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AI / 비즈니스|경제 / 애플리케이션

생성형 AI의 대표 엔터프라이즈 앱이 ERP일 이유

2024.06.19 Grant Gross  |  CIO
생성형 AI와 ERP 시스템을 통합하면 직원의 시간을 절약하고 비즈니스 프로세스를 간소화해 청구서 징수 작업을 신속히 처리할 수 있다. 일부에서는 변화하는 비즈니스 상황에 자동으로 적응하는 자율적인 ERP 시스템도 기대하고 있다.
 
ⓒ Getty Images Bank

최근 생성형 AI로 인해 전사적 자원 관리(ERP) 분야가 대대적인 혁신을 맞이하고 있다. 일부 전문가들은 생성형 AI와 ERP의 결합이 기업 수익성을 높일 완벽한 조합이 될 것으로 보고 있다.

포레스터 소속 애널리스트이자 ‘생성형 AI가 ERP를 혁신하는 방법(How Generative AI Will Transform ERP)’ 보고서의 수석 저자인 리즈 허버트는 생성형 AI와 ERP 시스템의 결합이 아직 초기 단계지만, 직원들이 코드 마법사를 통해 스스로 특화된 ERP 기능을 만들 수 있도록 지원하는 등 여러 이점을 제공할 것이 기대된다고 말했다.

지금까지 몇몇 조직에서는 시장 동향을 예측하거나 공급망을 최적화하는 작업을 위해 기존의 AI를 ERP 시스템과 함께 사용해 왔다. 하지만 새로운 생성형 AI 기능을 통해 직원들이 핵심 비즈니스 프로세스와 관련된 반복적 업무에서 벗어날 수 있을 것이라고 해당 보고서는 언급했다.

허버트는 블로그 게시물에서 “생성형 AI는 내러티브 보고, 고객 수집 이메일, 계정 요약과 같은 번거로운 업무에서 재무 및 운영 직원들을 자유롭게 해줄 수 있다. 직원들은 이를 직접 수행하는 대신 AI가 생성한 작업을 검토하는 역할을 하게 될 것”이라고 내다봤다.

보고서는 이런 업무에서 벗어난 직원들이 다른 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 생산성을 향상시킬 것이라고 설명했다. 동시에 생성형 AI는 청구서 징수 작업을 더 빠르고 저렴하게 해 기업 수익 향상에 도움이 될 것으로 전망됐다.

다만 허버트는 ERP 시스템에서의 생성형 AI 사용이 아직 초기 단계이기 때문에 IT 리더들이 여전히 ROI를 계산하는 방법을 찾고 있다고 덧붙였다. ERP용 생성형 AI 프로젝트는 6월 초에 열린 SAP 사파이어 컨퍼런스의 화두이기도 했는데, 허버트는 이미 기업들이 이 프로젝트에 돌입하고 있다고 언급했다. 그에 따르면 자체 AI를 구축하는 기업도 있고 AI 개발자와 협력하거나 내부 개발과 외부 지원을 병행하는 기업도 있지만, 그는 “대부분의 기업에서 직접 AI를 구축하는 것은 무모한 시도일 수 있다”라고 지적했다.

자사 솔루션을 직접 사용 중인 사례
회의 및 영업 통화 분석에 사용되는 AI 기반 앱을 개발한 런믹(Runmic)의 CEO인 오마르 쿠흘라니는 포레스터 보고서에 공감했다. 그는 런믹이 대화 분석 플랫폼에 AI를 적용했을 뿐만 아니라 내부적으로도 약 1년 동안 포레스터 보고서가 설명하는 몇 가지 방식으로 AI를 사용해 왔다고 말했다.

쿠흘라니는 런믹이 보고서 생성, 이메일 초안 작성, 코드 개발 및 테스트 지원에 AI를 직접 사용하고 있다며, 이전에는 이런 작업 중 일부를 완료하는 데 몇 시간이 걸렸다고 설명했다.

그는 “이제 직원들은 AI 콘텐츠만 검토하고 더 전략적인 업무로 돌아갈 수 있다. 직원이 전략적 계획과 의사 결정에 집중하는 동안 AI는 일상적 업무를 수행해 시기적절한 인사이트를 제공한다”라고 말했다.

런믹의 AI 도입은 그리 오래되지 않았기 때문에 비용 절감 효과를 완전히 파악하기는 어렵지만, 쿠흘라니는 직원들이 20% 이상의 시간을 절약할 수 있을 것이라고 예상했다.

하지만 그는 AI에 한계도 있다고 인정했다. 런믹은 데이터 보안에 중점을 두고 있기 때문에 AI 사용과 관련한 규제 환경의 변화에 주의를 기울이고 있다. 또한 AI가 생성한 자료를 어느 정도 감독해야 한다는 한계도 있다. 그는 “결국 AI가 수행한 작업을 검토하는 데는 여전히 사람의 눈이 필요하다”라고 말했다.

