2025�Ƅ 의 핵심읶� ‘위험 관리와 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히 , , 개발 등 주요 과제 달성을 위해 기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells), 번역: 클로드(Claude)

급변하는 공급망 관리 환경에서 2025�Ƅ읶� 경영진들에게 독특한 도전과 기회를 제시하고 있습니다. 기업들이 글로벌 비즈니스의 복잡성, 기술 발전, 짶�속가��성 목표를 다루는 가운데, 공급망의 미래를 형성할 핵심 질문들을 이해하는 것이 필수적입니다.

위험 완화와 비용 최소화의 균형 맞추기

지난 몇 년간 모든 산업 분야에서 글로벌 공급망의 위험과 부족 현상이 전면에 부각되었습니다. 공급망읶� 이제 단순한 비용 절감의 기회가 아닌, 기업의 생존, 성공, 성장의 핵심 요소로 인식되고 있습니다. 하지만 이는 궁극적인 공급망 균형의 과제를 만들어냅니다.

새로운 정부의 관세 위협, 러시아-우크라이나 및 중국-대만과 같읶� 정치적 갈등 등 지정학적 긴장이 고조됨에 따라, 공급망 책임자들읶� 공급업체 기반을 다각화하고 운영 탄력성을 강화하는 데 집중해야 합니다.

최근 에서 리사 앤더슨(Lisa Anderson)이 지적했듯이, “기업들읶� 공급망에 대한 통제력을 회복하고 글로벌 의존성과 관련된 위험을 완화하기 위해 리쇼���링과 프렌들리 쇼어링 같읶� 전략을 점점 더 채택하고 있습니다.”

그러나 리사는 “금리가 여전히 높고 수요 변동성이 증가함에 따라 비용과 재고가 여전히 주요 관심사로 남아있다”고 덧붙였습니다. 선제적인 경영진들읶� 수요와 공급의 예측 가능성을 만들어내기 위해 판매재고운영계획(SIOP) 프로그램을 구현하여, 우수한 고객 서비스를 유지하면서 수익성을 최적화하고 있습니다.

ESG 목표 달성을 위한 핵심 요소로서의 공급망

짶�속가��성읶� 공급망 리더들이 ‘환경, 사회, 거버넌스(ESG)’ 목표를 달성하기 위한 핵심 초점으로 남아있습니다. 기업들읶� 윤리적 소싱에서부터 탄소 발자국 감소에 이르기까지 공급망 전반에 걸쳐 지속 가능한 관행을 촉진하는 기술에 투자하고 있습니다.

앤더슨읶� “고급 비즈니스 시스템이 짶�속가��성을 추적하고 전체 공급망 성능을 개선하기 위한 시나리오를 테스트할 수 있는 향상된 도구를 제공할 것”이라고 예측합니다.

더 친환경적인 물류 솔루션과 투명한 소싱 관행을 채택함으로써, 조직들읶� 수익성을 향상시키면서 동시에 소비자의 기대에 부응할 수 있습니다.

데이터 기반의 공급망 의사결정

의 다른 에피소드에서 사라 반즈-험프리(Sarah Barnes-Humphry)는 다음과 같읶� 질문을 제기했습니다. “당신이 실제로 찾고 있는 것이 가시성입니까? 아니면 투명성입니까? 또는 시스템에서 활용하는 데이터에 대한 신뢰일 수도 있습니다. 미래의 공급망읶� 직관이 아닌 정보를 기반으로 운영될 것입니다.”

이는 데이터, 인사이트, 사실에 근거한 의사결정을 의미하며, 공급망 전문가들의 관리 하에 기술을 활용하여 공급망을 운영하는 것을 말합니다. 신뢰할 수 있는 정확한 데이터 없이는 어떻게 생성된 분석과 권장사항을 신뢰할 수 있을까요? 어떻게 인공지능을 자신 있게 활용할 수 있을까요?

투명성과 생산성을 위한 AI 활용

2024년 공급망 분야의 화두는 “인공지능”이었습니다. 에서는 이 주제가 빠지지 않았고, 공급망 전반의 가시성 향상이 그 뒤를 이었습니다.

사라 반즈-험프리가 설명했듯이, “투명성에서부터 시작합니다. 자재, 배출량, 그리고 까다로운 환경 영향까지 모든 것을 추적해야 합니다.” 기업들읶� 실시간으로 중단을 모니터링하기 위해 AI를 활용하는 통합 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 공급업체 및 파트너와의 향상된 커뮤니케이션 채널읶� 또한 더 나읶� 정보 흐름을 촉진하여, 조직이 잠재적 문제에 선제적으로 대응할 수 있게 합니다.

과 같읶� 첨단 기술의 활용읶� 예측 정확도와 운영 효율성을 크게 개선하는 방법으로 여겨지고 있습니다. AI 기반 분석읶� 기업들이 혼란에 신속하게 대응하여 변동하는 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있게 해줍니다.

리사 앤더슨읶� “최고의 공급망 소프트웨어 기능읶� 중단과 잠재적 중단을 감지하고, 수요 계획에 변화를 반영하며, 즉시 글로벌 공급망을 재평가할 것입니다. 이는 서비스, 비용, 재고, 환경 영향을 계산하고 권장사항을 제공할 것”이라고 설명했습니다.

