SAP의 AI 및 지속가능성
ESG
“AI and Sustainability at SAP (Q4 2025)”
SAP의 AI 및 지속가능성
1) 문서의 목적과 핵심 관점
이 문서는 “AI가 지속가능성을 가속할 수 있지만, 동시에 에너지·자원 사용 및 사회적 영향이라는 비용도 커지고 있다”는 문제의식에서 출발합니다. 그래서 SAP는 (1) 고객의 지속가능경영을 돕는 AI 활용과 (2) SAP가 AI를 ‘지속가능하게’ 개발·운영하는 방식을 함께 다룹니다. 
특히 SAP는 AI 활용의 목표를 “순(純)긍정(net positive) 영향—AI의 편익이 환경·사회 비용을 상회하도록 만드는 것”으로 설명합니다. 
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2) SAP Business AI가 ‘고객의 지속가능성’을 어떻게 돕는가
2-1. 왜 AI가 필요한가: 산업 전반 ‘넷제로’ 달성 부진
문서는 많은 기업들이 넷제로 목표를 세웠지만 진도가 느리다고 지적하며, G4000 기업 중 2050 넷제로 목표 경로에 정렬된 비중이 16%에 불과하다고 인용합니다. 
2-2. AI의 잠재 효과(근거 수치)
문서가 제시하는 대표 근거는 다음과 같습니다.
• 시설(빌딩) 관리 영역에서 AI 적용 시 2050년까지 에너지 사용·탄소배출을 약 8~19% 절감 가능 
• 운송(교통) 부문에서 AI로 5~10% 효율 개선 가능 
• 산업 기업에서 AI 적용이 1% 증가하면, 공급망 최적화·그린기술 혁신을 통해 탄소배출집약도 0.0395% 감소(연구 인용) 
• AI는 UN SDGs 134개 목표 달성에 기여할 수 있으나, 불공정하게 적용될 경우 59개 목표를 저해할 수 있음(양면성 강조) 
• WEF(2025) 전망: AI가 2035년까지 연간 3~6 GtCO2e 배출 감축에 기여 가능 
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3) SAP 제품 내 AI(=SAP Business AI & Joule) 적용 구조와 ‘역할(페르소나)별’ 사례
문서는 SAP의 AI(특히 Joule—SAP AI 코파일럿)가 의미론적으로 풍부한 비즈니스 데이터를 기반으로 SAP 애플리케이션 전반에 내장되어, “애플리케이션·데이터·AI를 통합”함으로써 AI/지속가능성 실행의 장벽을 낮춘다고 설명합니다. 
아래는 문서에 나온 C-레벨 페르소나별 대표 사례입니다.
3-1. CFO/CSO: 보고·공시·리스크(재무/평판) 고도화
• SAP Sustainability Control Tower: 베스트 프랙티스 템플릿 + 보유 ESG 지표를 활용해 ESG 보고서 초안을 AI로 생성, 기존 대비 최대 80% 시간 절감 
• 그린워싱 탐지(Greenwashing Detector, 파트너 msg global): AI로 보고서의 불일치·비현실적 수치 등을 점검 
3-2. COO: 공급망·생산·재고 최적화로 낭비/배출 감축
• SAP IBP(공급망 계획): AI 최적화 알고리즘과 데이터 품질을 기반으로 수요예측/감지 정확도 향상 
• SAP Predictive Replenishment: 주문량 최적화로 과잉생산·폐기(부패/스포일리지) 감소, 적시 보충 강화 
3-3. CRO: 리커머스·반품/폐기 최소화 및 가격 최적화
• SAP Recommerce: 중고 재판매 가격(범위)을 AI로 추천 순환경제 및 제품 라이프사이클 탄소 저감 지원 
3-4. CIO: 탄소 데이터 분석의 ‘자기서비스화’
• Joule for SAP Green Ledger analytics: 수작업·사전정의 리포트 없이도 탄소 지표/인사이트를 질의 기반으로 도출 
3-5. CHRO: ‘사회적 지속가능성’—공정 채용, 안전·보건
• SuccessFactors/Fieldglass: 직무정보를 바탕으로 JD(직무기술서) 생성/개선 시 무의식적 편향 완화, 포용적 표현 강화 
• 안전관찰 보고(safety observation)도 자연어 기반으로 쉽게 작성(=Joule 활용) 
3-6. CPO: 공급망 실사·데이터 수집 자동화로 규제 대응
• 배출계수 매핑(Emission factor mapping): 구매 품목/서비스에 대한 배출계수 추천 + 유사도 점수 제공 매핑 업무 최대 80% 절감 
• 선언서 이미지 분석(SAP Green Token): ISCC PLUS 등 공급업체 선언서에서 자동 검색·검증·추출 검토/입력 시간 최대 93% 절감 
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4) 고객 성과 사례(도입 효과)
• Tyrolit(오스트리아 제조업): Sustainability Control Tower로 ESG 데이터 중앙화·보고 자동화, 80+ ESG 지표를 KPI와 정렬, 60+ 관리자 접근성 향상. 또한 본사 기준 SAP 기반 이니셔티브로 2006년 이후 연간 5,163톤 절감 성과 언급 
• Martur Fompak(터키 자동차 부품): Sustainability Footprint Management + SAP Business AI로 핵심 프로세스에 지속가능성 내재화, 운송 배출 52% 감소, 좌석당 탄소발자국 34% 감소 
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5) “AI를 지속가능하게” 개발·운영하는 SAP의 접근(환경 지속가능성)
문서는 SAP가 “AI의 혜택을 보려면, AI로 효율화를 하는 것뿐 아니라 AI 자체를 지속가능하게 만들어야 한다”고 말합니다. 특히 AI의 환경발자국에서 에너지 사용과 기후영향이 현재 가장 측정 가능하고 중요한 요소로 제시됩니다. 
