통신 산업은 새로운 시대로 진입하고 있습니다. AI는 더 이상 개별 사용 사례나 부서별 자동화에만 국한되지 않습니다. 그 대신 AI는 전사에 걸쳐 내재화되어 네트워크, 운영, 재무, 공급망, 프로젝트 수행, 자산 관리, 고객 인게이지먼트를 연결하고 있습니다.

통신 산업을 위한 Autonomous Enterprise는 AI 에이전트가 실시간으로 비즈니스 기능 전반을 조율하고, 상황 변화에 따라 조직이 하나의 연결된 시스템으로 작동하는 새로운 통신 회사 운영 방식을 의미합니다. 수십억 건의 트랜잭션, 복잡한 파트너 에코시스템, 대규모 인프라 투자, 그리고 5G 및 디지털 서비스 수익화에 대한 압박 증가를 관리하는 이 산업에서 이러한 변화는 점진적인 수준이 아닙니다. 이는 구조적 변화입니다.

통신 업계를 재편하는 압력

통신 업계 리더들은 기존 운영 모델이 감당할 수 있는 속도보다 더 빠르게 동시에 밀려드는 여러 압박에 대응하고 있습니다.

연결성에 대한 수요는 계속 증가하고 있지만, 수익화는 여전히 어렵습니다. 모바일 기술과 서비스는 2025년에 글로벌 경제에 7조 6,000억 달러를 기여했으며, 5G, AI, 디지털 혁신이 가속화됨에 따라 2030년까지 11조 3,000억 달러를 기여할 것으로 예상됩니다. 동시에 통신 사업자의 45%는 AI 수익화를 전략적 우선순위로 꼽고 있으며, 이는 효율성 향상에만 의존하기보다 새로운 수익원을 창출하는 데 업계 전반이 집중하고 있음을 보여줍니다.¹

5G 도입은 상업적으로 큰 기회를 창출하는 동시에 전례 없는 운영 민첩성을 요구합니다. GSMA는 2030년까지 전체 글로벌 모바일 연결의 80%가 5G를 사용할 것으로 예측하며, 이는 이동통신 사업자가 기술 자산을 현대화하는 동시에 확장할 것을 요구합니다.¹

고객의 기대도 그만큼 빠르게 변화하고 있습니다. PwC 연구에 따르면 경영진의 70%는 고객의 기대가 조직이 적응할 수 있는 속도보다 더 빠르게 변한다고 생각하며, 소비자의 29%는 불만족스러운 고객 경험 때문에 특정 브랜드 이용을 중단했다고 답했습니다.² 경쟁이 치열한 시장에서 고객 경험은 네트워크 성능만큼 중요해지고 있습니다.

한편, 통신 사업자들은 미래 인프라에 계속해서 막대한 투자를 하고 있습니다. 이동통신 사업자들은 2024년부터 2030년까지 네트워크 인프라에 1조 3,000억 달러 이상을 지출할 것으로 예상되며, 이에 따라 조직은 자본 효율성을 개선하고 투자 수익을 극대화해야 한다는 막대한 압박을 받고 있습니다.^{3 6}

그 결과 네트워크 성능, 고객 만족도, 프로젝트 실행, 자산 활용, 운영 효율성, 재무 성과가 점점 더 상호 연결되는 비즈니스 환경이 조성됩니다. 레거시 자동화는 개별 작업을 최적화할 수 있습니다. Autonomous Enterprise는 전체 시스템을 연결합니다.

기업을 Autonomous하게 만드는 것은 무엇입니까?

Autonomous Enterprise는 기존의 자동화를 뛰어넘습니다. AI 어시스턴트, AI 에이전트, 비즈니스 프로세스 및 엔터프라이즈 데이터를 결합하여 실시간으로 감지, 추론, 실행 및 적응할 수 있는 운영 모델을 구축합니다.

