한눈에 보는 핵심 인사이트 AI를 이미 쓰고 있는데 왜 성과가 전사로 퍼지지 않는지 고민하는 기업들이 늘고 있습니다. 챗봇도 있고, 수요 예측도 하고, 자동화 파일럿도 돌렸는데 정작 조직 전체가 바뀌는 느낌은 오지 않습니다. 이 문제의 뿌리는 AI 모델의 성능이 아니라 AI가 작동하는 기반, 즉 ERP 구조에 있습니다. 전사 데이터가 흩어져 있고, 프로세스 표준이 제각각이며, ‘재고’나 ‘주문’ 같은 기본 개념조차 부서마다 다른 의미로 쓰이는 환경에서는 아무리 좋은 AI도 조직 전체의 판단을 바꾸기 어렵습니다. S/4HANA 전환이 주목받는 이유가 바로 여기에 있습니다. 단순한 시스템 교체가 아니라, AI가 전사적으로 신뢰 가능한 방식으로 작동할 수 있는 기반을 만드는 과정이기 때문입니다.

 

AI를 도입했는데, 왜 조직은 그대로일까

 

AI 도입을 안 한 기업을 찾기가 오히려 어려운 시대입니다. 챗봇, 수요 예측, 이상 탐지, 문서 자동화까지 크고 작은 AI 실험이 곳곳에서 이루어지고 있습니다.

그런데 현장의 분위기는 조금 다릅니다. “파일럿은 잘 됐는데 전사로 확산하려니 막힌다”, “AI 결과가 부서마다 다르게 나온다”, “현업이 AI 권고를 믿지 못하겠다고 한다” 이런 얘기들이 반복됩니다. McKinsey 조사에서도 대다수 기업이 AI를 활용 중이지만, 전사적 확장에서는 여전히 격차가 크다는 결과가 나옵니다.

원인을 추적해 보면 결국 같은 곳에 닿습니다. AI 모델의 문제가 아니라, AI가 작동하는 토대의 문제입니다. 데이터가 어디서 왔는지, 프로세스가 어디까지 표준화되어 있는지, 같은 말이 조직 전체에서 같은 의미로 쓰이는지. 이 기반이 흔들리면 아무리 뛰어난 AI도 전사 운영을 바꾸기 어렵습니다. 그리고 이 기반의 핵심에 ERP가 있습니다.

 

ECC 환경에서 AI 확산이 느린 세 가지 이유

 

 

많은 대기업의 ERP 환경은 SAP ECC를 기반으로 수십 년간 쌓아온 구조입니다. 안정성과 신뢰성 면에서는 검증됐지만, AI 기반 혁신을 전사로 밀고 나가려 할 때 세 가지 벽에 부딪힙니다.

첫 번째는 데이터가 여기저기 흩어져 있다는 점입니다. ECC 환경에서는 같은 고객 정보가 모듈별로 따로 관리되는 경우가 많습니다. 부서마다 ‘고객’의 정의가 조금씩 다르고, 합치려면 별도의 정제 작업이 필요합니다. AI는 일관된 데이터를 전제로 판단을 내리는데, 입력 자체가 흔들리면 결과도 신뢰하기 어렵습니다.

두 번째는 회사마다 다르게 개발된 맞춤 로직이 너무 많다는 점입니다. 업무 특성에 맞춰 커스터마이징한 코드들이 쌓이다 보면 AI가 동일한 판단 기준으로 움직이기 어려워집니다. 어느 사업부에서는 잘 작동하던 AI가 다른 사업부에서는 전혀 다른 결과를 내는 상황이 여기서 비롯됩니다.

세 번째는 프로세스 표준이 부서마다 제각각이라는 점입니다. 자동화 기준이 팀마다 다르게 설정되어 있으면 AI가 같은 로직으로 움직여도 산출 결과의 일관성을 보장하기 어렵습니다.

여기에 SAP ECC의 공식 지원 종료가 다가오면서, 이미 많은 기업이 전환 시점을 더 이상 미룰 수 없는 상황에 놓여 있습니다.

