2026년 AI 주도 계획 기능의 진화 방향

2025년이 끝나갈 무렵, 기업과 공급망 리더들은 휴가 시즌과 비즈니스 환경에 영향을 미치는 관세 및 무역 정책의 변화와 경제 불확실성으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 어려움은 2026년에 계속해서 영향을 미칠 것입니다.

과거 몇 년 동안 배운 바와 같이, 불확실성과 변동성을 관리하는 것이 새로운 정상이 되었습니다. 따라서 전통적인 기업 비즈니스 계획 방법은 더 이상 충분하지 않습니다. 이러한 방법은 종종 스프레드시트와 부서 간에 정보가 분리되어 있습니다.

시장 불확실성과 공급망 중단이 지속됨에 따라, 사용 가능한 데이터의 양도 증가하고 있습니다. 2024년 맥킨지 보고서에 따르면, 2030년까지 데이터의 양은 2020년 대비 10배 증가할 것으로 예상됩니다. 비즈니스 리더들은 더 많은 데이터를 활용하여 비즈니스 불확실성을 더 효과적으로 관리하고, 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있습니다. 더 많은 기업들이 데이터 웨어하우스를 구축하고, 엔터프라이즈 데이터 전략을 개발하며, 디지털 트윈 기술을 갖춘 AI 기반 플랫폼을 구현하고 있습니다. 이러한 플랫폼은大量의 데이터를 처리하여 다양한 비즈니스 시나리오를 모델링하고, 중단을 예측할 수 있습니다.

데이터 실로를 제거하기 위한 AI 활용

전체적인 데이터 전략을 구현하기 위한 첫 번째 단계는, 데이터 실로를 제거하고, 조직 전체의 데이터와 지식을 디지털화하고 통일하는 것입니다. 많은 기업에서, 여러 부서가 독립적으로 운영되며, 각자 자신의 데이터 소스를 사용합니다. 예를 들어, 재무 부서는 자신의 데이터를 사용하고, 조달 부서는 다른 데이터를 사용하며, 공급망 계획 부서는 또 다른 데이터를 사용합니다. 이러한 상황에서, 각 부서는 외부 데이터 신호를 사용하고 있습니다. 이는 한 부서가 잠재적인 공급자 지연을 인식하더라도, 다른 팀이 결정에 영향을 미칠 수 있는 정보를 제때에 얻지 못할 수 있습니다.

AI 기반 계획 플랫폼은大量의 내부 및 외부 데이터를 처리할 수 있으며, 단일的事実의 근거를 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈 모델은 공급망 전체에 대한 가시성을 제공하고, 팀이 다양한 계획 시나리오에 대한 통찰력을 개발할 수 있도록 도와줍니다. 이는 팀이 협력적인, 데이터 기반의 계획과 비즈니스 결정에 도움이 됩니다. 예를 들어, 수요가 급증하면, 데이터는 어느 공급자가 주문 증가를 처리할 수 있는지, 어느 공급자가 마지막 순간에 대량 주문에 어려움을 겪을 수 있는지, 또는 어느 시장의 소비자가 인기 있는 맛을 제한적으로 공급받을 경우 다른 맛으로 전환할 수 있는지 나타낼 수 있습니다. 계획 팀이 이러한 트렌드, 위험, 기회를 조기에 обнаруж할 수 있다면, 비즈니스에서는 대체 공급자로 전환하거나, 다른 배송 경로를 사용하거나, 수요가 가장 높은 배포 센터로 재고를 재할당하여, 잠재적인 위험이나 공급망 중단이 비즈니스에 영향을 미치기 전에 대응할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 또한 조직 내의 내부 지식을 디지털화하고, 팀이 더 효율적으로 협력할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 20년의 경험을 가진 계획자는 데이터를 통해 공급자 A와 공급자 B가 수요 증가를 처리할 수 있는지 알 수 있습니다. 그러나, 계획자는 공급자 A가 더 신뢰할 수 있는 공급자라는 것을 알고 있습니다. 반면, менее 경험있는 계획자는 공급자 B를 선택할 수 있지만, 제품을 제때에 받지 못할 수 있습니다. 고급 계획 플랫폼을 사용하면, 계획자는 공급자 정보, 주문 날짜, 배송 날짜, 배달 날짜 등을 수동으로 입력할 수 있으며, 이러한 정보는 소프트웨어 내에서 코딩됩니다. 이러한 통찰력은 다른 계획자에게도 표시되므로, 그들의 결정은 유사한 맥락에서 이루어집니다.

이미 AI 도구를 구현하여 조직 전체의 데이터와 외부 신호를 연결하기 시작한 비즈니스에서는, 전통적인 계획 방법을 넘어서, 기술 플랫폼이 데이터와 비즈니스 통찰력을 통합하는 역할을 재고할 수 있습니다. 이는 팀이 공유된 단일 事実의 근거에 접근할 수 있도록 하며, 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 새로운 위험과 기회에 대한 가시성을 제공하고, 이러한 통찰력을 기반으로 협력적인 결정에 도움이 됩니다.