Ericsson이 커뮤니케이션 서비스 제공업체를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 통신 업계 리더들은 AI 지원 운영을 통해 네트워크 및 IT 운영 비용이 5%~10% 절감되는 동시에 서비스 품질과 대응력이 향상될 것으로 기대합니다.⁴

세 가지 특징이 Autonomous Enterprise를 고도로 자동화된 조직과 구분합니다.

먼저, 비즈니스는 팀이 소집되기 전에 대응할 수 있습니다. 네트워크 장애가 발생하거나, 공급망 문제가 발생하거나, 대금청구 분쟁이 발생할 때 AI 에이전트는 수동 개입을 기다리지 않고 시스템 전반에서 실시간으로 대응을 조율할 수 있습니다.

둘째, 사람은 인간의 판단이 필요한 업무에 집중합니다. 송장 처리, 예측, 유지보수 일정 관리, 프로젝트 보고, 분쟁 해결, 서비스 관리와 같은 일상 업무가 점차 자동화되어 직원은 혁신, 고객 관계, 전략적 의사결정에 집중할 수 있습니다.

셋째, 속도와 거버넌스가 함께 작동합니다. 모든 AI 기반 조치는 투명하고 추적 및 감사가 가능하며 비즈니스 정책 및 규제 요건에 부합합니다.

통신 가치 사슬 전반에서 작동하는 방식

통신 산업을 위한 Autonomous Enterprise는 다음 네 가지 핵심 가치 도메인으로 구성됩니다: 계획, 구축 및 운영, 고객 확보 및 유지, 이행 및 제공, 대금청구 및 정산.

이러한 연결된 접근 방식에 대한 필요성은 계속 증가하고 있습니다. Nokia는 소비자 수요, 기업 디지털화, IoT 구축 및 AI 생성 트래픽 패턴에 힘입어 향후 10년 동안 네트워크 트래픽 규모와 복잡성이 크게 증가할 것으로 전망합니다.[5] 네트워크가 더욱 분산되고 서비스 포트폴리오가 더욱 복잡해짐에 따라, 연결되지 않은 프로세스는 자율 시스템의 도움으로 해소할 수 있는 운영 병목 현상을 초래합니다.

AI는 계획 및 네트워크 운영을 지원하고, 고객 인게이지먼트를 개인화하며, 공급망 실행을 간소화하고, 이행 프로세스를 최적화하며, 수익 관리 활동을 자동화하고, 재무 성과를 개선할 수 있습니다. 하지만 통신 서비스 제공업체의 경우 가장 큰 기회는 업계의 핵심에 있는 두 영역, 즉 자산 관리와 프로젝트 수행에 있을 수 있습니다.

자율 자산 관리: 네트워크 인프라를 지능형 시스템으로 전환하다

통신 서비스 제공업체는 전 세계에서 가장 복잡한 자산 환경 중 일부를 운영합니다. 네트워크는 타워, 광섬유 경로, 무선 장비, 안테나, 전력 시스템, 엣지 인프라, 데이터 센터, 차량, 고객 구내 장비로 구성되며, 이를 계획하고 배포, 유지보수, 업그레이드한 후 최종적으로 폐기해야 합니다.

과거에는 이러한 자산을 관리하기 위해 분산된 시스템, 수동 조율, 사후 대응식 유지보수 관행, 운영, 재무, 조달 및 현장 서비스 간 단절된 워크플로가 사용되었습니다. 자율형 자산 관리는 운영 신호, 유지보수 이력, 재고 가용성, 인력 정보 및 재무 데이터를 지속적으로 학습하는 시스템으로 연결하여 이러한 모델을 혁신합니다.

장비가 고장 날 때까지 기다리는 대신 AI 에이전트는 네트워크 전반의 성능 패턴을 분석하고, 새롭게 발생하는 리스크를 식별하며, 잠재적인 비즈니스 영향을 평가하고, 예방 조치를 자동으로 조정할 수 있습니다. 유지보수 활동을 사전에 계획하고, 스킬과 가용성을 기반으로 기술자 일정을 수립하며, 파견 전에 필요한 부품을 확보하고, 최소한의 수동 개입으로 작업 오더를 생성하고 추적할 수 있습니다.