SAP 접근은 크게 2가지 축입니다.
1. AI 유즈케이스 개발 최적화
2. AI 모델(특히 외부 LLM) 소비(사용) 최적화 
또한 SAP 통제 범위 내 AI 자산/프로세스는 에너지 소비 관점에서 최적화하고, 외부(하이퍼스케일러 LLM 등)는 제품 설계·고객 선택권·파트너 협업으로 “소비 최적화”를 추진합니다. 
5-1. AI 스택 전 계층에서의 절감 장치(대표 예시)
• (User Experience/Joule) “프롬프트 옵티마이저”: 단순 질의는 더 효율적인 모델로 자동 라우팅(기본값으로 자원 최적화) 
• (Processes) 성능·확장성 측정 기반의 내부 개발 표준을 운영하고, 모든 AI 시나리오의 초기 설계/비즈니스 케이스에 지속가능성 기준을 내재화 
• (Strategic Implementation) “필요한 곳에만 AI를 넣는다”는 원칙으로 불필요 연산 오버헤드 방지 
• (Platform/Foundation) 모델 다양성(사이즈 옵션 제공)으로 고객이 “필요 최소 모델”을 선택 가능 
• (파트너십/투명성) 제3자 모델 학습은 제공자가 수행하되, SAP는 관련 배출을 자체 온실가스 보고에 추적·반영, 하이퍼스케일러의 사전학습 배출(pre-training) 배분 투명성도 핵심 과제로 언급 
• (Infrastructure) SAP 자체 데이터센터는 이미 재생전력으로 운영되며, 코로케이션/하이퍼스케일러와도 배출 스코프·카테고리 투명 보고 및 재생전력 확대를 협업 
5-2. AI 배출 모니터링과 정량 성과(“토큰당 배출”)
SAP는 AI 워크로드 배출을 모니터링·보고하는 대시보드를 개발하고, 하드웨어 효율 개선(연간 비용 30%, 에너지 효율 40%—산업 분석 인용)에 따른 배출집약도 완화 흐름을 언급합니다. 
그리고 SAP 내부 분석으로 2024년~2025년 3분기 사이 토큰당 평균 배출이 10배 감소했다고 제시합니다. 
또한 SAP는 “거대 LLM을 처음부터 훈련하는 모델이 아니라, 제품 통합 중심”이어서 Net Zero 2030 목표가 궤도에 있다고 설명하되, 에이전틱 AI 추론(inference) 수요가 폭증할 수 있어 지속 모니터링이 필수라고 강조합니다. 
아울러 2025년 Coalition for Sustainable AI에 참여해 UN 2030 아젠다/SDGs에 부합하는 AI 활용과 개발을 공동 추진한다고 밝힙니다. 
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6) 사회적 지속가능성: 책임 있는 AI(윤리·거버넌스·인권)
문서는 AI가 사회·정치·경제적 리스크를 만들 수 있으므로, SAP가 사람 중심(인권 존중, 인간 역량 증강, 인간 감독/통제 하의 AI) 원칙으로 책임 있는 AI를 구축한다고 설명합니다. 
6-1. 윤리 프레임워크와 내부 거버넌스
• SAP Global AI Ethics Policy 기반 윤리 프로세스: UNESCO 「AI 윤리 권고」의 10원칙과 OECD AI 원칙 등 외부 프레임워크를 참고 
• AI Ethics Office가 거버넌스 프로세스를 오케스트레이션 
• 모든 AI 유즈케이스는 윤리 영향평가(impact assessment)를 거쳐 리스크 등급 분류. 고위험은 다단계 심의(High-Risk Use Case Review Committee, 필요 시 Global AI Ethics Steering Committee) 
• 외부 관점 반영을 위해 Global AI Ethics Advisory Panel 운영, 인권 측면은 Global Human Rights Commitment Statement로 보완 
6-2. 외부 평가/인증 및 역량 확산
• World Benchmarking Alliance의 Ethical AI Indicator에서 SAP가 기준을 충족한 6개 기업 중 하나로 인정 
• SustainableIT.org의 2025 Responsible AI Impact Award 수상 
• AI 거버넌스 및 주요 제품에 대해 ISO 42001 인증 달성 
• AI 윤리 리터러시 확산을 위해 SAP Learning에 무료 온라인 코스 제공 
또한 SAP는 자사 솔루션의 책임성 확보를 넘어, 파트너와 함께 AI 가치사슬 전반(데이터 공급망 포함)의 인권·환경 실사를 확장하겠다고 언급합니다. 
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Source : (문서 내 ‘Resources’ 기준 출처표기)
문서 말미에 다음과 같은 근거 출처들이 정리되어 있습니다(예: Accenture(2024), IEA(2023), Nature 계열 논문, Stanford HAI(2025), WEF(2025) 등). 
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