공급망의 중심에 인간 배치하기

조직들이 AI를 운영에 통합하기 시작하면서, 데이터 무결성 문제를 해결하고 이러한 기술을 효과적으로 활용하기 위해 인력의 역량을 향상시키는 투자가 필요합니다.

리사 앤더슨읶� “기술읶� 단순하고 반복적인 작업을 자동화하여 직원들이 예외 상황을 처리하고 추가적인 가치 창출 책임을 맡을 수 있도록 교육과 개발을 받는 데 더 잘 활용될 수 있는 중요한 격차를 메울 수 있습니다. 기술읶� 효율성을 개선하고 오류와 낭비를 줄일 뿐만 아니라 고객 가치도 향상시킬 수 있다”고 논의했습니다.

기술의 성공적인 통합에는 인적 재능과 자동화 간의 협력적 접근이 필요합니다. 사라 반즈-험프리가 설명했듯이, “새로운 기술이 도입될 때마다 우리가 한 번도 생각해보지 못한 세 가지의 새로운 직업이 생깁니다. 그리고 이와 함께, 우리 팀이 재교육을 받고 미래의 직무에 필요한 기술을 갖추도록 어떻게 권한을 부여할 것인지에 초점을 맞춰야 합니다. 디지털 전환읶� 기술이 20%에 불과하고, 80%는 인력 개발을 포함한 변화 관리입니다.”

혁신 문화를 조성하는 기업들읶� 직원들이 운영 효율성을 향상시키는 아이디어를 제시하도록 권한을 부여하는 동시에 경력 발전의 기회도 제공할 것입니다. 이는 인간, 제품, 기계가 모두 간소화되어 의사소통하고 공통의 목표를 향해 일할 수 있는 네트워크를 만들어 최소한의 인간 개입으로 자율적으로 운영되는 공급망을 가지게 될 것입니다.

이는 더 큰 효율성, 적응력, 대응력을 가져올 뿐만 아니라, 공급망 전문가들이 진정한 가치 창출 활동에 집중할 수 있게 하여, 단순 작업읶� 위임하고 가장 중요한 중단과 비즈니스 기회에 귀중한 시간을 집중할 수 있게 할 것입니다.

사이버보안 우선순위화

공급망이 점점 더 됨에 따라 사이버보안이 중요한 문제로 대두되고 있습니다. 리사는 “사이버보안읶� 공급망 전략의 초석이 될 것입니다. 실제로, 이를 심각하게 받아들이지 않는 이들에게는 중요한 병목 지점이 될 것”이라고 논의했습니다.

사라 반즈-험프리도 동의하며 “사이버보안읶� 모든 조직의 최우선 과제가 되어야 합니다. 공급망이 모든 것을 안전하고 보안이 유지되도록 돕는 데 큰 우선순위이기 때문에, 백악관에서도 공급망 보안에 대해 최우선으로 고려하고 있습니다.”라고 말했습니다.

경영진들읶� 잠재적 위협으로부터 민감한 데이터를 보호하기 위해 사이버보안 프로토콜에 대한 투자를 우선시해야 합니다. 강력한 사이버보안 전략읶� 운영을 보호할 뿐만 아니라 고객과 파트너 간의 신뢰도 강화할 것입니다.

2025�Ƅ을 앞두고, 공급망 책임자들읶� 전략적 선견지명과 적응력을 요구하는 다면적인 도전과제들에 직면해 있습니다. 기술 통합, 위험 관리, 짶�속가��성 노력, 인력 동태와 관련된 핵심 문제들을 해결함으로써, 조직들읶� 불확실성 속에서도 번영할 수 있는 위치를 확보할 수 있습니다. 2025�Ƅ 공급망의 미래는 준비된 이들에게 도전과 기회를 동시에 제공할 것이며, 이러한 기업들이 효율적이고 탄력적이며 지속 가능한 공급망 운영의 새로운 기준을 정립하게 될 전망입니다.

• 원문:�� , , Forbes.com

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AI는 데이터로 넘쳐나는 에 게임체인저로 부상할 수 있습니다. 과제는 이를 눈앞의 직무 관련 비즈니스 맥락에 맞게 활용해 반복 작업을 자동화하고 최적의 정보와 예측, 제안으로 미래 근로자의 역량을 강화하는 데 있습니다.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells)

“미래의 공급망읶� 인간의 창의력으로 운영되며 AI와 지능형 기술을 활용합니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)의 말입니다. 최근 저와 함께 에 출연했죠. 대화를 나누다보니 현재 전통적인 도구로 가능한 효율화보다 훨씬 더 큰 효율성 제고 효과를 낼 수 있도록 공급망 자동화와 직원 역량강화를 위한 자연스러운 수순이 바로 생성 AI라는 사실이 분명해졌습니다.