고객이 원하는 AI
AI 교육 및 개발 회사 NILG.AI와 ERP 소프트웨어 개발사인 VAI는 AI와 ERP 시스템의 결합에 대한 수요 증가를 확인하고 있는 기업들이다.

NILG.AI의 공동 설립자이자 CEO인 켈윈 페르난데스는 수십 곳의 고객사가 AI를 ERP 및 CRM 시스템과 통합하는 데 도움을 줬다고 밝혔다. CRM에서 AI의 진입점은 대개 고객 여정에 초점을 맞춘 최적화 작업이지만 수요 예측, 가격 책정, 비정형 데이터 추출, 스케줄링, 티켓 라우팅 및 기타 운영 효율성을 지원하기 위해 ERP와 함께 AI를 사용하는 경우도 있다고 페르난데스는 언급했다.

그는 “의사 결정이 이뤄지는 모든 프로세스가 AI의 잠재적 대상이라고 말할 수 있다. 병목 현상을 일으키거나 기존 데이터가 더 나은 결과를 지원할 수 있는 의사 결정을 핵심에 둬야 한다”라고 말했다. 

하지만 페르난데스는 모든 프로세스에 AI가 적합한 것은 아니기 때문에, 명확한 답이 없고 어느 정도의 오류율을 허용할 수 있는 프로세스에 AI를 사용해야 한다고 지적했다. 그는 “기존 소프트웨어 개발과 달리 AI가 내놓는 결과를 완전히 제어하고 이해할 수는 없다. 이런 경우에도 오류를 처리할 수 있는 풀백 계획을 수립해야 한다”라고 설명했다.

다만 그는 기업들이 수요 예측을 기반으로 생산 능력을 계획하는 등 여러 비즈니스 프로세스에서 이미 오류를 받아들이고 있다면서 “AI가 인간보다 더 정확한 예측을 제공한다면 쉽게 받아들일 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

런믹과 마찬가지로 미드마켓 대상 ERP 개발사인 VAI도 내부적으로 AI를 활용하고 있다. CIO인 케빈 비즐리는 VAI가 IBM과의 파트너십을 통해 2016년부터 분석에 기존의 AI를 사용하기 시작했으며 이를 통해 고객에게 AI의 역량을 보여줬다고 말했다. 

또한 VAI는 모바일 앱에 AI를 적용해 고객 창고 운영을 개선하고 있다. 비즐리는 VAI의 많은 미드마켓 고객사가 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용해 회사 또는 산업별 정보를 이해하도록 학습하는 AI 기반 챗봇을 도입하고 있다고 언급했다.

문제 파악이 먼저
비즐리에 따르면 많은 미드마켓 기업이 AI를 ‘구매’하는 추세다. 그는 AI가 대기업과 평등하게 경쟁하는 데 도움이 될 수는 있지만, 먼저 AI로 해결할 수 있는 문제를 파악하는 것이 중요하다고 조언했다. 

그는 “미드마켓 기업은 AI를 실험할 수 있는 무한한 리소스를 갖고 있지 않다. 따라서 특정 과제를 해결할 수 있는 솔루션을 통해 투자 대비 최고의 효과를 얻어야 한다”라고 말했다.

그는 지금과 같은 AI 골드러시 상황에서는 적합하지 않은 곳에 AI를 무리하게 적용하게 될 수 있다고 지적했다. 다만 그는 “물론 여러 가지를 실험해 볼 수 있고, 때로는 전혀 필요성을 느끼지 못했던 것을 만들어 낼 수 있다”라고 덧붙였다.

비즐리는 이커머스와 AI가 교차하는 지점에 미드마켓의 기회가 있다고 봤다. 그가 언급한 이커머스에는 주문, 마케팅, 배송 등 기업 공급망의 거의 모든 부분이 포함될 수 있다.

이와 관련해 비즐리와 런믹의 쿠흘라니는 기업이 ERP 시스템에 AI를 통합할 때는 소규모로 시작하라고 조언했다. 이때 어느 정도의 실패는 예상해야 한다.

쿠흘라니는 “생성형 AI가 ERP에 어떤 기능을 제공할 수 있는지 조사부터 시작해야 한다. 그런 다음 주니어 인턴을 온보딩할 때처럼 오류의 위험도가 적은 일상적 보고나 데이터 입력 같은 작업을 할당하는 것이 좋다. 생성형 AI의 결과물을 면밀히 모니터링하고 만족스럽다면 그 역할을 점차 확대하라”라고 조언했다.

ERP 시스템에 생성형 AI를 활용하는 것은 새로운 현상이지만, 쿠흘라니는 더 나아가 변화하는 비즈니스 상황에 자동으로 적응하고 실시간으로 방향을 수정하는 자율적인 ERP 시스템의 잠재력을 기대했다.

그는 “복잡한 비즈니스 시나리오를 빠른 속도로 시뮬레이션하고 잠재적 결과를 평가하는 데 도움을 주는 전략 계획에서 AI의 역할이 더욱 두드러질 것으로 예상된다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 
 
 
 
 
 
 
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