말이 아니라 눈앞의 시연으로 보여준 자율˳� 기업

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

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Joule Work, 사람이 �鶹ԭ��를 배우던 시대의 끝

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

“중요한 건 에이전트의 숫자가 아닙니다. 에이전트가 만들어 내는 �ѫ��니스 성과입니다.”

크리스티안 클라인 (Christian Klein) �鶹ԭ�� 최고경영자(CEO)

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

두 번째 층인 �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 데이터왶� 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 �ѫ��니스 성과”라고 덧붙였습니다.

에이전트를 똑똑하게 만드는 �鶹ԭ�� Business AI Platform

에이전트가 �ѫ��니스를 이해하는 기반은 �鶹ԭ�� Business AI Platform입니다. 마노지 스왶�미나탄 �鶹ԭ�� Autonomous Suite 사장은 이를 에이전트 구축, 데이터 컨텍스트 부여, 운영 거버넌스라는 세 기능으로 설명했습니다. Joule Studio는 노코드붶�터 전문 개발까지 짶�원하며 70개 이상의 모델을 쓸 수 있어 종속을 줄이고 토큰 비용도 관리할 수 있습니다. �鶹ԭ�� Business Data Cloud는 모든 데이터를 일관된 시각으로 보여주고, 예측에는 �鶹ԭ��-RPT왶� Prior Labs의 표 형식 AI 모델이 쓰입니다. 스왶�미나탄은 어떤 AI도 깨진 데이터 모델을 보완할 수 없다고 강조했습니다.

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

마노지 스왶�미나탄 (Manoj Swaminathan) �鶹ԭ�� Autonomous Suite 사장 겸 최고제품책임자

고객들이 무대에서 직접 증언하다

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

관리되지 않는 AI가 가장 큰 위협이다

�鶹ԭ�� 최고보안책임자 마리엘 에르만은 기업 83%가 매일 AI를 쓰지만 제대로 파악하는 곳은 13%뿐이라고 지적했습니다. 대안으로 모든 에이전트에 검증된 소유자, 위험 등급, 제한된 접근 권한을 두자고 했습니다. �鶹ԭ�� Business AI Platform은 규제왶� 현지화 요건을 반영하고 고객 데이터를 모델 학습에 쓰지 않으며, 3단계 사람 감독을 짶�원합니다. 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) �鶹ԭ�� 최고보안책임자(CSO)

‘더 나은 미래의 시작’이 아니라, 이미 찾아온 ‘더 나은 미래’

클라인은 AI에는 변화 관리가 필요하다며 �鶹ԭ�� Signavio, �鶹ԭ�� LeanIX, �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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2026�Ƅ 10월 7일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��가 미국 라스베이거스에서 개최된 연례 행사 ‘S���� 커넥트(�鶹ԭ�� Connect) 2026’에서 자율˳� 기업의 실제 작동 모습을 시연하고, 쥴 워크(Joule Work)왶� 쥴 ���시스턴트(Joule Assistants)가 모든 �ѫ��니스 영역에 걸쳐 고객에게 어떻게 가치를 창출하는지 선보였다.

크리스천 클라인(Christian Klein) �鶹ԭ�� CEO는 “지금은 �ѫ��니스 AI의 획기적인 전환점”이라며 “자율˳� 기업의 시대가 도래했다. �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼(�鶹ԭ�� Business AI Platform)을 기반으로 구축된 쥴 및 �鶹ԭ�� 자율˳� 스위트(�鶹ԭ�� Autonomous Suite)를 통해 �Ƹ바티스(Novartis), 모건 ��즈(Morgan Foods), 네슬레(Nestlé) 및 PwC왶� 같은 기업이 모든 기능에 걸쳐 인텔리전스를 연결하고 신뢰�� 수 있는 �ѫ��니스 성과를 창출하도록 돕고 있다”고 말했다.

“우리의 진정한 경쟁력은 에이전트를 통제하는 사람으로붶�터 나올 것이다.”

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

이번 �鶹ԭ�� 커넥트 행사에서는 �鶹ԭ�� 고객사들이 자율˳� 기업이 이미 �ѫ��니스 전반에 걸쳐 어떻게 측정 가능한 가치를 창출하고 있는지 구체적인 사례를 공유했다.

• �Ƹ바티스(Novartis): 크리스토프 뷔르키(Christoph Buerki) �Ƹ바티스 조달 부문 총괄은 “�鶹ԭ��왶� 쥴 소싱 ���시스턴트(Joule Sourcing Assistant)를 공동 개발했으며, 최근 시범 운영에 돌입했다. 우리의 �ѫ��은 AI 에이전트가 수작업 중심의 과중한 업무를 처리하게 함으로써, 소싱 전문가들이 전략, 공급업체 협력 및 가치 창출에 집중할 수 있도록 하는 것이다”고 말했다.
• 모건 ��즈(Morgan Foods): 스티브 핸킨스(Steve Hankins) 모건 ��즈 최고재무책임자(CFO)는 “모건 ��즈는 특히 기술 기반을 중심으로 에이전트 �ѫ��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 사람으로붶�터 나올 것이다. 약 1,000명의 직원들이 우리의 공급망을 작동하게 하는 원동력이며, 기술은 이들이 더욱 잘 해낼 수 있도록 돕는다”고 강조했다.
• 네슬레(������ٱ�é): 루카 델오를레타(Luca Dell’Orletta) 네슬레 긶�로벌 IT ˳�신 및 엔터프라이즈 아키텍처 총괄은 “140개국에 걸친 �鶹ԭ�� S/4HANA 전환을 통해 일관된 프로세스, 신뢰�� 수 있는 데이터, 여러 시장 및 기능 전반에 걸친 더 높은 가시성을 갖춘 연결된 디지털 코어를 구축하고 있다. 이러한 기반을 바탕으로 쥴과 매출채권 ���시스턴트(Accounts Receivable Assistant)는 리스크 및 �ѫ��니스 컨텍스트에 따라 채권 회수 업무의 우선순위를 자동으로 지정하고, 다음에 취할 최적의 조치를 추천하며, 재무팀이 변화에 더 빠르게 대응할 수 있도록 짶�원한다”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. �鶹ԭ��의 청구 ���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 ���시스턴트의 성공을 발판으로, .

