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2020년대는 공급망에 있어 불안정, 격변, 그리고 리스크의 증가로 대변되는 시기입니다. 우선 COVID-19 팬데믹으로 인해 상하이에서 로스앤젤레스까지 공장 셧다운, 공급 부족, 컨테이너 항만 마비 사태가 발생했습니다. 그 이후로도 극심한 기상 이변과 지정학적 갈등이 파나마 운하·홍해 등 주요 글로벌 해운 경로에 영향을 미치며 물류를 복잡하게 만들고 전 세계 기업의 운송 비용을 증가시켰습니다. 최근에는 심화되는 무역 전쟁, 보호무역 정책의 확산, 규제 당국의 엄격한 조사까지 더해지며 공급망 환경에 수많은 변수가 생겨났고, 이는 2010년대의 비교적 평온했던 시절과는 전혀 다른 양상을 띠고 있습니다.
이 복잡한 새로운 환경에서 공급망 회복탄력성을 강화하기 위해 조직들은 인공지능(AI)이 제공하는 다양한 가능성에 주목하고 있습니다. 머신러닝(ML), 예측 AI, 대형 언어 모델(LLM) 등 최신 AI 기술은 방대한 데이터셋을 분석하고, 다양한 리스크를 평가하며, 전략 및 의사결정에 중요한 통찰을 제공합니다. 전문성에 기반한 올바른 도입과 기대치 설정이 병행된다면, 이러한 AI 플랫폼은 전략적 소싱 담당자들이 오늘날 급변하는 공급망과 그 속에 내재된 다양한 새로운 리스크를 유연하게 관리할 수 있는 강력하고 다재다능한 도구가 될 수 있습니다.
그러나 이를 실현하려면 조직은 다면적이고 신중히 설계된 AI 도입 전략을 구축해야 합니다.
기업에 AI 전략이 필요한 이유
AI 도입에 있어 명확한 전략 수립의 중요성을 제대로 이해하려면 이를 소홀히 했을 때의 대안을 상상해 보는 것이 유용합니다. 예를 들어, 한 자동차 제조사가 새로운 AI 도구를 도입한다고 가정해 보겠습니다. 이 기업은 최신 인공지능 기술이 공급망 관리와 관련 리스크 완화, 그리고 장기적으로 비용 절감에 기여할 것이라는 막연한 기대만으로 자본을 투자합니다. 그러나 경영진은 이 새로운 도구의 도입 전략을 마련하거나 조직에 효과적으로 전달하지 않았습니다. 이로 인해 관리자와 임직원들은 각자 알아서 AI 솔루션을 받아들이고 기존 업무 흐름에 통합해야 하는 상황에 처하게 됩니다.
이렇듯 조직적 방향성과 제대로 전달된 로드맵이 없다면, 해당 자동차 제조사는 심각한 문제에 봉착할 수 있습니다. 충분한 시간과 자원을 직원 교육 및 AI 플랫폼 활용에 필요한 전문 역량 개발에 투입하지 못할 수 있기 때문입니다. 그 결과 조달 및 전략적 소싱 전문가들은 소프트웨어의 가치를 최대한으로 뽑아내지 못하고, 기업은 선투자 비용을 회수하거나 공급망 회복탄력성을 강화할 기회를 잃게 됩니다.
동시에, AI 도입의 명확한 목표가 설정되어 있지 않으므로 경영진은 실제 플랫폼 활용 방식과 향후 6·12·18개월에 걸친 도입 비전에 대해 직원들에게 일관성 있는 기대치를 제시하기 어렵게 됩니다. 어느 정도 소프트웨어 접근성과 기초적 사용법 안내는 제공했을지 몰라도, 직원들은 플랫폼이 실질적인 일상 업무에 어떤 역할을 하는지 이해하지 못합니다. 그리고 최고경영자층에서부터 지속적이고 통일된 메시지가 나오지 않는다면, 실무자들은 스스로 이를 적극적으로 업무에 녹여낼 의지를 갖기 힘듭니다.
AI 전략의 부재는 정반대의 극단적 상황도 초래할 수 있습니다. 즉, 솔루션이 지나치게 급하게, 공격적으로 도입될 수도 있습니다. 이런 상황에서는 기술 자체가 오히려 방해 요소로 작용하거나 일부 직원은 거부감을 느끼고, 또 다른 일부는 그 한계를 충분히 인지하지 못한 채 성급히 수용하게 됩니다. 어느 쪽이든, 공급망 AI 도입을 무턱대고 서두르면, 오히려 이러한 도구에 내재된 리스크를 고스란히 떠안게 되면서 기대했던 효과도 희석됩니다.
