ERP에 AI 적용 위해 철저한 도입 계획 수립해야

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핵심 ERP 코드, 생성형 AI 위해 재작성 해야

AI로 인한 리스크·비용·복잡성 고려한 도입계획 필수

팻 필렌(Pat Phelan) 리미니스트리트 마켓리서치 부문 부사장

[데이터넷] 모든 CIO가 생성형 AI 도입을 고려하고 있다. 맥킨지는 생성형 AI가 연간 2조6000억 달러에서 4조4000억 달러에 해당하는 가치를 더할 수 있으며, 이는 모든 AI의 영향력을 15~40%까지 증가시킬 것이라고 추정한다.

그러나 생성형 AI를 실제 엔터프라이즈 애플리케이션에 적용하기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다. 특히 ERP와 같은 엔터프라이즈 애플리케이션의 잠재적인 이점과 과제를 이해하고, 새로운 기술이나 기능을 기존 코드와 프로세스에 적용, 위험을 줄이면서 기능을 활용하기까지 넘어야 할 산이 많다.

여러 고객과 ERP에 생성형 AI를 활용하는 방법에 대해 논의하고 있는데, AI에 대한 관심은 엄청나지만, 실제로 운영되고 있는 ERP 관련 사용 사례를 찾기는 쉽지 않다. 거의 모든 사람들이 AI가 조직의 판도를 바꿀 것으로 기대하고 있다. 그러나 현재는 AI는 엔터프라이즈 애플리케이션 성과를 개선할 수 있는 분야와 방법을 계획하거나 분석하는 단계에 머물러있다.

가장 빠르게 혁신하는 AI

앞서 언급한 맥킨지 조사에서 주목해야 할 부분이 있는데, ERP 담당자들은 AI 기술이 성숙해지기를 기다리며 방관하는 것이 아니라, 적극적으로 도입을 고려하고 있다는 사실이다. 대부분의 조직이 새로운 기술을 도입하는 데 몇 년이 걸렸던 SaaS ERP 모델이나 메인프레임에서 클라이언트·서버 모델로 전환하는 것과 같은 다른 대규모 ERP 변경과 대조적이다.

AI는 그 어떤 정보 기술보다 비즈니스 운영 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 조직이 보여주는 열렬한 관심을 고려할 때 이전 기술보다 더 빠른 속도로 발전할 것으로 기대된다.

비즈니스 운영의 기본을 바꾸면, 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체는 생성형 AI를 처음 도입했을 때처럼 엣지 기능을 구축하는 툴을 제공하는 수준이 아니라, 핵심 ERP 코드를 다시 작성해야 할 것이다.

SAP, 오라클 같은 ERP 공급업체가 AI 개발 도구를 도입하고 있지만, 소프트웨어 제품에서 AI를 패키징하고 가격을 책정하고 활용하는 방법을 파악하는 데는 시간이 걸릴 수 있다. 초기 개발 제품을 도입할 경우 손해를 보는 경우가 생길 수 있다. 예를 들어 온프레미스 및 프라이빗 클라우드의 SAP S/4 고객은 새로운 ERP 기능, 지속 가능성 및 탄소 회계 솔루션과 같은 새로운 AI 혁신은 물론, 클라우드에서만 사용할 수 있는 기능을 도입하지 못할 수 있다.


AI 적용 ERP, 성공사례 찾기 쉽지 않아

현재 ERP 공급업체는 주력 제품에 AI 기능을 추가하는 고객에게 주도권을 뺏길 수 있다는 위기의식을 갖고 있다. ERP에 대한 생성형 AI 사용 사례가 발전하고, 많은 사용자들이 AI 개발 도구를 사용해 비즈니스 운영 방식을 개선하는 기능을 만들고 있다. AI를 이용해 새로운 코드를 직접 작성해 ERP에 설치되는 개별화된 AI 앱을 만들 수 있다.

공급업체는 이미 만들어져 있는 앱을 관리하기 위해 표준 기능과 핵심 코드에 대한 정의를 재정립해야한다. 이 과정에서 막대한 시간과 비용이 소요될 것으로 예상된다. AI도입 속도가 빨라 ERP 공급업체는 차세대 ERP의 정의를 제어할 수 있는 능력을 상실할 위험에 처하고 있다.

고객은 고객 맞춤형 AI 솔루션을 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체의 AI 제품으로 대체하는데 비용 부담을 느낄 수 있다. 고객은 생성형 AI 툴을 사용해 ERP에 사용자 지정 코드를 신속하게 배포할 수 있다.

ERP 공급업체가 제공하는 기능이 각 조직이 구축한 맞춤형 AI에 딱 맞는 일대일이 아닌 일대다 솔루션으로 설계된 경우, 고객은 기존의 맞춤형(커스텀) 코드를 제거하고 ERP 공급업체의 차세대 코드 세트로의 업그레이드로 대체할 필요성을 느끼지 못해, 성공적인 적용 사례를 찾기가 쉽지 않다.

위험 평가·완화 계획 수립 선행해야

다른 신기술과 마찬가지로 생성형 AI는 몇 가지 중요한 위험을 수반한다. 개인정보 보호에 대한 위험, 사이버 보안 취약성, 사용된 데이터, AI로 생성된 결과에 대한 규제준수, 서드파티 관계, 지원 및 유지 관리, 오류 해결, 테스트 등의 소유자, 데이터 및 솔루션에 대한 법적 의무 준수, 지적 재산권 보호 등이다.

AI프로젝트를 진행하다 보면 비용이 많이 소요되거나 방향을 잃을 수도 있다. 이에 ERP에 AI 기술을 적용하기 위해서는 보다 신중하고, 면밀하게, 위험 평가 및 위험 완화 계획을 수립해야 한다. 여기에는 AI 도입 프로젝트를 중단하거나 더 속도를 내야 할 시점에 대한 조건 설정도 포함된다. 또한 성공적으로 ERP 포트폴리오에 AI 기능을 적용하기 위해 효과적인 기술 지원 서비스도 함께 고려해야 한다.

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