공급망 오케스트레이션 기업 키넥시스(Kinaxis, TSX:KXS)가 후원한 IDC의 새 인포브리프 ‘공급망 AI에 책임성 부여하기(Making Supply Chain AI Accountable)’ 결과, 기업들의 자율형 AI 도입 목표와 실제 책임성 확보 준비 수준 사이의 간극이 커지고 있는 것으로 나타났다. 전 세계 9개 시장의 공급망 리더 2000여 명을 대상으로 한 이번 조사에서 AI 기반 기능을 전혀 갖추지 않았다고 답한 비율은 2%에 그쳐 AI 도입 자체는 이미 보편화된 것으로 확인됐다. 반면 스스로를 AI 리더로 평가한 응답자는 12%에 불과했고, AI 계획 거버넌스가 운영 전반에 완전히 자리 잡았다고 답한 비율도 12%에 머물렀다.
조사에서는 자율적 의사결정에 대한 기대가 빠르게 커지고 있다는 점도 드러났다. 현재 대규모 자율 운영 체계를 갖췄다고 답한 곳은 6%에 그쳤지만, 41%는 1~2년 안에 자율 운영이 핵심 운영 모델로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 이 정도 속도로 자율성 확대를 준비하는 조직 중 거버넌스 체계까지 갖춘 곳이 8곳 중 1곳뿐이라는 점은 도입 속도와 관리 체계 사이의 균형이 무너지고 있다는 신호로 읽힌다. 응답자의 52%는 AI 기반 의사결정에 대한 신뢰 부족을 도입 확대의 가장 큰 걸림돌로 꼽았고, 62%는 데이터 품질과 시스템 통합 개선이 투자 확대의 관건이라고 답했다. 51%는 명확한 투자 대비 효과와 성과 도출 기간을 요구했으며, 67%는 AI 기반 결과에 대한 책임성 확보를 위해 거버넌스 전반의 변화가 필요하다고 응답했다. AI를 위협이 아닌 기회로 본다는 응답도 79%에 달해, 인력 대체보다는 역할 재편에 무게가 실리는 분위기다.
키넥시스는 이런 격차 해소를 위해 자사의 AI 공급망 오케스트레이션 플랫폼 마에스트로(Maestro)를 통해 설명 가능한 의사결정 지원, 거버넌스 도구 제공, 운영 성과와 연계된 가치 측정, 데이터 통합 지원 등을 추진하고 있다고 밝혔다. 키넥시스 필드 최고기술책임자(CTO) 저스틴 킹은 “이제 AI 도입 여부 자체는 더 이상 핵심 질문이 아니다”라며 “AI가 신뢰할 수 있는 의사결정, 측정 가능한 가치, 거버넌스가 적용된 자율성을 제공할 수 있느냐가 문제”라고 말했다. 그는 이어 “모든 AI 기반 권고 사항은 실행되기 전에 설명 가능하고 감사할 수 있기 때문에 책임성은 정책 차원에만 머무는 것이 아니라 의사결정 단계에서 구현된다”고 설명했다. IDC 글로벌 공급망 계획 리서치 디렉터 에릭 톰슨은 “공급망 AI의 다음 단계는 단순히 도입을 확대하는 것이 아니다”라며 “핵심은 책임성, 즉 AI가 신뢰할 수 있는 의사결정과 측정 가능한 가치, 거버넌스가 적용된 자율성 및 운영 성과를 제공하도록 하는 것”이라고 말했다.
업계에서는 AI 도입률 자체가 이미 포화 상태에 가까워진 만큼, 앞으로의 경쟁력은 얼마나 많은 기능을 도입했느냐보다 그 결과를 얼마나 설명하고 검증할 수 있느냐에서 갈릴 것이라는 분석이 나온다. 신뢰와 거버넌스 확보가 뒷받침되지 않은 자율화는 오히려 운영 리스크를 키울 수 있다는 점에서, 이번 조사 결과는 공급망 업계 전반에 시사하는 바가 적지 않아 보인다.
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