효율성 개선: 조달 부문에서 필수적인 AI

복잡한 가치 네트워크, 빠른 기술 발전, 지속적이고 끝이 없어 보이는 변동성과 같은 특징을 지닌 글로벌 전자 제품 공급망은 현재 중요한 기로에 서 있습니다. 경제적 압박이 가중되고 지정학적 환경이 변화하면서 조달 부문의 역할이 빠르게 진화해야 한다는 압박이 커지고 있습니다. 비용 효율성을 유지하는 역할로 고용되었던 조달 전문가는 점차 탄력성, 혁신, 경쟁 우위를 확보하는 전략적 조력자로 거듭나고 있습니다. 인공 지능(AI)과 생성형 AI(Gen AI)의 도입이 가속화되면서 조달이 공급망에 미치는 영향이 근본적으로 재편되어 운영, 인재, 의사 결정에 전례 없는 변화를 주도하고 있습니다.

넓어지는 AI 격차

Fairmarkit 조사에 따르면 AI의 혁신적인 잠재력에도 불구하고 많은 조달 조직은 여전히 공급업체의 AI 준비와 도입에 뒤처지고 있습니다^.1 무려 84%의 조달 부문 리더가 2025년 말까지 경기 침체가 진행 중이거나 임박해 비용 압박이 심화되고 AI 역량 격차가 확대될 것으로 예상하고 있습니다.

조달 부문 리더의 94%가 공급업체가 이미 협상에 AI를 활용하고 있다고 답했지만, 상당수의 조달 팀에게는 부정확하거나 불완전한 AI 생성 데이터에 의존하는 것에 대한 우려(43%%)와 불리한 거래에 휘말릴 위험(39%%)이 남아 있습니다. 이러한 격차는 조달이 AI를 부수적인 활동이 아닌 핵심 전략 이니셔티브로 취급해야 한다는 시급한 필요성을 강조합니다.

공급망 역학에 대한 AI의 혁신적 영향력

조달 전문가들도 이러한 필요성을 인식하고 있습니다. Art of Procurement은 AI에 대한 Wharton의 연구 데이터를 바탕으로 2023년부터 2024년까지 구매 및 조달을 위한 주간 Gen AI 사용률이 44%% 증가했으며, 이 시점에서 응답자의 94%가 주 1회 이상 Gen AI를 사용하고 있음을 보여주었습니다(그림 1).² 이는 2024년이었고 그 이후로 많은 변화가 있었습니다.

그림 1: 2024년 구매 및 조달에 대한 Gen AI의 주간 사용량은 94%에 달했습니다. (이미지 출처: Art of Procurement)

실제로 AI 조달 기술은 시장의 복잡성을 탐색하기 위한 다각적인 접근 방식을 제공합니다. 현재 많은 조달 전문가들이 제안요청서(RFP) 질문에 대한 답변, 계약서 작성, 프로젝트 범위 문서 개발 등 다양한 일상적인 비즈니스 업무를 간소화하는 데 AI 도구가 도움이 될 수 있습니다. 한편, 이해관계자의 질문에 답하는 챗봇, 자율 소싱 및 협상 도구 등 다양한 기능을 제공하기 위해 조달 도구에 AI 기술이 점점 더 많이 탑재되고 있습니다.

특히 몇 가지 기회는 생성형 AI가 전자 제품 조달 부문을 향상시킬 수 있고 궁극적으로 향상시킬 것이라는 측면에서 특히 영향력이 두드러집니다.

• 향상된 수요 예측 & 재고 최적화: AI는 과거 판매 데이터에 의존하던 기존의 방식에서 벗어나 수요 예측을 혁신적으로 변화시켰습니다. 대신 AI는 시장 트렌드, 제품 관련 소셜 미디어 버즈, 실시간 정보 등 방대한 양의 데이터를 분석하여 측정 가능한 정확도의 예측을 제공할 수 있습니다.³ 이 기능은 빠른 기술 주기와 변동하는 소비자 수요로 인해 심각한 재고 과잉 또는 품절 문제가 발생할 수 있는 전자 제품 공급망에 매우 중요합니다.
• 전략적 소싱 & 제조업체 관리: AI 기반 도구는 소싱 프로세스의 모든 단계를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 문서 생성 자동화, 수요 예측, 제조업체 평가, 가격 최적화, 효율성 향상, 의사 결정 간소화 등을 수행할 수 있습니다. 물론 모든 활동을 완전히 자동화할 수 있는 것은 아닙니다. 일부 AI 기능은 정보를 빠르게 처리하고 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI 어시스턴트는 일련의 비공식적인 요구 사항을 기반으로 구조화된 범위 문서를 개발하거나 수신되는 RFP 응답을 분석하여 잠재적인 신규 파트너에 대한 초기 채점을 수행할 수 있습니다. 또한 AI는 사전 예방적 공급업체 모니터링, 위험 평가, 새로운 잠재적 제조업체 또는 통합 기회 식별을 가능하게 하여 효과적인 제조업체 관리를 지원합니다.
• 선제적 위험 완화 & 공급망 복원력: 지속적인 혼란과 지정학적 변화로 점철된 세계에서 AI는 위험 관리에 더욱 집중할 수 있도록 지원합니다. AI 알고리즘은 제조업체의 재무 상태, 지정학적 상황, 시장 신호를 모니터링하여 조직에 새로운 위험에 대한 조기 경고 신호를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템은 지출 데이터를 관세 코드 및 원산지 정보에 자동으로 매핑하여 노출에 대한 즉각적인 가시성을 제공하고, 다양한 시나리오에서 비용 영향을 모델링하며, 몇 분 내에 완화 전략의 우선순위를 지정할 수 있습니다.⁴ 정교한 시나리오 계획과 '가정' 분석을 수행할 수 있는 이러한 역량을 통해 조달 전문가는 공급망 취약성을 관리하고 공급 연속성을 선제적으로 보장할 수 있습니다.
• 효율성 향상 & 비용 절감: AI 도입의 즉각적인 이점은 상당한 효율성 향상과 비용 절감입니다. AI는 구매 주문 처리, 지출 데이터 정리, 계약서 작성과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 구매 팀이 더 가치 있고 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 지원합니다. 얼리 어댑터들은 생산성이 최대 10% 향상되었으며, 일부 사례는 25%를 초과하는 것으로 나타났습니다. 결정적으로, AI는 인간의 분석 능력을 보강하고 인적 오류를 줄임으로써 전체 조달 비용을 15% ~ 45% 절감하고 현재 업무 활동의 최대 30%를 제거할 수 있습니다.⁵ 그 결과, 64%의 조달 전문가가 향후 5년 내에 AI 세대가 팀의 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상했습니다(그림 2).

