모든 기업은 ERP를 사용합니다. 구매, 재고, 생산, 회계, 영업 데이터가 모두 ERP에 쌓입니다. ERP는 기업 데이터의 출발점이자 중심입니다. 하지만 많은 실무자들이 이렇게 말합니다.
"ERP에 데이터는 쌓이는데, 정작 필요할 때 찾기가 어렵습니다."
"보고서 만들려면 결국 엑셀로 다시 정리해야 합니다."
"데이터 입력하는 시간이 업무 시간의 절반입니다."
ERP는 여전히 단순 기록 중심 시스템입니다. 입력은 많지만 분석과 활용은 부족합니다. 데이터는 쌓이지만 의사결정에 제대로 활용되지 못합니다. 10년치 데이터가 있어도 "지난달 매출이 왜 줄었는지"를 ERP가 설명해주지는 않습니다.
이 문제를 해결하는 것이 AI-ERP 연결입니다. AI가 ERP와 결합하면 단순 기록 시스템이 '생각하고 제안하는 시스템'으로 진화합니다. 이 글에서는 기존 ERP의 한계가 무엇이고, AI 연결이 어떻게 ERP를 확장시키는지 구체적으로 설명합니다.
기존 ERP 프로그램의 역할과 구조적 한계
ERP의 본질적 역할
ERP는 Enterprise Resource Planning의 약자로, 기업 자원 관리 시스템입니다. 핵심 역할은 명확합니다.
회사 데이터를 표준화하고 기록합니다. 구매, 자재, 재고, 생산, 회계, 재무, 영업, 인사 데이터를 한곳에 모아 '하나의 진실(Single Source of Truth)'로 관리합니다. 여러 부서가 각자 엑셀로 관리하던 데이터를 하나의 시스템으로 통합하는 것입니다.
업무 프로세스를 표준화합니다. 발주–입고–검수–정산, 견적–수주–생산–출고–매출 같은 반복 업무 절차를 일정하게 만들어 누락과 오류를 줄입니다.
재무·회계 작업을 정확하게 기록합니다. 자동 분개, 세무 자료 생성, 매입·매출 관리, 월 결산까지 회계 투명성과 신뢰성을 확보합니다.
기초적인 운영 데이터를 조회합니다. 매입·매출 현황, 재고 현황, 생산 실적, 판매 추이를 기본 대시보드로 보여줍니다.
ERP는 기업 운영의 중심이고, 없어서는 안 될 시스템입니다. 하지만 실무에서는 많은 불편함이 있습니다.
ERP의 7가지 구조적 한계
1. 데이터 입력은 사람 손에 의존합니다
ERP의 가장 큰 문제는 자동화가 약하다는 것입니다. 발주, 입고, 수량, 단가 등 모든 데이터를 사람이 직접 준비해서 입력해야 합니다. 이메일로 온 발주서, 메신저로 받은 출고 요청, 엑셀로 정리된 재고 현황이 자동으로 ERP에 들어가지 않습니다. 실무자의 30~50% 시간이 "ERP 입력과 정리"에 소모됩니다.
2. 메뉴 구조가 복잡해 찾기 어렵습니다
원하는 데이터를 조회하려면 메뉴 경로를 알아야 합니다. "구매관리 → 발주관리 → 발주현황조회 → 조건입력" 같은 여러 단계를 거쳐야 합니다. 신입사원이나 비전공자에게 학습곡선이 높고, 결국 ERP 담당자에게 "이거 어디서 보나요?"라고 물어봐야 합니다. 자연어로 "지난달 매출"이라고 검색할 수 없습니다.
3. 예측 기능이 약합니다
ERP는 본질적으로 '기록 시스템'입니다. 과거 데이터를 보여줄 뿐, 미래를 예측하지 못합니다. 재고가 언제 부족할지, 판매량이 어떻게 변할지, 원가가 왜 올랐는지 ERP가 알려주지 않습니다. 실무자는 항상 데이터를 엑셀로 추출해서 별도로 분석해야 합니다.
