This was the year of AI agents. Chatbots that simply answered questions are now evolving into autonomous agents that can carry out tasks on a user’s behalf, so enterprises continue to invest in agentic platforms as transformation evolves. Software vendors are investing in it as fast as they can, too.

According to a National Research Group survey of more than 3,000 senior leaders, more than half of executives say their organization is already using AI agents. Of the companies that spend no less than half their AI budget on AI agents, 88% say they’re already seeing ROI on at least one use case, with top areas being customer service and experience, marketing, cybersecurity, and software development.

On the software provider side, Gartner predicts 40% of enterprise software applications in 2026 will include agentic AI, up from less than 5% today. And agentic AI could drive approximately 30% of enterprise application software revenue by 2035, surpassing $450 billion, up from 2% in 2025. In fact, business users might not have to interact directly with the business applications at all since AI agent ecosystems will carry out user instructions across multiple applications and business functions. At that point, a third of user experiences will shift from native applications to agentic front ends, Gartner predicts.

It’s already starting. Most enterprise applications will have embedded assistants, a precursor to agentic AI, by the end of this year, adds Gartner.

IDC has similar predictions. By 2028, 45% of IT product and service interactions will use agents as the primary interface, the firm says. That’ll change not just how companies work, but how CIOs work as well.

Agents as employees

At financial services provider OneDigital, chief product officer Vinay Gidwaney is already working with AI agents, almost as if they were people.

“We decided to call them AI coworkers, and we set up an AI staffing team co-owned between my technology team and our chief people officer and her HR team,” he says. “That team is responsible for hiring AI coworkers and bringing them into the organization.” You heard that right: “hiring.”

The first step is to sit down with the business leader and write a job description, which is fed to the AI agent, and then it becomes known as an intern.

“We have a lot of interns we’re testing at the company,” says Gidwaney. “If they pass, they get promoted to apprentices and we give them our best practices, guardrails, a personality, and human supervisors responsible for training them, auditing what they do, and writing improvement plans.”

The next promotion is to a full-time coworker, and it becomes available to be used by anyone at the company.

“Anyone at our company can go on the corporate intranet, read the skill sets, and get ice breakers if they don’t know how to start,” he says. “You can pick a coworker off the shelf and start chatting with them.”

For example, there’s Ben, a benefits expert who’s trained on everything having to do with employee benefits.

“We have our employee benefits consultants sitting with clients every day,” Gidwaney says. “Ben will take all the information and help the consultants strategize how to lower costs, and how to negotiate with carriers. He’s the consultants’ thought partner.”

There are similar AI coworkers working on retirement planning, and on property and casualty as well. These were built in-house because they’re core to the company’s business. But there are also external AI agents who can provide additional functionality in specialized yet less core areas, like legal or marketing content creation. In software development, OneDigital uses third-party AI agents as coding assistants.

When choosing whether to sign up for these agents, Gidwaney says he doesn’t think of it the way he thinks about licensing software, but more to hiring a human consultant or contractor. For example, will the agent be a good cultural fit?

But in some cases, it’s worse than hiring humans since a bad human hire who turns out to be toxic will only interact with a small number of other employees. But an AI agent might interact with thousands of them.

“You have to apply the same level of scrutiny as how you hire real humans,” he says.

A vendor who looks like a technology company might also, in effect, be a staffing firm. “They look and feel like humans, and you have to treat them like that,” he adds.

Another way that AI agents are similar to human consultants is when they leave the company, they take their expertise with them, including what they gained along the way. Data can be downloaded, Gidwaney says, but not necessarily the fine-tuning or other improvements the agent received. Realistically, there might not be any practical way to extract that from a third-party agent, and that could lead to AI vendor lock-in.

Edward Tull, VP of technology and operations at JBGoodwin Realtors, says he, too, sees AI agents as something akin to people. “I see it more as a teammate,” he says. “As we implement more across departments, I can see these teammates talking to each other. It becomes almost like a person.”

Today, JBGoodwin uses two main platforms for its AI agents. Zapier lets the company build its own and HubSpot has its own AaaS, and they’re already pre-built. “There are lead enrichment agents and workflow agents,” says Tull.

And the company is open to using more. “In accounting, if someone builds an agent to work with this particular type of accounting software, we might hire that agent,” he says. “Or a marketing coordinator that we could hire that’s built and ready to go and connected to systems we already use.”

With agents, his job is becoming less about technology and more about management, he adds. “It’s less day-to-day building and more governance, and trying to position the company to be competitive in the world of AI,” he says.

He’s not the only one thinking of AI agents as more akin to human workers than to software.

“With agents, because the technology is evolving so far, it’s almost like you’re hiring employees,” says Sheldon Monteiro, chief product officer at Publicis Sapient. “You have to determine whom to hire, how to train them, make sure all the business units are getting value out of them, and figure when to fire them. It’s a continuous process, and this is very different from the past, where I make a commitment to a platform and stick with it because the solution works for the business.”

This changes how the technology solutions are managed, he adds. What companies will need now is a CHRO, but for agentic employees.

Managing outcomes, not persons

Vituity is one of the largest national, privately-held medical groups, with 600 hospitals, 13,800 employees, and nearly 14 million patients. The company is building its own AI agents, but is also using off-the-shelf ones, as AaaS. And AI agents aren’t people, says CIO Amith Nair. “The agent has no feelings,” he says. “AGI isn’t here yet.”

Instead, it all comes down to outcomes, he says. “If you define an outcome for a task, that’s the outcome you’re holding that agent to.” And that part isn’t different to holding employees accountable to an outcome. “But you don’t need to manage the agent,” he adds. “They’re not people.”

Instead, the agent is orchestrated and you can plug and play them. “It needs to understand our business model and our business context, so you ground the agent to get the job done,” he says.

For mission-critical functions, especially ones related to sensitive healthcare data, Vituity is building its own agents inside a HIPAA-certified LLM environment using the Workato agent development platform and the Microsoft agentic platform.

For other functions, especially ones having to do with public data, Vituity uses off-the-shelf agents, such as ones from Salesforce and Snowflake. The company is also using Claude with GitHub Copilot for coding. Nair can already see that agentic systems will change the way enterprise software works.

“Most of the enterprise applications should get up to speed with MCP, the integration layer for standardization,” he says. “If they don’t get to it, it’s going to become a challenge for them to keep selling their product.”

A company needs to be able to access its own data via an MCP connector, he says. “AI needs data, and if they don’t give you an MCP, you just start moving it all to a data warehouse,” he adds.

Sharp learning curve

In addition to providing a way to store and organize your data, enterprise software vendors also offer logic and functionality, and AI will soon be able to handle that as well.

“All you need is a good workflow engine where you can develop new business processes on the fly, so it can orchestrate with other agents,” Nair says. “I don’t think we’re too far away, but we’re not there yet. Until then, SaaS vendors are still relevant. The question is, can they charge that much money anymore.”

The costs of SaaS will eventually have to come down to the cost of inference, storage, and other infrastructure, but they can’t survive the way they’re charging now he says. So SaaS vendors are building agents to augment or replace their current interfaces. But that approach itself has its limits. Say, for example, instead of using Salesforce’s agent, a company can use its own agents to interact with the Salesforce environment.

“It’s already happening,” Nair adds. “My SOC agent is pulling in all the log files from Salesforce. They’re not providing me anything other than the security layer they need to protect the data that exists there.”

AI agents are set to change the dynamic between enterprises and software vendors in other ways, too. One major difference between software and agents is software is well-defined, operates in a particular way, and changes slowly, says Jinsook Han, chief of strategy, corporate development, and global agentic AI at Genpact.

“But we expect when the agent comes in, it’s going to get smarter every day,” she says. “The world will change dramatically because agents are continuously changing. And the expectations from the enterprises are also being reshaped.”

Another difference is agents can more easily work with data and systems where they are. Take for example a sales agent meeting with customers, says Anand Rao, AI professor at Carnegie Mellon University. Each salesperson has a calendar where all their meetings are scheduled, and they have emails, messages, and meeting recordings. An agent can simply access those emails when needed.

“Why put them all into Salesforce?” Rao asks. “If the idea is to do and monitor the sale, it doesn’t have to go into Salesforce, and the agents can go grab it.”

When Rao was a consultant having a conversation with a client, he’d log it into Salesforce with a note, for instance, saying the client needs a white paper from the partner in charge of quantum.

With an agent taking notes during the meeting, it can immediately identify the action items and follow up to get the white paper.

“Right now we’re blindly automating the existing workflow,” Rao says. “But why do we need to do that? There’ll be a fundamental shift of how we see value chains and systems. We’ll get rid of all the intermediate steps. That’s the biggest worry for the SAPs, Salesforces, and Workdays of the world.”

Another aspect of the agentic economy is instead of a human employee talking to a vendor’s AI agent, a company agent can handle the conversation on the employee’s behalf. And if a company wants to switch vendors, the experience will be seamless for employees, since they never had to deal directly with the vendor anyway.

“I think that’s something that’ll happen,” says Ricardo Baeza-Yates, co-chair of the  US technology policy committee at the Association for Computing Machinery. “And it makes the market more competitive, and makes integrating things much easier.”

In the short term, however, it might make more sense for companies to use the vendors’ agents instead of creating their own.

“I recommend people don’t overbuild because everything is moving,” says Bret Greenstein, CAIO at West Monroe Partners, a management consulting firm. “If you build a highly complicated system, you’re going to be building yourself some tech debt. If an agent exists in your application and it’s localized to the data in that application, use it.”

But over time, an agent that’s independent of the application can be more effective, he says, and there’s a lot of lock-in that goes into applications. “It’s going to be easier every day to build the agent you want without having to buy a giant license. “The effort to get effective agents is dropping rapidly, and the justification for getting expensive agents from your enterprise software vendors is getting less,” he says.

The future of software

According to IDC, pure seat-based pricing will be obsolete by 2028, forcing 70% of vendors to figure out new business models.

With technology evolving as quickly as it is, JBGoodwin Realtors has already started to change its approach to buying tech, says Tull. It used to prefer long-term contracts, for example but that’s not the case anymore “You save more if you go longer, but I’ll ask for an option to re-sign with a cap,” he says.

That doesn’t mean SaaS will die overnight. Companies have made significant investments in their current technology infrastructure, says Patrycja Sobera, SVP of digital workplace solutions at Unisys.

“They’re not scrapping their strategies around cloud and SaaS,” she says. “They’re not saying, ‘Let’s abandon this and go straight to agentic.’ I’m not seeing that at all.”

Ultimately, people are slow to change, and institutions are even slower. Many organizations are still running legacy systems. For example, the FAA has just come out with a bold plan to update its systems by getting rid of floppy disks and upgrading from Windows 95. They expect this to take four years.

But the center of gravity will move toward agents and, as it does, so will funding, innovation, green-field deployments, and the economics of the software industry.

“There are so many organizations and leaders who need to cross the chasm,” says Sobera. “You’re going to have organizations at different levels of maturity, and some will be stuck in SaaS mentality, but feeling more in control while some of our progressive clients will embrace the move. We’re also seeing those clients outperform their peers in revenue, innovation, and satisfaction.”

AI 시장이 지나치게 과열된 탓이든, 기업 CIO들이 구매 계획을 축소하기로 결정했기 때문이든, 마이크로소프트와 오픈AI를 비롯한 주요 AI 서비스 업체가 매출 전망을 하향 조정하는 움직임이 나타나고 있다.

더인포메이션(The Information)은 여러 영업 조직이 목표를 달성하지 못한 이후 마이크로소프트가 일부 제품의 AI 영업 할당량을 줄였다고 보도하면서, 복잡한 업무를 자동화하는 AI 에이전트에서 기대한 매출에 대한 전망을 “조정하고 있는” 기업이 마이크로소프트만이 아니라고 전했다. 보도에 따르면, 오픈AI는 향후 5년 동안 AI 에이전트 매출 전망을 260억 달러 규모로 하향 조정했다.

그레이하운드 리서치(Greyhound Research)의 최고 애널리스트 산치트 비르 고기아는 “AI 영업 할당량 축소는 시장 위기의 전조가 아니라, 지난 1년 동안 구조적인 산업 전환이라기보다 골드러시 같은 열풍이 이어졌던 상황이라 엔터프라이즈 기술 시장이 마침내 현실로 돌아오고 있다는 신호”라고 말했다.

고기아는 “지난 18개월 동안 많은 업체가 고객이 현실적으로 소화할 수 있는 수준을 훨씬 뛰어넘는 공격적인 목표를 설정했다”면서 “엔터프라이즈 구매 담당자는 이런 도구를 충분히 시험해 보거나 통합 복잡성을 점검하거나, 복잡하게 얽힌 자사 시스템 안에서 약속한 효과가 실제로 유지되는지 평가해 볼 기회도 갖지 못한 채 다년간 AI에 투자하라는 요구를 받았다”라고 지적했다.

