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핵심 요약
SAP는 40만 개 이상의 고객사를 보유한 기업용 소프트웨어 리더로서 메인프레임에서 모바일에 이르는 기술 전환을 거쳐 현재 AI 도입 격차 해소에 집중하고 있다. Philipp Herzig CTO는 비즈니스 AI 전환이 단순한 모델 도입을 넘어 고객 성과, UI 변화, 비즈니스 프로세스 및 데이터 계층의 통합적 혁신에 초점을 맞춰야 한다고 설명했다. 특히 엔터프라이즈 AI 확산의 주요 장애물로 보안, 확장성, 데이터 파편화 문제를 지적하며 평가와 검증 가능성의 중요성을 강조했다. 또한 AI 시대에 맞춘 SAP의 가격 모델 변화와 퀀텀 컴퓨팅을 활용한 최적화 가능성에 대해서도 논의가 이루어졌다.
배경
엔터프라이즈 소프트웨어(ERP)에 대한 기본 이해, AI 에이전트 및 툴 콜링 개념, 데이터 거버넌스 및 보안 기초 지식
대상 독자
엔터프라이즈 AI 도입을 고민하는 CTO 및 비즈니스 전략가
의미 / 영향
SAP와 같은 거대 플랫폼 기업이 AI를 비즈니스 프로세스에 깊숙이 통합함에 따라, 기업용 소프트웨어 시장은 단순 기능 경쟁에서 데이터 주권과 프로세스 자동화 효율 경쟁으로 이동할 것입니다. 특히 AI 에이전트의 검증 가능성 확보가 향후 엔터프라이즈 시장의 핵심 차별화 요소가 될 전망입니다.
섹션별 상세
엔터프라이즈 AI 도입은 모델 성능보다 비즈니스 프로세스와 데이터 계층의 통합이 핵심이다. 기업 환경에서는 데이터가 여러 시스템에 파편화되어 있어 이를 효과적으로 연결하고 활용하는 것이 AI 성능을 결정짓는 핵심 요소로 작용한다. SAP는 고객의 비즈니스 성과를 중심으로 UI와 프로세스를 재설계하여 AI가 실질적인 가치를 창출하도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 단순한 기술 도입을 넘어 기업의 운영 체제 자체를 지능화하는 것을 목표로 한다.
AI 에이전트의 가치 창출을 위해 검증 가능성과 에이전트 마이닝 기술이 필수적이다. 기업용 AI는 결과의 정확성과 신뢰성이 담보되어야 하므로 모델의 출력을 지속적으로 평가하고 검증하는 체계가 구축되어야 한다. SAP는 툴 콜링과 컴퓨터 사용 기술을 비교하며 에이전트가 복잡한 비즈니스 워크플로를 자율적으로 수행할 수 있는 영역을 탐색하고 있다. 이를 통해 반복적인 업무를 자동화하고 지식 노동자의 업무 수준을 한 단계 높이는 결과를 지향한다.
예측형 정형 데이터 모델의 한계를 극복하고 AI 시대에 적합한 새로운 가격 모델을 도입하고 있다. 기존의 테이블 기반 예측 모델은 복잡한 비즈니스 맥락을 파악하는 데 한계가 있어 생성형 AI와의 결합이 요구된다. SAP는 AI가 제공하는 가치에 기반하여 수익 구조를 재편하고 있으며 이는 고객이 AI 도입으로 얻는 생산성 향상과 비용 절감을 반영한다. 결과적으로 AI는 소프트웨어의 판매 방식뿐만 아니라 기업이 가치를 측정하는 방식까지 변화시키고 있다.
실무 Takeaway
- 엔터프라이즈 AI 성공을 위해서는 파편화된 데이터를 통합하고 비즈니스 프로세스에 AI를 직접 내재화하는 전략이 필요하다.
- AI 에이전트 도입 시 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 평가(Evals)와 검증 가능성(Verifiability) 체계를 우선적으로 구축해야 한다.
- AI 기술은 단순한 기능 추가가 아니라 기업의 UI, 데이터 계층, 가격 모델 전반을 재정의하는 비즈니스 전환의 관점에서 접근해야 한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 23.수집 2026. 04. 23.출처 타입 RSS
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