생성형 AI의 등장은 공급망 관리에서 지금까지 잘 활용되지 못했던 AI의 장점을 실현시켰다. 생성형 AI는 사용자 인터페이스를 단순화하고 운영과 의사결정의 자동화를 구현하며, 대규모 데이터 세트로부터 즉시 실행 가능한 인사이트를 도출해낸다. 이를 통해 과거 AI를 도입할 때 직면했던 어려움들을 극복하고 AI의 확산을 촉진하게 된 것이다. 공급망 기술이 더욱 복잡해지고 역량 있는 전문 인력 부족 현상이 고도화되고 있는 현실에 마주한 기업은 이제 생성형 AI를 도입함으로써 경쟁력을 갖춰야 한다.
생성형 AI는 고도화된 공급망 정보와 복잡한 툴을 보편적 시스템으로 활용하고 있는 작업 흐름에 윤활유로 작용할 수 있다. 기존에는 전문가의 지식과 해당 공급망에 특화된 알고리즘을 통해서만 각종 전망과 공급망 계획 수립이 수행되고 고급 분석 기법이 활용되었다. 이제는 생성형 AI를 활용하면 전문가를 거치지 않고도 사용자가 스스로 작업을 쉽게 수행할 수 있게 된 것이다.
생성형 AI를 통해 인간과 기계의 협업을 혁신하고 의사결정의 신속성과 정확성을 높일 수 있게 되었다. 생성형 AI는 상호 분리된 시스템을 연결시키며, 나아가 자체적으로 세밀한 조직화가 가능해져 사용자의 개입이 없이도 서비스를 관리하여 여러 활동과 프로세스를 조율할 수 있다. 현재 생성형 AI의 도입이 점차 확대되면서 이러한 장점 역시 실현되고 있다.
기업이 생성형 AI를 통해 공급망을 근본적으로 혁신하려면 각각의 경험적 데이터와 활용 사례에 의존하는 구식 AI가 갖는 한계를 극복해야 한다. 효과적으로 AI를 활용하기 위해서는 생성형 AI의 도입과 해당 사업의 목표를 일치시켜야 하고, 생성형 AI가 해당 프로세스에서 가치창출에 가장 크게 기여할 수 있는 부분에 활용될 수 있도록 해야 한다. 또한, 생성형 AI의 적용 대상을 우선순위화하고 전체 작업 흐름을 재검토하며 파트너 환경을 구축해야 한다. 이것으로 생성형 AI는 공급망 관리에서 작업 방식, 자동화 및 분석 수행 시스템에 대해 지속 가능한 개선을 이룰 것이다.
아직 실현되지 못한 공급망 관리에서의 AI 잠재력
그러나 기업들은 지금껏 AI를 통한 공급망 관리 비전 실현에 속도를 내지 못했다. 이는 사용 시간이 축적됨에 따라 그 역량이 개선되는 적응형 학습(Adaptive Learning) 과정을 기반으로 한 AI보다 AI의 분석력에만 과도하게 집중한 것이 원인이다. 또한, 복잡한 AI 솔루션은 공급망을 관리하는 인력에게 큰 부담으로 작용하여 AI 도입률과 ROI 감소를 초래한다.
한편, 공급망 관리에 AI를 도입할 때 직면할 수 있는 어려움에는 몇 가지 요인이 존재한다.
• 프로세스. 많은 기업이 AI를 전통적 시스템을 기반으로 설계된 구식 프로세스에 무조건적으로 적용하려 한다. 그러나 사용자에게 친화적인 작업 흐름이 갖추어지지 않으면 공급망 관리 전문가는 복잡한 레이어 기반 시스템과 정보 과잉으로 어려움을 겪을 수 있다. 또한, AI가 도출한 제안이 의사결정자의 목표와 일치되지 않는 경우가 빈번하여 의사결정 과정에서 인간과 기계의 협력이 비효율적인 경우가 많다. 뿐만 아니라, 조직 내부에서 기능 부서 별 인센티브가 조율되지 않고 조직마다 서로 다른 운영모델과 거버넌스 체계로 인해 기성 솔루션(Off-The-Shelf)의 효과가 저하되어 어려움이 가중된다.
• 기술과 데이터. 기업들은 데이터 파운데이션(Data Foundation)의 연결성 결여, 낮은 데이터 품질 그리고 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템을 포함한 복수의 데이터 기록 체계로 인해 많은 어려움을 겪는다. 따라서, 지속적인 데이터 클리닝과 효과적인 데이터 거버넌스 체계가 없다면 불완전하고 업데이트가 미진한 정보로 인해 AI 도입의 장점을 발휘하지 못할 것이다.