과대포장에서 한발 물러서는 기업 고객

고기아는 영업 압박이 느슨해지는 현상에 대해 “급한 쪽으로 너무 기울어 있던 대화의 균형을 되찾는 건강한 움직임”이라고 평가했다. 또 “이번 조정의 핵심은 솔루션 업체가 내세운 약속과 엔터프라이즈 사용 경험 사이의 격차다. 구매자가 AI를 포기하는 것이 아니라, 과대광고에서 한 발 물러서는 것”이라고 덧붙였다.

기업은 이미 가치가 입증된 곳에만 투자하기로 선택하고 있다. 고기아는 “2023년부터 2025년까지 그레이하운드 리서치 조사 결과를 보면, 대부분 조직이 거의 비슷한 시점에 같은 깨달음에 도달했다. 지속 가능한 AI 성과를 만들려면 초기 마케팅이 내세운 것보다 훨씬 많은 기초 작업이 필요하다는 사실을 알게 됐다”라고 말했다.

데이터 준비에는 시간이 필요하고, AI 모델의 동작을 조율해야 한다는 뜻이다. 고기아는 “AI 거버넌스 프레임워크는 즉흥적으로 만들 수 없다. 많은 경우 기대했던 효과의 속도와 범위가, 실제 프로덕션 시스템에 적용됐을 때 기술이 제공할 수 있는 수준보다 지나치게 빠르고 넓었다”라고 비판했다.

인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group) 자문 펠로우 스콧 빅클리는 마이크로소프트의 영업 할당량 축소 배경에는 자초한 측면이 있다며, “마이크로소프트의 AI 시장 공략 방식은 오만함에 기반하고, 시장 지배력을 최대한 활용하는 전략이었다”라고 지적했다.

빅클리는 “출발점부터 마이크로소프트는 고객이 AI를 대규모로 도입하더라도 정가를 매우 높게 책정하고 할인은 최소화했다. 코파일럿이든 애저 파운드리든 이들 제품을 ‘완전히 준비된 솔루션, 즉시 도입할 수 있고, 막대한 투자 대비 효과를 내는 턴키 패키지’인 것처럼 제시해 왔다”라며, “마이크로소프트가 이런 제품에 대해 프리미엄 가격을 청구하지만, 실제로는 절반만 완성된 수준이어서 본격적인 운영 환경에 투입할 준비가 전혀 돼 있지 않고 가격도 지나치게 비싸다”라고 비판했다.

빅클리는 “여기에 더해, 이런 도구를 제대로 활용하고 비즈니스 프로세스를 다시 설계하려면 고객 조직 안에 상당한 인재 역량이 필요하다는 점은 아예 고려조차 하지 않는다”고 지적했다.

빅클리는 CIO의 입장에서 바라본다면, “이번 움직임을 하나의 단서로 삼아 기술 자체 외에 필요한 모든 요소를 포괄하는 제대로 된 AI 전략을 실제로 구축하고 있는지, 기술로 무엇을 달성하려고 하는지 한 발 떨어져서 점검해야 한다”라고 조언했다. 또한, “생산성 향상은 방정식의 한 부분일 뿐이며, 진정한 가치를 내려면 지금까지 없었던 수준의 개인화, 새로운 예측 능력, 새로운 성과와 매출 성장을 이끄는 퍼포먼스가 필요하다”라고 덧붙였다.

퓨처럼 그룹(Futurum Group) 엔터프라이즈 소프트웨어·디지털 워크플로우 담당 리서치 디렉터 키스 커크패트릭은 AI 지형이 다른 측면에서도 크게 바뀌고 있다고 분석했다. 커크패트릭은 수요일 발표한 분석 보고서에서 “엔터프라이즈 소프트웨어 시장은 AI 과대광고에서 임베디드 방식의 운영 AI로 변하고 있으며, 주요 솔루션 업체는 AI를 워크플로우와 데이터 계층, 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크에 직접 통합하고 있다”라고 밝혔다.

AI 발전은 ‘절제’에서 나온다

커크패트릭은 “AI 도입이 확산되면서 논의의 초점도 단순한 기능 비교에서 가치 실현, 거버넌스, 상호운용성, 진화하는 AI 가격 모델로 옮겨갔다”라며, “2026년을 내다보면 구매자는 측정 가능한 비즈니스 성과를 우선하면서 통합된 데이터 기반과 잘 설계된 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 AI 기반 매출 성장, 비용 절감, 운영 확장 효과를 입증해 보이는 업체를 선택할 것”이라고 전망했다.

기업이 이른바 “과장 경쟁”과 수식어 남발에 점점 피로감을 느끼고 있다는 점도 지적했다. 커크패트릭은 “2026년에는 조달 부서가 단순히 업무 단위 생산성 향상만 보여주는 수준을 넘어, 비즈니스 핵심 성과 지표에 직접 연계된 고객 사례를 제시하는 업체에 더 높은 점수를 줄 것이므로 솔루션 업체는 경쟁사의 신규 고객 사례와 성과 지표를 면밀히 모니터링해야 한다”라고 말했다.

한편 빅클리는 CIO에게 AI 관련 의사결정을 내릴 때 “AI 과대광고의 소용돌이 속으로 서둘러 뛰어들 필요가 없다는 점을 받아들이라”고 조언했다. 빅클리는 “각 기업에 맞는 방향을 차분하게 설계하고 계획할 시간을 충분히 가져도 실제로 뒤처지는 것은 아니다”라며, “AI 하이프 사이클이 워낙 시끄럽고 어디에나 존재하다 보니 이성적인 논리와 합리적인 판단이 완전히 묻혀 버렸다”라고 비판했다.

고기아도 이런 견해에 동의했다. 고기아는 “초기 하이프 사이클의 열풍은 이미 지나갔다”라며, “기술의 잠재력은 여전히 강력하지만, 지금은 훨씬 더 냉정한 시각과 안정된 태도로 평가가 이뤄지고 있다. AI 솔루션 업체는 빠르게 매출을 올리는 것보다 시간을 들여 쌓은 신뢰가 훨씬 더 가치 있다는 사실을 깨닫고 이런 새로운 리듬에 맞춰 움직이고 있다”라고 말했다.

또한, “이런 성숙함을 받아들이는 조직이 향후 10년간 엔터프라이즈 AI의 방향을 지속 가능하고 신뢰할 수 있으며, 실제 운영 현실에 기반한 모습으로 만들어 갈 것”이라고 강조했다.

고기아는 현재 마이크로소프트 등에서 벌어지고 있는 상황에 대해 “모멘텀의 상실이 아니라 겉보기에 화려한 성과에서 진짜 실질적인 내용으로 중심축이 이동하는 과정”이라고 진단했다. 고기아는 “지금 AI 시장은 진정한 진보는 과장된 퍼포먼스가 아니라, 조용하지만 일관된 실행과 절제에서 나온다는 사실을 깨닫고 있다”라며, “이번 사이클에서 처음으로 이런 ‘절제’가 눈에 보이기 시작했다”라고 덧붙였다.
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최근 랜섬웨어를 비롯한 사이버 공격이 기업의 핵심 리스크로 부상하고 있다. 공격의 빈도와 정교함이 높아지면서 침입 차단에만 의존한 기존 보안 체계의 한계가 지적되고 있다. 이에 따라 공격 발생 후 얼마나 신속하게 탐지하고 복구하느냐가 비즈니스 연속성 확보의 핵심 요소로 떠오르고 있다.

이번 웨비나는 사이버 보안과 공격 이후 복원 체계를 포괄하는 사이버 회복탄력성(Cyber Resilience) 개념을 다룬다. IBM 스토리지 플래시시스템(FlashSystem)과 IBM 테이프 라이브러리(Tape Library)를 중심으로 실제 적용 사례를 살펴본다.

IBM 플래시시스템은 운영 데이터 보호와 복원 기능을 갖춘 스토리지 솔루션이다. 논리적 에어갭과 불변 스냅샷 기능으로 데이터를 외부 접근으로부터 격리하며, 패턴 분석 기반의 이상 징후 탐지 및 알림 기능을 제공한다.

IBM 테이프 라이브러리는 물리적 에어갭 격리를 통해 데이터를 보호하는 백업 솔루션이다. 네트워크에서 분리된 환경에서 대규모 데이터를 장기 보관할 수 있어 랜섬웨어 공격 시 복구 수단으로 활용된다.

IBM은 사이버 회복탄력성의 핵심 요소로 ▲신속한 탐지 및 복원 ▲오프사이트 저장 ▲간편한 관리 체계 등 세 가지를 제시한다. 패턴 탐지와 불변 스냅샷 기반의 빠른 대응, 물리적 격리를 통한 데이터 보존, 통합 관리 콘솔을 통한 운영 효율화가 주요 내용이다. 구체적인 구현 방안은 웨비나에서 소개된다.

웨비나는 사전 등록 시 무료로 참여 가능하다. 등록은 파운드리 코리아가 운영하는 IT 전문 콘텐츠 플랫폼 테크라이브러리를 통해 진행된다. 기존 회원은 로그인 후 바로 등록할 수 있으며, 비회원은 간단한 회원 가입 후 이용할 수 있다. 상세 정보는 공식 페이지에서 제공한다.
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이기열 지사장은 한국 내 킨드릴의 전략적 비전을 수립하고 실행하는 핵심 리더십 역할을 맡아, IT 인프라 및 디지털 전환 분야에서 혁신과 운영 우수성을 강화하도록 킨드릴을 이끌 예정이다. 또한, 통신·금융 등 주요 산업 분야에서의 시장 입지 확대, 전략적 파트너십 구축, 지속 가능한 성장과 미래 경쟁력 확보를 위한 조직 운영을 총괄한다.

이기열 지사장은 30여 년에 걸쳐 기술 및 비즈니스 전환 분야에서 경험을 쌓아온 전문가로, 다양한 산업과 지역을 아우르는 최고경영진 역할을 수행하며 대규모 디지털 전략을 총괄하고 인재 육성과 전략적 파트너십 구축을 주도해 왔다. 복잡한 전환 프로젝트를 성공적으로 이끌고 디지털 생태계를 조성하며 고성과 조직을 이끈 그의 역량은 기술 분야에서 비전 있는 리더이자 전략적 설계자로서의 명성을 입증한다.

킨드릴 동남아시아 및 한국 총괄 앤드류 림은 “이기열 지사장은 공공 및 민간 부문 전반에서 디지털 전략, 클라우드, AI, 대규모 혁신에 대한 깊은 전문성을 갖추고 있으며, 이는 한국 기업들의 디지털 전환 가속화에 중요한 기여를 할 것”이라며, “그의 리더십 아래 킨드릴 한국 지사가 지속적으로 성장하고 새로운 성과를 창출할 것이라고 본다”라고 말했다.

킨드릴 코리아 이기열 신임 지사장은 “한국 기업은 현대화를 가속화하면서, 미션 크리티컬 시스템이 혁신, 회복탄력성, 장기 성장을 어떻게 지원해야 하는지 재정의하고 있다. 한국의 우수한 팀과 파트너들과 협력해 미션 크리티컬 서비스를 제공하고, 전략적 파트너십을 강화하며, 고객의 현대화 목표 달성을 지원할 수 있기를 기대한다”라고 말했다.

이기열 지사장은 킨드릴 합류 전, AI, 블록체인, 양자컴퓨팅 기반 디지털 전환을 전문으로 하는 컨설팅 기업 디지털 닥터 주식회사(Digital Doctor Ltd)의 CEO로 재직했다. 그 이전에는 SK그룹, IBM, PwC컨설팅에서 주요 리더십 직책을 맡았다. 한양대학교에서 산업공학 석사 및 학사 학위를 취득했으며, 하버드 비즈니스 스쿨(Harvard Business School)과 서강대학교 경영대학원에서 고급 리더십 과정을 수료했다. 또한, MIT 슬론 경영대학원(MIT Sloan)에서 기술 관련 고급 과정을 이수했다.
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MS는 코로나19 팬데믹 당시, 업무에 가상 현실과 몰입형 환경을 적용하는 데 관심이 높아지자 메시를 출시했다. 메시는 유니티 기반으로 3D 환경을 제작할 수 있는 플랫폼이자, 동료가 몰입형 공간에서 아바타로 만나 협업할 수 있는 전용 앱 형태로 제공돼 왔다.

그러나 시장 수요는 좀처럼 형성되지 않았다. MS는 지난 1일 메시 앱 제공을 중단한다고 밝혔다. 이에 따라 PC나 메타의 퀘스트 가상현실 헤드셋에서 메시 앱을 이용한 이벤트 참석이나 팀즈 회의 참여가 더 이상 불가능해졌으며, 웹사이트 역시 폐쇄될 예정이다.

