AI 투자는 찔끔 늘었는데 ROI는 급등했다. �鶹ԭ��가 전 세계 2,600명의 기업 리더를 조사해 밝혀낸 열풍의 실체왶�, 절반 넘는 기업이 여전히 준비 안 된 거버넌스라는 시한폭탄까지 짚어봤다.

글쓴이: 폴 톰슨(Paul Thomson), 번역: 클로드(Claude)

AI 투자, 드디어 돈값 하기 시작했다

에스에이피(�鶹ԭ��)왶� 옥스포드에코노믹스(Oxford Economics)가 전 세계 리더 2,600명을 조사한 ‘‘ 결과가 나왔다. 결론은 하나, AI에 쓴 돈이 이제 진짜 성과로 돌아오고 있다는 것이다.

올해 기업 평균 AI 투자액은 2,800만 달러로 작�Ƅ보다 소폭 늘었을 뿐인데, ROI는 확 뛰었다. 올해 기대 ROI는 21%(630만 달러)로 작�Ƅ 16%에서 껑충 뛰었고, 2�Ƅ 뒤엔 38%(1,590만 달러)까지 오를 전망이다.

이 성장의 주인공은 에이전틱 AI다. 2�Ƅ 후 에이전틱 AI의 평균 ROI는 1,760만 달러로, 작�Ƅ 예상치(430만 달러)의 4배가 넘는다.

�鶹ԭ�� AI 전략 총괄 숀 캐스크(Sean Kask)는 말한다. “AI는 이제 실험이 아니라 실행 단계입니다. 성과가 보이기 시작했죠. 하지만 맥락 없는 AI는 잘해야 헛수고, 최악엔 리스크가 됩니다.”

성숙해지는 AI, 그런데 아직 불안하다

전 세계 AI 투자는 작�Ƅ 2,670만 달러에서 소폭 늘었지만, 나라별 온도차는 크다. 브라질·영국·호주·독일은 투자를 늘렸고, 중국·인도는 오히려 줄였다.

기업 업무의 30%가 이미 AI 도움을 받고 있고, 2�Ƅ 후엔 48%까지 늘어날 전망이다. 전략적 AI 투자도 거의 두 배(17%)로 늘었지만, ‘일단 해보자’식 산발적 접근이 여전히 41%로 가장 많다.

리더십도 문제다. AI 전담 리더를 둔 기업 46%, 명확한 개발 프레임워크를 가진 기업 52%, AI 교육을 제공하는 기업은 41%뿐이다.

그럼에도 69%는 지금 AI ROI에 만족한다. 다만 3분의 2 이상은 AI가 아직 잠재력을 다 발휘 못했다고 본다. 83%가 에이전틱 AI의 변화 잠재력을 높게 보지만, “완전히 준비됐다”는 기업은 3%뿐이다.

데이터, 사람, 거버넌스라는 세 개의 벽

가장 큰 걸림돌은 데이터 품질이다. 73%가 불완전한 데이터로 어려움을 겪고, 79%는 낮은 품질의 AI 결과물 때문에 재작업이나 지연을 겪었다.

사람 문제도 크다. 78%는 리스킬링이 AI 발전 속도를 못 따라간다고 느끼고, ‘섀도우 AI’는 69%가 최소 가끔 겪는다고 답했다.

캐스크는 짚는다. “다음 단계는 AI를 실제 데이터·프로세스에 깊이 연결하는 것입니다. 다만 AI 가치는 생각보다 측정하기 어렵고, 리스크는 거버넌스보다 빠르게 움직입니다.”

거버넌스가 “완전히 됐다”는 기업은 12%뿐. 휴먼인더루프가 없는 기업이 38%, 권한·접근 통제가 없는 기업이 37%, 에이전트 목록조차 없는 기업이 56%다. 69%는 자신들이 거버넌스보다 빠르게 에이전트를 도입 중이라 느낀다.

결국 답은 자율형 기업

캐스크는 결론짓는다. “AI의 진짜 가치를 얻는 건 쉽지 않습니다. 완전히 새로운 접근이 필요하니까요. AI를 실제 데이터·프로세스에 연결하고, 신뢰할 결과를 낼 맥락과 거버넌스를 갖춰야 합니다. 우리는 이걸 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)‘이라 부릅니다. 기술이 아니라 사람의 문제예요. 에이전트왶� 프로세스, 사람이 하나로 움직여야 진짜 가치가 나옵니다.”

• 원문: Business Value of AI Is Spiking, Driven by Increased Adoption and Agentic Expectations, �鶹ԭ�� Finds, Features, �鶹ԭ�� News Center

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

글쓴이: 로라 마우드(Laura Marwood), 번역: 클로드(Claude)

AI 열풍 속에서 놓치기 쉬운 질문

요즘 AI를 둘러싼 이야기는 넘쳐난다. 새로운 툴, 새로운 모델, 새로운 약속들이 매일 쏟아진다. 대화의 대부분은 ‘속도’에 맞춰져 있다. AI가 글을 더 빨리 쓰게 해주고, 코드를 더 빨리 짜게 해주고, 결과물을 더 빨리 만들어낸다는 이야기다. 물론 중요한 부분이다. 하지만 최근 구글 클라우드의 리드 개발자 옹호자 케이시 웨스트왶� 나눈 대화는 조금 다른 질문을 던지게 했다. AI의 진짜 가치는 우리를 더 빠르게 만드는 데 있는 게 아니라, 더 잘 생각하게 만드는 데 있는 건 아닐까?

생산성 도구를 넘어, ‘비판적 사고의 파트너’로

웨스트는 AI를 단순히 생산성이나 속도를 위한 도구로만 쓰는 건 낮은 단계의 활용이라고 말한다. 진짜 강력한 활용법은 AI를 ‘비판적 사고의 파트너’로 대하는 데 있다. 그는 AI에게 단순히 답을 구하는 대신, 자신의 논리를 비판하게 하거나 미처 생각하지 못한 질문을 던지도록 구체적으로 지시해보라고 권한다. 이렇게 하면 AI는 판단을 대신하는 존재가 아니라, 판단을 더 날카롭게 벼려주는 유용한 마찰이 된다. 결과물의 양이 아니라 질문의 질이 달라지는 셈이다.

