Forbes: AI를 통해 비즈니스 계획을 혁신하는 방법

포브스에 실린 오나인솔루션즈 사장 겸 COO, Igor Rikalo의 기고를 소개합니다.

지난 한 해 동안 인공지능(AI)을 활용하는 기술, 특히 생성형 AI는 비즈니스 업계에서 가장 큰 화두였습니다. 많은 비즈니스 리더들이 AI 기술과 플랫폼을 그들의 프로세스에 통합하여 비즈니스 운영을 디지털 방식으로 혁신하는 방법을 고심하고 있습니다. 이에 많은 직원들은 이러한 변화가 현재 자신의 역할에 어떤 영향을 미칠지 궁금해할 것입니다. ​

대체적으로 AI 기술이 대부분의 직업을 완전히 대체할 가능성은 크지 않습니다. 그 대신, AI가 일상적인 업무를 처리하는 동안, 직원들은 전략적이고 가치 중심적인 책임에 더욱 집중하도록 역할이 전환될 가능성이 높습니다. ​

저는 향후 5~10년 내에 많은 산업 분야의 기업들이 계획 및 의사결정을 처리하는 방식에 극적인 변화가 있을 것으로 예상하고 있습니다. 현재 AI 기술과 플랫폼이 이러한 비즈니스 기능을 형성하는 몇 가지 방법을 소개하고자 합니다.

​단기 전술 계획(Short-Term Tactical Planning)

오늘날의 계획 프로세스를 살펴보면 매일의 의사결정 사이클은 단기 계획(short-term planning)으로 간주할 수 있습니다. 이미 기업들의 전술적 일일 계획 측면에 많은 자동화가 도입되고 있습니다. AI 플랫폼은 방대한 양의 데이터를 수집하고 '지점들을 연결(connect the dots)하여’ 단기적으로 변동될 수 있는 무수한 수요 동인을 파악, 감독하며 수요 예측 프로세스를 자동화할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 그러나 계획자들은 공급 측면은 물론, 더 큰 그림의 비즈니스 목표에 대한 더 중요한 인사이트를 확보하게 될 것이며, 이를 통해 수요와 공급의 균형을 전략적으로 맞추고 보다 광범위한 지침 원칙에 따라 자동화된 조치를 내릴 수 있는 역량을 갖추게 될 것입니다. ​

자동화 기술이 식음료, 의류, 유통 부문에서 수요 계획 기능을 어떻게 지원하는지 살펴봤습니다. 자동화를 통해 대부분의 전술적 계획이 알고리즘에 의해 처리되는 'touchless' 계획 모드로 운영됨으로써 계획자들은 예외사항(exception)에만 집중할 수 있습니다. 이 팀들은 시간 경과에 따른 지표를 추적하여 각 주간 또는 월간 계획 주기 동안 수행된 수작업 조정(override)이 적용 된 횟수를 파악하고, 프로세스를 더욱 최적화하며, 예외 시나리오를 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다. ​

알고리즘은 또한 대규모의 일일 예측 계획 프로세스를 더욱 정확하게 만드는데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 저는 25~40명의 직원으로 구성된 수요 계획 팀이 AI 기술과 고급 알고리즘을 통해 매주 수십 개 지역의 최대 20만 개 제품에 대한 예측을 모니터링할 수 있다는 점을 알게 되었습니다. 최첨단 기술의 도움 없이 이러한 수준의 생산성을 달성하기는 어려웠을 것입니다. ​

자동화 외에도, AI 기능은 단기적으로 공급망에 충격(단절)이 발생했을 때 팀이 정보에 기반한 더 나은 의사 결정을 내리는데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 악천후로 인해 물류 센터가 임시로 폐쇄되었을 때 계획 팀이 일기 예보와 물류 데이터를 계획 플랫폼 알고리즘에 입력하면, 해당 팀은 영향을 받은 물류 센터가 최대 용량으로 운영될 때까지 며칠 또는 몇 주간 다른 지역의 물류 센터로 제품 배송 경로를 변경하는 등 단기(short-term) 중단 상황에 대응할 수 있는 실시간 정보에 액세스할 수 있습니다. ​

