AI 에이전트가 공급망 의사결정을 바꾸는 방식 – 자동화 그 이상을 실현한 ‘Agentic Orchestration’의 도입 전략
공급망은 더 이상 단순한 ‘계획→실행’의 직선 흐름으로 설명되지 않는다. 오늘날 공급망 운영자들은 예측 불가능성과 복잡성 속에서 실시간 대응과 전략 조율을 동시에 수행해야 한다. 이 전환의 중심에는 ‘AI 에이전트 기반 운영(Agentic Operations)’이라는 새로운 접근이 있다. Kinaxis가 최근 발표한 ‘Maestro Agent Studio’는 이 패러다임 변화를 실제로 구현하기 위한 실질적 도구로 주목받고 있다.
이번 분석에서는 AI 기반 에이전트가 공급망 관리의 구조적 변화를 어떻게 주도하고 있는지를 정리하고, 현업 담당자가 어떤 실무 전략을 통해 이를 도입할 수 있는지 살펴본다.
■ 더 이상 예외가 아닌 불확실성 – AI는 어디까지 실무를 대체할 수 있나
공급망 운영의 실상은 계획되지 않은 이벤트와 긴급한 의사결정의 연속이다. Kinaxis가 지적한 바와 같이, 대부분의 기업은 아직도 AI를 ‘실시간 결정 지원’에 활용하지 못하고 있다. 실제로 McKinsey에 따르면 제조·유통 업계의 70% 이상이 AI를 도입했지만, 그중 단 22%만이 의사결정 속도와 품질에서 실질적 개선을 보고 있다.
Maestro Agent Studio의 접근은 기존의 ‘코드 기반 자동화’를 넘어서 “컴포저블(Composable) AI 에이전트”를 활용한 실무 중심의 자동 의사결정체계를 구축한다는 점에서 다르다. 복잡한 코딩이 필요 없는 No-code 방식으로 AI 에이전트를 직접 구성할 수 있으며, 기존 ERP나 예측 시스템의 데이터와 연동해 실제 업무 환경과 일치하는 작동이 가능하다.
이러한 접근은 예외 상황에서의 ‘판단’이 필요한 공급망에 특히 유리하다. 예를 들어, 갑작스러운 수요 변화에 따른 생산 지연 시, AI 에이전트는 공급 지연이 민감하게 작용할 고객군을 분석하고 대체 공급 전략을 제안할 수 있다.
■ ‘에이전트 오케스트레이션’이 물류 시스템 전환의 핵심인 이유
전통적인 기술 자동화는 ‘단일 작업 단위’의 수행에 초점이 맞춰져 있다. 반면, Kinaxis의 Maestro는 AI 에이전트를 ‘상호 협력하는 팀’처럼 구성하고, 이들을 시나리오별로 오케스트레이션하여 운영 효율성을 높이고 있다.
Maestro 플랫폼 내 Agent Studio에서는 다양한 유형의 에이전트를 동시 운용할 수 있다. 예를 들어, A 에이전트는 예측 정확도를 검토하고, B 에이전트는 현재 수요 신호와 비교하며, C 에이전트는 주문 타이밍을 조정하는 식이다. 이 모든 과정은 하나의 통합된 공급망 시나리오 상에서 작동하며, 데이터와 통제 권한은 유지된다.
2026년 예정된 차세대 업그레이드는 이러한 오케스트레이션 기능을 강화해, 외부 시스템이나 다른 에이전트와도 안전하게 데이터와 판단 로직을 공유할 수 있도록 할 예정이다. 이는 국경을 넘나드는 글로벌 공급망이나 복수 벤더와 협업하는 다층 유통망에서 효과를 발휘할 수 있는 구조다.
■ 현업 적용 시 체크리스트 – “도구보다 프로세스 설계가 먼저”
AI 에이전트를 도입할 때 고려해야 할 핵심은 기술 그 자체가 아닌 프로세스 설계의 재구성이다. 다음 네 가지 관점을 기반으로 점검이 필요하다:
- 업무 시나리오 정의: 반복적·판단 기반 작업의 R&R을 구분하고, 어떤 의사결정을 AI에 위임할 것인지 정한다.
- 데이터 신뢰 구축: AI의 판단 근거가 되는 데이터 품질, 통합성, 실시간성 확보가 전제되어야 한다.
- Human-in-the-Loop 설계: 자동 판단이 반드시 사람이 검토할 수 있는 체계 속에서 이루어지도록 설계한다.
- 가시성 및 추적성 강화: AI 에이전트의 의사결정 과정을 투명하게 기록·분석할 수 있어야 한다.
이러한 기준은 단독 시스템 구축보다는 SaaS형 AI 오케스트레이션 플랫폼을 통해 빠르게 구현될 수 있으며, Kinaxis의 사례는 그 유효한 샘플로 참고할 수 있다.
■ 마무리: 공급망의 미래는 ‘선택 가능한 자동화’에 있다
이제 물류와 SCM 조직은 단순한 자동화가 아닌, 상황에 맞게 조합하고 조율할 수 있는 ‘지능적인 운영 시스템’을 요구받고 있다. Maestro Agent Studio처럼 사람이 통제할 수 있는 AI 에이전트를 실무에 융합한다면, 불확실성 대응력은 물론 운영 속도와 비용 효율성도 동시에 확보할 수 있다.
현업 담당자를 위한 실천 전략은 다음과 같다:
- 먼저 '자동화 가능한 판단 항목 리스트'를 만들고 조직 내 트라이얼을 시작하라.
- IT 부서와 협력해 No-code 에이전트 설계 환경을 검토하라.
- 기존 시스템과의 데이터 연결 구조를 점검하고, AI가 ‘신뢰 기반’ 위에서 작동하게 하라.
결국, AI가 채택되지 않는 공급망이 낙오하는 것이 아니라, AI가 잘못 설계된 조직이 위기를 맞게 될 것이다. 선택과 책임을 인간이 갖고, 속도와 분석을 AI가 보완하는 구조. 이것이 곧 미래 물류 경쟁력의 핵심이 된다.