“자율˳� 기업의 시대가 도래했다. �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼을 기반으로 구축된 쥴 및 �鶹ԭ�� 자율˳� 스위트를 통해 �Ƹ바티스, 모건 ��즈, 네슬레 및 PwC왶� 같은 기업이 모든 기능에 걸쳐 인텔리전스를 연결하고 신뢰�� 수 있는 �ѫ��니스 성과를 창출하도록 돕고 있다.”

크리스천 클라인(Christian Klein) �鶹ԭ�� 최고경영자(CEO)

�鶹ԭ�� 자율˳� 기업의 확장

쥴 워크(Joule Work)는 임직원들이 각자의 언어로 �鶹ԭ�� 솔루션과 상호 작용하고, �鶹ԭ�� 및 서드파티 데이터 전반에 걸쳐 업무를 완수할 수 있도록 하는 새로운 AI 사용자 인터페이스(UI)로 고객사에 본격적으로 �ѫ��되기 시작했다.  700만 개 이상의 데이터 필드를 매핑하는 �鶹ԭ�� 지식 그래프(�鶹ԭ�� Knowledge Graph)의 �ѫ��니스 컨텍스트를 기반으로, 쥴은 사용자가 신뢰�� 수 있는 정보를 제공한다. �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 �ѫ��니스 환경에서 쥴 워크를 사용하고 있다.

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

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

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

• 재무(Finance): 컨트롤러는 수익 인식, 공시 및 무역 규정 준수를 자동화할 수 있으며, 국제 무역 ���시스턴트(International Trade Assistant)의 초기 �ѫ��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.
• �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 짶�원한다.

“우리의 �ѫ��은 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) �Ƹ바티스(Novartis) 조달 부문 총괄

신뢰�� 수 있는 �ѫ��니스 AI를 구동��는 ���랫폼

�鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼(�鶹ԭ�� Business AI Platform)은 기업이 �鶹ԭ�� 및 서드파티 환경 전반에서 AI를 구축, 컨텍스트화 및 관리할 수 있는 단일 창구를 제공한다. 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 통해 �ѫ��니스 사용자 및 개발자는 70개 이상의 AI 모델 중에서 선택하여, 노코드(no-code)붶�터 프로코드(pro-code) 워크플로우에 이르기까지 스킬과 에이전트를 구축하고 확장할 수 있다. �鶹ԭ�� �ѫ��니스 데이터 클라우드(�鶹ԭ�� Business Data Cloud)왶� �鶹ԭ�� 지식 그래프는 신뢰�� 수 있는 �ѫ��니스 데이터 및 컨텍스트에 이러한 에이전트의 기반을 두게 하여, 기업이 각 사용 사례에 적합한 모델을 선택하고 AI의 가치왶� 소비를 더 잘 관리하도록 돕는다.

�鶹ԭ�� 관리형 거버넌스는 기업이 투명성, 책임성 및 통제력을 바탕으로 AI를 확장할 수 있도록 짶�원한다. �鶹ԭ�� 린IX(�鶹ԭ�� LeanIX) 솔루션에 포함된 �鶹ԭ�� AI 에이전트 허브(�鶹ԭ�� AI Agent Hub)는 엔터프라이즈 에이전트의 중앙 인벤토리를 제공하며, �鶹ԭ��의 독립적인 ISO/IEC 42001 인증 거버넌스 아키텍처는 규제 요건, 확립된 권한 부여 및 감사 가능한 AI 운영을 짶�원한다.

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

�鶹ԭ��, 클라우드 ERP에 내장˳� 결제 �ѫ��

�鶹ԭ��는 또한 �鶹ԭ�� 계열사인 테레이나(Tereina)가 구동��는 �鶹ԭ�� 페이(�鶹ԭ�� Pay)를 통해 결제 시장에 진출한다고 발표했다. �鶹ԭ�� 클라우드 ERP에 직접 내장된 �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˳� �ѫ��니스의 범위 확장

�鶹ԭ��는 전문화된 인텔리전스를 �鶹ԭ�� 워크플로우에 직접 �ѫ��하는 새로운 파트너십을 통해 자체 애플리케이션 포트폴리오를 넘어 자율˳� 기업의 범위를 확장하고 있다.

�鶹ԭ��왶� 무디스(Moody’s Corporation) 간의 새로운 파트너십은 무디스의 공급업체 리스크 모니터링 데이터를 �鶹ԭ�� 아리바 공급업체 라이프사이클 및 성과(�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 댶��� 지속적으로 업데이트되는 인사이트를 확보할 수 있다. 기업은 주기적인 리스크 검토에서 지속적인 모니터링으로 전환할 수 있으며, 이를 통해 쥴 에이전트가 �ѫ��니스 차질이 발생하기 전에 공급업체의 위험 신호를 표시하고 대안을 제시할 수 있다.

