필요한 자재는 부족한데, 불필요한 재고는 과잉으로 쌓여 창고가 포화 상태에 이르는 상황은 여전히 많은 기업에서 반복되고 있습니다. 이로 인해 생산 일정에 차질이 생기고, 납기 일정을 지키지 못하는 상황으로 이어지는 경우도 적지 않습니다. 이러한 문제들은 단순한 실수나 커뮤니케이션의 문제처럼 보일 수 있지만, 그 이면에는 전사자원관리(ERP, Enterprise Resource Planning) 시스템이 가진 구조적 한계가 자리하고 있습니다.

  ERP는 기업의 재무, 회계, 인사, 생산, 공급망 등 전 부문의 데이터를 하나로 통합해 운영의 일관성과 효율을 높이는 핵심 시스템입니다. 그러나 디지털 전환(Digital Transformation, DX)이 가속화되면서, 기업은 더 빠르고 정밀한 의사결정, 실시간 대응, 글로벌 유연성까지 요구받고 있으며, 기존 ERP만으로는 이러한 복합적인 변화에 효과적으로 대응하기 어려운 한계에 직면하고 있습니다.

  전통적인 ERP 시스템은 여전히 많은 부분에서 수동적입니다. 데이터를 입력하고 보고서를 생성하는 데는 탁월하지만, 그 데이터를 기반으로 한 실시간 분석, 예측, 실행으로 이어지는 능력은 제한적입니다. 이로 인해 많은 기업이 막대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 그 가치를 제대로 활용하지 못하고 있습니다.

  만약 ERP 시스템이 스스로 상황을 인식하고 데이터를 분석해 실행까지 연결할 수 있다면 어떨까요? 한때 먼 미래의 이야기처럼 들렸던 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 ERP가 이제 현실로 다가오고 있습니다. 기업 경쟁력과 지속 가능성을 좌우하는 핵심 기술로 부상 중인 AI ERP의 동향과 전망을 살펴보겠습니다.

 

 

단순 기록에서 판단의 영역으로, 지능형 실행 플랫폼으로 나아가는 ERP

  ERP는 1990년대 후반부터 기업의 전사적인 자원을 통합 관리하는 시스템으로 자리잡았습니다. 기업 내 각 부서에서 발생하는 다양한 데이터를 중앙에서 통합 처리함으로써 업무의 일관성과 투명성을 확보하고, 운영 효율을 높이는 것이 핵심 목적이었습니다. 이후 클라우드 기술과 서비스형 소프트웨어(Software as a Service, SaaS) 모델이 도입되면서 ERP는 구축 비용과 운영 유연성 측면에서 많은 진화를 거쳐왔습니다.

  하지만 이 같은 발전에도 불구하고, 실질적인 업무 자동화나 의사결정 고도화라는 측면에서는 여전히 한계가 분명했습니다. 예를 들어, 생산 현장에서 발생한 이상 징후를 즉시 감지해 공급망 계획을 조정하거나, 판매 데이터를 기반으로 수요 예측을 자동화하는 기능은 대부분 외부 분석 도구에 의존해야 했습니다. 이로 인해 데이터를 통해 실제 의사결정에 활용하기까지 시간과 비용이 과도하게 소요되고 있습니다.

  운영 측면에서도 초기 구축 단계의 과도한 커스터마이징 비용, 시스템 변경 및 업그레이드에 많은 리소스가 요구되는 등 한계가 계속되고 있습니다. 또한 많은 기업이 여전히 수동으로 ERP 프로세스를 관리하고 있으며, 담당자 변경 시 발생하는 인수인계의 비효율이나 업무 공백도 반복되고 있습니다.

  이 같은 문제들을 해결하기 위해 최근 ERP 시장에서는 AI 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. AI는 ERP에 내재된 데이터를 실시간으로 분석하고, 반복적인 업무를 자동화하며, 사용자에게 판단을 제안하는 수준까지 기능을 확장하고 있습니다. 예측 기반 의사결정, 실시간 수요 분석, 이상 감지, 자동 보고서 생성 등은 이미 글로벌 기업을 중심으로 상용화되고 있으며, 이는 ERP의 역할을 단순 기록에서 지능형 실행 플랫폼으로 변화시키는 중요한 계기가 되고 있습니다.

 

 

SK AX와 SAP가 제시하는 AI ERP의 실질적인 출발점

  실제로 글로벌 AI ERP 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. HG Insights와 Market.us에 따르면, 전 세계 ERP 시장은 2025년 약 1,477억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, AI 기반 ERP는 2033년까지 연평균 26.3%의 높은 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다. 특히 클라우드 ERP의 경우 AI와 결합으로 디지털 운영 인프라의 핵심이 될 것으로 전망됩니다.

