"ERP는 만들었습니다. 이제 여기에 AI를 붙이고 싶은데, 어디부터 손대야 합니까."
1차 ERP가 돌아가기 시작한 회사에서 나오는 질문입니다. 주문, 재고, 거래처, 정산이 한 시스템에 들어갔고 담당자들이 화면에 익숙해졌습니다. 그런데 AI 이야기가 나오면 다시 처음으로 돌아가는 느낌이 듭니다. 챗봇을 붙이면 되는지, 데이터를 어디론가 옮겨야 하는지, ERP를 다시 지어야 하는지 가늠이 안 됩니다.
결론부터 말하면 다시 짓는 일이 아닙니다. 지금 돌아가는 흐름 위에 네 단계로 얹는 일입니다. 이 글은 그 순서와, 각 단계에서 무엇을 확인해야 하는지를 정리합니다.
AI가 겉도는 이유는 도구가 아니라 기반에 있습니다
AI를 붙였는데 실무에 남지 않는 경우를 보면 원인이 비슷합니다. 데이터가 ERP 안에만 있는 것이 아니라 엑셀과 메신저, 외부 시스템에 흩어져 있어서 AI가 읽을 수 있는 자료가 반쪽입니다. 화면을 조금 바꾸려 해도 개발자를 불러야 해서 운영이 끊깁니다. 어떤 데이터가 어디 있는지는 담당자 한 사람의 머릿속에 있습니다.
이 상태에서 모델만 붙이면 데모에서는 되고 실무에서는 안 되는 결과가 나옵니다. 그래서 순서가 중요합니다. 데이터가 운영 가능한 상태가 먼저이고, AI는 그 위에 올라갑니다.
1단계. ERP 밖에 남아 있는 데이터를 안으로 모읍니다
1차 ERP를 만들었어도 모든 데이터가 들어간 것은 아닙니다. 견적은 엑셀, 현장 보고는 메신저 사진, 거래처 신용 정보는 외부 포털에 남아 있는 경우가 많습니다. AI가 답할 수 있는 범위는 ERP가 읽을 수 있는 범위와 같습니다.
이 단계에서 할 일은 두 가지입니다. ERP 밖에 남아 있는 자료 목록을 만들고, 그중 AI에게 물어볼 가능성이 있는 것부터 안으로 가져오는 일입니다. 외부 데이터는 사람이 포털에 들어가 복사하는 대신 연동으로 받아 오는 쪽이 유지가 쉽습니다.
ERP 안에 있어도 AI가 읽지 못하는 데이터가 있습니다. 거래처 코드가 부서마다 다르게 붙어 있거나, 비고란에 중요한 조건이 자유 문장으로 적혀 있거나, 필수 항목이 비어 있는 채로 저장된 경우입니다. 사람은 문맥으로 보완하지만 에이전트는 그 값을 그대로 씁니다. 그래서 이 단계에서 코드 체계와 필수 항목을 한 번 정리합니다. 여기까지는 ERP 고도화이지 AI 작업이 아닙니다. 그래도 이 단계를 건너뛰면 뒤의 세 단계가 전부 흔들립니다.
2단계. 누가 무엇까지 볼 수 있는지 먼저 정합니다
AI 에이전트가 ERP를 조회하고 처리하게 하려면, 에이전트도 사람처럼 권한을 가져야 합니다. 요청한 사람이 누구인지 확인하고, 그 사람이 볼 수 있는 범위 안에서만 답하고, 담당 외 프로젝트의 원가 같은 권한 밖 요청은 실행하지 않고 사유를 돌려줍니다.
이 규칙은 모델을 고른 뒤가 아니라 고르기 전에 정합니다. 역할별로 조회 범위, 실행 가능한 처리, 반드시 승인이 필요한 일을 표로 만듭니다. 발송과 발행처럼 되돌리기 어려운 일은 AI가 준비하고 사람이 승인한 뒤 실행되도록 선을 긋습니다. 어떤 일에 사람 승인이 필요한지는 사람 승인이 필요한 순간을 다룬 글에 정리했습니다. 사내 자료를 AI에 넣을 때의 기준은 회사 자료를 ChatGPT에 넣어도 되는지 다룬 글에 있습니다.
