SAP 코리아가 7월 14일 열린 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아 2026’에서 단순 답변형 인공지능(AI)을 넘어 기업 업무 프로세스와 데이터를 관통하는 ‘자율형 기업’으로의 전환 비전을 제시했다. 업무를 보조하는 데에 머무르지 않고, 데이터 정합성과 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 업무를 감지·판단·실행하는 자율 운영 체계를 구축하는 것이 핵심이다. ■ 정수진 편집장     엔드 투 엔드 프로세스 관통하는 자율형 기업 비전 많은 기업이 AI를 도입하고 있지만, 대다수는 문서 요약이나 단순 챗봇 수준의 보조 도구 활용에 머물러 있다. SAP는 이러한 방식이 기업의 복잡한 맥락을 파악하지 못하고 예외 상황을 통제하는 데 한계를 드러낼 수밖에 없다고 지적했다. 단순히 질문에 잘 대답하는 AI를 넘어, 기업의 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스에 깊이 내재되어 스스로 업무를 감지하고 판단하며 실행하는 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’으로 진화해야 한다는 것이 SAP 의 설명이다. 자율형 기업 환경에서는 과거 사람이 일일이 시스템에 결과를 입력하고 업무를 수행하던 방식에서 벗어나, AI가 실질적인 프로세스를 주도한다. 사람은 전략적 의사결정과 통제 영역에 집중하게 된다. SAP의 얀 벙커트(Jan Bohnert) 최고매출책임자(CRO) 는 “사람이 결정만 내리면 백그라운드에서 고객 대상 크레딧 노트 발행과 창고 물품 이동 지시 등 모든 후속 조치가 자율적으로 처리된다”고 설명했다. SAP 코리아의 하경남 부문장 역시 “오늘날 기업에 필요한 것은 답변을 잘하는 AI가 아니라 업무를 직접 수행하는 AI”라며, AI를 단순 보조 도구로 쓰는 기업과 운영 체계로 내재화한 기업 간의 격차는 앞으로 돌이킬 수 없을 만큼 벌어질 것이라고 강조했다.   ▲ 자율형 기업을 위한 비즈니스 AI 혁신 전략을 소개한 얀 벙커트 CRO    비즈니스 맥락 이해하는 기술과 강력한 거버넌스 체계 구축 SAP는 자율형 기업으로 도약을 뒷받침하는 기술 기반으로 ‘SAP 비즈니스 AI 플랫폼’을 제시한다. 사용자는 단일 관문인 ‘쥴(Joule)’을 통해 여러 시스템을 오갈 필요 없이 업무를 지시할 수 있으며, 재무·구매·공급망 등 일상 운영은 ‘SAP 자율형 스위트’ 안에서 AI 에이전트들이 유기적으로 연결되어 처리한다. 이런 세 가지 층위(layer)에 산업별 특화 규제와 프로세스를 반영한 ‘SAP 인더스트리 AI’를 더해 새로운 산업 표준을 만들어가고 있다. 정확한 자율 실행을 위해서는 비즈니스 맥락을 깊이 이해하는 기술이 필수다. SAP는 수십만 개 테이블과 수백만 개 필드를 논리적으로 연결하는 지식 그래프(knowledge graph)로 데이터 간의 복잡한 관계를 짚어내고, 정형 데이터 예측에 최적화된 테이블 모델을 통해 추가 학습 없이 즉각적인 예측 결과를 도출한다. 또한 ‘쥴 스튜디오(Joule Studio)’를 제공해 자연어 프롬프트 한 줄로 맞춤형 AI 에이전트를 생성하고 요구사항 정의서 등 제반 문서까지 자동 작성하도록 지원한다. 한편, AI가 업무에 깊이 개입할수록 통제와 모니터링 체계는 더욱 중요해진다. SAP는 멀티 벤더 환경에서 작동하는 에이전트의 활동 현황을 감시하고 이상 작동을 조기에 차단하는 통합 거버넌스를 제공한다. 최종 통제권은 시스템이 아닌 사람에게 부여하는 ‘휴먼 인더루프(Human-in-the-Loop)’ 원칙을 기반으로 한다. 하경남 부문장은 “자율화가 이뤄지더라도 통제권은 여전히 사람에게 맡기는 구조”라고 설명했다. 이와 함께 SAP는 오픈AI, 구글, 엔비디아 등 다양한 파트너 모델을 목적에 맞게 선택할 수 있는 개방형 생태계 전략을 병행하고 있다.     프로세스 슬림화와 화학적 데이터 결합으로 혁신 실천 이번 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아’에서는 이런 SAP의 자율형 기업 비전을 현장에서 성공적으로 실천해 낸 삼성전기의 사례가 소개됐다. 삼성전기가 차세대 통합 플랫폼 구축에 나선 2022년은 코로나19 특수가 끝나고 경영 환경이 불확실한 시기였다. 삼성전기는 대규모 투자가 어려운 상황에서 시스템을 가볍게 만드는 선행 과제부터 착수했다. 불필요한 자체 개발 프로그램을 과감히 줄이고 전사 자원 관리(ERP) 프로세스의 약 40%를 슬림화하여 총투자비를 절감했으며, 임직원 역량 강화를 통해 표준에 가까운 ‘클린 코어(Clean Core)’ 환경을 완성했다. 