구매/조달 분야에서의 AI 에이전트

구매/조달 분야의 AI 에이전트는 기업의 구매/조달 프로세스에 에이전트 AI 기술을 포함시키는 것을 의미합니다. 에이전틱 AI는 제한된 감독으로 특정 목표를 달성할 수 있는 인공 지능 시스템입니다. 이는 인간의 의사 결정을 모방하여 실시간으로 문제를 해결하는 머신 러닝 모델인 AI 에이전트로 구성됩니다.

멀티에이전트 시스템에서 각 에이전트는 목표에 도달하기 위해 필요한 특정 하위 작업을 수행합니다. 이러한 노력은 AI 오케스트레이션을 통해 조정되며, 구매/조달 팀이 워크플로를 자동화하고 공급업체, 계약 및 주문 관리 가치 사슬을 포함한 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

구매/조달 환경은 이제 단순한 자동화 과정을 훨씬 넘어서 전환점에 도달했습니다. 구매/조달 분야의 생성형 AI에 관한 최근 IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서¹는 조직이 이미 생성형 AI 혁명을 어떻게 수용하기 시작했는지 보여줍니다. 설문조사에 참여한 CSCO 및 COO의 64%는 생성형 AI가 이미 공급망 워크플로를 혁신하고 있다고 답했습니다.

전환의 최전선에는 이제 구매/조달 및 계약 관리의 미래로 여겨지는 AI 에이전트가 있습니다. 구매/조달에는 조직 내부와 공급업체 또는 시장 통찰력 데이터베이스에서 나오는 방대한 양의 데이터가 포함됩니다. 조직은 이 데이터를 활용하고 조치를 취하여 더 빠르고 더 나은 방식으로 결과를 달성해야 합니다.

기존의 구매/조달 자동화 방법은 일상적인 작업을 줄이고 워크플로를 간소화하여 팀이 보다 효율적으로 움직일 수 있도록 서류 작업을 디지털화하는 데 중점을 두었습니다.

에이전트형 AI는 예측 분석의 힘을 활용하고 머신 러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)를 활용하여 구매/조달을 혁신하고 있습니다. 그 결과, 전략적으로 사고하고, 경험에서 배우고, 자율적으로 행동하는 AI 에이전트가 탄생했습니다. AI 에이전트는 공급업체와 협상하고 비용 절감을 최적화하며 인간 직원의 의사 결정 파트너로서 전략적 가치를 창출할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 자율 AI 에이전트는 자연어, 이미지 인식, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 기존의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것을 넘어 인간과 함께 작업하면서 자체 메모리 엔진을 만들고 실수로부터 배웁니다.

AI 에이전트의 기능은 이러한 에이전트가 수집하는 방대한 양의 데이터에 기인합니다. AI 에이전트는 다른 데이터 소스와 상호 작용하고, 데이터를 가져오고, 심지어 다른 에이전트와 상호 작용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

구매/조달 및 공급망 운영 분야에서 AI 에이전트는 공급업체 관리, 가격 책정, 구매 주문 내역, 공급망 관리 및 시장 분석을 포함한 다양한 책임을 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트는 Python, Java 및 TensorFlow와 같은 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크를 사용하여 구현할 수 있습니다. 또한 데이터베이스, API, ERP(전사적 자원 관리) 시스템, 구매/조달 플랫폼 및 공급업체 포털과 같은 다른 구매/조달 시스템 및 기술과 통합할 수 있습니다.

예를 들어, IBM watsonx Orchestrate는 조직이 공급업체 요청서 작성, 주문 라인 검색, 계약 관리와 같은 일반적인 작업을 수행하기 위해 매일 사용하는 주요 툴과 통합됩니다.

조직의 공급망은 복잡하며 구매/조달 팀은 전 세계적으로 수백, 때로는 수천 개의 공급업체를 관리해야 합니다. 지정학, 무역 정책, 관세, 날씨 및 시장 상황과 같이 조직이 통제할 수 없는 공급망 중단 등 여러 요인도 고려해야 합니다.

이때 AI 에이전트가 개입하여 특히 어려운 시기에 카테고리 관리 분야에서 인간 작업자의 부담을 덜어줄 수 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨로 인해 한 공급업체의 경로가 여러 번 지연되는 경우 AI 에이전트는 데이터 기반 인사이트를 통해 실시간으로 배송 경로를 변경하거나 소싱 전략을 조정할 수 있습니다. 에이전트는 신속하게 위험 평가를 수행하고 사후 대응이 아닌 사전 예방적이고 전략적으로 빠르게 행동합니다.

