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[IT뉴스][현장] SAP가 제시한 '자율형 기업' 전략…"인간 판단·AI 실행력 관건"
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-07-14 12:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">벙커트 CRO "기업 업무, 정제된 데이터·비즈니스 맥락·거버넌스 연결돼야"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0x9l28V7an"> <p contents-hash="7ad748174345342bb8579978137f35ff6e5f0883c4dc0672aa07878d3ad9983d" dmcf-pid="pM2SV6fzoi" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)"기업은 인공지능(AI)을 단순한 보조 도구가 아니라 실제 업무를 움직이는 운영 방식으로 활용해야 합니다. 사람이 중요한 판단을 내리고, AI는 그 결정에 따라 후속 업무를 실행하는 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)' 환경이 필요한 이유입니다."</p> <p contents-hash="5a609ad3e9ec14497927fdfe670d0cbd548bb1df27de4b5573867b450326994b" dmcf-pid="URVvfP4qAJ" dmcf-ptype="general">얀 벙커트 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 및 비즈니스 AI 부문 최고매출책임자(CRO)는 14일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'SAP 나우 AI 투어 코리아 2026' 기조연설에서 사업 전략을 이같이 밝혔다.</p> <p contents-hash="32b3e08b68cb78cfb548649d6c4181ea24030481149cf8d35bd1022509b0381e" dmcf-pid="uefT4Q8Bad" dmcf-ptype="general">벙커트 CRO가 이날 제시한 핵심은 '자율형 기업'이다. AI가 기업 데이터와 업무 흐름을 이해한 뒤 반복 업무를 스스로 처리하고, 예외 상황이나 중요한 결정만 사람에게 넘기는 식이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="19b22aadccaf17de7e6b34c3b2a5fa629da14b8f42efd2d8e1b6414fea4dbf70" dmcf-pid="7d4y8x6bce" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="얀 벙커트 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 및 비즈니스 AI 부문 최고매출책임자(CRO)가 사업 전략을 소개하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/ZDNetKorea/20260714120259558sbgh.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tLwbkrEojg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/ZDNetKorea/20260714120259558sbgh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 얀 벙커트 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 및 비즈니스 AI 부문 최고매출책임자(CRO)가 사업 전략을 소개하고 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="252fef387cbfa6f6abe11017a56e55dbdd8b778c9270235d04f9cb41dbc53aa9" dmcf-pid="zJ8W6MPKNR" dmcf-ptype="general">그는 반품 주문 업무를 사례로 자율형 기업 작동 방식을 설명했다. AI 비서 '줄'이 고객별 반품 내역과 비용, 과거 반품 사유를 분석해 보여주면 담당자가 이를 검토해 승인 여부를 결정하는 과정이 소개됐다.</p> <p contents-hash="83ac3356a3aac569292a3233ec675070da52a521ab6946877b381323205098c0" dmcf-pid="qi6YPRQ9gM" dmcf-ptype="general">승인 후 AI 에이전트가 반품 서류 작성과 환불 안내, 제품 회수, 교환품 출하 등 후속 절차를 처리할 수 있었다. 이를 통해 사람은 중요한 판단에만 집중하고, AI가 반복적인 실행 업무를 이어가는 구조가 지속적으로 이어진 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="369e914ece2a07a876683034341bf8ff4872d239cc211d399ef71fcf0d9b380c" dmcf-pid="BnPGQex2Nx" dmcf-ptype="general"><span>벙커트 CEO는 "이런 방식은 재무와 구매, 공급망 등 개별 부서 업무부터 적용된다"며 "우리는 이를 '오토너머스 스위트'로 구현해 각 업무 담당자 옆에 AI 어시스턴트와 에이전트를 배치할 수 있다"고 말했다. </span></p> <p contents-hash="80269e076b206654ee89a248283d7ed79b6018544f3ab3128ac7b2b4ce6d9813" dmcf-pid="bgMZRie4aQ" dmcf-ptype="general">벙커트 CRO는 AI가 재무나 구매 등 개별 부서 반복 업무를 처리하는 수준을 넘어야 한다고 강조했다. AI가 여러 부서 업무를 이어서 수행하려면 회사 전체 데이터와 업무 흐름을 정확히 이해해야 한다는 설명이다.