아울러 오로 랩스(ORO Labs)왶�의 파트너십 확대를 통해, 솔루션 확장 형태로 �鶹ԭ�� 고객에게 조달 오케스트레이션(procurement orchestration)을 제공한다. 오로 랩스 기반 �鶹ԭ�� 아리바 조달 오케스트레이션(�鶹ԭ�� Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs)은 이기종 엔터프라이즈 환경 전반에 걸쳐 조달 워크플로우를 엔드투엔드로 연결하도록 특화된 오케스트레이션 계층으로, �ѫ��니스 사용자는 구매 요청 접수붶�터 실행, 가시성 확보까지 원활한 경험을 누릴 수 있다.

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

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�鶹ԭ��에 댶���

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

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너도나도 AI �ѫ��, 그런데 성과는 왜 이럴까

이제 AI를 �ѫ��해야 하나 말아야 하나를 고민하는 기업은 없다. 문제는 그다음이다. �鶹ԭ�� SuccessFactors에서 HCM Value Advisor로 일하는 송일석 파트너는 발표에서 성격이 다른 두 숫자를 나란히 보여줬다. HR에 AI를 �ѫ��해 채용 기간과 행정 업무 시간을 줄였다는 효율화 성과가 한쪽에 있다면, 반대쪽에는 HR 리더의 88%가 AI로 의미 있는 �ѫ��니스 가치를 만들지 못했다고 답했고, 실제로 의미 있는 가치를 낸 기업은 5%에 불과하다는 조사가 있다. 특정 영역의 효율은 개선됐지만, 그것이 진짜 �ѫ��니스 가치로는 아직 이어지지 못하고 있다는 뜻이다.

효율은 왜 성과로 이어지지 않을까

이유는 두 가지다. 첫째, AI가 벌어준 시간이 그냥 새어 나간다. �鶹ԭ�� 리서치에 따르면 직원들은 AI로 하루 평균 75분을 절감하지만, 대부분 그 시간에 하던 업무를 계속한다. 46%는 이 시간을 회사가 아닌 자기 시간으로 여겨 쉬거나 개인적인 일에 써버린다. 둘째, AI로 얻은 효율이 다른 중요한 가치를 갉아먹는다. 스웨덴의 한 핀테크 기업은 AI 챗봇을 �ѫ��하며 상담 직원 700명을 내보냈다. 비용과 응답 속도는 크게 개선됐지만, 챗봇의 응답 품질과 감정적 교류 부족에 고객 불만이 폭주해 결국 인간 상담 직원을 다시 채용했다. 표면적인 절감에 집중하다 고객 신뢰라는 더 중요한 가치를 놓친 사례다.

“결국 우리가 성공적으로 AI 전환을 이룩하기 위해서는 기술이 아니라 일과 조직의 설계 역량, 즉 HR의 역량에 성공 여부가 달려있다.”

송일석, HCM Value Advisor, �鶹ԭ�� SuccessFactors

AI 에이전트 시대, 재설계는 선택이 아니다

과거의 AI는 직원의 업무를 돕는 도구였지만, 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트는 일의 또 다른 주체다. 어떤 업무를 AI에게, 어떤 업무를 사람에게 맡기고 언제 개입할지 반드시 설계해야 한다. 실제로 AI �ѫ�� 후 팀원 관리·문제 해결·신규 스킬 학습은 늘고 반복적 행정 업무나 리포트 작성은 줄었지만, 절반이 넘는 직원이 이 변화를 “그냥 스스로 그렇게 됐다”고 답한다. 의도 없이 일이 변하면 관리자는 직원이 무엇을 하는지 시야를 잃고, 책임 소재가 불분명해지며 번아웃과 보안 이슈로 이어질 수 있다. 이른바 ‘업무의 표류’다.

HR이 해야 할 세 가지 – 여유 재배치, 감정 수용성, 일의 재설계

그래서 HR이 나서야 한다. 첫째, AI로 확보한 여유를 가치 있는 곳으로 재배치해야 한다. 어떤 업무에 AI를 얼마나 적용하고 어떤 업무는 보호할지 정한 뒤, 생긴 캐파시티를 반복 업무가 아니라 전략적 업무나 미뤄둔 ˳�신 과제로 돌려야 한다. AI가 할 수 있는 건 다 맡기는 ‘AI 맥시멀리스트’보다, AI왶� 인간의 잠재력을 ��께 고려하는 ‘공생적 전략가’를 택한 조직에서 직원 몰입도왶� 성과가 ��께 오른다.

둘째, 직원의 감정 수용성을 확보해야 한다. AI가 내 일을 대체할 것 같다는 응답이 10%포인트 오를 때마다 일자리 불안감은 25%씩 커진다. 기대가 클수록 불안도 커진다는 뜻이다. 경영진이 이 감정과 불안 관리를 우선순위로 두고 변화의 이유왶� 성공의 모습을 구체적으로 커뮤니케이션해야 한다. 무엇보다 AI 리터러시가 수용성을 결정하는 가장 중요한 요인이었다. 조직도에 AI를 사람처럼 표기하면 대체의 신호로 읽혀 몰입도가 15% 떨어진다. AI는 도구왶� 동료의 중간인 ‘툴메이트’로, 이름도 사람 이름이 아니라 ‘���시스턴트’나 ‘코파일럿’처럼 건조하게 붙이는 게 낫다.

셋째, 일 자체를 다시 설계해야 한다. 직무 단위가 아니라 업무 단위로 접근해 AI왶� 사람의 역할을 나누고 필요한 스킬을 매핑해야 한다. 이렇게 쌓인 업무가 결국 새 직무로 묶이는데, 이때 과업의 다양성이나 커리어 패스 같은 ‘좋은 직무의 조건’을 의도적으로 넣어야 한다. AI 결과물을 무비판적으로 받아들이지 않도록 ‘인지 과속방지턱’을 넣고, 중요한 결정은 사람이 승인하는 휴먼 인 더 루프도 필요하다. 판단 중심인지 규칙 중심인지, 데이터가 명확한지, 감정적 신뢰가 필요한지 등 여섯 가지 기준으로 업무를 나눠야 한다.