데이터 통합과 보안 측면에서도 대대적인 구조 개편이 이뤄졌다. 흩어져 있던 ERP, 데이터 웨어하우스, 공급망 관리 데이터베이스(DB)를 하나로 합쳐 거대한 데이터 레이크를 구축하고, 제조업의 엄격한 보안 요건을 충족하기 위해 프리미엄 서플라이어 모델을 도입했다. 시스템 전환 시 공장 가동 중단을 최소화한 과정에 대해 삼성전기의 박준호 그룹장은 “ERP 전환은 마치 심장 이식 수술과 같다”면서, 임시 서버 운영과 단계별 차단을 통해 비즈니스 무중단 전환을 달성했다고 밝혔다. 삼성전기의 사례는 최고 수준의 AI가 결국 최고 수준의 데이터에서 시작된다는 점을 보여준다. 박준호 그룹장은 “데이터를 물리적으로 통합하는 것은 쉽지만, 각기 다른 생태계를 가진 데이터를 모아 화학적으로 결합하는 작업이 가장 중요하고 힘들다”고 전했다. 화학적으로 결합해 정합성을 확보한 데이터와 튼튼한 프로세스가 선행되어야만 AI가 업무 맥락을 이해할 수 있기 때문이다. 삼성전기는 향후 생산 계획과 실행이 사람 개입 없이 연결되고, AI 에이전트가 예외 상황을 감지해 대안을 수립하는 폐순환(closedloop) 형태의 자동화를 향해 나아가고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME.  끊김 없는 연결과 지능화, 디지털 제조 AX의 최신 트렌드 Ⅰ 디지털을 넘어 피지컬 AI로 : AI 모빌리티 시대의 패러다임 전환 / 전병욱 제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 : AI 시대의 제조 데이터 혁신 / 엄형욱 가상 동반자 ‘아우라’를 활용한 프로젝트 관리 혁신 / 최현준 부품 탐색 AI 에이전트, CAD 데이터를 엔지니어링 지식으로 연결하다 / 김현우   INFOWORLD   Case Study 36　차량 버추얼 프로덕션의 새로운 방식 제시하는 PXO 아키라　디지털 트윈 루프로 가상 주행과 물리 하드웨어 동기화 40　해빅의 실시간 3D 기반 국방 훈련 혁신　고정형 시뮬레이터를 유연한 XR 콘텐츠로   Focus 45　유나이트 서울 2026 개최… 에디터에서 ‘AI 네이티브 플랫폼’으로 대전환 48　아비바, AI·디지털 트윈 기반의 ‘산업 인텔리전스’로 비즈니스 혁신 가속화 50　가상제품개발연구회, ‘에이전틱 VPD’로 AI 기반 제품 개발 혁신 방향 제시 52　스트라타시스, 적층제조로 지속 가능한 제조 혁신의 미래 제시 54　로봇 하드웨어와 적층제조 기반 미래 전략 제시한 AM 콘퍼런스 56　SAP, “AI가 스스로 업무 실행하는 ‘자율형 기업’ 시대로”   On Air 58　CNG TV 지식방송 지상중계　AWP의 개념, 효과 및 디지털 프로젝트 실행 59　CNG TV 지식방송 지상중계　AI가 공간을 읽는다, 설계 자동화 대변혁 제시 60　CNG TV 지식방송 지상중계　고강성 연속섬유 3D 프린팅, 제조 지형을 바꾸다 61　CNG TV 지식방송 지상중계　아트토이 작품 세계와 3D 프린터를 활용한 피겨 굿즈 제작   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대, 기술이 아닌 새로운 인문학 혁명 65　트렌드에서 얻은 것 No. 34 / 류용효　온톨로지, 제조 데이터에 ‘의미’를 설계하다   68　이달의 신제품 70　New Books 72　News   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (4) / 최하얀　DWG에서 STEP으로, 경계를 넘는 3D 협업 78　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅲ 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　헤르메스 에이전트 개발 배경, 설치 및 사용 방법   Mechanical 94　개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 13의 인터페이스 개선사항   Analysis 89　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (6) / 구승회　반도체 제조 공정의 구조·열·유체 멀티피직스 CAE 시뮬레이션 100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　JEDEC 기반 패키지 열저항 산출 106　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　GPU 가속 CFD를 활용해 HVAC 및 소음 시뮬레이션 시간 단축 110　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (8) / 이종학　다양한 매개변수를 위한 태깅 모드     2026-8-axfrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