AI 기술이 단기(short-term) 중단 상황을 막을 수는 없지만, AI 기반 알고리즘과 데이터는 팀에 충분한 사전 알림을 제공하여 대체 계획을 마련할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 공급망 운영을 지속하면서 당면한 더 큰 공급망 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다. ​

장기 전략 계획(Long-Term Strategic Planning)

단기 전술 계획이 더욱 자동화되면, 계획 및 관리 팀은 비즈니스 성장을 주도할 수 있는 중장기 시나리오에 더욱 집중할 수 있습니다. AI 플랫폼을 통해 여러 부서(예: 운영, 계획, 재무, 영업) 팀들이 동일한 데이터 소스에서 인사이트를 확보할 수 있기 때문에 더욱 협업적인 계획 프로세스가 구현되며, 기업의 계획 역량을 저해할 수 있는 단절(silos)을 최소화할 수 있습니다. 시나리오 계획(Scenario planning)은 재무적 절충 (Trade Off), 리스크 및 기회 분석, 비즈니스 의사결정 프로세스의 선행 지표와 관련하여 훨씬 더 정교해지고 있습니다. 업계에서 쌓은 저의 경험으로 미루어 볼 때, 이러한 영역에서 비즈니스 인텔리전스(BI)는 AI를 통해 계속 발전할 것이며, 지식 모델(knowledge models)을 사용하는 것이 비즈니스에 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. ​

또한, AI 기술을 통해 기업들은 “what if” 시뮬레이션을 신속하게 수행하여 다양한 요인(예시: 지역별 날씨 패턴 및 물류 지연)이 공급망과 배송 일정에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. “what if” 시나리오를 전략적 통합 비즈니스 계획(IBP) 프로세스에 통합하면 기업의 수익에 수백만 달러를 더할 수 있는 귀중한 역량을 확보할 수 있습니다. ​

예를 들어, 대형 유통업체는 통합 계획 프로세스의 일부로 물류 비용에 대한 “what if” 시나리오를 실행하여 공급과 수요의 균형을 개선함으로써 수백만 달러의 추가로 발생할 수 있는 화물 긴급 처리 비용(freight expedited cost)을 절감할 수 있습니다. CPG 업계의 관점에서, 대형 음료 기업이 고객 수요에 보다 효과적으로 대응하는 방법을 결정하고자 할 때 고급 알고리즘을 활용하면 사용 가능한 생산 라인을 활성화하거나 교대 근무를 연장하는데 드는 비용과 결과를 시뮬레이션하는 수백 가지의 시나리오를 실행할 수 있으며, 이는 기업의 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. ​

AI를 통해 계획 업무에 더 많은 가치 부여

AI는 비즈니스 계획 프로세스에 긍정적인 영향을 미치고, 기업의 직원들이 비즈니스를 향상시킬 수 있는 전략적 의사결정을 위해 보다 효율적으로 협업할 수 있는 기회를 제공합니다. 우리는 이같은 AI 혁명의 정점에 와 있습니다. 오랫동안 전사적자원관리(ERP) 시스템은 엔터프라이즈 기술 스택에 할당된 지출의 대부분을 차지해 왔습니다. 그러나 통합 비즈니스 계획에서 상당한 가치 누수가 발생하고 있으며, AI 기술은 이를 해결할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. ​

기업의 '브레인'이라고 할 수 있는 계획 시스템에 기존의 빅데이터 및 알고리즘 기술뿐만 아니라 AI를 통합하여 최적화시키면 가치 창출은 물론, 기업 가치창출에 원동력이 될 수 있습니다.. 이를 통해 팀은 표준화된 정보 소스로서 동일한 데이터 세트를 사용하여 보다 효과적으로 계획을 수립하고, 전술적 요구사항을 보다 효율적으로 처리하며, 비즈니스 전반의 전략적 과제에 더 중점을 두는 등 보다 강력하게 협력할 수 있습니다. ​

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