SAP Joule & 에이전틱 AI #3: "Joule-first" 개발
2026년의 SAP 에코시스템은 근본적인 패러다임의 변화를 맞이하고 있습니다. 핵심은 명확합니다. AI가 시스템을 해석하지 못한다면, 그 시스템은 AI의 세계관에서 완전히 배제된다는 사실입니다.
지난 수십 년간 독특한 비즈니스 요구사항에 대한 표준 답변은 "커스텀 ABAP 프로그램을 개발하자"였습니다. 당시에는 즉각적인 해결책이었을지 모르나, 이는 결과적으로 레거시 코드의 거대한 '블랙박스(Black Box)'를 만들어냈습니다. 그리고 오늘날, 이 블랙박스는 SAP Joule 도입과 자율 기업(Autonomous Enterprise)으로의 전환을 가로막는 최대 장애물이 되었습니다.
여러분의 커스텀 ABAP이 왜 AI 로드맵을 방해하는지, 그리고 어떻게 이 장벽을 허물 수 있는지 그 이유를 정리했습니다.
시맨틱 사각지대 (The Semantic Blind Spot)
SAP Joule은 시맨틱 웹(Semantic Web, 비즈니스 지식 그래프) 기반으로 작동합니다. Joule이 '구매 주문(PO)', '리드 타임', '공급업체'를 이해하는 이유는 이들이 정의된 관계를 가진 표준 오브젝트이기 때문입니다.
특수한 화학 혼합 공정이나 자동차 할인 로직을 처리하기 위해 'Z-Table'이나 커스텀 ABAP 함수를 만드는 것은, 본질적으로 Joule이 배운 적 없는 '암호문'을 작성하는 것과 같습니다.
결과적으로는 여러분이 Joule에게 "출고 일정을 최적화해 줘"라고 요청해도, Joule은 ABAP 코드 속에 숨겨진 커스텀 제약 조건을 무시하게 됩니다. 이는 AI의 결함이 아니라, AI가 여러분의 커스텀 로직을 보지 못하는 '시맨틱 사각지대'에 갇혀 있기 때문입니다.
'클린 코어(Clean Core)'는 이제 선택이 아닌 필수
클린 코어 전략은 단순한 IT 베스트 프랙티스를 넘어, AI 시대에 살아남기 위한 전제 조건이 되었습니다. Joule을 효과적으로 활용하려면 커스텀 로직을 ERP 코어로부터 반드시 디커플링(Decouple)해야 합니다.
사이드-바이-사이드 확장성(Side-by-Side Extensibility): 코어를 직접 수정하는 대신, SAP BTP(Business Technology Platform) 위에 확장 기능을 구축하는 방식입니다. 이를 통해 S/4HANA 코어를 '클린'하게 유지할 수 있습니다.
Joule에 중요한 이유: Joule은 BTP 서비스 및 표준 SAP API와 원활하게 통신합니다. 커스텀 로직을 BTP로 이전하면, AI가 마침내 인식하고 상호작용할 수 있는 일종의 '디지털 여권(Digital Passport)'을 해당 로직에 부여하는 셈이 됩니다.
AI 성능을 저하시키는 '기술 부채(Technical Debt)' 세금
레거시 ABAP은 대개 '하드코딩(Hard-Coded)'된 로직을 포함하고 있습니다. 2012년에는 유효했을지 모르지만, 2026년의 AI 에이전트에게는 너무나 경직된 규칙입니다.
문제점: Joule은 단순히 고정된 규칙을 따르는 것이 아니라, 목표에 따라 의사결정을 내리는 '에이전틱(Agentic)' 구조로 설계되었습니다.
장애물: 하드코딩된 ABAP은 물리적 장벽처럼 작동합니다. 시스템이 10년도 더 된 스크립트만 따르도록 강제함으로써, AI가 더 효율적이고 현대적인 경로(예: 동적 소싱 또는 탄소 배출량 기반 라우팅)를 찾는 것을 방해합니다.
PerfecTwin이 이 장벽을 허무는 방법
'Joule-First' 개발 모델로 전환하는 과정은 리스크가 큽니다. 비즈니스의 '두뇌'를 분해하여 그 일부를 BTP로 옮기는 작업이기 때문입니다. 이때 PerfecTwin은 다음과 같은 안전망을 제공합니다.
디커플링 검증(Validating the Decoupling): 커스텀 ABAP 함수를 BTP 확장 기능으로 옮길 때, 로직이 100% 동일하게 유지되는지 어떻게 확신할 수 있을까요? PerfecTwin은 실데이터 미러링(Real-Data Mirroring)을 통해 기존 코드와 새로운 BTP 확장을 동시에 실행하고, 전환 전 결과값이 완벽히 일치하는지 검증합니다.
AI 로직 스트레스 테스트: Joule에게 '클린 코어' 관리를 맡기기 전, PerfecTwin은 실제 운영 트랜잭션을 바탕으로 Joule의 추론 과정을 테스트합니다. 이를 통해 AI가 이해한 비즈니스 로직이 실제 데이터의 현실과 일치하는지 확인합니다.
20세기의 커스텀 코드 위에는 21세기의 AI 전략을 세울 수 없습니다. Joule이 비즈니스를 리드하게 하려면 코어를 깨끗하게 정화해야 하며, 그 정화 과정은 반드시 실데이터(Real Data)를 통해 검증되어야 합니다.