Model Context Protocol 기반의 SAP AI 에이전트 생태계 장악 전략

SAP's AI strategy: Come for the openness, stay because you have to

2026년 5월 19일5분advanced

AI 요약

Context

GenAI 확산에 따른 전통적 Enterprise Application의 영향력 감소 및 시장 가치 하락 위기 직면. 분산된 데이터 소스와 서드파티 플랫폼 간의 낮은 상호운용성으로 인한 에이전트 통합 병목 현상 발생.

Joule Studio 2.0 도입을 통한 AI Agent 생성 및 관리 통합 환경 구축
Model Context Protocol 및 A2A Protocol 채택으로 서드파티 도구와의 표준화된 데이터 연결성 확보
Agentic Orchestration 설계를 통한 Hybrid Landscape 환경의 비즈니스 프로세스 실행 가능 구조 구현
Real-time Data Ingestion 메커니즘 적용으로 SAP 및 외부 시스템 전반의 Context-aware 프로세스 지원
Business Data Cloud(BDC)와 Databricks 간 Bi-directional Data Sharing 구조를 통한 데이터 가용성 확장
Dremio 및 Reltio 인수를 통한 Lakehouse 아키텍처 및 Metadata 관리 역량 내재화로 데이터 파편화 해결

실천 포인트

1. 외부 AI 에이전트 도입 시 표준 프로토콜(MCP 등) 지원 여부를 통한 벤더 종속성 리스크 검토

2. 데이터 공유 아키텍처 설계 시 Bi-directional Sync 가능 여부와 메타데이터 일관성 확보 방안 확인

3. 단순 API 연동을 넘어 Agentic Workflow의 실행 주체(Runtime)와 감사 추적(Audit Trail) 소유권 정의

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