SAP 코리아는 7월 14일 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아 2026’을 개최하고, 자율형 기업(Autonomous Enterprise)으로의 전환을 위한 새로운 비즈니스 운영 방식을 제시했다. SAP 나우 AI 투어 코리아는 SAP 고객과 파트너, 업계 전문가들이 모여 비즈니스 AI를 중심으로 기업 업무를 혁신할 방안을 공유하는 연례 행사다. 올해 행사에서는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 운영의 핵심 동력으로 자리 잡는 흐름이 강조됐다. 복잡한 비즈니스 콘텍스트에 대한 명확한 이해를 신속하고 정확한 실행으로 연결하는 역량이 기업 경쟁력의 분기점이 된다는 메시지가 중심을 이뤘다.     자율형 기업은 AI 에이전트가 비즈니스 프로세스, 데이터, 거버넌스에 내재되어 스스로 프로세스를 감지, 판단, 실행하는 SAP의 새로운 기업 운영 모델이다. 기존의 업무 결과 기록 방식을 넘어 인간이 전략적 의사결정에 집중할 수 있도록 돕는다. 기조연설을 맡은 SAP의 얀 벙커트(Jan Bungert) 비즈니스 AI 플랫폼 부문 최고매출책임자(CRO)는 ‘자율형 기업으로 최고의 성과를 실현하라’를 주제로 SAP의 자율형 기업 비전과 AI 혁신 전략을 발표했다. 얀 벙커트 CRO는 “AI가 실질적인 가치를 만들어내기 위해서는 깊이 있는 프로세스 및 산업 지식, 의미가 풍부한 비즈니스 데이터, 그리고 엔터프라이즈급 거버넌스라는 세 가지 요소가 필요하다”면서, “자율형 기업은 사용자의 단일 관문인 쥴(Joule), 재무와 구매 및 공급망 등을 하나로 연결하는 SAP 자율형 스위트, 산업별 규제와 프로세스를 내재한 SAP 인더스트리 AI 등의 요소로 완성된다”고 말했다. 또한 “이 모든 것의 기반에는 비즈니스 콘텍스트와 통합 데이터, 거버넌스를 하나로 제공하는 SAP 비즈니스 AI 플랫폼이 있으며, 에이전트 주도 전환을 통해 기업이 비즈니스를 멈추지 않고도 자율형 기업으로 나아갈 수 있다”고 설명했다. 이어진 세션에서는 SAP 코리아의 하경남 고객자문부문 부문장과 김지훈 가치자문본부 본부장이 업무를 직접 실행하는 운영 모델로의 전환 필요성을 강조했다. 이들은 쥴, SAP 자율형 스위트, SAP 비즈니스 AI 플랫폼의 3개 레이어로 구성된 자율형 기업 구현 전략을 실제 데모와 글로벌 고객 사례와 함께 소개했다. 이날 행사에서는 SAP의 자율형 기업 비전이 한국 산업 현장에 구현된 실제 사례도 소개됐다. 삼성전기 박준호 그룹장은 국내 최초 ‘SAP 프리미엄 서플라이어’ 기반 SAP S/4HANA(SAP S/4HANA) 전환을 통한 AI 혁신 플랫폼 구축 여정을 공유했다. 삼성전기는 SAP의 다운타임 최적화 기법을 적용해 전환 과정의 시스템 비가동 시간을 당초 144시간에서 34시간으로 76% 단축하며 제조라인 중단 없는 비즈니스 무중단 전환을 완수했다. 박준호 그룹장은 “ERP 전환은 마치 심장이식 수술과 같다”며, “국내 성공 사례가 없는 상황에서도 수많은 시행착오 끝에 제조 라인 중단 없는 전환을 완수했다”고 말했다. 이어 “SCM 계획부터 ERP 실행, AI 분석, 시뮬레이션까지 이어지는 클로즈드 루프 자동화를 목표로, SAP S/4HANA 기반 통합 플랫폼을 토대로 AI 시대에 대비한 완전 자동화 기반을 구축해 나가고 있다”고 밝혔다. 이외에도 LG이노텍의 박준기 차세대 ERP 추진실 실장이 클라우드 및 자율형 기업으로 이어지는 차세대 ERP 여정을 공유했으며, 삼성SDS 지기성 부사장이 콘텍스트 인식 기반의 자율형 기업 전략 실현 사례를 발표했다. 오후에는 실무 분야별 4개 전문 트랙에서 총 41개 세션이 진행됐다. 각 영역별 실무진에게 실질적인 비즈니스 인사이트와 구체적인 적용 방안을 제공하는 자율형 기업 구현, 데이터 플랫폼 통합, 산업별 고객 사례, 서비스 및 지원 트랙 등이 마련됐다. 행사장에 마련된 체험존에서는 참가자들이 직접 나만의 AI 에이전트를 실시간으로 구축해보며 비즈니스 AI의 실질적인 가능성을 체험하는 기회도 가졌다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 오픈클로와 같은 에이전틱 시스템의 구조 및 동작 메커니즘에 대해 살펴본다. 자율형 AI 에이전트 프레임워크인 오픈클로(OpenClaw)는 사용자의 로컬 컴퓨터에서 백그라운드 데몬(daemon)으로 상시 구동되며, 메신저 인프라를 UI로 삼아 파일 시스템, 웹 브라우저, OS 셸 명령 등을 직접 제어하는 아키텍처를 가지고 있다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast    그림 1. 