석유·가스 생산기업, 에너지 트레이딩 기업, 또는 다운스트림 정유·유통 기업에서 운영을 담당하고 계시다면, 이미 그 압박을 실감하고 계실 것입니다. 원자재 가격은 시스템이 예측하도록 설계되지 않은 지정학적 사건에 따라 요동칩니다. 시추 설비, 정유 시설, 파이프라인, 주유소 등 자산 집약적 운영은 막대한 양의 데이터를 생성하지만, 그 데이터가 이끌어야 할 의사 결정은 여전히 사람의 속도로 이루어지고 있습니다. 규제 및 환경 보고 요건은 해마다 강화되고 있어, 이미 여력이 부족한 운영에 규정 준수 부담을 더욱 가중시키고 있습니다. 그리고 이 모든 상황의 한가운데서, 현장 기술자, 기획자, 재무팀은 여전히 전화, 스프레드시트, 수동 인계 방식으로 업무를 조율하고 있습니다.

이러한 시스템은 지금 일어나고 있는 상황에 대응하기 위해서가 아니라, 이미 일어난 일을 기록하기 위해 설계되었습니다. SAP Autonomous Enterprise는 바로 이 격차를 해소하기 위해 구축되었습니다.

오늘날 석유, 가스, 에너지 기업들이 받고 있는 압박

지난 몇 년간 석유, 가스, 에너지 산업이 직면한 구조적 과제는 더욱 심화되었습니다. 원자재 및 원자재 비용의 변동성은 마진을 직접적으로 압박하여, 조달 및 공급망 팀이 기존의 계획 주기보다 더 빠르게 대응하도록 요구하고 있습니다. 지정학적 사건, 물류 병목 현상, 극단적인 기상 상황 등으로 인한 공급망 차질은 대부분의 운영 시스템이 자동으로 실행하도록 설계되지 않은 비상 대응 체계를 필요로 합니다. 동시에, 기업 지속가능성 보고 지침(CSRD)과 같은 프레임워크에 따른 지속가능성 의무 및 배출량 보고 요건은 규정 준수를 정기적인 활동에서 지속적인 운영 규율로 전환시키고 있습니다.

이 모든 것의 근저에는 시스템 파편화 문제가 자리하고 있습니다. 대부분의 석유, 가스, 에너지 운영 기업은 수십 년에 걸친 인수합병, 인프라 업그레이드, 개별 솔루션 도입을 거치며 기술 환경을 구축해 왔습니다. 자산관리 플랫폼, 탄화수소 회계 도구, 거래 및 위험 시스템, 전사적 자원관리(ERP) 환경은 흔히 개별적으로 분리되어 운영됩니다. 데이터는 수작업으로 취합되고, 워크플로는 부서 간 수동 조율을 필요로 하며, 이로 인해 비즈니스는 시장이 요구하는 속도를 따라가지 못하고 있습니다.

최근 발표된 Oxford Economics 보고서 'Value of AI:'에서 주요 통계를 확인할 수 있습니다.

'Autonomous Enterprise'란 실제로 무엇을 의미합니까?

'Autonomous Enterprise(자율 기업)'라는 용어는 기술 업계에서 폭넓게 사용되고 있어, 그 의미를 정확히 짚어볼 필요가 있습니다. Autonomous Enterprise는 비즈니스 의사 결정에서 사람을 배제하는 것이 아닙니다. 사람들이 시간을 어디에 쏟는지를 바꾸는 것입니다. SAP의 Autonomous Enterprise 비전에서 제시하는 청사진은, 인공 지능(AI)이 업무 수행 방식과 프로세스 운영 방식을 근본적으로 혁신시키는 비즈니스입니다. 즉, 의사 결정을 실시간 인텔리전스에 기반하고, 엔드투엔드 워크플로를 자동화하며, 모든 기능을 선제적으로 개선함으로써 조직이 모든 기대를 뛰어넘는 성과를 달성할 수 있도록 하는 것입니다.

계획된 가동 중단 기간 중 핵심 예비 부품이 없는 상황이 발생하면 오늘날 어떤 일이 벌어지는지 생각해 보십시오. 유지보수 계획자가 부족분을 파악하고 조달팀에 연락하면, 조달팀은 전 사업장의 재고를 확인한 후 문제를 소싱팀으로 이관하고, 소싱팀은 신속 발주를 협상합니다. 이 모든 과정이 진행되는 동안 가동 중단 작업 시간은 점점 촉박해지고 다운타임 비용은 계속 쌓여 갑니다. Autonomous Enterprise에서는 AI 에이전트가 가동 중단이 시작되기 전에 부족분을 감지하고, 네트워크 전반의 재고를 교차 확인하며, 조달 조치를 개시하고, 권장 해결 방안을 도출하여 사람의 승인을 받습니다. 이 모든 과정이 몇 시간이 아닌 몇 분 안에 이루어집니다.

