[아이티데일리] SAP가 첫 ‘SAP 레오나르도 라이브(SAP Leonardo Live)’를 현지시간으로 11일과 12일 양일간 독일 프랑크푸르트 카프유로파(KAP Europa)에서 개최했다.

SAP가 지난해 처음 발표한 ‘SAP 레오나르도(SAP Leonardo)’는 ‘SAP 클라우드 플랫폼(SCP)’ 상의 머신러닝(기계학습), 사물인터넷(IoT), 애널리틱스 및 블록체인 기술과 디자인씽킹 서비스를 통해 고객의 비즈니스 난제를 보다 정확히 파악하고 해결할 수 있도록 지원하는 ‘디지털 혁신 시스템’이다. 그동안 SAP가 발전시켜온 빅데이터 및 IoT 관련 역량에 머신러닝과 블록체인 등의 새로운 기술을 접목시켜 선보인 포트폴리오다.

‘SAP 레오나르도’를 경험해보고 실제 활용사례를 공유하기 위해 열린 이번 행사에서는 전 세계에서 모인 기자들을 대상으로 하는 간담회도 열려, ‘SAP 레오나르도’에 대해 보다 자세하게 알아볼 수 있는 자리가 마련됐다. 다음은 탄야 뤼커트(Tanja Rueckert) SAP IoT·디지털공급망부문 사장이 기자들의 질문에 대해 답변한 주요 내용을 정리한 것이다.

- ‘GE 프레딕스’와 같은 타사 IoT 플랫폼과 차이점은 무엇인가.
‘SAP레오나르도’는 다양한 산업분야에서 SAP가 쌓아온 지식과 노하우 및 베스트 프랙티스를 기반으로 한다. 또한, 분석 역량이 SAP의 디지털 코어와 연동되고, 여기에 디자인씽킹까지 융합된다. 고객이 데이터를 기반으로 실질적인 액션까지 이어갈 수 있도록 돕는 차별화된 서비스를 제공하는 것이다. 새로운 기술들의 융합을 통해 비즈니스 프로세스나 비즈니스 모델을 혁신할 수 있게 해준다는 점도 주요 특징이다.

- ‘SAP 레오나르도’를 기반으로 국가기관이나 NGO와 협업한 사례는.
아르헨티나 부에노스아이레스의 사례를 대표적으로 꼽을 수 있다. 이 도시는 매년 강의 범람으로 인한 홍수에 시달려왔고, 이로 인한 수질오염이나 쓰레기 문제가 시민들의 삶의 질을 떨어뜨렸다. SAP는 부에노스아이레스와 협업, 센서를 통해 홍수 관련 비정형데이터를 수집해 홍수를 예측할 수 있도록 시스템을 구축했다. 시스템 도입 이후 강의 범람이 시민들의 삶에 미치는 영향이 현저히 줄었다. 또한 일본에서는 NTT도꼬모와 협업, 버스 운전사에게 센서를 부착해 졸음운전이나 심장마비에 대비할 수 있게 했다.

- IoT, 빅데이터, 머신러닝, 블록체인 등을 하나의 클라우드 플랫폼에서 활용할 수 있나.
그 모든 역량을 ‘SAP 클라우드 플랫폼(SCP)’를 통해 서비스 형태(as a service)로 제공한다. 어셋 인텔리전스 네트워크나 예측분석 역량까지 전부 SAP 데이터센터를 기반으로 하는 클라우드에서 활용 가능하다. 또한 고객의 선택에 따라 AWS(아마존웹서비스)나 구글의 퍼블릭 클라우드 서비스에서도 이를 사용할 수 있고, 자체 개발한 앱을 연동시킬 수도 있다.

- ‘SAP 레오나르도’는 IoT가 중심인 것처럼 보이는데, 유스케이스 때문인가.
IoT뿐만 아니라 빅데이터, 머신러닝, 블록체인 등 모든 역량이 통합적으로 쓰인다. 단지 대표적으로 IoT 관련해 가시적인 성과가 먼저 나타나고 있는 것이고, 하나의 기술만 쓰기보다는 포트폴리오 상에서 융합돼 활용되고 있다. 사실 대부분의 고객들은 어떤 솔루션을 통해 가치를 얻을 때 표면적인 기술을 인지할 뿐, 그 배경에 쓰이는 기술 전부에 대해서는 크게 신경 쓰지 않기 마련이다.

- 인공지능과 같은 새로운 기술로 자동화되는 시대에 미래 일자리는.
적잖은 부분이 기계로 대체되겠지만, 그만큼 새로운 직업이 또 생길 것이다. 지금의 데이터 사이언티스트도 예전에는 없던 직업인 것과 같은 맥락이다. 관련 종사자들이 재훈련을 받아 새롭게 일자리를 구할 수도 있다. 무엇보다 인더스트리 4.0 등이 대두되면서 미래 일자리에 대해 함께 고민하고 연구 중이라는 사실이 고무적이다. 인공지능은 인간의 파트너가 될 수 있으며, NGO들과도 이러한 부분에 대해 끊임없이 논의 중이다.

- ‘SAP 레오나르도’의 머신러닝 관련 제품 역량은.
구글 및 엔비디아와 파트너십을 맺고 긴밀히 협업 중이다. 엔비디아의 GPU를 기반으로 구글 텐서플로우를 프레임워크 삼아 머신러닝 역량을 제공, 예측적인 알고리즘 모델을 개발하고 이를 위한 학습 환경도 개선해나가면서 고객경험을 향상시킬 수 있는 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다.

- ‘디자인씽킹’을 활용하는 데 기업 규모에 따른 제약이나 차이는 없나.
SAP의 ‘디자인씽킹’ 방법론은 유연한 접근성을 갖고 있다. 기업의 목표나 규모에 따라 이를 하루 동안 할 수도 있고 몇 달동안 할 수도 있다. 또한, 꼭 SAP의 도움을 필요로 하는 게 아니라 스스로 이를 수행할 수도 있다. 핵심은 빠르게 프로토타이핑을 반복할 수 있는 것이다. 일례로, 파리에 오픈한 ‘SAP 레오나르도 센터’에서는 8일 만에 프로토타이핑하는 과정을 제공하기도 한다.

- 새로운 기술들을 도입하는 데 적극적인 분야와 소극적인 분야를 꼽는다면.
도입이 빠른 곳으로는 유통, 제조, 자동차 등을 들 수 있다. 엔드유저 경험에서 가장 빨리 변화가 일어나는 분야라 적극적으로 대처하는 것으로 풀이된다. 유틸리티, 에너지 등의 분야가 그 다음으로 빠르며, 또 이러한 경향은 나라에 따라서도 다르게 나타난다. 비교적 소극적인 분야로는 금융을 꼽을 수 있다.