공급망 리스크 관리에서 AI 주요 유형 및 역할

지난 2년간 기업들은 AI 혁명에 대해 활발히 논의해왔습니다. 하지만 AI가 공급망 리스크 관리에 어떤 영향을 줄 수 있을까요?

Michael Mariani

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공급망 리스크 관리에서 AI 주요 유형 및 역할

거의 모든 지표에서 볼 때, 인공지능(AI), 특히 최근 각광받고 있는 생성형 AI의 지난 몇 년간 성장세는 놀라울 정도입니다. 골드만삭스의 연구에 따르면, 2020년 미국에서 AI에 대한 민간 투자는 약 280억 달러에 달했습니다. 이 투자은행은 2024년에 이 수치가 거의 250% 가까이 증가하여 680억 달러에 이를 것으로 전망합니다. 맥킨지앤드컴퍼니의 최근 설문조사도 기업 세계에서 AI 기술 도입이 얼마나 빠르게 이루어지고 있는지 잘 보여줍니다. 맥킨지는 1년 만에 생성형 AI를 정기적으로 사용하는 기업 비율이 거의 2배 가까이 증가했다고 밝혔습니다. 2024년 5월 기준, 설문에 응답한 기업의 65%—다양한 지역과 산업군을 포괄—는 마케팅, 영업, 제품 개발 등 다양한 기능에 인공지능을 활용하고 있습니다.

공급망 관리 분야에서 활동하는 기업 및 전문가에게 AI가 제공하는 역량은 매우 매력적으로 들릴 수 있습니다. AI 도구는 즉각적인 가치를 제공하는 예측 분석, 수요 예측, 리스크 평가 등 다양한 핵심 업무를 수행할 수 있습니다. 하지만 지난 18개월간 많은 기업이 인공지능이 펼칠 수 있는 화려한 가능성에 현혹된 채, 실제 자사 비즈니스에 적용했을 때 실질적 이점을 줄 수 있을지 충분히 분석하지 않은 사례도 많았습니다. 이에 따라 공급망 관리팀이 AI의 잠재력에 관심이 있다면, 우선 최근 기술 발전의 역사를 이해하고, 현재 이용 가능한 다양한 인공지능 유형을 탐색하며, 자사 운영에 가치를 추가할 명확한 목표를 세우는 것이 중요합니다. 기업들이 앞다퉈 AI 스타트업에 무분별하게 투자를 쏟는 이 시대, 기술 역량을 냉정하게 검토하는 자세가 결정적인 실사 과정이 될 수 있습니다. 

기업이 알아야 할 주요 AI 유형

지난 15년간은 인공지능이 폭발적으로 성장한 시기였습니다. 이 기술은 2011년 애플이 iPhone 4세대에 최초로 Siri를 탑재하며 가시화되기 시작했습니다. 스마트폰 최초의 범용 “가상 어시스턴트”였던 Siri는 머신러닝과 “약한 AI(weak AI)”를 바탕으로 질문에 답하고, 정보를 탐색하며, 각종 업무를 처리할 수 있었습니다. 이후 Siri와 기타 가상 어시스턴트의 기능은 ChatGPT, Dall-E, Claude, Gemini 등 혁신적인 플랫폼의 등장으로 크게 뛰어넘고 있습니다. 

AI라는 큰 범주 안에는 다양한 기술들이 있습니다. 각 기술은 서로 다르게 강점을 지니고 있어 기업 및 산업별로 그 적합성이 다릅니다.

머신러닝

머신러닝(ML)은 방대한 데이터를 활용해 패턴을 인식하고, 예측을 수행하며, 시간에 따라 “학습”하고, 더 정확하고 근거 있는 의사결정을 할 수 있게 돕는 인공지능 기술입니다. 기존 컴퓨터 프로그래밍이 개발자가 구체적인 명령을 작성하는 방식인 반면, 머신러닝은 텍스트, 숫자, 이미지, 보고서 등 다양한 데이터를 분석하면서 컴퓨터가 스스로 지식과 전문성을 쌓는 개방형 프로세스입니다. 1950년대 AI 연구를 선도한 컴퓨터 과학자 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)은 머신러닝을 “컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있게 하는 연구 분야”로 정의했습니다. 

현재 다른 AI 버전이 더 많은 주목과 투자를 받고 있지만, 머신러닝은 여전히 매우 다재다능하고 실증적으로 검증된 기술입니다. MIT의 컴퓨터 과학자이자 머신러닝 전문가인 알렉산더 매드리(Aleksander Madry)는 MIT Sloan Management Review와의 인터뷰에서 “머신러닝은 모든 산업을 변화시키고 있으며, 리더들은 머신러닝의 기본 원칙, 잠재력, 한계를 반드시 이해해야 한다”고 강조했습니다. 