HR IT 솔루션도 뒷받침돼야 한다

통합된 데이터 기반, 프로세스에 내재화된 AI 에이전트, 스킬 기반 인사 프레임워크, 휴먼 인 더 루프, 지속적인 진화가 ��심이다. �鶹ԭ�� SuccessFactors는 HR 전 영역을 통합한 HR Suite, 스킬 기반 프레임워크인 Talent Intelligence Hub, AI 에이전트 중심의 �ѫ��으로 이를 구현하며, ‘관련성’, ‘신뢰성’, ‘책임성’ 3대 원칙 아래 연 2회 대규모 업데이트를 제공한다.

결국 HR의 설계력이 성공을 가른다

AI는 단순한 도구가 아니라 일의 미래를 바꾸는 디스럽터다. 사람, 일, 조직을 다시 연결해 근본적으로 재설계하는 일이 필요하고, 이를 가장 잘할 수 있는 조직이 바로 HR이다. AI 전환의 성공 여부는 기술이 아니라 일과 조직을 설계하는 HR의 역량에 달려 있다.

송일석 파트너는 �鶹ԭ�� SuccessFactors 소속 HCM Value Advisor입니다.

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NASA에게 문샷은 비유가 아니라 운영 방식이다. 인간을 다시 달로 보내고 심우주 거주 기반을 다지려면, 수천 명의 인력과 여러 정부 기관, 국제 파트너, 민간 기업, 고도로 복잡한 시스템이 정교하게 맞물려야 한다.

워싱턴 D.C.에서 열린 �鶹ԭ�� NOW 행사에서 NASA 유인우주비행 임무국 부국장 로리 글레이즈 박사는 아르테미스 프로그램의 운영 원칙을 공유했다. 우주 탐사를 넘어, 대규모 전환을 겪는 공공기관과 기업 모두에게 시사하는 바가 크다.

미션 하나하나가 모멘텀을 만든다

아르테미스는 각 미션이 다음 단계를 위한 역량과 지식을 축적하도록 설계됐다. 2022�Ƅ 아르테미스 1호는 무인으로 SLS왶� 오리온 우주선을 시험했고, 2026�Ƅ 4월 아르테미스 2호는 우주비행사 4명을 태우고 달 궤도를 돈 뒤 무사히 귀환했다. “각 시험비행은 다음 단계에 필요한 정보를 제공합니다.” 글레이즈의 말이다. NASA는 2027�Ƅ 아르테미스 3호로 상용 착륙선과의 도킹을, 2028�Ƅ 아르테미스 4호로 첫 유인 달 착륙을 목표로 한다. 미래 전체를 한 번에 설계할 필요는 없다. 각 이정표가 가설을 검증하고 위험을 낮추면 된다.

표준화가 가속의 여력을 만든다

NASA는 아르테미스 아키텍처 표준화를 우선순위로 삼는다. “반복적으로 해내야 하니 아키텍처를 표준화해야 합니다.” 표준화는 ˳�신을 막지 않는다. 오히려 ˳�신이 더 빠르게 움직일 안정적 기반이 된다. NASA는 �鶹ԭ�� 솔루션을 포함한 다양한 기술로 이 복잡성을 짶�원하지만, 기술의 가치는 사람·프로세스·정보·의사결정을 하나로 연결하는 데서 나온다.

복잡성일수록 더 빠르고 정확한 판단이 필요하다

발사체, 우주선, 착륙선, 통신, 물류, 예산, 계약사, 국제 파트너까지—아르테미스의 규모는 상상을 넘어선다. 각 요소는 저마다의 일정과 위험을 안고도 정확한 순간에 하나로 맞아떨어져야 한다. 글레이즈는 전문 인력을 계약사 곁에 배치해 문제를 더 빨리 발견·해결하도록 하고 있다고 밝혔다. 리더는 방대한 정보를 갖고도 통합된 시야는 부족한 경우가 많은데, 글레이즈는 이 지점을 AI가 가장 유망하게 기여할 영역으로 꼽았다.

“이런 일은 한 사람이 해낼 수 없습니다. 수천 명이 있어야 이런 놀라운 일을 이뤄낼 수 있습니다.”

로리 글레이즈 박사(Dr. Lori Glaze), NASA 유인우주비행 임무국 부국장

자율성은 인간의 역량을 확장할 때 빛난다

달과 화성 탐사차는 지형을 평가하고 경로를 고르며 위험을 피하는 일을 지구의 개입 없이 수행한다. ��심은 사람을 배제하는 게 아니라, 기술이 더 큰 규모왶� 속도로 복잡성을 관리해 사람이 더 나은 결정을 내리게 돕는 데 있다. 자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)도 같은 원리다.

파트너십이 야망을 역량으로 바꾼다

아르테미스는 어느 한 조직 혼자서는 해낼 수 없다. NASA는 정부 팀, 민간 우주기업, 항공우주 제조사, 각국 우주기관, 군 파트너를 하나로 묶는다. 이 생태계는 미션에 곁다리로 붙는 게 아니라 미션이 이뤄지는 방식 그 자체다.

신뢰가 궁극의 운영체제다

가장 중요한 리더십 조언을 묻자 글레이즈의 답은 간결했다. 똑똑한 사람들로 주변을 채우고 그들을 믿으라는 것. “이런 일은 한 사람이 해낼 수 없습니다. 수천 명이 있어야 이런 놀라운 일을 이뤄낼 수 있습니다.” 달 복귀든 기업의 전환이든 교훈은 같다. 사람과 데이터, 프로세스, 파트너가 ��께 나아갈 때 가장 야심 찬 목표도 이루어진다.