• 인력. 아직 많은 인력이 사용자 친화적이지 않고 복잡한 툴의 AI 애플리케이션을 활용하는 방법에 적응하지 못하고 있으며, AI 애플리케이션이 결론을 도출하는 방식 등을 완전히 이해하지 못하고 있다. 또한, 아직 AI를 활용하려면 다양한 시스템에 걸쳐 데이터를 검증하고 조율해야 하는 경우가 많은데, 이를 위해서 직원들은 상대적으로 부가가치가 낮은 업무에 상당한 시간을 투입해야 한다. 또한, 직원들이 기존의 작업 흐름에서 AI 기반 작업 흐름으로 전환하는데 필요한 지원과 교육을 과소평가하는 기업도 많은 실정이다. 이러한 툴에 대한 이해가 없는 상태에서는 직원들이 AI를 도입하거나 중요한 의사결정에 AI를 활용하는데 저항감을 가질 수 있다.
공급망 관리 전문 인력의 부족 현상으로 이러한 어려움이 미치는 영향은 증폭된다. 이제 기업들은 생성형 AI 기반 솔루션을 포함한 디지털 솔루션을 폭넓게 적용하지 않는다면 기본적인 비즈니스 프로세스 운영에 어려움을 겪을 것이다. 이러한 AI 도입의 도전과제에 직면하고 대안을 마련하는 것은 공급망 관리의 발전을 위해 꼭 필요한 일이다.
생성형 AI가 불러올 새로운 형태의 진화
BCG는 복잡한 글로벌 공급망 관리에 생성형 AI를 도입할 수 있는 가능성과 계속되는 도전 과제들을 분석하고 평가했다. BCG가 수행한 분석과 공급망 관리 담당자 대상 설문조사를 기반으로, 우리는 생성형 AI를 적용할 수 있는 단순 챗봇이나 개별 활용 사례 너머의 영역과 향후 잠재력에 대한 상세한 인사이트를 얻을 수 있었다.
생성형 AI는 다양한 역량을 갖추고 있으므로, 공급망 운영 및 관리를 최적화하고 간소화하기 위한 이상적인 솔루션이라 할 수 있으며, 이로써 AI를 기반으로 한 대대적인 혁신도 기대해 볼 수 있다.
생성형 AI는 공급망 관리 부문에서 네 가지 이익을 실현할 수 있다.
• 데이터 백본(backbone) 향상. 생성형 AI는 다양한 영역에서 정확하고 광범위한 데이터 사용이 가능하도록 데이터 전송 경로를 강화해 데이터 파운데이션을 효과적으로 향상시킨다. 예를 들어, 생성형 AI는 BOM(Bill of Materials) 등과 같은 마스터 데이터 세트를 지속적으로 개선하고 강화함으로써 공급업체 관련 지식의 검색과 활용을 개선할 수 있다.
• 공급망 분석 강화. 생성형 AI는 비정형 데이터로부터 의미 있는 속성(예: 고객 행동, 제품 특성)을 추출함으로써 제품 수요 예측과 같은 역량을 강화할 수 있다. 또한 다양한 시나리오의 설계, 실행, 분석을 통해 혼란을 보다 정확하게 예측할 수 있다. 이것으로 기업은 적극적으로 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 확보하여, 보다 유연한 공급망을 구축하게 된다.
• 사용자 경험 전면 개편. 생성형 AI는 복잡한 툴의 사용을 단순화할 수 있다. 예를 들어, 생성형 AI는 고도화된 계획 수립 시스템에도 자연어 인터페이스를 구현하는 것이 가능하다. 뿐만 아니라, 많은 사용자들이 ChatGPT와 같은 툴을 통해 생성형 AI에 더욱 익숙해지고 있다. 이러한 접근성과 익숙함을 기반으로 더 많은 공급망 전문가들이 다양한 설정의 시나리오를 생성하거나 AI 모델의 결과를 해석하는 것과 같은 일상적인 업무에 생성형 AI를 도입하고 활용하고 있다.
• 심도 있는 프로세스 자동화. 생성형 AI는 다수의 툴과 역량을 조율하고 원하는 결과에 도달할 수 있도록 작업 흐름을 조정하여, 과거에는 상당한 수작업이 필요했던 프로세스를 자동화할 수 있다. 프로세스 자동화를 통해 기업은 조기에 문제를 발견하고 보다 신속하게 문제를 해결할 수 있다.