에이전트 시스템 개념도   이번 호에서 분석에 사용된 오픈클로의 설치 및 사용법은 다음 링크를 참고한다. https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2026/03/openclaw.html   오픈클로의 핵심 객체 지향 컴포넌트 구조와 시퀀스는 다음과 같다.   아키텍처 구조 오픈클로는 중앙의 관리 데몬이 허브 역할을 수행하며, 외부 메신저 및 대규모 언어 모델(LLM) 인프라, 그리고 로컬의 기술 (Skills) 디렉토리를 유기적으로 연결하는 구조를 취한다. 게이트웨이 데몬(GatewayDaemon) : 시스템의 최상위 실행 주체이다. OS의 LaunchAgent나 리눅스의 systemd와 결합하여 24시간 백그라운드에서 상시 구동되는 데몬 프로세스 역할을 한다. 메신저 브리지(MessagingBridge) : 텔레그램(Telegram), 왓츠앱(WhatSAPp), 디스코드(Discord) 등 외부 커뮤니케이션 채널과 소통하기 위한 추상화 인터페이스이다. 사용자로부터 전달받은 명령을 입력 데이터로 파싱하여 내부 시스템에 넘겨준다. 에이전트 코어(AgentCore) : 인컨텍스트 메모리(in-context memory)와 가드레일 검증 로직을 포함하는 핵심 클래스이다. LLM의 판단 결과에 따라 루프를 지속할지, 마칠지 결정한다. LLM 공급자(LLMProvider) : 클로드(Claude), 딥시크(DeepSeek), 오픈AI(OpenAI) 또는 로컬의 올라마(Ollama) 서버와 통신하는 추론 레이어이다. 자연어 명령과 가용한 툴 목록을 입력받아 정형화된 툴 호출(tool call) 응답을 반환한다. 스킬 매니저(SkillManager) : 오픈클로의 확장 모델인 ‘Skills’를 스캔하고 관리한다. 워크스페이스 내 SKILL.md 파일에 기록된 YAML 메타데이터와 실행 스크립트를 로드하여 실제 OS 자원(셸, 브라우저 등)을 구동한다. 로컬 워크스페이스(LocalWorkspace) : ~/.openclaw 경로를 기반으로 자율 작업 목록인 HEARTBEAT.md, 대화 기록, 스킬 소스코드를 보관하는 물리적 로컬 저장소 공간이다.   그림 2. 클래스 구조 분석   시퀀스 구조 오픈클로는 사용자의 직접적인 메신저 입력뿐만 아니라, 정해진 시간 주기(heartbeat)마다 HEARTBEAT.md를 스캔하여 스스로 할 일을 판단하고 추론-실행 루프(ReAct Loop)를 구동한다. 루프 진입 단계 : 실행 경로는 두 가지로 나뉜다. 첫째는 데몬이 주기적으로 HEARTBEAT.md 파일을 열어 자율적으로 태스크를 발굴하는 경로이며, 둘째는 메신저 인터페이스를 통해 사용자의 다이렉트 명령이 인입되는 경로이다. ReAct 추론 단계 : 에이전트 코어가 현재의 상태값과 파일 내부의 컨텍스트, 그리고 스킬 매니저가 확보한 사용 가능 도구 명세를 취합하여 LLM 레이어로 전송한다. LLM은 이를 분석하여 다음에 실행할 구체적인 행동(도구 종류 및 파라미터)을 결정한다. 가드레일 및 도구 실행 단계 : 에이전트 코어는 도구 실행 전 내부 보안 정책을 검증한다. 검증을 통과하면 스킬 매니저가 파일 시스템 접근이나 외부 웹 브라우징, 내부 셸 스크립트 실행과 같은 고권한 작업을 로컬 컴퓨터 내부에서 직접 수행한다. 상태 동기화 및 종결 단계 : 도구의 수행 결과 데이터는 다시 컨텍스트 메모리에 병합되어 다음 루프의 판단 근거로 활용되며, 동시에 로컬 워크 스페이스에 마크다운(markdown) 파일 형태로 실시간 저장된다. 더 이상 추가 행동이 필요 없다고 판단되면 루프가 종료되고 결과물이 사용자의 메신저 창으로 전송된다.   하네스 엔지니어링과 주요 md 문서 역할 오픈클로와 같은 자율형 AI 에이전트 프레임워크에서 하네스 엔지니어링(harness engineering)은 에이전트가 호스트 OS 자원을 크게 소모하지 않고, 안전하고 일관되게 임무를 수행하는지 격리, 테스트, 평가하기 위한 환경을 구축하는 작업이다. 하네스 시스템이 에이전트를 통제하고 검증하기 위해 워크스페이스에 추가로 요구하는 핵심 마크다운 파일들의 역할과 구체적인 작성예시는 다음과 같다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 트리니오 주요 특징 : ERP/MES 위에 AI 실행 레이어를 얹는 제조업 특화 업무 자동화 설루션. 자연어 채팅 기반 업무 실행, 기존 시스템 연동, 사람 개입형 자동화(HITL), 정기 업무 자동 실행, 멀티 세션 상태 보존 등 사용 환경 : 웹 기반 클라우드 소프트웨어로 윈도우, 맥OS 등 주요 데스크톱 OS의 최신 웹 브라우저에서 사용 가능. 