시나리오 계획 강화

내부 지식을 디지털화하고, 모든 데이터 소스를 통일하여 팀이 계획과 결정에 더 효과적으로 협력할 수 있도록 한 후, 팀은 단순히 잠재적인 위험과 중단을 조기에 обнаруж하는 것을 넘어서, 시나리오 계획 능력을 강화할 수 있습니다. 팀이 여러 비즈니스 기능에 걸친 데이터를 처리할 수 있는 AI 플랫폼을 사용할 때, 팀은 더 깊이 협력하여, 단일 이벤트 또는 중단의 직접적인 비즈니스와 고객에 대한 영향을 분석할 수 있습니다. 계획 팀이 상황을 조기에 이해하고, 그 영향에 대한 통찰력을 얻은 후, 팀은 여러 시나리오를 탐색하여 비즈니스에 대한 부정적인 영향을 완화할 수 있습니다.

예를 들어, 공급망 중단으로 인해 인기 있는 스낵 제품이 부족할 경우, 계획 팀은 데이터 기반의 통찰력을 사용하여, 현재 재고에서 어느 제품을 다른 배포 센터로 이전할 수 있는지, 어느 지역에서 다른 맛의 제품이 강한 수요를 보이는지 결정할 수 있습니다. 이러한 지식을 통해, 계획 팀은 제품 부족과 소매점 재고 부족을 완화하기 위해, 수요가 높은 지역으로 재고를 재할당하고, 대체 맛의 제품을 균형있게 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트를 통한 작업 자동화

에이전트 AI 기능을 갖춘 플랫폼은 팀이 루틴 계획 작업과 시나리오 제안을 자동화할 수 있도록 도와줍니다. 이는 팀이 더 높은 수준의 계획 전략과 시나리오 관리에 집중할 수 있도록 합니다. AI 에이전트는 상황을 분석하고, 그 영향을 이해하고, 계획자에게 검토하고 고려할 수 있는 여러 옵션 또는 시나리오를 제안하도록 구성할 수 있습니다. 에이전트는 계획 팀이 다양한 가능성을 평가하고, 비용과 제품 마진을 고려하며, 수요 또는 공급의 급격한 변화를 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 에이전트가 초기에 구현될 때, 에이전트는 인간의 검증을 위해 추천을 제안할 수 있습니다. 에이전트의 추천의 질에 대한 신뢰가 확립되면, 에이전트는 정의된 경계 내에서 더自治적인 모드로 전환할 수 있습니다.

그러나, 계획자가 특정 지침에 따라 계획을 승인하거나 추천을 재정의해야 하는 경우가 있습니다. 시나리오 계획은 캐나다의 배포 센터에서 제품을 이전하는 것을 제안할 수 있지만, 계획자는 캐나다의 대규모 고객과 계약을 마무리할 예정이라는 것을 알고 있습니다. 따라서, 계획자는 이러한 시나리오 옵션을 재정의합니다.

에이전트 AI 기능을 구현하기 시작한 비즈니스에서는, 에이전트를 구성하여 특정 작업을 자동화하는 다음 단계는, 에이전트가 더 깊은 통찰력을 제공하여, 교차 기능적인 팀의 생산성을 강화하고, 결정-making을 동기화하는 기회를 식별하는 것입니다.

엔터프라이즈 전체에서 AI를 책임있게 확장하는 방법

AI 기반 계획 플랫폼을 사용하여 조직의 데이터와 외부 신호를 연결하고, 데이터 기반의 계획 전략을 구축하려는 비즈니스 리더들에게, 가장 중요한 단계는 AI 도구가 해결할 수 있는 비즈니스 가치 격차를 이해하는 것입니다. 예를 들어, 계획 팀이大量의 데이터를 분석하거나 주문 충족의 증가된 볼륨을 따라가기 어려울 경우, 이러한 영역은 플랫폼을 구현하여 관련 데이터를 연결하고, 이해관계자에게 더 큰 가시성을 제공하여, 문제의 근본 원인을 파악하고, 의사결정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI에 중점을 둔 솔루션을 구현하는 팀은 또한, 플랫폼과 도구를 사용할 동료들의 동의를 얻고, 플랫폼의 결과와 추천을 철저히 테스트하고(사용자 피드백을 통합), 광범위하게自治적인 기능을 허용하기 전에, 이러한 결과를 검증해야 합니다. 일단 파일럿 프로그램이 성공적인 결과를 보여준 후, 비즈니스 리더는 조직 전체에서 추가적인 AI 기술을 배포하고, 플랫폼을 활용하여, 더 통합적이고 무결한 비즈니스 계획과 의사결정 모델을 구축하는 데 필요한 영역을 고려할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 팀이 공유된 단일 事実의 근거에 접근할 수 있도록 하며, 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 새로운 위험과 기회에 대한 가시성을 제공하고, 이러한 통찰력을 기반으로 협력적인 결정에 도움이 됩니다. 이러한 플랫폼은 조직 전체에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. 일단 파일럿 프로그램이 성공적인 결과를 보여준 후, 비즈니스 리더는 조직 전체에서 AI를 책임있게 확장하는 데 필요한 영역을 고려할 수 있습니다.