기업 AI 도입의 관건: 가드레일과 지표 설계

기업 환경에서 AI를 도입할 때는 이야기가 조금 더 복잡해진다. AI 특유의 창의성과 비결정성(non-determinism)은 강력한 무기이지만, 동시에 관리해야 할 대상이다. 웨스트는 이 지점에서 품질 관리가 필수적이라고 강조한다. 시스템의 안전성과 품질을 보장할 가드레일과 평가 지표를 직접 설계할 수 있는 능력이야말로 현대 엔지니어링 조직의 성패를 가른다는 것이다.

결정론에서 ‘인간다운 판단’의 코드화로

이 변화는 개발자의 역할 자체를 바꿔놓는다. 과거의 비즈니스 시스템은 정해진 로직대로 결과가 나오는 결정론적 시스템이었다. 반면 지금의 AI는 인간이 정보를 바탕으로 판단을 내리는 방식과 비슷하게, 복합적인 상황 속에서 추론하고 결정하도록 요구받는다. 사람이 수작업으로 처리하던 복잡한 비즈니스 프로세스를 AI로 자동화하는 일은 단순한 코드 작성을 넘어, 인간의 사고방식과 추론 과정을 논리적으로 ‘코드화’하는 고도로 창의적인 작업이다. AI가 내리는 ‘인간다운 결정’이란 AI가 사람처럼 생각한다는 뜻이 아니라, 인간의 복잡한 의사결정 과정을 이해하고 이를 자동화된 환경에 적용해 의미 있는 가치를 만들어내는 전략적 시도에 가깝다.

결국 남는 건 문제왶� 사랑에 빠지는 태도

웨스트가 개발자들에게 건넨 조언은 단순했다. 그리고 어떤 특정 툴이나 프레임워크보다 오래갈 조언이었다. “해결책이 아니라 문제왶� 사랑에 빠져라.” 지금 의존하는 프레임워크, 기술, 프로그래밍 언어는 놀라울 만큼 빠르게 변할 것이다. 특정 기술 스택에 매몰되면 변화하는 환경에서 쉽게 도태된다. 반면 문제를 깊이 이해하고, 호기심을 잃지 않고, 판단력을 갖고 AI를 활용하는 전략적 사고방식은 오래도록 가치를 지닌다.

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AI를 둘러싼 이야기가 이토록 숨 가쁘게 느껴지는 지금, 이런 태도가 오히려 도움이 된다. 맹목적인 열광도, 막연한 두려움도 아닌 호기심과 절제로 이 순간을 대하는 태도 말이다. 관건은 AI로 얼마나 더 많이 만들어내느냐가 아니라, AI를 잘 활용했을 때 우리의 생각과 판단이 얼마나 더 나아지느냐다. 결국 좋은 질문을 던질 줄 아는 사람만이, 좋은 답을 얻는 시대가 오고 있다.

• 원문: Fall in Love with the Problem, Not the Solution: Rethinking AI for Real Impact, Features, �鶹ԭ�� News Center

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

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

AI 경쟁이 아니라, 신뢰의 문제

기업용 소프트웨��� 시장은 지금 선택의 기로에 서 있다. AI를 빠르게 도입하지 않으면 뒤처진다는 위기감이 팽배하지만, 정작 기업 규모에서 진짜 ROI를 만드는 것은 ‘얼마나 빨리’가 아니라 ‘얼마나 신뢰할 수 있는가’다. �鶹ԭ��는 최근 Sapphire 행사에서 이 질문에 대한 답으로 Joule Work를 공개했다. AI왶� 협업해 업무 전체를 처리하는, 완전히 새로운 방식의 워크스페이스다.

자율형 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 �鶹ԭ��가 강조하는 원칙은 명확하다. 좋은 디자인은 AI를 쓰기 쉽게 만드는 데서 그치지 않고, 잘못 쓰기 어렵게 만들어야 한다는 것. 이미 검증된 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. �鶹ԭ��는 이를 위해 을 새롭게 선보였다. AI를 위한 일종의 내비게이션 시스템처럼, 어떤 질문이 들어왶�도 그 맥락에 맞는 화면을 그때그때 구성해낸다. AI 에이전트가 여러 업무 영역을 오가며 일해도, 비즈니스 규정과 접근성 기준을 벗어나지 않도록 지켜주는 것이 이 시스템의 역할이다.

사람들이 정말 쓰고 싶어지는 AI

아무리 강력한 기술도 사람이 믿고 쓰지 않으면 무용지물이다. �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 Work가 여는 새로운 인간의 강점

�鶹ԭ��는 이번 변화를 ‘앱 중심’에서 ‘하나의 통합 공간’으로의 전환이라 설명한다. �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 �鶹ԭ��가 그리는 자율형 기업의 진짜 모습이다.

• 원문: , , �鶹ԭ��

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기업의 의사결정 중 절반 이상이 여전히 며칠씩 걸린다. �鶹ԭ��가 그리는 은 이 시간을 순간으로 줄인다. 프로세스 지식, 데이터, 거버넌스라는 세 원칙 위에서 재무붶�터 산업별 AI까지, 결정의 속도가 어떻게 달라지는지 들여다본다.

글쓴이: 에릭 반 로섬(Eric van Rossum), 번역: 클로드(Claude)

오늘날 기업 리더들은 점점 예측하기 어려운 환경에서 더 빠르고 정확한 결정을 내려야 합니다. 수요는 순식간에 바뀌고, 공급망은 언제든 흔들리며, 비용과 마진 압박도 계속됩니다. 그런데 이런 결정들은 한 부서만의 일이 아니라 여러 기능을 가로지르며 이루어집니다.

문제는 분명합니다. 기회를 놓치지 않으면서도 공급, 마진, 고객 신뢰를 지키려면 어떻게 빠르게 움직여야 할까요? 흩어진 시스템에서 데이터를 모으고 의견을 맞춰 결정을 내리기까지는 너무 많은 시간과 수작업이 듭니다. 그렇게 결정을 내리고 나면 상황은 이미 또 바뀌어 있죠.

그래서 �鶹ԭ��는 Sapphire 행사에서 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’ 개념을 제시했습니다. 변화를 더 빨리 감지하고, 그 영향을 비즈니스 전체 관점에서 이해하고, 대응을 조율하면서도 중요한 결정의 주도권은 사람에게 남겨두는 것이 핵심입니다.

