AI ERP 현황 2026 — 에이전트는 224개, SAP로 돌리는 곳은 3%: SAP·더존·Rillet·Basis를 기능·실사용·매출로 뜯어보다

이 글은 2026년 7월 29일에 갱신했습니다. SAP Q2 2026 실적, 더존비즈온 상장폐지, DSAG 2026 조사 결과를 반영했습니다.

SAP는 7월에 Joule 에이전트를 224개 제공한다고 밝혔습니다. 같은 달 15일, 국내 1위 ERP 더존비즈온은 사모펀드 EQT에 2조 1,800억 원에 통째로 넘어가며 상장폐지됐습니다. 그리고 미국에서는 창업 2년 차 AI 회계 스타트업 한 곳이 대기자 700개사를 명단에 남긴 채 조용히 문을 닫았습니다.

한 달 안에 벌어진 일입니다. 이제 ERP에 'AI'가 없는 곳은 없으니, 그 말만으로는 아무것도 구별되지 않습니다. 그래서 발표 자료가 아니라 세 가지를 뜯어야 합니다 — 실제로 무슨 기능을 넣었나, 사람들이 정말 쓰나, AI가 돈을 버나.

발표된 에이전트는 224개인데, AI를 이미 쓰는 SAP 고객사가 그것을 SAP로 운영하는 비율은 3%입니다. 이 간극이 2026년 AI ERP의 실제 모습입니다.

붙이는 진영 — 발표는 화려한데, 실사용은?

▍SAP: 에이전트는 224개, SAP로 돌리는 곳은 3%

SAP는 Joule을 어시스턴트에서 에이전트 플랫폼으로 재편했습니다. 숫자는 계속 움직입니다 — 2026년 4월 공식 발표에서 전문 에이전트 30여 개와 Joule Skill 2,500개, 5월 Sapphire에서 도메인 특화 어시스턴트 50여 개, 7월 SAP코리아 행사에서는 Joule Agent 224개였습니다. CEO 크리스티안 클라인은 7월 23일 실적발표에서 연말까지 자율형 스위트 에이전트를 400개 이상으로 늘리겠다고 했습니다.

재무만 봐도 라인업은 구체적입니다. 경비 처리를 자동화하는 Expense Automation Agent가 2026년 2분기에 정식 출시(GA)됐고, 송장-발주 불일치를 해소하는 Dispute Resolution Agent는 베타입니다. 결산을 오케스트레이션하는 Financial Closing Assistant와 자금·재무를 다루는 Cash and Treasury Assistant는 2026년 5월 시점에 2분기 출시 '계획'으로 발표됐지만, SAP 자체 2분기 릴리스 목록에는 아직 GA 품목으로 올라와 있지 않습니다.

문제는 실사용입니다. 독일어권 SAP 사용자협회 DSAG가 회원사 198곳을 조사한 결과, AI 유스케이스를 이미 도입한 기업 중 그것을 SAP 솔루션으로 프로덕션 운영하는 곳은 3%였고, 77%는 비(非)SAP 도구로 돌리고 있었습니다(DSAG 투자보고서 2026, 2026년 2월 26일 발표). 응답사 중 AI를 아예 도입하지 않은 곳이 51%라는 점까지 감안하면, 실제로 SAP AI가 매일 돌아가는 현장은 매우 얇습니다.

여기서 분모를 정확히 볼 필요가 있습니다. 3%는 'SAP 고객 전체'가 아니라 'AI를 이미 쓰기 시작한 기업' 안에서의 비율이고, 표본은 독일·오스트리아·스위스 198개사입니다. 그럼에도 신호는 분명합니다 — AI를 쓸 의지가 이미 있는 기업조차 그 일을 ERP 벤더 안에서 하지 않고 있습니다. 에이전트 개발 환경인 신규 Joule Studio도 2026년 3분기 정식 출시 예정으로, 7월 말 현재 조기도입 고객 단계에 머물러 있습니다.

▍더존: 판이 바뀌었습니다 — 상장폐지, 그리고 사라진 공시

국내는 더존비즈온이 앞섭니다. 그런데 2026년 7월, 이 회사를 보는 방법 자체가 바뀌었습니다. 글로벌 사모펀드 EQT가 특수목적법인을 통해 포괄적 주식교환으로 지분 100%를 확보했고(교환가 주당 12만 원, 총 거래규모 약 2조 1,800억 원), 7월 15일 유가증권시장에서 상장폐지됐습니다.

