팬데믹이 바꾼 공급망 의사결정: 새로운 패러다임 '결정 지능'

공급망 관리자들은 팬데믹발 혼란뿐만 아니라 지속적인 수요 변화, 높아지는 고객 기대, 외부 지정학적 요인 등 전례 없는 혼란에 직면해 있습니다. 두 가지 사실이 명확해졌습니다. 이 혼란은 일시적이지 않으며, 현행 공급망 데이터 모델의 결함을 드러냈다는 것입니다.

회복과 성장의 이중 과제

경제 반등을 준비하며 혼란의 여파를 다루는 전략은 더 집중될 것입니다. 관리자들은 팬데믹발 재난에서 회복하면서 내년에 올 수 있는 포스트 팬데믹 수요 급증과 소비 지출 증가에도 동시에 대처해야 하는 이중 과제를 안고 있습니다. 지금이야말로 기업이 회복을 다루면서 동시에 새로운 성장 기회를 활용하는 방법을 깊이 파고들어야 할 때입니다. 해답은 팬데믹 이전 현상 유지로 돌아가는 것이 아니라, 새로운 데이터 모델을 정립하는 데 있습니다. 흔히 재난이 혁신을 촉발하듯, 이제 더 많은 공급망 조직이 '결정 지능(decision intelligence)'이라는 새로운 모델을 수용하며 게임의 규칙을 다시 쓰고 있습니다.

더 나은 결과를 위한 결정 지능

지난해 혼란으로부터의 회복, 다가올 수요 상승, 그리고 미래 혼란에서 생존하는 데 필요한 지식과 통찰 확보를 위해서는 과거 분석, 사일로화된 정보, 제한된 출력과 해석 수단을 가진 온스크린 대시보드라는 전통적 데이터 모델을 넘어야 합니다.

차세대 의사결정은 이미 여기에 있습니다. 결정 지능은 인공지능과 미래 예측 분석에 의해 구동되는 데이터와 트렌드에 대한 조기·즉각적 접근을 제공하며, 다중 데이터 소스를 추상화해 단일 통합 뷰를 제공하는 미들웨어 계층과 자연어 인터페이스를 통해 이 모든 것을 전달합니다.

통합된 자연어 인터페이스로 제공되는 결정 지능은 지난해 혼란으로 드러난 많은 숨겨진 취약점과 과제를 해결합니다. 정상적 상황에서의 의사결정 지원은 작동했을지 모르지만, 지금까지는 앞으로 나아갈 동기가 적었습니다. 그러나 구 모델은 예상치 못한 상황에 직면했을 때 많은 이들을 무방비 상태로 남겨두었습니다.

예측 불가능한 세계에서의 의사결정

가트너(Gartner Inc.)의 CORE(구성, 최적화, 대응, 실행) 모델은 모든 공급망 의사결정에 보편적 모델을 적용합니다.

• 전략을 지원하기 위한 공급망 구성
• 제한된 자원(팬데믹의 경우 대규모 예기치 못한 혼란) 등을 고려한 최적화
• 옵셔널리티와 지능을 내재화한 대응
• 실행

공급망 계획에서 성공적인 CORE 모델을 달성하려면 실시간 인사이트가 필요합니다. 이를 위해 의사결정자가 데이터 분석가뿐만 아니라 모든 수준에서 사용할 수 있는 지능형·대화형·실시간 인터페이스가 필요합니다. 이는 자연어 처리 기능을 통해 시스템이 맥락을 구축해 사용자가 시스템과 점진적인 대화를 나눌 수 있게 하는 것(단순 일회성 질문·명령 수행이 아닌)으로 달성할 수 있습니다. 또한 백엔드 처리 추상화 계층은 다중 구조화·비구조화 데이터 소스의 투명한 수집을 가능하게 합니다.

오늘날 글로벌 생태계에서 반응형 공급망을 구현하려면 계획과 실행 사이의 오랜 격차를 해소해야 합니다. 그 격차를 메우고, 예기치 못한 일을 예측하며, 예측 불가능한 사건이나 수요 변화에 기반해 빠르고 지능적으로 피벗할 역량을 내재화한 조직들이 지난해 파괴적인 공급망 부족 사태에서 더 나은 성과를 냈으며, 뒤따를 필연적 수요 변화에도 더 빨리 대응할 수 있는 위치에 서게 될 것입니다.

가네시 간디에스와란(Ganesh Gandhieswaran)은 결정 지능 플랫폼 컨버사이트(ConverSight.ai)의 공동 창업자 겸 CEO입니다.