SAP Goldman Sachs European Technology Conference 2026
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- SAP의 최고 AI 전략 책임자인 Sean이 최근 12개월간 AI 분야에서의 주요 발전과 SAP의 AI 전략에 대해 설명했다.
- 지난해 SAP는 130개의 생성 AI 기능과 1400개의 Jewel 스킬을 출시했으며, 30개의 AI 에이전트를 공개하고 에이전트 관리 허브도 도입했다.
- SAP는 대규모 언어 모델 외에도 테이블형 데이터를 기반으로 한 SCP 재학습 변환기(RPT1) 모델을 개발하여 머신러닝 모델들을 통합하고 정확도를 높였다.
- Jewel은 컨설팅 분야에서 특히 주목받고 있으며, Siemens 고객은 Jewel을 통해 주당 10시간의 생산성 향상을 경험했다.
- SAP는 AI가 사용자 인터페이스, 소프트웨어 개발 및 유지보수, 상업 모델에 미치는 영향을 적극 수용하며, AI 단위 기반 소비 모델을 도입해 AI 사용량에 따라 과금한다.
- SAP의 비즈니스 데이터 클라우드는 SAP 및 비SAP 데이터를 통합해 에이전트가 활용할 수 있는 풍부한 데이터 제품을 제공한다.
- SAP는 AI 네이티브 스타트업과 협력하며 시장을 모니터링하고 있으나, 현재까지 독보적인 스타트업 인수는 제한적이다.
- 시스템 통합업체들은 AI 도입을 적극 수용하며 비즈니스 모델을 빠르게 전환하고 있다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
좋습니다. 다음 세션에 함께해 주신 여러분 모두 감사드립니다. 이번 컨퍼런스에 SAP가 다시 참여하게 되어 기쁘고, 특히 최고 AI 전략 책임자(CAISO)인 월터 선도 함께해 주셔서 반갑습니다. 션, 올해로 아마 3년 연속 다시 오시는 것 같은데요, 참 흥미로운 시기입니다.
음-hm. AI 쪽을 보면, 발전 속도가 거의 지수 곡선을 그리는 것처럼 보입니다.
지난 12개월 동안 실제로 어떤 큰 ‘단계적 변화’들이 있었다고 보시는지, 먼저 견해를 여쭙고 싶습니다. 물론 애플리케이션 레이어에 대한 논의가 가장 중요한 이슈였던 것은 분명합니다. 우선 어떤 점들이 흥미로운지, 배경부터 좀 정리해 주시죠. 가장 큰 진전이 무엇이었고, 앞으로 그 흐름이 어떻게 진화해 갈지 어떻게 보시는지도요.
네, 좋습니다. 다시 오게 되어 기쁘고, 초대해 주셔서 감사합니다. 또 지금 투자자 커뮤니티에서 AI와 저, 그리고 우리 팀을 향한 문의가 매우 많이 들어오고 있어서, 오늘 이 자리에서 여러 질문을 한꺼번에 다룰 수 있으면 좋겠습니다. 좋은 기회네요. 네, 돌아볼 수 있는 좋은 기회이기도 합니다. 제가 2024년에 처음 이 자리에 왔을 때만 해도 생성형 AI는 아직 비교적 새로운 기술이었죠. 당시에는 운영 환경(프로덕션)에서 생성형 AI 활용 사례를 대략 10개 정도 출시했던 것으로 기억합니다. 우리는 Joule을 발표했고, SAP AI Core와 확장 기능을 구축하기 위한 Generative AI Hub도 발표했습니다. 그리고 작년으로 넘어가 보면, 우리가 출시한 생성형 AI 기능이 약 130개 정도였습니다.
Joule에는 약 1,400개의 스킬이 들어가 있었습니다. 스킬이란 기본적으로 사용자의 의도를 Joule이 수행할 수 있는 작업에 매핑하는 것을 의미합니다. 예를 들어 ‘미결 구매 주문서를 보여줘’ 같은 요청들이죠. 이런 것들을 실제로 시스템에서 API와 각종 데이터 테이블 등에 연결되도록 매핑해야 합니다. 그리고 저는 당시 우리가 개발 중이던 몇 가지 혁신에 대해서도 말씀드렸습니다. 제가 기대하고 있던 것들이었죠. 저희는 3가지 범주로 나눴습니다. 그중 하나가 에이전트였습니다. 저희가 이제 막 에이전트에 대해 이야기하기 시작한 단계였습니다. 그리고 올해는 이제 에이전트를 출시했습니다. 현재 30개의 에이전트를 출시했습니다. 또한 에이전트를 거버넌스하기 위한 AI 에이전트 허브도 출시했습니다. 에이전트를 확장할 수 있도록 줄(조울) 에이전트 빌더도 갖추고 있습니다.
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이 어닝콜에는 2명이 참여했지만, 지금 보이는 건 1명뿐입니다.
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