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OpenAI가 2022년 11월 ChatGPT를 출시한 이후, 전 세계는 인공지능의 기술적 진보와 사실상 무한한 가능성에 매료되고, 때로는 불안해하며, 경이로움을 감추지 못했습니다. 그로부터 18개월 동안, 수많은 기업들이 AI 플랫폼과 모델을 자사 제품, 내부 프로세스, 그리고 기업 전략 전반에 신속하게 도입해 왔습니다. 그 결과, 점진적으로 성장하던 흐름은 순식간에 거대한 투자 경쟁으로 이어졌습니다.
월스트리트저널(The Wall Street Journal)에 따르면, 올해 기업들의 생성형 AI 투자 규모는 약 390억 달러에 이를 전망이며, 이는 2023년 대비 정확히 두 배에 달하는 수치입니다. 골드만삭스(Goldman Sachs)가 작년에 발표한 전망치는 AI 관련 투자의 급등을 더 명확히 보여줍니다. 골드만삭스 이코노미스트들은 미국 내 AI 투자가 2025년에는 1,000억 달러에 근접할 것으로 내다봅니다(해당 보고서는 ChatGPT와 같은 생성형 AI와 보다 포괄적인 인공지능 기술을 별도로 구분하지 않았음).
세계 대기업 상당수가 이 혁신적인 신기술의 허니문 기간에 여전히 빠져 있는 가운데, 이미 다양한 산업에서 AI 활용 사례와 관련된 신뢰할 만한 데이터가 쌓이고 있습니다. 2022년 12월 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company) 연구는 전 세계 약 1,500개 기업을 대상으로, 인공지능이 기업 내에서 어떻게 도입되고 있으며 이 기술이 조직에 얼마나 실질적 가치를 창출하는지를 조사했습니다. 맥킨지는 제조, 영업·마케팅, 제품 개발 등 다양한 기능에서 전반적으로 매출 증가와 비용 절감이 나타났음을 밝혔습니다. 그러나 AI 통합의 효과가 가장 두드러졌던 분야는 공급망 관리였습니다. 전체 응답자의 52%가 공급망 관리 프로세스에서 AI 도입 후 비용이 감소했다고 답했으며, 60%에 가까운 비율은 매출 증가 효과를 경험한 것으로 나타났습니다.
세계 대기업 상당수가 이 혁신적인 신기술의 허니문 기간에 여전히 빠져 있는 가운데, 이미 다양한 산업에서 AI 활용 사례와 관련된 신뢰할 만한 데이터가 쌓이고 있습니다.
AI, 그리고 가장 주목받는 형태인 생성형 AI가 공급망 관리에 이로울 것이라는 사실은 어쩌면 당연하게 느껴질 수 있습니다. 공급망 관리란 본래 방대한 데이터를 효과적으로 해석하고, 복잡한 분석을 통해 전략·의사결정을 지원하며, 잠재 리스크를 빠르게 탐지·분석하는 운영적 특성이 강한 분야입니다. 이와 같은 영역에서 AI가 제공하는 독보적 역량은 실질적으로 큰 힘이 될 수 있습니다.
하지만 공급망 관리, 그리고 공급망 리스크 관리(SCRM)처럼 실용적 성격이 강한 분야에서는 최신 플랫폼 도입의 가능성만 보고 경도되기보다는, 실제 인공지능의 유효 활용 사례가 무엇이며, 초기·비용 부담이 크고 잠재적으로 혼란을 초래할 수 있는 신기술 도입의 위험성은 없는지 보다 깊이 고민하는 것이 중요합니다.
공급망 관리에서 AI 활용 사례
인공지능은 공급망 관리 및 SCRM 분야에서 더 이상 ‘가상의 가능성’이 아닙니다. 공급망 전문가라면 누구나 즉시 활용 가능한 강력하고 다방면의 도구가 바로 AI입니다. 이미 미국 제조사를 비롯한 다양한 조직에서 다음과 같은 실질적 가치를 창출하고 있습니다.
