공급망 기술 부채 청산: 오늘부터 회복 탄력적 기반 구축하기

부실하거나 무너져가는 기초 위에 집을 지으면 수리 비용이 감당 못할 빚으로 불어납니다. 주택 소유자는 기초 문제를 두려워합니다. 수리 비용이 재정적 곤경을 초래할 수 있음을 알기 때문입니다.

이 '막중한 빚'의 개념은 혁신적이고 회복 탄력적인 공급망을 구축하려는 리테일러의 경험에도 그대로 투영됩니다. 구축한 생태계에 '균열'이 나타나기 시작하면, 기초 자체에 손질이 필요하다는 사실이 명백해져야 합니다.

하지만 많은 이에게 그건 너무 큰 지출로 느껴집니다. 대신 공급망 기능의 즉각적 개선과 혁신 유지를 위해 새로운 기술을 임시방편으로 계속 추가합니다. 이 전략은 처음부터 미래 지향적 시스템에 투자했을 때보다 장기적으로 더 많은 비용을 초래합니다.

결과적으로 빚을 늘리는 근시안적 결정

당장의 수익에 이로운 듯 보이는 결정이 실제로는 기업의 기술 부채를 키우는 경우가 많습니다. 기존 소프트웨어 유지비용, 비효율·중복·구식 커스터마이징으로 인한 재작업 비용에 시달리게 됩니다.

미래 지향적 공급망을 달성하려면 기술 부채의 악순환을 끊고 필요한 기초 공사를 해야 합니다. 그 시작은 흔들리는 공급망 '집'이 어떻게 생겨났는지 이해하는 것입니다.

임시변통의 기초

이상적으로는 모든 프로세스가 수요 예측, 보충, 할당, 주문 풀필먼트를 조화롭게 수행해야 합니다. 하지만 공급망 전문가의 36%만이 단일 공급망 플랫폼에서 운영한다고 답했습니다. 많은 리테일 공급망은 구조적 불일치를 겪으며, 특정 프로세스는 효과적으로 작동하지만 다른 곳에는 약한 고리가 산재해 있습니다. 대부분 공급망은 단절되거나 느슨하게 연결된 솔루션이라는 '임시변통 기초' 위에 서 있습니다. 실제로 리테일의 진화 과정 자체가 이 상황을 초래했으며, 43%의 조직이 기술이 비즈니스 수요를 따라잡지 못한다고 토로합니다.

시스템이 진화하면서 특정 비즈니스 이슈를 해결하겠다는 새로운 벤더가 등장합니다. 리테일러는 전체 그림을 보기보다 신속한 결정으로 기술에 투자하고 교체합니다. 시간이 지나면서 레거시 기술을 커스터마이징해 사일로에서 작동하게 만들지만, 결국 그 결과물은 구식이 됩니다. 불만족스러워 새 기술을 도입하고, 이 주기가 반복됩니다. 결국 같은 비즈니스 프로세스를 다루는 여러 시스템을 보유하게 되고 '빚'은 계속 쌓입니다. 이 상황이 익숙하게 느껴지십니까?

증폭되는 부채

단기적 의사결정에 이끌려 기업 전반에서 신기술을 습득, 구현, 커스터마이징하는 속도는 IT 기술 부채를 복리로 불리고 공급망 불안정을 초래합니다. 신용카드나 학자금 대출 빚을 진 개인이 자유롭게 소비를 하거나 자금을 운용할 수 없는 것처럼, 기술 부채를 짊어진 리테일러도 민첩할 수 없습니다. 이 상태가 재무제표상 실제 숫자로 드러나지 않을 수 있지만 비용은 실재합니다. 자원을 소모하고 민첩성을 떨어뜨리는데, 이는 오늘날 리테일 산업에서 결정적입니다.

신기술 투자가 잠재적 실수라는 결론을 내릴 수 있지만, 그렇지는 않습니다. 자동차 할부나 주택 담보 대출처럼 모든 빚이 나쁜 것은 아닙니다. 많은 경우 새로운 기초가 필요하듯 불가피합니다. 혁신적이고 경쟁력 있는 리테일 조직이 되려면 일정 부채는 감수해야 합니다. 리테일러가 조심해야 할 것은 그 빚에 더하고 더하는 악순환입니다. 불필요한 기술 부채가 쌓이지 않게 하려면 공급망 니즈의 우선순위를 정하고, 격차와 중복이 어디 있는지 파악해 신속히 제거하거나 추가해야 합니다.

AI가 도울 수 있는 것

미래를 바라보며 리테일러는 핵심 이슈를 해결하지 못한 채 부채만 늘리는 분산 시스템이 아닌, 통합되고 확장 가능한 공급망을 구현할 기술을 평가해야 합니다. 인공지능과 머신러닝은 리테일러가 주목해야 할 신기술입니다. AI는 인간이나 분산 시스템이 할 수 없는 일, 즉 모든 공급망 데이터를 이해시키고 모든 의사결정의 기준이 되는 '단일 버전의 진실(One Version of the Truth)'을 가능케 합니다. AI는 공급망 운영에 전례 없는 인사이트를 더하고, 사일로 시스템 업데이트가 불필요해 비교할 수 없는 속도를 더합니다. 머신러닝으로 구동되는 AI는 새로운 트렌드를 예측·식별해 리테일러가 이슈를 체계적으로 해결하도록 돕습니다.

리테일러는 모든 공급망 프로세스를 단일 플랫폼에 정렬해야 합니다. 집짓기와 마찬가지로 튼튼한 기초는 공급망이 시간의 시험을 견디게 하는 필수 조건입니다. 장기적으로 환경 압력을 견디는 능력이야말로 리테일러가 노력을 집중해야 할 지점입니다. AI의 도움으로 기술 부채의 악순환을 끊고, 지속 가능한 효율을 구축하며, 공급망을 강화할 수 있습니다.

Patty McDonald는 Symphony RetailAI의 글로벌 솔루션 마케팅 디렉터입니다.