이번 조치는 MS가 메타버스 관련 도구에서 손을 떼고 있음을 보여주는 또 하나의 신호다. 또한 MS는 혼합 현실 헤드셋 ‘홀로렌즈’와 관련해 미국 육군과 약 22억 달러 규모의 계약을 체결하기도 했지만 지난해 생산을 중단한 바 있다.

MS는 이날 팀즈 협업 앱에 적용해 온 메시 기반 3D 몰입형 경험에도 변경 사항을 적용한다고 밝혔다. 팀즈에서 소규모 그룹이 아바타로 만나 상호작용할 수 있었던 ‘몰입형 공간(3D)’ 기능을 애플리케이션에서 제거한다는 설명이다.

대신 팀즈 사용자가 교육 세션, 가상 전시회, 제품 소개 등 대규모 가상 모임을 주최하거나 참석할 수 있는 ‘팀즈 몰입형 이벤트’ 기능이 공개됐다. 행사는 아웃룩 또는 팀즈 캘린더에서 예약할 수 있으며, 기업 브랜드에 최적화된 환경이나 업로드한 3D 모델로 자유롭게 사전 구축할 수 있다.

몰입형 이벤트는 PC, 맥, 메타 퀘스트 기기에서 이용 가능하다. 이 기능을 주최하려면 팀즈 프리미엄 또는 적합한 팀즈 라이선스가 필요하지만, 공동 주최자와 참석자는 일반 팀즈 라이선스만으로 참여할 수 있다.

메타버스 개념이 시장 전반에서 큰 반향을 일으키지는 못했지만, 일부 기업은 여전히 가상 환경이 원격 협업을 강화할 가능성에 주목하고 있다.

메트리지(Metrigy)의 사장이자 수석 애널리스트인 어윈 라자는, 별도 앱이 아닌 팀즈 내부에서 기업이 직접 가상 이벤트를 개최할 수 있도록 한 MS의 이번 변화가 합리적이라고 평가했다. 다만 앞으로 가상 협업 환경에 대한 수요는 제한적인 범위에 그칠 것으로 전망했다.

메트리지 조사에 따르면 가상현실과 증강현실 도입은 ‘느리지만 꾸준한’ 증가세를 보이고 있으며, 2024년 말 조사한 약 400개 기업 가운데 16.5%가 올해 말까지 해당 기술에 투자할 계획이라고 답했다.

라자는 “사용례는 일반적인 회의보다 교육, 제품 시연, 엔지니어링과 디자인, 고객 참여처럼 목적이 뚜렷한 영역에 집중되는 경향이 있다. 성장은 느리지만 이어질 것으로 예상되지만, 이러한 가상현실 도구가 앞으로 주류 시장을 넘어서는 수준으로 확대될 것으로 보이지는 않는다”라고 말했다.
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It may be due to an overheated AI hype cycle or a decision by CIOs to scale back on their purchasing plans, but sales projections are being lowered at both Microsoft and OpenAI, as well as potentially at a host of other AI providers.

On Wednesday, The Information reported that Microsoft has reduced AI quotas for certain products after multiple sales teams failed to hit their goals, and stated that it is not the only firm that is “adjusting expectations for revenue for AI agents that automate complex tasks.” The article noted that OpenAI, for instance, recently lowered its projections for AI agent revenue by $26 billion over the next five years.

According to Sanchit Vir Gogia, chief analyst at Greyhound Research, “the pullback in AI sales quotas is not a warning sign for the market. It is a signal that the enterprise technology world is finally returning to reality after a year that felt more like a gold rush than a structured industry shift.”

Over the past 18 months, he said, “many vendors pushed targets that were far ahead of what customers could reasonably absorb. Enterprise buyers were asked to make multi-year AI commitments before they had a fair chance to test the tools, examine their integration complexity, or evaluate whether the promised gains would hold up inside their own messy, interconnected systems.”

Buyers are ‘stepping away from hype’

The slowdown in sales pressure, Gogia said, is therefore healthy because it restores balance in conversations that had tipped too far towards urgency.

He pointed out, “the gap between vendor promises and enterprise experience is the heart of this correction. Buyers are not turning away from AI. They are stepping away from hype. They are choosing to invest only where they have already seen evidence of value.”

Greyhound’s research between 2023 and 2025, he said, “shows that most organizations reached the same point at roughly the same time. They discovered that building sustainable AI outcomes requires far more groundwork than early marketing suggested. Data preparation takes time. Model behaviour needs tuning.”

Governance frameworks, said Gogia, “cannot be improvised. In many cases, the imagined benefits were simply too quick and too broad compared to what the technology could deliver once it met real production systems.”

Scott Bickley, advisory fellow at Info-Tech Research Group, suggested that the real cause for Microsoft’s reduction in quotas could be self-inflicted: “My take on Microsoft’s approach to the market with AI is one of arrogance, and one of leveraging their market position.”

From the get-go, he said, the company has offered extremely high list pricing and minimal discounting, even when a customer purchases at scale. And, he noted, “they present these products, whether you’re talking about Copilot or Azure Foundry, as if they’re fully baked-in solutions, turnkey, ready to roll, and that they drive tons of return on investment.”

Although Microsoft charges a premium price for these products, said Bickley, “the reality is they’re half baked, they’re not ready for prime time, and they’re vastly overpriced. And that doesn’t even take into consideration the talent required at the end user organization to use these tools, and re-engineer their business processes.”

He added that if he were a CIO, “I would want to take this bread crumb, this clue, and zoom out a little bit and [determine], am I really building out a proper AI strategy that encompasses all of the different components outside of the technology itself? What am I trying to accomplish with the technology?”

He added, “productivity is one piece of the equation, but to really drive value, you need to have personalization, predictive value that you don’t have today, performance, revenue-driving performance that you don’t have today.”

The AI landscape has changed in other ways as well, noted Keith Kirkpatrick, research director, enterprise software and digital workflows at The Futurum Group. He wrote in an analysis released Wednesday, “the enterprise software market shifted decisively from AI hype to embedded, operational agentic AI, with major vendors integrating intelligence directly into workflows, data layers, and multi-agent orchestration frameworks.”

AI progress comes from discipline, not drama

As deployments have scaled, he said, “the conversation moved beyond capabilities to focus on value realization, governance, interoperability, and evolving AI pricing models. Looking ahead to 2026, buyers will prioritize measurable business outcomes, rewarding vendors that can demonstrate AI-driven revenue gains, cost reductions, and operational scale enabled by unified data foundations and well-governed multi-agent architectures.”

Kirkpatrick observed that buyers are increasingly fatigued by what he referred to as “claims wars” and superlatives. In 2026, he said, procurement teams will reward vendors that can demonstrate more than just task-level efficiency, so vendors should monitor their competitors’ emerging customer case studies tied to business KPIs.

Meanwhile, Bickley’s advice to CIOs about anything involving AI is this: “Try and come to the realization that you don’t have to rush into this vortex of AI hype. You can take your time and methodically plan out what makes sense for your business, and you’re not really losing ground. The hype cycle has been so loud and so ubiquitous that it has drowned out rational logic and sound reasoning.”

Gogia echoed those sentiments. “The fever of the initial hype cycle has passed,” he said. “The technology is still powerful, but it is being evaluated with a clearer eye and steadier hand. Vendors are adjusting to this new rhythm because they recognize that trust built slowly is more valuable than revenue booked quickly.”

“[Organizations that] embrace this maturity, on both sides of the table, will shape the next decade of enterprise AI in a way that is sustainable, credible, and rooted in operational reality rather than marketing velocity,” he said. What is being witnessed currently by Microsoft and others, he noted, “is not a loss of momentum. It is a shift from performance to substance. It is a market discovering that progress in AI comes from discipline, not drama. And for the first time in this cycle, that discipline is starting to show.”

Updated to correct Keith Kirkpatrick’s surname.

SAP’s restructuring may have been good for its bottom line, but behind the scenes, it has backfired.

The company did what it promised, said Greyhound Research chief analyst Sanchit Vir Gogia: It wrapped up its restructuring plan, affecting 10,000 employees, by early 2025, kept headcount steady, and delivered strong financial results. But, he said, “Numbers only tell half the story. Inside the organization, something broke.”

That’s evidenced by a recent internal survey, which revealed that many staff no longer trust company leaders or their strategy.

Trust in SAP’s executive board has fallen by six percentage points since April, to a mere 59%, Chief People Officer Gina Vargiu-Breuer wrote in an internal email seen by Bloomberg. In April 2021, that number was more than 80%, said Bloomberg, citing a local media report.

Confidence in SAP’s execution of its strategy has now dropped to 70%, from 77% in April of this year.

No time to learn

“That number drops even further in Germany, where only 38% say they fully trust leadership,” Gogia said. “And it’s not just a sentiment dip. Over 38,000 employees voiced specific concerns. The pattern is clear: confusion around new performance goals, not enough support to implement AI, unstable team dynamics, and barely any breathing room to learn.”

This isn’t resistance to change: “People get the vision,” he said. “The problem is executional load. You cannot drive large-scale transformation, especially AI-first initiatives, without building systems that carry your people with you.”

As part of SAP’s plan to transform into a skills-led company by 2028, 80% of employees were to be assigned to modernized job profiles by the middle of this year, SAP chief people officer Gina Vargiu-Breuer told financial analysts attending a company event in May. This was intended to “unleash AI-personalized growth opportunities” based on an “externally benchmarked global skills taxonomy” of 1,500 future-ready skills, she said. The company devotes 15% of working time to continuous personal development, she said.

In the recent email seen by Bloomberg, however, she admitted: “The feedback shows that not every step [in the transformation] has landed how it should.”

Unfiltered Pulse

In an email statement to CIO, SAP said that the Unfiltered Pulse survey that highlighted the issues “was designed to gather nuanced feedback from employees, focusing on both strengths and areas for improvement. Employees, for instance, have stated that helpful feedback as well as learning and development opportunities are supporting their growth. Results related to team culture are also positive worldwide.”

SAP said 84% of its more than 100,000 employees responded to the most recent of the surveys, conducted every six months, and while there were some positives this time, “the findings also clearly indicate that employee engagement and trust in the board require attention. Following increases in sentiment in the previous iteration, there has been a decrease in the recent Pulse survey. We greatly value this feedback and are taking targeted action in response. We are therefore implementing specific measures to address the input from our employees and to drive meaningful change.”

SAP has not revealed details of these measures.

However, Info-Tech Research Group senior advisory analyst Yaz Palanichamy said, “SAP employees feel a sense of disillusionment as a result of the efforts undertaken in supporting this restructuring program.”

While SAP had framed the initiative as a strategic pivot towards embracing scalable cloud and AI growth, he said, the sheer number of roles affected, and the way that number ballooned well beyond the original target of 8,000, has left many of SAP’s employees concerned about their jobs and about senior leadership.

They worry about organizational stability and clarity, and about whether there is adequate support for their reskilling, he said: “If the cultural and operational gaps concerning morale, talent retention, and organizational role alignment are not proactively addressed, this could severely hinder SAP’s growth ambitions [in cloud and AI].”

SAP is not alone

SAP isn’t the only company that has faced these issues, Gogia pointed out. “Look beyond SAP, and the same symptoms show up elsewhere. Salesforce saw trust scores crater after its 2023 layoffs. Oracle’s morale took a hit when staff felt shut out of decisions. But SAP’s case stands out because performance at the top was solid, yet employee confidence eroded underneath. That divergence is dangerous. When momentum at the surface isn’t backed by alignment at the core, cracks appear in delivery, consistency breaks down, and partners feel the wobble. Execution doesn’t fail all at once. It frays. Quietly. Progressively.”

SAP isn’t ignoring the issues, he noted. It has begun to take action, appointing leaders, communicating priorities, and revisiting how teams are measured.

“That’s good,” he said. “But the real fix will come not from announcements but from behavioral evidence. Trust comes back when people stop guessing what’s next, when systems stabilize, when leaders stay visible, when workloads balance out.”

애플은 머신러닝·AI 총괄인 존 지안난드리아가 자리에서 물러난다고 1일 발표했다. 지안난드리아는 즉시 총괄 역할에서 한발 물러나 전환 기간 동안 자문을 맡고, 2026년 봄 완전히 은퇴할 예정이다.

지안난드리아의 자리는 최고부사장(SVP)이 아닌 부사장(VP) 직급으로 대체된다. 그 자리는 아마르 수브라마냐가 맡는다. 수브라마냐는 구글에서 16년 동안 근무하며 대표적인 AI 연구자로 자리매김했고, 올해 여름에는 마이크로소프트(MS)에서 AI 부문 CVP(Corporate Vice President)로 합류한 바 있다. 그는 MS에서 약 6개월간 활동한 뒤 이번에 애플로 이동하게 됐다.