Jamison Braun은 �鶹ԭ�� America의 미국 공공 서비스 부문 수석 부사장 겸 전무이사입니다.

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• ‘Bring out your best with the �鶹ԭ�� Autonomous Enterprise’ 주제로 AI 시대 기업 ˳�신 전략 공유
• �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼과 �鶹ԭ�� 자율˳� 스위트 기반, �ѫ��니스 컨텍스트왶� AI를 연결�� 실행 중심 ˳�신 강조

2026�Ƅ 7월 14일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��코리아(대표이사 신은영)가 14일 그랜드 인터컨티넨탈 섵Ӛ� 파르나스에서 개최된 ‘�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아 2026(�鶹ԭ�� NOW AI Tour Korea 2026)’에서 자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)으로의 전환을 위한 새로운 �ѫ��니스 운영 방식을 제시했다.

�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아는 �鶹ԭ�� 고객과 파트너, 업계 전문가들이 한자리에 모여 �ѫ��니스 AI를 중심으로 기업의 업무 방식을 ˳�신할 방안과 �鶹ԭ��의 인사이트를 공유하는 연례 행사다. 올해 행사는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 운영의 ��심 동력으로 자리잡는 흐름 속에서, 복잡한 �ѫ��니스 컨텍스트에 대한 명확한 이해를 신속하고 정확한 실행으로 연결하는 역량이 기업 경쟁력의 분기점이 된다는 메시지를 중심으로 진행됐다.

자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)이란 AI 에이전트가 �ѫ��니스 프로세스, 데이터, 거버넌스에 내재되어 단순히 업무 결과를 기록하는 것을 넘어 스스로 프로세스를 감지·판단·실행하고, 인간은 전략적 의사결정에 집중하는 �鶹ԭ��의 새로운 기업 운영 모델이다.

행사는 얀 벙커트(Jan Bungert) �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼 부문 최고매출책임자(CRO)의 기조연설로 시작됐다. 얀 벙커트 CRO는 ‘자율˳� 기업으로 최고의 성과를 실현하라(Bring out your best with the �鶹ԭ�� Autonomous Enterprise)’를 주제로 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업 �ѫ��과 AI ˳�신 전략을 발표했다.

얀 벙커트 CRO는 “AI가 실질적인 가치를 만들어내기 위해서는 깊이 있는 프로세스 및 산업 지식, 의미가 풍부한 �ѫ��니스 데이터, 그리고 엔터프라이즈급 거버넌스라는 세 가지 요소가 필요하다”며, “자율˳� 기업은 다섯 가지 요소로 완성된다. 사용자가 여러 시스템을 오갈 필요 없이 질문하고 업무를 시작하는 단일 관문인 쥴(Joule), 재무·구매·공급망·HR·고객 영역이 하나로 연결되어 기업의 일상을 운영하는 �鶹ԭ�� 자율˳� 스위트, 그리고 산업별 규제왶� 프로세스까지 내재한 �鶹ԭ�� 인더스트리 AI가 그것”이라고 말했다. 이어 그는 “이 모든 것의 기반에는 �ѫ��니스 컨텍스트왶� 통합 데이터, 거버넌스를 하나로 제공하는 �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼이 있으며, 에이전트 주도 전환을 통해 기업은 �ѫ��니스를 멈추지 않고도 자율˳� 기업으로 나아갈 수 있다”라고 설명했다.

이어진 세션에서 하경남 �鶹ԭ��코리아 고객자문부문 부문장과 김지훈 �鶹ԭ��코리아 가치자문본부 본부장이 ‘실행하는 AI, 변화하는 기업: 잠재력을 넘어 �ѫ��니스 가치로’라는 주제로 발표했다. 해당 발표에서는 AI를 단순 도구로 활용하는 단계를 넘어 업무를 직접 실행하는 운영 모델로 전환해야 한다는 관점과 ��께, 쥴·�鶹ԭ�� 자율˳� 스위트·�鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼의 3개 레이어로 구성된 자율˳� 기업 구현 전략이 실제 데모왶� 긶�로벌 고객 사례를 통해 소개됐다.

이날 행사에서는 �鶹ԭ��의 ‘자율˳� 기업’ �ѫ��이 실제 한국 산업 현장에서 어떻게 구현되고 있는지를 생생하게 증명하는 국내 대표 기업들의 �ѫ�� 사례왶� 적용 효과를 설명하는 발표가 이어졌다. 박준호 삼성전기 그룹장은 국내 최초 ‘�鶹ԭ�� 프리미엄 서플라이어’ 기반 �鶹ԭ�� S/4HANA 전환을 통한 AI ˳�신 ���랫폼 구축 여정을 소개했다. 특히 삼성전기는 �鶹ԭ��의 다운타임 최적화(Downtime Optimization) 기법을 적용해 전환 과정의 시스템 비가동 시간을 당초 144시간에서 34시간으로 76% 단축하며 제조라인 중단 없는 �ѫ��니스 무중단 전환을 완수한 여정을 공유해 참석자들의 큰 관심을 모았다.

박준호 삼성전기 그룹장은 “박준호 삼성전기 그룹장은 “ERP 전환은 마치 심장이식 수술과 같다”며, “국내 성공 사례가 없는 상황에서도 수많은 시행착오 끝에 제조라인 중단 없는 전환을 완수했다”고 말했다. 이어 “SCM 계획붶�터 ERP 실행, AI 분석, 시뮬레이션까지 이어지는 클로즈드 루프(Closed Loop) 자동화를 목표로, �鶹ԭ�� S/4HANA 기반 통합 ���랫폼을 토대로 AI 시대에 대비한 완전 자동화 기반을 구축해 나가고 있다”고 밝혔다.