BCG는 위의 네 가지 이익이 상당한 개선 효과를 가져올 수 있음을 발견했다. 예를 들어, 생성형 AI는 복잡한 애플리케이션, 인터페이스, 공급망 솔루션 개발 속도를 30% 개선해 전반적인 민첩성을 크게 높일 수 있다. 사용자 채택률이 크게 증가하기 때문에 사용자 만족도 및 시스템 활용률이 60% 이상 증대된다. 또한 행정 업무 및 데이터 조정 업무가 50% 이상 감소해 비교적 고부가가치 활동에 더 많은 인력을 집중시킬 수 있다. 마지막으로 고급 분석 기법의 활용이 증가함에 따라 의사결정 속도가 30% 이상 빨라져 보다 신속하고 정보에 기반한 합리적 결정을 할 수 있게 된다.
BCG는 연구의 일환으로 ChatGPT가 기업의 대규모 데이터 세트를 분석하는 역량도 테스트했다(“ChatGPT 분석 역량 테스트” 참조).
ChatGPT 분석 역량 테스트
ChatGPT의 분석 역량을 알아보기 위해 BCG는 수만 개의 배송품에 대한 정보를 포함하고 있는 한 회사의 데이터 세트를 기반으로 한 실험을 진행했다. 시계열 분석에 특화된 LLM이 여러 가지 있지만, BCG는 다양한 작업을 수행할 수 있는 ChatGPT를 선택했다. ChatGPT는 알고리즘을 활용해 데이터를 분석할 수 있을 뿐 아니라, 결과에 대해 자연어로 의견을 제시할 수 있기 때문이다.
BCG의 첫 번째 목표는 상품의 특성을 세부적으로 살펴보는 것이었다. 즉, 안정적 판매율, 시즌성 패턴, 또는 트렌드에 민감한 상품을 식별하는 것이다. 몇 가지 선별된 명령어만으로도 ChatGPT는 우리가 원했던 상품 세분화 결과를 빠르게 제공했다. BCG는 여기서 ChatGPT가 수요 및 공급 계획에 활용될 수 있는 가능성을 보았다.
수요 계획. BCG는 ChatGPT에게 기본적인 시계열 예측을 수행하도록 지시했다. ChatGPT는 식별한 판매 패턴을 기반으로 적절한 예측 방법을 효율적으로 선택했으며 예측을 생성하기 위한 코딩을 진행했다. 예를 들어, 시즌성 패턴을 탐지했을 때 이에 적합한 예측 방법인 삼중 지수 평활법(Triple Exponential Smoothing)의 사용을 권장했다. 그러나 데이터 세트에는 모델의 파라미터를 설정하기 위한 24개월치 데이터가 부족했고, ChatGPT는 놀랍게도 이 한계를 지적했으며 추가적인 데이터를 요구했다.
이와 같은 테스트를 통해 얻은 인사이트는 매우 유의미하다. 이전에는 독점적인 소프트웨어에서만 활용 가능했던 기본적인 시계열 예측은 이제 개방된 툴로도 사용할 수 있게 되었다. 그러나 더 고도의 인공지능 기반 예측 기법은 여전히 특화된 모듈을 필요로 할 것이며, 이는 생성형 AI를 통해 조율될 수 있다.
공급 계획. ChatGPT에게 공급 계획과 관련된 작업을 지시했을 때의 결과는 수요 계획 때와 달랐다. BCG는 생산량과 전환시간을 포함한 다양한 요인을 고려해 하나의 설비에서 생산되는 특정 상품들의 생산 순서를 최적화하고자 했다. 고객 수요를 충족하되 재고를 최소화하는 것이 그 목표였다.
이 경우, ChatGPT는 위의 작업이 현재 역량을 넘어선다는 것을 파악하고 더욱 고도의 선형 계획법(Linear Programming) 솔루션이 필요하다고 설명했다. 나아가 문제를 해결하기 위한 유용한 리소스를 제시하기도 했다.
결론적으로, 생성형 AI가 현재 간단한 분석 지시를 수행할 수는 있지만 더 복잡하고 혼합된 최적화 작업을 위해서는 보다 전문적인 툴을 필요로 한다. 이때 생성형 AI는 관리자로서 솔루션을 직접 진행하기 보다 프로세스에 대한 지침을 주는 역할을 수행할 수 있다.