머신러닝 주요 활용 사례

  • 비즈니스 트렌드 식별
  • 추천 알고리즘 개발
  • 공급망 병목 지점·지연 원인 탐지
  • 의료 진단
  • 온라인 챗봇을 통한 고객 서비스

예측 AI

점점 더 확장되는 인공지능 분야에는 다양한 도구와 용어, 개념이 상호 중첩되어 있습니다. 예측 AI는 머신러닝과 통계 분석을 활용해 방대한 과거 데이터를 분석하고 패턴, 행동, 미래 이벤트까지 효과적이고 실행 가능한 예측을 제공합니다. 

예측 AI는 과거에 더 많은 사용자의 개입이 필요했던 예측 분석(predictive analytics)의 기술적 진화형으로 평가됩니다. 예측 AI는 그에 비해 완전히 자율적으로 학습과 발전이 가능합니다. 

예측 AI 주요 활용 사례 

  • 소비자 행동 예측
  • 재무 예측
  • 수요 예측
  • 설비 고장 예상
  • 재고 관리 

대규모 언어 모델(LLM)

대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 엄청난 분량의 텍스트와 데이터를 분석해 인간의 언어를 이해·생성하며 자연스럽게 대화를 이어가는 AI 범주입니다. 오늘날 LLM은 “파운데이션 모델(기초 모델)”로 간주됩니다. 2021년 스탠퍼드대학교 연구진이 처음 제안한 ‘파운데이션 모델’이란, 다양한 작업을 수행할 수 있을 만큼 방대한 데이터로 학습된 대형 AI 플랫폼을 의미합니다. 조지타운대 Center for Security and Emerging Technology의 해설에 따르면, 목적이 좁게 정의된 기존 모델과 달리 “기초 모델은 다양한 추가 기능이 그 위에 구축될 수 있는 기반(파운데이션)이 된다”는 점이 특징입니다.

LLM은 2022년 말 Chat-GPT의 등장을 계기로 폭발적인 인기를 끌기 시작했습니다. 현재 이러한 파운데이션 모델은 이메일, 보고서, 과제물 등 수많은 영역에서 학생·교사·연구자·콘텐츠 제작자·비즈니스 전문가 등 거의 모든 이들이 활용하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 외에도 Google Gemini, Anthropic의 Claude, Meta의 Llama 등 다양한 대체 플랫폼이 널리 알려져 있습니다.

대규모 언어 모델 주요 활용 사례 

  • 고객 지원
  • 요약
  • 콘텐츠 제작
  • 코드 생성
  • 시장 조사 

생성형 AI

머신러닝, 예측 AI와 마찬가지로, 대규모 언어 모델과 생성형 AI 역시 상당 부분이 겹칩니다. 생성형 AI는 주로 콘텐츠 생성에 특화된 모든 인공지능 도구·플랫폼을 지칭합니다. 즉, 모든 LLM은 생성형 AI의 한 형태이지만 그 반대는 아닙니다. 생성형 AI 모델은 텍스트 생성과 자연스러운 대화뿐만 아니라 고화질 이미지, 컴퓨터 코드, 음악·오디오까지 직접 창작합니다. DALL-E, Midjourney, AIVA, IBM의 watsonx Code Assistant 등은 생성형 AI 중 LLM이 아닌 대표적인 예시입니다. 

생성형 AI는 아직 역사가 짧은 인공지능 분야이지만, 빠르게 기업 혁신의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 시장 조사 기관 IDC의 전망에 따르면, 2024년 말까지 전 세계 기업의 생성형 AI 총 지출이 400억 달러에 육박할 것으로 보입니다. 

생성형 AI 주요 활용 사례 

  • 마케팅·광고
  • 콘텐츠 제작
  • 컴퓨터 프로그래밍
  • 신약 개발
  • 패션 디자인
  • 제품 개발 

공급망 리스크 관리(SCRM) 분야 AI 활용 사례

공급망 리스크 관리에 AI 도입을 고민하는 조직 및 팀은 각 AI 도구의 고유한 활용 방식과 응용처를 이해하는 것이 효과적인 의사 결정에 매우 중요합니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델이 현재 미디어와 대기업의 주목을 받으며 투자가 집중되고 있지만, 공급망 리스크 관리(SCRM) 니즈에 반드시 최적은 아닙니다. 전략적 소싱 전문가 및 기타 SCRM 담당자라면, 예측 AI와 머신러닝 등 현재 기업이 활용할 수 있는 모든 AI 도구가 제공하는 다양한 기능을 폭넓게 고려해야 합니다.

