"단순 챗봇의 시대는 끝났다" SAP가 바라보는 '에이전틱 AI

'도움'의 시대를 지나 '자율'의 시대로: 왜 지금 에이전틱 AI인가?

지난 몇 년간 우리는 AI 코파일럿(Co-pilot)과 대화하며 업무의 효율을 높여왔습니다. 하지만 2026년 현재, 글로벌 선도 기업들은 더 이상 AI에게 "이 데이터를 분석해줘"라고 요청하는 수준에 머물지 않습니다. 이제 기업들은 AI에게 "이 비즈니스 문제를 해결해줘"라고 임무(Mission)를 부여합니다.

SAP는 이러한 변화의 정점에서 '에이전틱 AI(Agentic AI)'를 선포했습니다. SAP가 바라보는 에이전틱 AI는 단순히 말을 잘 듣는 비서가 아닙니다. 기업의 복잡한 공급망, 재무 구조, 인사 시스템을 완전히 이해하고, 스스로 워크플로우를 설계하며, 부서 간의 경계를 넘어 문제를 해결하는 '자율 운영 엔진'입니다.

2027년 SAP ECC 지원 종료를 앞둔 지금, S/4HANA로의 전환은 단순히 데이터베이스를 바꾸는 작업이 아닙니다. 우리 기업에 '자율적인 지능'을 이식할 것인가를 결정하는 중대한 기로에 있습니다.

세가지 관점으로 2026년 SAP S/4HANA '에이전틱 AI'가 스스로 업무를 처리하는 방식을 살펴보겠습니다.

‘목표를 이해하는 지능’

SAP의 시각에서 일반 생성형 AI와 에이전틱 AI를 가르는 결정적인 차이는 '추론(Reasoning)'과 '실행(Execution)'에 있습니다. 기존 AI가 사용자의 질문에 답을 하는 '수동적' 존재였다면, 에이전틱 AI는 부여된 목표를 달성하기 위해 필요한 단계를 스스로 계획하고 실행합니다.

• 자율적 목표 수행: 기존 AI가 "재고가 부족합니다"라고 알림을 보냈다면, 에이전틱 AI는 "재고가 부족하니 최적의 대체 공급처를 찾고, 단가 협상을 제안한 뒤 담당자에게 결재 요청을 올리겠습니다"라고 스스로 계획을 세웁니다.

• 멀티 에이전트 협업: 재무, 구매, 생산 에이전트가 서로 데이터를 주고받으며 협업합니다. 생산 라인에 문제가 생기면 생산 에이전트가 재무 에이전트에게 예산 영향도를 묻고, 구매 에이전트에게 부품 발주를 지시하는 식입니다.

• Business AI의 3원칙(3R) 기반: SAP는 이 모든 자율성이 관련성(Relevance), 신뢰성(Reliability), 책임감(Responsibility) 위에서만 유효하다고 강조합니다. 비즈니스 맥락을 모르는 자율성은 오히려 위험하기 때문입니다.

이렇게 스스로 판단하고 행동하는 에이전트가 제 성능을 발휘하려면, 단순히 똑똑한 알고리즘을 넘어 비즈니스 전반의 맥락을 읽을 수 있는 거대한 '뇌'가 뒷받침되어야 합니다.

에이전틱 AI의 뇌: 'SAP 비즈니스 지식 그래프(Knowledge Graph)'

에이전틱 AI가 단순히 명령을 수행하는 기계가 아니라 ‘지능적 판단’을 내리는 주체가 될 수 있는 이유는 바로 SAP 비즈니스 지식 그래프(Knowledge Graph)라는 강력한 뇌를 가졌기 때문입니다.

기존의 AI가 엑셀 시트처럼 나열된 수만 개의 테이블 속에서 데이터를 찾는 방식이었다면, 지식 그래프는 각 데이터가 서로 어떤 ‘의미’로 연결되어 있는지 인간처럼 이해합니다. 다음의 비교표를 통해 그 차이점을 명확히 알 수 있습니다.

전통적 데이터 구조 vs SAP 비즈니스 지식 그래프

이를 구체적 예시로 추론하면 어떨까요?

지식 그래프는 특정 이벤트가 발생했을 때 연쇄적으로 발생하는 비즈니스 파장을 추론합니다. 예를 들어 '부품 공급 지연'이라는 단일 사건이 발생했을 때, 에이전트가 지식 그래프를 통해 분석하는 프로세스는 다음과 같습니다.