공급망 내 생성형 AI 적용 4단계
생성형 AI의 현재와 미래 잠재력에 대한 인사이트를 바탕으로 공급망 운영을 위한 생성형 AI 역량 4단계를 파악했다. 이는 더욱 자동화되고 지능적인 프로세스로 나아가는 과정이며, 각 단계에서는 이전 단계보다 원활하고 최적화된 공급망 운영이 가능하다(보기 참조).
• 업무별 포인트 솔루션. 처음에는 챗봇을 통해 생성형 AI를 배포해 일상적인 운영 업무에 투입되어 지원할 수 있다. 표준 생성형 AI 역량을 기반으로 기본적인 업무를 자동화하고 효율성을 향상한다. 이러한 포인트 솔루션은 기업이 쉽게 도입할 수 있는 플러그 앤 플레이(plug-and-play) 툴의 형태로 발전했다.
• 프로세스 개선. 두 번째 단계에서는 생성형 AI가 기존의 계획 및 실행 시스템과 결합해 공급망 중단 모니터링, 경고 생성, 대응 시뮬레이션 등의 프로세스 효과성을 제고할 수 있다. 이와 같은 프로세스 개선을 지원하는 생성형 AI 제품이 출시되어 있고, 현재 더 많은 제품이 개발 중이다.
• 심층 프로세스 전환. 이 단계에서는 생성형 AI 에이전트가 마스터 데이터 세트를 지속적으로 검증하고 업데이트하는 전체 작업 흐름 재검토를 수행해 핵심 프로세스를 근본적으로 전환할 수 있다. 사람이 개입은 하지만 의사 결정의 자동화 및 퀄리티 향상에 대한 중추적인 역할은 생성형 AI가 한다. (“생성형 AI를 통한 공급망 시뮬레이션 역량 배가” 참조)
생성형 AI를 통한 공급망 시뮬레이션 역량 배가
매일 수 천 개씩 공급망에 대한 결정을 내리는 유럽 기반의 선도 산업재 회사가 시뮬레이션 역량을 향상시키고자 했다. 한계점을 찾아내고, 전략적 옵션을 테스트하고, 복잡한 시나리오를 가정해 보면서 공급망 전반의 의사결정 및 운영을 개선하는 것이 목표였다.
이러한 목표를 이루기 위해 이 회사는 BCG와 파트너십을 체결했으며, 두 가지의 BCG X 자산을 활용해 첨단 솔루션을 도입하기로 했다. 첫 번째는 생성형 AI 에이전트 툴 킷인 AgentKit(랭체인(LangChain)과의 파트너십을 통해 개발되었으며 현재는 오픈소스 솔루션임)이다. 두 번째는 BCG X가 개발한 AI 기반 계획 툴인 ‘End-to-End Plan’이다. BCG는 이 두 가지 툴을 자연어 인터페이스를 활용하여 통합해, 사용자들이 기술적 제약 없이 사용할 수 있도록 했다. 또한 자율 생성형 AI 에이전트를 활용해 툴을 연결하고 백그라운드에서 기술적 작업 흐름을 관리했다.
이 시스템은 회사의 영업 및 운영 계획 프로세스를 간소화시키며 계획 담당자들이 일별 오퍼레이션을 관리하는 데에 있어 더 많은 자율성과 민첩성을 제공한다. 계획 담당자들은 방대한 기술적 지식 없이도 시뮬레이션 시나리오를 생성하고 실행할 수 있으며, 발생하는 문제의 근본적인 원인을 분석하고, KPI를 요약하고, 민감도 분석을 진행하며 핵심 인사이트를 공유할 수 있다.
생성형 AI 기반 솔루션의 도입은 비즈니스에 상당한 영향을 가져왔다. 도입 두 번째 해에는 AI 역량을 통해 영업이익이 2%p 이상 증가했다. 또한, 생성형 AI는 직원들이 툴의 역량을 충분히 활용할 수 있게 하고 프로세스 사이클 타임을 3배가량 단축시키면서 20명 이상의 계획 담당자의 역량 강화를 가능하게 했다.
일부 생성형 AI 에이전트는 이미 사용 가능하며 향후 5년간 생성형 AI 기반 가치 창출의 주요 동인이 될 것으로 예상된다. 단, 생성형 AI의 잠재력을 최대한 달성하려면 근본적인 프로세스 재설계가 요구될 수 있다. 프로세스 재설계를 위해서는 생성형 AI의 원활한 통합을 지원하는 맞춤형 솔루션 또는 최소한 맞춤형 애드온(Add-On)이 필요하다.