현장 운영도 더욱 지능화됩니다. 기술자는 고정된 일정과 서로 연결되지 않은 여러 툴에 의존하는 대신, 네트워크 영향을 기준으로 활동의 우선순위를 정하고, 이동 경로를 최적화하며, 맥락이 풍부한 자산 이력을 제공하고, 하루 동안 조건이 변화함에 따라 지속적으로 조정되는 AI 지원 워크플로 내에서 작업합니다.

시간이 지남에 따라 네트워크 자산이 운영 데이터를 생성하고, AI가 해당 데이터를 실시간으로 평가하며, 리스크가 자동으로 식별되고, 유지보수 계획이 동적으로 발전하며, 재고가 선제적으로 재배치되고, 재무 영향이 전사에 반영되는 지속적인 자산 인텔리전스 루프가 구축됩니다. 네트워크는 단순한 물리적 인프라를 넘어섭니다. 운영자가 자산 수명주기 전반에서 신뢰성을 개선하고, 비용을 관리하며, 자산 성능을 극대화할 수 있도록 지원하는 지능형 시스템이 됩니다.

자율형 프로젝트 수행: 통신사가 네트워크를 구축하는 방식의 재구상

통신 산업은 또한 세계에서 가장 프로젝트 집약적인 산업 중 하나입니다.

광섬유를 가정까지 연결하고, 무선 인프라를 현대화하며, 데이터 센터를 확장하고, 타워를 구축하고, 5G 서비스를 출시하거나 엣지 컴퓨팅 역량을 구축하는 등 어떤 경우에도, 통신 사업자는 엔지니어링, 조달, 재무, 운영, 공급업체, 계약업체 및 규제 이해관계자 간의 조율이 필요한 복잡한 자본 프로그램에 의존합니다.

전통적인 프로젝트 관리 방식은 이러한 이니셔티브의 규모와 복잡성에 발맞추는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 자율형 프로젝트 수행은 프로젝트의 계획, 실행 및 관리에 AI를 직접 도입하여 조직이 수작업 조율에서 지능형 오케스트레이션으로 전환하도록 지원합니다.

AI 에이전트는 일정, 예산, 인력 가용성, 조달 활동, 계약업체 성과, 자재 납품 및 프로젝트 마일스톤을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 정기적인 상태 업데이트에 의존하는 대신, 프로젝트 팀은 프로젝트 수행 결과에 영향을 미치기 전에 새롭게 부상하는 리스크, 잠재적 지연, 리소스 제약 및 예산 편차에 대한 선제적 인사이트를 확보합니다.

프로젝트가 진행됨에 따라 AI는 리소스 할당, 계약업체 조정, 조달 계획, 일정 예측, 문제 해결, 프로젝트 보고 및 재무 관리를 지원할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 팀은 정보 수집에 소요되는 시간을 줄이고 정보에 입각한 의사결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

통신 산업은 전 세계적으로 가장 자본 집약적인 산업 중 하나이므로 그 가치는 특히 중요합니다. 사업자는 신규 네트워크 역량을 신속하게 시장에 출시하는 동시에 인프라 투자와 수익성 간의 균형을 지속적으로 유지해야 합니다. 자율형 프로젝트 수행은 실행을 가속화하고 자본 효율성을 개선하며 포트폴리오 가시성을 높이고 투자와 가치 실현 사이의 기간을 단축하는 데 도움이 됩니다.^{3 6}

프로젝트 수행과 자산 관리가 함께 운영될 때 가장 큰 이점이 나타납니다. 광섬유 구축, 타워 건설 또는 네트워크 현대화 프로그램은 건설이 완료되었다고 해서 끝나는 것이 아닙니다. 새로 도입된 자산은 자본화, 문서화, 모니터링, 유지보수 및 최적화가 이루어져야 하며, 궁극적으로 갱신되어야 합니다. 프로젝트 실행을 자산 수명주기 관리에 직접 연결함으로써 운영자는 계획 및 건설부터 지속적인 운영에 이르는 연속적인 디지털 스레드를 구축합니다. 이를 통해 인계 지연을 없애고, 데이터 품질을 개선하며, 인프라 투자 관리에 더욱 통합된 접근 방식을 적용할 수 있습니다.