수브라마냐는 구글에서 2023년 공개된 제미나이와 이마젠(Imagen) 3 개발을 주도한 핵심 인력이기도 하다. 다시 말해, 오픈AI가 챗GPT로 업계를 뒤흔든 이후 구글이 격차를 줄이는 과정에서 중요한 역할을 했다는 평가를 받는 인물이다. 동일한 과제가 시급한 애플에서도 그의 역할이 주목된다.

수브라마냐는 소프트웨어 엔지니어링 총괄 부사장 크레이그 페더리기에게 보고하게 된다. 그는 애플의 파운데이션 모델 개발, 머신러닝 연구, AI 안전성·평가 체계 구축을 전반적으로 책임진다. 기존에 지안난드리아 조직에 속해 있던 다수 팀은 앞으로 서비스 부문 총괄 부사장 에디 큐에게 보고 체계가 바뀐다.

지안난드리아는 2018년 구글에서 애플로 영입됐다. 당시 애플이 추진하던 가장 큰 AI 프로젝트는 결국 실패로 귀결된 애플카였으며, 이후 그는 애플의 AI·머신러닝 분야 전반을 이끌며 여러 성과를 냈다. 그러나 동시에 애플의 대표 AI 제품인 시리가 경쟁사 대비 크게 뒤처졌다는 평가에서 자유롭지 않다는 지적도 있다.

애플이 공개한 내용을 보면 지안난드리아는 즉시 기존 역할에서 물러나 전환 기간 동안 자문을 맡고, 2026년 봄 완전히 은퇴할 예정이다. 업계에서는 이 시기가 차세대 시리 출시 시점과 맞물릴 것으로 보고 있다. 이에 따라 애플은 앞으로 수개월 동안 새로운 AI 조직과 리더십 체계를 정비해, 향후 10억 명이 넘는 사용자에게 새로운 시리를 선보일 준비를 갖추는 데 주력할 것으로 전망된다.
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오픈텍스트는 구글클라우드의 기업용 제미나이 솔루션(Gemini Enterprise)과 버텍스AI(Vertex AI)를 포함한 최신 AI 기술을 자사의 엔터프라이즈 정보 관리 플랫폼 전반에 통합했다고 밝혔다. 또한 보험, 금융 서비스, 리테일 등 다양한 산업별 요구에 맞춘 새로운 AI 에이전트 기반 솔루션을 공동으로 개발하고 있다. 양사는 이러한 통합이 엔터프라이즈 고객이 기존 정보를 보다 효율적으로 활용하면서도 고도화된 AI 기능을 도입할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.

아울러 오픈텍스트는 리테일 산업을 위한 향상된 데이터 보호 역량을 제공하기 위해 구글 빅쿼리(Google BigQuery)와 오픈텍스트 볼티지(OpenText Voltage)를 결합하는 작업을 진행했다. 오픈텍스트는 민감 데이터가 저장 중이거나 전송 중일 때뿐 아니라 AI 모델에 활용되는 과정에서도 지속적으로 보호될 수 있도록 데이터 암호화 및 프라이버시 유지 기술을 강화했다고 밝혔다. 이를 통해 리테일 기업은 AI 및 분석 시스템을 활용하면서도 규제 환경을 준수하고 데이터 보안 리스크를 줄일 수 있게 됐다는 설명이다.

오픈텍스트는 또한 자사의 프라이빗 클라우드 솔루션을 구글클라우드의 소버린(주권) 클라우드 인프라와 연계했다고 발표했다. 이 협력은 국가별 규제 요구사항, 데이터 거버넌스, 데이터 거주지 정책을 준수해야 하는 기업과 기관을 지원하기 위해 설계됐다. 오픈텍스트는 이번 통합이 금융, 공공, 보험 등 규제가 엄격한 산업에서 특히 중요한 의미를 가진다고 강조했다. 구글클라우드의 인프라와 결합된 오픈텍스트의 정보 관리 및 보안 플랫폼은 기업이 글로벌 규모의 운영을 유지하면서도 각 국가의 규제 준수 요건을 충족할 수 있는 환경을 제공한다.

오픈텍스트 최고마케팅책임자(CMO) 산디 오노는 “오픈텍스트와 구글클라우드의 협력은 공동 혁신을 기반으로 하며, 고객이 더 안전하고 지능적인 방식으로 클라우드와 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다. 이번 파트너십 확대는 기업이 민감한 데이터를 보호하면서도 AI와 클라우드의 잠재력을 극대화하는 데 중요한 이정표가 될 것”이라고 설명했다.

오픈텍스트는 이번 협력이 단순한 기술 통합을 넘어, 기업이 AI 기반 디지털 전환을 추진하는 과정에서 가장 중요한 과제인 데이터 보안, 프라이버시, 규제 준수, 그리고 운영 통제력을 함께 해결할 수 있도록 지원한다고 강조했다. 양사는 앞으로도 다양한 산업군을 위한 AI 기술, 데이터 보호 기능, 소버린 클라우드 솔루션을 지속적으로 공동 개발할 계획이라고 밝혔다.
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앤트로픽이 최근 보고서에서 AI ‘클로드(Claude)’를 기업 전반에 도입할 경우 기대할 수 있는 다양한 절감 효과를 제시했다.

해당 보고서인 ‘클로드 대화를 기반으로 한 AI 생산성 추정’에 따르면, 앤트로픽은 클로드를 활용해 교사용 교육과정 개발, 송장 발행, 재무 분석과 같은 일련의 업무를 처리할 때 상당한 생산성 향상이 가능하다고 진단했다.

앤트로픽은 클로드를 활용해 10만 건의 익명화된 사용자 대화 기록을 분석하고, 이를 기반으로 생산성 효과를 추정했다. 앤트로픽은 “클로드의 추정치에 따르면, 이러한 작업은 AI 없이 평균 약 90분이 소요되지만 클로드는 개별 작업 시간을 약 80% 단축한다”라고 밝혔다.

한편 앤트로픽의 관찰에 따르면 AI 활용의 이점이 극대화되는 영역이 있는 반면, 기대 효과가 다소 낮은 영역도 나타났다. 소프트웨어 개발자의 경우 개발, 테스트, 문서화, 데이터 처리 업무에서 AI가 속도를 높일 수 있지만, 시스템 설치 조율이나 기술 인력 감독과 같은 업무에서는 현재로서는 ‘의미 있는’ 수준으로 AI를 활용하긴 어렵다고 앤트로픽은 분석했다. 앤트로픽은 “교사 직군 역시 AI가 수업 및 활동 계획에는 도움이 되지만, 방과후 동아리 운영이나 교실 규칙 관리에는 기여하지 않는다”라고 설명했다.

분석의 한계

앤트로픽은 이 추정치를 토대로 현 세대 AI 모델이 향후 10년 동안 미국 노동생산성 증가율을 연평균 1.8% 끌어올릴 수 있다고 전망했다. 이는 최근 수년간의 생산성 개선 속도보다 2배 높은 수치다. 그러나 보고서는 “AI의 영향이 적은 영역에서는 해당 업무가 병목으로 작용해 성장의 제약 요인이 될 수 있다”라고 지적했다.

또한 앤트로픽은 이번 분석 결과가 클로드 기반 데이터에만 근거하기 때문에 AI 활용 전반을 완전히 반영하지 못한다는 점도 언급했다. 더불어 조직에서 생산성 향상이 가장 크게 나타나는 시점은 단순히 새로운 기술을 도입할 때가 아니라, 이를 기반으로 업무 프로세스 전체를 재구성할 때라는 점을 강조했다.

이번 분석 결과가 갖는 또 다른 잠재적 한계도 제시됐다. 보고서는 “분석에는 한계가 있다. 특히 사용자가 클로드와의 대화 외에 쓰는 추가 시간이 반영되지 않는다. 여기에는 클로드가 생성한 결과의 품질이나 정확성을 검증하는 작업도 포함된다”라고 설명했다.

이어 보고서는 “이번 접근법은 사용자가 클로드의 초안 결과물을 최종 상태로 다듬는 과정이나, 여러 세션을 거치며 산출물을 반복 수정하는 작업을 고려하지 않는다. 이런 요소가 실제 시간 절감 폭을 더 좁힐 수 있다”라고 밝혔다.

보고서가 클로드의 자체 평가에 상당 부분 의존하고 있다는 점에서, 전제가 과도하게 낙관적이라는 회의적 시각도 나온다. 특히 앤트로픽이 지난 5월 공개한 실험에서 클로드는 다른 AI 모델로 대체될 가능성이 제기되자 자기보호적 반응으로 협박성 행동을 보인 바 있는데, 이번 보고서 역시 클로드에게 유리한 방향으로 해석됐을 수 있다는 지적이다.

“세심하게 구성된 보고서”

AI 컨설팅 기업 발리언스(Valliance)의 설립자인 타리크 느세이르는 이번 앤트로픽 보고서가 상당히 세심하게 구성돼 있다고 평가했다. 느세이르는 “스스로의 문제점을 비교적 잘 드러낸 보고서”라며 “제시된 수치도 현장에서 확인되는 결과를 크게 벗어나지 않는다”라고 진단했다. 그는 “물론 장문 작업처럼 특정 업무를 선택해 분석한 흔적은 분명하지만, 전반적으로 구조가 잘 짜여 있고 투명한 보고서”라고 설명했다.

하지만 느세이르는 기본 전제의 일부가 타당하더라도, 앤트로픽이 연속된 업무 흐름에서 발생하는 문제의 누적을 과소평가하고 있다고 지적했다. 그는 “어떤 작업에서 부정확성이 생기면, 그 작업이 전체 체인의 일부인 만큼 시간이 지날수록 오류가 더 확대된다”라며, “개별 작업 단위의 시간 절감 추정치는 현실적이지만, 앤트로픽이 말하는 총합 절감 효과는 실제로 달성하기 어렵다”라고 분석했다.

클로드의 협박성 행동 논란에 대해서는 “현장에서는 그런 사례를 확인하지 못했다. 게다가 생성형 AI는 계속 발전하고 있다. 개발 속도와 안전성 개선 속도도 매우 빠르게 올라가고 있다”라고 말했다.

느세이르는 조직 전체에 AI를 도입하려는 CIO가 특정 기술 벤더를 불문하고 “직원의 생산성을 높일 수 있는 적절한 도구를 제공하는 ‘사람 우선’ 접근과, 조직 전체 비즈니스 구조와 프로세스의 연계를 먼저 살펴보는 ‘가치 우선’ 접근을 함께 고려해야 한다”라고 조언했다.
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클라우데라 아태지역 수석 부사장 리무스 림은 “대기업은 차세대 혁신에 막대한 자원을 투자하고 있고, 작은 규모의 기업은 신중한 접근을 취하고 있다. 하지만 모든 기업은 탄탄한 데이터 기반 없이는 AI 성공이 불가능하다는 사실을 깨닫게 될 것”이라며, “규제는 강화되고 기대치는 높아짐에 따라 올바른 데이터 확보가 중요해졌다. 이는 기업이 얼마나 안전하게 확장하고, 자신감있게 혁신하며, 측정가능한 사업 영향력을 만들어낼 수 있는지를 결정할 것”이라고 전했다.

클라우데라가 발표한 2026년 5대 주요 AI 전망은 다음과 같다.

1. AI 사일로가 새로운 과제로 떠오를 것
새로운 기술 트렌드가 등장하면 기업들은 경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해 서둘러 이를 도입하는 경우가 많다. 생성형 AI가 등장했을 때도 모두가 이를 도입하고 싶어했고, 최근 각광받는 에이전틱 AI에 대해서도 같은 반응이 이어지고 있다.

문제는 많은 기업들이 도입 과정을 개별적으로 진행한다는 점이다. 각 부서가 서로 다른 도구를 선택하고, 개별 POC를 실행하며, 독립적으로 솔루션을 배포하고 있다. 비즈니스 인텔리전스(BI)를 도입하던 때와 마찬가지로 기업 내 AI 사일로가 형성되고 있다.

이런 분절화는 조직 전반에 걸쳐 일관성, 거버넌스, 통제력을 유지하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해서는 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 표준화해, 협력을 기반으로 한 안전한 혁신이 일어나도록 보장할 수 있다.

2. AI 에이전트 사용 사례가 더 많이 등장할 것
많은 기업이 지난 1년 간 파일럿 운영과 프로토타입 개발을 거쳤다. 클라우데라는 2026년이 AI 에이전트가 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 원년이 될 것이라고 전망했다. 기업은 실험 단계를 넘어 본격적인 도입을 시도하고 있으며, 특히 금융 서비스 부문에서 자산 출처 지원부터 지능형 사기 방지 시스템까지 다양한 사용 사례를 발굴하고 있다는 분석이다.

