안녕하세요, 인터뷰를 통해서 전문가의 관점을 쉬우면서도 구체적으로 끌어내는 고우성의 잇(IT)터뷰입니다.AI와 DX 시대에 맞는 차세대 ERP는 어떤 방향성을 가질까요?SAP 전문기업으로서, SPC그룹을 포함한 다양한 기업들의 디지털 전환을 도와주고 있는 ASPN의 한창직 대표와 살펴보았습니다.일단 AI와 DX를 제대로 활용하고 구현하려면, 가장 중요한 요소인 데이터가 제대로 모여지고 사용되어야 될것인데, 기존 ERP는 어떤 문제가 있었을까요? |
◼ 진행자 : 고우성 PD/토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
◼ 게스트 : 한창직 대표/ASPN
1. 데이터 관점으로 본 기존 ERP의 문제
● 한창직 : 제가 예전에 ERP를 할 때, 의사결정을 하면 데이터가 정확해야 하고 통합이 되어야 하므로 ERP 시스템을 잘 활용하게 되면, 마스터 데이터 이런 관리가 잘 돼가지고 그 데이터의 정합성 그다음에 굉장히 좋은 데이터가 축적될 것이라 생각했습니다. 그러면 향후 어떤 추세 분석을 한다든지 뭔가 예측을 할 때 굉장히 도움이 될 거라고 판단 했는데 이제 세월이 많이 지났잖아요.
근데 제가 최근 데이터를 보고 기업들의 데이터를 매우 많이 분석해 보면 ‘데이터 클렌징을 해야 할 게 너무 많구나.’ 왜 이런 일이 발생하는지 의문이었습니다.
● 고우성 : ERP 데이터인데도요?
● 한창직 : 네, ERP 활용하는 측면에도 우리가 한번 분석해 봐야 하는데 그동안 ERP가 굉장히 좋은 시스템인데도 불구하고 활용도 측면에서 정말 잘 사용하고 있느냐에 대해서는 좀 의문이 있거든요.
경영자나 관리자 입장에서는 ERP를 통해서 프로세스를 통합하는데 이게 어떤 의미에서는 통제 수단으로 상당히 좋은 툴이 됐어요.
그런데 실제 현장에서 일하는 사람들은 인간이 기본적으로 가진 자율성 때문에 통제당하는 걸 싫어해요.
● 고우성 : 하하. 그렇죠.
● 한창직 : 그러다 보니까 ERP는 반드시 해야 하는 일은 어쩔 수 없이 하지만, 기타 많은 영역의 데이터는 자기가 그냥 수작업으로 막 하고 있습니다. 그리고 또 관리자나 경영자들도 ERP 시스템에 익숙지 않기 때문에 수작업 보고하는 것을 좋아합니다.
이제 그런 것들이 맞물려서 어떤 측면에서는 굉장히 엉망인 데이터가 되어 있는 거죠.
예를 들면, 재고 등이 리얼타임으로 바뀌어야 하고 이를 위해서는 굉장히 정교하고 즉각적으로 데이터가 입력돼야 합니다. 하지만 실제 현장에서는 이렇게 데이터를 입력하는 게 싫은 거예요.
그러니까 마스터 데이터도 틀린 데이터로 넣곤 해서 나중에 이제 실사해 보면 굉장히 차이가 나는 거죠.
그러면 어떻게 하겠어요? 위에서 뭐라고 그러면 얼른 실사해서 숫자를 집어넣어서 그냥 억지로 맞추는 거예요. 실제로 발생한 데이터는 잘못되어 있는 셈이죠.
좀 전에 사람이 개입되어서 문제를 발생시켰던 오퍼레이션 데이터를 자동화시키는 것이 차세대 ERP의 첫 번째 미션이 될 것이라고, ASPN의 한창직 대표는 강조하였습니다. |
2. 오퍼레이션 데이터 자동화
● 한창직 : ERP가 성공한 원인 중의 하나는 기업이 프로세스 이노베이션을 통해서 경쟁력을 갖출 수 있다는 점에 있습니다. 그래서 기업 내부의 프로세스를 다시 정의를 하고 그걸 통합해서 아주 효율적인 프로세스로 만드는 작업을 쭉 해왔거든요.
제가 예전에 맨 처음 IT를 시작할 때, 현업 업무 조사를 하잖아요.