그림 2: 구매 담당 임원의 약 3분의 2(64%)가 향후 5년 내에 AI 세대가 팀의 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상합니다. (이미지 출처: The Hackett Group)

AI의 단점

많은 조직과 조달 전문가들이 AI가 제공하는 잠재적 이점을 인식하고 AI를 도입하기를 열망하고 있습니다. 하지만 이러한 리더가 성공하려면 업무에 대해 다르게 사고하는 법을 배우고, AI 세대가 인간의 업무를 보조하고 보강할 수 있는 부분을 신중하게 고려해야 합니다.

현재 AI의 광범위한 도입을 방해하고 있는 장벽이 몇 가지 존재합니다. 모든 기술 혁신이 그렇듯, 시스템은 주어진 데이터만큼만 좋은 성능을 발휘합니다. 현재 대부분의 조직은 종합적인 기록 정보와 표준화된 분류 체계가 부족한 다양한 형식으로 데이터를 저장하고 있습니다. AI가 진정으로 도움이 되려면 데이터 품질을 개선하고 유지하는 것은 지속적인 노력이 필요합니다. 데이터 거버넌스는 또 다른 주요 초점이 될 것입니다. AI가 자율적으로 작동할 수 있는 영역과 사람의 감독이 필요한 영역을 사전에 정의하는 것이 중요해질 것입니다.

또한, 직원들은 AI의 이점을 극대화하기 위해 스킬 셋을 조정해야 합니다. 작업자는 일상적인 트랜잭션 작업에 집중하는 대신 이러한 작업을 AI에 자동화하여 비표준 요청 및 예외 사항에 집중할 수 있도록 해야 합니다. Fairmarkit에 따르면 데이터 해석(82%), 전략적 의사결정(75%), 부서 간 협업(69%) 등의 기술이 수요가 많은 것으로 나타났습니다. 데이터 해독 능력, 신속한 엔지니어링, 디자인 사고, 윤리적 의사 결정과 같은 핵심 기술을 확보하고 유지하기 위해 조달 조직은 새로운 요구 사항을 충족할 수 있는 인력을 채용하고 교육하는 데 집중해야 합니다. 한편, 현재 조달 담당자들은 중복 업무로 분류되는 것을 두려워하거나 변화를 수용하는 데 저항할 가능성이 높습니다.

조달 관련 할 일 목록 만들기

AI의 잠재력을 활용하고 글로벌 전자제품 공급망에 전략적으로 영향을 미치기 위해 조달 전문가는 다음과 같은 전략적 활동에 집중해야 합니다.⁶

• 현재 데이터 에코시스템을 평가하여 마스터 데이터, 거래 기록, 제조업체 정보의 격차를 파악합니다.
• 표준화 프로토콜을 식별 및 구현하고, 데이터 품질과 접근성을 해결하기 위한 명확한 거버넌스 역할을 수립합니다.
• 권한 경계를 정의하고, 편견 완화를 해결하며, 책임성을 보장하기 위해 여러 부서가 참여하는 AI 거버넌스 위원회 설립합니다.
• 인력 재교육 이니셔티브의 우선순위를 정하고 AI 협업에 중점을 둔 교육 프로그램을 개발합니다.
• 조달 팀 내에서 AI 챔피언을 발굴하여 조직이 기술 추가에서 실제 적용에 이르는 여정을 탐색하는 데 도움을 줍니다.
• 기술에 대한 신뢰를 쌓고 측정 가능한 가치를 입증하기 위해 위험도가 낮은 파일럿 프로젝트 한두 개를 선정합니다.

조달의 미래는 AI와 불가분의 관계에 있습니다. AI 도입의 기술적, 절차적, 인적, 거버넌스 측면을 해결함으로써 이러한 변화를 수용하는 조달 리더는 수익 창출에 필수적인 기여자로 자리매김할 것입니다.

참고 자료

1: https://www.businesswire.com/news/home/20250603022081/en/Fairmarkit-Study-84-of-Procurement-Leaders-Say-a-Recession-is-Here-or-Imminent-by-End-of-2025-Accelerating-the-Need-for-AI

2: https://artofprocurement.com/blog/state-of-ai-in-procurement

3: https://www.youtube.com/watch?v=pSOvxaEk7ms&list=TLGGVz_vCh5H9-AxMjA2MjAyNQ

4: https://suplari.com/ai-in-procurement-action-plan/

5: https://www.thehackettgroup.com/insights/embracing-the-future-how-generative-ai-is-revolutionizing-procurement-in-2025/

6: https://www.youtube.com/watch?v=vsHonCOnos0