자율성, 새로운 차원으로

끊임없는 인텔리전스, 실시간 맥락 기반의 결정, 따로 움직이던 조직이 하나의 연결된 시스템으로 작동하는 것. 이것이 자율형 기업이 그리는 변화입니다. 이를 떠받치는 세 가지 원칙도 제시됐습니다. 첫째는 ‘프로세스 지식‘, 비즈니스가 실제로 어떻게 돌아가는지에 대한 깊은 이해입니다. 둘째는 ‘비즈니스 데이터‘, AI가 제대로 일할 수 있게 풍부하고 맥락이 살아있는 데이터를 갖추는 것입니다. 셋째는 ‘거버넌스‘, 모든 과정이 투명하고 추적 가능하며 정책 안에서 이루어지도록 지탱하는 기반입니다. AI의 모든 행동은 기록으로 남고, 책임이 필요한 예외에는 언제나 사람의 판단이 개입합니다.

비즈니스 전반을 잇는 인텔리전스

중심에는 가 있습니다. Joule이 비즈니스로 들어가는 단일 창구가 되고, 재무, 공급망, 구매, 인사, 고객경험 같은 핵심 영역이 그 안에서 서로 연결됩니다. 사람은 우선순위왶� 정책, 가드레일을 정하고, 어시스턴트는 맥락을 이해해 업무를 조율하며, 에이전트는 신호를 감지해 작업을 실행합니다. IDC 조사에 따르면 기업 의사결정의 절반 이상이 결정까지 1~7일 걸립니다. �鶹ԭ��가 좁히려는 간극이 바로 이 부분, ‘며칠’을 ‘순간’으로 바꾸는 일입니다.

자율형 재무가 보여주는 변화

는 이 변화를 가장 잘 보여주는 예입니다. 여전히 많은 재무 조직이 수작업과 파편화된 데이터, 느린 처리 속도에 발목 잡혀 있습니다. 자율형 재무에서는 계획, 매출 관리, 자금, 결산, 컴플라이언스, 세무까지 전 과정에서 전문화된 에이전트들이 백그라운드에서 끊임없이 일합니다. 청구가 빨라지면 자금 흐름이 또렷해지고, 이는 더 정확한 계획과 더 과감한 경영 판단으로 이어집니다. 재무팀은 숫자를 좇는 대신 미래를 그리는 데 시간을 씁니다.

산업 AI, 깊이를 더하다

같은 공급망 문제라도 제약, 제조, 농업, 유통, 에너지마다 규칙과 데이터, 가치사슬이 전혀 다르기 때문입니다. �鶹ԭ��는 일반 AI에 비즈니스를 가르치는 방식이 아니라, 수십 �Ƅ간 쌓은 산업별 노하우를 AI에 그대로 심어 넣는 방식을 택했습니다.

나아갈 길

결국 핵심은 AI가 업무 하나에 머무르지 않고, 기업 전체에서 끊임없이 감지하고 추론하고 행동하고 배우도록 돕는 것입니다. 그 과정에서 사람은 여전히 운전대를 잡고 있습니다. 완벽한 시스템을 기다릴 필요는 없습니다. 지금 가진 환경 위에서 한 걸음씩 시작하면 됩니다. 이것이 자율형 기업으로 가는 여정의 시작입니다.

• 원문: The Autonomous Enterprise: Better Decisions in Motion, Corporate Blog, �鶹ԭ�� News Center

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더 똑똑한 모델이 아니라, 기업을 더 깊이 아는 AI가 진짜 승부를 가릅니다. �鶹ԭ��가 그리는 ‘‘의 시대에는, AI가 프로세스왶� 권한, 데이터까지 이해하고 사람과 함께 신뢰할 수 있는 답을 만들어냅니다.

글쓴이: 크리스천 클라인(Christian Klein), 번역: 클로드(Claude)

모델 경쟁을 넘어서 — 진짜 격차는 ‘컨텍스트’다

지금 많은 기업이 AI를 실험하고 있습니다. 인상적인 데모왶� 성공적인 파일럿도 있지만, AI가 회사 전체를 바꿨다고 말할 수 있는 곳은 드뭅니다. 그 차이를 만드는 건 모델 성능이 아니라 ‘컨텍스트’ — AI가 기업이 실제로 어떻게 돌아가는지 이해하는 능력입니다.

요즘 AI 논의는 어떤 모델이 가장 뛰어난지에 쏠려 있지만, 진짜 문제는 다른 곳에 있습니다. 기업은 여러 팀과 정책, 승인, 권한이 얽힌 워크플로우로 움직입니다. 모델은 답을 만들고 에이전트는 작업을 끝내지만, 누가 권한이 있는지, 어떤 규칙이 적용되는지에 대한 이해 없이는 AI가 약속을 지킬 수 없습니다.

자율형 기업(Autonomous Enterprise), 새로운 시대의 청사진

깊은 비즈니스 컨텍스트를 갖춘 소프트웨���의 가치가 점점 높아지고 있습니다. AI 에이전트가 엔드투엔드 프로세스를 이해하면, 개별 작업을 자동화하는 데 머물지 않고 프로세스 전체를 운영할 수 있습니다. 이것이 바로 ‘자율형 기업’ — 실행 시스템에서 추론하고 결정하고 행동하는 시스템으로의 전환입니다. 직원들은 반복적인 조율 업무에서 벗어나 더 높은 가치의 판단과 전략에 집중할 수 있습니다.

�鶹ԭ��의 50�Ƅ 자산과 Joule — 컨텍스트가 신뢰할 수 있는 답이 되는 과정

�鶹ԭ��는 50�Ƅ 넘게 기업의 핵심 프로세스를 지원해왔습니다. �鶹ԭ�� 시스템은 데이터를 저장하는 것을 넘어 기업이 실제로 운영되는 방식 — 프로세스, 규칙, 결정 — 을 담고 있습니다. ERP는 기업의 기억이자 두뇌입니다. 새로운 은 데이터·프로세스·거버넌스를 AI를 위한 통합 컨텍스트로 묶습니다. Joule이 그 위에서 사람과 AI를 잇는 인터랙션 레이어 역할을 합니다. Joule Assistant는 사용자왶� 협업하고, 는 워크플로우를 끝까지 실행합니다.

