에너지 또는 공공 기업에서 운영을 담당하고 계시다면, 이미 그 압박을 실감하고 계실 것입니다. 전력망 인프라는 그 어느 때보다 큰 부담을 받고 있으며, Artificial Intelligence(AI) 데이터 센터의 급증하는 수요가 용량을 압박하는 가운데 현대화 프로그램은 이를 따라잡기 어려움을 겪고 있습니다. 규제 및 탈탄소화 요건이 강화되고 있으며, 전력, 가스 및 수도 네트워크 전반에서 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 보고 의무가 확대되고 있습니다. 그리고 이 모든 상황의 한가운데서, 팀은 여전히 서로 연결되지 않은 운영 및 엔터프라이즈 시스템 전반에서 데이터를 수작업으로 정합하고 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 공공 기업이 직면한 압박

공공 부문은 이전 어느 때보다 복합적인 압박에 직면하고 있습니다. 에너지 전환으로 인해 서로 다른 시대를 위해 구축된 네트워크 전반에서 태양광, 저장 장치, 전기 자동차(EV)와 같은 분산 에너지 자원(DER)의 배포가 가속화되고 있습니다. 기업 지속가능성 보고 지침(CSRD) 및 이와 동등한 프레임워크는 공공 부문이 운영 및 재무 시스템 전반의 배출량을 동시에 추적하도록 요구합니다. 현대화를 가능하게 하는 연결성과 함께 스마트 그리드 인프라의 사이버 보안 노출도 증가하고 있습니다. 그리고 확대되는 기술 격차로 인해 시장이 요구하는 속도로 변화를 실행하기가 더 어려워지고 있습니다.

SAP가 의뢰한 Oxford Economics 연구에 따르면, 공공 기업들은 전략적 목적을 가지고 투자하고 있으며, 현재 AI에 평균 2,900만 달러를 지출하고 평균 15%의 투자 수익률(ROI)을 보고하고 있습니다. 또한 리더들은 이 수치가 2년 내에 29%로 상승할 것으로 예상합니다. 에너지 및 공공 부문 고위 리더 106명을 대상으로 한 글로벌 설문 조사를 기반으로 한 이 연구에서는, 10명 중 9명이 현재 AI 도입을 통해 제공 속도, 고객 인게이지먼트 및 혁신이 개선되었다고 답한 것으로 나타났습니다. 가장 두드러진 개선은 인사이트와 의사결정에서 나타났으며, 응답자의 44%가 상당한 개선을 보고했습니다.

'Autonomous Enterprise'란 실제로 무엇을 의미합니까?

이 용어는 업계에서 폭넓게 사용되므로, 무엇을 의미하고 무엇을 의미하지 않는지 정확히 짚어볼 필요가 있습니다. Autonomous Enterprise는 비즈니스 의사결정에서 사람을 배제하는 것이 아닙니다. 사람들이 시간을 어디에 쏟는지를 바꾸는 것입니다.

대규모 기상 현상으로 광범위한 정전이 발생할 때 기존 공공 서비스 운영에서 어떤 일이 벌어지는지 생각해 보십시오. 현장 코디네이터에게 호출 알림이 전송됩니다. 고객 서비스 팀은 업무 과부하에 시달립니다. 엔지니어는 한 시스템에서 과거 자산 기록을, 다른 시스템에서 네트워크 토폴로지를, 세 번째 시스템에서 작업 오더 이력을 가져옵니다. 일관된 복구 현황을 파악할 때쯤이면 이미 수 시간이 지나 고객 커뮤니케이션도 늦어집니다. Autonomous Enterprise에서는 AI 에이전트가 이벤트를 감지하고, 자산 상태 데이터와 인력 가용성을 실시간으로 교차 확인하며, 복구 순서의 우선순위를 정하고, 고객 커뮤니케이션을 자동으로 트리거하며, 운영 센터에 권장사항을 제공합니다. 이 모든 작업은 첫 번째 수동 보고서가 제출되기 전에 이루어집니다.

SAP가 설명하는 바와 같이, 사람이 방향을 설정합니다. AI가 실행합니다. 이는 미래의 개념이 아닙니다. 이는 엔터프라이즈 소프트웨어가 설계되는 방식의 구조적 전환이며, 계량-수금, 자산 성과 관리, 전력망 계획, 지속가능성 보고, 고객 인게이지먼트 및 분산 에너지 자원 관리 전반에 걸쳐 운영을 수행하는 공공 기업에 구체적인 영향을 미칩니다.