크롬 90 이상, 파이어폭스 88 이상, 사파리 14 이상, 마이크로소프트 엣지 90 이상 등의 브라우저 권장   트리니오는 구글, 삼일회계법인 컨설팅 출신 시스템 전문가가 설립한 제조 시스템–AI 연동 업무 자동화 및 데이터 운영 효율화 전문 기업이다. 제조 기업의 데이터 운영 업무를 AI로 자동화해 고객의 성장을 이끌어내는 것을 목표로 하며, 보유 ERP/MES에 AI를 연동하여 활용한다. D.A.N.A Work의 주요 적용 분야는 반복 사무 업무 자동화, ERP 데이터 조회 및 입력, 문서 기반 업무 처리, 외부 공고 및 웹 데이터 모니터링, 보고서 생성, 승인 기반 업무 처리, 정기 업무 스케줄링 등이다. 특히 기존 ERP나 업무 시스템을 교체하지 않고 그 위에 AI 기반 실행 레이어를 얹는 방식이 특징이다. 이를 통해 매번 엑셀로 다운로드해 수행하던 반복적이고 복잡한 데이터 업무를 자동화하고, 보고서 작성을 기다릴 필요 없이 데이터 맥락에 기반한 즉각적인 의사결정을 지원한다.   그림 1. 자연어 채팅 기반 데이터 조회·시나리오 분석 화면(단가 10% 상승 시 손익 변화 분석 예시)   D.A.N.A Work의 특징 채팅 기반 업무 실행 사용자는 “이번 주 출하 내역 보여줘”, “경력증명서 등록해줘”와 같이 자연어로 요청할 수 있다. D.A.N.A Work는 요청을 이해하고 관련 워크플로 또는 데이터 조회를 추천하거나 실행한다.   기존 시스템 연동 SAP, 자체 ERP, SQL 서버, 외부 웹사이트, PDF, 엑셀 등 다양한 시스템과 문서를 하나의 워크플로로 연결한다. 사용자는 여러 시스템에서 데이터를 내려받고 가공한 뒤 다시 입력하는 반복 작업을 줄일 수 있다.   사람 개입형 자동화(HITL) 모든 업무를 무조건 자동 처리하는 것이 아니라, 승인이나 판단이 필요한 지점에서는 사용자 입력을 요청한다. AI와 자동화가 처리할 수 있는 부분은 자동으로 진행하고, 중요한 의사결정은 사람이 확인할 수 있도록 설계되어 있다.   정기 업무 자동 실행 매일 또는 매주 반복되는 업무를 예약 실행할 수 있다. 예를 들어 입찰 공고 모니터링, 주간 리포트 생성, 정기 데이터 점검 등을 정해진 시간에 자동 실행하고 결과를 알림으로 받을 수 있다.   업무 상태 보존 및 병렬 처리 탭 기반 멀티 세션 구조를 제공한다. 여러 워크플로, 데이터 조 회, 채팅을 동시에 열어두고 작업할 수 있으며, 새로고침이나 재접 속 후에도 상태를 복원할 수 있다.   D.A.N.A Work의 제품 구성 AI 채팅 어시스턴트 업무 요청, 데이터 질의, 워크플로 추천, 실행 상태 확인을 담당하는 대화형 인터페이스이다.   워크플로 실행 모듈 사전에 정의된 업무 프로세스를 실행한다. PDF OCR, ERP 입력, 데이터 집계, 외부 API 호출, 이메일 또는 SMS 알림 등 여러 단계를 하나의 실행 흐름으로 묶는다.   그림 2. 업무 영역별로 구성된 AI 자동화 워크플로 목록(생산·구매·품질·영업)   데이터 조회 모듈 워크플로 전체를 실행하지 않고도 ERP나 내부 데이터를 읽기 전용으로 조회할 수 있다. 목록, 상세, 필터, 검색 등의 형태로 업무 데이터를 확인한다.   예약 실행 모듈 Cron 기반 스케줄로 정기 업무를 자동 실행한다. 실행 목록, 히스토리, 일시정지, 재개, 즉시 실행 기능을 제공한다.   알림 모듈 승인 대기, 태스크 실패, 워크플로 실패 등 중요한 이벤트를 벨 아이콘, 브라우저 알림 등으로 전달한다.   멀티 탭 및 상태 보존 모듈 여러 업무를 병렬로 진행하고, 탭 전환·새로고침·재접속 시 작업 상태를 유지한다.   관리자 및 연동 환경 워크플로 설정, 권한, 조직별 데이터 격리, 파일 저장, 서비스 연동 등을 위한 백엔드 및 클라우드 인프라로 구성된다.   D.A.N.A Work의 주요 기능 자연어 기반 AI 채팅 사용자가 메뉴나 시스템 구조를 익히지 않아도 자연어로 업무를 요청할 수 있다. AI는 사용자의 역할과 업무 맥락에 맞는 워크플로나 데이터 조회를 추천한다.   반복 업무 자동화 PDF 입력, 데이터 집계, 공고 모니터링, 보고서 생성, ERP 등록 등 사람이 반복 수행하던 업무를 자동화한다. 내부 문서 기준으로 문서 기반 ERP 등록은 건당 15~30분에서 1분 미만으로 줄어드는 사례가 정리되어 있다. 내부 도입 사례 기준 주요 성과는 <표 1>과 같다.   표 1   ERP 및 외부 시스템 연동 SAP, KIMS ERP, SQL DB, 외부 웹사이트 등 고객사의 기존 시스템을 유지하면서 업무 자동화를 수행한다. 시스템 교체 없이 AI 실행 레이어를 추가하는 방식이다.   