숫자로 보면 인수 직전까지 실적은 좋았습니다. 2025년 연간 매출 4,463억 원(+10.9%)에 영업이익 1,277억 원(+45.0%), 2026년 1분기는 매출 1,165억 원(+18.2%)·영업이익 350억 원(+62.2%)이었습니다. '원AI'는 기업 데이터 기반 RAG 비서에서 세법도우미·노무도우미 같은 전문 에이전트로 넓혔고, 2025년 말 기준 도입 7,400곳을 넘겼습니다. 가격도 국내에서 드물게 구체적입니다 — 월 25만 원부터, 쓴 만큼 소모되는 충전식 크레딧.

도입 기업 입장에서 진짜 변화는 실적이 아니라 공시입니다. 상장폐지로 분기 실적 공시 의무가 사라졌습니다. 앞으로 '원AI가 실제로 얼마나 쓰이고 얼마를 버는가'는 회사가 밝히고 싶을 때만 나옵니다. 검증 가능한 공개 데이터가 줄어든다는 뜻이고, 이는 벤더를 고를 때 실사(due diligence)의 무게가 공시에서 레퍼런스 확인 쪽으로 옮겨간다는 뜻이기도 합니다.

영림원소프트랩은 K-System Ace I&I에 ERP 데이터를 대화로 답하는 K-봇, 문서 이미지 인식, 이메일 자동작성을 얹었습니다. 2025년 매출 798.8억 원(+27.7%)·영업이익 42.2억 원(+90.1%)으로 체력은 좋아졌고 "AI 기반 전사 생산성 50% 향상"을 목표로 내걸었지만, 기능별 실사용 공개는 세 곳 중 여전히 가장 얕습니다.

새로 짓는 진영 — 작지만 자본이 몰린다

▍Rillet·Campfire: 고객은 늘었는데, ARR은 여전히 미공개

반대편엔 코어를 새로 짓는 스타트업이 있습니다. Rillet은 자동 총계정원장·은행 대사·수익 인식·다법인 연결을 4주 구현으로 내세우며 Series B $70M(a16z·ICONIQ 공동리드)을 포함해 누적 1억 달러 이상을 조달했습니다. 2026년에는 AI가 수행한 모든 액션에 감사증적을 남기는 MCP 커넥터를 내놨고, SOC 1·SOC 2 Type II를 확보했으며, 재고관리 Cin7과 제휴해 SKU 단위 수익성 분석까지 손을 뻗었습니다. Campfire는 회계 데이터로 학습했다는 자체 모델과 'AI 회계 팀원' Ember를 앞세워 Series B $65M(Accel·Ribbit)을 받았고, Replit·PostHog 같은 고성장사를 고객으로 확보했습니다.

정직하게 볼 게 둘입니다. 첫째, 두 곳 다 자사 ARR 절대액은 2026년에도 공개하지 않습니다. Rillet은 고객사가 2025년 8월 200곳에서 2026년 중반 500곳을 넘었다고 밝혔지만 이는 회사 자체 발표이고, Campfire는 "10개월간 10배" 같은 배수만 냅니다. 출발점이 낮은 소기업 베이스 위의 숫자입니다. 둘째, Rillet이 내건 "회계사가 만든"의 실체는 창업자가 아니라 팀입니다 — CEO는 핀테크 출신이고, 회계 정통성은 CPO·구현팀의 이력에서 옵니다.

▍2026년의 변화: 돈이 ERP 본체에서 회계법인 에이전트로 옮겨갔습니다

2026년 이 진영에서 나온 가장 큰 라운드는 ERP 회사가 아니었습니다. 회계법인용 AI 에이전트를 만드는 Basis가 2월 24일 $100M Series B(Accel 리드)를 받으며 기업가치 11억 5,000만 달러로 유니콘에 진입했습니다. 회사는 미국 상위 25개 회계법인 중 약 30%가 쓰고 있다고 밝혔고, AI 에이전트가 파트너십 세무신고서(Form 1065)를 처음부터 끝까지 자율로 완성하는 시연을 내놨습니다.

