많은 조직의 최고공급망책임자(CSCO)가 운영 모델의 전환을 압박받고 있지만 인공지능(AI)을 활용한 공급망 오케스트레이션 기술은 여러 잠재적 과제로 인해 확산하지 못하고 있는 것으로 나타났다.
지정학적 변동성이 커지면서 새로운 공급망 혼란이 발생하고 있고, 이에 따라 AI로 오케스트레이션되는 공급망의 잠재력에 관심도 높아지고 있다고 정보기술(IT) 컨설팅 업체 가트너(Gartner)는 전했다. 그러나 대부분의 조직은 데이터 준비 수준의 격차, 직원 역량 강화 필요성, 파편화된 벤더 환경 등으로 인해 기술 도입에 어려움을 겪고 있다고 설명했다.
케일럽 톰슨(Caleb Thomson) 가트너 애널리스트는 최근 열린 행사에서 “지속적인 변동성은 AI 오케스트레이션의 관심을 높이고 있지만, 투자는 제약을 받고 있다”고 말했다. 그는 “AI 투자에서 성과 개선과 투자대비성과(ROI)를 입증한 선도적인 공급망 조직들조차 AI를 핵심 운영에 내재화한 사례는 많지 않다”고 덧붙였다.
가트너는 2025년 11월 공급망 고위 리더 140명을 대상으로 진행한 AI 전략 관련 조사 결과, 공급망 조직 가운데 프로세스와 업무 흐름을 즉각적으로 전면 재설계하는 ‘전환적 개편’을 추진하고 있는 곳은 17%에 그쳤다고 전했다. 반면 83%는 AI를 특정 활용 사례에 점진적으로 적용하거나 통합 프로세스 안으로 단계적으로 확장하고 있는 것으로 나타났다고 소개했다.
AI 기반 오케스트레이션의 과제
AI 기반 오케스트레이션은 전통적인 계획이나 실행 도구와 달리 네트워크 이벤트를 지속적으로 모니터링하고 대응 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다는 이점 때문에 주목받고 있다고 가트너는 전했다. 이는 의사결정 과정에서 인간과 AI 간의 신속한 협업을 뒷받침한다고 설명했다. 이를 통해 CSCO는 중앙집중형 엔드투엔드 네트워크 가시성, 부서 간 분석, 점차 에이전트화되는 자동화를 바탕으로 미래의 공급망 혼란을 정밀하게 예측하고 대응하며, 그 영향을 완화하는 데 도움을 얻을 수 있다고 강조했다.
하지만 AI 기반 오케스트레이션의 도입을 가로막는 과제도 적지 않다고 가트너는 짚었다.
첫째, 공급업체 환경이 파편화돼 있다. 공급망 오케스트레이션은 여러 계획, 가시성, 분석 도구에 걸쳐 구축되며, 현재 단일 ‘원스톱’ 공급업체 플랫폼으로 제공되고 있지 않다.
둘째, 데이터 격차가 적응성을 제약한다. 오케스트레이션은 데이터 품질에 의존하지만 많은 조직은 기술만으로 해결할 수 없는 기본 마스터 데이터 정합성 문제를 겪고 있다.
셋째, 파트너 데이터의 일관성이 부족하다. 데이터 품질 문제는 공급망 네트워크 전반으로 확장된다. 거래 파트너로부터 제공되는 정보가 불완전하거나 신뢰하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
넷째, 인간의 전문성이 필수적이다. 더 높은 수준의 의사결정 자율성을 달성하려면 지속적인 역량 강화와 점진적 도입이 필요하다. AI는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 보강하는 역할을 한다.
다섯째, 프로세스 성숙도가 바탕이 돼야 한다. 명확한 프로세스, 정렬된 역할, 표준화된 데이터 모델은 오케스트레이션과 효과적인 의사결정 거버넌스를 가능하게 하는 핵심 조건이다.
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