데이터 조회 및 분석 미수금, 재고, 판매 주문, 공급업체 원장, 보고서 등 업무 데이터를 조회할 수 있다. 조회 결과를 바탕으로 추가 워크플로 실행으로 이어갈 수 있다.   파일 첨부 및 문서 처리 PDF, 이미지, 엑셀 등 업무 파일을 첨부하여 OCR, 데이터 추출, 검증, 등록 등의 자동화 작업에 활용할 수 있다.   HITL 승인 및 입력 자동화 중 사람이 확인해야 하는 단계에서는 입력 폼을 표시하고, 사용자가 승인하거나 값을 입력하면 다음 단계가 자동으로 진행된다.   예약 실행 및 실행 이력 관리 정기 업무를 자동 실행하고, 과거 실행 기록과 결과를 확인할 수 있다. 실패 시 알림을 통해 재시도나 확인이 가능하다.   향후 계획 및 지원 전략 AI를 도입하고 싶지만 큰 비용으로 실증이 어려운 기업들을 위해, D.A.N.A Work는 저렴하고 빠르게 AI의 효력을 체감할 수 있도록 도입 프로세스와 비용을 최소화했다. AI 인터뷰 챗봇과 그 결과물에 기반한 개발 전문성을 토대로 한 AI 개발·활용 업무 구조를 통해 이를 실현한다.   그림 3. AI 인터뷰를 통한 현업 업무 파악 화면 – 일일 생산 보고서 업무를 단계별로 구조화   주요 고객 사이트 국내 및 베트남의 삼성전자 1차 협력사, 이차전지, 자동차변속기 기업 등 다양한 제조기업을 대상으로 제조 데이터 업무 자동화 및 효율화를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP코리아는 7월 14일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아 2026(SAP NOW AI Tour Korea 2026)’을 개최한다고 전했다. 이번 행사는 SAP 고객과 파트너, 업계 전문가들이 모여 비즈니스 AI를 중심으로 기업의 업무 방식을 혁신할 방안과 인사이트를 공유하는 자리다. 올해 행사에서는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 운영의 핵심 동력으로 자리잡는 흐름 속에서, 복잡한 비즈니스 콘텍스트에 대한 명확한 이해와 신속한 실행의 중요성을 강조한다. SAP코리아는 50여 년간 축적한 비즈니스 전문성과 데이터를 바탕으로 ‘SAP 비즈니스 AI 플랫폼(SAP Business AI Platform)’과 ‘SAP 자율형 스위트(SAP Autonomous Suite)’를 선보이고, 실질적인 비즈니스 가치를 실현할 수 있는 전략을 공유할 예정이다.     기조연설에는 SAP의 얀 벙커트 비즈니스 데이터 클라우드 및 비즈니스 AI 부문 CRO(최고매출책임자)가 나선다. 벙커트 CRO는 ‘자율형 기업으로 최고의 성과를 실현하라’를 주제로 SAP의 자율형 기업 비전과 AI 혁신 전략을 제시한다. 이어지는 세션에서 SAP코리아 하경남 부문장은 AI를 업무 운영 메커니즘으로 전환해야 하는 이유와 비즈니스 콘텍스트 기반의 자율 실행형 AI가 기업 경쟁력의 분기점이 되는 방향성을 발표한다. 주요 고객 및 파트너 기업의 SAP 설루션 도입 사례와 적용 효과도 소개한다. LG이노텍 박준기 차세대 ERP 추진실 실장이 클라우드 및 자율형 기업으로 이어지는 차세대 ERP 여정을 공유한다. 삼성전기 박준호 그룹장은 국내 최초 ‘SAP 프리미엄 서플라이어’ 기반 SAP S/4HANA 전환을 통한 AI 혁신 플랫폼 구축 여정을 소개하며, 삼성SDS 지기성 부사장은 콘텍스트 인식 기반의 자율형 기업 전략 실현 사례를 발표할 예정이다. 오후에는 실무 분야별로 4가지 전문 트랙이 운영된다. 엔드 투 엔드 운영 혁신, AI·데이터·플랫폼 통합, 산업별 고객 사례, 서비스 및 지원을 주제로 각 영역별 실무진을 위한 맞춤형 세션 41개가 마련된다. 또한, 참가자들이 자율형 기업을 직접 경험할 수 있도록 ‘자율형 기업 가이드 투어’와 ‘에이전트 랩’ 등 체험존을 운영한다. 참가자는 가이드 투어로 자율형 기업의 전체 여정을 조망하고, 에이전트 랩에서 나만의 AI 에이전트를 실시간으로 구축해볼 수 있다. SAP코리아 신은영 대표는 “에이전틱 AI 시대로의 전환이 가속화되는 가운데, 단순히 AI를 도입하는 차원을 넘어 정확한 비즈니스 콘텍스트와 연결해 실질적인 성과로 이어지도록 하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심이 되고 있다”면서, “이번 행사를 통해 참가자들이 SAP의 자율형 기업 비전과 구체적인 AI 혁신 전략을 직접 확인하고, 자사의 비즈니스 혁신을 가속화할 수 있는 실질적인 인사이트를 얻어 가시길 바란다”고 밝혔다.

