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대부분의 해와 마찬가지로, 2025년에는 오랜 기간 지속되어온 트렌드와 예측 불가능한 위협이 결합된 공급망 리스크 환경이 조성되며, 그 영향이 조달 전략과 공급업체 네트워크에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
ESG를 시작으로 다가오는 큰 변화
ESG는 10년대 전반에 걸쳐 큰 주목을 받으며 성장해 왔으며, 2025년은 글로벌 지속가능성 프레임워크에 있어 중요한 분기점이 될 전망입니다. 1월 1일부터 EU를 비롯한 전 세계 수만 개 기업이 처음으로 CSRD(기업 지속가능성 공시 지침) 적용 대상에 포함되어, 다양한 ESG 목표에 부합하는 포괄적인 공시 요구사항을 이행해야 합니다.
지정학적 불안정성이 지배하는 한 해
또한 2025년은 뚜렷한 불안정성이 관통하는 지정학적 격변의 해가 될 것으로 보입니다. 이달 초, 트럼프 행정부의 정치적 벼랑 끝 싸움으로 미국은 북미 이웃 국가인 캐나다와 멕시코와 무역전쟁 직전까지 치달았습니다. 보호무역주의 정책 확산과 중국과의 심화되는 무역갈등 역시 쉽게 잦아들지 않으면서 조달 전략을 재편하고, 많은 SCRM(공급망 리스크 관리) 담당자들에게 공급망이 흔들리는 모래 위에 구축되는 듯한 불안감을 안기고 있습니다.
공급망 리스크 관리에서의 AI: 혼란의 주체인가, 문제 해결사인가
하지만 과거에는 ESG와 무역 규제 준수 등과 같은 과제와 동일선상에서 논의되지 않던 새로운 변수가 하나 있습니다. 바로 인공지능(AI)입니다. 생성형 AI, 에이전틱 AI 등 다양한 첨단 기술이 계속 등장하며, 공급망 리스크 관리와 예측 기술·최적화의 이점을 활용할 수 있는 여러 분야에서 AI에 대한 관심이 매우 높아지고 있습니다. 이러한 맥락에서 AI 플랫폼은 공급망 임원들과 팀이 공급망 구조를 가시화하고, 수요 예측을 수행하며, 이원 조달을 지원할 수 있는 혁신적 도구로 각광받고 있습니다.
아직 실현되지 않은 AI의 강력한 잠재력
하지만 현실적으로는 대부분의 기업이 아직 AI의 최대 활용 단계에 도달하지 못했습니다. 장기적으로 이 기술이 SCRM의 중요한 자원이 될 것이라 확신하지만, 지금 이 순간에는 AI는 여전히 거대한 잠재력을 가진 미개척 분야이자 가능성의 원천입니다. 현재 AI 솔루션은 워낙 새로운 세대이기 때문에 가장 효과적인 활용사례들이 아직 충분히 검증되지 않은 상태입니다. 따라서 SCRM 등 분야의 임원들은 AI를 계속해서 직접 테스트하며 가능성과 한계를 탐색해야 할 중요한 X-요소로 바라봐야 하며, 그 가치와 기능의 상당 부분이 아직 충분히 발휘되지 않았다는 사실을 인식해야 합니다.
이처럼 AI를 낙관과 신중 사이에서 다뤄야 하는 주요 이유는 두 가지입니다.
초기 단계 AI 투자에서의 어려움
첫 번째는 특정 AI 프로그램에 대규모 투자를 할 때 동반되는 리스크와 관련이 있습니다. Chat-GPT, Claude, Gemini와 같은 도구의 발전을 지켜본 분들이라면, 이들 솔루션의 기능과 역량이 전례 없는 속도로 진화하고 있음을 알고 계실 것입니다. 예를 들어 2020년에 출시된 GPT-3는 약 1,750억 개의 파라미터와 2,000개가 조금 넘는 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공했습니다. 이후 GPT-4로 업데이트되면서 학습 및 처리 능력이 크게 증강되어, 4세대 OpenAI 도구는 1조 8천억 개에 가까운 파라미터와 64,000개 토큰의 컨텍스트 윈도우로 진화했습니다. 약 4년 만에 대형 언어 모델은 본질적으로 완전히 다른 도구로 변모해, 활용 범위에 중대한 변화를 가져왔습니다.