핀엑스트라 리서치(Finextra Research)의 ‘금융 서비스에서의 AI 현황’ 보고서에 따르면, 금융 서비스 기업의 97%가 하나 이상의 AI 혹은 ML 사용 사례를 구축했다. 이는 AI가 신규 트렌드 기술에서 비즈니스 핵심 요소로 변모했음을 보여준다. 그러나 응답자의 절반가량은 여전히 확장성, 거버넌스, 비용 관리가 주요 장애물로 존재하는 ‘중간 단계’ 성숙도에 머무르는 것으로 나타났다.

클라우데라는 기업의 다음 목표가 AI 에이전트의 대규모 운영이라고 설명했다. 이는 곧 AI 에이전트를 거버넌스가 적용된 실시간 데이터에 연결해 비즈니스 워크플로우 전반에 통합하는 것을 의미한다. 클라우데라는 이를 제대로 구현한다면 상황을 인식하고, 추적 가능하며, 안전한 지능형 자동화를 실현할 수 있다고 진단했다.

3. 프라이빗 AI가 다음 주요 우선순위로 자리매김할 것
글로벌 규제 강화와 커지는 데이터 주권에 대한 우려로 프라이빗 AI가 기업의 주요 우선순위로 부상할 전망이다. 금융, 의료, 공공 부문과 같이 규제가 엄격한 산업은 민감 데이터를 노출하지 않고 생성형 AI, 에이전틱 AI의 힘을 활용할 수 있는 프라이빗 AI 아키텍처 도입을 가속할 수 있다.

클라우데라는 사이버 보안이 기업의 최우선 과제인 상황에서 프라이빗 AI가 특히 중요하다고 강조했다. 마이크로소프트(MS)의 ‘디지털 방어’ 보고서에 따르면, 올해 상반기에 신원 기반 공격이 32% 급증했다. 이는 AI를 활용해 매우 설득력 있는 소셜 엔지니어링 미끼를 만드는 사례가 증가하고 있음을 보여준다. AI 기반의 위협에 대응하기 위해 기업들 또한 AI 기반의 방어를 구축할 필요성이 제기되고 있다.

프라이빗 AI 프레임워크는 기업이 통제된 환경에서 모델을 배포하고, 이상 징후를 더 빠르게 탐지하며, 퍼블릭 클라우드 취약점에 대한 노출을 최소로 줄인다. 클라우데라는 규정을 준수하는 안전한 AI에 투자하는 기업이 혁신을 자신감있게 추진할 수 있게 될 것이라고 전망했다.

4. AI 인재, 책임 격차 해소 필요성이 증가할 것
AI가 주류로 자리잡으며 새로운 격차가 발생하고 있다. AI를 책임감있고 효과적으로 사용하는 사람과 지속 가능한 확장에 어려움을 겪는 사람 간의 격차다.

클라우데라는 2026년에 인재 개발이 성공을 결정할 것이라고 봤다. AI 리터러시, 기술 역량 강화, 윤리적 인식에 노력을 기울이지 않는 기업은 운영 비효율, 일관성 없는 결과물, 규정 준수 실패의 위험을 감수해야 한다. 직원들은 AI의 작동 방식뿐만 아니라 결과물을 언제, 어떻게 신뢰할지를 이해해야 한다.

책임감있는 AI 원칙을 교육, 거버넌스, 워크플로우 설계에 내재화하는 기업은 더 자신감있고 유능한 인력을 배출할 수 있다. 인간의 역량과 체계적인 가드레일의 결합은 더 빠르게 혁신하고, 리스크를 줄이며, 모든 AI 의사결정이 기업 윤리, 데이터 거버넌스 표준을 준수하도록 보장할 수 있다.

5. AI 투자 전략에 대한 면밀한 검토가 이뤄질 것
클라우데라는 2026년에 기업이 추진하고 있는 ‘혁신을 위한 AI(AI for innovation)’가 경제적 역풍으로 인해 ‘영향력을 위한 AI(AI for impact)’로 전환될 수 있다고 진단했다. 기업용 AI가 투자 수익률(ROI), 효율성, 목적 맞춤형 배포에 더욱 집중하는 방향으로 진행될 것이라는 설명이다.

클라우데라는 CIO와 CTO는 모든 AI 이니셔티브에 대해 강력한 비즈니스 사례를 구축해야 하며 모든 워크로드가 고사양 GPU나 복잡한 모델을 필요로 하는 것은 아니라는 점을 이해해야 한다고 조언했다.

클라우데라의 ‘AI의 진화: 기업용 AI와 데이터 아키텍처의 현황’ 보고서에 따르면, 한국 IT 리더의 49%가 AI 도구에 대한 비용이 도입을 제약하는 요인이라고 꼽았다. 클라우데라는 2026년에 AI를 데이터 패브릭에 완벽하게 통합하고, 강력한 데이터 기반, 표준화된 지표, 지속가능한 거버넌스로 뒷받침하는 기업이 승리자가 될 것이며, 데이터 기반을 제대로 갖추지 못한 기업은 계속되는 파일럿 프로젝트의 늪에 갇힐 것이라고 분석했다.
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AI 확산은 기업의 업무 환경을 빠르게 재편하고 있다. 생성형 AI와 분석 도구가 고도화되면서 조직의 의사결정도 경험이나 직관보다 데이터에 기반하는 방식으로 옮겨가고 있다. 이제 분석과 판단은 일부 전문가의 영역을 넘어 현장과 개인 업무에서 실시간으로 이뤄진다. 따라서 이를 실행하는 PC는 기존의 업무 도구 역할을 넘어 데이터 분석부터 자동화, AI 워크로드를 처리하는 지능형 플랫폼으로 재정의되고 있다.

문제는 많은 조직이 여전히 AI 환경을 고려하지 않은 오래된 하드웨어와 시스템에 의존하고 있다는 점이다. AI의 확산 속도와 현장 인프라 사이의 격차는 심화되고 있지만, IT 리더는 AI PC로의 대규모 전환 과정에서 발생할 운영·보안·비용 부담을 우려하고 있다. 이런 측면에서 델 테크놀로지스는 AI PC 전환을 단순 성능 업그레이드가 아니라, 업무 환경 전반을 현대화하는 과제로 보고 있다. CIO Korea, ITWorld가 지난 20일 주최한 ‘CIO 서밋 2025’에서 델 테크놀로지스의 강시호 이사는 “AI가 중심이 되는 현대적 업무 환경은 기술 도입을 넘어 업무 흐름, 운영 방식, 보안 통제, 비용 및 지속가능성까지 고려해야 하는 과제”라고 설명했다.

PC 전환이 늦어질수록 커지는 업무 리스크
전 세계 기업의 PC 전환 과제는 윈도우 10 운영체제가 지난 10월 공식적으로 지원 종료되면서 더욱 주목받고 있다. 마이크로소프트는 윈도우 11로의 업그레이드를 권고하고 있지만, 이는 더 높은 하드웨어 사양을 요구해 상당수 구형 PC의 교체가 불가피한 상황이다. 지원이 종료된 운영체제를 계속 사용할 경우 보안 패치 공백이 생기고, 그만큼 취약점이 누적돼 구조적으로 더 큰 위험에 노출될 가능성이 높다.

보안 문제 외에도, AI 시대에 접어들며 기업은 구형 PC와 관련해 다양한 문제를 겪고 있다. 특히 구형 PC는 AI 및 데이터 중심 업무가 요구하는 기본 성능을 따라가기 어려운 것이 사실이다. 이는 PC가 AI 확장의 주요 병목 요인이 될 수 있다는 의미다. 강시호 이사는 “AI와 기존 시스템의 호환성 문제뿐만 아니라, 시스템 간 통합 부재로 인해 데이터 사일로가 점점 더 증가되는 추세”라고 지적했다.

그럼에도 불구하고 실제 PC 전환 속도는 기대만큼 빠르지 않은 것으로 나타났다. 강시호 이사는 “전 세계 IT 의사결정권자 가운데 PC를 교체한 비율이 24%에 그친다는 조사 결과가 있다”라고 지적했다. 이는 특히 우려할 만하다. 전환이 지연되는 만큼 구형 PC가 현장에 남는 기간도 길어지고, 그에 따른 생산성 저하나 보안 리스크에 대한 부담이 누적될 수밖에 없기 때문이다.

“AI PC 전환, 성능 업그레이드를 넘어선 구조 변화”
다만 델 테크놀로지스는 시장 흐름이 빠르게 AI PC 쪽으로 이동하는 추세라고 보고 있다. 강시호 이사는 “2028년에는 전 세계 PC의 98%가 AI PC가 될 것으로 예상된다”라며, 향후에는 PC 교체 사이클 자체가 AI 활용을 전제로 재편될 가능성이 크다고 내다봤다.

델은 AI PC로의 전환이 단순히 더 나은 사양의 PC로 업그레이드하는 것이 아니라, CPU 중심 구조에서 CPU·GPU·NPU가 결합된 연산 구조로 넘어가는 아키텍처 전환이라고 강조했다. CPU가 범용 업무를 처리하고, GPU가 대규모 병렬 연산, NPU가 AI 전용 연산을 맡는 구조를 통해 PC는 더 이상 업무를 처리하는 기기에 머물지 않고 AI 워크로드를 직접 구동하는 지능형 플랫폼이 된다는 것이다.

하드웨어 구조의 변화는 곧 업무 운영 방식의 변화로 이어질 수 있다. 데이터와 모델을 클라우드에만 의존하지 않고 기기 내에서 처리할 수 있게 되면, 사용자는 네트워크 지연 없이 AI 기능을 활용할 수 있고, IT 조직은 민감 데이터의 이동을 최소화해 데이터 주권과 보안 통제를 강화할 수 있다.

델은 특히 AI가 네트워크 상태나 중앙 자원에만 좌우되지 않고 업무 현장에서 즉시 작동할 때 활용 빈도와 효과가 극대화된다고 본다. 반복적인 데이터 처리와 문서·코드 작업 같은 일상 업무가 자동화되고, 사용자는 더 짧은 주기로 결과를 확인해 의사결정에 반영할 수 있다. 강시호 이사는 “온디바이스 AI를 가능케 하는 AI PC는 단순 하드웨어가 아닌, AI를 업무 프로세스에 자연스럽게 녹여내는 현대적 업무 환경의 필수적인 존재”라고 진단했다.

달라지는 PC 전환의 우선순위
AI 시대에 접어들면서 IT 리더는 대규모 기기 교체와 신규 기술 통합 프로젝트를 동시에 진행해야 하는 운영 부담을 안고 있다. 또한 사이버 공격 위험과 데이터 보호 요구도 한층 높아지고 있다. 따라서 PC 전환은 더 이상 성능 비교에 머물지 않고, 배포·운영·보안·비용을 묶어 최적화해야 하는 전략적 과제로 성격이 바뀌고 있다.

하지만 현실에서 전환은 쉽게 속도를 내지 못하고 있다. 이는 앱 및 기존 시스템 호환 검증, 보안 정책 재설정, 사용자 교육과 지원 체계 보강, 교체 주기와 비용 관리 등 다양한 요구를 조율해야 하는 과제다. 이 때문에 CIO는 필요성을 인식하더라도 어디서부터 시작할지 고민할 수밖에 없으며, 전환 시점과 방식에 대한 현실적 저울질이 불가피하다.

델은 이런 고민을 전제로, 기업이 업무 환경 현대화를 계획할 때 고려할 몇 가지 핵심 우선순위를 제시했다. 강시호 이사는 “지금이 바로 AI PC로 전환해야 할 시점”이라고 강조하면서도, PC 전환이 효과를 내려면 직무와 환경에 맞는 경험 설계가 필요하다고 설명했다. 같은 AI 모델을 활용하더라도 현장에서 필요한 작업 방식과 도구, 이동성, 주변기기 구성은 부서와 역할에 따라 크게 달라진다. 그런데도 전사 공통 사양으로만 전환하면 생산성 개선 효과는 체감되기 어렵다. 따라서 업무 현대화의 기준은 기기 자체가 아니라 각 직무가 체감할 수 있는 사용자 경험 설계로 확장돼야 한다는 것이다.

여기에 보안 강화와 통합 관리 체계도 요구된다. AI와 데이터 처리가 기기 자체로 이동할수록 데이터가 흩어지고 관리 포인트가 늘어날 수 있다. 이때 기기, 애플리케이션, 데이터의 관리가 분리된 구조에서는 운영 부담이 늘고 통제가 어려워진다. 따라서 전환을 설계할 때는 기기 도입과 동시에 기기 전반을 일관된 정책으로 관리 및 통제할 수 있는 운영 구조를 마련해야 한다.