지멘스가 새로운 산업용 AI 오케스트레이션 소프트웨어인 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)를 발표했다. 인텔리전스 센터 X는 사람과 AI 에이전트가 공유된 콘텍스트, 워크플로, 수명주기 인텔리전스를 기반으로 협업하는 하이브리드 인력을 구현한다. 이를 통해 기업이 산업용 AI를 개별 실험 단계에서 확장 가능한 실질적 비즈니스 성과로 전환할 수 있도록 돕는다. 인텔리전스 센터 X는 데이터, 모델, 워크플로를 단일 거버넌스 기반 위에서 연결한다. 기업이 AI 기반 애플리케이션과 에이전트를 더 신속하게 배포할 수 있도록 지원하며 추적성과 통제력을 제공한다. 인텔리전스 센터 X는 멘딕스(Mendix) 로코드 플랫폼과 지멘스 래피드마이너(Rapidminer) 포트폴리오의 그래프 스튜디오(Graph Studio), AI 스튜디오(AI Studio)를 결합해 엔터프라이즈 콘텍스트, 비즈니스별 수명주기 인텔리전스, 오케스트레이션된 에이전트, 지능형 애플리케이션을 구축한다.     산업 전반의 기업들이 AI에 투자해 왔지만 분산된 데이터와 일관되지 않은 거버넌스, 실제 워크플로와 분리된 AI 인사이트로 인해 파일럿 단계를 넘어 확장하는 데 어려움을 겪고 있다. 인텔리전스 센터 X는 이러한 격차를 해소하기 위해 설계됐다. 기업이 기존에 보유한 애셋을 기반으로 사람과 AI 에이전트를 함께 오케스트레이션하는 생산 환경에 즉시 적용 가능한 시스템으로 완전한 감사 가능성과 정책 제어 기능을 제공한다. 인텔리전스 센터 X는 엔지니어링, 제조, 공급망, 서비스 전반의 산업 데이터를 AI가 활용할 수 있는 공동 수명주기 인텔리전스로 연결하도록 설계됐다. 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 일부인 인텔리전스 센터 X는 기존 엔터프라이즈, 운영 데이터 설루션과 함께 작동한다. 따라서 에이전틱 워크플로가 보다 광범위한 생태계 전반에서 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 운영될 수 있도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 지멘스의 데이터, 클라우드 생태계 파트너들에 의해 뒷받침된다. 인텔리전스 센터 X는 세 가지 방식으로 배포할 수 있다. 첫째는 지멘스 AI 제품에 레이어 형태로 구축해 즉시 활용 가능한 산업용 온톨로지로 수명주기 인텔리전스를 강화하는 방식이다. 둘째는 다른 OT 공급업체의 설루션을 사용하는 자산 집약적 조직을 위한 독립형 플랫폼으로 활용하는 방식이다. 셋째는 완전한 감사 기능을 갖춘 생산 등급 AI 실행이 필요한 금융 서비스, 보험, 의료, 정부, 유통 조직을 위한 순수 에이전틱 엔터프라이즈 플랫폼으로 활용할 수 있다. 브라질의 판유리 제조업체인 비빅스 비드로스 플라노스는 SAP S/4HANA, 지멘스 인더스트리얼 에지, 스노우플레이크 전반에 걸쳐 OT와 IT 데이터를 연결하는 약 30개의 멘딕스 애플리케이션 포트폴리오를 구축했다. 그 결과 생산 문제 해결 시간이 85% 단축됐으며 1년 동안 6000시간의 수작업을 절감했고 고객 불만 처리 기간도 5일에서 하루 미만으로 줄였다. 비빅스의 AI 기반 버추얼 엔지니어는 아마존 베드록과 앤트로픽의 클로드를 활용해 인텔리전스 센터 X를 기반으로 구축됐으며 현재 인텔리전스 센터 X의 멀티 에이전트 기능을 활용해 완전한 디지털 트윈 전략으로 발전하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건 CEO는 “인텔리전스 센터 X는 인텔리전스를 일상적인 업무 프로세스에 직접 내재화함으로써 기업이 AI 실험 단계를 넘어설 수 있도록 지원한다”고 전했다. 또한 “AI가 실제 비즈니스 프로세스와 엔터프라이즈 데이터에 연결되면 측정 가능한 성과를 대규모로 창출할 수 있으며 AI는 업무 수행 방식에 통합될 때 비로소 진정한 가치를 제공한다”면서, “인텔리전스 센터 X는 엔터프라이즈 데이터와 산업용 온톨로지, 그리고 지멘스의 지식 그래프 역량을 관리된 환경에서 결합해 기업이 AI를 신뢰를 바탕으로 활용하며 일관되고 측정 가능한 성과를 달성할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