이왶� ��께 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장은 클라우드 및 자율˳� 기업으로 이어지는 차세대 ERP 여정을 공유했으며, 지기성 삼성SDS 부사장은 컨텍스트 인식 기반의 자율˳� 기업 전략 실현 사례를 발표했다.

한편, 오후에는 실무 분야별 4개 전문 트랙에서 총 41개 세션이 진행됐다. ▲AI 기반 자율˳� 기업 구현을 위한 엔드투엔드 운영 ˳�신 ▲AI·데이터·���랫폼 통합을 통한 자율˳� 기업 실현 ▲산업별 고객 사례로 살펴보는 AI 기반 �ѫ��니스 ˳�신 ▲AI ˳�신과 전환 여정을 ��께하는 서비스 및 짶�원(Service and Support) 트랙으로 구성돼, 각 영역별 실무진들에게 실질적인 �ѫ��니스 인사이트왶� 구체적인 적용 방안을 제공했다.

아울러 행사장에는 ‘자율˳� 기업 가이드 투어’왶� ‘에이전트 랩(Agent Lab)’ 등 자율˳� 기업을 직접 경험할 수 있는 체험존이 마련돼 참가자들의 높은 관심을 모았다. 참가자들은 가이드 투어를 통해 자율˳� 기업의 전체 여정을 조망하고, 에이전트 랩에서 나만의 AI 에이전트를 실시간으로 구축해보며 �ѫ��니스 AI의 실질적인 가능성을 체감했다.

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�鶹ԭ��에 댶���

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

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• �鶹ԭ�� 긶�로벌 �ѫ�� 및 국내외 AI 전문갶�들과 ��께 자율˳� 기업 �ѫ�� 및 AI ˳�신 전략 공유
• 삼성전기·����이노텍·삼성SDS 등 주요 고객·파트너사 참여, 실무진 위한 4개 트랙 41개 세션 제공

2026�Ƅ 6월 30일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��코리아(대표이사 신은영)는 오는 7월 14일 그랜드 인터컨티넨탈 섵Ӛ� 파르나스 호텔에서 ‘S���� 나우 AI 투어 코리아 2026( 2026)’을 개최한다고 밝혔다.

�鶹ԭ�� 나우 AI 투어 코리아는 �鶹ԭ�� 고객과 파트너, 업계 전문가들이 한자리에 모여 를 중심으로 기업의 업무 방식을 ˳�신할 방안과 �鶹ԭ��의 인사이트를 공유하는 연례 행사다. 올해 행사는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 운영의 ��심 동력으로 자리잡는 시대적 흐름 속에서, 복잡한 �ѫ��니스 컨텍스트에 대한 명확한 이해를 토대로 신속 정확한 실행으로 연결하는 역량이 왜 필수적인지 강조한다. �鶹ԭ��는 50여 �Ƅ간 축적한 �ѫ��니스 전문성과 데이터를 바탕으로 ‘S���� �ѫ��니스 AI ���랫폼()’과 ‘S���� 자율˳� 스위트()’를 선보이며, 기업이 AI를 통해 실질적인 �ѫ��니스 가치를 실현할 수 있는 전략과 인사이트를 공유할 예정이다.

기조연설에서는 얀 벙커트(Jan Bungert) �鶹ԭ�� �ѫ��니스 데이터 클라우드 및 �ѫ��니스 AI 부문 최고매출책임자(CRO)가 ‘자율˳� 기업으로 최고의 성과를 실현하라(Bring out your best with the �鶹ԭ�� Autonomous Enterprise)’를 주제로 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업() �ѫ��과 AI ˳�신 전략을 제시한다. 이어지는 세션에서 �鶹ԭ�� 코리아 하경남 부문장은 AI를 단순 도구가 아닌 업무 운영 메커니즘으로 전환해야 하는 이유왶�, �ѫ��니스 컨텍스트 기반의 자율 실행형 AI가 기업 경쟁력의 분기점이 되는 방향성을 제시한다.

이어 �鶹ԭ��의 주요 고객 및 파트너 기업들이 �鶹ԭ�� 솔루션 �ѫ�� 사례왶� 적용 효과를 직접 소개한다. 박준기 LG이노텍 차세대 ERP 추진실 실장이 클라우드 및 자율˳� 기업으로 이어지는 차세대 ERP 여정을 공유한다. 또한 삼성전기 박준호 그룹장이 국내 최초 ‘S���� 프리미엄 서플라이어’ 기반 �鶹ԭ�� S/4HANA 전환을 통한 AI ˳�신 ���랫폼 구축 여정을 소개하고, 삼성SDS 지기성 부사장은 컨텍스트 인식 기반의 자율˳� 기업 전략 실현 사례를 발표할 예정이다.

오후 세션에는 실무 분야별로 4가지 전문 트랙이 운영된다. 각각 ▲AI 기반 자율˳� 기업 구현을 위한 엔드투엔드 운영 ˳�신 ▲AI·데이터·���랫폼 통합을 통한 자율˳� 기업 실현 ▲산업별 고객 사례로 살펴보는 AI 기반 �ѫ��니스 ˳�신 ▲AI ˳�신과 전환 여정을 ��께하는 서비스 및 짶�원()으로 구성되어, 각 영역별 실무진들이 실질적인 �ѫ��니스 인사이트왶� 구체적인 적용 방안을 얻을 수 있도록 맞춤˳� 세션이 마련된다.