- 제조 설비 예측 분석
- 수요 예측
- 공급망 맵핑
- 리스크 평가·리스크 매트릭스
- 대체 공급업체 발굴
제조 설비 예측 분석
방대한 정보량과 달리, 예측 분석 자체의 개념은 명확하고 간단합니다. 하버드 비즈니스 스쿨은 예측 분석을 “향후 트렌드와 사건을 예측하기 위해 데이터를 활용하는 것”으로 정의합니다. 이때 예측은 가까운 미래—예를 들어 당일 특정 장비 고장 예측—뿐 아니라, 1년 후 회사의 현금 흐름과 같이 먼 미래에 대한 전망도 포함할 수 있습니다.
공급망 관리 맥락에서는 전자가 주요 관심사입니다. 이러한 예측 분석의 하위 분야를 예측 유지보수(predictive maintenance)라고 부르기도 합니다. 예측 유지보수는 AI와 머신러닝이 특정 장비 및 인프라에 부착된 센서로부터 방대한 데이터를 수집·모니터링하여, 온도·진동·압력·습도·속도 등 장비의 동작 지표를 분석해 정상 작동 조건을 학습합니다. 이렇게 축적·분석된 데이터를 바탕으로 AI는 즉각적인 이상 징후를 감지하여, 더 큰 고장이나 설비 장애의 전조 증상을 미리 포착할 수 있습니다.
실제로 장비 고장을 사전에 감지하면, 방해 요소를 경감하는 수준을 넘어 완전히 우회할 수 있어 전자 부품 공급망상의 다양한 이해관계자들이 이익을 볼 수 있습니다. 전자 계약 제조사(ECM)와 공급업체는 고장을 미연에 방지하여 설비 가동 중단을 최소화하고 생산성을 극대화할 수 있습니다. OEM(주문자 상표 부착 생산) 및 기타 다운스트림 업체 또한 제조 차질과 지연을 줄이고 생산 목표 달성률을 높일 수 있습니다. 만약 주요 설비 고장을 완전히 막을 수 없는 상황이라면, AI 기반 예측 유지보수가 임박한 장애에 대해 다양한 이해관계자에게 사전 경고를 제공함으로써, 비상 계획 수립 및 현명하고 신속한 대응을 가능하게 합니다.
수요 예측
수요 예측은 용어가 등장하기 훨씬 이전부터 기업이 실천해 온 오랜 과제입니다. 제조사는 언제나 시장의 돌발성과 예측 불가성에 좌우되어 왔습니다. (17세기 네덜란드의 ‘튤립 투기 현상’ 동안, 수요 급등으로 단 한 개의 튤립 구근이 오늘날 달러로 75만 달러에 거래된 사례를 떠올릴 수 있습니다.) 역사적으로 제조사는 매출 트렌드, 계절성 조정, 과거 패턴 등 다양한 정량 데이터를 바탕으로 효과적인 예측, 즉 ‘포캐스트’ 확보에 노력해 왔습니다. 그러나 한계도 분명했습니다. 사람이 분석할 수 있는 정보의 양에는 한계가 있고, 불완전한 데이터셋에서 도출되는 가설은 내부 편견, 부정확한 기대, 무의식적 감정 개입 등에 의해 쉽게 왜곡될 수 있습니다.
오늘날 기업이 활용할 수 있는 다양한 AI 모델은 이러한 인간의 불완전성을 극복합니다. 무엇보다도 AI 플랫폼은 인력이 따라갈 수 없는 정보량을 신속하게 분석·처리할 수 있습니다. 그 범위는 과거 판매 데이터뿐 아니라, 시장 경쟁사 성과 트렌드, 거시경제 변수, 소비자 행동 변화 등 수요의 변화를 사전에 감지하는 세밀하고 간접적인 지표까지 확장됩니다. 일부 AI 모델은 패닉 바이(공황 구매)의 조짐도 조기에 포착해, 기업이 일시적 급등을 수요 구조 변화로 오인하지 않도록 전략적·기민하게 대응할 수 있게 합니다.
이처럼 AI 도구의 역량을 활용하면 제조사와 기타 기업은 자사 제품에 대한 시장 수요 예측 능력을 실질적으로 제고할 수 있습니다. 그로 인해 공급 부족이라는 치명적 기회비용을 줄이며, 남는 재고 처리에 허둥대는 사태도 방지할 수 있습니다.
AI 도구의 역량을 활용하면 제조사와 기타 기업은 자사 제품의 시장 수요 예측 능력을 실질적으로 제고할 수 있습니다.