• 교차 기능 프로세스 자동화. 가장 발전한 단계에서는 영업 및 운영 실행 프로세스와 같은 교차 기능 프로세스를 자동화할 수 있다. 자기 조직화 생성형 AI 에이전트 컨소시엄은 다양한 기능에서 공급망 운영을 조율하여 자동화된 지능형 협업 시스템을 구축한다(“심층 자동화의 전망” 참조). 이와 같은 생성형 AI의 이상적인 사용은 연구 및 개발 단계에 있다.
심층 자동화의 전망
공급망 관리에서 가장 중요한 기능 중 하나인 영업 및 운영 실행(S&OE) 프로세스가 생성형 AI에 의해 변화할 것으로 예상된다. 실적 유지를 위해 단기적인 수요, 재고, 공급 간의 균형을 도모하는 영업 및 운영 실행 프로세스는 시간 소모적이고 수작업 중심이었던 작업에서 인간의 개입 없이 지속적으로 운영될 수 있는 자동화된 인텔리전트 시스템으로 변화할 것이다.
현재는 전담팀이 영업 및 운영 실행 프로세스를 일주일에 여러 번 관리하며, 1~12주의 계획 기간 동안 고객의 주문을 충족하고 KPI를 관리하기 위해 수요와 공급을 조율한다. 이러한 기존의 프로세스는 효과적이지만 노동 집약적이고, 데이터 가용성에 따른 제약이 존재하며, 원활한 실행을 담보하기 위해 수동 감독에 크게 의존한다.
반면 미래의 영업 및 운영 실행 프로세스는 실시간으로 공급망을 자동적으로 조율하는 상시 작동 자율 협업 및 학습 에이전트 네트워크를 기반으로 지속적으로 최적의 실적을 담보하는 형태가 될 것이다(보기 참조). 이때 에이전트는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 특화된 소프트웨어 프로그램으로, 지속적으로 입력된 데이터와 상호 작용하며 변화하는 조건에 적응할 것이다. 에이전트는 LLM이 생성할 수 있는 잠재적인 오류나 환각을 최소화하기 위해 비즈니스 규칙과 의사결정 프레임워크에 따라 작동하도록 제한될 것이다. 에이전트는 방대한 데이터 세트를 처리하여 인간의 개입 없이 작업을 조율할 것이다.
이러한 시스템에서 수요 에이전트는 지속적으로 수요예측 변화를 모니터링하고 그에 따라 학습하고 행동을 조정할 것이다. 수요 에이전트는 특화된 머신러닝 알고리즘을 활용해 수요를 예측할 것이다. 각각의 에이전트를 조율하는 역할을 하는 메타 에이전트는 데이터 흐름을 관리하고, 새로운 수요 정보를 추출하며, 이상치를 제거하기 위해 데이터를 정제할 것이다.
수요 변화가 발생할 경우, 수요 에이전트는 재고 에이전트와 협업해 그 영향을 평가한다. 메타 에이전트는 재고 에이전트에게 다양한 전사 리소스 계획 시스템으로부터 확보한 정확한 실시간 데이터를 제공해 재고 에이전트가 공급과 재고 조정을 평가할 수 있도록 한다. 서비스, 재고 또는 비용 관련 KPI에 부정적 영향이 예상되는 경우, 재고 에이전트는 재고 이전 또는 생산 재주문 등의 시정 조치를 통해 균형을 회복할 것이다.
이후 공급 에이전트는 변화 조치의 실행 가능성을 평가하고, 공급업체와의 조율 또는 생산 스케줄 조정을 실행할 것이다. 만약 제품 전환 등 제안된 변화로 인해 높은 비용이 발생한다면, 공급 에이전트가 대안 시나리오를 모색할 것이다. 예를 들어, 메타 에이전트의 지원을 바탕으로 공급 에이전트는 혼합 정수 선형 프로그래밍 솔버(Mixed-Integer Linear Programming Solver)와 같은 외부 최적화 툴과 협업해 최적의 생산 순서를 도출할 수 있다.
이러한 지속적 협업을 통해 에이전트는 계속해서 자율적으로 공급망 조정 능력을 학습하고 정교화할 것이다. 초기 단계에서는 인간의 감독이 필요할 것이며, 인간이 에이전트가 제시하는 결정에 대해 승인할 것이다. 그러나 시스템이 성숙함에 따라 거래 작업 처리 업무의 자동화는 더욱 확대될 것이며, 궁극적으로는 에이전트가 광범위하게 자동화된 네트워크 내에서 독립적인 의사결정을 내리게 될 것이다.