공급망 전체를 정밀하게 파악하는 공급망 매핑은 오랜 시간 업계의 중요한 과제로 여겨져 왔으며, 제조사는 이를 통해 공급업체에 대한 가시성을 높이고, 하위 공급망의 규모와 특성을 파악하며, 리스크가 실제 차질로 이어지기 전에 사전 식별할 수 있습니다. AI 플랫폼은 이 복잡하고 난이도 높은 작업을 지원하는 핵심 자산이 될 수 있습니다. 대표적으로, AI 도구는 제품 주문, 운송 예약, 수송 기록 등 체인상 이력 데이터를 찾아내고 이를 종합·시각화하여 다단계 공급망 지도를 구축할 수 있습니다. 머신러닝 기반 인공지능 모델을 활용하면 공급망 가시성을 높이고 전반적인 복원력을 강화할 수 있습니다. 

이러한 공급망 매핑 기능 외에도 AI는 설비 고장을 사전에 예측하는 데 쓸 수 있습니다. 예측 분석은 이미 오랫동안 해당 목적에 활용되어 왔으며, 예측 AI는 이 기술의 중요한 발전형입니다. 예측 AI는 기업의 설비와 인프라 곳곳에 센서를 부착해 온도, 소음, 습도, 압력, 윤활 상태 등 다양한 지표 데이터를 실시간 수집합니다. 

이렇게 수집한 방대한 설비 데이터를 분석해 AI 플랫폼은 해당 장비의 최적 동작 조건을 학습하고, 조건이 벗어나거나 성능 저하·이상 징후가 포착될 때 유지보수 담당자에게 즉시 경고를 보냅니다. 이러한 예지정비 기능을 통해 팀원들은 장비 고장이나 파손의 징조를 선제적으로 파악하고 대응할 수 있어, 긴 정비 시간으로 인한 생산성 저하를 효과적으로 방지할 수 있습니다. 

전략적 소싱 전문가는 또한 AI 기반 리스크 관리를 활용해 공급망 차질의 여파를 신속하게 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 한 자동차 제조사의 1차 공급업체가 극심한 기상 이변으로 여러 공장 가동을 중단해야 한다면, 제조사는 관련된 과거 데이터와 현재 상황을 인공지능 도구에 입력해 자연재해가 생산 및 제조 일정에 끼칠 영향, 지연 기간 등을 정량적으로 진단 받을 수 있습니다. 

이런 유형의 공급망 차질 예측 기술은 아직 상당히 원시적이고 미완성 단계라는 점도 주목해야 합니다—즉, 리스크 관리 분야에서의 AI는 여전히 초기 단계에 있다는 것입니다. 그럼에도, 현행 인공지능 소프트웨어는 경영진이 전략적 대응책을 수립하는 데 실질적으로 활용할 수 있는 객관적이고 실행력 있는 추정치를 제공합니다. 완벽하지 않더라도 이 정보를 바탕으로 제조사는 영향을 받은 공급업체와 그대로 유지할지, 대체 공급망 파트너와 협력할지, 기타 적절한 비상 조치에 나설지 판단할 수 있습니다. 

SCRM 분야에서 AI가 이끄는 미래

끊임없는 과장과 증시 열기를 감안하더라도, LLM, 생성형 AI 등 최첨단 인공지능 도구들은 아직 초기 개발 단계에 머물러 있습니다. 이러한 기술의 미완숙함이 조심스러운 접근을 정당화하지만, 그렇다고 기업이 신중함만 앞세워 업계 변화에서 소외될 필요는 없습니다. 오히려 공급망 리스크 관리 담당자는 다양한 AI 유형이 자사 비즈니스에 미칠 잠재 영향에 대해 꾸준히 조사하고 연구해야 합니다. 여기에는 비용-편익 분석, 최적 적용 사례 및 시나리오 심층 검토, 주요 AI 기업의 무료 데모 기간 적극 활용 등이 포함될 수 있습니다. 이 같은 실사 프로세스는 기업의 지출을 신중하고 체계적으로 이끄는 데 중요한 지침이 될 수 있으며, 그 첫걸음은 급변하는 AI 시장을 구성하는 다양한 도구에 대한 이해입니다.

AI의 잠재력과 리스크 관리 접목에 관심이 있는 기업이라면 Z2Data의 SCRM(공급망 리스크 관리) 플랫폼이 제공하는 예측 기능을 고려해볼 만합니다. Z2Data는 업계 선도 소프트웨어로, 전자 부품 단종(EOL·End of Life) 예측에서 90%의 과거 적중률을 기록하고, 미연방 의회 보고서·NGO 조사·기타 신뢰도 높은 문서를 기반으로 글로벌 기업의 제재 리스크를 선제적으로 파악하는 Watchlist 기능 등 다양한 예측 도구를 제공합니다. 이러한 예측 툴을 종합적으로 활용하면 제조사는 한층 더 리스크에 강한 체계를 구축하고, 기민하고 선제적으로 위협을 관리하는 전략적 대응력을 기를 수 있습니다. 

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