구매/조달 전문가는 뉴스 보도에 반응하거나 과거 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 대신 AI 에이전트를 사용하여 고객을 위해 더 큰 인사이트를 바탕으로 실시간으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 오류를 줄일 수 있습니다. 에이전트는 시장 상황, 지출 분석, 공급업체 성능 및 위험 요소를 자율적으로 모니터링하여 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 작업자가 문제를 감지하면 자동으로 조정하여 빠르고 직관적으로 구매/조달 결정을 내릴 수 있습니다.

이것은 신속하게 움직이고 전략적으로 행동하면 경쟁 우위를 확보할 수 있기 때문에 구매/조달 및 공급망 운영에 필수적인 이점입니다. 이러한 유형의 의사 결정의 예로는 대부분의 인간 근로자보다 빠르게 상품 가격에 대한 데이터 분석을 수행하고 구매/조달 전략에 대한 조정을 제안할 수 있는 AI 에이전트를 들 수 있습니다.

AI 에이전트가 공급업체 관계를 비개인화하는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 이를 향상할 수 있습니다. 조직이 공급업체와 맺는 관계는 모든 구매/조달 기능에 매우 중요합니다. AI 에이전트는 온보딩, 재고 관리, 지출 관리와 같은 일상적인 작업을 관리하여 인간 작업자의 부담을 덜어줄 수 있습니다. 이를 통해 인간은 조직과 공급업체 간 인간관계에 집중할 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다.

또한 AI 에이전트 기술은 계약 및 재고 관리를 통해 공급업체의 요구 사항을 예측하고 전략적 소싱 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 향상된 관리 전략으로 인해 비용을 절감하고 워크플로를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 예측하고 에스컬레이션 전에 완화할 수 있습니다. 아울러 구매/조달 작업자가 피하고 싶은 관리 작업을 완화하고 대신 더 높은 가치의 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 에이전트 기술의 일반적인 장점 중 하나는 조직을 위한 툴의 적극적인 특성입니다. 기존의 위험 관리 접근 방식은 문제에 반응하는 반면, AI 에이전트는 예측 분석을 사용하여 중단을 예측합니다. 또한 에이전트는 사고를 통해 교훈을 얻고 유사한 문제가 발생하지 않도록 사전 조치를 권장할 수도 있습니다. 이 기술은 비즈니스의 수익에 더욱 도움이 되며, 자율적이고 간결한 능력을 통해 조직 전체에 걸쳐 향상된 효율성을 제공합니다.

에이전트는 기상 예보, 공장 폐쇄, 경제 지표와 같은 외부 데이터를 취합하여 조직의 내부 데이터 소스와 결합하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 인간 팀만으로는 파악할 수 없는 잠재적 문제를 식별합니다. 구매/조달 AI 최적화를 위해서는 인간과 AI 작업자가 협력하여 문제를 전면에 내세우고 위험을 완화해야 합니다.

AI 에이전트는 과거 데이터, 성능, 재무 안정성 및 시장 상황을 분석하여 공급업체 선택 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 에이전트 기술은 신뢰성, 비용 효율성 및 계약 의무 준수와 같은 요소를 기반으로 잠재적 공급업체를 평가할 수 있으므로 구매/조달 팀이 요구 사항에 가장 적합한 공급업체를 선택할 수 있습니다. AI 에이전트는 지정학적 불안정 또는 금융 불안정과 같은 위험을 초래할 수 있는 공급업체를 표시할 수도 있습니다.

공급업체를 선택하고 계약하는 것은 구매/조달 직원에게 지루한 작업일 수 있습니다. 구매/조달 팀은 AI 에이전트를 통해 공급업체의 계약을 관리하고 모든 계약을 최신 상태로 유지하며 모든 법률 문서가 정리되어 있는지 확인할 수 있습니다. 공급업체와의 업무 관계는 인간관계뿐만 아니라 상황이 무질서해질 수 있는 백엔드에도 의존합니다. 에이전트는 계약 후기를 자동화하고 모든 것이 완료되기 전에 계약과 관련된 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다.