반대로, 명확하게 정의된 계획과 신중한 도입 프로세스를 갖추면 소프트웨어가 조직 내에서 최대 가치를 발휘할 수 있습니다. 체계적으로 진행된 롤아웃은 팀과 부서 전반에 걸쳐 도구 채택을 촉진하고, 구성원들이 플랫폼 전문가로 성장할 동기를 부여하며, 전략적 활용 방안 및 사용 지침 공유의 기회를 마련합니다.
공급망 AI 도입을 위한 핵심 전략
모든 기술의 진정한 가치를 이끌어내기 위해서 제조사와 기업들이 반드시 알아야 할 세 가지가 있습니다. 해당 기술이 어떻게 작동하는지, 어떤 구체적 가치를 추구하는지, 그리고 도구를 비즈니스 운영에 어떻게 통합할지에 대한 명확한 프로세스입니다. 아래 전략들은 이 세 가지 효과적 도입의 토대 위에서 공급망 리더들이 성과를 얻는 데 실질적 가이드를 제공합니다.
목표 및 주체 명확화
자명하거나 진부하게 들릴 수 있지만, 실제로 상당수 기업이 AI 도입 전 모든 목표를 체계적으로 수립하지 못하는 경우가 많습니다. 2021년 McKinsey & Company는 공급망 AI에 대해 “첫 단계로, 기업은 조달·제조·물류·영업 등 전 부서를 아우르는 가치 창출 전 영역을 식별하고 우선순위를 두어야 한다”고 언급했습니다. 그러나 실제로 사전 평가를 실행한 기업은 3분의 1도 되지 않았고, 이에 따라 중요한 “가치 창출 기회”를 놓치고 있었습니다.
AI 전략 및 도입 준비 작업은 이러한 비전·목표 설정에만 국한되지 않습니다. 전략을 이끌 주요 임원·관리자·핵심 실무자를 지정해, 기대치를 공유하고 이행 상황을 모니터링하는 것도 필수입니다. 도입을 주도적으로 추진할 옹호자를 명확히 지정함으로써, 기업은 기존 관성에 빠져 정체되는 것을 피할 수 있습니다.
AI 최적화를 위한 내부 전문성 확보
AI는 아직 업계와 플랫폼별로 표준화되지 않은 신기술입니다. 공급망 AI만 해도 수요 예측, 공급망 맵핑, 예측 유지보수, 리스크 평가 등 각 분야별 특화 솔루션이 다양하게 등장하고 있습니다. 새로운 유형의 특수 소프트웨어로, 기술에 익숙한 초기 도입자조차도 실효성 있게 사용하려면 별도의 학습이 필요합니다.
따라서 공급망 AI에 투자하는 기업은 플랫폼 가치를 최대화하고, 타 직원까지 효과적으로 활용할 수 있도록 내부 전문성을 반드시 육성해야 합니다. 기술이 특히 복잡하고 도입 규모가 큰 경우, 외부 컨설팅 기업의 도움을 검토할 수도 있습니다. 대형·검증된 컨설팅사 다수는 디지털 전환 경험을 보유하고 있으며, 이러한 기업들이 신기술 도입에 직면한 다양한 장애물을 극복할 수 있도록 고도화된 AI 전략 수립에 직접 가이드 역할을 하기 시작했습니다.
효과적인 변화 관리 방안 적용
비즈니스 운영에서 자리 잡은 변화 관리(Change Management)란, 조직 내 중대한 변화가 필요한 과도기 상황에서 리더들이 활용하는 도구·조치·프로세스를 의미합니다. 비즈니스 관리 사이트 BNET은 이를 “조직 내 영구적 변화를 달성하기 위해 A 상황에서 B 상황으로 구조화된 전환 과정을 조율하는 것”이라고 정의합니다.
변화 관리 기법은 다양한 사례에 적용될 수 있지만, 특히 기술을 대규모로 도입하는 시점에 매우 유용합니다. MIT(매사추세츠공과대학교)에 따르면, 기술 도입 시 자주 활용되는 변화 관리 조치에는 “변화의 비즈니스적 타당성 제시 및 소통, 관계 구축, 해당 인력 대상 지속적인 커뮤니케이션·교육, 비즈니스 프로세스 재설계, 프로젝트 관리를 담당할 조직적 구조의 신설 및 유지”가 포함됩니다.
즉, 변화 관리는 효과적인 도입 전략에 필연적으로 따라야 할 필수 요소입니다. 공급망 AI를 원활히 통합하고 싶은 비즈니스 리더라면 기본적인 변화 관리 기법을 이해하고, 이를 기술 롤아웃 과정 전체에 녹여내야 합니다. AI를 도입한다는 것은 기업의 효율성과 가치 창출 극대화에만 머무르지 않습니다. 실질적으로는 인적 자원을 설득·유인·적극적으로 도입하게끔 이끄는 과정입니다. 변화 관리는 이러한 요소에 철저히 초점을 맞추기 때문에, 이를 완전히 이해하고 적용하는 리더 역시 해당 변수를 간과하지 않습니다.