마지막으로 지속가능성 역시 현대적 업무환경의 핵심 요소로 제시됐다. PC 교체는 일회성이아니라 전력 소비와 사용 기간, 회수·재활용 등 계속해서 기업에 영향을 주기 때문에, 대규모 전환 국면에서는 비용과 ESG 리스크가 함께 커질 수 있다. 강시호 이사는 “전환을 성능이나 비용만의 문제가 아니라 ‘책임 있는 운영’의 문제로 동시에 설계해야 한다”라고 말했다.

“보안, 관리, 서비스의 통합, IT 부서의 부담 줄인다”
델은 PC 전환을 추진하는 기업이 실제로 겪는 어려움에 집중해 다양한 제품군을 선보이고 있다. 우선 사용례에 따라 AI PC를 선택할 수 있도록 델(Dell), 델 프로(Dell Pro), 델 프로 맥스(Dell Pro Max) 등 3가지 라인업과 인텔, AMD, 퀄컴 기반으로 나뉘는 선택지를 제공한다. 고성능과 에너지 효율도 동시에 확보해, 델 프로 프리미엄(Dell Pro Premium) 노트북 제품군은 최대 21.2시간의 배터리 지속 시간과 주요 LLM 실행에서 최대 3배 빠른 추론 속도를 구현했다. 아울러 델 프로 AI 스튜디오(Dell Pro AI Studio)는 온디바이스 기반 AI 개발·실행 환경에서 포괄적인 툴킷을 제공해 클라우드 비용 부담을 덜도록 지원하고 있다.

델은 AI PC 전환의 효과가 실제로 체감되려면 기기 단위의 교체를 넘어 작업 환경까지 함께 정비돼야 한다고 본다. AI PC 성능을 뒷받침할 주변기기를 업무 흐름에 맞게 구성하고, 이를 일관되게 관리하는 환경이 갖춰져야 생산성 개선이 실제로 이뤄진다는 진단이다. 이를 위해 델은 디스플레이, 키보드, 마우스, 스타일러스, 웹캠, 헤드셋, 스피커, 도크 등 모든 범주의 주변기기를 한곳에서 통합 관리할 수 있는 DDPM(Dell Display & Peripheral Manager) 솔루션을 제공하고 있다.

전환 규모가 커질수록 늘어나는 운영·보안 부담을 줄이기 위한 지원도 제시됐다. 델은 공급망부터 단말 운영 단계까지 위험을 낮추는 델 트러스티드 워크스페이스(Dell Trusted Workspace)와, PC와 주변기기를 단일 콘솔에서 관리하는 디바이스 매니지먼트 콘솔(Dell Device Management Console)을 통해 정책 적용과 운영을 간소화하도록 지원한다. 강시호 이사는 “늘어나는 단말과 AI 워크로드를 개별적으로 관리하는 방식은 지속 가능하지 않다. 델 솔루션은 IT 부서가 유지보수 시간을 크게 줄일 수 있도록 돕는다”라고 설명했다.

여기에 더해, 델은 교체 과정에서 반복적으로 발생하는 비용·지원 부담을 완화하기 위한 방법으로 에이펙스 PCaaS(APEX PC-as-a-Service)를 제시하고 있다. 도입, 운영, 교체를 하나의 서비스로 묶어 기업이 예측 가능한 비용으로 최신 기술을 도입하고, IT 조직은 운영 복잡성을 줄이도록 지원한다.

강시호 이사는 “현대적 업무 환경은 기존 방식으로는 대응하기가 매우 어렵다. 이제 PC는 데이터 기반 의사결정의 핵심이 되고 있다”라며, “델의 접근 방식은 보안, 관리, 서비스를 통합한 지원을 통해 IT 리더가 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 뒷받침한다”라고 강조했다.
yuseong.kim@foundryco.com

真空管の時代からトランジスタの誕生へ

半導体の物語は、じつは「半導体」そのものが主役になる前から始まっています。20世紀前半、電子回路の主役は真空管でした。真空管は、ガラス管の中に電極を配置し、電子の流れを制御することで信号を増幅したりスイッチングしたりするデバイスです。ラジオや初期のコンピューターは、何千本、何万本もの真空管によって動いていました。しかし真空管は大きくて壊れやすく、電力消費も多く、熱も大量に発生するという欠点を抱えていました。

一方その裏側で、「固体」の中で電流が流れたり止まったりする現象に注目する研究も進んでいました。銅酸化物やセレンなどを用いた整流器、ドイツで発明された「ラジオ検波用の鉱石検波器」などは、現在の半導体デバイスのごく初期の姿だといえます。とはいえ、この段階ではまだ、真空管に取って代わる決定打にはなっていませんでした。

転機となったのは、第二次世界大戦後の1947年、アメリカのベル研究所での発明です。ジョン・バーディーン、ウォルター・ブラッテン、ウィリアム・ショックレーらの研究チームが、ゲルマニウムという半導体材料を用いた「点接触型トランジスタ」を発表しました。トランジスタは、真空管と同じように信号を増幅・スイッチングできるにもかかわらず、極めて小さく、壊れにくく、消費電力もわずかです。この発明はエレクトロニクスの歴史を根本から変える出来事でした。

その後、構造がより安定した接合型トランジスタが開発され、材料もゲルマニウムからシリコンへと移行していきます。シリコンは地殻中に豊富に存在し、熱に強く、酸化膜を利用した加工がしやすいという利点を持っていました。シリコンの精製技術と、インゴット（単結晶棒）からウェハーを切り出す技術が進歩したことで、シリコン半導体は大量生産が可能になり、トランジスタラジオやトランジスタテレビなどの製品として世界中に広がっていきました。

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集積回路とマイクロプロセッサが切り開いた情報社会

トランジスタの発明は画期的でしたが、複雑な電子回路を組もうとすると、個々のトランジスタや抵抗、コンデンサを配線でつなぐ必要があり、部品点数や配線の複雑さがすぐに限界に達してしまいます。この課題を解決するために登場したのが「集積回路（IC）」です。1950年代末から1960年代初頭にかけて、ジャック・キルビーやロバート・ノイスらが、複数のトランジスタや受動素子を一枚の半導体基板上にまとめて形成する技術を確立しました。これによって、回路は小型化され、信頼性は高まり、製造コストも大きく下がりました。

集積回路の製造には、「フォトリソグラフィ」と呼ばれる技術が用いられます。シリコンウェハーに感光性の膜を塗り、マスクを通して光を当て、必要な部分だけを選択的に削ったり、ドーピング（不純物添加）したりすることで、きわめて微細なパターンを刻み込むことができます。この手法の改良を積み重ねるなかで、半導体メーカーは、チップ上に搭載できるトランジスタの数を指数関数的に増やしていきました。

1965年、インテルの共同創業者ゴードン・ムーアは、「一定期間ごとに、チップに集積されるトランジスタの数は倍増する」という経験則を提唱しました。いわゆる「ムーアの法則」です。これは厳密な物理法則ではありませんが、半導体産業の開発ロードマップとして長らく意識され、企業や研究機関はこのペースを維持するために微細化技術を競い合ってきました。

この集積の流れの中で登場したのが「マイクロプロセッサ」です。1971年にインテルが発表した4ビットCPU「4004」は、一つのチップの上にコンピューターの中枢である中央処理装置（CPU）の機能をほぼすべて詰め込んだ初期のマイクロプロセッサです。その後、8ビット、16ビット、32ビットと性能は向上し、パーソナルコンピューター、ワークステーション、サーバーへと応用の幅が広がりました。

マイクロプロセッサの進化とともに、メモリチップ（DRAMやフラッシュメモリ）や各種ロジックIC、通信用の半導体なども高度化していきます。半導体はもはや単なる部品ではなく、「情報社会を動かすインフラ」として、コンピューター、通信、家電、自動車産業を巻き込みながら急速に存在感を高めていきました。

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日本とアジアの興隆、そして地政学の主役となった現在

半導体が巨大産業として立ち上がるなかで、日本は1970〜80年代に世界のトップランナーの一つとなりました。日本企業は高い製造技術と品質管理能力、官民一体の研究開発プロジェクトを背景に、DRAMなどのメモリ分野で圧倒的なシェアを獲得していきます。VLSI（超大規模集積回路）プロジェクトなどの国家的な取り組みもあり、日本製半導体は「高品質で壊れない」電子機器の象徴となりました。

しかし、日本の成功はアメリカとの摩擦も生みました。1980年代後半には日米半導体摩擦が激化し、不公正な貿易や dumping が問題視されます。これを背景に、メモリ中心のビジネスモデルに偏っていた日本の半導体産業は、1990年代以降、価格競争や為替変動、需要の変化に直面し、徐々に存在感を低下させていきました。一方で、日本企業は製造装置や材料、検査機器など、「半導体をつくるための半導体周辺産業」で世界的な強みを維持していくことになります。

同じ頃、台湾や韓国が急速に台頭します。台湾では「ファウンドリ」と呼ばれる受託製造に特化した企業モデルが発展し、設計はするが工場を持たない「ファブレス企業」との分業体制が整いました。TSMCなどのファウンドリ企業は、世界中の設計会社から受注してチップを製造し、半導体供給網の中核に成長します。韓国勢はメモリで世界シェアを伸ばし、スマートフォンや家電とのシナジーも活かしながら巨大プレイヤーとなっていきました。

21世紀に入ると、半導体の需要はさらに拡大します。スマートフォンの普及、データセンターとクラウドの拡大、AIや機械学習のブーム、電気自動車や自動運転、IoTデバイスなど、あらゆる領域で半導体が必要不可欠になりました。とくにAI向けのGPUや専用アクセラレータは膨大な演算能力を要求し、最先端プロセスで製造される高性能チップが戦略的資源として扱われるようになっています。

その一方で、トランジスタの微細化は物理的な限界に近づきつつあり、従来の延長線上のスケーリングだけでは性能向上を続けることが難しくなってきました。このため、3次元構造のトランジスタやチップレットと呼ばれる分割チップの統合、特殊用途向けアーキテクチャ、先進パッケージング技術など、新たなアプローチが模索されています。

今日、半導体は単なる産業を超え、国家安全保障や地政学の中心的テーマにもなっています。供給網の一部が止まるだけで、自動車からゲーム機、スマートフォンに至るまで世界中の生産が滞ることが、パンデミック時の「半導体不足」で広く認識されました。各国政府は、自国に半導体製造拠点を誘致し、研究開発支援や補助金を通じて「チップ戦略」を打ち出しています。

このように、半導体の歴史は、単にトランジスタや集積回路の技術的進歩の歴史であるだけでなく、産業構造の変化、国際政治、そして私たちの日常生活のあり方そのものと深く結びついています。真空管の時代から始まった「電子を制御する技術」の探求は、半導体チップという形で私たちの手のひらやポケットの中に収まり、いまもなお、次の世代のコンピューティングと社会の姿を形づくり続けているのです。

기자간담회에는 네이버 이해진 의장, 두나무 송치형 회장과 김형년 부회장, 네이버 최수연 대표와 두나무 오경석 대표, 네이버파이낸셜의 박상진 대표 등 3사 최고 경영진이 모두 참석했다.

최수연 대표는 이번 기업 융합 배경에 대해 “블록체인 대중화 흐름과 AI가 스스로 판단하고 일을 처리하는 에이전틱 AI 단계로 넘어가는 과정이 맞물린 현재의 기술 모멘텀은 새로운 기회가 열리는 중요한 시점이며, 이 기회에 글로벌에서 새로운 혁신을 도모하자는 것에 네이버와 두나무는 뜻을 함께했다”라고 설명했다.

송 회장은 “3사가 힘을 합쳐 AI와 블록체인이 결합한 차세대 금융 인프라를 설계하고, 지급 결제를 넘어 금융 전반, 나아가 생활 서비스까지 아우르는 새로운 글로벌 플랫폼 질서를 만들어가고자 한다”라는 포부를 밝혔다.

네이버 이 의장은 “네이버의 AI 역량은 웹3와 시너지를 발휘해야만 차세대 시장을 선점할 수 있다. 두나무와 네이버파이낸셜이 글로벌 디지털 금융산업 트렌드에 뒤처지지 않기 위해서는 빠른 의사결정 체계가 필요하고, 아직 글로벌 기업들이 하지 않는 새로운 시도와 도전을 해야 경쟁에서 살아남을 수 있다”라고 설명했다.

김 부회장은 “앞으로 대부분 자산이 블록체인 위에 올라가 유통되는 토큰화가 확산될 것이다. 이번 기업 융합을 통해 국경이 없는 디지털자산 시장에서 한국이 선도하는 미래를 만들어나가겠다”라고 말했다.