4. 다른 시스템과 연결이 어렵습니다
ERP는 오래된 구조가 많아 MES(제조실행시스템), WMS(창고관리시스템), CRM(고객관리시스템)과 실시간 연동이 어렵습니다. 연결하더라도 배치(batch) 방식으로 하루에 한 번 데이터를 주고받는 경우가 많습니다. 문서, 메일, OCR 시스템과 자동화 통합도 제한적입니다. 결과적으로 사내 데이터가 여러 시스템에 흩어지는 '데이터 사일로(Data Silos)' 문제가 발생합니다.
5. 현장 업무 속도를 따라가지 못합니다
ERP는 표준 프로세스 중심이라 현장의 돌발 상황을 반영하기 어렵습니다. 급한 발주 변경, 작업 순서 조정, 긴급 출고, 자재 대체 사용 같은 일은 ERP에 입력할 수 있지만, 실제 업무와 타이밍이 맞지 않습니다. ERP는 "이미 끝난 일"을 기록할 뿐, "지금 진행 중인 일"을 실시간으로 반영하지 못합니다.
6. 보고서 작성 부담이 큽니다
ERP가 제공하는 기본 리포트는 단순 집계 수준입니다. 원가 분석, 손익 분석, 고객별 수익성 분석 같은 고급 리포트는 없습니다. 월간·주간 보고서는 실무자가 직접 엑셀로 가공해야 하고, 이슈 원인 분석도 사람이 수작업으로 해야 합니다. 보고서 작성에 시간이 많이 걸리고, 사람이 해석해야만 의미가 생깁니다.
결국 "데이터는 쌓이지만, 의미는 만들어지지 않는" 상태입니다. 10년치 생산 데이터가 있어도, 불량률이 올라간 이유를 찾으려면 며칠이 걸립니다. 이것이 기존 ERP의 근본적 한계입니다.
AI가 ERP를 확장시키는 5가지 방식
그렇다면 AI를 도입하면 어떨까요?
디피니트가 제안하는 AI는 AI를 새로 설치하여 ERP를 대체하는 것이 아닙니다. 바로 ERP, MES, WMS 등 기존 사용하고 있는 프로그램들을 ‘연결’하는 AI를 제안합니다. 이런 상황에서 AI는 ERP에 쌓인 데이터를 '의미 있는 정보'로 바꾸는 역할을 합니다. AI가 ERP와 연결되면 다음 5가지 방식으로 시스템이 확장됩니다.
① 수동 입력 → 자동 입력으로 전환
과거에는 이메일로 온 발주서를 보고 사람이 ERP에 하나씩 입력했습니다. AI 연결 후에는 이메일, 엑셀, PDF 문서를 AI가 자동으로 읽고 ERP에 투입합니다. OCR로 세금계산서를 인식하고, 잘못 입력된 수량이나 단가를 자동으로 검증합니다.
한 제조업체는 AI 도입 후 데이터 입력 시간이 80% 줄었습니다. 품질팀이 매주 4시간씩 하던 불량률 보고서 데이터 입력이 10분으로 단축됐습니다. 실무자는 입력 업무에서 벗어나 분석과 개선 프로젝트에 집중할 수 있게 됐습니다.
② 조회 중심 → 분석·설명 중심으로 확장
기존 ERP는 "10월 매출이 얼마인가?"라는 질문에 숫자만 보여줍니다. AI 연결 ERP는 "10월 매출이 왜 줄었는지 알려줘"라는 질문에 답합니다.
예를 들어 "A고객의 이익률 변동 추세 설명해줘"라고 물으면, AI가 ERP 데이터를 분석해서 이렇게 답변합니다. "A고객 이익률은 지난 3개월간 12%에서 8%로 하락했습니다. 주요 원인은 원자재 단가 상승(3%p)과 물류비 증가(1%p)입니다. 특히 B제품 물량이 20% 증가했는데, 이 제품의 개별 마진이 낮아 전체 이익률을 끌어내렸습니다."