그러면 ‘이렇게 복잡하게 뭘 물어보고 따지느냐? 그냥 기계가 알아서 좀 해 주면 안 돼? 손 안 대고 코 풀 수 있게 좀 해 주면 안 돼?’
이게 현업의 요구였습니다.
그래서 그 당시는 말도 안 되는 소리 하지 말라고 했었죠. 하하.
그런 식으로 이제 시스템을 구축해 왔는데 제가 최근 기술의 변화를 이렇게 보면서 ‘와, 이제는 진짜 그곳으로 가고 있네.’ 이런 생각을 하고 있어요.
이제 AI 등 기술을 이용해서 자동으로 디지털을 통해 데이터를 수집하고 디지털이 분석하고 의사결정자들에 적절하게 경고해 주거나 메시지를 주는, 이런 시스템이 아니겠습니까?
End to End가 과거에는 기업 내부에서 일어나는 입력부터 아웃풋 출력 사이였는데 이제는 그 전 단계부터 정말 그 End to End 프로세스가 굉장히 넓어졌다고 생각해요.
그래서 ERP로 해결하는 게 아니고 그 주위 클라우드 회사들이 제공하는 그런 솔루션들이 매우 많거든요. 예를 들어, 비전 테크놀로지부터 시작해서 자연어 처리라든지요.
그냥 ‘지금 재고 수준이 어때?’ 이렇게 물어보는 게 최고 편한 거 아니겠습니까?
최근 MS 등을 이렇게 보니까 오픈AI 이런 쪽하고도 벌써 AI를 활용하고 있습니다. 그동안 우리가 MS의 엑셀, 워드, 파워포인트를 많이 써왔잖아요.
● 고우성 : 그렇죠. MS Office 많이 쓰죠.
● 한창직 : Office 많이 썼는데 그런 것들이 ‘ERP 따로’ 이게 아니고 그게 그냥 연결돼서 파워포인트까지 만들어 주고 또 엑셀 자료가 바로 ERP 입력이 돼서 처리되는 거죠. 또 서로 소통해야 하니까 시스템들이 이미 클라우드화해서 많이 있더라고요.
그래서 이제 ERP 독단적인 시스템이 아니고 클라우드 솔루션들과 융합된 그런 End to End 프로세스가 지금 필요하다는 것입니다. 그래서 그게 새로운 Best Practice가 돼야 한다고 저는 생각하고 있습니다.
● 고우성 : 오늘 이렇게 말씀을 나눠보니까 사실 기업에서 제대로 된 데이터만 갖춰 놓고 있으면 이제 AI 기술이 그걸 분석하는 것은 문제가 없잖아요.
그건 이미 검증된 것 같은데요. 그런데 말씀하신 가장 큰 Bottleneck은 데이터를 게더링을 사람이 하는 것이었지요. 그런데 지금 것처럼 Office가 됐든, 기업의 센서가 됐든 그런 식으로 뭔가 자동화를 시켜서 데이터 개더링하는 것만 예전과 확실히 차원만 달라지면 말씀하신 것처럼 End to End가 확- 될 것 같은데요.
● 한창직 : 그래서 이렇게 보시면 돼요.
지금 우리가 일하는 거 보면 비즈니스를 운영하기 위해서 오퍼레이션하고, 그다음에 뭔가 여기서 인사이트를 얻는 거예요. 근데 대부분 과거의 ERP는 그것을 지원하는 오퍼레이션 중심으로 되어 있는 거죠. 그다음 인사이트를 딜리버리하고 궁극에 가서 이걸 전략으로 지원을 할 수 있는 시스템이 되기 위해서 일차적으로 해야 할 것이 있습니다.
오퍼레이션을 절대적으로 오토메이션 해서 그 포션을 오퍼레이션 처리하는 부분을 확 줄여야 하는 거거든요. 그리고 리얼타임 인사이트를 제공하는 역할을 해야 하고 나중에는 Predictive Insight를 제공하는 쪽으로 가는 게 바로 Next Generation ERP가 가지고 있는 하나의 기능이고 역할이 될 수 있는 거죠.
● 고우성 : 자, 여기서 Operation을 자동화시키는 것을 할 때, 아까 말씀하신 것처럼 MS office의 툴과 연동하는 것도 한 방편일 수가 있겠네요.