최 대표는 “이번 거래가 완료되면 글로벌 진출을 우선에 두고 함께 일하는 문화를 구축할 것”이라며 “글로벌 웹3 시장에 과감히 뛰어들 준비를 철저히 하겠다”라고 밝혔다. 또한 최 대표는 3사 융합 이후 국내 기업의 경쟁력 확보를 위해 생태계 조성 및 활성화를 지원하겠다고 설명했다. 특히 AI, 웹3 관련 생태계 육성을 위해 5년간 10조원을 투자할 계획도 공개했다.  

오 대표는 “두나무와 네이버파이낸셜은 우선적으로 포괄적 주식 교환을 통한 계열사 편입과 기업융합을 통한 시너지 확대에 집중하고, 추가적인 지배구조변경 보다는 글로벌 시장 진출과 자본시장 접근성 확대에 집중해 나갈 것”이라고 설명했다.
dl-ciokorea@foundryco.com

In today’s rapidly changing digital landscape, CEOs and CIOs are under constant pressure to do more with less, reduce costs, increase agility, and ensure technology investments directly enable business growth. One of the most effective ways to achieve these objectives is by optimizing your third-party IT services portfolio.

An optimized portfolio not only unlocks cost savings but also enhances flexibility, strengthens risk management, and fosters innovation by aligning IT delivery with broader strategic goals. Here are the top 10 benefits to such a strategy:

Cost efficiency

An optimized portfolio can help with cost reduction and better financial management of IT services spend. By outsourcing certain IT functions to specialized vendors, companies can often achieve cost savings compared to in-house solutions. CEOs are always focused on maximizing profits and reducing unnecessary expenses, making cost-efficient IT services a priority.

Optimizing a decentralized portfolio into a centralized model can reduce IT services spend by up to 30% in fees alone. Beyond direct savings, consolidation creates a stronger base of institutional knowledge around systems, culture, and talent, accelerating onboarding and ensuring continuity of delivery.

Concentrating spend among a select set of strategic partners also creates meaningful leverage. Expect sustainable volume discounts, provider-led investments in technology and COEs, andbest-in-class commercial terms. The result is a more cost-effective, stable, and performance-driven services ecosystem.

Focus on core business

Outsourcing non-core IT functions allows the organization to concentrate on primary business activities. This aligns with the strategic goals of the CEO, who wants the company to excel in its main areas of expertise.

Technology is advancing at its most aggressive pace in decades, and staying current requires time and specialized skills. By entrusting day-to-day IT operations to trusted providers, organizations can reallocate internal resources toward higher-value initiatives such as digital transformation, automation, and product innovation. This accelerates adoption of emerging technologies, and allows internal teams to deepen business expertise, strengthen cross-functional collaboration, and focus on driving growth where it matters most.

Scalability and flexibility

A well-structured third-party IT services portfolio can provide flexibility to scale up or down based on business needs. This is particularly valuable for CEOs who need to adapt to changing market conditions and seize growth opportunities.

Securing talent in the market today is challenging and time consuming, so tapping into the talent pools of your strategic IT services partner base allows organizations to leverage their bench strength to fill immediate needs for talent.

Highly optimized IT service provider portfolios benefit from the institutional knowledge partners obtain over multiple engagements to ensure onboarded resources are the right fit for the organization’s culture. Provider partners often tap resources to fill needs that have worked in some capacity for the organization on prior engagements, allowing resources to hit the ground running by having experience in the environment, with people, and processes.

Innovation and expertise

Outsourcing IT services can grant access to specialized expertise and innovative technologies that the organization might not possess in-house. CEOs are often interested in staying ahead of the curve and leveraging the latest advancements to drive competitive advantage. They also increasingly look to IT service provider expertise in IT security solutions, as well as in advancements and innovation by leveraging AI.

IT service providers continuously invest in advanced tech and talent development, enabling clients to benefit from cutting-edge innovations without bearing the full cost of adoption. As AI, automation, and cybersecurity evolve, providers offer the subject matter expertise and tools organizations need to stay ahead of disruption.

By tapping into this ecosystem, businesses can improve stability, enhance operational efficiency, and accelerate transformation, positioning IT as a true driver of competitive differentiation.

Risk management

CIOs and CEOs share a concern for managing and mitigating risks. By partnering with reliable and experienced third-party IT service providers, organizations can offload some risks associated with technology management, cybersecurity, compliance, and regulatory issues.

The largest risks reside within the security of an organization’s data, its platforms, and applications. Providers like Accenture, Wipro, and TCS have built strong security services platforms that allow organizations to leverage the depth and breadth of partner resources to keep up with technology advances.

Focus on strategy

With operational stability ensured through a balance of internal talent and trusted third parties, CIOs can dedicate more focus to long-term strategic initiatives that fuel growth and innovation. As technology evolves, shifts in spend across your provider landscape can reveal new leverage opportunities, whether through volume consolidation, strategic renewals, or rebalanced sourcing models.

A well-optimized portfolio gives CIOs the visibility and flexibility to adjust quickly, align investments with business priorities, and continually extract greater value from every provider relationship.

Agility and time to market

Third-party IT services can accelerate project timelines and improve time to market for new products or services. This aligns with CEO desires to be agile and responsive to market demands. 

An optimized IT services portfolio enables organizations to tap into providers with proven delivery methodologies, agile frameworks, and global delivery centers that operate around the clock. This delivery model shortens development cycles, enhances responsiveness, and ensures critical initiatives move from concept to deployment faster. When providers are strategically aligned to your business priorities, they proactively identify opportunities to streamline workflows and eliminate bottlenecks, turning IT into an enabler of innovation rather than a constraint on progress.

Resource allocation

CEOs and CIOs can allocate internal resources more effectively by leveraging external expertise. This can lead to better resource allocation, improved efficiency, and enhanced overall performance.

Optimized portfolios ensure that resources, both internal and external, are strategically aligned with enterprise goals. By clearly defining roles and responsibilities across your IT ecosystem, internal teams can focus on initiatives that differentiate the business while third-party providers manage standardized or commodity functions. This balance creates organizational clarity, eliminates duplication of effort, and enhances operational efficiency.

Over time, this structure supports workforce planning and succession development, allowing organizations to invest in the right internal skillsets for long-term strategic growth.

Competitive edge

A well-managed third-party IT services portfolio can provide an edge by allowing organizations to leverage external partner expertise and resources to outpace competitors. Organizations that view their IT service providers not merely as vendors, but as strategic extensions of their teams usually have an upper hand.

Through continuous engagement, co-innovation, and shared investment models, organizations can pilot emerging technologies faster than peers and bring differentiated offerings to market. Providers with deep domain expertise often introduce industry best practices and benchmark insights that inform strategic decision-making. When these partnerships are managed proactively and built on mutual value, the result is a sustained competitive advantage rooted in speed, innovation, and operational excellence.

Business continuity

Outsourcing certain IT functions can contribute to business continuity planning by having redundancy and backup systems in place through third-party providers. Optimized third-party portfolios enhance resilience by ensuring redundancy across critical infrastructure, applications, and operations.

Leading IT service providers invest heavily in high-availability architectures, disaster recovery capabilities, and geographically diverse data centers, all of which strengthen your organization’s continuity posture. A diversified yet coordinated provider ecosystem ensures rapid recovery in the event of outages, cyber incidents, or natural disasters.

Overall, an optimized third-party IT services portfolio can contribute significantly to achieving the strategic objectives of CEOs and CIOs, including cost savings, efficiency improvements, innovation, risk management, and competitive advantage. However, it’s important to carefully select and manage third-party vendors to ensure they align with the organization’s goals. Otherwise, significant value and cost savings could be left on the table.

앤트로픽에 따르면 오퍼스 4.5는 실전 소프트웨어 엔지니어링 테스트에서 높은 성능을 입증했으며, 앤트로픽 앱과 API, 주요 3대 클라우드 플랫폼에서 즉시 사용할 수 있다. 가격은 백만 토큰 기준 입력 5달러, 출력 25달러로 책정해, 보다 많은 사용자가 활용할 수 있도록 했다.

사용자가 클로드를 주요 업무에 활용하고 있는 만큼, 해커나 사이버 범죄자 등 외부의 악의적 공격에도 대응할 수 있는 충분한 학습과 대응 능력이 필수적이다. 앤트로픽은 오퍼스 4.5를 통해 프롬프트 인젝션 공격에 대한 강인성을 크게 높였으며, 업계 프런티어 모델 중에서도 가장 속기 어려운 수준에 도달했다고 밝혔다.

앤트로픽은 오퍼스 4.5 출시와 함께 클로드 개발자 플랫폼(Claude Developer Platform)과 클로드 코드(Claude Code), 소비자용 앱도 대규모로 업데이트했다. 장시간 구동되는 에이전트를 지원하는 신규 도구가 추가됐으며, 클로드를 엑셀·크롬·데스크톱 환경에서 활용하는 방식도 한층 확장됐다. 클로드 앱에서는 긴 대화가 중간에 끊기지 않도록 문맥 관리 기능이 강화됐다.

앤트로픽에 따르면 클로드 개발자 플랫폼에 새롭게 도입된 기능을 통해 모델 활용 효율이 크게 향상됐다. 오퍼스 4.5는 문제 해결 과정에서 불필요한 탐색이나 중복 추론을 줄이며, 이전 모델 대비 훨씬 적은 토큰으로 더 나은 결과를 도출한다.

또한, 이번 업데이트에서는 작업 유형에 따라 개발자가 원하는 균형점을 직접 선택할 수 있도록 ‘에포트(effort)’ 파라미터를 API에 새롭게 도입했다. 이를 통해 처리 속도·비용 최소화 또는 모델 역량 극대화 중 상황에 맞는 최적의 옵션을 선택할 수 있다. 중간 수준의 에포트 설정만으로도 오퍼스 4.5는 ‘SWE-벤치 베리파이드(SWE-bench Verified)’ 벤치마크에서 소네트 4.5와 동일한 최고 성능을 기록하면서, 출력 토큰은 76% 감소했다. 최고 에포트 수준에서는 소네트 4.5 대비 성능이 4.3% 포인트 향상되면서 토큰 사용량은 48% 줄었다.

앤트로픽은 향후 개발자 플랫폼을 더욱 모듈화하고 확장성 있게 발전시켜, 효율성·도구 활용·컨텍스트 관리 등 다양한 요소를 개발자가 직접 조합해 필요한 시스템을 구축할 수 있도록 지원할 계획이라고 밝혔다.
yuseong.kim@foundryco.com

아마존웹서비스(AWS)가 새로운 마크다운 기반 형식인 ‘에이전트 SOPs(Agent SOPs)’를 오픈소스로 공개했다. 이 형식은 AI 에이전트를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 설계됐으며, 이전에 AWS가 시도했던 모델 기반 에이전트 개발 방식의 한계를 보완하려는 목적이 있다.

AWS를 포함한 주요 클라우드 업체와 벤더는 기업이 실제 환경에서 에이전트를 빠르게 확장할 수 있는 방법으로 LLM 기반 개발 방식을 적극적으로 제시해왔다. 이는 개발자가 워크플로우를 정의하기 위해 수백 줄의 맞춤 코드를 직접 작성하던 기존 방식과 달리, LLM의 추론 능력을 활용해 에이전트가 따라야 할 워크플로우를 자동 생성할 수 있다는 점에서 속도와 효율을 높인다는 평가를 받았다.

올해 초 AWS는 내부에서 LLM 기반 에이전트를 개발할 때 사용하던 키트(SDK)인 ‘스트랜드 에이전트(Strands Agents)’를 오픈소스로 공개한 바 있다. 그러나 개발자들에 따르면, 스트랜드 에이전트를 내부적으로 활용하는 과정에서 구축한 에이전트를 실제 환경에 배포할 때 일부 문제가 발생한 것으로 나타났다.

AWS는 모델 기반 추론에 의존하는 해당 SDK가 실제 환경에 투입되면 예측하기 어려운 결과를 만들어내는 경우가 많았다고 밝혔다. 이로 인해 출력 결과가 들쭉날쭉해지거나 에이전트가 지침을 잘못 해석하는 문제가 발생했고, 프롬프트를 지속적으로 손봐야 하는 유지보수 부담도 뒤따랐다. AWS는 이런 문제들이 에이전트 개발을 대규모로 확장하는 데 걸림돌이 됐다고 전했다.

이 같은 한계를 피하면서도 복잡한 맞춤 코드를 직접 작성하지 않기 위한 대안으로 AWS가 내놓은 것이 ‘에이전트 SOP(Standard Operating Procedures)’다. SOP는 자연어로 작성된 표준 운영 절차에 RFC 2119에서 정의한 ‘MUST’, ‘SHOULD’, ‘MAY’와 같은 키워드를 결합해, 개발자가 원하는 워크플로우를 에이전트가 안정적으로 생성하도록 안내한다.