단순 조회가 아니라 맥락을 읽고 설명하는 시스템으로 바뀌는 것입니다.
③ 기록 데이터 → 예측 데이터로 발전
AI는 과거 패턴을 학습해 미래를 예측합니다. "C부품은 현재 재고로 3일 후 부족 예정입니다. 공급업체 리드타임이 5일이므로 오늘 발주하지 않으면 생산 차질이 예상됩니다"라고 알려줍니다.
판매량 전망, 생산 계획, 원자재 리드타임 위험을 사전에 감지합니다. ERP가 "과거를 기록하는 시스템"에서 "미래를 알려주는 시스템"으로 역할이 확대됩니다. 어느 유통업체는 AI 재고 예측 도입 후 재고 회전율이 15% 개선되고 결품률이 절반으로 줄었습니다.
④ 시스템 간 데이터 연결 자동화
AI는 ERP와 다른 시스템들을 자동으로 연결하는 '중간 두뇌' 역할을 합니다. ERP, 회계 시스템, MES, WMS, 문서 관리 시스템이 각각 따로 놀던 구조에서, AI가 중간에 들어가 자연어로 통합 조회가 가능해집니다.
"지난주 B라인 생산량과 원자재 사용량, 그리고 불량률을 함께 보여줘"라고 물으면, AI가 MES에서 생산량을, ERP에서 원자재 데이터를, 품질관리시스템에서 불량률을 가져와 하나의 화면에 정리해서 보여줍니다. 메뉴를 여러 개 오가며 데이터를 찾을 필요가 없습니다.
조직 내부 데이터 흐름이 하나의 맥락으로 통합되면서, 의사결정 속도가 빨라집니다.
⑤ ERP를 '업무 실행 에이전트'로 변화
AI는 단순히 데이터를 보여주는 것을 넘어 업무를 직접 실행합니다. "D부품 재고가 부족하니 자동 발주해줘"라고 하면 AI가 과거 발주 패턴을 확인하고, 적정 수량을 계산하고, 발주서를 생성하고, 담당자에게 승인 요청까지 보냅니다.
보고서 자동 생성, 고객별 수익성 분석, 견적서 작성, 채권 회수 일정 알림까지 AI가 처리합니다. ERP가 "저장 시스템"에서 "실행 시스템"으로 바뀝니다. 디피니트의 DARVIS처럼 Text-to-SQL과 RAG 기술을 결합한 AI 에이전트를 붙이면, ERP는 사실상 인공지능 비서가 됩니다.
몇 년간 쌓여온 데이터를 가장 효과적, 효율적으로 활용하는 방법이 바로 ‘AI 연결’이라고 할 수 있겠습니다.
AI-ERP 연결의 실무적 효과
AI와 ERP가 연결되면 실무에서 체감하는 변화가 명확합니다.
리포트 작성 시간 70% 이상 절감
매주 월요일 아침마다 4시간씩 만들던 생산 보고서가 10초 만에 자동 생성됩니다. "지난주 생산 실적 요약해줘"라고 물으면 AI가 표와 그래프로 정리해서 보여줍니다.데이터 오류 감소
사람이 수작업으로 입력하면 오타와 누락이 생깁니다. AI 자동 입력과 검증 기능으로 데이터 품질이 높아지고, 경영진의 데이터 신뢰도가 증가합니다.재고·원가·생산계획의 정확도 향상
AI 예측으로 재고 부족이나 초과를 방지하고, 생산 계획 정확도가 높아지며, 원가 변동 요인을 실시간으로 파악합니다.의사결정 속도 개선
회의 중 "A제품 재고가 얼마나 남았지?"라는 질문에 과거에는 "확인해보고 말씀드리겠습니다"였지만, 지금은 3초 만에 답합니다. 회의가 멈추지 않고 즉시 의사결정할 수 있습니다.실무자는 고부가가치 업무에 집중
반복 입력과 정리 작업에서 벗어나 개선 프로젝트, 고객 관계, 전략 수립 같은 가치 있는 업무에 시간을 쓸 수 있습니다.