3단계. 업무 한두 개로 파일럿을 돌립니다
권한 표가 있으면 작게 시작할 수 있습니다. 전체 ERP를 한 번에 AI에 여는 대신, 반복이 많고 답이 분명한 업무 한두 개를 고릅니다. 미수금 현황을 메신저에서 묻고 답하는 일, 거래처별 주문 이력을 조회하는 일, 마감 집계를 초안으로 뽑는 일처럼 조회가 중심인 업무가 먼저입니다.
흐름은 네 단계로 돌아갑니다. 담당자가 메신저에서 자연어로 묻고, 에이전트가 요청자를 인증하고, 권한 표에 따라 볼 수 있는 범위를 확인한 뒤, ERP를 조회해 답하고 그 처리를 기록합니다. 견적 초안이나 마감 집계처럼 결과가 밖으로 나가는 일은 승인 대기에 올려 두고 사람이 승인한 뒤 실행합니다.
파일럿에서 확인할 것은 정확도만이 아닙니다. 누가 무엇을 물었고 에이전트가 무엇을 처리했는지 로그가 남는지, 권한 밖 요청이 실제로 막히는지, 담당자가 결과를 검토하는 흐름이 자연스러운지를 봅니다. 이 세 가지가 확인되면 다음 업무로 넓힙니다. 확인되지 않으면 범위를 넓히지 않습니다.
4단계. 범위를 넓히고 운영 체계를 회사에 남깁니다
파일럿이 자리를 잡으면 연결 범위를 넓힙니다. 조회에서 처리로, 한 부서에서 여러 부서로 옮겨 갑니다. 이때 함께 챙길 것은 운영 체계입니다. 에이전트 사용 규칙, 권한과 승인 정책, 처리 로그와 플레이북이 문서로 회사에 남아야 담당자가 바뀌어도 운영이 이어집니다.
ERP 고도화와 AI 정착은 한 사람 머릿속에 있던 운영 지식을 시스템과 문서로 옮기는 일이기도 합니다. 그래서 마지막 단계의 산출물은 모델이 아니라 회사 명의의 소스와 계정, 권한, 그리고 사용 규칙입니다.
기존 ERP가 패키지라면
자체 개발한 ERP가 아니라 패키지를 쓰는 회사도 같은 순서를 밟습니다. 다만 1단계에서 연결 방식이 달라집니다. API가 열려 있는 시스템은 연결 범위를 정해 붙이고, 엑셀로 흩어져 있는 부분은 기반부터 만듭니다. 패키지 밖으로 빠져나간 예외 업무가 어디에 있는지는 패키지 ERP의 한계를 다룬 글에서 다뤘습니다. 저희는 이 경로를 AX Data Foundation이라는 이름으로 묶어 두었습니다. 기반 구축, 에이전트 연결, 운영 체계 인계 순으로 일정을 나누고 착수 전에 합의합니다.
정리
ERP에 AI를 붙이는 일은 네 단계입니다. ERP 밖 데이터를 안으로 모으고, 역할별 권한과 승인 규칙을 먼저 정하고, 조회 중심 업무 한두 개로 파일럿을 돌리고, 확인된 범위만 넓히면서 운영 체계를 회사에 남깁니다. 순서를 지키면 다시 짓지 않아도 됩니다. 순서를 건너뛰면 데모에서 멈춥니다.
문의 전에 지금 ERP에 들어 있는 데이터와 밖에 남아 있는 데이터, AI에게 가장 먼저 시키고 싶은 업무 한 가지, 그리고 그 업무를 지금 누가 어떻게 처리하는지를 알려 주시면 어느 단계부터 시작하면 좋을지 바로 말씀드릴 수 있습니다.
