 예측이 조직 전체가 쓰는 기능이 되는 것이다.

    AI는 일하는 방식, 지식이 흐르는 방식, 의사결정 방식 자체를 바꿔야 진짜 힘을 발휘한다. Joule Work, Â鶹ԭ´´ Company Memory, Â鶹ԭ´´-RPT-1.5/TabPFN 3는 그 방향으로 가는 Â鶹ԭ´´의 답이다. AI를 회사에 들여놓는 것과, AI로 회사 전체에 가치를 만드µç” 것은 다른 이야기다.


    플로리안 쿤츠케(Florian Kunzke)는 Â鶹ԭ´´의 AI 전략 부문 긶Ä로벌 디렉터입니다.

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    좋은 AI는 잘못 쓰기 어렵다: Â鶹ԭ´´의 자율˳• 기업 디자인 원칙 /korea/2026/07/%ec%a2%8b%ec%9d%80-ai-%ec%9e%98%eb%aa%bb-%ec%93%b0%ea%b8%b0-%ec%96%b4%eb%a0%b5%eb%8b%a4-sap%ec%9d%98-%ec%9e%90%ec%9c%a8%ed%98%95-%ea%b8%b0%ec%97%85-%eb%94%94%ec%9e%90%ec%9d%b8-%ec%9b%90%ec%b9%99/ Fri, 03 Jul 2026 09:00:01 +0000 /korea/?p=8815 AI 도구를 빨리 ë�ѫž…하는 것보다 중요한 건 ‘신뢰’다. Sapphire에서 공개한 Joule Work는 흩어진 시스템과 반복 업무에서 사용자를 해방시키는 완전히 새로운 워크스페이스. 자율˳• 기업 시대, Â鶹ԭ´´...

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    AI 도구를 빨리 ë�ѫž…하는 것보다 중요한 건 ‘신뢰’다. Sapphire에서 공개한 는 흩어진 시스템과 반복 업무에서 사용자를 해방시키는 완전히 새로운 워크스페이스. 시대, Â鶹ԭ´´ 디자인팀이 그리는 일의 미래를 들여다본다.


    글쓴이: 애린 보믹(Arin Bhowmick) Â鶹ԭ´´ 최고 디자인 책임자, 번역: 클로드(Claude)

    Â鶹ԭ´´의 자율˳• 기업을 디자인하다
    Â鶹ԭ´´의 자율˳• 기업을 디자인하다

    AI 경쟁이 아니라, 신뢰의 문제

    기업용 소프트웨어 시장은 지금 선택의 기로에 서 있다. AI를 빠르게 ë�ѫž…하지 않으면 뒤처진다는 위기감이 팽배하지만, 정작 기업 규모에서 진짜 ROI를 만드µç” 것은 ‘얼마나 빨리’가 아니라 ‘얼마나 신뢰Çê  수 있는가’다. Â鶹ԭ´´는 최근 Sapphire 행사에서 이 질문에 대한 답으로 Joule Work를 공개했다. AI와 협업해 업무 전체를 처리하는, 완전히 새로운 방식의 워크스페이스다.

    AI가 우선시 되는 미래를 위한 디자인Ìý´¥Ìý특집 기사

    AI는 디자이너를 대체하는 것이 아니라 디자이너의 역할을 재정의하고 있으며, 성공하는 디자이너는 AI를 도구로 홵Ӛ©하면서도 비판적 사고와 인문학적 소양을 바탕으로 AI의 방향을 이끌어가는 사람입니다. Â鶹ԭ´´의 AI 경험 담당 부사장의 통찰을 확인하세요.

    자율˳• 기업, 일하는 방식의 중심이 바뀐다

    Joule Work는 사용자의 의도를 먼저 읽는다. 필요한 인사이트를 스스로 찾아 보여주고, 반복 업무는 자동으로 처리하며, 여러 시스템에 흩어진 AI 에이전트들을 하나로 조율한다. 여기서 Â鶹ԭ´´가 강조하는 원칙은 명확하다. 좋은 디자인은 AI를 쓰기 쉽게 만드µç” 데서 그치지 않고, 잘못 쓰기 어렵게 만들어야 한다는 것. 이미 겶Ä증된 보안·거버넌스 체계 위에 세워진 만큼, 사용성과 책임감이 동시에 작동하는 구조다.

    일관성을 넘어 ‘맥락’을 설계하다

    기존의 디자인 시스템은 정적인 화면에 통일된 규칙을 적용하는 방식이었다. 하지만 AI 시대의 UI는 매번 다른 요청에 맞춰 즉석에서 만들어져야 한다. Â鶹ԭ´´는 이를 위해 을 새롭게 선보였다. AI를 위한 일종의 내비게이션 시스템처럼, 어떤 질문이 들어와도 그 맥락에 맞는 화면을 그때그때 구성해낸다. AI 에이전트가 여러 업무 영역을 오가며 일해도, ë¹ѫ¦ˆ니스 규정과 접근성 기준을 벗어나지 않도록 지켜주는 것이 이 시스템의 역할이다.

    AI에게 답을 맡기지 말고, 질문을 맡겨라Ìý´¥Ìý특집 기사

    AI를 빨리, 많이 쓰는 게 정답일까. 구글 클라우드 는 AI를 비판적 사고의 파트너로 삼고, 가드레일과 지표로 비결정성을 관리하며, 인간다운 판단을 코드화하되 결국 해결책이 아닌 문제와 사랑에 빠지라고 조언한다.

    사람들이 정말 쓰고 싶어지는 AI

    아무리 강력한 기술도 사람이 믿고 쓰지 않으면 무용지물이다. Â鶹ԭ´´ 디자인팀이 주목한 지점도 여기다. 자연어로 AI 에이전트를 부르는 것에서 나아가, Joule Studio를 통해 사용자가 직접 자신만의 AI를 만들 수 있도록 문턱을 낮췄다. 복잡한 코딩 없이도 필요에 맞게 기능을 확장할 수 있어, AI가 ‘전문가의 도구’에서 ‘모두의 도구’로 바뀌고 있다.

    Joule Work 밝은 업무 공간
    Joule Work 밝은 업무 공간

    Joule Work가 여는 새로운 인간의 강점

    Â鶹ԭ´´는 이번 변화를 ‘앱 중심’에서 ‘하나의 통합 공간’으로의 전환이라 설명한다. Â鶹ԭ´´ 시스템은 물론 외부 시스템까지 아우르는 단일 워크스페이스 안에서, 여러 시스템을 오가며 반복하던 수작업과 데이터 대조 작업이 사라진다. 대화형 인터페이스, 상황에 맞춰 스스로 구성되는 업무 공간, 그리고 개발자가 에이전트를 직접 만들고 배포하는 기능까지, Joule Work는 이 모든 것을 하나로 묶는다. 결국 기술이 사람의 자리를 대신하는 것이 아니라, 사람이 더 사람다운 일에 집중할 수 있게 돕는 것. 이것이 Â鶹ԭ´´가 그리는 자율˳• 기업의 진짜 모습이다.

    Joule Work 어두운 업무 공간
    Joule Work 어두운 업무 공간

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