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[IT뉴스]중동발 물류 쇼크, 에이전틱 AI로 뚫는다

온카뱅크관리자

2026-04-23 18:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">아담 피아나 SAP 아태 공급망 고객자문 총괄 인터뷰<br>韓기업 데이터 많지만 분절...지능화 서둘러야<br>에이전틱 AI 기술 활용해 韓 물류혁신 도울 것</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="y12gZC6byW">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e6c1904c744a9dd6c5ffee97f94159ede09b977753416af1b4f6b45eeb6431e4" dmcf-pid="WtVa5hPKly" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180620587xcsz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="6Aw7NxGhWX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180620587xcsz.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="82f7820360e3e8fd0de9f5b693ce5d62309c9f06c38f7745653aacc980498aa3" dmcf-pid="YFfN1lQ9lT" dmcf-ptype="general">
           중동 전쟁으로 인한 글로벌 물류 리스크가 기업 경영의 핵심 변수로 부상한 가운데 현재 독일에서 열리고 있는 세계 최대 산업 박람회 ‘하노버 메세 2026’에 참가한 SAP가 ‘에이전틱 AI’를 통한 공급망 오케스트레이션(조율)을 해법으로 제시했다. 전 세계 공급망의 70% 이상을 연결하는 비즈니스 네트워크를 보유한 SAP는 인공지능(AI)이 상황을 판단하고 실무에 즉각 개입하는 ‘실행의 내재화’ 전략을 구체화했다.
          </div>
          <p contents-hash="7579bdeae22e0492954f5af7110d1d63afe218c6ebab4543900d807f33f08354" dmcf-pid="G34jtSx2hv" dmcf-ptype="general">아담 피아나 SAP 아태지역 공급망 고객자문총괄(사진)은 최근 매일경제와 화상으로 인터뷰하면서 “이제 변동성은 일시적 현상이 아닌 일상적 운영 환경이 됐다”며 “AI가 분석 리포트를 제공하는 수준을 지나 애플리케이션과 데이터, AI가 서로 맞물려 돌아가는 ‘플라이휠’ 구조를 통해 자율적으로 대응하는 단계에 진입했다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="d98b1b5175b06433f14bc8784c98c54a4f802281bc9c841899379d714d4dc2b6" dmcf-pid="H08AFvMVCS" dmcf-ptype="general">그의 설명에 따르면 에이전틱 AI는 공급망 마비가 예상될 때 스스로 대체 경로를 찾고 물류비용을 계산하며 결제 승인 단계까지 준비한다. 이는 혼란이 발생한 후 대응하던 기존 방식을 탈피해 상황을 사전에 감지하고 시뮬레이션하는 ‘예측 기반 대응’이 가능해졌음을 의미한다. 특히 SAP는 생성형 AI 가이드인 ‘쥴’을 통해 주문 관리자가 복잡한 제약 조건을 일일이 확인하지 않아도 가용성에 따른 이행 우선순위를 자동으로 설정하는 등 예측 기반 대응의 실체를 구현했다.</p>
          <p contents-hash="b9ec2c79839b959c61173c86b798a4caaef8ec6aef629b98249c7ed8da38b1a3" dmcf-pid="Xp6c3TRfhl" dmcf-ptype="general">이러한 기술은 이미 국내 주요 기업 현장에도 적용되고 있다. 현대모비스는 SAP IBP(통합 비즈니스 계획)를 도입해 30테라바이트() 규모의 운영 데이터를 관리하며 글로벌 재고와 서비스 수준을 최적화하고 있다. 삼성전자의 전장·오디오 자회사 하만 역시 공급망 개선에 SAP 솔루션을 활용하고 있다.</p>
          <p contents-hash="c54709d337a4ca3f7e9bfdbb668a7289302370da30d69666ed1aaaf90620eff6" dmcf-pid="ZDYbkd5TTh" dmcf-ptype="general">피아나 총괄은 한국 기업들이 직면한 ‘데이터 분절화’를 AI 확장의 걸림돌로 지목하며 설계부터 운영까지 모든 영역을 통합 관리하는 ‘공급망의 지능화’가 중요하다고 언급했다. 그는 “SAP가 정의하는 오케스트레이션은 설계부터 생산·배송·서비스에 이르는 전 단계를 단일 레이어로 통합해 하나의 지능형 흐름으로 만드는 것”이라며 “단순히 물류 경로를 잇는 수준이 아니라 설계 데이터와 생산 현장의 실시간 지표와 외부 공급 업체의 상황, 각종 대외 변수까지 하나의 고리로 연결해 중동 리스크와 같은 거대한 혼란 속에서도 기업이 즉각적으로 최적의 의사 결정을 내리고 시장 기회를 포착하게 만드는 실전적 해법”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="d5698dbc2ecbca0e3999838f93d3d47c8ed952f9c0a81d82f4036dac99684d2d" dmcf-pid="5wGKEJ1yhC" dmcf-ptype="general">또 그는 소프트웨어를 물리적 제조 현장의 자율 로봇과 결합한 성과도 공개했다. 이번 박람회에서 소개된 자율 로봇은 별도의 지시 없이도 작업장 바닥에 떨어진 오염물을 치우거나 품질 점검을 수행하는 ‘임바디드 AI’ 기능을 갖췄다. 피아나 총괄은 “로봇을 SAP 비즈니스 로직과 연결해 운영 중단 시간(다운 타임)은 50% 줄이고 생산성은 25% 향상시키는 성과를 거뒀다”며 “수출 중심의 제조 환경을 가진 한국 기업들에 공급망 관리는 리스크 방어 기제를 넘어 비즈니스 연속성을 담보하는 전략적 투자”라고 제언했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e3a4a69b638427902e2b9beba23b69c49e236e918e0722c2e49a3fcfb2f4e69f" dmcf-pid="1rH9DitWWI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="독일에서 열리고 있는 하노버 산업 박람회의 SAP 쇼룸 모습. &lt;사진=SAP&gt;" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180621890anur.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="P2Ybkd5ThH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180621890anur.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            독일에서 열리고 있는 하노버 산업 박람회의 SAP 쇼룸 모습. &lt;사진=SAP&gt;