예를 들어 “최신 파이프라인과 공급망 데이터로 연간 재무 전망이 어떻게 바뀔지 보여줘”라는 질문을 받으면, 시스템은 먼저 올바른 프로세스를 찾고, 조직별 설정을 이해한 뒤, 수백만 데이터 필드 중 정확한 데이터를 선택합니다. 마지막으로 신원과 권한, 접근 통제를 검증해 결과의 신뢰성을 보장합니다.

기술보다 먼저, 변화관리가 답이다

이런 수준에 도달하려면 챗봇을 추가하거나 기존 시스템에 AI를 얹는 것만으론 부족합니다. 많은 기업은 여전히 파편화된 시스템과 분산된 데이터를 안고 있어, AI를 그냥 덧붙이면 비효율과 위험이 오히려 커집니다. 프로세스왶� 데이터, 인프라가 함께 작동하는 방식, 인간과 AI의 역할 분담을 다시 설계해야 합니다. 직원 재교육, 프로세스 재설계, 시스템 현대화가 함께 가야 하며, 이를 위해 �鶹ԭ��는 새로운 AI 기반 RISE·GROW 오퍼링과 서비스 모델 재정비를 추진하고 있습니다.

새 시대의 시작, 그리고 �鶹ԭ��의 자리

새로운 시대는 지능이 운영과 분리되지 않고 그 안에 내재되는 시대입니다. 앞서가는 기업은 가장 뛰어난 모델을 가진 기업이 아니라, 컨텍스트왶� 거버넌스, 신뢰를 갖춰 AI를 실제 비즈니스 운영에 연결한 기업입니다. 자율형 기업의 시대가 시작되고 있고, �鶹ԭ��는 이를 실현할 가장 좋은 위치에 있습니다.

• 원문: , , LinkedIn

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• AI 기반 구매·재무 ˳�신 전략 공유… 6월 9일·10일 ���일간 진행
• 구매·조달붶�터 ���·재무기획까지, 업무 영역별 맞춤˳� AI ˳�신 전략 집중 조망

2026�Ƅ 5월 27일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��코리아(대표 신은영)가 오는 6월 9일과 10일 ���일간 기업의 구매 및 재무 담당 임원, 실무책임자를 대상으로 한 ‘�鶹ԭ�� 커넥트 데이(�鶹ԭ�� Connect Day)’ 시리즈를 개최한다. 이번 행사는 AI 기반 비즈니스 ˳�신을 통한 기업 수익성 향상을 주제로, 구매 및 재무 �ѫ��의 최신 트렌드왶� 실질적인 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. �鶹ԭ��는 구매 담당자 대상 ‘구매 ˳�신을 위한 �鶹ԭ�� 커넥트 데이(�鶹ԭ�� Connect Day for Procurement)‘왶� 재무 담당자 대상 ‘재무 ˳�신을 위한 �鶹ԭ�� 커넥트 데이(�鶹ԭ�� Connect Day for Finance)‘를 각각 별도로 운영해, 참가자의 업무 영역에 맞춘 심층 인사이트를 제공한다.

�鶹ԭ�� 커넥트 데이는 �鶹ԭ��가 업종별·기능별 주요 의사결정자를 대상으로 최신 기술 트렌드왶� 실전 ˳�신 전략을 공유하는 고객 초청 세미나다. 이번 시리즈는 오늘날 기업의 구매 및 재무 조직이 직면한 원가 상승, 글로벌 공급망 불확실성, 규제 환경 변화 등 복합적인 도전 과제에 주목한다. 반복 업무 자동화붶�터 전략적 의사결정 고도화까지 AI가 구매왶� 재무의 역할을 근본적으로 재정의하는 가운데, �鶹ԭ�� 커넥트 데이 시리즈는 제한된 인력과 예산으로 성과를 극대화할 수 있는 AI 기반 운영 모델을 직접 확인하고, 동종 업계 전문가들과 심도 있는 논의를 나눌 수 있는 기회를 제공한다.

행사 첫날인 6월 9일(화) 오후 1시 30분붶�터 노보텔 앰배서더 강남에서 구매·조달 담당 임원 및 실무 책임자를 대상으로 ‘구매 ˳�신을 위한 �鶹ԭ�� 커넥트 데이‘가 진행된다. 비용 절감과 공급망 회복탄력성을 동시에 달성해야 하는 전환점에서 AI 기반 운영 모델로 구매의 역할을 재정의하는 데 초점을 맞춘다. 시장조사기관 포레스터(Forrester)의 이건호 자문위원이 AI왶� 일자리의 변화를 조망하고, 수샨트 제인(Sushant Jain) �鶹ԭ�� 아태지역 재무 및 지출 관리 총괄이 과 차세대 �鶹ԭ�� 아리바(Next-Gen �鶹ԭ�� Ariba)가 이끄는 미래 구매 전략을 소개한다. 실제 �鶹ԭ�� 솔루션을 도입한 기업의 ˳�신 사례왶� 성과도 함께 공유될 예정이다.

그 다음 날인 6월 10일 수요일에는 오후 1시붶�터 엘���워에서 CFO, 재무기획, 회계, 경영관리 담당자를 대상으로 ‘�鶹ԭ�� 커넥트 데이 포 파이낸스‘가 열린다. 수샨트 제인 총괄과 아밋 베르마 (Amit Verma) �鶹ԭ�� 아태지역 CFO 오피스 솔루션 자문 총괄이 의 미래를 제시하고, 안상원 �鶹ԭ��코리아 최고재무책임자(CFO)가 �鶹ԭ��의 디지털 ˳�신 여정과 경험을 직접 공유한다. AI 기반 재무 ˳�신, IFRS18 주요 이슈, 자금 및 현금 유동성 관리, 그룹 리포팅, ESG 규제 대응 등 재무 담당자들이 가장 주목하는 현안을 망라한 세션이 마련되며, 고객사 CFO의 실제 재무 ˳�신 사례 발표도 이어진다.

안상원 �鶹ԭ��코리아 최고재무책임자(CFO)는 “AI는 더 이상 미래의 기술이 아니라 지금 이 순간 구매왶� 재무 현장에서 실질적인 성과를 만들어내는 핵심 도구”라며, “데이터 기반 경영과 효율적인 운영 체계 구축을 고민하는 담당자들이 이번 �鶹ԭ�� 커넥트 데이를 통해 AI 기반 ˳�신의 실제 가능성을 확인하고, 각자의 비즈니스에 맞는 전략을 수립하는 계기가 되기를 바란다”고 밝혔다.