SAP는 이를 다음과 같이 설명합니다. 사람은 방향을 설정하고, AI는 이를 실행합니다. 이는 미래의 개념이 아닙니다. 이는 엔터프라이즈 소프트웨어가 설계되는 방식의 구조적 전환이며, 탐사 및 생산, 정제, 탄화수소 공급망, 자산 관리, 현장 서비스, 지속가능성 보고 전반에 걸쳐 운영을 수행하는 석유, 가스, 에너지 기업에 구체적인 영향을 미칩니다.

에이전틱 AI에 특히 적합한 석유, 가스, 에너지 산업

석유, 가스, 에너지 운영은 본질적으로 자산 집약적이고, 데이터가 풍부하며, 마진에 민감한 특성이 있습니다. 이러한 특성의 조합은 Autonomous Enterprise가 가능하게 하는 지속적이고 AI 기반의 최적화 방식에 특히 적합합니다. SAP Industry AI는 에너지 운영을 위해 특별히 구축된 수직 프로세스 지식, 데이터 모델, 규제 로직을 통해 각 자율 영역을 확장합니다. 자율 에이전트가 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 영역을 살펴보겠습니다.

• 자산 유지보수 및 운영: AI 에이전트가 정유 시설, 파이프라인, 생산 자산 전반의 장비 상태를 실시간으로 모니터링하여 이상 징후를 파악하고, 정비 워크플로를 작동시키며, 가동 중단 및 터너라운드 계획을 최적화함으로써 생산에 영향을 미치기 전에 계획되지 않은 다운타임을 줄여 줍니다.
• 탄화수소 공급망 및 생산 계획: 에이전트가 업스트림 및 미드스트림 운영 전반의 생산 일정, 현장 물류, 공급망 실행을 조율하며, 수요 변화, 원료 조달 상황, 운송 제약 등에 수작업 개입 없이 대응합니다.
• 거래 및 위험 관리: AI 기반 원자재 워크 센터는 시장 신호, 보유 포지션, 운영 데이터를 종합하여 트레이더에게 의사 결정에 바로 활용할 수 있는 맥락을 제공함으로써, 시장 변동과 비즈니스 대응 사이의 시간 격차를 단축시킵니다.
• 석유 및 가스 회계와 재무 결산: 에이전트가 계열사 간 조정, 합작 투자 회계, 월별 결산 프로세스를 자동화하여, 복잡한 법인 구조 전반에서 수작업 부담을 줄이고 보고 주기를 단축합니다.
• 현장 서비스 및 기술자 생산성: Joule 어시스턴트가 현장 기술자에게 작업 개요, 안전 점검 체크리스트, 작업 지침을 직접 전달하며, Joule Agents가 완료 데이터를 수집 및 업데이트하여 행정 부담을 줄이고 규정 준수 문서화를 개선합니다.
• 지속가능성 및 배출량 보고: AI 에이전트가 배출량 데이터를 지속적으로 집계하고, 규제 기준치 대비 이상치를 감지하며, CSRD 등 유사 프레임워크에서 요구하는 실시간 환경 보고를 지원함으로써, 규정 준수를 사후 대응형에서 선제 대응형으로 전환합니다.

이러한 각 영역은 대형 통합 에너지 기업, 독립 생산업체, 다운스트림 유통업체 의 운영 책임자, 자산 관리자, 공급망 리더가 겪는 실질적인 운영상의 어려움을 나타냅니다. 이 기회의 핵심은 자동화 자체를 위한 자동화가 아니라, 숙련된 인력을 대량의 반복 업무에서 해방시켜 진정으로 인간의 판단이 필요한 의사 결정에 집중할 수 있도록 하는 데 있습니다.

이전의 AI 접근 방식과 다른 점

대부분의 석유, 가스, 에너지 기업은 이미 어떤 형태로든 AI를 시도해 본 경험이 있습니다. 여기서는 예측 유지보수 모델, 저기서는 수요 예측 도구, 재무 부서에서는 프로세스 마이닝 이니셔티브 등입니다 한결같은 좌절감은 이러한 툴이 운영의 한 부분만 개선할 뿐, 전체적인 그림은 그대로 변하지 않는 데 있습니다. 이러한 도구들은 사일로 단위로 최적화됩니다. SAP Autonomous Enterprise는 엔터프라이즈 규모 도입에서 중요한 세 가지 기반 위에 구축되어 있습니다.

첫째, 심층적인 프로세스 및 산업 지식. SAP는 50년 이상의 프로세스 인텔리전스를 AI 계에 담아냈으며, 120개 이상의 핵심 업무 프로세스를 포괄합니다. 에이전트는 단순히 데이터를 읽는 데 그치지 않고, 비즈니스가 실제로 운영되는 방식이라는 맥락 안에서 추론합니다. 즉, 탄화수소 물량 신청, 물류 계획, 자산 정비 일정, 재무 포지션 간의 관계를 동일한 운영 맥락에서 이해합니다.