AWS는 SOP에 포함된 지침, 매개변수, 키워드가 일종의 골조 역할을 하며, 에이전트의 사고 과정을 일정한 구조 안에 두도록 만든다고 설명했다. 마크다운 기반 형식은 에이전트가 해석하기 쉬운 구조적 틀을 제공해 예측 불안정성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 에이전트가 개발자가 의도한 형태의 워크플로우를 일관되게 생성할 수 있다는 것이다.

AWS에 따르면, 내부 테스트 단계에서 여러 팀이 SOP를 활용해 코드 리뷰, 문서 생성, 사고 대응, 시스템 모니터링 등 다양한 업무를 수행했다. 이 과정에서 복잡한 맞춤 코드를 추가로 작성할 필요도 없었으며, SOP만으로 원하는 워크플로우를 안정적으로 구성할 수 있었다.

AWS는 이런 내부 성과를 기반으로 에이전트 SOP의 코드와 저장소를 깃허브(GitHub)에 공개했다. 이제 외부 개발자들도 동일한 패턴을 사용례에 맞게 적용할 수 있다.

AWS는 SOP가 여러 LLM, 바이브 코딩 플랫폼, 다양한 에이전트 프레임워크와 호환되는 마크다운 형식을 기반으로 하기 때문에 도입 과정 역시 수월하다고 설명했다.

AWS는 블로그 게시글에서 “스트랜드 같은 에이전트 프레임워크는 SOP를 시스템 프롬프트로 삽입할 수 있고, 키로(Kiro)와 커서(Cursor) 같은 개발 도구는 구조화된 워크플로우에 SOP를 활용할 수 있으며, 클로드(Claude)와 GPT-4 같은 AI 모델은 SOP를 직접 실행할 수 있다”라고 설명했다.

또한 AWS는 SOP를 서로 연결해 복잡한 다단계 워크플로우도 실행할 수 있다고 설명했다.
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전 세계 기업이 보유한 데이터 양이 기하급수적으로 증가하면서, 정보 관리, 활용, 보안에 대한 조직의 부담도 동시에 커지고 있다. 최근 글로벌 조사에 따르면, AI를 도입한 기업의 약 절반 이상이 부정확한 AI 결과 또는 부정적 영향 사례를 경험한 것으로 나타났다. 이는 AI 활용에 있어 정보 거버넌스의 중요성을 더욱 부각하고 있다.

오픈텍스트는 35년 이상 고객 데이터를 전문적으로 관리해 온 경험을 기반으로, AI가 실질적인 가치를 제공하기 위해서는 정보의 맥락을 이해하는 것이 핵심이라고 밝혔다. 맥락을 기반으로 해야 데이터의 정확성을 높이고, 적절성을 확보하며, ‘잘못된 확신’을 방지할 수 있기 때문이다. 

기업 애플리케이션은 문서, 거래 정보, IT 티켓, 보안 신호 등 기업이 보유한 거대한 데이터 집합을 다루도록 설계돼 왔다. 오픈텍스트는 이런 정보를 기반으로 메타데이터 태그를 생성하고, 데이터 계보 및 데이터 권한·보존 정책을 부여하는 방식으로 정보의 맥락을 명확히 마련했다. 이러한 계층적 정보 구조 위에 데이터 보안과 ID 접근 관리가 결합되며, 이는 기업용 AI 모델의 정확도를 촉진하는 핵심 요소가 된다. 

오픈텍스트의 ‘에비에이터(Aviator)’ 기술은 맥락적으로 풍부한 데이터를 기반으로 자동화된 에이전틱 AI 워크플로우를 구현한다. 에비에이터는 멀티클라우드, 멀티모델, 멀티애플리케이션이라는 세 가지 기준을 충족해, 고객이 자신에게 맞는 AI 전략을 자유롭게 설계할 수 있도록 지원했다. 오픈텍스트는 SAP, 마이크로소프트, 구글, 세일즈포스, 오라클 등 주요 글로벌 파트너와의 에이전트 간 통합 로드맵도 함께 추진하고 있다. 

이와 더불어 오픈텍스트는 데이터브릭스(Databricks)와의 기술 협력을 확대할 예정이다. 오픈텍스트는 이미 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼(Data Intelligence Platform) 기반의 위협 탐지 및 대응 솔루션을 제공해왔으며, 앞으로 오픈텍스트 AI 데이터 플랫폼과의 기술 통합 및 델타 셰어링(Delta Sharing) 기반 공동 혁신을 추진할 계획이라고 설명했다. 

오픈텍스트의 CPO 겸 CTO인 사비네이 베리는 “오픈텍스트 AI 데이터 플랫폼을 통해 API로 구동되는 오픈 아키텍처를 구축했다. AI 에이전트가 의미 있는 결과를 제공하기 위해서는 특정 데이터셋 위에서 동작해야 하며, 고객이 데이터를 어디에 두고 어떻게 제어할지 선택할 수 있어야 한다”라고 강조했다. 

오픈텍스트는 이번 오픈텍스트 월드 2025 행사에서 여러 혁신 기술과 함께, 향후 18개월(OT 26.1 ~ 27.2) 동안의 기술 로드맵을 공개했다. 주요 발표 내용은 다음과 같다. 

• 오픈텍스트 AI 데이터 플랫폼(AIDP): 정보 거버넌스 오케스트레이션 레이어를 포함한 오픈 통합 데이터·AI 플랫폼으로, 고객이 새로운 비즈니스 가치를 확보하도록 지원한다.
• 오픈텍스트 에비에이터 스튜디오(OpenText Aviator Studio): 기업용 AI 에이전트를 설계·관리·배포할 수 있는 노코드 플랫폼으로, 고객의 AI ROI 실현 속도를 가속화한다.
• 오픈텍스트 놀리지 디스커버리(OpenText Knowledge Discovery): 정형·비정형 데이터를 모두 수집하고 메타데이터 태깅을 자동화하며 실시간 데이터 연결성을 강화하는 도구를 제공한다.  
• 오픈텍스트 데이터 컴플라이언스(OpenText Data Compliance): AI 준비 수준 평가, 데이터 비식별화 및 PII 제어, 데이터 암호화·토큰화, 위협 탐지·대응 등 조직의 규정 준수 요구를 충족하도록 지원한다.
• 오픈텍스트 에비에이터 AI 서비스(OpenText Aviator AI Services): 목적 기반 AI 에이전트를 도입·전개·확산할 수 있도록 지원하는 전문가 서비스 팀을 제공했다. 

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토스(운영사 비바리퍼블리카)의 금융경영연구소 토스인사이트(Toss Insight)가 새로운 보고서 ‘마이데이터의 이해와 현황’을 발간했다고 밝혔다. 데이터가 경제활동의 핵심 자원으로 부상한 흐름 속에서 기업 중심의 데이터 관리 체계를 개인 중심으로 전환하는 ‘마이데이터(My Data)’ 제도의 형성과 발전 과정을 금융·산업·정책 관점에서 종합적으로 분석했다.

보고서는 마이데이터를 단순한 금융 서비스가 아닌 데이터 주권(data sovereignty)을 실질적으로 구현하는 새로운 거버넌스로 규정했다. 지난 2020년 데이터 3법 개정 이후 금융 분야를 중심으로 단기간 내 정착한 한국의 마이데이터 제도가 2025년 현재 비금융 분야로 확장되는 과정을 중심으로 제도의 성과와 한계를 균형 있게 검토했다. 또한 글로벌 주요국과의 정책 모델을 비교해 정부 주도형·민간 중심형·공공-민간 협력형 등 3가지 거버넌스 유형을 제시했다.

특히 보고서 집필팀은 한국형 마이데이터 제도의 성과로 ▲정보주체 권리 강화 ▲데이터 기반 산업 혁신 ▲금융 포용성 제고를 꼽았다. 동시에 ▲동의 절차의 효율화 ▲전송요구권 실효성 확보 ▲가명정보 활용 유연성 확대 ▲데이터 연계 구조 고도화 ▲수익모델의 지속가능성 등 향후 과제도 함께 짚었다. 이런 진단을 바탕으로 정부와 민간이 협력해 데이터 주권과 활용이 공존하는 ‘균형적 데이터 거버넌스’로 발전해야 한다는 방향을 제시했다.

토스인사이트는 이번 보고서를 통해 한국 마이데이터 제도의 정책적 성과와 국제적 위치를 입체적으로 분석함으로써, 향후 데이터 경제 시대의 전략 수립에 기초 자료로 활용될 것으로 기대하고 있다.

토스인사이트 홍기훈 연구소장은 “마이데이터는 단순한 데이터 이동 제도를 넘어 정보주체의 권리를 강화하고 산업의 혁신을 촉진하는 새로운 패러다임”이라며 “이번 보고서가 한국형 마이데이터 제도의 지속가능한 발전과 글로벌 표준 논의에 기여하길 바란다”라고 말했다.
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전 세계 약 28만 명의 직원과 2024년 기준 914억 스위스프랑(약 166조 원) 매출을 기록한 네슬레는 글로벌 식품·음료 기업 가운데서도 손꼽히는 규모를 갖춘 기업이다. 마지(Maggi), 킷캣 초콜릿바, 네스프레소와 네스카페 같은 커피 제품 등 다양한 브랜드를 보유하고 있다.

네슬레는 2000년부터 SAP를 글로벌 비즈니스 프로세스를 관리하는 중앙 플랫폼으로 활용해 왔다. 이번 SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션 도입은 그 다음 단계에 해당한다. 해당 ERP 솔루션을 이미 110개 이상 국가에 도입했으며, 향후 몇 개월 동안 유럽과 미주 지역으로 확대 적용될 예정이다.

첫 번째 마이그레이션에는 5만 명이 넘는 직원이 참여했으며, 20시간도 걸리지 않아 완료됐다. 네슬레에 따르면 표준화된 기술 플랫폼을 활용한 덕분에 실제 운영이 중단되지 않은 상태에서 이전 작업이 진행됐고, 사실상 다운타임 없이 마이그레이션이 이뤄졌다.

“목표는 민첩성 강화”

네슬레가 SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션으로 전환하는 데 있어 핵심 목표는 더 높은 민첩성을 확보하는 것이다. 변화하는 소비자 요구에 빠르게 대응하고, 새로운 기술을 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 기반을 갖추려는 취지다.

네슬레 CIO 크리스 라이트는 “SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션을 통해 더 민첩하고 효율적이며 데이터 기반으로 운영되는 기업으로 전환하고 있다”라고 설명했다. 그는 “이를 통해 고객 요구에 보다 정확하게 예측하고 대응할 수 있으며, 브랜드 재투자와 혁신 속도 향상에도 도움이 된다. 전 세계 고객이 기대하는 품질과 안정적인 제품 공급을 제공하는 데도 중요한 기반이 된다”라고 설명했다.

AI·자동화·프라이빗 클라우드의 이점

네슬레는 SAP 솔루션을 ‘디지털 코어’로 삼아 가치사슬 전반에 AI와 자동화를 적용하고 있다. SAP의 AI 어시스턴트 ‘줄 코파일럿(Joule Copilot)’을 도입하면서, 옴니채널 전략의 일환으로 소비자와의 상호작용을 더 정교하게 개인화할 수 있게 됐다.

업무 효율성도 개선되고 있다. ‘줄 에이전트(Joule agents)’는 공급망, 조달, 재무를 포함한 전사 업무 영역에서 다단계 워크플로우를 자율적으로 처리하며 협업을 수행한다. SAP는 줄과 같은 AI 코파일럿은 복잡한 워크플로 처리 시간을 최대 75%까지 단축할 수 있다고 설명했다.

SAP S/4HANA 프라이빗 에디션의 또 다른 장점은 네슬레처럼 복잡한 업무 환경을 가진 기업이 SAP 또는 다른 클라우드 업체가 제공하는 인프라를 사용할 수 있다는 점이다. 운영과 유지관리는 해당 업체가 맡고, 기업은 퍼블릭 클라우드보다 폭넓은 수준으로 소프트웨어를 자사 환경에 맞게 조정할 수 있으며, 필요하면 소스코드 수정도 가능하다. 이는 복잡하고 개별화된 프로세스를 다수 운영하는 네슬레 같은 글로벌 기업에 특히 유리한 구조다.

SAP 이사회 멤버 토마스 자우어에시히는 “네슬레 사례는 현대 기술이 어떻게 시장 변화를 조기에 포착하고, 프로세스를 최적화하며, 차별화된 고객 경험을 만들어낼 수 있는지 잘 보여준다”라고 말했다.
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