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기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의 왶� 앱 없이도 업무를 완성하는 까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

발표자: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 클로드(Claude)

지난주 열린 �鶹ԭ�� Sapphire에서 �鶹ԭ��는 단순한 신제품 발표를 넘어, 기업 운영의 근본적인 패러다임 전환을 선언했습니다. 우리가 수십 �Ƅ간 ‘두뇌’로 여겨온 ERP 시스템이 이제 완전히 새로운 역할을 부여받고 있습니다.

기록하는 시스템에서 실행하는 시스템으로

ERP는 오랫동안 ‘기록 시스템(System of Record)’으로 정의되어 왔습니다. 무슨 일이 일어났는지를 저장하고 보존하는 것이 핵심 역할이었죠. 그러나 �鶹ԭ��는 초창기붶�터 실시간 데이터 처리를 지향해 왔고, 에이전틱 AI 시대를 맞아 이 철학이 완전히 꽃을 피우게 되었습니다. ServiceNow가 자신들의 시스템을 ‘실행 시스템(System of Action)’이라 부르는 것과 같은 맥락에서, �鶹ԭ�� 역시 이제 기록이 아닌 실행을 중심에 놓습니다. AI 에이전트가 스스로 판단하고 움직이는 시대에, 실행은 가장 중요한 키워드가 되었습니다.

�鶹ԭ�� Autonomous Suite: 자율운영 기업

이번 Sapphire의 핵심 발표는 �鶹ԭ�� Autonomous Suite입니다. 마치 자율주행 자동차처럼, 기업 운영의 상당 부분이 스스로 굴러가는 시대를 열겠다는 선언입니다. 이를 가능하게 하는 기반이 바로 �鶹ԭ�� 비즈니스 AI 플랫폼으로, AI 파운데이션·비즈니스 데이터 클라우드·BTP 세 가지를 하나로 통합한 것입니다. 이 플랫폼 위에서 AI 에이전트들은 �鶹ԭ�� 시스템의 맥락은 물론, 각 고객사 고유의 비즈니스 상황까지 함께 이해하고 기억합니다. �鶹ԭ��에서 경력을 쌓고 고객사에서 인하우스로 일하는 베테랑 전문가처럼, 회사의 언어왶� 상황을 정확히 파악한 채로 움직이는 것입니다.

224개의 에이전트, 역할 중심의 자율 운영

�鶹ԭ��는 이미 224개의 Joule 에이전트를 개발했으며, 이를 역할별로 묶은 51개의 어시스턴트를 이번에 발표했습니다. 재무 결산 담당자, 미수금 처리 담당자 등 실제 업무 역할에 맞게 어시스턴트가 설계되어 있고, 각 어시스턴트는 처리 시간 단축·생산성 향상 등 명확한 아웃컴 지표를 내장하고 있습니다. 개별 어시스턴트들이 모이면 자율형 재무, 자율형 공급망 등 5개 도메인이 완성되고, 이것이 곧 자율형 기업(Autonomous Enterprise)의 모습입니다. Joule Studio 2.0의 의도 기반 개발(Intent-Based Development)로 커스터마이징도 가능해, 엔터프라이즈 수준의 바이브 코딩이 현실이 되었습니다.

앱 없이 일한다: Joule Work가 바꾸는 사용자 경험

자율형 기업에서 사용자 경험도 근본적으로 달라집니다. Joule Work는 두 가지 새로운 업무 방식을 제시합니다. 첫째는 앱리스(Appless) 경험으로, 특정 앱에 직접 접속하지 않아도 Joule에게 원하는 작업을 말하면 필요한 앱들을 알아서 끌어다 처리해 줍니다. 둘째는 한발 더 나아간 노앱(No-App) 경험입니다. 아직 해당 앱 자체가 존재하지 않아도, 하고 싶은 일을 Joule에 설명하면 즉석에서 필요한 데이터왶� 프로세스를 조합해 업무를 완성해 주는 것입니다. 이를 구현하는 것이 Joule Space로, 사용자는 이제 어떤 앱이 있는지 몰라도, 심지어 앱이 없어도 원하는 업무를 처리할 수 있게 됩니다. 인터페이스가 사람에게 맞춰지는 시대가 열린 것입니다.

거버넌스왶� 신뢰: AI 에이전트를 안전하게 관리하다

자율화가 확대될수록 통제왶� 신뢰의 문제는 더욱 중요해집니다. �鶹ԭ��는 �鶹ԭ�� AI 에이전트 허브를 통해 기업 환경에 퍼져 있는 �鶹ԭ�� 및 비�鶹ԭ�� 에이전트를 모두 탐색·발견하고, 위험도를 평가한 뒤 검증된 에이전트만 운영 환경에서 사용할 수 있도록 관리합니다. SOX 기반의 ISO 표준에 맞는 추적 가능성(Auditability)도 내장되어 있어, 규제 환경에서도 안심하고 자율 운영 체계를 도입할 수 있습니다.

에이전틱 AI 시대, 기업의 경쟁력은 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있습니다. 이번 �鶹ԭ�� Sapphire는 그 실행의 주체가 이제 사람만이 아님을 분명히 보여주었습니다.

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• 섵Ӛ�시왶� 섵Ӛ�경제진흥원이 주관��는 청�Ƅ취업사관학교��새싹(SeSAC) 과정 참가자��45명 모집
• 클라우드 기반 소프트웨��� �ѫ��의 수준 높은 교육과정 무료 제공

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2026�Ƅ 5월 18일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표 신은영)는 ‘�鶹ԭ�� 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’ 6기 참가자를 6월 7일까지 모집한다고 밝혔다.

올해로 6기를 모집하게 된 ‘�鶹ԭ�� 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’은 �鶹ԭ��코리아왶� 섵Ӛ�경제진흥원이 운영하는 청�Ƅ취업사관학교의 교육 브랜드 ‘새싹(SeSAC, Seoul Software Academy)’의 일환으로 진행된다. 새싹은 AI 핵심 소프트웨��� 인재 양성을 위해 ‘싹’을 틔우고 성장시켜 궁극적으로는 �鶹ԭ��전문가로 데뷔할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램이다.