</p> <p contents-hash="f2d56842981eb3b0a7e467d93e99151b93b03c94c4f409631780906e8b5810a6" dmcf-pid="KaR5end8AP" dmcf-ptype="general">SAP는 이를 위해 '인더스트리 AI'를 제공한다. 인더스트리 AI는 여러 부서·시스템에 흩어진 데이터를 연결하고, 산업별 업무를 처음부터 끝까지 하나의 흐름으로 처리하도록 지원한다.</p> <p contents-hash="51f6050e4fa214e08fa7fdd411276e2bd89d02158c8b09dd6f854dc52f7c5a74" dmcf-pid="9Ne1dLJ6A6" dmcf-ptype="general">이런 업무 연결을 뒷받침하는 기반은 올해 'SAP 사파이어 2026'에서 공개된 '비즈니스 AI 플랫폼'이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 프로세스, 사용자 권한 정보를 연결해 AI가 회사의 업무 맥락을 이해하도록 돕는다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5ed1e947214f56a4b63c97e269d8acdc325c281761fd044dfdf343ec57876751" dmcf-pid="2jdtJoiPo8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="벙커트 CEO는 플랫폼에서 자체 AI 에이전트를 만들고 배포할 수도 있다는 점도 알렸다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/ZDNetKorea/20260714120300817ouai.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FUBr7bztgo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/ZDNetKorea/20260714120300817ouai.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 벙커트 CEO는 플랫폼에서 자체 AI 에이전트를 만들고 배포할 수도 있다는 점도 알렸다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="806d9acabe6845241eaf60a801300e6ad18cf6d2bcf6af6d1c709e57b4d9be13" dmcf-pid="VAJFignQg4" dmcf-ptype="general">이를 통해 AI는 플랫폼에 연결된 정보를 바탕으로 사용할 수 있는 데이터와 실행 가능한 업무를 판단할 수 있다. 기업은 AI가 어떤 정보에 접근했고 어떤 업무를 수행했는지 확인·통제할 수 있다.</p> <p contents-hash="8c67caac31497ed9c1145eeaddb5f752393e9ddee37735547af072f9b42ad062" dmcf-pid="fci3naLxNf" dmcf-ptype="general">벙커트 CEO는 플랫폼에서 자체 AI 에이전트를 만들고 배포할 수도 있다는 점도 알렸다. 에이전트가 사용한 데이터와 도구, 실행한 작업을 확인하고 접근 권한과 위험 수준, 성능을 관리하는 기능을 제공한다는 설명이다. </p> <p contents-hash="c3f7f02da7d9bb8076247fe4876fe1fb90c44ac6064c425cfd70afea1429d134" dmcf-pid="4kn0LNoMAV" dmcf-ptype="general">SAP는 이 같은 AI 기능을 기존 전사적자원관리(ERP) 시스템 전환 과정에도 적용했다. AI가 시스템 분석과 데이터 통합, 코드 변경, 테스트 등을 지원해 전환 시간과 비용을 줄일 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="e53b3c9cbb076e960f86fb84c936fb6a55489504e7f17d56755196dda6e58a47" dmcf-pid="8ELpojgRN2" dmcf-ptype="general">그는 "AI가 ERP 전환 시간·비용을 최대 35% 줄일 수 있다"며 "기존 ERP를 단계적으로 자율형 업무 환경으로 바꿀 수 있을 것"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="12ad416d2de38e6c93cf6de15673450adc4ab50a985c653bc39785934d0c3454" dmcf-pid="6DoUgAaec9" dmcf-ptype="general"><strong>"기업용 AI, 답하는 도구에서 운영 체제로 진화"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3542ded2c782716ec4dc2638f9f635615f25eaf161483372f076b410c403e2a7" dmcf-pid="PwguacNdkK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="하경남 SAP코리아 고객자문 부문장은 기업용 AI 핵심 요소에 대해 설명하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/ZDNetKorea/20260714120302059gnge.