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="79f84f8a7f119a18b8a0a95207973a3a00967839472ecf0fb24bf55d1dae7263" dmcf-pid="tmX2wnFYvO" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>SAP가 제시하는 공급망 오케스트레이션의 핵심은?</strong>
           </div>기존 공급망 관리는 재고 이전 주문이나 인바운드 물류 처리 등 각각의 프로세스가 영역별로 분절돼 수동으로 운영되는 구조였다. 그러나 SAP의 공급망 오케스트레이션은 이와는 근본적으로 다른 접근 방식을 취한다. 설계(Design), 계획(Plan), 조달(Buy), 생산(Make), 배송(Deliver), 운영 및 서비스(Operate &amp; Service)에 이르는 전 단계를 단일 오케스트레이션 레이어로 통합해, 공급망 전체가 하나의 연결된 지능형 흐름으로 작동하도록 한다.
          </div>
          <p contents-hash="111480b430744614361f11071d9a7c50af316aa79039d3b3d34e0f998b2f9697" dmcf-pid="FsZVrL3Gys" dmcf-ptype="general">SAP가 강조하는 핵심 차별점은 이른바 ‘플라이휠 효과’다. 애플리케이션, 데이터, AI가 상호 강화하는 세 개의 레이어로 작동하면서, AI가 독립적인 부가 기능이 아닌 애플리케이션 데이터를 기반으로 실시간 의사결정을 수행한다. 기존 방식이 공급망 혼란이 발생한 이후에 대응하는 구조였다면, SAP의 접근 방식은 상황을 사전에 감지하고, 시나리오를 시뮬레이션하며, 자율적으로 실행하는 ‘예측 기반 대응’을 가능하게 한다. 전 세계 공급망의 70% 이상이 SAP 시스템과 연결되어 있다는 점에서, 이러한 규모의 오케스트레이션은 SAP만이 실현할 수 있는 고유한 역량이기도 하다.</p>
          <div contents-hash="51268e37b94218184ae872badab3a66e758a7cd11d179b13470125417c513cef" dmcf-pid="3O5fmo0HSm" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>제조 및 공급망 운영 전반에 내재화된 에이전틱 AI는 어떤 모습인가?</strong>
           </div>SAP는 비즈니스 AI와 지능형 에이전트를 핵심 프로세스에 직접 내재화함으로써, 계획·제조·물류를 아우르는 전 기능에 걸쳐 실시간 모니터링과 시나리오 평가, 동적 실행이 가능한 환경을 구현한다. 기존처럼 단계별로 수동 트랜잭션을 처리하는 대신, AI 에이전트가 계획·생산·물류 전반에 걸친 조치를 동시에 조율할 수 있게 된다.
          </div>
          <p contents-hash="0e09ebb5467abe15c1adf0977d24a6ad2c36daaeba52595e2cbf59b20609679b" dmcf-pid="0I14sgpXWr" dmcf-ptype="general">여기서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 SAP의 AI 어시스턴트 ‘쥴’(Joule)이다. 쥴은 사용자가 여러 시스템을 직접 탐색하지 않고도 대화 방식으로 인사이트를 요청하거나 실행을 트리거할 수 있는 인터랙션 레이어로 기능하다. 결과적으로 공급망 운영은 고정된 워크플로우에서 벗어나, 변화에 지속적으로 반응하는 적응형·맥락 인식 기반의 운영 체계로 전환된다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f41407ab3775c1821fb50c21f3b187458680def495e264ef6e7aac9484b1277e" dmcf-pid="pCt8OaUZTw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="SAP의 전자동 솔루션으로 구동되는 로봇 암 모습. &lt;사진=SAP&gt;" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180623167eucr.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="QUJOB5gRSG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180623167eucr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            SAP의 전자동 솔루션으로 구동되는 로봇 암 모습. &lt;사진=SAP&gt;
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="7b4f2c711efad32bef6e4be41e12818c72668345446a59b316ebdde46287de71" dmcf-pid="UyuRvEb0TD" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>기존 규칙 기반 자동화와 비교했을 때 SAP만의 차별화 지점은?</strong>
           </div>기존의 자동화는 사전에 정의된 규칙을 실행하는 방식이었다. 반면 ‘SAP 비즈니스 AI’는 고객 우선순위, 품질 기준, 운영 제약 등 비즈니스 맥락 자체를 해석하고 판단한다. AI는 실행 전 단계에서 복수의 대응 옵션을 평가하는 선제적 시나리오 시뮬레이션을 가능하게 하며, 이를 통해 의사결정의 패러다임이 사후 대응식 문제 해결에서 실시간 인사이트 기반의 지속적 최적화로 전환된다.