공급망 맵핑
전략적 소싱 및 조달 담당자가 맞닥뜨리는 가장 큰 난제 중 하나는 자사 공급망의 전체 범위와 구조를 파악하는 일입니다. 2021년 맥킨지 연구에 따르면, 시의적절하고 심층적인 공급망 맵핑은 매우 어렵고, 공급업체 네트워크로 들어갈수록 가시성이 급격히 저하됩니다. 설문 응답자 중 거의 절반은 1차 공급업체(Tier 1)에 대해 만족스러운 가시성을 보유하고 있다고 답했으나, 2차 제조사(Tier 2)로 넘어가면 해당 비율은 20% 수준으로 급감했습니다. 2차 외 공급망에 대해 아는 기업은 거의 없었습니다. 실제 3차 공급업체를 파악하고 있다고 답한 응답자는 불과 2%였습니다.
이처럼 심층적이고 포괄적인 공급망 맵핑 역량은 여러 운영상 이점을 제공합니다. 2차·3차 공급업체까지 가시성을 확보하면, 기업은 공급망 리스크 평가를 더 완벽하게 수행할 수 있고, 원재료·원산지·규제 준수(Compliance)에 필요한 다양한 데이터 포인트도 식별할 수 있습니다. 특히, 공급망 지연·부족 현상의 원인을 정확히 진단하는 능력은 특히 중요한데, 구체적 원인을 알면 공급망 차질의 근본 해결책을 신속히 마련할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 1차 공급업체의 제품 부족이 특정 3차 제조사의 문제에서 기인했다면, 해당 1차 공급업체와 직접 협력해 표적화된 해결책을 모색할 수 있습니다.
하지만 공급망 맵핑의 근본 문제는 가치에 대한 회의론이 아니라, 실제로 이러한 데이터 기반 가시성 체계를 구축하는 데 수반되는 막대한 물류적 난관입니다. 바로 이 지점에서 AI 도구의 실제 적용 가치를 찾을 수 있습니다. AI는 웹 전체를 탐색하며, 제조사 간 거래를 밝히는 데 필요한 난해하고 산재한 자료를 신속히 수집합니다. 주문서, 영수증, 세관 신고서, 운송 예약 등 각종 문서를 통해 제품·부품·원자재의 소유권 연결망을 추적할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기록과 데이터를 활용해, 기업은 더욱 심층적이고 견고한 공급망 맵을 완성하여 SCRM을 한층 고도화할 수 있습니다.
AI 플랫폼은 주문서, 영수증, 세관 신고서, 운송 예약 등 제품·부품·원자재의 소유권 연결망을 추적하는 각종 문서를 수집할 수 있습니다.
리스크 평가·리스크 매트릭스
리스크 매트릭스란 기업이 자사 사업과 운영에 닥친 다양한 리스크를 평가하기 위한 시각(가시성) 도구입니다. 매트릭스에는 일반적으로 두 가지 핵심 요소가 결합됩니다. 첫째는 위험이 실제로 발생할 가능성, 둘째는 위험 발생 시 심각도입니다. 이 두 요소는 각각 x·y축에 범주화되어 리스크 관리 담당자가 각 리스크의 심각성과 실질적 위협 수준을 체계적으로 파악할 수 있게 합니다. (예를 들어, 사이버 공격은 우수한 사이버 보안체계를 갖춘 회사의 경우 발생 확률은 낮지만, 발생 시 피해 정도는 여전히 높을 수 있습니다.)
SCRM팀의 핵심 전략이 될 수 있는 신뢰도 높은 리스크 매트릭스를 이용한다 하더라도, 실제로는 공장 가동 중단, 극심한 기상 이변, 공급업체 파산 등 개별 리스크의 ‘심각도’와 ‘가능성’을 평가할 때 일정 수준의 주관이나 불확실성이 존재합니다. 이 지점에서 AI가 중요한 역할을 할 수 있습니다. 기존에는 경험, 직관, 제한적 데이터셋 등에 의존하던 리스크 평가도, AI 기술을 활용하면 방대한 데이터를 토대로 훨씬 더 객관적이고 정밀한 리스크 평가가 가능합니다. 비록 틈새적 기능일 수 있지만, AI 기반 리스크 매트릭스를 활용해 위협 평가의 정밀도를 높이면 기업의 자원 배분 효율성도 한층 제고할 수 있습니다.
