기술과 비즈니스 분야의 많은 전문가들이 지난 1년간 인공지능(AI)에 대한 집중을 높였습니다. 이러한 흐름은 OpenAI의 ChatGPT가 생성적 AI를 주목받게 만들면서 더욱 가속화되었습니다. SAP의 최고 기술 책임자 Juergen Mueller는 거의 10년 동안 비즈니스 프로세스에 AI 통합을 이끌어왔습니다. 새롭게 개조된 뉴욕 허드슨 야드 사무실에서 진행된 독점 인터뷰에서 그는 이 여정에 대해 회고했습니다.
“처음에는 기계 학습에 집중하여 각 사용 사례마다 하나의 모델을 개발했습니다. 이 모델들을 재훈련하는 데 많은 시간을 소요했습니다. 현재 우리는 SAP 소프트웨어 내에 130개 이상의 AI 사용 사례를 통합했습니다.”
지난 한 해 동안 OpenAI, Cohere, Anthropic 같은 기업들이 혁신적인 AI 모델로 주목받는 사이, SAP는 꾸준히 업데이트를 발표했습니다. 특히 기업 자원 관리(ERP) 소프트웨어에 통합된 플랫폼 간 AI 비서인 Joule을 출시하여 인력에서 공급망 관리까지 다양한 자원을 관리하는 데 도움을 주며, 데이터를 안전하게 분석할 수 있는 SAP HANA Cloud 벡터 엔진도 도입했습니다.
AI 수요가 증가함에 따라 Mueller는 시장의 변화를 선도하고 있습니다. 2023년이 인공지능 채택의 역사적 정점을 맞이함에 따라, 그는 기술에 대한 통찰과 미래의 비즈니스 운영을 위한 조언을 공유합니다.
다음 인터뷰는 명료성을 위해 편집되었습니다.
a media: SAP의 AI 여정에 대해 배우고 싶습니다. 논의하고 싶은 주제에 대해서도 열려 있습니다.
Juergen Mueller: 우리의 AI 이니셔티브는 약 8년 반 전에 기계 학습으로 시작하여 각 사용 사례별 하나의 모델에 집중했습니다. 우리는 생성적 AI의 많은 응용 프로그램을 검토하며, 올해 약 20여 개의 구체적인 발표를 했습니다.
우리는 채용에서 조달 및 재무에 이르는 종합적인 프로세스를 살펴보고 있으며, 26개 산업을 포괄합니다. 각 산업에 따라 AI의 활용 방식이 다르며, 마케팅 접근법은 인사 업무와 크게 다릅니다. 7년 반의 경험이 있지만, AI의 여러 측면을 다시 배우는 과정이 필요했습니다.
우리는 5만 명 이상의 SAP 직원들을 생성적 AI로 교육하여 실행 속도를 가속화했습니다. 현재 우리는 Joule에 통합된 통합 생성적 AI 전략을 갖추고 있으며, HR 및 고객 경험 등 다양한 비즈니스 기능에 생성적 AI를 매끄럽게 통합하고 있습니다.
ChatGPT 출시 이후 SAP는 어떻게 적응했나요?
우리는 생성적 AI뿐만 아니라 여러 중요한 발표를 했습니다. 핵심 초점은 "차이를 만들 수 있는가?"입니다. 우리의 생성적 AI 허브는 고객이 자연어 모델 및 거버넌스 도구에 접근할 수 있는 리소스를 제공합니다. 내부 학습 결과, 기본 정보의 중요성과 검색 증강 생성(RAG)에 대한 인식이 강조되었습니다.
우리는 SAP HANA Cloud에 벡터 엔진을 추가하여 데이터 관리를 간소화했습니다. 전통적인 벡터 엔진은 분리되어 작동하지만, 우리의 솔루션은 기업 데이터를 통합하여 복잡성을 줄입니다. 예를 들어, 매년 수백만 개의 채용 공고를 게시하는 UBS와 같은 기업이 새로운 채용 공고를 작성하고자 할 때, 우리의 AI는 과거 게시물을 기반으로 효율적으로 언어를 생성하여 몇 시간에 걸칠 수 있는 프로세스를 몇 분 내로 단축할 수 있습니다. 이는 정보 부정확성을 줄이고 역사적 데이터를 활용하여 효율성을 향상시킵니다.
HANA Cloud는 모든 사용자를 위한 중앙 집중형 벡터 데이터베이스인가요?
HANA Cloud는 다양한 애플리케이션을 지원하는 광범위한 데이터베이스로 작동합니다. 각 고객은 맞춤형 분석을 가능하게 하는 전용 테넌트를 가지고 있으며, 지리공간 데이터 및 문서와 같은 다양한 데이터 유형을 포함합니다.
왜 더 많은 기업들이 자체 벡터 데이터베이스를 개발하지 않나요?
B2B 맥락에서, 우리는 특정 산업과 그들이 필요로 하는 문서에 대한 풍부한 통찰을 가지고 있습니다. 모든 것은 구조화된 정보에서 시작됩니다; 그것이 없다면 벡터 데이터베이스 개발의 이점이 적습니다.
세계의 87%의 상품과 거래가 SAP 고객에 의해 관리되므로, 우리는 가치 사슬에서 중요한 역할을 수행합니다. 우리의 확장 가능한 클라우드 데이터베이스는 고객의 요구를 효율적으로 충족합니다.
현재 생성적 AI의 포화 상태를 초기의 흥분과 어떻게 비교하나요?
AI 애플리케이션을 시연하는 것은 간단하지만, 이를 생산 환경으로 전환하는 데는 도전이 있습니다. 흥분은 지속되겠지만, 많은 AI 비서들이 성과를 내지 못하거나 사용자 경험이 떨어질 수 있습니다. 우리는 많은 경험을 쌓았고, 효과적인 AI는 질 좋은 데이터에서 비롯된다는 점을 강조합니다.
고객들이 새로운 AI 스타트업보다 SAP를 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?
CIO들은 AI 스타트업의 압도적인 옵션 속에서 안정적인 파트너를 찾고 있습니다. 우리는 고객이 우리의 제품을 효과적으로 활용하도록 안내하며, 그들의 필요에 맞는 가치 있는 요소에 초점을 맞추도록 장려합니다.
AI 도구 개발에 법무팀은 얼마나 참여하고 있나요?
우리는 AI 윤리에 대해 5만 명 이상의 개발자를 교육하여 안전성과 적법성을 강조합니다. 우리의 AI 윤리 위원회는 5년 전 설립되어 모든 잠재적 AI 애플리케이션을 감독하며, 기술의 책임 있는 사용을 보장합니다. 우리는 윤리적 고려를 우선시하며, 책임 있는 혁신을 유지하면서 비즈니스의 AI 역할을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.
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