‘�鶹ԭ�� 클라우드 애플리케이션 개발자 양성 과정’은 높은 수료율과 취업률, 수강생 만족도를 바탕으로 취업 준비생들 사이에서 필수 코스로 자리매김하고 있다. 그 성과를 인정받아 2023�Ƅ 12월에는 교육 파트너 부문 섵Ӛ�시장 표창을 수상한 바 있다.

본 과정은 기업 현장에서 요구하는 실무 역량을 중심으로 클라우드 기반 애플리케이션의 설계·구축·개발에 대한 심화 학습을 제공한다. 현장 맞춤˳� 커리큘럼과 현역 컨설턴트로 구성된 강사진을 통해 �鶹ԭ�� 클라우드 기반 기업용 시스템에 대한 이해왶� 실무 개발 역량을 함께 키울 수 있다.

실제 기업 환경에서 활용하는 서버왶� 실습 환경을 그대로 수업에 적용해 현장감 높은 교육을 제공하며, 과정 수료 후에는 취업 연계 프로그램을 통해 �鶹ԭ�� 시스템 설계·구축·개발자 및 모듈 운영자 등 다양한 �鶹ԭ�� 직군으로의 취업을 지원한다.

올해에는 커리큘럼을 한층 고도화했다. 재무, 물류, 판매 및 유통 등 주요 비즈니스 프로세스를 통합적 관점에서 학습하고 ERP 시스템 전반에 대한 폭넓은 이해를 쌓는 한편, AI 활용 프로젝트 학습을 통해 기업 현장에서 수요가 빠르게 늘고 있는 멀티 클라우드 관리 및 개발 역량을 효과적으로 강화할 수 있도록 설계됐다.

지원 자격은 만 15세 이상으로 고용보험에 가입되지 않은 섵Ӛ� 지역 거주자이며, 섵Ӛ� 소재 대학(원)��재학생이나��모집공고일 기준 3�Ƅ 이내 섵Ӛ�소재 대학(원) 졸업생 및 기업 근무��경력자도 지원할��수 있다. 섵Ӛ� 외 지역 거주자의 경우 모집 정원의 10% 이내 범위에서 선발하며, 이를 통해 더 많은 예비 인재들이 전문 역량을 갖춘 디지털 인재로 성장할 수 있도록 교육 접근성을 확대했다.

본 과정을 수료한 한 수강생은 “모듈 업무 흐름과 개발을 모두 접해 보고 싶은 분께 추천한다”며 “비즈니스 프로세스 전반의 이해붶�터 개발 실습, 프로젝트로 구성된 커리큘럼이 매력적이었고, 수강 기간 동안 크게 성장할 수 있었다”고 밝혔다.

본 프로그램은 청�Ƅ취업사관학교 금천캠퍼스에서 6월 22일붶�터 11월 24일까지 진행되며 수강료는 전액 무료다. 기초 레벨테스트왶� 면접을 거쳐 최종 45명을 선발할 예정이다. 자세한 선발 일정 및 교육 내용은 청�Ƅ취업사관학교 에서 확인할 수 있다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)는 기업용 애플리케이션과�����ѫ��의 선도기업으로 비즈니스왶� 기술을 연결하고 있다. 지난 50�Ƅ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 핵심 비즈니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는��에서 확인할 수 있다.

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AI 시대를 선도하려면 클라우드 ERP로의 전환을 통한 현대화가 필수입니다. 확장성과 효율성, 보안, 비용 절감까지. 클라우드로의 전환이 AI의 잠재력을 어떻게 폭발적으로 키우는지 확인해 보세요.

글쓴이: 제프 코이엔(Jeff Koyen), 번역:��클로드(Claude)

대부분의 기업은 AI의 힘을 제대로 활용할 준비가 되어 있지 않습니다. 포브스리서치(Forbes Research)에 따르면, C레벨 임원 중 조직의 AI 도입을 지원할 현재의 도구왶� 기술에 완전한 자신감을 갖고 있는 비율은 단 24%에 불과합니다.

AI 애플리케이션은 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 이는 온디맨드 방식으로, 대규모로 제공되어야 하며, 역동적이고 안정적이며 고성능의 클라우드 기반 인프라만이 이를 실현할 수 있습니다. 현재의 AI 구현은 물론, 지속적인 발전을 뒷받침하기 위해, 핵심 비즈니스 프로세스 관리에 ERP(전사적 자원 관리) 시스템을 활용하는 기업들에게 클라우드 현대화는 필수적입니다.

바로 이 때문에 선도적인 ERP 제공업체인 �鶹ԭ��는 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등과 파트너십을 맺고 세계 최대 규모의 신뢰받는 클라우드 위에서 소프트웨���를 운영하고 있습니다. ‘‘는 기업들이 ERP를 현대화할 수 있도록 지원하며, AWS를 비롯한 전문 파트너사의 안전한 글로벌 네트워크를 활용해 첨단 AI 및 머신러닝의 이점을 원활하게 통합합니다.

아래에서는, AWS 기반의 ‘RISE with �鶹ԭ��’왶� 같은 클라우드 서비스로 ERP 환경을 업그레이드하는 기업들이 장기적인 AI 혜택을 누릴 수 있는 4가지 방안을 살펴봅니다.

1. 확장 가능한 인프라로 AI 워크로드를 뒷받침합니다

CIO의 72%는 클라우드 아키텍처가 기업의 미래에 핵심적인 역할을 할 것이라고 말합니다.
춵Ӳ�: Forbes Research CxO Growth Survey 4.0

AI의 기회를 포착하기 위해 비즈니스 리더들은 발 빠르게 움직이고 있습니다. 에 따르면, 임원의 96%가 자사 비즈니스에 AI 기술을 탐색하거나 도입하라는 지시를 받고 있습니다. 동일한 조사에서 고객들은 새로운 맞춤˳� 도구를 도입하는 것보다 이미 사용 중인 ERP 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 방식을 훨씬 더 선호하는 것으로 나타났습니다. 바로 여기서 클라우드 기반 ERP 현대화가 주목받습니다.

AI의 학습과 의사결정은 빠르고 정확한 대용량 데이터에 의존합니다. 클라우드의 확장성과 속도는 복잡한 데이터 검색을 통해 실시간 인사이트, 예측 분석 등을 생성하는 AI 워크로드에 필요한 유연한 처리 역량을 제공합니다.