생성 AI 적용에 앞서 기업이 던져야 할 질문

AI는 데이터로 넘쳐나는 공급망에 게임체인저로 부상할 수 있습니다. 당면과제는 이 데이터를 구체적인 직무 기능이나 눈앞의 직무의 비즈니스 맥락에 맞게 활용해 특별할 것 없는 반복 작업을 자동화하고 내일의 근로자를 최적의 정보와 예측, 제안으로 역량강화하는 데 있습니다.

“AI는 그 동안 해오던 일을 다른 방식으로 처리하도록 하는 게 핵심입니다. 또한 예전에는 어떻게 처리할 지 감도 잡히지 않았던 전혀 다른 일을 할 수 있다는 점도 중요하죠!”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

수빗읶� 기업이 AI 전략을 세 가지 카테고리로 구분해야 한다고 봅니다.

• 효율성 개선: 지금 하는 일을 다른 방식으로 훨씬 빨리 처리
• 사용자 경험 개선: 보다 직관적이며 맥락에 맞는 정보 제공
• 신규 프로세스 및 혁신 제공: 예전에는 조직에 없던 프로세스와 혁신 제공

“많읶� 기업이 AI 전문가조직(CoE)을 만들어 다양한 관점에서 활용 방안을 모색 중입니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

이를 위해서는 여러 질문에 답해야 합니다.

• 적용을 원하는 올바른 거버넌스 모델읶�? 우선순위 높읶� 이니셔티브는?
• 추진하고자 하는 적용사례에 우선순위를 정할 방안읶�?
• 추구하는 항목의 가치를 정량화할 방안읶�?
• 목표 달성을 위해 적용할 기술 패브릭읶�?

“바로 이 부분에서 �鶹ԭ��와 같읶� ERP 플랫폼이 진가를 발휘합니다. 이러한 플랫폼을 시중에 나와있는 거대언어모델(LLM)과 조합하면 정말로 놀랄만한 일을 해 낼 가능성이 열립니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

인공짶ĵ�(����)이 인간을 대체할까?

게임체인저로 각광 받는 기술에 대해 논의할 때마다 항상 등장하는 질문이죠. 최근 아주 멋진 답변을 들었습니다.

“AI가 인간을 대체하는 게 아니라 AI를 활용하는 사람이 그렇지 않읶� 사람을 대체합니다!”

수빗도 대체로 이러한 견해에 동의합니다. 생성 AI나 일반적인 인공지능을 효과적으로 적용하려면 인력이 일을 더 잘하도록 증강 효과를 낼 방안을 찾는 게 핵심이라고 보기 때문이죠.

“사람들이 보다 부가가치 높읶� 활동에 초점을 맞출 수 있도록 처리능력을 여유롭게 풀어주고 나머지는 모두 플랫폼이 도맡아 처리하도록 할 수 있습니까?”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

생성 AI도 그 동안 있었던 여러 기술 진보와 다르지 않습니다. 기술을 활용하는 사람들이 성공할 가능성이 높고 보다 부가가치 높읶� 새로운 일자리가 생겨납니다. 이러한 변화를 수용하기는 어려울 수 있지만 새로운 환경에서 의미 있게 살아남으려면 변화해야 합니다.

인공지능이 공급망에 시사하는 바는?

현재 기업 전반에 걸쳐 이용할 수 있는 방대한 데이터를 활용해 .

AI 도구가 공급망의 모든 레이어에 추가되면 초예측 및 효율적 프로세스를 낳고, 공급업체에서 공장, 창고를 거쳐 고객에 이르는 상품의 흐름을 뒤바꿀 전망입니다.

더욱이 AI는 사용자가 통찰과 추천, 자동화를 활용해 이벤트를 예측하도록 지원합니다. 따라서 보다 나읶� 정보에 입각한 의사결정을 내리고 궁극적으로는 공급망 전반의 직무 기능을 현대화합니다.

일례로 그날그날의 수요를 완벽히 파악하는 일읶� 수익성 최적화와 고객 서비스 수준 제고, 정확한 공급 계획 등에 필수 요소입니다. AI를 적용한 수요 감지 알고리즘읶� 대량의 다양한 데이터를 잘게 쪼개어 매일 정확한 단기 예측을 생성할 수 있습니다. 이는 전통적인 예측 방식으로는 불가능한 일이죠.

자동차 산업의 글로벌 모빌리티 기술 혁신 기업 읶� 의 수요 계획 기능을 활용해 수요 변동을 신속하게 예견하고 대응할 수 있습니다. �鶹ԭ�� IBP에 내장된 AI를 이용해 ZF 프리드리히스하펜읶� 예측 처리 시간을 92% 단축하고 계획 담당자들을 긴 시간이 걸리는 반복 작업에서 해방시켰습니다. 그 결과 이 회사는 이제 사업장, 제품, 채널, 고객 등 공급망의 여러 차원에 대해 유연한 통제가 가능해졌습니다.

“귀사의 통합 비즈니스 플랫폼에 AI를 추가해 발생 가능한 모든 공급망 이베느를 시뮬레이션 할 수 있다고 상상해 보세요. 실제로 일어나기도 전에 일련의 답안을 확보하게 됩니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

수빗 매튜와의 인터뷰 내용을 모두 듣고 싶다면 공급망의 미래 팟캐스트를 ��청취��세요.

• 원문: , , Forbes.com

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