조달 분야 AI·머신러닝 도입: 기회, 과제, 모범 사례

조달 분야에서 긴 경력을 쌓아오며 최고경영진으로부터 공급업체 비용 지속 절감 압박에 시달려왔습니다. 디지털 기술이 등장해 업무를 쉽게 만들어주거나, 아니면 업무를 뺏어갈지도 모릅니다.

적어도 인공지능과 머신러닝 시대에 조달 전문가들이 가진 두려움은 그렇습니다. 공급업체 선정과 유지에 들어가는 모든 요소를 고려하면, 백 명 인간보다 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 시스템에 업무를 맡기는 게 말이 되지 않을까요?

데이터 양은 계속 늘어납니다. 오늘날 조달 관리자는 공급업체 자신뿐만 아니라 독립적 재무 데이터, 뉴스 보도, 서드파티 서비스, 소셜 미디어 등 다중 인텔리전스 소스를 활용해야 합니다. 조달 분석 소프트웨어 벤더 시에보(Sievo) 공동창업자 삼멜리 삼말코르피(Sammeli Sammalkorpi)는 "조달 조직은 아직 이러한 다양한 종류의 데이터를 활용하는 법을 배우지 못했습니다"라고 말합니다.

AI와 머신러닝이 이 도전에 특히 적합해 보입니다. 하지만 이들이 업무를 완전히 장악할 것이라는 우려는 근거 없어 보입니다. 효과적 조달과 공급업체 관리에서 예측 가능한 미래는 인간과 기계 협업입니다.

"AI 역할이 인간을 대체하는 게 아니라고 진심으로 믿습니다."라고 삼말코르피는 말합니다. "머신러닝과 AI는 발견을 제안할 수 있지만, 여전히 무엇이 관련 있고 무엇이 아닌지 조정하는 건 인간 몫입니다."

기계는 명확히 정의된 문제를 다루는 좁은 애플리케이션에 매우 효과적입니다. 게다가 인간 근로자 급여·복리후생 대비 최소 운영비로 항상 '작동 중'입니다.

하지만 행동에 나설 때가 되면, 살과 피 관리자가 나서야 합니다. 간단히 말해, 인간은 여전히 핵심 공급업체에 대한 최종 판단에서 더 낫습니다. 당분간 적어도 "머신러닝은 여전히 의사결정을 주도할 만큼 신뢰할 수 없습니다"라고 삼말코르피는 말합니다. (인간을 루프에 두는 또 다른 이유가 있습니다: 잘못된 선택에 대해 기계를 탓하지 않으려면 선택 책임이 인간에게 있어야 합니다.)

머신러닝 초기 단계에선 기술이 공급업체 계약 특정 요소를 맡을 수 있을 겁니다. 개선됨에 따라 구매자들은 최종 결정인 공급업체 심사·선정은 아닐지라도 점점 더 많은 작업에 시스템을 의존하게 될 것입니다.

AI와 머신러닝이 복잡한 알고리즘에 크게 의존하므로, 기업들은 시스템 운영과 결론 해석을 위해 비싼 데이터 과학자 팀을 고용해야 한다고 생각할 수 있습니다. 삼말코르피 견해로는 조달 부서에는 해당사항이 아닙니다. 그는 그런 전문성은 아웃소싱 제공업체로부터 얻는 게 낫다고 믿습니다.

"좋은 비즈니스 케이스라고 생각하더라도," 그는 말합니다, "내부에 그런 인재를 유지할 수 있는 조직을 많이 보지 못했습니다. 여전히 데이터 과학자는 필요하지만, 조달 조직이 적절한 장소라고 생각하지 않습니다."

미래 결과 예측은 기계에게나 인간에게나 마찬가지로 어렵습니다. 즉 불가능합니다. 하지만 머신러닝은 실제 구매 패턴 반영해 실시간으로 예측과 실행 계획을 빠르게 수정하는 데 강점이 있다고 삼말코르피는 믿습니다.

이 모든 건 조달이 신기술을 운영에 원활히 통합할 수 있다고 가정합니다. 하지만 조달 플랫폼 벤더 이발루아(Ivalua) 의뢰로 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)이 수행한 새로운 연구에 따르면, 이는 현실과 거리가 멉니다. '디지털 성숙도 지수'를 사용해 기업들의 조달 기술 도입 진도를 평가한 포레스터는 대부분이 해당 측면에서 성숙도를 '상당히 과대평가'하고 있음을 발견했습니다.

조사 대상 기업 65%가 스스로 '선진적'이라 여겼지만, 조달 조직에서 그만한 디지털 성숙도를 갖춘 곳은 단 16%뿐이었습니다.

한 문제는 많은 기업이 조달 기술 선정 시 초기에 잘못된 선택을 한다는 점입니다. 포레스터 연구에서 82%가 기술 제공업체를 교체했거나 고려 중이며, 이유로 공급업체 온보딩 수준 저조와 사용자 채택 부진을 들었습니다.

게다가 도입 기간이 과도하게 깁니다. 단 17% 조직만 한 달 이내 새 공급업체 온보딩이 가능했고, 59%는 공급업체당 1~3개월 소요됐습니다.

"조달 리더들은 조직에 진정한 경쟁 우위를 제공할 기회가 있습니다." 이발루아 기업 CEO 다비드 쿠아-드위(David Khuat-Duy)는 성명에서 말했습니다. "디지털 트랜스포메이션이 성공에 필수적이지만, 현재 성숙도 현실적 평가, 여정 각 단계 명확한 비전, 올바른 기술이 필요합니다."

이 모든 것은 AI와 머신러닝 형태의 기술이 조달 기능에서 인간을 배제하기엔 아직 멀었지만, 제대로 평가·구현되면 운영을 향상시킬 수 있음을 시사합니다.