 

구조와 의미, S/4HANA가 AI 기반이 되는 조건

 

 

S/4HANA로의 전환을 단순한 시스템 업그레이드로 보면 그 의미를 절반밖에 이해하지 못합니다. 이 전환이 AI 전략과 직결되는 이유는 두 가지 기반을 동시에 갖추게 해주기 때문입니다.

첫 번째 기반은 ‘Clean Core’, 즉 표준화된 구조입니다.
S/4HANA는 전사가 하나의 데이터 모델과 표준 프로세스 위에서 움직이도록 설계되어 있습니다. 기업별 차별화 요구는 SAP의 확장 플랫폼(BTP 등)으로 분리해 관리하고, 핵심 코어는 최대한 표준에 가깝게 유지합니다. 이렇게 하면 AI가 전사적으로 일관된 방식으로 작동할 수 있는 형식적 기반이 만들어집니다. 업그레이드 부담도 줄고, 새로운 AI 기능을 받아들이는 속도도 빨라집니다.

다만 Clean Core를 지나치게 넓게 적용하면 연계 시스템이 늘어나 오히려 복잡도가 높아질 수 있습니다. 무엇을 ERP 안에 두고 무엇을 외부로 분리할지, 기준과 거버넌스를 미리 합의해 두는 것이 중요합니다.

두 번째 기반은 ‘데이터의 의미 통일’, 즉 온톨로지입니다.
구조를 표준화해도 여전히 남는 문제가 있습니다. 같은 단어를 쓰더라도 부서마다 다른 의미로 해석한다면 AI의 판단을 믿기 어렵습니다.

예를 들어 ‘재고’라는 단어 하나만 봐도, 단순히 창고에 있는 수량이 아니라 어느 공장인지, 어떤 상태인지, 납기 변동 위험은 어느 정도인지까지 포함해서 정의해야 AI가 의미 있는 판단을 내릴 수 있습니다. ‘주문’ 역시 수량과 날짜만이 아니라 고객 우선순위, 납기 가능성, 대체 경로까지 담아야 실무에 쓸 수 있는 정보가 됩니다.

이처럼 데이터의 의미를 전사적으로 통일하는 체계를 온톨로지라고 합니다. 이것이 갖춰지면 AI의 추천 근거를 누구나 이해할 수 있는 업무 언어로 설명할 수 있게 되고, 재무, 공급망, 제조 등 서로 다른 조직이 같은 데이터를 같은 의미로 읽고 활용하는 환경이 만들어집니다.

 

현장 적용 사례

 

두 기반이 갖춰진 환경에서 AI는 어떻게 달라질까요? 대표적인 두 가지 영역을 살펴보면 변화가 구체적으로 보입니다.

수납 업무 자동화: 기업의 채권 담당자들이 매일 하는 일 중 하나가 입금된 돈이 어떤 청구서에 해당하는지 매칭하는 작업입니다. 케이스가 복잡하거나 예외가 많으면 수작업 시간이 상당합니다. S/4HANA의 표준화된 재무 구조 위에서 AI가 과거 매칭 이력과 수납 패턴을 학습하면, 이 작업을 자동으로 제안하고 처리합니다. SAP 공개 사례에 따르면 이 방식으로 AR 매칭 업무량을 최대 71%까지 줄인 결과가 확인됩니다.

설비 이상 감지와 ERP 연동: 공장 설비에서 이상 신호가 감지되면 AI가 고장 가능성을 사전에 판단합니다. 여기서 그치는 게 아니라, 그 결과가 ERP에 자동으로 연결되어 정비 오더 생성, 부품 재고 확인, 자산 관리 데이터 업데이트까지 이어집니다. 현장의 AI 판단이 경영 데이터로 자연스럽게 흘러 들어오는 구조입니다.

두 사례 모두 AI 모델 자체보다, 데이터와 프로세스, 의미 기반이 얼마나 잘 갖춰졌느냐가 성과를 가르는 핵심 요인입니다.

 

4단계로 접근하는 AI Native ERP 전환 로드맵

 

 

전사 전체를 한 번에 바꾸는 방식은 현실적이지 않습니다. 성과가 측정 가능한 영역부터 시작해 단계적으로 확장하는 접근이 효과적입니다.