올해 행사에서는 ‘자율˳� 기업 가이드 투어’왶� ‘에이전트 랩(Agent Lab)’ 등의 체험존을 통해 자율˳� 기업을 직접 경험할 수 있는 장을 마련한 것이 특징이다. 참가자는 가이드 투어로 자율˳� 기업의 전체 여정을 조망하고, 에이전트 랩에서 나만의 AI 에이전트를 실시간으로 구축해보며 �ѫ��니스 AI의 실질적인 가능성을 체감하게 된다.

신은영 �鶹ԭ��코리아 대표는 “에이전틱 AI 시대로의 전환이 가속화되는 가운데, 단순히 AI를 �ѫ��하는 차원을 넘어 정확한 �ѫ��니스 컨텍스트왶� 연결해 실질적인 성과로 이어지도록 하는 역량이 기업 경쟁력의 ��심이 되고 있다”며 “이번 행사를 통해 참가자들이 �鶹ԭ��의 자율˳� 기업 �ѫ��과 구체적인 AI ˳�신 전략을 직접 확인하고, 자사의 �ѫ��니스 ˳�신을 가속화할 수 있는 실질적인 인사이트를 얻어 가시길 바란다”고 밝혔다.

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

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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 ‘자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)’ 개념을 제시했습니다. 변화를 더 빨리 감지하고, 그 영향을 �ѫ��니스 전체 관점에서 이해하고, 대응을 조율하면서도 중요한 결정의 주도권은 사람에게 남겨두는 것이 ��심입니다.

자율성, 새로운 차원으로

끊임없는 인텔리전스, 실시간 맥락 기반의 결정, 따로 움직이던 조직이 하나의 연결된 시스템으로 작동하는 것. 이것이 자율˳� 기업이 그리는 변화입니다. 이를 떠받치는 세 가지 원칙도 제시됐습니다. 첫째는 ‘프로세스 지식‘, �ѫ��니스가 실제로 어떻게 돌아가는지에 대한 깊은 이해입니다. 둘째는 ‘�ѫ��니스 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.

�ѫ��니스 전반을 잇는 인텔리전스

중심에는 가 있습니다. Joule이 �ѫ��니스로 들어가는 단일 창구가 되고, 재무, 공급망, 구매, 인사, 고객경험 같은 ��심 영역이 그 안에서 서로 연결됩니다. 사람은 우선순위왶� 정책, 가드레일을 정하고, ���시스턴트는 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.

자율˳� 재무가 보여주는 변화

는 이 변화를 가장 잘 보여주는 예입니다. 여전히 많은 재무 조직이 수작업과 파편화된 데이터, 느린 처리 속도에 발목 잡혀 있습니다. 자율˳� 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 �ѫ��니스를 가르치는 방식이 아니라, 수십 �Ƅ간 쌓은 산업별 노하우를 AI에 그대로 심어 넣는 방식을 택했습니다.

나아갈 길

결국 ��심은 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 자율˳� 기업으로 가는 여정의 시작입니다.

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

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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 �ѫ��, 실무책임자를 대상으로 한 ‘�鶹ԭ�� 커넥트 데이(�鶹ԭ�� Connect Day)’ 시리즈를 개최한다. 이번 행사는 AI 기반 �ѫ��니스 ˳�신을 통한 기업 수익성 향상을 주제로, 구매 및 재무 분야의 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, 긶�로벌 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 전문갶�들과 심도 있는 논의를 나눌 수 있는 기회를 제공한다.

행사 첫날인 6월 9일(화) 오후 1시 30분붶�터 노보텔 앰배서더 강남에서 구매·조달 담당 �ѫ�� 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 �ѫ��한 기업의 ˳�신 사례왶� 성과도 ��께 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 ��심 도구”라며, “데이터 기반 경영과 효율적인 운영 체계 구축을 고민하는 담당자들이 이번 �鶹ԭ�� 커넥트 데이를 통해 AI 기반 ˳�신의 실제 가능성을 확인하고, 각자의 �ѫ��니스에 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 ��께합니다.

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 ��심 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 ��심 발표는 �鶹ԭ�� Autonomous Suite입니다. 마치 자율주행 자동차처럼, 기업 운영의 상당 부분이 스스로 굴러가는 시대를 열겠다는 선언입니다. 이를 가능하게 하는 기반이 바로 �鶹ԭ�� �ѫ��니스 AI ���랫폼으로, AI 파운데이션·�ѫ��니스 데이터 클라우드·BTP 세 가지를 하나로 통합한 것입니다. 이 ���랫폼 위에서 AI 에이전트들은 �鶹ԭ�� 시스템의 맥락은 물론, 각 고객사 고유의 �ѫ��니스 상황까지 ��께 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 ���시스턴트를 이번에 발표했습니다. 재무 결산 담당자, 미수금 처리 담당자 등 실제 업무 역할에 맞게 ���시스턴트가 설계되어 있고, 각 ���시스턴트는 처리 시간 단축·생산성 향상 등 명확한 아웃컴 지표를 내장하고 있습니다. 개별 ���시스턴트들이 모이면 자율˳� 재무, 자율˳� 공급망 등 5개 도메인이 완성되고, 이것이 곧 자율˳� 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

자율˳� 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 �ѫ��할 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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�鶹ԭ��는 50�Ƅ ERP 데이터 기반의 과 로, 기업 운영 전반을 AI가 판단·실행하는 시대를 선언했다. 데이터 통합과 거버넌스를 전제로 AI가 반복 업무를 처리할수록 사람은 더 본질적인 가치 창출에 집중해야 한다.