결국에는 이러한 자율 시스템이 내리는 결정이 바로 실행 시스템에 전달될 것이며, 메타 에이전트가 이러한 과정을 원활하게 조율할 것이다. 이러한 프로세스를 통해 전체 공급망을 상시 최적화하고 기업의 전략 목표와 완전하게 일치시켜 나갈 수 있을 것이다.
실행
생성형 AI는 업무 방식, 사용자 참여, 프로세스 자동화, 분석 개발 등 공급망 관리의 핵심 요소들을 개선하는 포괄적인 혁신을 지원한다.
공급망에 생성형 AI를 성공적으로 적용하기 위해서는 사업 목표에 맞게 기술 활용 역량을 구축해야 한다. 다음은 이를 위한 5단계 접근 방식이다.
목표 설정. 생성형 AI 도입 목표를 기업의 전략적 목표와 일치시킨다. 단순히 참신하다는 이유로 생성형 AI를 도입해서는 안 된다. 운영 효율성 개선, 비용 절감, 특정 시장 과제 해결 등 사업 성과를 향상시킬 수 있는 수단으로 생성형 AI를 고려해야 한다. 향후 필요한 인재의 수준과 업무 방식을 파악하고 숙련된 공급망 전문가가 부족한 운영 영역에서 생성형 AI를 통해 작업을 수행하거나 부담을 완화해 격차를 해소할 수 있는 방법을 고안하고 검증한다. 명확한 목표를 정의하면 모든 노력이 측정 가능한 비즈니스 영향력을 달성하는 데 집중될 수 있다.
공급망 전반에서 주요 의사결정 매핑. 생성형 AI가 목표 달성에 가장 큰 기여를 할 수 있는 영역을 파악한다. 공급망 전체에서 가장 중요한 의사결정이 수행되는 영역을 매핑하고, 생성형 AI가 해당 의사결정의 퀄리티와 속도를 어떻게 향상시킬 수 있는지 분석해야 한다. 생성형 AI를 사업 운영의 모든 측면에 통합하려고 시도하기보다는 성공에 중요한 영향을 미칠 수 있는 고부가가치 의사결정에 집중한다. 통합 사업 계획 수립, 재고 관리, 생산 일정 수립 등이 그 예이다. 가장 가치 높은 영역에 우선적으로 집중하면 가장 높은 투자 수익률을 기대할 수 있다.
적용 대상 우선순위화. 사업 가치와 실행 용이성을 고려하여 생성형 AI가 초기에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역을 우선순위화한다. 예를 들어, 특정 프로세스를 자동화하거나 생성형 AI를 의사결정 시스템에 통합하는 것이다. 즉각적인 이익이 창출되는 영역을 선정하면 향후 여정에 대한 모멘텀을 구축하고 자금을 조달할 수 있다.
주요 의사결정 기반 전체 작업 흐름 재검토. 생성형 AI를 통합해 운영이 아닌 설계에 중점을 둔 작업 흐름을 기반으로 프로세스를 간소화하고 의사결정의 품질을 향상시킨다. 예를 들어, 재고 보충 또는 수요 계획 수립과 같은 반복적인 작업을 자동화하면 작업자는 보다 복잡하고 전략적인 의사결정에 집중할 수 있다. 생성형 AI를 단순히 추가하는 것이 아니라 작업 흐름에 내재화할 수 있다면, 생성형 AI 도입률이 높아지고 도입 결과 역시 성공적일 것이다.
효과적인 생태계 구축. 생성형 AI 도입의 성공은 기술 개발자, 사용자 인터페이스 설계자, AI 및 공급망 전문가 등의 파트너 생태계 구축에 달려있다. 외부 파트너십을 활용하여 사내 역량 및 리소스 격차를 해소하고, 최신 기술에 접근해 배포를 가속화해야 한다. 기업은 이러한 작업환경을 조기에 구축함으로써 생성형 AI 솔루션을 효과적으로 확장할 수 있다.
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생성형 AI는 사용자 친화적인 인터페이스와 에이전트 기반 자동화를 제공한다. 또한 다양한 시스템과 팀을 연결하여 보다 신속하게 조율된 작업을 수행할 수 있도록 하는 교차 기능 조율 역량이 탁월하다. 생산성과 민첩성도 향상하는 것으로 입증되었기 때문에 생성형 AI는 기업의 경쟁우위 강화와 향후 공급망 운영에 효과적인 필수 전략이다.
보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아
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