TIP 클로브AI(Clobe.ai)와 같은 무료 SaaS 툴을 통해 회사의 현금흐름이나 손익을 원활하게 파악하는 방법도 있습니다. 단순한 장부였던 ERP를 넘어서, 스스로 행동하는 ERP를 만들기까지!
1. 실험실을 벗어난 AI, 비즈니스의 ‘행동 대장’이 되다
"2026년은 AI가 실험실을 벗어나 비즈니스의 실질적 성패를 가르는 원년이 될 것이다."
- BCG AI Radar 2026
지금까지의 AI가 질문에 답을 내놓는 수준이었다면, 이제는 스스로 계획하고 실행하는 ‘AI 에이전트’가 기업의 핵심 시스템인 ERP 속으로 들어오고 있습니다.
하지만 여전히 많은 기업이 ERP를 단순히 데이터를 쌓아두는 ‘기록 저장소(System of Record)’로만 방치하고 있습니다. AI 시대에 ERP는 더 이상 수동적인 장부가 되어서는 안 됩니다.
2. 기존 ERP vs 2026년 AI 에이전트 ERP 비교
과거의 시스템이 '사람이 입력해 주길 기다리는 것'이었다면, 미래의 시스템은 '먼저 제안하고 행동하는 것'입니다.
구분 | 기존 ERP (System of Record) | 2026 AI ERP (System of Action) |
역할 | 과거 데이터의 기록 및 저장 | 미래 예측 기반의 행동 제안 |
작동 원리 | 사람이 규칙을 설정하고 입력 | AI가 외부 환경(뉴스, 날씨) 감지 |
재고 관리 | "재고가 10개니 발주하세요" (자동화) | "주문 폭주가 예상되니 20개 더 사세요" (예측) |
공급망 대응 | 지연 발생 후 사후 처리 | 뉴스 분석을 통해 지연 미리 예측 |
3. 1단계 자동화를 넘어 2단계 예측형 ERP로
우리는 흔히 '재고가 부족하면 알림을 주는 것'을 혁신이라 믿어왔습니다. 하지만 그것은 단순한 1단계 자동화에 불과합니다. 진짜 혁신은 데이터 이면의 맥락을 읽는 2단계 AI ERP에서 나옵니다.
1단계 (자동화): 설정된 임계치(10개)에 도달하면 기계적으로 발주 알림을 보냅니다.
2단계 (AI 에이전트): "다음 주 프로모션과 과거 데이터를 분석한 결과, 주문이 150% 폭주할 것으로 보입니다. 지금 즉시 20개를 추가 발주할까요?"라고 리더에게 의사결정 시나리오를 던집니다.
4. 글로벌 표준이 된 ‘공급망 지연 예측’ 기술
이미 SAP와 마이크로소프트 등 글로벌 ERP 선두주자들은 AI가 실시간 뉴스 기사와 물류 데이터를 읽어 '공급망 리스크'를 미리 차단하는 기능을 상용화했습니다.
홍해 물류 대란이나 특정 국가의 항만 파업 소식이 뉴스에 뜨는 순간, AI 에이전트는 우리 회사의 자재 수급에 미칠 영향을 계산합니다. 그리고 담당자가 출근하기도 전에 대체 공급선을 제안하거나 선제적 발주를 권고합니다. 이것이 바로 우리가 2026년에 마주할 ERP의 표준 모습입니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
AI 에이전트 ERP를 도입하면 담당자의 역할은 사라지나요?
아니요. 담당자는 단순히 데이터를 입력하고 수량을 확인하는 작업에서 해방되어, AI가 제시한 여러 시나리오 중 최적의 경영 판단을 내리는 리더로 역할이 격상됩니다. '기록자'에서 '결정권자'로 변하는 것입니다.
소규모 기업도 이런 고도화된 AI ERP를 쓸 수 있을까요?
네, 최근에는 SaaS형 ERP들이 AI 모듈을 탑재하여 출시되고 있습니다. 대규모 인프라 구축 없이도 구독형 서비스를 통해 글로벌 대기업과 동일한 수준의 AI 에이전트 기능을 활용할 수 있습니다.
AI의 예측을 얼마나 신뢰할 수 있나요?
AI ERP는 내부 데이터뿐만 아니라 방대한 외부 변수(거시경제, 시장 트렌드 등)를 동시에 계산합니다. 초기에는 사람이 검토하고 승인하는 과정을 거치며 신뢰도를 쌓고, 데이터가 축적될수록 AI의 판단 적중률은 기하급수적으로 높아집니다.
우리 회사는 아직 엑셀로 관리하는데, 바로 AI ERP로 갈 수 있나요?
엑셀에서 AI ERP로 직행하는 것은 위험합니다. 우선 데이터를 디지털화하여 ERP에 쌓는 '기록의 단계'를 거쳐야 합니다. 데이터라는 연료가 있어야 AI라는 엔진이 돌아갈 수 있기 때문입니다.
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