“에이전틱 AI 기능 도입 기업 비중, 2025년 5%에서 2030년 60%로.”
2026년 4월 가트너가 내놓은 SCM 소프트웨어 전망의 핵심 문장이에요. 같은 자료는 해당 기능이 들어간 SCM 소프트웨어 지출이 2030년 530억 달러에 이를 것으로 봅니다.
숫자는 크고 방향도 선명해요. 예산 계획서에 에이전트라는 단어가 들어가는 일도 낯설지 않게 됐고요. 그런데 이 간격을 메우는 일이 소프트웨어 구매만으로 끝나는지는 별개의 문제입니다.
기술은 준비됐는데 조직이 못 따라가는 구간
가트너가 배치를 늦추는 요인으로 꼽은 것은 데이터 관리, 운영 관리, 인력의 AI 준비도, 네트워크 중심 구조의 부족이에요. 기술 공급보다 운영 모델의 변화가 늦다는 진단이에요.
현장에서 자주 보이는 장면은 비슷합니다. 파일럿 화면은 매끄럽게 돌아갑니다. 운영 환경으로 옮기면 같은 자재가 코드 두 개로 등록돼 있거나 단종 품목이 살아 있어서 추천 발주량이 어긋나요.
사람은 “이건 이상한데” 하고 멈추지만 에이전트는 멈추지 않죠. 입력이 지저분하면 틀린 답을 빠르고 일관되게 내놓습니다. 오류가 한 건씩 흩어지지 않고 같은 방향으로 쌓이는 셈이에요.
그래서 파일럿이 끝나고 나면 회의실에서 모델을 바꿀지 데이터를 고칠지를 두고 논쟁이 길어지곤 해요. 품목 마스터를 먼저 정리해 두었다면 생기지 않았을 논쟁입니다. 비용은 모델 교체보다 데이터 정비 쪽이 훨씬 적게 들어요.
가트너는 SCM 소프트웨어 선정에서 AI 어시스턴트 기능이 필수 요건이 되어 간다고 설명합니다. 기능이 없는 제품은 후보에서 빠지는 시대가 온다는 뜻이죠.
문제는 기능이 들어왔다는 사실과 쓸 수 있다는 사실이 다르다는 점입니다. 제안서의 데모는 정리된 샘플 데이터 위에서 돌아가요.
그래서 선정 단계에서 자사 실제 마스터 데이터 일부를 넣어 시험해 보는 편이 좋습니다. 결과가 흔들리는 지점이 곧 도입 전에 고쳐야 할 목록이 돼요. 영업 담당자가 가져온 데모와 자사 데이터로 돌린 결과가 얼마나 다른지가 가장 값싼 사전 검증입니다.
한도가 없으면 자율도 없다
두 번째로 막히는 곳은 권한입니다. 에이전트가 발주를 직접 낸다는 말은 누군가 “얼마까지, 어느 거래처까지”를 미리 정했다는 뜻이에요.
경계가 문서로 없으면 승인 단계가 줄지 않습니다. 에이전트가 만든 초안을 담당자가 전부 다시 열어 보고 거래처와 수량을 대조하게 되니 자동화 비용은 늘고 처리 시간은 그대로예요.
가트너가 2026년 공급망 기술 트렌드 여덟 가지 가운데 ‘의사결정 거버넌스’를 따로 둔 것도 같은 맥락으로 읽힙니다. 다른 항목이 에이전트로 무엇을 할 수 있는지를 다룬다면, 이 항목은 판단이 틀렸을 때 누가 책임지는지를 다룹니다.
성과를 증명할 기준선이 없다
세 번째는 측정입니다. JAGGAER가 인용한 BCG 2026년 5월 조사에서는 계획 업무가 측정 가능한 가치를 냈다고 답한 기업이 약 30%였습니다.
도입은 늘어도 성과를 숫자로 말하는 곳은 적다는 뜻이에요. 보고서에 “효율이 좋아졌다”는 문장만 남는 이유가 대개 여기에 있습니다.
도입 전 리드타임, 충족률, 재고일수를 재 두지 않았다면 도입 후 개선도 주장하기 어렵습니다. 가트너는 단순한 AI 에이전트도 가치를 보이기까지 시간이 걸린다고 봅니다. 그 기간 내내 비교 기준이 없으면 경영진을 설득할 근거가 남지 않아요.
제언
에이전틱 AI 도입은 소프트웨어 선정보다 선행 작업의 순서가 결과를 가릅니다. 마스터 데이터 중복과 단종 품목 정리를 예산 항목으로 먼저 올리세요. 첫 적용 대상은 보충발주나 운송 상태 확인처럼 반복적이고 결과를 바로 확인할 수 있는 업무 하나로 좁히는 편이 안전합니다.
그다음에 자율 실행 한도를 금액·수량·신규 거래처 제외 같은 숫자로 적어 두고, 도입 전 수치를 먼저 기록하세요. 이 세 가지가 갖춰져 있으면 파일럿 결과를 해석하기 쉬워요. 에이전트가 잘했는지 못했는지를 사람의 느낌이 아닌 기록으로 판단할 수 있으니까요. 갖춰져 있지 않으면 모델 탓 논쟁으로 시간이 흘러갑니다.
가시성 데이터의 품질 문제는 AI·디지털 물류혁신 카테고리의 관련 글에서 이어서 볼 수 있어요.
#에이전틱AI #공급망AI #SCM소프트웨어 #마스터데이터 #의사결정거버넌스 #디지털물류
참고 자료
– Gartner, Gartner Forecasts SCM Software with Agentic AI Will Grow to $53 Billion in Spend by 2030
– AI Magazine, Robots, AI and Agents are Vital for Supply Chains This Year
– JAGGAER, Procurement’s AI Adoption Gap in 2026
본 글은 공개된 시장조사 자료를 정리한 일반 정보이며 전망치는 조사기관의 가정에 따라 달라질 수 있습니다. 투자·도입 판단은 별도 검토 후 하시기 바랍니다.
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