'납기 지연' 발생 시 지식 그래프의 관계 추론 맵 (Conceptual Graph Map)

이처럼 지식 그래프는 단순한 데이터 탐색기를 넘어, 비즈니스의 인과관계(Cause and Effect)를 이해하는 핵심 엔진입니다. 에이전트는 이 맵을 따라가며 "단순히 지연되었습니다"라고 보고하는 대신, "지체상금을 막기 위해 대체 공급처 C를 통해 자재를 확보할 것을 제안합니다"라는 전략적 판단을 내릴 수 있게 됩니다.

또한, 이 모든 과정은 ERP라는 강력한 '팩트(Fact)' 기반 위에서 이루어지기 때문에 일반적인 생성형 AI의 고질적인 문제인 환각(Hallucination) 현상을 획기적으로 줄였습니다. 2026년의 S/4HANA는 이 지식 그래프를 통해 기업의 모든 활동을 하나의 거대한 지능형 네트워크로 통합합니다.

이토록 강력한 지능(뇌)을 갖춘 에이전트들이 기업 시스템 안에서 안전하게 활동하기 위해서는, 시스템의 근간을 흔들지 않으면서도 유연하게 기능을 확장할 수 있는 '디지털 작업장'이 필요합니다.

SAP BTP와 클린 코어: 에이전트들이 활동하는 디지털 인프라

SAP는 기업들이 에이전틱 AI를 안정적으로 운영할 수 있도록 SAP BTP(Business Technology Platform)를 최적의 환경으로 제시합니다. 이는 혁신과 안정이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡는 전략입니다.

• 클린 코어(Clean Core) 유지: 에이전트들은 표준 ERP 코어를 직접 수정하지 않고 BTP 상에서 활동합니다. 이를 통해 기업은 시스템 안정성을 유지하면서도 최신 AI 기능을 즉각 수용할 수 있습니다.

• 개방형 AI 생태계: SAP는 자체 모델뿐만 아니라 NVIDIA(추론 모델), Microsoft(인프라) 등 글로벌 거인들의 기술을 에이전트들이 자유롭게 활용할 수 있도록 개방적인 구조를 구축했습니다.

• 통합된 거버넌스: 여러 부서의 에이전트들이 흩어지지 않고 하나의 플랫폼 위에서 보안과 정책을 준수하며 활동할 수 있도록 통합된 관리 환경을 제공합니다.

• Data Is the Fuel: 2025년 실패한 대다수 AI 프로젝트의 원인은 '지저분한' 레거시 데이터였습니다. S/4HANA 마이그레이션은 AI 에이전트가 활동하기 전 데이터를 정제할 수 있는 마지막 기회입니다.

• 테스트 자동화의 필수성: 수만 가지 주문 패턴과 인터페이스 흐름이 S/4HANA에서 완벽히 작동하는지 검증되지 않으면 에이전틱 AI는 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.

  

  아무리 뛰어난 플랫폼과 지능을 갖추었더라도, 에이전트가 학습하고 판단하는 기초 자료인 '데이터'가 부정확하다면 자율 운영은 오히려 재앙이 될 수 있습니다. SAP는 에이전틱 AI 시대를 선포하며 "AI의 지능은 기반 데이터의 품질을 절대 넘을 수 없다"고 엄중히 경고합니다. 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전트에게 오류가 섞인 데이터를 제공하는 것은 눈을 가리고 운전을 맡기는 것과 같습니다.

2026년은 '자율 경영'의 시작입니다

지금 여러분의 SAP S/4HANA 마이그레이션 전략에 '에이전틱 AI'를 위한 자리가 있나요? 단순한 시스템 교체를 넘어, 스스로 생각하고 움직이는 기업의 뇌를 구축할 준비를 시작해야 합니다. 성공적인 에이전틱 ERP로의 전환, 그 시작은 무결점 데이터 검증과 자동화된 테스트에서 시작되어 실거래 데이터 기반 테스트 자동화 솔루션은 실제 운영 데이터를 복제해 수만 가지 시나리오를 자동 검증함으로써, AI 에이전트가 마음껏 활동할 수 있는 '무결점 토양'을 마련해줍니다.

SAP가 바라보는 에이전틱 AI는 인간을 대체하는 기술이 아닙니다. 반복적이고 복잡한 데이터 조율은 AI 에이전트에게 맡기고, 인간은 더 창의적이고 전략적인 의사결정에 집중하는 '인간 중심의 자율 기업'을 만드는 것이 최종 목적지입니다.