‘RISE with �鶹ԭ��’는 관리형 클라우드 서비스로서, 온프레미스 ERP 소프트웨���를 운영하는 기업들이 원활하고 안전하게 클라우드로 전환하여 최적화된 스토리지, 속도, 확장성의 이점을 누릴 수 있도록 지원합니다. 그 성과는 데이터로 증명됩니다. 에 따르면, �鶹ԭ��가 대기업용으로 제공하는 선도적인 ERP 소프트웨��� 패키지인 를 AWS 클라우드로 업그레이드한 기업들은 쿼리 처리 용량이 74% 증가하고, 쿼리 응답 시간이 38% 단축된 것으로 나타났습니다.

AWS의 온디맨드 인프라가 제공하는 향상된 메모리왶� 데이터 처리 역량을 통해, 기업들은 일상적인 운영에 AI를 원활하게 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 �鶹ԭ�� 애플리케이션이 AI 기반의 더 빠르고 정확한 예측을 생성할 수 있으며, 소매 분야에서는 보다 개인화된 마케팅을 위한 정교한 고객 감성 분석이 가능해집니다.

2. 높아진 효율성으로 AI 도입 속도를 높입니다

RISE with �鶹ԭ�� 고객들이 보고한 평균 운영 효율성 개선: 10%
춵Ӳ�: Forrester Total Economic Impact Study, “The Economic Total Impact Of RISE With �鶹ԭ��,” 2023

핵심 비즈니스 프로세스에 클라우드 기반 AI 전략을 신속하게 도입할 수 있는 비즈니스 리더들은 경쟁사를 앞지르고 ˳�신을 선도할 수 있는 독보적인 기회를 갖게 됩니다.

클라우드 기반 ERP 사용자들은 이미 가시적인 성과를 체감하고 있습니다. �鶹ԭ��가 의뢰한 Forrester 연구에 따르면, 온프레미스 환경에서 ‘RISE with �鶹ԭ��’로 전환한 고객들은 문제 및 요청 해결 시간이 평균 10% 단축된 것으로 나타났습니다. 또한 AWS 클라우드에서 S/4HANA 소프트웨��� 스위트를 운영하는 고객들은 AWS 클라우드를 사용하지 않는 경우에 비해 마이그레이션 또는 업데이트 완료 시간이 평균 60% 단축되었으며, 건당 평균 1.4주를 절약한 것으로 나타났습니다.

빠른 마이그레이션은 기업들이 새로운 AI 도구를 더 신속하게 도입하고, 필요에 따라 더 빠르게 개선할 수 있음을 의미합니다. 또한 단일 라이선스로 제공되는 통합 클라우드 제품인 ‘RISE with �鶹ԭ��’는 특히 부서마다 다른 ERP 시스템과 워크플로우를 사용하는 대규모 조직에서 불필요하고 중복된 지출을 줄이는 데 도움을 줍니다. 평균적으로 ‘RISE with �鶹ԭ��’ 사용자들은 3�Ƅ 내에 278%의 투자 수익률을 경험합니다.

이러한 시간과 비용 절감은 운영 민첩성 향상으로 이어져, 기업들이 고객 기대왶� 시장 변화에 더 빠르게 대응하는 동시에 AI ˳�신에 재투자할 수 있는 소중한 자원을 확보하도록 도왶�줍니다.

3. 강화된 보안으로 AI 운영을 안전하게 보호합니다

클라우드 기반 ERP 시스템에 대한 신뢰도는 온프레미스 ERP보다 40% 높습니다
춵Ӳ�: IDC’s �鶹ԭ�� Global Future Of Trust And Security Survey, 2023

˳�신은 본질적으로 변화를 수반합니다. 그러나 변화는 두려움을 불러올 수 있습니다. 이해관계자들의 불안을 해소하기 위해, 공급업체왶� 서비스 제공업체는 역량과 투명성을 통해 신뢰를 구축해야 합니다.

�鶹ԭ��의 연구에 따르면, 대부분의 기업들이 클라우드의 확장성과 유연성을 장기적 회복탄력성의 핵심 요소로 인식하고 있으며, 54%는 위험 최소화를 위해 사이버보안 및 컴플라이언스를 강화하고 있습니다.

AWS 기반의 ‘RISE with �鶹ԭ��’왶� 같은 클라우드 솔루션 도입은 이 두 가지를 동시에 충족합니다. 데이터 안전성, 무결성, 데이터 주권을 희생하지 않으면서도 글로벌 리소스를 동적으로, 온디맨드 방식으로 할당할 수 있습니다.

‘RISE with �鶹ԭ��’는 미국 국방부를 비롯한 데이터 보안에 가장 엄격한 조직들이 신뢰하는 AWS의 완전 인증된 클라우드 인프라 위에서 ERP 현대화 방식을 제공합니다. �鶹ԭ��왶� AWS는 16�Ƅ간의 파트너십을 통해 지속적인 모니터링, 백업, 데이터 암호화, 랜섬웨어 관리 및 기타 내장 보호 서비스에 대한 공동 책임을 지는 견고한 다계층 보안 모델을 구축해 왔습니다.

따라서 기업이 아무리 빠르게 확장하더라도 데이터는 보호되며, 새로운 AI 도구를 보안 위험 증가 없이 배포할 수 있습니다.

4. 통합과 비용 절감으로 AI ˳�신의 문을 활짝 엽니다

RISE with �鶹ԭ�� 사용자들이 절감한 평균 인프라 비용: 24%
춵Ӳ�:

기존의 ERP 시스템과 달리, 클라우드 기반 ERP는 값비싼 온프레미스 하드웨어의 필요성을 없애줍니다.

이러한 유연한 비용 구조 덕분에 기업들은 필요에 따라 리소스를 탄력적으로 늘리거나 줄이면서도 인프라 지출을 효율적이고 합리적으로 관리할 수 있습니다.

이렇게 절감된 비용은 인재 확보, 데이터 수집, 첨단 AI 도구에 대한 추가 투자 여력을 만들어 줍니다. 또한 AI 프로젝트의 개발과 확대, 테스트, 출시 및 배포를 지원하는 데에도 활용될 수 있습니다.

AWS 기반의 ‘RISE with �鶹ԭ��’왶� 같은 통합 클라우드 ERP 시스템은 IT 팀의 업무 부담도 줄여줍니다. 이를 통해 IT 인력의 초점이 일상적인 유지보수에서 전략적인 AI 개발 및 구현으로 전환됩니다.

