공급망 관리 소프트웨어 기업 Kinaxis가 IDC에 의뢰한 조사 결과, 기업들이 인공지능(AI)의 자율 의사결정 도입을 서두르는 반면 이에 대한 거버넌스(통제 체계)는 훨씬 뒤처져 있는 것으로 나타났다. Kinaxis는 11일(현지시간) 이 같은 내용의 IDC 보고서 'Making Supply Chain AI Accountable'을 공개했다.
이번 조사는 전 세계 9개 시장에서 공급망 책임자 2,000여 명을 대상으로 진행됐다. 응답자의 대부분(98%)이 이미 AI 기능을 일부 도입했지만, 스스로를 'AI 리더'라고 평가한 기업은 12%에 그쳤다. AI 도입을 가로막는 최대 장벽으로는 'AI 결정에 대한 신뢰 부족'(52%)이 꼽혔고, AI 계획 거버넌스를 운영에 완전히 내재화한 기업은 12%에 불과했다.
특히 자율 의사결정에 대한 기대는 가파르게 상승하고 있다. 현재 운영 규모에서 자율 공급망을 구현한 곳은 6%에 불과하지만, 1~2년 내 핵심 운영 모델이 될 것이라고 기대하는 응답자는 41%에 달했다. 그러나 이를 뒷받침할 거버넌스를 갖춘 조직은 여덟 곳 중 한 곳에 그쳐, '기대와 통제 간 괴리'가 업계의 핵심 과제로 지적됐다.
보고서는 또 AI 투자 가속화를 위해 개선돼야 할 요소로 데이터 품질·통합(62%), 투자 대비 효과의 명확한 입증(51%) 등을 꼽았다. AI 성과에 대한 책임성 문제가 가장 큰 거버넌스 변화를 요구한다는 응답도 67%에 달했다. 다만 AI를 위협보다 기회로 보는 시각이 79%로 우세했고, AI와 공급망 전문성을 함께 갖춘 파트너가 유리할 것이라는 전망이 나왔다.
Kinaxis는 이번 결과를 바탕으로 자사 플랫폼 '마에스트로(Maestro)'가 설명 가능한 AI와 감사 가능한 의사결정, 단일 데이터 통합, 성과 측정 체계 등을 갖춰 이러한 책임성 격차를 해소할 수 있다고 강조했다. 킨액시스의 저스틴 킹(Justin King) 필드 CTO는 “AI 도입 여부가 더 이상 문제가 아니라, AI가 신뢰할 수 있는 결정과 측정 가능한 가치, 통제된 자율성을 제공하는지가 관건”이라고 말했다.
한편 이번 보고서는 작성 과정에서 킨액시스가 IDC에 재정적 지원을 제공한 스폰서십 조사라는 점을 고려해 읽을 필요가 있다. 공급망 AI 도입을 검토하는 국내 중소기업은 데이터 품질과 통제 체계를 먼저 정비하지 않은 채 기술 도입에만 나설 경우 리스크가 커질 수 있다는 점을 시사한다는 평가가 나온다.