방향이 읽힙니다. 2025년의 자본은 'ERP를 다시 짓는' 쪽으로 갔고, 2026년의 자본은 '회계 업무를 대신 처리하는' 쪽으로 갔습니다. 시스템을 교체하는 것보다 업무를 떼어가는 쪽이 도입 저항이 낮기 때문입니다. 회계사에게 이 이동은 남 얘기가 아닙니다.

▍그리고 한 곳은 문을 닫았습니다

2026년 6월, AI 회계 스타트업 FINNX가 폐업했습니다. 이메일에서 인보이스를 추출해 자동 기표하고 발주와 대조해 이상 건만 사람에게 넘기는 제품이었고, 폐업 시점에 대기 기업이 700곳 있었습니다. 3월에 시도한 150만 달러 조달이 무산된 것이 직접 원인이지만, 창업자가 밝힌 근본 이유가 더 중요합니다. 인보이스 매칭이나 분개가 한 건만 틀려도 감사 리스크가 생겨 고객이 결국 전수 재검증을 했고, 그러다 보니 자동화의 이득이 사라졌다는 것입니다. "준비되기 전에 런웨이가 먼저 소진됐다"는 말이 남았습니다.

이 실패는 이 진영 전체의 관문을 정확히 보여줍니다. 회계에서 90% 정확도는 90점이 아니라, 10%를 사람이 다시 봐야 하는 구조입니다.

내연기관 차대에 배터리를 얹은 개조차와, 바닥부터 전기차로 지은 전용 플랫폼 전기차는 겉이 같은 '전기차'라도 다른 물건입니다. 붙인 것과 다시 지은 것은, 같은 'AI ERP'라 불려도 할 수 있는 게 다릅니다. 두 진영을 기능 단위로 나란히 놓고 본 비교는 AI ERP 비교 2026에서 따로 다뤘습니다.

여섯 곳, 한눈에 (2026년 7월 기준)

AI ERP는 실제로 돈을 벌고 있나

▍계약엔 붙는데, 검증된 매출로는 아직입니다

가장 강한 수익화 신호는 여전히 SAP입니다. 7월 23일 발표한 2026년 2분기 실적에서 클라우드 매출은 고정환율 기준 24% 늘었고, 특히 Cloud ERP Suite가 27% 성장했습니다. 향후 12개월 인식될 현재 클라우드 백로그는 229억 유로로 26% 증가했습니다. AI가 계약에 붙는다는 신호도 나왔습니다 — 분기 중 상위 50개 딜의 90% 이상에 AI와 Business Data Cloud가 포함됐다고 밝혔습니다. 다만 이 지표는 '수주 금액 대비 비중'이 아니라 '상위 딜 건수 기준'이어서, 이전에 인용되던 "2025년 4분기 클라우드 신규 수주의 3분의 2에 AI 포함"과 직접 비교되지 않습니다. 같은 분기에 인수 희석 영향으로 연간 영업이익 가이던스는 하향됐습니다.

시장 전망도 이 방향입니다. 가트너는 클라우드 ERP 지출에서 AI 탑재 솔루션이 차지하는 비중이 2024년 14%에서 2027년 62%로 올라가고, 임베디드 AI를 갖춘 클라우드 ERP가 2028년까지 결산 기간을 30% 단축시킬 것으로 봤습니다(2026년 2월). 같은 기관은 7월에 2,340억 달러 규모의 전사 애플리케이션 지출이 에이전틱 AI로 대체될 위험에 놓였다고도 경고했습니다.

그런데 정작 '돈'을 뜯어보면 조심스럽습니다. 어느 대형 벤더도 AI 단독 매출을 분리 공시하지 않고, AI-native 스타트업의 ARR 절대액도 전부 비공개입니다. 더존은 상장폐지로 공시 자체가 끊겼습니다. 그리고 국내 실측은 더 냉정합니다 — 한국은행이 취업자 5,512명을 조사한 결과 AI 활용으로 줄어든 업무시간은 주당 약 1.5시간(3.8%)이었고, 시간 절감과 실제 생산 증가 사이의 상관관계는 사실상 0이었습니다(2026년 6월). 대한상공회의소 조사에서도 생성형 AI 활용률은 대기업 66.5%·중소기업 52.7%로 높지만, AI 도입 로드맵이 없다고 답한 중소기업이 70.4%였습니다(2026년 6월).