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="3Vur7bztoL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/14/ZDNetKorea/20260714120302059gnge.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 하경남 SAP코리아 고객자문 부문장은 기업용 AI 핵심 요소에 대해 설명하고 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="82dcb89bcff993164a7cf2d6fa995a0115aa2b0cd7ac9fee806982e2014f7478" dmcf-pid="Qra7NkjJob" dmcf-ptype="general">하경남 SAP코리아 고객자문 부문장은 기업 AI 활용 방식이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 업무를 움직이는 운영 모델로 바뀌어야 한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="912955784e597748ee777d83222a196e22f7f90ec5819a0e38248889538031e0" dmcf-pid="xmNzjEAiaB" dmcf-ptype="general">하 부문장은 같은 업무용 AI는 작동 방식과 데이터 활용 범위, 예외 처리, 통제 기준을 새롭게 갖춰야 한다고 주장했다. 모델 성능만 높다고 기업용 AI가 되는 것은 아니라는 의미다.</p> <p contents-hash="2035388c5294aa51a3c57cee1fb973de504ef285fe4bfdd0567249add50a2cd6" dmcf-pid="yK0EpzUZcq" dmcf-ptype="general">하 부문장은 기업용 AI 핵심 조건으로 AI가 활용할 수 있는 정제된 데이터와 비즈니스 맥락을 꼽았다. 기업 데이터가 서로 단절되면 AI가 업무 흐름과 데이터 간 관계를 제대로 이해하기 어려워서다.</p> <p contents-hash="a7d92ea5976f730f8ba3b2daa6e927f8939414d74a89584d422bdaae6d4f68cd" dmcf-pid="W9pDUqu5az" dmcf-ptype="general">그는 "일반 거대언어모델(LLM)만으로는 기업 조직 구조와 업무 규칙, 고객 관계, 의사결정 기준까지 파악하기 어렵다"고 봤다. 이어 "AI가 실제 업무를 수행하려면 해당 데이터가 어디서 만들어졌고, 어떤 업무에 영향을 미치는지까지 이해해야 한다"고 말했다. </p> <p contents-hash="fb13f52c3cf322e9630f19e89cdac2b25b5c0e2393cdfd1f58923da4597747f8" dmcf-pid="Y2UwuB71g7" dmcf-ptype="general">하 부문장은 기업용 AI가 답변이나 분석 기능에 그쳐선 안 된다고 강조했다. 데이터를 분석하고 결과를 예측한 뒤 실제 업무 시스템에서 필요한 조치까지 실행할 수 있도록 데이터와 프로세스, AI를 하나로 연결해야 한다는 설명이다. </p> <p contents-hash="292c4e61b24e20ec867ad59cdde566b13afdabc8071f702242364f42901f0bd8" dmcf-pid="GaR5end8ku" dmcf-ptype="general">그는 모든 판단을 AI에 맡기는 완전 자동화 방식은 맞지 않다고 선그었다. AI가 반복 업무는 자율적으로 처리하되 예외 상황이나 위험을 감지하면 사람에게 판단을 넘기는 구조가 필요하다고 주장했다.</p> <p contents-hash="3741882ccc178624f1e77fd2f1e8a64746f74aae8ca9a912d767a9b98b162a96" dmcf-pid="HNe1dLJ6AU" dmcf-ptype="general">하 부문장은 기업용 AI 거버넌스와 가시성도 중요하다고 봤다. AI가 어떤 데이터와 도구를 사용했고 어떤 조치를 실행했는지, 그 결과가 비용과 매출 등 사업에 어떤 영향을 미쳤는지 확인할 수 있어야 한다는 이유에서다. </p> <p contents-hash="b751b5c5c2239cd7045978c5e9558273092c6a81abff20957913a6855353baf4" dmcf-pid="XjdtJoiPAp" dmcf-ptype="general">그는 "기업은 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 AI로 업무 방식 자체를 바꾸는 것"이라며 “기업 데이터로 맥락을 이해하고 업무를 실행하며 예외를 사람에게 넘긴 뒤 전체 과정을 통제하는 것이 자율형 기업의 운영 방식"이라고 덧붙였다. </p> <p contents-hash="0fcf4c1f8338d16633a6987d59531a87c98a5ae45308482341e36909176e254e" dmcf-pid="ZAJFignQg0" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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