공공 산업이 에이전틱 AI에 특히 적합한 이유

공공 운영은 본질적으로 자산 집약적이고, 규제가 엄격하며, 데이터가 지속적으로 생성되는 특성이 있습니다. 센서, 계량기, 그리드 노드, 현장 팀은 어떤 인적 팀도 수동으로 처리할 수 없는 규모와 속도로 신호를 생성합니다. 이러한 특성의 조합은 공공 부문이 Autonomous Enterprise가 가능하게 하는 지속적이고 AI 기반의 최적화 방식에 특히 적합하도록 만듭니다.

자율 에이전트가 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 영역을 살펴보겠습니다.

• 자산 성능 및 예측 유지보수: 에이전트가 설비 신호를 모니터링하고 고장 확률을 예측하며 유지보수 작업 지시를 자동으로 실행하여 사후 대응식 수리에서 선제적 유지 관리로 전환합니다.
• 검침-수납 처리: 에이전트가 계량기 검침, 시계열 데이터 및 청구 예외 해결을 자율적으로 처리하여 처리 주기를 단축하고 수동 재작업을 줄입니다.
• 장애 및 그리드 이벤트 대응: 에이전트는 네트워크 이벤트를 고객 기록, 작업반 일정 및 커뮤니케이션 템플릿과 연결하여 수동 오케스트레이션 없이 복구를 조율합니다.
• 지속가능성 및 ESG 보고: 에이전트가 배출량 데이터를 집계하고, 활동을 CSRD 요건에 매핑하며, 규정 준수 보고서 초안을 작성함으로써 수 주가 걸리던 수작업 취합 과정을 지속적이고 감사 가능한 프로세스로 대체합니다.
• 고객 인게이지먼트 및 셀프 서비스: AI 에이전트는 디지털 채널 전반에서 사용 관련 문의, 청구 관련 질문 및 서비스 요청을 해결하여 해결 속도를 높이는 동시에 서비스 제공 비용을 절감합니다.

이러한 각 영역은 네트워크 운영업체와 통합 공공 유틸리티 전반의 운영 관리자, 자산 책임자, 지속가능성 책임자가 겪는 실질적인 어려움입니다. 목표는 자동화 자체를 위한 자동화가 아니라, 숙련된 인력을 대량의 반복 업무에서 해방시켜 인간의 판단이 필요한 의사결정에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

이전의 AI 접근 방식과 다른 점은 무엇입니까?

대부분의 공공 기업은 이미 어떤 형태로든 AI를 도입했습니다. 예를 들어 예측 유지보수 모델, 수요 예측 도구, 1차 고객 문의를 처리하는 챗봇 등이 있습니다. 한결같은 문제는 이러한 도구가 운영의 한 부분만 개선할 뿐, 전체적인 상황은 그대로라는 것입니다. 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 제조, 물류, 자산 운영, 고객 관리 전반의 공공 부문 관련 워크플로를 포함한 50년 이상의 프로세스 인텔리전스를 AI 계층에 담아냈습니다. 즉, 에이전트는 단순히 데이터를 읽는 데 그치지 않고 비즈니스가 실제로 운영되는 방식의 맥락 안에서 추론합니다.

둘째, 의미론적으로 풍부한 비즈니스 데이터. 사후적으로 데이터에 연결하는 대신, SAP Business AI는 730만 개 이상의 데이터 필드를 포괄하는 제품군 전반의 시맨틱 모델을 기반으로 구축되어 있습니다. 에이전트는 공급업체 차질, 미결 고객 주문, 생산 일정, 재무 포지션 간의 관계를 동시에 파악할 수 있습니다.

셋째, 엔터프라이즈급 거버넌스. 모든 AI 조치는 감사 및 추적이 가능합니다. 점점 더 엄격해지는 규제 및 ESG 보고 요건 하에서 운영되는 금속 제지 목재 기업에게 이는 선택 사항이 아니라 필수 요소입니다.

공공 기업의 실제 성과

자율 운영으로의 전환은 이미 진행되고 있습니다. 공공 부문 기업들은 무엇이 가능한지 입증하고 있습니다.