기존에는 하드웨어 관리왶� 문제 해결에 묶여 있던 IT 자원이 이제는 예측 기반 유지보수나 개인화된 고객 경험과 같이 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 AI 중심 솔루션에 집중할 수 있게 됩니다.

• 원문 춵Ӳ�: , , Forbes.com

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왶� 클라우드 기반 통합 비즈니스 스위트가 결합되면서, 여러 부서 간의 원활한 협업이 가능해졌습니다. 그 결과, 전 세계 수만 개 매장에서 최적의 상품을 적시에 최적의 진열대에 올려놓는 ‘퍼펙트 스토어’ 전략이 현실에 가까워지고 있습니다.

글쓴이: 티란 애브다(Tiran Avdar), 번역:��클로드(Claude)

퍼펙트 스토어, 왜 통합 스위트가 필요할까요?

에이전틱 AI왶� 클라우드 기반 통합 비즈니스 스위트가 결합되면서, 오랫동안 이상으로만 여겨졌던 ‘퍼펙트 스토어’가 현실에 한발 더 가까워지고 있습니다. 퍼펙트 스토어란 소비자가 원하는 상품이, 원하는 시점에, 원하는 매장의 진열대에 정확히 놓여 있는 상태를 말합니다. 전 세계 수만 개의 매장에서 이를 일관되게 실현하려면 여러 부서 간의 원활한 협업이 반드시 뒷받침되어야 합니다.

AI가 내장된 통합 비즈니스 스위트는 소비재 기업(CPG)이 퍼펙트 스토어를 구현하는 데 다양한 방식으로 기여합니다. 먼저, 공급망·마케팅·영업·운영·재무 등 각 기능별 데이터를 하나의 단일 정보 원천으로 통합합니다. 이를 통해 소매업체에서 수집한 영업 담당자 정보, IoT 기기 데이터, POS 피드 등이 CPG의 시스템으로 자동 환류되어 계획 시스템에 즉시 반영됩니다.

AI는 단순히 실행을 모니터링하는 것을 넘어, 무엇이 효과 있고 무엇이 그렇지 않은지를 스스로 학습하고, 담당 직원에게 데이터에 근거한 최선의 방향을 제시합니다. CPG가 관리하는 수많은 판매 채널을 일관되게 추적하기 위해서도 AI 기반의 통합 플랫폼은 필수적입니다.

리테일 실행 시스템: 영업 최전선의 지능형 코파일럿

리테일 실행 시스템은 구현 노력에서 가장 직접적인 역할을 담당합니다. 이 시스템은 영업 담당자를 위한 지능형 코파일럿으로 진화하여, 상품의 가시성과 접근성, 가격 정확성, 프로모션 효율성을 실시간으로 관리합니다.

영업 담당자가 매장에 방문하기 전붶�터 시스템은 이미 작동합니다.

• 상품 구색 최적화, 업셀 및 교차 판매 기회 발굴
• SKU 컴플라이언스, 디스플레이 컴플라이언스 등 KPI 진척도 추적
• 매장 내 이미지를 촬영해 이상적인 진열 구성과 실시간 비교하고, AI가 생성한 ‘리얼로그램(realogram)’을 기반으로 즉각 조정
• 담당자가 매장에 있는 동안 바로 견적, 주문, 서비스 요청, 문서 생성 — 행정 처리를 현장에서 즉시 마무리

퍼펙트 스토어를 위한 통합 비즈니스 스위트

그러나 리테일 실행은 시작에 불과합니다. 퍼펙트 스토어 전략은 CPG 조직 전체에 깊숙이 녹아들어야 합니다.

기업에는 계획·리테일 실행·라스트마일 물류를 하나로 묶는 통합 지능형 스위트가 필요하며, 여기에는 다양한 영역의 의사결정을 지원하는 AI가 점점 더 깊이 내장되고 있습니다.

1. 취급 SKU 선정 및 계절성·프로모션·지역 이벤트에 따른 품절 방지왶� 가용성 확보
2. 과거 프로모션 이력을 바탕으로 한 판촉 및 가격 정책 수립, 그리고 매장 진열에의 정확한 반영
3. 머천다이징, 플래노그램, 가격 컴플라이언스 확보
4. 영업·공급망·마케팅 데이터 통합을 통한 판촉비 배분 최적화
5. 매장별 맞춤 액션 설정 (예: 특정 SKU의 보조 디스플레이 추천)
6. 매장 및 진열 상태 파악, 현장 에서의 즉각적인 개선을 통한 컴플라이언스 향상

에이전틱 AI의 역할

에이전틱 AI는 이미 퍼펙트 스토어 추구 과정에서 맞춤화된 안내를 제공하는 단계를 넘어, 직접적인 행동을 취하는 단계로 진화하고 있습니다.

• 플래닝 에이전트는 수요 예측을 자동으로 보정하고 재고를 동적으로 재배분합니다.
• 프로모션 에이전트는 효과가 낮은 지역의 재고를 영향력이 높은 매장으로 전환합니다.
• 로지스틱스 에이전트는 실시간으로 적재량과 운송 경로를 최적화합니다.
• 선반·컴플라이언스 에이전트는 이미지 인식으로 문제를 감지해 담당자가 매장에 있는 동안 즉시 시정 작업을 지시합니다.
• 가이디드 셀링 에이전트는 담당자가 업셀 및 교차 판매 기회를 효과적으로 포착하도록 돕습니다.
• 매니저 어시스턴트 에이전트는 관리자에게 실시간 코칭 인사이트왶� KPI를 제공합니다. 그리고 AI ˳�신은 여기서 멈추지 않을 것입니다.

전설적인 미식축구 코치 빈스 롬바르디는 이런 말을 남겼습니다. “완벽함은 달성할 수 없지만, 완벽함을 추구하는 과정에서 우리는 탁월함을 손에 쥘 수 있다.” 클라우드 기반 통합 비즈니스 스위트왶� 에이전틱 AI의 눈부신 발전을 고려할 때, CPG 기업이 퍼펙트 스토어를 추구하는 데 있어 이제 ‘탁월함’은 목표가 아닌 출발점이 되어야 합니다.

보다 스마트한 영업, 서비스, 전자상거래. 싵�����세요.

• 원문: , , Forbes.com

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