AI 에이전트는 구매 주문서(PO)의 생성, 승인 및 처리를 자동화하여 수동 작업과 오류를 줄일 수 있습니다. 요청이 제출되면 AI 에이전트는 자동으로 PO를 생성하고 승인 워크플로를 통해 라우팅하여 공급업체에 보낼 수 있습니다. 또한 재고 수준 또는 과거 구매 패턴과 같은 사전 설정된 기준에 따라 주문 세부 정보의 정확성을 확인할 수 있습니다.

또한 AI 에이전트는 조직의 지출 패턴에 대한 자세한 지출 분석을 생성하고 비용을 절감할 수 있는 영역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 지출 분석은 조직이 비용을 어떻게 지출하는지 이해하고 구매/조달 운영의 가치를 높이는 데 도움이 되는 핵심 데이터 포인트입니다.

인간 구매/조달 팀은 일반적으로 과거 데이터와 시장 통찰력에 의존하여 수요를 예측하여 재고를 정확하게 관리합니다. AI 에이전트를 활용하면 기술을 통해 계절 추세 및 시장 상황 및 글로벌 이벤트와 같은 기타 외부 요인과 결합된 기존 방법을 사용하여 제품 또는 재료에 대한 미래 수요를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 통해 기업은 재고를 보다 효율적으로 관리하고, 재고 부족을 줄이며, 재고 과잉을 방지할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 조직의 현금 흐름을 개선하고 구매/조달에 관한 결정이 실제 요구 사항에 부합하도록 보장합니다.

조직은 규정 준수 표준을 준수해야 하며, 이를 위해서는 지속적인 모니터링이 필요합니다. AI 에이전트는 트랜잭션 및 내부 프로세스를 지속적으로 추적하여 규정 준수 모니터링에 대한 작업을 수행할 수 있습니다. AI 에이전트는 직원에게 잠재적인 규정 준수 위험을 경고하고 경고가 발생한 이유에 대한 자세한 분석을 제공할 수 있습니다. 또한 에이전트는 서비스를 제공하는 특정 조직의 새로운 패턴을 지속적으로 학습하고 적응합니다. AI 에이전트는 조직의 특정 규제 환경에 맞게 맞춤화하여 초개인화된 규정 준수 책임자 역할을 할 수 있습니다.

구매/조달 AI 에이전트의 역량은 수집하는 데이터에 달려 있습니다. 조직은 AI 에이전트 기술을 구현하기 전에 과거 데이터와 현재 데이터를 준비해야 합니다. 에이전트이 항상 가능한 가장 정확한 최신 데이터로 작업할 수 있도록 데이터를 지속적으로 관리하고 정렬하는 시스템이 필요합니다.

조직은 AI 에이전트가 상호 작용하고 운영할 수 있는 표준을 수립해야 합니다. 표준을 만들면 AI 에이전트가 조직에 예측 가능성을 제공하는 일관된 규칙, 프로세스 및 행동 집합을 따르게 됩니다. 공급업체 관계를 처리하든 데이터를 처리하든 표준은 다양한 컨텍스트에서 신뢰성을 제공합니다.

AI 에이전트 기술을 조직에 도입하면 직원의 업무 수행 방식이 크게 달라질 수 있습니다. 적절한 준비가 없으면 직원들은 기술에 압도당하거나 저항감을 느껴서 효과적인 기술 사용을 저지할 수 있습니다. 조직은 새로운 기술에 대한 기대감과 직원들이 일자리 안정성에 대한 우려를 느낄 가능성이 높다는 이해의 균형을 맞춰야 합니다. 우려 사항을 해결하고 교육(업스킬링 또는 리스킬링)과 명확한 커뮤니케이션을 통해 직원을 준비시키는 것이 중요합니다.

AI 에이전트와 같은 새로운 기술은 한 번에 적용되어서는 안 되며, 보다 통제되고 위험이 관리된 통합을 허용하기 위해 점진적이고 전략적으로 도입되어야 합니다. 조직은 특정 구매/조달 프로세스에 대한 테스트 또는 파일럿 프로그램을 배포해야 하며, 초기 사용 사례는 AI 에이전트가 즉각적인 가치를 제공할 수 있는 경우여야 합니다. 이를 통해 기업은 잠재적인 문제나 버그를 조기에 파악하고 AI 시스템을 세부 조정할 수 있습니다.