대체 공급업체 발굴
대체 공급업체 발굴, 즉 멀티소싱도 AI 도구로 기업이 더욱 폭넓고 체계적으로 수행할 수 있는 비교적 단순한 기능 중 하나입니다. 이미 여러 기업이 특정 입력 값과 조건에 따라 최적의 공급업체 후보를 제공하는 AI 모델을 공급하고 있습니다. 이 AI 모델들은 단순히 웹을 검색해 조건에 맞는 제조사를 찾는 데 그치지 않습니다. 해당 업체의 재무정보, ESG 성과, 고객 만족도 등 각종 판단 요소까지 분석하여 충분히 ‘검증된’ 후보군을 선별적으로 제공합니다.
AI 모델은 짧은 시간 내에 방대한 조사 역량을 발휘할 수 있기 때문에, 기존 수작업 방식으로는 쉽게 접할 수 없는 폭넓고 다양한 공급업체 리스트를 확보할 수 있습니다. 이에는 중소기업(SMB)이나 다양성 기준을 충족하는 업체, 혹은 그동안 간과되었던 공급업체도 포함될 수 있습니다.
이 기능 자체가 공급망 관리팀에 있어 반드시 혁신적이라고 볼 수는 없으나, SCRM 체계의 회복탄력성(resilience) 제고에 필요한 자원을 확보하게 해 준다는 점에서 중요한 역할을 합니다. Harvard Business Review의 기사에서 Siemens의 공급망 관리 임원이 “기술이 발생 전 공급망 장애 리스크의 가시성을 실시간 제공해 선제적으로 예방할 수 있는 것은 아니지만, 인간 구매자보다 훨씬 빠르게 대응할 수 있는 정보를 제공한다”라고 언급한 대목도 이를 잘 보여줍니다.
공급망 관리 AI 도입 시 잠재 리스크
앞서 언급한 다양한 활용 사례와 기업들의 대규모 투자만 봐도, 공급망 관리 분야에서 인공지능 도구와 모델이 갖는 가능성은 매우 방대합니다. 그러나 이처럼 막강한 기술에는 반드시 유의해야 할 함정과 위험도 따릅니다. 제조사가 AI를 도입하려면 다음과 같은 잠재 리스크를 충분히 인지해야 합니다.
- 막대한 초기 투자 비용
- 구성원의 회의감
- 신뢰성 검증 없는 데이터
현재 출시된 대부분 AI 플랫폼(글로벌 대형 IT 기업 및 특화 스타트업 제품 포함)은 상당한 선투자비가 필요합니다. AI 솔루션을 맞춤 개발할 경우, 도입 비용이 수십만 달러에 이를 수 있습니다. 따라서 조직은 비용-편익 분석, 투자 수익률(ROI) 계산 등 검증된 분석 도구를 활용해 해당 기술 도입의 실질적 가치를 신중하게 평가해야 합니다.
또한, AI 플랫폼 도입 시에는 임직원의 충분한 공감대와 신뢰가 반드시 필요합니다. 경영진이나 관리자들이 일방적으로 도입을 추진할 경우, 현장 직원의 소외감, 사기 저하, 심지어 이직까지 불러올 수 있습니다. 도입 목적, 활용 사례, 적용 조건 등을 충분히 설명·공유하지 않고 도입할 경우 이런 위험은 더욱 커집니다.
마지막으로, 기업이 AI 솔루션이 제공하는 각종 예측 분석을 검증 없이 성급히 적용하면 그러한 솔루션의 신뢰성과 무결성을 과신할 위험이 있습니다. ChatGPT의 경우에서도 알 수 있듯, AI 도구는 입력 데이터에 절대적으로 종속됩니다. 오류가 있거나, 오래되었거나, ‘더럽혀진’ 데이터가 분석에 포함된다면 비신뢰성 높은 평가와 분석 결과가 나올 수 있으므로, 인터넷 곳곳의 검증 안된 데이터를 사용하는 초기 AI 도입 단계에서는 각별히 주의를 기울여야 합니다.
