안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.
지난 Joule Work 글에서 예고해드린 대로, 오늘은 SAP TechEd 2026 이야기를 정리해드립니다.
SAP TechEd는 SAP가 매년 개발자와 아키텍트, IT 전문가를 대상으로 여는 기술 컨퍼런스입니다.
올해로 30주년을 맞았고, 10월 27일부터 29일까지 독일 베를린에서 열렸습니다.
올해 TechEd를 한 문장으로 요약하면 이렇습니다.
SAP CTO 필립 헤르치히(Philipp Herzig)가 기조연설에서 한 말이죠.
“AI가 비즈니스를 배우는 단계에서, AI가 비즈니스를 운영하는 단계로.”
*AI로 제작된 이미지입니다.
올해 TechEd의 가장 중요한 발표는 하나의 기능이 아니라 판 전체였습니다.
SAP는 SAP Business AI Platform을 중심으로
Joule Work, Joule Studio, SAP Knowledge Graph, SAP Business Data Cloud,
그리고 에이전트를 조율하고 연결하는 기능까지 모든 구성 요소가 정식 출시됐다고 발표했습니다.
헤르치히 CTO는 맨 위의 Joule Work부터 그 아래를 받치는 플랫폼까지, "전체가 이제 정식으로 쓸 수 있는 상태" 라고 강조했습니다.
다만 고객별 적용은 단계적으로 진행되고 있어, 실제 사용 시점은 회사마다 다를 수 있습니다.
그동안 Sapphire, SAP Connect를 거치며 하나씩 발표되던 그림이 이번 TechEd에서 하나의 완성된 체계로 정리된 셈입니다.
이번 발표를 이해하는 가장 쉬운 방법은 역할별로 나눠 보는 것입니다.
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| Joule Work | 사람이 일을 지시하는 화면 |
| Joule Studio | 에이전트를 만드는 작업장 |
| SAP Business Data Cloud | AI가 믿고 쓸 데이터 |
| SAP Business AI Platform | 전체를 관리하고 통제하는 기반 |
사람은 Joule Work에서 일을 시키고, 그 일을 처리할 에이전트는 Joule Studio에서 만들고,
에이전트는 Business Data Cloud의 정확한 데이터를 보고 판단하며, 그 모든 과정을 Business AI Platform이 관리하는 구조입니다.
지난 글에서 소개한 Joule Work가 이번 TechEd의 주인공이었습니다.
어디서나 씁니다.
모든 기기, 모든 브라우저에서 쓸 수 있도록 제공됩니다.
여러 단계의 일을 직접 처리합니다.
목표를 주면 스스로 추론하고 계획을 세워, SAP 전반에 걸친 여러 단계의 작업을 실행하는 기능이 더해졌습니다.
일에 맞춘 작업 공간이 생깁니다.
기조연설에서 여러 번 시연된 Joule Spaces는 특정 업무 목표에 맞춰 AI가 작업 공간을 동적으로 만들어주는 기능입니다.
사람이 화면을 구성하는 게 아니라, 해야 할 일에 맞춰 화면이 만들어지는 것이죠.
이미 약 200개 고객사가 얼리 어답터 프로그램을 통해 Joule Work를 쓰고 있는 것으로 알려졌습니다.
Joule Work 안에서 바로 들어갑니다.
별도 도구를 찾아갈 필요 없이 Joule Work에서 곧장 Joule Studio로 이동해 에이전트를 만들 수 있습니다.
70개가 넘는 AI 모델 중에서 고릅니다.
업무 성격과 비용에 맞춰 모델을 선택할 수 있습니다.
말로도, 코드로도 만듭니다.
현업 담당자는 자연어로 설명해 에이전트를 만들고, 개발자는 코드로 정교하게 만드는 방식이 한 환경 안에서 함께 갑니다.
만든 에이전트가 바로 쓰입니다.
Joule Studio로 만든 에이전트는 전용 실행 환경에 배포되고, SAP AI Agent Hub에 등록되며, Joule Work 대화 안에서 바로 호출됩니다.
만들고 끝나는 게 아니라 사람들이 일하는 곳에 곧바로 놓이는 것입니다.
여기에 업무 자동화 도구인 n8n 워크플로를 Joule Studio에서 설계하고 실행하는 기능도 얼리 어답터 고객을 대상으로 먼저 제공됩니다.
개인적으로 가장 눈여겨본 발표입니다.