신뢰성 높은 클린 데이터 활용
이전 포스트에서 정리했듯, 최근 몇 년간 등장한 최첨단 AI 기술은 방대한 양의 데이터에 기반해 각종 기능을 구현합니다. 이러한 인공지능 모델은 입력 데이터를 스스로 학습해 수요 예측, 장비 이상 징후 사전 감지, 서브티어(하위 협력업체) 식별 등 다양한 업무에서 요구되는 특정 역량을 발전시키지만, 결과물의 품질은 투입되는 데이터의 신뢰도에 좌우됩니다. 오류가 있거나 불완전·불량한 데이터는 도구의 판단을 크게 왜곡시켜, 신뢰할 수 없는 결과 또는 행동 불가한 지침으로 이어질 수 있습니다.
이러한 한계에 비추어, 공급망 인공지능을 도입하는 제조사 및 기업은 AI 도구에 투입되는 모든 데이터·통계 자료·문서 등의 신뢰도를 반드시 사전 검증해야 합니다. 검증은 도입 초기에 특히 중요하며, 첫인상이 길게는 조직 전체의 기술 수용 태도를 결정짓는 계기가 되기 때문입니다.
인간 지능과 인공지능의 결합
2022~2023년 ChatGPT의 급부상 초창기에는 AI 플랫폼 및 유사 도구들이 다양한 분야에서 인간 인력을 대체할지에 대한 논란이 많았습니다. 실제로 데이터 입력, 행정 등 일부 직종에서는 이미 기술이 인력을 대체하고 있으며, 프로그래밍·게임 개발 등 고숙련 분야까지 위협하고 있습니다. 그러나 AI 혁명이 일자별로 업무 현장에 변혁을 주고 있다 해도, 이러한 플랫폼이 독립적인 인간 인력과 동일하게 기능하는 것은 결코 아닙니다.
오히려 정반대입니다. 공급망 종사자들이 AI 도구에 기대하는 고도화된 가치를 실현하려면, 반드시 인간의 감독·운영이 필요합니다. 공급망 인공지능이 인간보다 훨씬 많은 데이터를 처리·분석할 수는 있어도, 오랜 경험에서 비롯된 전문성·맥락 파악·복합적 교차 검증 능력 등은 아직 갖추지 못합니다. 이 같은 현존 한계로 인해, 공급망 관리에서 AI의 역할은 협력자(Collaborator)로 자리매김해야 합니다. 효율성·최적화를 극대화하는 도구이긴 하지만, 반드시 인간의 판단으로 그 한계와 약점을 보완해 주어야 합니다.
격동의 시대에 공급망 회복탄력성 확보
AI 혁명이 본격화된 지 불과 몇 년 만에, 미국 내 기업들은 공급망 인공지능 솔루션을 대거 채택하고 있습니다. IT 기업 Capgemini가 최근 실시한 연구 결과, 3분의 2가 넘는 공급망 조직이 추적성(traceability) 및 가시성 확보를 위해 AI를 활용하고 있습니다. 또한, 제조사의 70%는 예측 유지보수를 위해 AI 솔루션을 도입하고 있습니다. 이러한 광범위한 AI 전략 도입은 단순히 새로운 기술에 대한 호기심이나 뒤처질 수 있다는 막연한 불안 때문만은 아닙니다. 오늘날 소싱 및 조달 전문가들은 수많은 변수와 리스크에 노출된 복합·동적 환경에서 실질적인 데이터와 인텔리전스의 필요성을 절감하고 있기 때문입니다.
공급망 특유의 다양한 과제를 효과적으로 해결하고자 하는 제조사 및 기업에게 공급망 회복탄력성 도구는 큰 가치를 제공합니다. 업계 선도 SCRM(공급망 리스크 관리) 플랫폼인 Z2Data 역시 고객이 가시성·지속가능성·규제 준수·리스크 관리 역량을 강화할 수 있도록 여러 통합 기능을 제공합니다. Z2Data는 인적 전문성, 인공지능, 대규모 독점 데이터베이스의 결합을 통해 고객에게 공급망 내 위협 최소화·투명성 극대화·통제력 강화라는 실질적 인사이트를 전달합니다.
Z2Data 및 고객에게 제공하는 다양한 공급망 기능에 대해 자세히 알고 싶으시면, 당사 제품 전문가와 무료 데모를 예약해 주세요.
