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title: SAP NOW AI Tour Korea 2026 다녀왔습니다 ② — 동원그룹은 왜 'AI'가 아니라 '데이터'부터 시작했나
description: SAP NOW 참석기 ②. 박철욱 대표 기조의 핵심 — AI 성과의 열쇠는 모델이 아닌 데이터입니다. SAP BDC와 동원그룹 3단계 여정을 짚고, 전문은 자료로 안내합니다.
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# [SAP NOW AI Tour Korea 2026 다녀왔습니다 ② — 동원그룹은 왜 'AI'가 아니라 '데이터'부터 시작했나](https://blog.bsgglobal.com/sap-now-ai-tour-korea-2026-다녀왔습니다-동원그룹은-왜-ai가-아니라-데이터부터-시작했나)

 작성자: [BSG Partners](https://blog.bsgglobal.com/author/bsg-partners) | 2026. 7. 20 오전 4:58:52

안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

지난 ①편에 이어, 이번엔 BSG 박철욱 대표의 기조 발표를 전해드립니다.   
제목은 이랬습니다. **"자율형 기업을 위한 SAP BDC 기반 AI 혁신 여정 — 동원그룹의 데이터 기반 구축 사례."**

제목에 핵심이 다 담겨 있습니다. AI의 종착지는 '자율형 기업'이고, 그곳에 가려면 먼저 '데이터 기반'을 갖춰야 한다는 것.   
오늘은 그 핵심만 짚어보겠습니다.

##### 이제 AI의 관건은 '도입'이 아니라 '성과'입니다

발표는 냉정한 진단으로 출발했습니다. 이제 "AI를 쓸까 말까"의 시대는 지났습니다.   
문제는 그다음입니다.

투자는 폭발적으로 늘었지만, 매출 5% 이상 증가를 체감한 경영진은 19%에 불과했습니다.   
투자와 성과 사이의 격차가 크다는 것이죠.

그 원인을 분명히 짚으면 이렇습니다.  
**성과 부진의 원인은 AI 모델이 아니라 '데이터'라는 것.  
**   
SAP CEO 크리스티안 클라인의 말이 이를 압축합니다.   
"어떤 AI 에이전트도 망가진 데이터 모델을 스스로 보완할 수는 없습니다."

##### "재고가 몇 개냐"는 질문의 함정

왜 데이터가 먼저인지, 발표는 직관적인 예시로 보여줬습니다.

"A제품 재고는 지금 몇 개입니까?" 이 단순한 질문에 정답이 네 개였습니다.   
창고 실물 기준 12,400개, 가용재고 9,800개, 이동 중 재고 포함 13,100개, 판매가능 재고 8,900개.

똑같은 '재고'인데 어떤 **의미와 맥락**으로 보느냐에 따라 답이 달라집니다.   
잘못된 기준으로 발주하는 AI는 결품과 과잉재고를 만듭니다. 의미와 맥락이 없는 데이터는 AI에게 그저 노이즈일 뿐입니다.

실제로 AI 에이전트 파일럿의 88%가 상용화에 실패하고, 자사 데이터가 AI에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 7%에 불과하다는 조사도 함께 제시됐습니다.

##### 그래서 SAP BDC — "의미를 만들 것인가, 물려받을 것인가"

AI가 일하려면 데이터가 세 가지를 갖춰야 합니다.   
연결(Access), 의미와 맥락(Semantic), 신뢰(Trust).   
이 중 가장 까다로운 게 '의미'인데, 발표는 두 갈래 길을 제시했습니다.

하나는 용어집·시맨틱 모델을 처음부터 직접 정의하는 길(가장 오래 걸립니다).   
다른 하나는 SAP 프로세스에 50여 년 축적된 표준 정의를 그대로 물려받는 길입니다.   
후자를 가능하게 하는 것이 바로 SAP BDC(Business Data Cloud)입니다.   
의미를 품은 데이터를 배포하고, 데이터를 복사하지 않고도(Delta Sharing) 외부 플랫폼과 실시간 연결하는 것이 핵심입니다.

##### 동원그룹의 3단계 여정

이론을 실제로 보여준 것이 동원그룹 사례였습니다.   
계열사마다 흩어진 ERP와 수작업 엑셀 취합의 한계를 넘어, 3단계 로드맵으로 자율형 기업을 향하고 있습니다.

**Phase 1 (2024~2025)** 흩어진 ERP를 S/4HANA 단일 인스턴스로 통합해 기준정보를 통일했습니다.  
**Phase 2 (2026~2027, 진행 중)** SAP BDC로 SAP·비SAP 데이터를 융합해 통합 데이터 기반을 완성하는 단계입니다.  
**Phase 3 (2028~)** 그 위에 AI 에이전트를 얹어, 데이터에 직접 쿼리하고 업무를 자율 수행하는 자율형 기업으로 나아갑니다.

이 진화가 기술만으로 완성되지 않는다고 강조했습니다.   
경영진의 결단, 데이터 파운데이션, 현장의 데이터 문화가 삼각형처럼 맞물려야 한다는 것입니다.

##### 핵심은 하나입니다

**AI는 목적지가 아니라 결과이고, 그 출발점은 신뢰할 수 있는 데이터다.**   
화려한 모델을 얹기 전에, AI가 일할 수 있는 데이터 기반부터 갖추는 것 — 동원그룹의 여정이 던진 메시지입니다.

여기서 소개한 건 발표의 일부일 뿐입니다.   
'재고 네 개의 정답'이 주는 통찰부터 SAP BDC의 상세 아키텍처, 동원그룹 3단계 로드맵의 구체적인 그림까지 — **발표 자료 전문에 훨씬 풍부하게 담겨 있습니다.**

AI 전환을 진지하게 고민 중이시라면, 자료를 직접 확인해보시길 권합니다.

*기획 : 도예원*

[전체 게시물 보기](https://blog.bsgglobal.com/sap-now-ai-tour-korea-2026-다녀왔습니다-동원그룹은-왜-ai가-아니라-데이터부터-시작했나)

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