● 한창직 : 그렇죠. IoT. 제가 어떤 회사에 몇 년 전에 스마트 팩토리를 했었습니다. 그래서 그때 고민이 ‘옛날 기계인데 거기서 어떻게 데이터를 수집하느냐?’였습니다. 굉장히 큰 고민이었습니다.
그런데 센서 기술 등이 굉장히 뛰어나서 그 옛날 기기에 이 센서를 심고 거기서 데이터 수집을 하더라고요. 그래서 이제 걱정 안 해도 돼요. 그만큼 기술이 되어 있고요. 이 센서를 이용하게 되면 이제 다른 데이터들을 굉장히 융합적으로 분석을 할 수가 있어요.
● 고우성 : 그래서 우리가 현장에서 못 봤던 관점을 볼 수 있는 거죠.
● 한창직 : 네, 못 봤던 그런 소위 말하는 변수를 찾아낼 수도 있는 거죠. 하하.
● 고우성 : 사실 바둑도 AI 되면서 새로운 정석들이 막 나오고 있잖아요. 지금요. 하하.
● 한창직 : 앞으로 그렇게 될 것 같아요.
그것은 어찌 보면 사람이 할 수 있는 영역을 굉장히 벗어나기 때문에 이제 AI를 활용해서 오퍼레이션 해서 새로운 비즈니스를 만드는 회사와 안 하는 회사는 경쟁력에 엄청난 차이가 있겠죠.
● 고우성 : 네.
자동화와 AI로 인해 이제 점점 기술이 공기처럼 돼 가면서, 현업부서가 자신이 원하는 것을 스스로 만들어 나가기 시작할 것이고, 이는 결국 ERP 개발 프랙티스를 변화시킬 것입니다.
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3. ERP 개발 프랙티스 변화
● 한창직 : 이제 새로 고도화 프로젝트를 한다고 하면 현업에서 유용하게 해야 되지 않습니까?
그러다 보니까 현업의 요구사항들을 다 받아요. 그 요구사항이 표현되는 게 뭐겠습니까? 아웃풋이잖아요.
그러니까 지금도 고도화 프로젝트를 하면 엄청난 양의 ‘아웃풋 개발’이 되는 거예요. 개발자가 엄청나게 부족하죠.
근데 만약 제가 차세대 개념으로 접근하는 PM이라면, ‘자, 요번에는 스탠더드로 제공되는 아웃풋 이외에는 하나도 개발하지 않습니다.’라고 말할 것입니다.
그러면 깜짝 놀라겠지요? 쫓겨나겠죠?
● 고우성 : 그러면 잘리는 것 아닙니까? 하하.
● 한창직 : 네, 쫓겨나겠죠. 하하. 그런 개념이 필요한 거죠.
그러나 앞으로는 이 Analytic 시스템을 이용해서 그 사용자를 새롭게 혁신하고 바꾸고 해야 합니다. 바로 그 시점이 지금 온 거예요.
자, 아웃풋은 개발하지 않습니다. 아웃풋은 본인이 스스로 알아서 필요할 때 드래그 앤드 드롭으로 자기가 필요한 걸 그냥 아웃풋 만드는 Analytic 시스템을 이용하는 것입니다.
● 고우성 : 아니면 말로 하든지!
● 한창직 : 네, 말로 하든지!
그것을 예로 들면 ‘개발자한테 요구하는 그런 체제가 아닙니다.’ 이렇게 나가야 하는 거거든요.
또 인풋. ‘이거 입력을 하는데 어떻게 합니다.’ 이것이 아닙니다.
이렇게 앞에 프런트 시스템을 새롭게 개발해서 연동시키는 것. 이것을 해야 합니다.
저희 세대는 수작업하면서 프로젝트도 하고, 그것을 어떻게 해야 하니까 고민하게 되고 또 욕심도 많고 이런 세대였습니다.
하지만 지금 MZ세대들은 ERP 시스템이 다 만들어져 있습니다. 그냥 거기에 시키는 대로만 입력하면 뭔가 결과가 나오기 때문에 그 안 블랙박스에 관해서 관심이 별로 없어요. 그분들이 새로운 요구사항을 물어보면 좀 쉽게 편하게 해주세요. 그 얘기밖에 없어요. 왜?
그분들은 그냥 터치나 대화로 쉽게 하기 때문에 그 니즈를 맞추는 일이 남아있는 거거든요. 그러니까 이게 굉장히 차이가 벌어져요.
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