둘째, 의미론적으로 풍부한 비즈니스 데이터. SAP Business AI는 730만 개 이상의 데이터 필드를 포괄하는 제품군 전반의 시맨틱 모델을 기반으로 구축되어 있습니다. 에이전트는 공급 차질, 미해결 고객 배송, 정유 생산 계획, 재무 위험 노출 간의 관계를 동시에 파악할 수 있습니다. 이는 데이터 통합을 부차적인 요소로 다루는 것이 아니라, AI 추론이 구축되는 근간 그 자체입니다.

셋째, 엔터프라이즈급 거버넌스. 모든 AI 조치는 감사 및 추적이 가능합니다. 엄격한 보건·안전·보안·환경(HSSE) 요건, 배출량 보고 의무, 재무 감사 기준 하에서 운영되는 석유, 가스, 에너지 기업에게 이는 선택 사항이 아니라 필수 요소입니다. 모든 AI 워크로드는 100% 인증된 통제 체계의 적용을 받습니다. 속도와 통제는 서로 상충하는 요소가 아닙니다.

석유, 가스, 에너지 기업의 실제 성과

자율 운영으로의 전환은 이미 진행되고 있습니다. 석유, 가스, 에너지 업계 기업들은 그 가능성을 실제로 입증하고 있습니다.

휴스턴에 본사를 둔 액화천연가스(LNG) 개발 기업인 NextDecade는 SAP 제품인 WalkMe를 도입하여 전사적 시스템 전반에서 AI 기반 디지털 도입을 추진했습니다. 가이드형 워크플로와 AI 어시스턴트를 일상 업무에 직접 내재화함으로써, NextDecade는 기술 플랫폼 전반에서 평균 지원 티켓 60% 감소와 사용자 도입률 40% 증가를 달성했습니다.

최고회계책임자(CAO)는 다음과 같이 말했습니다.

에너지 기술 및 서비스 분야의 글로벌 리더인 SLB는 Mediafly를 SAP Sales Cloud와 통합하여 영업 조직이 고객에게 콘텐츠를 관리하고 제공하는 방식을 혁신했습니다. 그 결과, 영업 자산이 75% 감소해 영업 담당자의 효율성이 향상되었으며, 단일 무역 박람회에서 5,000명 이상의 방문객이 역동적이고 개인화된 콘텐츠 경험을 통해 실시간으로 참여했습니다.

제품 관리 디렉터는 다음과 같이 말했습니다.

캐나다 최대 규모의 종합 에너지 기업 중 하나인 Suncor는 SAP를 활용해 계열사 간 세금(ICT) 조정 프로세스를 재구축함으로써, 실행 시간을 11시간에서 10분 이내로 단축했습니다. 이번 전환을 통해 월말 결산 비용을 미화 20,000달러 절감했으며, 계열사 간 세금 전기 조정 소요 시간을 98% 단축하는 성과를 거두었습니다.

디지털 딜리버리 애널리스트는 다음과 같이 밝혔습니다.

어디서부터 시작할 것인가

Autonomous Enterprise가 실무에서 무엇을 의미하는지 평가하는 비즈니스 리더에게 가장 중요한 질문은 '얼마나 많은 AI를 사용해야 하는가?'가 아닙니다. '우리 가치 사슬에서 신호와 조치 사이의 격차가 가장 큰 비용을 초래하는 지점은 어디인가?'입니다.

그것은 설비 이상 징후와 유지보수 작업 오더 발행 사이의 시차일 수 있습니다. 이는 예방 가능했던 결함을 계획되지 않은 가동 중단으로 바꾸어 놓는 격차입니다. 또는 원자재 시장 변동과 갱신된 공급 계획 수립 사이의 시간일 수도 있습니다. 이는 거래 마진을 잠식하는 격차입니다. 혹은 원시 배출량 데이터와 규제 준수 보고서 사이의 거리일 수도 있습니다. 이는 HSSE 위험 노출을 초래하는 격차입니다. 대부분의 석유, 가스, 에너지 운영사에게 그 답은 여러 지점에 동시에 존재합니다.

SAP의 석유, 가스, 에너지 솔루션과 SAP Autonomous Enterprise는 에너지 기업이 이러한 격차를 파악하고 체계적으로 해결할 수 있도록 지원하기 위해 설계되었습니다. 이는 개별적인 포인트 솔루션이 아니라, 탐사 및 생산부터 2차 유통 및 주유소 소매 운영에 이르기까지 전체 운영 전반에 걸쳐 가치를 누적으로 창출하는 통합적 접근 방식입니다.

석유, 가스, 에너지 산업은 그동안 까다로운 환경 속에서 극도로 복잡하고 중대한 사업을 운영하는 능력으로 그 정체성을 규정해 왔습니다. 다음 물결의 경쟁 우위는 바로 그 동일한 운영을 지능적으로, 자율적으로, 그리고 대규모로 수행할 수 있는 기업에게 돌아갈 것입니다.