모든 CIO들이 생성형 AI 도입을 고려하고 있다.
이처럼 AI는 화두지만, ERP와 같은 엔터프라이즈 애플리케이션의 잠재적인 이점과 과제를 이해하고, 새로운 기술이나 기능을 기존 코드와 프로세스에 적용하거나, 위험을 줄이면서 기능을 활용하는 데까지는 시간이 걸릴 것이다.
AI가 가져올 혁신에 대한 기대감은 높으나, ERP 적용엔 초기단계
여러 고객들과 ERP에 생성형 AI를 활용하는 방법에 관해 공감하는 부분은 AI에 대한 관심은 엄청나지만, 실제로 운영되고 있는 ERP 관련 사용 사례를 찾기는 쉽지 않다는 점이다.
거의 모든 사람들이 AI가 조직의 판도를 바꿀 것으로 기대했지만, AI가 엔터프라이즈 애플리케이션 성과를 개선할 수 있는 분야와 방법에 대한 계획 또는 분석 단계에 머물러 있었다. 맥킨지는 생성형 AI가 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러에 해당하는 가치를 더할 수 있으며, 이는 모든 AI 의 영향력을 15~40%까지 증가시킬 것이라고 추정하고 있다. .
그러나 맥킨지 조사에서 주목할 부분이 있다. ERP 담당자들은 AI 기술이 성숙해지기를 기다리며 방관하고 있지 않고 적극적으로 도입을 고려하고 있다는 점이다. 이는 대부분의 조직이 새로운 기술을 도입하는 데 몇 년이 걸렸던 SaaS ERP 모델이나 메인프레임에서 클라이언트/서버 모델로 전환하는 것과 같은 다른 대규모 ERP 변경과는 대조적이다.
ERP 벤더가 따라잡는 데는 시간이 걸린다
그 어떤 획기적인 정보 기술보다 AI는 비즈니스 운영 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 또한 조직이 보여주는 열렬한 관심을 고려할 때 이전 기술보다 더 빠르게 변화하고 있다. 비즈니스 운영의 기본을 바꾸면 결국 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체는 생성형 AI를 처음 도입했을 때처럼 에지 기능을 구축하는 툴을 제공하는 수준이 아니라, 핵심 ERP 코드를 다시 작성해야 할 것이다.
SAP와 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 잇다. 예를 들어, 온프레미스 및 프라이빗 클라우드의 SAP S/4 고객은 새로운 ERP 기능, 지속 가능성 및 탄소 회계 솔루션(carbon accounting solutions)과 같은 새로운 AI 혁신은 물론, 클라우드에서만 사용할 수 있는 기능을 도입하지 못할 수도 있다.
ERP 공급업체와 고객이 직면한 두 가지 큰 과제는 다음과 같습니다.
- ERP 공급업체는 신속하게 주력 제품에AI 기능을 추가한 고객들에게 주도권을 뺏길 위험이 있다.
ERP에 대한 생성형 AI 사용 사례가 발전하고 이미 많은 사용자들이 AI 개발 도구를 사용하여 비즈니스 운영 방식을 개선하는 기능을 제공하는 새로운 코드를 직접 만드는 데 익숙해지면서, ERP 에 설치되는 개별화된 AI 앱이 다수 만들어 질것이다. 공급업체는 이렇게 이미 만들어져 있는 앱들을 관리하기 위해 표준 기능과 핵심 코드에 대한 정의를 재정립해야하는데, 이를 위해서는 막대한 시간과 비용이 소요될 것으로 예상된다. AI도입 속도가 빨라 ERP 공급업체는 차세대 ERP의 정의를 제어할 수 있는 능력을 상실할 위험에 처하고 있다.
- 고객 맞춤형 AI 솔루션을 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체의 AI 제품으로 대체하는 것은 너무 비싸고 복잡해질 수 있다.
고객들은 생성형 AI 툴을 사용하여 ERP에 사용자 지정 코드를 신속하게 배포할 수 있다. 특히 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 않을 것이다.
AI는 ERP에 적합하지만 보안 최적화 및 규제 준수에 주의해야 한다
다른 신기술과 마찬가지로 생성형 AI는 몇 가지 중요한 위험을 수반한다. 개인 정보 보호에 대한 위험, 사이버 보안 취약성, 사용된 데이터 및 AI로 생성된 결과에 대한 규제 준수, 서드-파티(타사) 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 고려해볼 시점이다.