정리하면 이렇습니다 — AI는 계약을 붙게는 하지만, 검증된 독립 매출 라인으로도 검증된 생산성 증가로도 아직 서지 못했습니다. 왜 대부분 파일럿에서 멈추는지는 재무 AX 도입에서, 그 파일럿을 실제 운영으로 넘기는 조건은 파일럿에서 운영으로에서 따로 다뤘습니다.

그래서 진짜 쟁점 — 발표가 아니라 실사용과 신뢰

▍3%와 폐업 한 건이 같은 이야기를 합니다

DSAG의 3%와 FINNX의 폐업은 방향이 반대인 사건 같지만 같은 이야기를 합니다. 기능을 발표하는 것과, 매일 수천 건의 실제 거래 위에서 사람이 믿고 쓰는 것은 다릅니다. 그리고 재무에서 그 신뢰는 결국 감사가능성과 거버넌스입니다 — AI가 만든 분개를 감사에서 설명할 수 있는가. 이 감사가능성을 실제로 어떻게 지키는지는 AI 회계 거버넌스에서, 그 판단 근거가 되는 데이터를 어디에 두는가는 AI ERP 데이터 주권·보안에서 다뤘습니다.

여기가 회계 전문성이 승부처가 되는 이유입니다. Gridie는 회계사가 설계한 AI-native ERP입니다. Rillet이 '회계사가 만든'을 팀 이력으로 내세운다면, 우리는 창업자 본인이 CPA이자 한국공인회계사회 AI 자문위원이고 한국 제조 같은 산업에 특화됐다는 점이 다릅니다. 자랑이 아니라, 발표가 아니라 신뢰가 갈림인 시장에서 우리가 선 자리입니다.

어느 쪽을 봐야 하나

▍규모·업종·리스크로 갈립니다

정답은 하나가 아닙니다. 이미 복잡한 프로세스가 굳었고 글로벌 감사·규제가 무거운 대기업이라면, 설치기반과 검증된 프로세스를 가진 붙이는 진영이 현실적입니다. 국내 실측도 있습니다 — 삼성전기는 S/4HANA 전환으로 시스템 비가동 시간을 144시간에서 34시간으로 76% 줄였다고 밝혔습니다(2026년 7월). 웹케시는 자금관리 에이전트를 NH농협은행에서 100여 명 파일럿으로 시작해 700여 명 규모로 확대했습니다. 빠르게 크는 중소·중견이고 회계 자동화가 급하며 시스템이 아직 가볍다면, 새로 짓는 진영이 출발선을 낮춥니다.

고를 때 'AI 들어갔대'만 보지 마십시오. 발표된 기능 수가 아니라 실제 프로덕션 도입률을, 그리고 그 판단을 감사로 증명할 수 있는지를 보십시오. 규모별로 무엇을 먼저 확인해야 하는지는 AI ERP 선택 가이드에, 제조업이라면 어디부터 손대야 하는지는 제조 AI ERP, 어디부터에 정리했습니다. 고른 다음에 무엇이 어긋나는지는 AI ERP 도입 실패 안티패턴에 모았습니다 — 실패는 대개 오픈에 성공한 뒤에 드러납니다.

주제별로 이어 읽기

이 글은 AI ERP 전체 지형을 다룹니다. 각 주제를 실무 단위로 파고든 글을 아래에 묶었습니다.

벤더·아키텍처 고르기 - AI ERP 비교 2026 — 더존 원AI·SAP Joule·AI-native를 기능 단위로 나란히 놓고 비교 - AI ERP 선택 가이드 — 규모별로 무엇을 먼저 확인하고 얼마를 쓰게 되는가 - AI ERP 데이터 주권·보안 — 우리 회계 데이터가 어디에 저장되고 누가 학습에 쓰는가

도입과 운영 - 재무 AX 도입 — 왜 대부분 파일럿에서 멈추는가 - 파일럿에서 운영으로 — 파일럿을 실제 운영으로 넘기는 조건 - AI ERP 도입 실패 안티패턴 — 오픈은 성공했는데 실패하는 다섯 갈래, 그리고 회계로 읽는 진단 지표 - 제조 AI ERP, 어디부터 — 반복업무 5대장과 현금 사이클부터 - AI 회계 거버넌스·감사 — AI가 만든 분개를 감사에서 설명하는 방법

