AI가 바꾸는 ERP 평가: 트렌드와 아키텍처를 중심으로

초록

이 논문은 AI가 ERP 시스템에 통합되면서 정적 온프레미스 시스템에서 적응형 클라우드 네이티브 아키텍처로의 변화를 분석한다. 기존의 비용, 기능 중심 평가 프레임워크가 알고리즘 투명성, 적응성, 윤리 등을 고려하지 못한 한계를 지적하며, 클라우드 기반 ERP(예: Workday)의 성능을 평가하기 위한 새로운 트렌드, 아키텍처 모델, 분석 방법을 체계적으로 검토한다. 연구는 AI 역량과 ERP 평가 지표를 연계한 이론적 모델을 제안하고, 표준 평가 프레임워크의 부재와 같은 연구 격차를 강조한다.

상세 분석

본 논문은 AI와 ERP의 융합을 단순한 기능 추가가 아닌 패러다임 전환으로 규정하며, 그 핵심을 클라우드 네이티브 아키텍처와의 결합에서 찾는다. Workday를 사례로 들며, 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 자연어 처리(NLP)가 단일 통합 데이터 모델 기반의 중앙 집권식 생태계에 어떻게 녹아들어가는지 설명한다. 기술적 분석의 핵심은 크게 세 가지다. 첫째, AI 통합 ERP의 아키텍처를 데이터 관리, AI/분석, 프로세스 자동화, 보안/규정 준수의 4계층으로 세분화하여 제시한다. 이는 지능형 시스템의 구성 요소를 체계적으로 이해하는 데 기여한다. 둘째, 기존 ERP 평가 프레임워크의 근본적 한계를 비판한다. 비용, 기능성, 사용자 만족도 같은 전통적 지표는 AI가 도입한 예측 정확도, 알고리즘 투명성(Explainability), 윤리적 데이터 사용, 지속적 학습 성능, 사이버 보안 복원력 등을 평가할 수 없다고 지적한다. 셋째, 이러한 격차를 해소하기 위해 ‘지능형 성능 지수(Intelligent Performance Index, IPI)‘와 같은 수학적 모델을 포함한 개념적 평가 프레임워크를 제안한다. 이 모델은 시스템 상태, 적응 학습률, AI 지능과 시스템 효율성의 통합 정도를 반영하여 ERP 시스템의 적응성, 자동화 수준, 예측 정확도를 종합적으로 측정하고자 한다. 논문의 핵심 통찰은 AI 통합 ERP의 평가는 ‘정적 시스템’의 성능 측정이 아닌 ‘진화하는 생태계’의 적응성과 지능적 역량을 측정하는 새로운 패러다임이 필요하다는 점이다.