엔비디아가 다양한 산업과 기업을 위한 자율 AI 에이전트 구축을 지원하기 위해 새로운 소프트웨어와 오픈소스 모델을 공개하고, 주요 소프트웨어 플랫폼 공급업체들과 파트너십을 맺었다고 전했다. 엔비디아는 ‘컴퓨텍스 2026’을 맞아 개최한 ‘엔비디아 GTC 타이베이’에서 엔지니어링, 헬스케어, 소프트웨어 개발, 비즈니스 운영 등 여러 분야에서 활용할 수 있는 자율 AI 에이전트 생태계를 발표했다. 주요 소프트웨어 기업들은 엔비디아 에이전트 툴킷 소프트웨어를 활용해 디지털 동료 역할을 수행하는 안전하고 장기 실행 가능한 AI 에이전트를 구축하고 있다. 이러한 자율 에이전트를 구현하려면 기본 모델 외에도 오케스트레이션, 컨텍스트, 메모리, 도구 사용, 보안 등 다양한 기능을 갖춘 하네스 소프트웨어 레이어가 필수이다. 엔비디아 에이전트 툴킷 소프트웨어는 기업이 직원들과 대규모로 협업할 수 있는 에이전트를 구축하도록 지원한다. 엔비디아 네모트론(Nemotron) 오픈 모델과 엔비디아 네모클로(NeMo-Clo) 블루프린트는 인기 있는 하네스를 연결하며, 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 보안 런타임은 정책과 개인정보 보호 제어를 설정한다. 에이전트는 이제 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 기술로 활용할 수 있다.     반도체와 산업 엔지니어링 분야에서 시뮬레이션과 검증은 설계 진행을 위해 복잡하고 반복적인 워크플로를 실행해야 하므로 오랜 시간이 소요되는 작업 중 하나다. 케이던스, 다쏘시스템, 지멘스, 시높시스, 플렉스컴퓨트, 루미너리, 뉴럴컨셉, 엔탑, P-1 AI, 피직스엑스, 시네라 등은 엔비디아 네모클로를 활용해 직원들과 함께 작업할 수 있는 자율 AI 엔지니어를 구축했다. 조직은 상시 실행되는 자율 AI 엔지니어에게 작업을 위임해 몇 주가 걸리던 엔지니어링 주기를 단 몇 시간으로 단축하고, 인간의 전문성을 가장 필요한 작업에 재배치할 수 있다. 케이던스는 엔비디아 오픈쉘을 활용해 칩 설계와 검증을 수행하는 완전 자율형 AI 엔지니어인 칩스택 AI 슈퍼 에이전트의 보안을 강화한다. 다쏘시스템은 엔비디아 네모클로와 오픈쉘을 활용해 설계, 시뮬레이션, 제조 분야에서 장시간 자율적으로 작동하는 AI 에이전트를 위한 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 개발하고 있다. 지멘스는 반도체, 3D 집적 회로, 인쇄 회로 기판 시스템 설계 전반에 걸쳐 멀티 툴 워크플로를 계획하고 조정하는 전용 자율 에이전트인 퓨즈 EDA AI 에이전트에 이를 통합하고 있다. 시높시스는 엔비디아와 협력해 칩 설계를 위한 상시 자율 AI 엔지니어를 구축하고 있으며, 워크플로의 완전한 자율화 달성에 주력하고 있다. 폭스콘은 엔비디아 네모클로를 시범 도입해 자사의 뉴라봇과 코닥터 플랫폼을 구동하고 있으며, 임상 추론, 문서화, 치료 조정을 지원한다. 또한 엔비디아 폭스와 네모클로 블루프린트를 활용해 MOM클로도 구축하고 있다. MOM클로는 센서와 기계 데이터를 AI 에이전트와 연결해 엔비디아 오픈쉘의 개인정보 보호 제어 기능과 안전 가드레일을 통해 실시간 인사이트와 실행 계획을 제공하는 스마트 공장 운영 에이전트다. 자율 에이전트의 지능을 강화하기 위해 엔비디아는 엔비디아 네모트론 연합을 기반으로 개발된 항시 실행형 에이전트를 위한 새로운 오픈 모델과 데이터셋을 공개했다. 엔비디아 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra)는 5500억 개의 파라미터를 보유한 전문가 혼합 모델로 코딩, 연구, 기업 워크플로 전반에서 장기 실행되는 에이전트에 인텔리전스를 제공한다. 동급 오픈 프론티어 모델 대비 추론 속도가 최대 5배 향상되었으며 비용은 최대 30% 절감되었다. 이 모델은 크라우드스트라이크와 팔란티어를 포함한 기업의 엔터프라이즈 플랫폼 전반에서 새로운 형태의 장기 실행형 AI 에이전트를 구현해 사이버 보안과 복잡한 데이터 분석을 돕는다. 에이전트의 기능이 향상될수록 안전하게 작동할 수 있도록 가드레일을 갖추는 것이 중요하다. 엔비디아와 마이크로소프트는 새로운 윈도우 보안 프리미티브와 엔비디아 오픈쉘 런타임을 기반으로 에이전트가 사용자의 완전한 제어 아래 안전하게 작동할 수 있도록 협력한다. 캐노니컬은 오픈쉘을 우분투(Ubuntu)에 통합하며, 레드햇은 오픈쉘을 풀스택 레드햇 AI 플랫폼에 통합한다. 이번 발표는 최근 SAP와 서비스나우의 통합 사례를 기반으로 하며, 각각 쥴 스튜디오(Joule Studio) 런타임과 프로젝트 아크(Project Ark)를 오픈쉘로 보호하고 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “전 세계 소프트웨어 선도 기업들은 업무가 수행되는 시스템에 AI 에이전트를 도입하고 있으며, AI 동료가 직원들이 더 빠르게 사고하고 복잡한 작업을 수행해 더 큰 문제를 해결할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 네모클로는 기업 소프트웨어 개발자에게 개방형 빌딩 블록을 제공해 더 안전하고 장기적으로 실행되는 AI 동료를 구축할 수 있으며, 이는 업무 방식을 재편하며 인간의 전문 지식을 증폭시킨다”고 전했다.