  이처럼 AI ERP가 기술적 가능성에서 실제 실행 단계로 전환되고 있는 지금, SK AX는 SAP와의 협력을 통해 AI-Powered ERP 혁신 모델로 AI ERP를 구체화하고 있습니다. AI ERP 구축을 위한 SK AX와 SAP의 협력은 각자의 전문성과 실행력을 기반으로 긴밀하게 추진되었습니다. SAP는 글로벌 ERP 시장에서 축적된 표준 프로세스와 AI 모델을 기기나 시스템에 통합하여 데이터 처리와 의사결정을 수행하는 기술인 AI 임베디드 기술을 제공하고, SK AX는 클라우드 ERP 구축 경험과 산업별 운영 역량을 바탕으로 실제 고객 환경에서 시스템을 구현할 수 있도록 지원합니다.

  또한 SK AX와 SAP는 반복적이고 공통적인 운영 업무를 AI가 자동으로 처리하는 Shared Service 지원 시스템을 함께 설계하고 있습니다. Shared Service 모델의 핵심은 회계, 구매, 인사 등 기업 간 유사성이 높은 업무를 AI가 공통 처리할 수 있도록 설계되어 있다는 점입니다. 이는 여러 계열사를 운영하는 기업이나 글로벌 사업 구조를 가진 조직에서 효과적이며, 실질적인 비용 절감과 운영 효율 향상을 기대할 수 있습니다.

  SK AX는 SAP와 함께 국내 엔터프라이즈급 ERP 전환 프로젝트에 AI-Powered ERP를 적용하여 현장에서의 작동 방식을 실증하고, 이후 SK그룹을 중심으로 다용한 대내외 산업군에 AI ERP를 적용해 나갈 계획입니다.

  현재 SAP는 AI 비서 Joule 어시스턴트와 AI Foundation 등 다양한 기술을 기반으로 ERP의 지능화를 점진적으로 확장해 나가고 있습니다. SK AX 역시 고객 환경에 최적화된 ERP 구현 경험을 바탕으로, AI ERP의 실질적인 적용 가능성을 모색하고 있습니다. 이러한 SAP와 SK AX의 노력은 향후 기업의 운영 효율성과 비즈니스 유연성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

출처: SK AX

 

 

민첩하고 정밀한 운영, ERP의 다음을 결정할 시간입니다

  AX가 가속화되는 오늘날, ERP는 더 이상 단순한 백오피스 시스템에 머물 수 없습니다. 기술 환경은 실시간 연결성과 민첩한 의사결정을 요구하고 있으며, 시장은 데이터 기반 운영 역량을 중심으로 기업의 경쟁력을 판단하고 있습니다. 이에 따라 상황을 인식하고, 판단하며, 실행까지 연결할 수 있는 AI 기반 ERP는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.

  특히 글로벌 기업들이 AI ERP를 도입하여 실질적인 성과를 나타내고 있는 만큼, ERP의 다음 단계를 고민하고 있는 기업이라면 실제 사례를 통해 향후 전략 방향을 결정짓는 것도 중요합니다. 이에 대한 구체적인 사례와 인사이트가 필요하다면 아래 SK AX의 MI 리포트에서 확인하실 수 있습니다.

 

  

  ERP의 AI 전환은 예측 중심의 의사결정, 반복 업무 자동화, 조직 간 협업 구조의 재설계까지 포함하며, 기업 경영 전반을 새롭게 구성하는 일과도 맞닿아 있습니다. 이와 함께 AI ERP를 실제 현장에 안정적으로 정착시킬 수 있는 파트너십의 중요성이 높아지고 있습니다.

  SK AX는 SAP와의 전략적 협업을 통해 AI ERP의 가능성을 실현 가능한 모델로 구현해왔으며, 고객 환경에 최적화된 형태로 기술을 설계하고 정착시켜 왔습니다. 양사는 단순히 AI 기술을 ERP에 결합하는 것을 넘어, 이를 통해 생산성과 전략적 가치 창출까지 이어질 수 있도록 실행 중심의 접근을 지속하고 있습니다.

  변화의 속도와 방향이 예측 불가능해지는 지금, 복잡한 환경을 유연하게 통제하고 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해서는 운영 시스템의 근본적인 진화가 필요합니다. ERP를 다시 설계하고자 한다면, 지금이 그 방향을 구체화할 시점입니다. AI를 기반으로 한 ERP 전환은 앞으로의 비즈니스를 더 민첩하고, 더 정밀하게 만들어갈 수 있는 현실적인 방법이 될 것입니다.

 

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AX 컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

Global Top 10 AX Service Company｜SK AX

 

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