AI 에이전트 기반 공급망 운영의 다음 단계 – ‘조합형’ 자동화가 바꿀 실무 전략

AI가 공급망 운영에 미치는 영향은 단순 자동화의 차원을 넘어 전략적 의사결정의 프레임 자체를 재편하고 있다. 최근 캐나다 공급망 오케스트레이션 전문기업 키넥시스(Kinaxis)가 출시한 ‘Maestro Agent Studio’는 AI 기반의 ‘조합형(Composable)’ 에이전트 개념을 도입하며 기업의 일상적 의사결정 구조를 근본적으로 바꾸는 실험에 나섰다. 이는 공급망 현장의 실무자들이 실제 업무 프로세스에 맞춰 AI 에이전트를 직접 구성함으로써 복잡한 현실을 데이터 기반으로 설명하고, 예측하고, 반응하는 능력을 확장할 수 있는 새로운 전환점을 의미한다.

규모의 경제보다 중요한 ‘상황 적응형 AI 운영’

기존 공급망 AI 시스템은 정형 데이터 기반 예측이나 제한된 RPA 수준의 자동화에 그쳤다면, Maestro Agent Studio는 사용자가 자체적으로 업무에 맞는 AI 에이전트를 생성해 운영할 수 있도록 UI부터 설계됐다. 특히 OpenAI의 GPT, Google Gemini 등 주요 LLM과 연동해 실시간 의사결정을 지원하면서도, Kinaxis의 데이터 거버넌스와 통합된 환경에서 작동해 정보일관성과 통제력을 유지한다. 공급망이라는 실시간성, 예외상황이 빈번한 분야에서는 선제적 개입과 현장 적응형 대응력을 갖춘 AI 매니지먼트 프레임이 반드시 필요하다.

McKinsey 분석에 따르면, 현재 글로벌 공급망 운영 조직 중 실시간으로 AI를 활용해 결정을 내릴 수 있는 기업은 20% 이하에 불과하다. 이는 여전히 많은 기업이 기술 인프라, 데이터 표준화, 조직 내 역할 정의 등의 문제로 ‘활용 가능한 AI’보다는 ‘기능은 있으나 연결되지 않은 AI’에 머물러 있다는 증표다. Maestro Agent Studio는 바로 그 틈을 메우는 전략 기술로, 조합형 AI 운영 문화를 기존 조직 내 실무 흐름에 자연스럽게 삽입하는 데 초점을 맞춘다.

동시적 의사결정 구조를 지원하는 에이전트 네트워크

마에스트로 에이전트는 단독 실행이 아닌, Kinaxis 플랫폼의 동시 오케스트레이션 환경에서 상호 연결되어 작동한다. 예를 들어 수요 예측 품질 분석 에이전트가 특정 지역의 비정상 시그널을 탐지하면, 다른 에이전트가 생산 및 물류 경로를 재조정하고, 이를 기반으로 구매단가 협상 전략까지 연동된다. 이처럼 다양한 AI 에이전트의 연계 작동은 단일 작업에 한정된 자동화와 달리, 공급망 전반의 트레이드오프를 실시간 고려하는 유연한 의사결정의 실행 가능성을 제공한다.

이는 특히 복잡한 다층 구조의 글로벌 공급망 또는 분산형 풀필먼트 네트워크를 운영 중인 기업에게 유리한 방식이다. 예외 상황이 자주 발생하고, 단일 프로세스 자동화만으로는 충분치 않은 기업에게는 인텔리전스 기반 에이전트 네트워크를 통해 더 빈틈없는 운영체계를 구현할 수 있다.

확장성과 거버넌스를 겸비한 미래 전략

Kinaxis는 향후 Maestro 플랫폼을 중심으로 에이전트 오케스트레이션 전략을 더욱 확장할 계획이다. 복수 에이전트를 통합 관리하는 ‘오케스트레이터 에이전트’, 외부 시스템과 안전하게 연결하는 인터페이스, 통합된 데이터 의미론을 통한 해석 일관성 확보 등은 향후 B2B 플랫폼이 나아갈 중요한 방향성과도 맞닿아 있다. 이는 Deloitte나 Deloitte, ISG Research 등 주요 리서치 기관이 강조하는 '신뢰기반 AI 운영'과 '보안 통합 의사결정 프레임' 구축의 필수 요소다.

이러한 기술은 단순히 성능 고도화라기보다, 공급망 실무자와 IT 조직 간의 역할 연결을 보다 유기적으로 하는 ‘조직 강화형 기술 전략’의 일환으로 이해해야 한다. 결국 Lean SCM과 Agile 전략이 근본적으로 요구하는 것은 기술의 유연성이 아니라, 조직이 기술을 활용하고 해석하는 방식에서의 유연성이다.

현업 적용을 위한 실무 가이드 제안

• 공급망 데이터는 현장의 실시간성과 정확도가 관건인 만큼, AI 도입 전에 데이터 표준화와 통합 거버넌스를 점검해야 한다.
• 조합형 에이전트 전략은 단일 문제 해결보다 전체 공급망 흐름에서 의사결정의 연결성과 시점 제어(lead time sync)를 확보하는 데 초점을 둬야 한다.
• 초기에는 특정 기능성 목적의 마이크로 에이전트를 MVP(Minimum Viable Product) 형태로 검증하고, 이후 점진적으로 확장 적용하는 '모듈형 도입 전략'이 리스크 최소화에 효과적이다.

언제 실현될지 모를 자율 공급망보다, 당장 업무에서 실행 가능한 AI 가속화 전략에 집중해야 한다. Maestro Agent Studio의 출시는 바로 그 전략적 현실성을 보여주는 사례이며, 공급망 혁신은 기술보다 실행 격차를 좁히는 구조 설계에서 출발한다.