          </div>
          <p contents-hash="770d6bfdba8ed6d43a2db0bd502f3a889f7a695e7e34eec8eaf7e4b267a00be1" dmcf-pid="uW7eTDKpyE" dmcf-ptype="general">아울러 조직 내 구성원의 역할도 변화한다. 트랜잭션 실행에서 벗어나, AI의 산출물을 검증하고 기능 간 의사결정을 거버닝하는 역할로 진화하게 된다.이는 단순한 효율화가 아닌, 기업 운영 방식 자체의 구조적 전환을 의미한다.</p>
          <div contents-hash="b848144a586b018785a7f42a40473dc9b22ae2c091be7a5202868588b792f058" dmcf-pid="7Yzdyw9UWk" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>중동 분쟁 등 대외 변수로 인한 공급망 불확실성을 어떻게 대응하나?</strong>
           </div>SAP의 공급망 오케스트레이션 플랫폼은 공급업체, 물류, 컴플라이언스 데이터 등 기업 내부 데이터와 외부 시장 신호를 통합 연계함으로써, 공급망 혼란에 대한 실시간 가시성을 확보한다. AI 알고리즘은 이 통합 데이터를 분석해 리스크를 조기에 감지하고, 실행 전 단계에서 복수의 대응 시나리오를 시뮬레이션할 수 있도록 지원한다.
          </div>
          <p contents-hash="2e80afda24795e885cfa6fbdabd52ec6b3d6e0dcad92027e3061b0f2cfad4c38" dmcf-pid="zGqJWr2uCc" dmcf-ptype="general">특히 이 플랫폼은 과거 대규모 공급망 혼란 사례 데이터를 학습해, 전례 없는 새로운 상황에서도 근거 있는 대응 방향을 제시할 수 있다. 계획·물류·실행 프로세스가 엔드투엔드로 연결되어 있기 때문에, 운송 경로 변경부터 소싱 결정, 생산 계획 조정에 이르기까지 실시간으로 조율된 대응이 가능하다. SAP는 이를 통해 기업이 사후 대응적 혼란 관리에서 벗어나 시나리오 기반의 선제적 대응과 지속적인 적응 체계로 전환할 수 있도록 돕는다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="062df4bd5bf00e3ba0d6c977dd60fd3fe043831906c8e39a34087643b243b14f" dmcf-pid="qHBiYmV7hA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="SAP의 전자동 솔루션으로 구동되는 로봇 모습. &lt;사진=SAP&gt;" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180624546gyqq.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="xwyqARXSyY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/mk/20260423180624546gyqq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            SAP의 전자동 솔루션으로 구동되는 로봇 모습. &lt;사진=SAP&gt;
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="9c1e6c6b7c5cbc2f953fec6c0bac88c75a196135a0829516aa9d682d9f9b4c15" dmcf-pid="BXbnGsfzhj" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>AI 확장의 주요 장벽은 무엇이며, SAP는 이를 어떻게 해결하나?</strong>
           </div>AI 확장의 가장 근본적인 장벽은 데이터 분절화다. 통합되고 의미론적으로 일관된 데이터 기반이 없다면, AI는 전사 차원에서 신뢰할 수 있는 결과를 안정적으로 도출하기 어렵다. 또한 많은 기업들이 실험 단계를 넘어서지 못하는 이유 중 하나는 엔드투엔드 공급망 전반에 AI를 배포하려면 핵심 프로세스와의 통합은 물론 컴플라이언스, 감사 추적, 검증 규칙 등 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 하기 때문이다.
          </div>
          <p contents-hash="dabdd91c31f9c7057d26861714640ca106d48aeec603159a794d4bafc77f3a55" dmcf-pid="bZKLHO4qSN" dmcf-ptype="general">앞서 언급했지만, SAP는 애플리케이션·데이터·AI를 하나의 플라이휠 구조로 통합한 아키텍처를 통해 이 문제를 해결한다. 각 레이어가 상호 강화하며 지속적으로 작동하는 이 구조는 기업 전반의 AI 도입을 확장 가능한 방식으로 뒷받침한다. 비즈니스 AI를 공급망 워크플로우에 직접 내재화하고, 에이전트 기반 실행을 지원함으로써 SAP는 AI를 고립된 파일럿에서 계획·제조·물류·서비스 전반에 걸친 실질적인 운영 성과로 전환시킨다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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