AI라 하니 95%가 반려…SAP 실험이 드러낸 편견과 코파일럿의 미래

SAP 내부 실험: ‘AI’ 꼬리표가 바꾸는 판단

SAP는 컨설턴트의 AI 수용도를 조용히 점검하는 내부 실험을 진행했습니다. 다섯 팀에 Joule for Consultants가 처리한 1,000건 이상의 요구사항 답안을 검증하도록 했고, 네 팀에는 이를 ‘신입 인턴 작업물’이라 알렸습니다. 이들은 높은 수준이라고 평가하며 약 95%의 정확도를 매겼습니다. 반면 같은 답안을 ‘AI가 만든 결과’라고 들은 다섯 번째 팀은 대부분을 반려했습니다. 항목별 검증을 거치고서야 AI가 실제로 매우 정확하며, 초기에는 간과된 통찰까지 담고 있다는 사실을 확인했습니다. 결국 종합 정확도는 다시 95%였습니다.

컨설팅 AI 코파일럿 실험의 교훈

이번 결과는 ‘AI’라는 레이블 자체가 판단을 왜곡할 수 있음을 보여줍니다. SAP 아메리카의 기예르모 B. 바스케스 멘데스 수석 아키텍트는 “도입 초기에는 특히 시니어 컨설턴트와의 커뮤니케이션, 그리고 워크플로에 녹여 넣는 방식에 각별히 신중해야 한다”고 강조합니다. 이 실험은 2030년의 컨설턴트—인간 중심이면서 AI에 의해 강화되고, 과거의 기술적 허드렛일부터 해방된 전문가—로 가는 출발점이 되었습니다.

AI 코파일럿과 숙련 컨설턴트의 협업

경력 20~30년의 컨설턴트가 갖는 신중함은 지극히 당연합니다. 그러나 AI 코파일럿은 전문성을 대체하는 대신 증폭합니다. “Joule의 가치는 비싼 시간의 효율을 극대화하는 데 있다”는 설명처럼, 반복적·사무적 작업을 걷어내 고품질 답안을 더 짧은 시간에 내도록 돕습니다. 사람의 감독은 필수이되, 문서를 뒤지는 데 쓰던 시간을 줄이고 답변의 깊이와 효과성을 끌어올리게끔 하는 것이 핵심입니다.

시간 배분의 전환: 기술 실행에서 비즈니스 인사이트로

컨설턴트는 전통적으로 업무의 80%를 시스템 파악—프로세스 흐름, 데이터 플로, 기능 실행—에 쏟아왔고, 고객은 80%를 비즈니스에 집중해 왔습니다. 이 불일치를 메우는 다리가 바로 AI입니다. AI 코파일럿이 무거운 기술 작업을 담당하면서, 컨설턴트는 산업·고객 목표를 더 깊이 이해하고 올바른 비즈니스 성과를 내는 데 역량을 재배치할 수 있습니다.

온보딩 가속과 프롬프트 엔지니어링

AI 코파일럿 Joule은 신입·인턴이 더 빨리 독립적으로 일하도록 돕고, 시니어는 통찰이 필요한 지점에 집중하게 합니다. 많은 컨설턴트가 여기서 오늘날 AI 코파일럿의 기본기를 익힙니다. 예를 들어 “금융 및 SAP S/4HANA 2023에 특화한 수석 기술 아키텍트로 행동하라”는 식으로 역할을 지정하고, 비즈니스 요구사항 분석과 표·PPT 형태의 산출을 지시하면 더 구조화된 고품질 답을 얻습니다. 이런 프레이밍을 익힌 뒤에는 신입과 시니어 간 의사소통도 선명해져 멘토링이 매끄러워지고, 상호 학습의 시너지가 생깁니다.

다음 단계: 에이전틱 AI 코파일럿으로

지금은 여전히 유아기—좋은 답을 위한 프롬프트 설계가 중요합니다. 그러나 성숙 단계의 코파일럿은 프롬프트 반응을 넘어, 전체 비즈니스 프로세스를 해석하고 인간 개입 지점을 식별하며 어디서 에이전트가 자동화할지 판단하게 될 것입니다. SAP는 산업 전반의 3,500개 이상 프로세스를 정교하게 맵핑해왔고, 매일 약 7.3조 달러 규모의 글로벌 상거래를 지원합니다. 이 깊은 프로세스 지식과 데이터는 에이전틱 AI가 복잡한 문제를 해결하고 점점 더 자율적인 시스템으로 나아가게 할 토대가 됩니다.

실제 적용 예시: 컨설팅 AI 코파일럿 활용

역할 지시형 프롬프트로 Joule을 “금융 도메인 수석 아키텍트”로 설정하고, 고객 요구사항을 투입한 뒤 “현행 프로세스 문제점과 To-Be 설계안을 표로 요약하고, 경영진 보고용 슬라이드 개요를 제시하라”고 요청합니다. 이렇게 AI 코파일럿을 쓰면 문헌 검색·정리 같은 선행 작업을 단축하고, 컨설턴트는 검증과 해석, 의사결정 지원에 시간을 집중할 수 있습니다.