[2/6] 일반사용자의 업무: 화면에서 대화로 - 사용자는 더 이상 ERP에 접속하지 않는다

1. 경비처리 하나에 필요했던 것들

경비 하나를 처리하려고 사내 포털에 로그인하고, 메뉴를 몇 단계 타고 들어가, 정해진 트랜잭션 코드를 찾고, 필드 열 개를 채우고, 첨부파일을 올리고, 저장 버튼을 누릅니다. 익숙해지면 몇 분이지만, 처음 배우는 사람에게는 매번 헤매는 과정입니다. 그리고 이 절차는 회사마다, 시스템마다 다시 익혀야 합니다.

일반사용자가 ERP와 부딪히는 지점은 대부분 이런 반복 업무입니다. 복잡한 분석이나 예외 판단이 아니라, “정해진 절차를 정해진 순서로 따라가는 일”입니다. 그리고 정해진 절차야말로 AI Agent가 가장 잘하는 일입니다.

2. 화면 대신 대화

일반사용자의 미래 업무는 이렇게 바뀝니다.

“지난주 출장 경비 15만원, 택시비랑 식대로 처리해줘.”

이 한 문장이 SAP GUI 화면 하나를 대체합니다. 사용자는 트랜잭션 코드를 몰라도 되고, 어느 필드에 무엇을 입력할지 고민하지 않아도 됩니다. AI Agent가 요청을 이해하고, 필요한 정보(날짜, 금액, 항목, 증빙)를 되물어 채운 뒤 ERP에 실제로 반영합니다.

이 흐름이 성립하려면 네 가지가 필요합니다.

• 의도 파악 - 자연어 요청에서 어떤 업무(경비처리, 휴가신청, 구매요청 등)인지 식별
• 부족한 정보 확인 - 날짜, 금액, 증빙 같은 필수값이 빠지면 되묻기
• 텍스트를 코드로 변환 - 택시비, 식대를 SAP내 계정 과목에서 조회하여 코드로 가져오기
• 실제 실행 - 확인된 값을 ERP 트랜잭션으로 정확히 전달하고 결과를 되돌려주기

세 번째와 네 번째가 가장 중요합니다. 시스템은 텍스트가 아닌 코드로 움직입니다. 그러므로 사용자가 입력한 텍스트를 시스템에서 코드로 다시 한 번 조회하고 이를 이용해 트랜잭션을 처리해야 합니다. 그리고 아무리 대화가 자연스러워도, 실제로 ERP에 반영되지 않으면 그냥 챗봇입니다. 이 실행을 담당하는 것이 ERP의 OData 서비스를 MCP 도구로 열어둔 연계 계층입니다.

3. MS Copilot과 Agentic AI, 왜 나눠서 제공하는가

일반사용자의 업무는 대부분 정해진 절차를 따르는 반복 업무입니다. 판단의 여지가 적고, 실수의 파급력도 상대적으로 작습니다. 이런 업무에는 무겁고 비용이 큰 Agentic AI보다, 이미 사내에 보급된 MS Copilot 같은 도구로 충분한 경우가 많습니다.

반면 여러 시스템을 넘나들며 판단이 필요한 업무는 헤비유저의 영역입니다. 다음 편에서 다룰 파워유저의 업무가 여기 해당합니다.

이렇게 나누는 이유는 명확합니다. 전 직원에게 가장 강력한 AI를 동일하게 제공하면 비용이 감당되지 않습니다. 반대로 모두에게 가벼운 AI만 제공하면 헤비유저의 생산성이 묶입니다. 업무 성격에 맞춰 도구를 나누되, 모두 동일한 ERP 연계 체계를 통해 시스템에 접근하도록 하는 것이 핵심입니다. 도구는 달라도 통로는 하나여야 통제가 유지됩니다.

4. 사용자에게 남는 감각

이 구조가 자리 잡으면 일반사용자에게 ERP는 존재감이 옅어집니다. “SAP에 들어가서 처리해야지”가 아니라 “Copilot한테 말해두면 되겠다”가 됩니다. 시스템은 여전히 그 자리에 있지만, 사용자가 의식적으로 마주하는 대상은 아니게 됩니다.

이건 사소한 UX 개선이 아닙니다. 신규 입사자 교육에서 “이 화면에서 저 메뉴를 찾아 저 버튼을 누르세요”를 가르치는 시간이 줄어듭니다. 업무 매뉴얼은 “어떤 트랜잭션 코드를 쓰는가”에서 “어떻게 요청하면 되는가”로 바뀝니다. 화면을 외우는 학습 비용이, 대화를 나누는 자연스러움으로 대체됩니다.

마무리

일반사용자에게 AI 도입의 의미는 “더 똑똑한 기능이 생겼다”가 아니라 “화면을 몰라도 일할 수 있다”입니다. 다음 편에서는 반대편, 즉 여러 단계를 넘나들며 판단을 내리는 파워유저의 업무가 어떻게 바뀌는지 다룹니다.