BSG는 최근 ‘2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 솔루션 컨퍼런스’에 참여했습니다.

이번 행사에서는 BSG Partners Cloud  본부장 유상우 전무가 SAP 데이터를 기반으로 한 엔터프라이즈 AI 활용 전략과 구조 설계 방안을 주제로 발표를 진행했습니다. 

이번 컨퍼런스를 통해 확인할 수 있었던 핵심 메시지는 명확합니다.
AI 도입의 성패는 기술이 아니라 데이터를 얼마나 이해하고 있는가에 달려 있다는 것입니다.

1. AI 도입의 핵심은 기술이 아니라 데이터입니다

발표에서 가장 강조된 내용은 다음과 같습니다.

SAP 데이터를 AI에 활용하는 것은 기술 경쟁이 아닌 이해의 경쟁입니다.
많은 기업이 AI 모델이나 기능에 집중하지만 실제 성과를 좌우하는 요소는 따로 있습니다.

• 데이터 구조에 대한 이해
• 업무 프로세스에 대한 이해
• 시스템 간 연결 구조

AI는 도구일 뿐이며 결과는 데이터를 어떻게 활용하느냐에서 결정됩니다.

2. 기업의 핵심 데이터는 ERP에 집중되어 있습니다

기업의 주요 데이터는 대부분 ERP에 축적됩니다.

• 재무 데이터
• 생산 및 운영 데이터
• 영업 및 물류 데이터

이 데이터는 단순한 정보가 아니라 기업의 실제 운영을 반영하는 핵심 자산입니다.
따라서 AI를 활용하기 위해서는 ERP 데이터를 중심으로 한 구조 설계가 필요합니다.

3. AI는 이제 데이터를 직접 활용하는 단계로 발전했습니다

이번 발표에서는 AI가 데이터를 활용하는 방식도 함께 소개되었습니다.

대표적인 방식은 다음과 같습니다.

• 사용자가 자연어로 질문을 입력
• AI가 이를 데이터 질의로 변환
• 실제 데이터베이스에서 데이터를 조회
• 결과를 분석하여 인사이트 제공

이 방식은 기존 분석 방식보다 직관적이지만 중요한 전제가 있습니다.
데이터 구조가 명확하게 정리되어 있어야 한다는 점입니다.

4. 데이터 오류는 곧 비즈니스 리스크로 이어집니다

AI 활용에서 가장 중요한 리스크는 기술이 아니라 데이터입니다.
잘못된 데이터 해석이나 오류는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.

또한 다음과 같은 요소도 반드시 고려해야 합니다.

• 데이터 보안
• 사용자 권한 관리
• 데이터 처리 성능

AI는 단순한 기능이 아니라 기업 운영에 직접 영향을 미치는 시스템입니다.

5. AI 도입 이전에 반드시 준비해야 할 것

많은 기업이 AI 도입을 고민하고 있지만 더 중요한 것은 준비 상태입니다.
다음과 같은 요소가 선행되어야 합니다.

• 데이터 표준화
• 메타데이터 관리
• ERP 중심 데이터 통합
• 프로세스 정리

AI는 준비된 데이터 환경에서만 실질적인 성과를 만들어낼 수 있습니다.

핵심 정리

BSG 인사이트

이번 컨퍼런스를 통해 확인한 것은 명확합니다.

AI 시대의 경쟁력은 기술이 아니라 데이터 이해에서 결정됩니다.
특히 제조 기업의 경우 ERP를 중심으로 한 데이터 구조를 기반으로 AI와 AWS를 연결하는 전략이 중요합니다.

BSG는 SAP, AWS, AI를 함께 고려한 현실적인 데이터 활용 구조를 설계하고 있습니다.
이번 컨퍼런스에서 공유된 내용과 같이 우리 기업에 맞는 AI 활용 전략이 궁금하시다면 BSG를 통해 구체적인 방향을 확인해보시기 바랍니다.

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