SA Power Networks(호주)

남호주에 서비스를 제공하는 배전망 운영업체인 SA Power Networks는 인프라 관리와 현장 운영을 혁신하기 위해 다양한 SAP AI 솔루션을 구현했습니다. 이 회사는 과거 자산 상태 데이터의 AI 지원 분석을 활용하여 부식될 가능성이 낮은 전봇대를 식별하는 데 99%의 성공률을 달성했으며, 이를 통해 일괄적인 검사 프로그램 대신 목표 기반 유지보수를 수행할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 부식된 전봇대 검사 비용에서 연간 100만 AUD($600,000) 이상을 절감했으며, 이제 간단한 쿼리를 통해 현장 기술자가 50년간의 자산 이력에 액세스할 수 있습니다.

Centrica Plc (영국)

Centrica는 1,500개가 넘는 애플리케이션과 20개의 데이터 레이크 전반에서 발전, 에너지 저장, 거래 운영 및 수백만 개의 고객 계정을 관리합니다. 이 환경에서는 분리된 데이터로 인해 거래, 자본 배분 및 고객 가격 책정에 관한 의사결정이 지연될 수 있습니다. 거버넌스가 적용된 데이터 기반과 SAP Business AI를 통해 이 회사는 수작업 데이터 정합을 줄이고, 팀이 예측 기반 전망, 시나리오 계획, 데이터 모델링 및 더 나은 운영 의사결정에 집중할 수 있도록 하고 있습니다. 중요한 점은, 이 이니셔티브가 Centrica의 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 재설계한 것이라는 사실입니다. 예상되는 가치는 수작업 데이터 수집 시간을 하루 6,400시간 줄이고, 전체 수작업을 10배 줄이며, 800명의 정규직 환산 인력(FTE)을 데이터 조합 대신 고부가가치 데이터 해석 활동에 재배치하는 것을 포함합니다. 수백만 개의 레코드를 더 이상 데이터 레이크 전반에 복제할 필요가 없습니다.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (독일)

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS)는 스위스와 독일을 지원하는 공공 기업으로, SAP 솔루션을 기반으로 GenAI 메일 어시스턴트를 구축했습니다. AI 어시스턴트는 긴급도, 감성 및 유형에 따라 수신 이메일을 자동으로 분류하고, 실시간 사용량 데이터를 활용해 상황 인식 답변 제안을 생성하며, 유사한 과거 케이스를 검색합니다. 결과:

• 수요 예측 정확도 95%로 정확한 청구 및 최적화된 에너지 조달 지원
• AI 생성 답장 제안으로 처리 시간이 몇 분에서 몇 초로 단축되어 고객 응답 시간이 60~70% 빨라집니다.
• 더 명확한 데이터 기반 소비 인사이트를 통해 44,000가구에 더 높은 투명성 제공

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.

이는 자산 상태 신호와 유지보수 의사결정 사이의 시차, 그리고 그 사이에 누적되는 예기치 않은 다운타임일 수 있습니다. 단일 ESG 보고서를 작성하는 데 필요한 몇 주간의 수작업일 수 있습니다. 검침과 정확한 고객 송장 발행 사이에 걸리는 시간일 수 있습니다.

SAP Cloud ERP와 SAP Autonomous Suite는 공공 기업이 이러한 격차를 파악하고 체계적으로 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 개별적인 포인트 솔루션이 아니라 전체 운영 전반에 걸쳐 가치를 증대하는 통합적 접근 방식입니다. SAP의 공공 산업용 솔루션은 미터-투-캐시 및 자산-투-인사이트의 전체 가치 사슬을 포괄하며, SAP Autonomous Suite는 에이전트 기반 실행, 실시간 인텔리전스, 기본 내장 거버넌스를 통해 이러한 범위를 엔터프라이즈 규모로 확장합니다.

공공 산업은 완전히 통제할 수 없는 조건에서도 복잡하고 안전이 중요한 인프라를 안정적으로 운영하는 능력으로 그 정체성을 규정해 왔습니다. 경쟁 및 규제 측면에서 다음 물결의 우위는 동일한 일을 지능적으로, 자율적으로, 그리고 대규모로 수행할 수 있는 기업에게 돌아갈 것입니다.