재무 업무별로 보기 - 실시간 FP&A — 월말에야 보이는 숫자를 앞당기기 - 단위경제 실시간 분석 — SKU별·고객별 손익의 병목은 속도가 아니라 원가배부 - 흑자도산과 유동성 — 이익이 나는데 현금이 마르는 구조 - 터치리스 클로즈 — 사람 손이 닿지 않는 결산은 어디까지 가능한가 - 경비지출 자동화 — 영수증 입력 다음 전선은 '지출 판단' - 해외법인·다법인 연결 — 벽은 두 번째 법인부터 시작된다

세무와 사람 - AI 부가세 신고, 어디까지 — 신고 자동화가 실제로 닿는 지점 - 세무 플랫폼 판도 2026 — 승부처는 세무가 아니었다 - 재무 AI와 일자리 — 회계·재무 인력에게 무엇이 남는가

자주 받는 질문

Q. 'AI ERP'는 이제 다 있는데, 뭘 기준으로 골라야 하나요?

A. 발표된 기능 수가 아니라 실제 프로덕션 도입률과 감사가능성입니다. SAP는 Joule 에이전트를 224개까지 늘렸지만, AI를 이미 도입한 기업 중 그것을 SAP 솔루션으로 운영하는 비율은 3%에 그쳤습니다(DSAG 2026년 2월). 기능 목록보다 '매일 사람이 믿고 쓰는가'와 'AI 판단을 감사에서 설명할 수 있는가'가 갈림입니다.

Q. SAP Joule·더존 원AI와 AI-native ERP(Rillet 등)는 뭐가 다른가요?

A. Joule·원AI는 검증된 기존 ERP 위에 AI를 얹은 것이고, Rillet·Campfire는 코어 자체를 에이전트가 실행하도록 다시 설계한 것입니다. 전자는 설치기반과 안정성이, 후자는 아키텍처의 자유도가 강점이며 대신 감사 트랙레코드와 규모는 아직 얕습니다.

Q. 더존비즈온 상장폐지가 도입 기업에 영향이 있나요?

A. 제품이 사라지는 것이 아니라 소유구조가 바뀐 것이므로 당장의 서비스 변화를 단정할 근거는 없습니다. 다만 2026년 7월 15일 상장폐지로 분기 실적 공시가 끊겼기 때문에, 원AI의 실사용과 수익화를 외부에서 검증할 공개 자료는 줄어듭니다. 계약 전 레퍼런스 고객 확인과 로드맵 서면 확인의 비중을 높이는 것이 현실적입니다.

Q. AI ERP가 실제로 돈을 벌고 있나요?

A. 계약에는 붙습니다. SAP는 2026년 2분기 상위 50개 딜의 90% 이상에 AI와 Business Data Cloud가 포함됐다고 밝혔습니다. 그러나 어느 벤더도 AI 단독 매출을 분리 공시하지 않고, AI-native 스타트업의 ARR 절대액도 비공개입니다. 한국은행 조사에서는 AI로 줄어든 업무시간과 실제 생산 증가 사이의 상관관계가 사실상 0으로 나왔습니다.

Q. AI-native ERP는 감사·거버넌스가 약하지 않나요?

A. 그게 이 진영의 최대 관문입니다. 2026년 6월 폐업한 FINNX는 분개 한 건의 오류가 전수 재검증으로 이어지면서 자동화 이득이 사라진 사례였습니다. 반대로 Rillet처럼 SOC 1·SOC 2 Type II를 받고 AI 액션마다 삭제 불가한 감사증적을 남기는 곳도 있습니다. 도입 전 감사 추적·권한 통제·회계 판단의 신뢰성을 반드시 확인해야 합니다.

발표 자료 위에서는 모두가 'AI ERP'입니다. 그러나 에이전트를 224개 내놓은 벤더의 실제 프로덕션 비율이 3%이고, 700개사가 기다리던 제품이 정확도 때문에 문을 닫았습니다. 남은 질문은 기능 개수가 아니라 신뢰입니다.