이 같은 기술 발전 속도는 놀랍기는 하지만, 동시에 기업에게는 새로운 리스크가 될 수 있습니다. 만약 지금 거액을 투자해 AI 솔루션을 도입하고, 추가적인 시간과 리소스, 전문성을 투입해 전사적 업무에 적용한다 해도, 향후 2년간 급격한 시장 변동이 계속된다면 당시의 ‘올인’ 투자는 과도하게 성급한 결정으로 평가될 수 있습니다. 최근 맥킨지 조사에 따르면, AI 도입이 ‘성숙’ 단계에 도달했다고 보는 경영진은 1%에 불과했으며, 즉 99%의 경영진이 자체 AI 솔루션의 역량을 아직도 파악 중이라고 답했습니다. 그 이유는 명확합니다. AI의 진정한 가치는 아직 검증되지 않았으며, 대부분의 기업들이 실험을 계속하고 있기 때문입니다.
효과적인 AI 활용을 위한 명확한 전략적 프레임워크 필요
낙관과 신중함을 동시에 가져야 하는 두 번째 이유는 AI 도입의 기획 및 구조화와 관련이 있습니다. 실제로 AI의 발전 속도가 너무 빨라 대부분의 전략이 그걸 따라가지 못하고 있습니다. 이 기술의 무한한 가능성을 활용하고 싶어 하는 것은 당연하지만, 기업은 명확한 목표 수립, 목표 주체 설정, 효과적인 변화 관리를 통한 대전환의 길잡이 역할 등 충분한 준비가 필요합니다. 이러한 요소들을 체계적으로 전략화하지 않는다면, AI 도입 투자의 진정한 잠재력을 제약할 수 있습니다.
SCRM 등 관련 분야 기업들은 명확한 활용사례를 소통하고, 해당 도구에 적합한 데이터와 입력 유형을 정의하며, 활용에 대한 내부 거버넌스를 반드시 마련해야 합니다. 이러한 필수적인 견고한 AI 전략의 요소를 구축하지 못할 경우, 결국 많은 비용을 들여서도 실질적 인사이트와 정보를 분별해내지 못하고 방대한 노이즈에 빠질 수 있습니다.
또한 이처럼 대규모·혁신적인 전략 수립은 몇 주 만에 완성될 수 있는 작업이 아닙니다(AI의 지원을 받는다고 해도 속도는 마찬가지입니다). 도구에서 원하는 결과가 나오지 않을 경우 유연하게 방향을 전환할 수 있는 리더십과 시간이 필요합니다. 우리는 여전히 이 기술의 가장 초기 단계에 있으며, 앞으로도 AI 솔루션의 가치는 계속 진화할 수 있습니다. 자사의 활용사례에 대한 고정된 시각만으로 AI 솔루션을 도입하면, 미처 예상하지 못한 강력한 기능을 놓칠 수 있습니다. 실험과 유연성은 성숙의 필수조건이며, 기업은 AI 도구의 최대 역량을 끌어내기 위해 역동적이고 열린 접근 방식을 유지해야 합니다.
전략적 리더십과 함께라면, AI는 게임 체인저
SCRM 및 전 산업 분야 리더들은 AI 활용 논의에서 ‘조심스럽게 진행한다’는 막연한 표현을 넘어 전략적·신중하게 접근해야 합니다. AI는 위험한 동물이나 생물학적 무기가 아니라, 어떻게 활용할지에 따라 잠재력이 극대화되는 복합적 기술입니다. AI 도입은 기업에 가져오길 원하는 가치, 성공을 평가할 기준과 KPI, 그리고 플랫폼이 처음 기대했던 활용사례와 일치하지 않을 때의 전환 방안까지 포괄하는 정교하고 일관된 프레임워크 구축이 되어야 합니다.
AI의 잠재력이 모든 화제와 논의의 중심에 있지만, 각 기업과 경영진은 자사에 맞는 AI 역량 극대화의 길이 무엇인지 반드시 구체적으로 파악하고 있어야 합니다.