SAP는 다른 회사가 만든 에이전트가 A2A와 MCP라는 표준 방식으로 SAP의 에이전트를 호출할 수 있도록 길을 열었습니다.
회사 안에는 SAP 말고도 여러 AI 에이전트가 있습니다.
영업 시스템의 AI, 협업 도구의 AI, 회사가 직접 만든 AI까지요.
이들이 서로 대화할 수 있느냐가 다음 과제인데, SAP가 그 문을 표준으로 열어둔 겁니다.
A2A가 무엇인지는 이어지는 글에서 자세히 정리해드리겠습니다.
에이전트가 늘어나면 기업이 가장 걱정하는 건 두 가지입니다. 비용과 통제죠.
누가, 어떤 모델을, 얼마나 쓰는지 보입니다.
Joule Studio에 새로 추가된 관측·관리 기능으로 개발자와 관리자가 모델 사용량과 비용을 확인할 수 있습니다.
SAP Enterprise AI Gateway도 발표됐습니다.
흩어진 AI 사용 현황을 한곳에서 추적하고, 기업 전체의 AI를 중앙에서 관리하기 위한 장치입니다.
앞서 다룬 섀도우 AI나 AI 기본법 이야기와 정확히 맞닿는 부분입니다.
AI를 많이 쓰는 것만큼, 보이는 곳에서 통제하며 쓰는 것이 중요해지고 있다는 신호죠.
이번 TechEd에서 SAP가 반복해서 강조한 단어가 있습니다. "비즈니스 맥락" 입니다.
SAP Knowledge Graph는 Joule이 SAP 데이터의 의미와 관계를 구조적으로 이해하도록 돕는 기반입니다.
"이 자재가 어느 공급업체와, 어느 주문과, 어느 원가와 연결돼 있는지"를 AI가 추측하지 않고 알게 하는 것이죠.
여기에 SAP Business Data Cloud의 기능이 확장됐고, 매출·재고처럼 표 형태로 된 업무 데이터를 다루는 데 특화된 SAP의 AI 모델(SAP-RPT)도 새 버전이 소개됐습니다.
지난 SAP NOW 기조에서 박철욱 대표가 강조한 메시지, “AI의 성패는 모델이 아니라 데이터에서 갈린다” 를 SAP가 플랫폼 차원에서 다시 확인한 셈입니다.
기술 발표와 함께 새로운 인증 과정도 공개됐습니다.
플랫폼 전반의 설계 역량을 검증하는 SAP Business AI Platform Solution Architect 인증,
그리고 Joule Studio로 에이전트를 만드는 역량을 검증하는 Joule Studio Developer 인증입니다.
Joule Studio Developer 인증은 올해 12월 31일까지 무료로 응시할 수 있습니다.
AI 에이전트 시대에 SAP가 필요로 하는 인재상이 어떻게 바뀌고 있는지 보여주는 대목입니다.
① 이제 "언젠가"가 아니라 "지금" 쓸 수 있습니다.
플랫폼이 정식 출시되면서, AI 에이전트는 시범 사업이 아니라 실제 도입을 검토할 대상이 됐습니다.
② 그래도 출발점은 데이터입니다.
SAP가 맥락과 데이터를 이토록 강조하는 이유는, 데이터가 정돈되지 않으면 아무리 좋은 에이전트도 틀린 일을 하기 때문입니다.
③ 작게 시작하고, 보이게 관리해야 합니다.
반복적이고 판단 기준이 명확한 업무 하나부터 시작하고, 사용량과 비용이 보이는 구조를 처음부터 갖추는 것이 좋습니다.
BSG는 최근 SAP의 AI 도입 지원 프로그램인 SAP Partner-led AI Adoption Incentive의 공식 참여 파트너로 선정됐습니다.
이 프로그램이 바로 이번 TechEd의 중심에 있는 Joule Studio와 SAP Build로 고객의 AI 에이전트를 구축하는 프로그램입니다.
SAP BTP Expert Competency와 애플리케이션 개발·자동화 전문성을 인정받은 BSG가,
SAP Business Data Cloud 국내 최다 구축 경험을 바탕으로 고객의 첫 AI 에이전트를 함께 만들겠습니다.
TechEd에서 발표된 기능을 우리 회사에 어떻게 적용할지 궁금하시다면, 언제든 BSG에 문의해 주세요.
출처 : SAP News Center(SAP TechEd 2026 발표), SAP 공식 블로그 「Top 5 TechEd 2026 Announcements」, SAPinsider
기획 : 도예원