공급망과 조달 운영 방식을 변화시키는 AI

AI(인공 지능)가 전자 부품 제조를 계속적으로 변화시킬 것이라고 예측하기는 어렵지 않습니다. 작업자의 효율성에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 사람도 있고 예기치 못한 문제를 야기시킬 것이라고 우려하는 사람도 있습니다. 어쨌든, 상황은 빠르게 변화하고 있습니다.

조달 분야 선도업체의 경우 AI를 통한 정확도, 효율, 속도 향상으로 전략적 활동에 더 중점을 둘 수 있으므로 업무를 처리하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 포괄적인 실시간 데이터로 지원되는 AI는 민첩하게 위험을 완화하고, 공급업체와의 상호 작용에 관심을 기울이며, 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있습니다.

조달을 위한 AI 투자의 선두주자인 미국

전 세계적으로 조달에서의 AI 사용은 빠르게 성장하고 있으며, 2023년 19억 달러에서 2033년 226억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.¹ 이는 예측 기간(2024–2033) 동안 28.1%의 놀라운 CAGR(연평균 성장율)을 나타냅니다. 2023년 조달 시장 내 AI 소프트웨어는 하드웨어와 비교하여 시장 점유율 69.5% 이상을 차지하며 지배적인 위치를 확보했습니다. 작년 북미 시장은 2023년 전체의 38%로 최대 점유율을 차지했습니다(그림 1).

그림 1: 2023년 북미 조달 시장에서의 AI 수익은 신속한 채택과 기술 향상에 힘입어 7억 달러로 나타났습니다. (이미지 출처: Market.us)

다른 소스들도 이러한 낙관적 결과를 반영하고 있습니다. AI 컨설팅 회사 Zipdo의 조사에 따르면, 조달 전문가의 57%는 AI가 2025년까지 산업에 큰 영향을 줄 것으로 예상하고 있습니다.² 전 분야의 조직 중 1/3 이상이 이미 일부 역할에 AI를 사용하고 있습니다. 조달은 이러한 추세를 선도하고 있으며 이후 2년 동안 이 분야에서 AI 채택이 55% 증가할 것으로 예상됩니다.

조달 업무 수행

Airbase의 설문조사에 따르면 AI의 사용은 빠르게 증가할 것이지만, 조달 전문가의 96%가 이미 일상적인 업무에 AI를 사용하고 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 시장 정보 수집 및 분석(77%)
• 자동 데이터 입력 및 처리(74%)
• 예측 분석(57%)
• 재고 및 공급망 물류 최적화(53%)
• 공급업체 위험 관리(52%)
• 계약 분석 및 관리(42%)
• 자동 공급업체 선택 및 협상 처리(36%)

머지않아 현재 AI가 수행할 수 있는 가장 일반적인 활동에 대해 97% 이상의 채택률이 현실화 될 것입니다.³ 조직은 보편적으로 조달에서 가장 인기 있는 AI 응용 제품에 AI를 사용할 계획을 세우고 있습니다(그림 2). AI 채택률이 가장 낮은 공급업체 선정의 경우에도 소수의 응답자를 제외한 모든 응답자의 '해야만 하는 일' 목록에 있습니다.

그림 2 : 조직은 보편적으로 조달의 가장 인기 있는 응용 제품에 대한 AI 사용을 계획하고 있습니다. (이미지 출처: Airbase)

생성형 AI

그 동안, AI 기술은 전자 장치 OEM을 위한 조달 역량을 더욱 개선하는 방식으로 계속해서 진전을 보일 것입니다. 예를 들어, GenAI(생성형 AI)는 대량의 데이터에서 학습하고 이를 모방하여 프롬프트 또는 입력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 결과물은 인간 언어, 프로그래밍 언어, 예술, 화학, 생물학 또는 복합적 대상일 수 있습니다. 시장 조사 회사인 Gartner에 따르면 조달 전문가에게 에이전트 추론, 멀티모달리티, AI 에이전트는 조달의 운영 방식을 구체화할 수 있는 발전 사항이라고 합니다.⁴

GenAI의 에이전트 추론은 이름이 시사하는 바와 같이 조달 시스템이 사람을 닮은 인지 기능을 모방하는 고급 의사 결정 프로세스를 수행하도록 합니다. 복합적인 조달 시나리오는 인간의 개입을 필요로 하지만, AI는 다양한 소스에서의 데이터를 결합하고 이를 분석하여 정확하고 빠르게 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

AI가 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 여러 데이터 형태를 통합하고 처리하는 기능을 말하는 멀티모달리티는 사용자에게 더욱 직관적인 GenAI 기능 제공을 약속합니다. 조달은 더욱 포괄적인 통찰력과 정통한 비즈니스 전략을 위해 더 다양한 정보원을 수집하고 분석할 수 있습니다.

AI 에이전트는 자동으로 작업을 수행하고 인간을 대신하여 결정을 내립니다. 이러한 에이전트는 기본적인 조달 기능 및 활동을 수행하여, 조달 전문가들을 문제 해결 및 복잡한 과제 이행으로부터 해방시킵니다.

생산성 향상의 가능성은 분명하지만 개인정보 보호 문제가 여전히 남아 있습니다. OEM은 진화하는 데이터 거버넌스와 개인정보 보호 정책 및 관행에 따라, 구현된 AI가 적절한 안전 장치를 갖추도록 해야 합니다. 2025년에는 이와 관련한 많은 활동이 있을 것으로 보입니다.

AI가 진화함에 따라 공급망에서의 조달 활동도 당연히 계속 개선되어야 합니다. 머지않아, 기계 구매자가 기준이 될 것이며, 조달 팀은 공급망에서의 전략 및 중요 활동에 집중할 수 있게 될 것입니다.

참고 자료

1: https://market.us/report/ai-in-procurement-market/

2: https://zipdo.co/research/ai-in-the-procurement-industry-statistics/

3: https://www.airbase.com/blog/ai-in-procurement

4: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-11-20-gartner-identifies-three-key-advancements-in-generative-ai-that-will-shape-the-future-of-procurement