[디지털투데이 AI리포터] AI 에이전트가 기업 운영 전반으로 영역을 넓히고 있지만 공급망 분야에서는 인간의 판단과 물리적 데이터에 기반한 운영이 여전히 필수적이라는 분석이 나왔다.

1일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면, 최근 AI 에이전트는 애플리케이션과 문서, 업무 프로세스를 넘나들며 재고 관리와 물류 운영, 조달 업무까지 수행할 수 있는 수준으로 발전하고 있다. 그러나 공급망은 단순한 소프트웨어 시스템이 아닌 물리적 시스템인 만큼 완전한 자율 운영에는 한계가 있다는 지적이 제기됐다.

공급망 의사결정은 단순 최적화 문제와 다르다. 재고 급증이 공개되지 않은 마케팅 전략의 결과일 수 있고, 공급 지연이 협상 과정에서 용인될 수도 있다. 물류 경로 변경 역시 기업의 경쟁 전략과 충돌할 가능성이 있다. 이러한 요소는 시스템 데이터만으로는 파악하기 어려운 인간의 맥락과 판단 영역에 속한다.

또한 공급망은 공급업체와 물류기업, 유통업체 등이 각기 다른 시스템과 데이터를 운영하는 구조여서 전체 상황을 완전하게 파악하기 어렵다. 이에 따라 모든 신호를 실시간으로 통합해 처리해야 하는 자율 의사결정 구현에도 제약이 따른다고 매체는 설명했다.

기사는 공급망 운영이 최고경영자의 전략적 판단과 달리 매일 수백만 건의 의사결정을 요구한다고 강조했다. 작은 이상 신호 하나도 물류 네트워크 전반에 영향을 미칠 수 있어 지속적인 상황 인식과 대응이 필요하다는 것이다.

이에 대한 대안으로는 피지컬 AI(Physical AI)가 제시됐다. 이는 로봇이 아닌 센서 기반 인프라를 의미하며, 온도 변화와 이동 경로, 체류 시간 등 실제 환경 정보를 지속적으로 수집해 AI가 현실 상황을 기반으로 판단하도록 돕는 역할을 한다.

아울러 업계에서는 물리 데이터를 표준화하고 공유하는 데이터 파운드리와 확률 기반 모델이 차세대 공급망 AI의 핵심 인프라로 부상하고 있다. 이를 통해 AI는 운영을 대체하기보다 이상 징후 탐지와 시나리오 분석, 위험 신호 조기 식별 등 인간의 의사결정을 지원하는 방향으로 활용될 것이라고 매체는 전망했다.

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