Joule: 전체 비즈니스를 위한 하나의 워크스페이스

Autonomous Enterprise 경험의 중심에는 SAP와 타사 시스템 전반의 데이터, 워크플로, 에이전트를 한데 모으는 SAP의 AI 참여 계층인 Joule이 있습니다.

네트워크 엔지니어, 현장 서비스 기술자, 프로젝트 관리자, 고객 서비스 담당자, 재무팀, 조달 전문가 및 운영 리더는 더 이상 업무를 완료하기 위해 분리된 애플리케이션을 탐색할 필요가 없습니다. 대신 단일 환경을 통해 비즈니스 맥락, 인사이트, 권장사항 및 에이전트 기반 작업에 액세스할 수 있습니다.

데스크톱 및 모바일 기기에서 텍스트와 음성 상호작용을 통해 액세스할 수 있는 Joule은 사람, 프로세스, AI 에이전트를 연결하여 전사적으로 업무가 더욱 효율적으로 진행될 수 있도록 지원합니다.

선도적인 통신업체들이 이미 달성하고 있는 성과

통신 업계의 조직들은 이미 지능형 자동화와 AI 지원 운영 모델을 통해 측정 가능한 혜택을 실현하고 있습니다.

Deutsche Telekom은 서비스를 확대하면서 전년 대비 인력을 12% 감축했으며, SAP Business Network와 SAP Ariba를 통해 100만 유로 이상의 운영 비용을 절감하고, 92.4%의 무개입 송장 처리로 96.26%의 정시 지급률을 달성했습니다.

Telstra는 예측 오류를 34% 줄이고, 600개 이상의 재고 보관 위치에서 제품 가용성을 개선했으며, 네트워크 장애 복구를 위한 예비 부품 가용 시간을 16% 단축했습니다.

PLDT는 SAP Business Network를 통해 64억 달러의 지출을 처리하면서 가치가 6억 3천만 달러 이상인 2,800건 이상의 소싱 이벤트를 관리했습니다.

Vodafone은 온프레미스 인프라에서 클라우드 기반 운영으로 전환하여 운영 비용을 20% 절감했습니다.

이러한 결과는 Autonomous Enterprise의 기반이 이미 통신 업계 전반에서 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하고 있음을 보여줍니다.

편집자 주: SAP Insights 출처 기준을 충족하려면 게시 전에 각 고객 결과에 대한 SAP 고객 성공 사례 인용을 추가하십시오.

더 나은 시작

통신 업계를 위한 Autonomous Enterprise는 미래의 비전이 아닙니다. 기반은 이미 마련되어 있습니다.

AI 에이전트, 통합 비즈니스 데이터, 산업 전문성, 자율형 자산 관리, 자율형 프로젝트 수행 및 엔터프라이즈급 거버넌스를 결합함으로써 통신 회사는 운영 제어를 유지하면서 변화하는 상황에 지속적으로 적응하는 조직을 구축할 수 있습니다.

복잡성을 관리하는 수준을 넘어 이를 경쟁 우위로 전환하고자 하는 통신 업계 리더에게 Autonomous Enterprise는 근본적으로 다른 운영 모델을 제공합니다. 네트워크의 회복탄력성이 강화됩니다. 인프라 프로젝트의 예측 가능성이 높아집니다. 고객 경험이 더욱 선제적으로 변화합니다. 수익 기회를 더 빠르게 파악하고 확보합니다. 그리고 지능형 시스템이 운영 조율의 상당 부분을 처리하므로 직원은 가장 큰 가치를 창출하는 업무에 시간을 집중할 수 있습니다.

그 결과 이 통신 회사는 기능적으로 고립된 부서의 집합체로 운영되기보다는 하나의 지능형 기업으로 운영되고 있습니다.