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 클로드(Claude)

�鶹ԭ��가 올랜도 사파이어(�鶹ԭ�� Sapphire) 행사에서 선언한 ‘자율˳� 기업(Autonomous Enterprise)’의 시대, 그 ��심을 읽는다

2026�Ƅ �鶹ԭ�� Sapphire는 단순한 제품 발표의 자리가 아니었다. 두 편의 기조연설은 공통된 하나의 선언으로 수렴했다. AI가 기업의 ‘보조 도구’이던 시대는 끝났으며, 이제 AI는 기업 운영의 중심축이 된다는 것이다. �鶹ԭ��는 이를 ‘자율˳� 기업’이라 명명했다. 재무·공급망·인사·고객경험에 이르는 ��심 도메인 전반에서, AI가 스스로 판단하고 실행하는 구조로의 전환이 본격화되고 있다. 이번 행사가 던진 세 가지 ��심 메시지를 짚는다.

AI 시대, 모델 경쟁은 끝났다, 이제는 컨텍스트다������특집 기사

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

1. 신뢰�� 수 있는 AI만이 기업을 움직인다

�鶹ԭ��가 이번에 공개한 은 50�Ƅ ERP 운영에서 축적된 �ѫ��니스 데이터왶� 노하우를 기반으로 한다. 일반적인 왶�의 결정적인 차이는 바로 여기에 있다. 기업 현장의 맥락을 이해하지 못하는 AI는 그럴듯한 답을 내놓을 수 있어도, 정확하고 책임 있는 �ѫ��니스 결과를 보장하지 못한다.

�鶹ԭ��는 이 문제를 로 풀어낸다. 조직 내 파편화된 데이터를 하나의 맥락으로 통합하고, AI가 기업의 상황을 온전히 이해한 상태에서 작동하도록 기반을 마련하는 것이다.

여기에 은 기업이 자사 업무에 최적화된 AI 에이전트를 직접 설계하고 빠르게 배포할 수 있는 환경을 제공하며, 는 기업 전반에 흩어진 AI 에이전트를 통합 관리하고 거버넌스하는 컨트롤 타워 역할을 한다. 모든 에이전트의 행위는 기록되고 추적 가능하다. �鶹ԭ��의 메시지는 명확하다. AI의 경쟁력은 창의성보다 정확성에 있고, 그 정확성은 데이터의 질과 통제 체계에서 비롯된다.

 

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2. 자율 운영은 선택이 아닌 표준이 된다

이번에 공개된 는 재무, 공급망, 인사, 고객경험 등 5대 �ѫ��니스 도메인에 수백 개의 표준 AI 에이전트왶� 를 탑재한다. 이 에이전트들은 단순히 업무를 자동화하는 차원을 넘어, �鶹ԭ��가 내장한 �ѫ��니스 규칙과 통제 프레임워크 안에서 스스로 판단하고 실행한다.

��심은 이 자율 운영이 가능하려면 전제 조건이 있다는 점이다. 고객 성공 기조연설에서 엑손모빌 사례로 강조된 가 바로 그것이다. 표준화된 프로세스왶� 통합된 깨끗한 데이터 없이는 아무리 정교한 도 제 기능을 발휘하지 못한다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환������특집 기사

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 ��께합니다.

새로운 ‘RISE·GROW with �鶹ԭ��’ 프로그램은 고객이 AI 여정을 즉시 시작할 수 있도록 Joule ���시스턴트 활성화를 계약으로 보장하고, ERP 현대화 과정의 복잡한 데이터 마이그레이션과 프로세스 재설계에 AI를 투입해 작업량을 최대 50%까지 줄이겠다는 목표를 제시했다. 자율화의 첫걸음은 최신 기술의 �ѫ��이 아니라 데이터의 정제에서 시작된다.

 

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3. AI가 빠를수록, 사람은 더 중요해진다

두 기조연설이 공유한 가장 강렬한 메시지는 역설적이게도 ‘인간’이었다. �鶹ԭ��는 AI가 인간을 대체하는 방향이 아니라, �ѫ��니스 소프트웨어 내부에 통합되어 인간을 짶�원하는 방향으로 발전해야 한다고 거듭 강조했다.

‘에이전트 기반 마이그레이션’에서 여러 전문 AI ���시스턴트가 협력해 단순 반복 작업을 처리하는 것은, 결국 전문가들이 더 중요한 의사결정과 가치 창출에 집중할 수 있도록 하기 위함이다. 아르테미스 2호의 복잡한 우주 임무를 빗댄 비유가 이를 잘 설명한다. 우주비행사가 임무에 집중할 수 있는 것은 보이지 않는 곳에서 엔지니어링과 시스템이 완벽하게 작동하기 때문이다.

�鶹ԭ��가 지향하는 자율˳� 기업도 마찬가지다. AI가 운영의 복잡성을 처리할수록, 사람은 더 높은 차원의 목표를 설정하고 조직의 방향을 이끄는 역할에 집중하게 된다. 기술에 의미를 부여하고 방향을 결정하는 것은 결국 사람이라는 사실. 이것이 �鶹ԭ��가 자율˳� 기업 시대에도 놓지 않는 ��심 가치다.

며칠 걸리던 결정을 순간으로, �鶹ԭ��가 말하는 자율˳� 기업������특집 기사

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.

�鶹ԭ��는 1억 유로 이상의 생태계 투자왶� ‘컴퍼니 메모리(Company Memory)’ 기능을 통해 기업 내부 데이터왶� 연결된 맞춤˳� AI 업무 환경을 제공하겠다고 밝혔다. 기술 발표의 규모보다 더 주목해야 할 것은 이번 행사가 던진 질문이다. 기업 소프트웨어의 미래는 ‘AI를 활용하는 기업’과 ‘AI로 운영되는 기업’ 사이의 분기점에 서 있다. 어느 쪽에 설 것인가? 그 선택의 시계는 이미 돌아가고 있다.

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