한 공공기관은 AI-ERP 연결 후 문서 검색 시간이 15분에서 30초로 단축됐고, 직원 만족도가 크게 올랐습니다. 제조업체는 불량 원인 분석 시간이 10일에서 1일로 줄었습니다.
ERP에 쌓인 데이터는 잠재력만 있을 뿐입니다. 금광에 금이 묻혀 있어도 캐내지 않으면 의미가 없는 것처럼, 데이터도 활용되지 않으면 가치가 없습니다.
AI가 들어와야 맥락을 읽고, 의미를 만들고, 실행을 제안합니다. "지난달 매출 3억"이라는 숫자는 그 자체로는 별 의미가 없지만, AI가 "전년 동기 대비 15% 감소, 주요 원인은 B제품 판매량 하락, C지역 영업 부진"이라고 설명하면 의사결정 근거가 됩니다.
단순히 ERP를 고도화하는 것이 아니라, 데이터 활용 수준 자체를 끌어올리는 것입니다. 데이터를 많이 가진 기업이 이기는 것이 아니라, 데이터를 잘 활용하는 기업이 이깁니다.
다비스(DARVIS) 관점에서 본 AI-ERP 연결
디피니트의 다비스(DARVIS)는 ERP를 대체하지 않습니다. ERP의 '두뇌'를 만들어주는 AI 계층입니다.
자연어 기반으로 ERP 데이터를 조회합니다
"지난 3개월 제품별 매출 순위"라고 물으면 됩니다. SQL을 몰라도, ERP 메뉴 구조를 몰라도 누구나 데이터를 조회할 수 있습니다.Text-to-SQL로 원하는 데이터를 즉시 분석합니다
자연어 질문을 자동으로 SQL 쿼리로 변환하고 실행합니다. 정확도 100%, 응답 속도 3초 이내를 보장합니다.문서/엑셀/메일과 ERP를 자동 연결합니다
이메일로 온 발주서, 엑셀로 정리된 재고 현황, PDF 품질 보고서를 AI가 읽고 ERP 데이터와 연결합니다.기업 내부 시스템 전체를 하나의 에이전트로 운영합니다
ERP, MES, WMS, 그룹웨어, 품질관리시스템을 하나의 챗형 인터페이스에서 통합 조회하고 분석할 수 있습니다.온프레미스 보안을 지킵니다
GUARDIA 보안 시스템으로 데이터가 외부로 나가지 않고, 부서별·직급별 접근 권한을 세밀하게 설정할 수 있습니다.
다비스(DARVIS)는 "ERP를 스마트하게 만드는 AI 레이어"입니다. 기존 ERP 투자를 버리지 않고, 그 위에 AI 지능을 더해 데이터 활용 수준을 한 단계 끌어올립니다.
ERP의 시대에서 AI-ERP의 시대로
ERP는 더 이상 저장하는 시스템이 아닙니다. AI가 결합하면서 ERP는 '의사결정 파트너'가 됩니다.
과거에는 ERP가 "업무 결과를 기록하는 도구"였다면, 지금은 "업무를 진행하고 지시하는 도구"로 진화하고 있습니다. 데이터는 자동으로 들어오고, 보고서는 자동으로 나오며, 의사결정은 AI가 먼저 제안합니다.
데이터 활용은 선택이 아니라 경쟁력입니다. 같은 데이터를 가지고도 어떤 기업은 빠르게 배우고 개선하며, 어떤 기업은 여전히 과거 방식으로 일합니다. 그 차이를 만드는 것이 AI-ERP 연결입니다.
AI 연결 ERP는 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 혁신입니다. 데이터가 쌓이기만 하는 회사에서, 데이터가 말하고 제안하는 회사로 바뀌는 것. 그것이 AI-ERP 연이 가져오는 진짜 변화입니다.