세상 모든 기업이 공유하는 한 가지 근본 목표가 있습니다.
최소 비용으로 생산하고, 최적 가격에 판매하며, 최대의 이익을 창출하는 것.
이론적으로는 간단해 보이지만, 실제로는 매우 어렵습니다. 재고 관리, 조달, 가격 책정, 수요 예측 등 모든 운영 결정은 재무적 영향을 갖고 있으며, 작은 비효율도 수백만 원의 손실이나 낭비로 이어질 수 있습니다.
AI, RAG, 자동화된 머신러닝의 가능성
최근 AI, LLM(대형 언어 모델), RAG(정보 보강 생성), 자동화된 머신러닝 기술을 활용하면 이런 가능성이 열립니다.
ERP 데이터와 외부 시장 데이터를 결합하여, 기업의 모든 운영 의사결정을 자동으로 최적화할 수 있다면 어떨까요?
이론상으로는, 이런 시스템이 원자재 가격 예측, 수요 예측, 최적 생산 일정 추천, 가격 전략 지원까지 실시간으로 수행할 수 있습니다.
하지만 현실은 매우 복잡합니다.
- SAP, Oracle, NetSuite 같은 ERP 시스템 통합은 쉽지 않습니다.
- 일반적으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크 구축이 필요합니다.
- 머신러닝 학습을 위해 데이터를 정제, 구조화하는 데 수개월이 걸립니다.
- 예측 분석과 자동 ML 파이프라인을 운영 환경에 배포하는 것도 다수의 인력과 수개월 이상의 시간이 필요합니다.
즉, 기술적으로는 가능하지만 비용, 시간, 복잡성 때문에 대부분의 기업이 접근하기 어렵습니다.
AI를 통한 운영 이익 혁신 재고
그래서 저는 이렇게 질문했습니다.
AI 자체가 전체 프로세스를 단순화하여, 기업이 더 빠르고 효율적으로 이익을 혁신하도록 도울 수는 없을까?
복잡한 데이터 파이프라인이나 통합 작업을 다시 만들기보다, AI가 기업 시스템과 직접 상호작용하여 작업을 수행할 수 있는 방법을 실험하고자 했습니다.
첫 번째 실험: AI가 제어하는 SAP GUI
이 비전의 첫 번째 단계로, AI가 직접 SAP GUI를 제어할 수 있는 실험적 프로토타입을 소개하고자 합니다.
이 실험에서 AI는:
- 사람처럼 SAP를 탐색하고 T-code에 접근
- ERP 데이터를 GUI에서 직접 추출
- 화면을 이해하고 데이터를 캡처
- OData 설정, 인터페이스 구성, 배치 작업 없이 작동
이 데모는 AI 기반 기업 운영 혁신의 가장 큰 장벽 중 하나를 해결합니다:
복잡함 없이 ERP 데이터에 효율적이고 유연하게 접근하는 것.
비록 작은 시도이지만, AI가 데이터 추출과 통찰 생성의 많은 부분을 처리할 수 있는 미래를 보여주는 의미 있는 첫걸음입니다.
왜 의미가 있는가?
이 접근법이 중요한 이유는 다음과 같습니다.
- 빠른 PoC: 기업이 대규모 인프라 없이 AI 기반 인사이트를 실험 가능
- 비용 절감: 데이터 레이크 구축, SI 컨설팅, 수개월 ML 프로젝트 필요 없음
- 확장 가능한 인사이트: 기반이 마련되면 AI가 다양한 프로세스와 부서에 적용 가능
- 전략적 집중: 팀은 데이터 정리 대신 고부가 의사결정에 집중
앞으로의 계획
이번 데모는 시작에 불과합니다. 앞으로는:
- ERP 모듈 전반에서의 예측 분석 자동화
- 원자재 가격, 공급업체 성과, 날씨 데이터 등 외부 신호 통합
- 이익 극대화를 위한 AI 기반 의사결정 지원
저는 이 전체적인 아이디어를 **Profit Intelligence™**라고 부릅니다.
AI를 활용해 운영 데이터를 인간의 의도와 연결하고 기업의 잠재 이익을 극대화하는 과학적 접근입니다.
최종 목표는 단순하지만 야심찹니다.
기업이 더 빠르고 정확한 의사결정을 내리고, ERP 데이터를 활용해 실행 가능한 이익 인사이트를 확보하며, 동시에 낭비를 줄이고 지속 가능한 운영을 지원하도록 돕는 것.
함께 생각을 나누고 싶습니다
이번 초기 실험을 공유하는 이유는, AI가 기업 운영 방식을 혁신할 잠재력이 크다고 믿기 때문입니다.
ERP 시스템, 운영 인텔리전스, 이익 극대화에 관심이 있다면, 여러분의 생각과 아이디어를 듣고 싶습니다.
🎥 첫 번째 데모 영상: https://www.youtube.com/watch?v=cbChMWvPT84
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