안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

지난 Sapphire 2026 소식을 전하면서 "SAP가 이제 비즈니스 AI 회사가 되겠다"고 선언했다는 이야기를 했습니다.
그 선언의 중심에 있는 이름이 바로 Joule(줄)입니다.

그런데 막상 "Joule이 뭐냐"고 물으면 대답이 비슷합니다.
"ERP 안에 들어간 AI 챗봇 같은 거죠?" 반은 맞고 반은 틀립니다.

2026년의 Joule은 그 수준을 한참 넘어섰거든요.
오늘은 Joule이 실제로 무슨 일을 하는지 풀어보겠습니다.

처음엔 '말로 하는 검색창'이었습니다

Joule이 2023년 처음 나왔을 때는 생성형 AI 코파일럿, 쉽게 말해 'SAP에 말 거는 비서'였습니다.

복잡한 메뉴와 트랜잭션 코드를 외워 화면을 헤맬 필요 없이, 평소 말로 물어보면 됩니다.
"5만 달러 넘는 연체 발주서 다 보여줘", "이번 분기에 납기 지연된 공급사 어디야?" 같은 질문에 Joule이 SAP 데이터에서 답을 찾아 바로 보여주는 식이죠.

핵심은 두 가지입니다.
하나는 SAP에 내장됐다는 것, 다른 하나는 사용자의 기존 권한 안에서만 동작한다는 것입니다.
Joule은 보안을 우회하지 않고 그대로 물려받기 때문에, 원래 볼 수 없는 데이터는 AI에게 물어도 보이지 않습니다.

2026년의 Joule은 '일을 처리하는 실행자'입니다

여기서부터가 달라진 지점입니다.
지금의 Joule은 답만 하는 게 아니라, 여러 단계의 업무를 직접 처리합니다.

예를 들어 S/4HANA에서 회계 불일치가 발생하면, 과거의 Joule은 "문제가 있습니다"라고 알려주는 데서 멈췄습니다.
지금은 다릅니다.
원인이 세금 ID 오류인지 중복 청구서인지 스스로 찾아내고, 크레딧 메모를 만들거나 규칙에 따라 막힌 결제를 풀어주며, 리스크가 클 때만 사람(CFO)에게 승인을 요청합니다.

발주 업무도 마찬가지입니다.
"일상적인 발주서는 한 문장 지시로 생성"하고, 공급 지연이 생기면 Ariba에서 대체 공급사를 찾아 가격·조건 기준으로 순위까지 매겨줍니다.
답변에서 실행으로 넘어간 것입니다.

이를 뒷받침하기 위해 SAP는 40개 이상의 전문 AI 에이전트와 2,400개 이상의 Joule 스킬을 갖췄습니다.
재무·구매·공급망·HR·IT 등 기능별 전문가 역할을 하는 에이전트들이죠.

직무에 맞는 비서가 알아서 붙는다 — 역할 기반 어시스턴트

에이전트가 수십 개로 늘면 새 고민이 생깁니다.
"그래서 내가 어떤 에이전트를 불러야 하지?"

SAP는 이걸 역할 기반 어시스턴트로 풀었습니다.
사용자의 직무에 맞춰 어시스턴트가 자동으로 적절한 Joule 에이전트를 골라 연결해주는 방식입니다.
재무 담당자가 현금흐름을 예측하거나 인사 담당자가 인력 현황을 물을 때, 어떤 에이전트를 호출할지 고민할 필요 없이 알맞은 인사이트와 작업이 따라옵니다.

여기에 'Deep Research' 기능이 더해져, 여러 영역에 걸친 복잡한 질문에도 답할 수 있게 됐습니다.

다른 AI 코파일럿과 무엇이 다른가

시중에는 AI 코파일럿이 많습니다.
마이크로소프트의 Copilot, 세일즈포스의 Einstein처럼요.

Joule의 차별점은 분명합니다.

첫째, SAP 데이터에 근거(grounded)합니다.
Joule의 핵심에는 RAG(검색 증강 생성)가 있어, 언어 모델이 지어내는 게 아니라 실제 SAP 데이터에서 찾아 답합니다.
환각(hallucination) 문제를 줄이고 답이 실제 업무 데이터와 맞물리게 하는 구조입니다.

둘째, 업무 프로세스 자체에 녹아 있습니다.
외부에 붙인 챗봇이 아니라 SAP 애플리케이션 계층·권한 모델·데이터 맥락 안에서 동작합니다.
AI가 별도 도구가 아니라 업무의 일부가 되는 것이죠.

셋째, 울타리 밖과도 연결됩니다.
Joule은 Microsoft 365 Copilot과 연동돼, Teams에서 "@Joule"로 SAP 데이터를 물을 수 있습니다.
MCP와 A2A(에이전트 간 협업) 같은 표준을 지원해, 다른 회사 AI 에이전트와도 협업하는 방향으로 확장되고 있습니다.

그런데 '깔면 알아서 되는' 건 아닙니다

여기서 현실적인 이야기를 해야겠습니다.
Joule은 마법이 아닙니다.

가장 중요한 전제는 데이터 품질입니다.
AI 에이전트는 결국 자기가 다루는 데이터만큼만 똑똑합니다.
마스터 데이터가 파편화돼 있고, 레거시 커스터마이징이 얽혀 있고, 프로세스가 제각각인 환경에서는 Joule의 힘을 제대로 쓸 수 없습니다.

그래서 업계에서는 Joule을 "S/4HANA 전환을 다시 봐야 할 이유"로 읽습니다.
ECC에 머문 채로는 에이전트형 AI를 온전히 활용하기 어렵고, 전환이 곧 AI 활용의 전제 조건이 되는 셈입니다.
또한 Joule은 RISE with SAP·S/4HANA Cloud 환경에서 제공되며, BTP 설정과 권한 구성 같은 준비 작업도 필요합니다.

마무리

정리하면, SAP Joule은 '말로 하는 검색창'에서 시작해, 이제 여러 단계 업무를 직접 처리하는 '실행형 AI'로 진화했습니다.
SAP 데이터에 근거하고, 사용자 권한을 그대로 따르며, 업무 프로세스 안에 녹아 있다는 점이 일반 챗봇과의 결정적 차이입니다.

다만 그 효과는 '얼마나 깨끗한 데이터와 정돈된 프로세스 위에 올리느냐'에 달려 있습니다.
Joule을 제대로 쓰려는 고민은, 결국 우리 SAP 환경을 AI가 일할 수 있는 상태로 정돈하는 고민과 맞닿아 있습니다.

AI 비서를 들이기 전에, 그 비서가 일할 책상부터 정리되어 있는지 — 그 점검이 먼저입니다.

출처 :  SAP 공식 자료(SAP Joule), SAP Sapphire 2026 발표, Microsoft Learn, 업계 분석 종합 
기획 : 도예원