2026년 자동차 산업은 “성장하느냐”의 문제가 아닙니다.
“어떻게 운영하느냐”의 문제입니다.

전기차 수요 둔화, 관세 리스크, 공급망 재편, ESG 공시 강화 이 모든 변화는 결국 한 가지 질문으로 귀결됩니다.

우리 조직의 운영 시스템은 이 변화를 감당할 준비가 되어 있는가?

이 글에서는 2026년 자동차 산업의 핵심 변화와 OEM·부품사·모빌리티 기업이 반드시 점검해야 할 운영 전략을 정리합니다.

1. 2026 자동차 산업, 무엇이 달라지는가?

① 전기차 성장 둔화, 그러나 전동화는 계속된다

글로벌 EV 판매는 2,000만 대를 돌파했지만
미국 시장은 연간 감소 가능성이 제기되고 있습니다.

하지만 중요한 포인트는 이것입니다.
속도는 조정되었지만 방향은 바뀌지 않았다.

• 중국·유럽·인도 중심 수요 증가
• 하이브리드 확대 전략
• SDV(Software Defined Vehicle) 중심 구조 전환

즉, 전동화 철수가 아니라 수익성 중심 전동화 전략 재정비가 핵심입니다.

② 삼중 전환(Tri-Transformation) 시대

2026년 자동차 기업 간 격차를 만드는 요소는 세 가지입니다.

• 전동화 (Electrification)
• 디지털화 (Digitalization)
• AI 전환 (AI Transformation)

이 세 가지를 동시에 실행하는 기업과 부분적으로 대응하는 기업의 격차는 점점 벌어지고 있습니다.

2. 자동차 기업이 직면한 5가지 실질적 과제

이제 산업 트렌드를 ‘운영 문제’로 바꿔보겠습니다.

과제 1. 고객 경험이 ‘판매 이후’까지 확장된다

자동차는 더 이상 제품 판매 비즈니스가 아닙니다.

• Direct to Customer 모델 확대
• 구독 기반 수익 모델 증가
• OTA 업데이트 기반 기능 확장
• 차량 데이터 기반 서비스 창출

문제는 무엇일까요?

• 판매 시스템
• 서비스 시스템
• 재무 시스템
• 구독 관리 시스템

많은 기업이 여전히 위 시스템들이 분리되어 운영되고 있습니다.
이 구조에서는 고객 중심 수익성 분석이 어렵습니다.

과제 2. 공급망은 이제 ‘최적화’가 아니라 ‘회복 탄력성’의 문제

지정학 리스크, 관세, 지역 보호 정책 강화.
2026년 공급망 전략의 핵심은 이것입니다.

• 실시간 가시성 확보
• 다변화된 소싱 구조
• 현지 생산 전략
• S&OP 기반 통합 계획

특히 부품사는 수요 둔화 + 원가 압박 + 재고 리스크를 동시에 관리해야 합니다.
문제는 데이터가 분산되어 있으면 빠른 의사결정이 불가능하다는 점입니다.

과제 3. ESG 공시는 선택이 아니다

자동차 산업은 탄소 규제의 중심에 있습니다.

• 제품 탄소 배출량
• 밸류체인 탄소 추적
• Scope 3 대응
• 그룹 연결 공시 요구

엑셀 기반 ESG 대응은 한계에 도달했습니다.
이제는 트랜잭션 데이터 기반 관리 체계가 필요합니다.

과제 4. AI 도입은 ‘파일럿’이 아니라 ‘내재화’ 단계

많은 기업이 AI PoC를 진행했습니다.
하지만 실질적인 차이는 여기서 갈립니다.

✔ AI가 ERP 내부 프로세스에 연결되어 있는가?
✔ 재무·구매·공급망·영업 데이터와 연결되어 있는가?
✔ 예측 결과가 실제 실행 프로세스로 이어지는가?

AI가 별도 시스템이면 의사결정 속도는 개선되지 않습니다.

과제 5. 서비스형 비즈니스 모델 운영 체계 부재

모빌리티 구독, 사용량 기반 과금, 번들 상품.
이 모델의 공통 과제는 다음입니다.

• 복잡한 가격 정책
• 사용량 수집
• 통합 청구
• 계약 수익성 분석
• 회계 처리

많은 OEM과 부품사는 기존 제조 ERP 구조로 이 모델을 억지로 운영하고 있습니다.
이 경우 관리 복잡도만 증가합니다.

3. 그렇다면, 무엇을 점검해야 할까?

의사결정자가 반드시 체크해야 할 6가지 질문입니다.

1. 전사 데이터가 하나의 기준 모델로 통합되어 있는가?
2. 판매~서비스~재무까지 고객 단위 수익성 분석이 가능한가?
3. S&OP가 실시간 데이터 기반으로 운영되는가?
4. ESG 데이터를 재무 수준으로 신뢰할 수 있는가?
5. AI가 운영 프로세스에 연결되어 있는가?
6. 구독·서비스 수익 모델을 ERP에서 관리 가능한가?

이 질문 중 3개 이상이 “아니오”라면 운영 구조 재설계가 필요합니다.

4. 왜 ERP + Data + AI 통합 구조가 중요한가

SAP가 제시하는 자동차 산업 전략의 핵심은 단순합니다 : Application + Data + AI를 하나의 구조로 통합

대표적으로 SAP S/4HANA 기반 구조에서는

• 제조
• 공급망
• 재무
• 조달
• 영업
• 인사

데이터가 하나의 모델 위에서 연결됩니다.

그리고 여기에 AI 코파일럿인 Joule이 업무 맥락을 이해하는 방식으로 내장됩니다.

이 구조의 장점은 명확합니다.

• 별도 집계 없이 실시간 분석
• 프로세스 단절 최소화
• AI 예측 → 실행 자동 연결
• ESG 트랜잭션 기반 관리

중요한 것은 “솔루션 도입”이 아니라 운영 체계 통합입니다.

5. 실무자를 위한 적용 팁

① 먼저 프로세스를 점검하세요

시스템을 바꾸기 전에 Quote-to-Cash, Procure-to-Pay, Plan-to-Produce 흐름을 시각화하세요.

② 데이터 구조를 진단하세요

마스터 데이터 중복 여부 고객·제품·공급업체 기준 정합성부터 점검하세요.

③ AI는 업무 단위로 접근하세요

• 재고 최적화
• 인보이스 매칭 자동화
• 수요 예측 정확도 개선

“AI 도입”이 아니라 처럼 구체적 KPI 단위로 접근해야 합니다.

④ ESG는 재무와 연결하세요

ESG를 별도 팀 과제가 아니라 재무 통합 관리 관점으로 접근해야 지속 가능합니다.

마무리: 2026년, 경쟁은 운영 역량에서 결정된다

자동차 산업은 더 이상 단순 제조 경쟁이 아닙니다.

• 데이터 경쟁
• 운영 효율 경쟁
• AI 내재화 경쟁
• 서비스 수익 모델 경쟁

2026년의 승자는 더 많은 차를 파는 기업이 아니라
더 빠르게 의사결정하고, 더 정밀하게 운영하는 기업입니다.
BSG는 이러한 산업 전환 흐름 속에서 기업이 ERP·데이터·AI를 통합한 운영 구조를 설계하도록 지원해 왔습니다.

출처: 2026_SAP Industry PoV_Automotive

기획: 도예원