1단계: 목표와 측정 지표 먼저 합의: 자동화율, 처리 속도 같은 구체적인 지표를 정하고, 가장 먼저 적용할 프로세스 한두 개를 선정합니다.

2단계: 데이터와 프로세스 정비: AI가 재사용 가능하고 감사 추적이 가능한 형태로 작동하도록, 데이터 정의, 품질 기준, 접근 권한을 정비합니다.

3단계: 파일럿 운영과 피드백: 현업이 직접 검증하고 판단하는 구조를 초기부터 고정합니다. AI 결과를 현업이 검증하며 신뢰를 쌓아가는 단계입니다.

4단계: 확대 적용과 변화관리: 데이터 품질이 안정화된 영역부터 적용 범위를 넓히고, 구성원 역할 재정의와 교육을 함께 진행합니다.

 

SK AX와 함께하는 S/4HANA 전환

 

AI Native ERP 전환은 SAP 시스템 구현 기술만으로 완성되지 않습니다. 데이터 정비, 프로세스 표준화, 온톨로지 설계, 변화관리가 동시에 맞물려야 합니다.

SK AX는 국내 대기업의 ECC 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로, S/4HANA 전환 전략 수립부터 AI Native 운영 모델 설계와 고도화까지 전 과정을 함께합니다. 기술 구현을 넘어 AI가 실제 업무 현장에서 신뢰 가능한 방식으로 작동하는 구조를 단계적으로 만들어가는 것, 그것이 SK AX가 지향하는 파트너십입니다.

 

[MI리포트] AI-Native ERP: AI 시대의 S/4HANA 전환

 

AI Native ERP의 기술 구조와 실행 로드맵, 더욱 자세히 알아보고 싶다면, 아래 MI리포트에서 SK AX ERP전문위원의 S/4HANA 전환에 대한 인사이트를 확인하세요.

 

 

[FAQ]

 

Q1. AI Native ERP는 기존 ERP와 무엇이 다른가요?

기존 ERP가 업무 기록과 처리를 중심으로 설계되어 있다면, AI Native ERP는 AI가 판단·권고·실행·검증을 반복하는 의사결정 루프가 운영 안에 내재화된 구조입니다. 데이터 구조, 프로세스 표준, 데이터 의미 기준이 갖춰진 환경에서만 AI가 전사적으로 신뢰 가능한 방식으로 작동할 수 있습니다. 시스템을 바꾸는 것이 아니라 운영 방식 자체를 재설계하는 개념입니다.

 

Q2. S/4HANA로 전환하면 AI 성과가 바로 나오나요?

S/4HANA 전환 자체가 AI 성과를 자동으로 만들어주지는 않습니다. 전환은 AI가 잘 작동할 수 있는 기반을 만드는 과정이고, 실제 성과는 데이터 품질 정비, 프로세스 표준화, 온톨로지 설계, 변화관리가 함께 이루어질 때 나타납니다. 기술 도입과 운영 모델 재설계를 동시에 추진해야 성과로 연결됩니다.

 

Q3. 온톨로지가 왜 AI 운영에서 중요한가요?

온톨로지는 ‘재고’, ‘주문’처럼 업무에서 쓰이는 개념을 전사가 같은 기준으로 정의하고 관리하는 체계입니다. 이것이 없으면 AI가 내린 판단을 현업이 이해하거나 신뢰하기 어렵고, 부서마다 다른 의미로 데이터를 해석하기 때문에 전사 일관성을 확보할 수 없습니다. AI의 추천 근거를 업무 언어로 투명하게 설명할 수 있게 해주는 것이 온톨로지의 핵심 역할입니다.

 

Q4. AI Native ERP를 어떤 영역부터 시작하는 것이 효과적인가요?

규칙이 명확하고 성과 측정이 가능한 영역부터 시작하는 것이 효과적입니다. 수납 업무의 자동 매칭, 설비 이상 감지 후 ERP 연동처럼 처리 건수와 자동화율로 성과를 바로 확인할 수 있는 영역이 좋은 출발점입니다. 초기 성과를 통해 현업의 신뢰를 쌓은 뒤 확대 적용하는 단계적 접근이 전사 확산의 속도를 높입니다.

 

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