구매 전문가의 업무를 혁신할 AI
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(이미지 출처: Rieth/Stock.adobe.com)
2024년 5월 2일
인공지능(AI)은 기술과 전자 산업의 미래뿐만 아니라 전자 부품 구매 전문가의 업무 수행 방식까지 변화시켰다. 오늘날 구매 전문가의 업무 대부분은 수동으로 이루어진다. 자동화 도구는 이미 어느 정도 존재하지만, 공급업체 선정, 리스크 관리, 협상, 재고 관리, 예측과 같은 업무는 시간이 많이 소요되고, 인적 오류가 발생하기 쉬우며, 의사 결정에 있어 개인 경험에 의존할 수밖에 없다. 시장 동향 분석과 공급업체와의 관계 관리까지 더해지면 이러한 "기본적인" 업무 외에는 다른 업무를 수행할 여력이 거의 없어진다.
AI는 인간보다 특정 업무를 보다 원활히 수행할 수 있기 때문에 다양한 역할을 혁신할 가능성이 무궁무진하며, 그 미래가 어떤 모습일지 고려한다면 AI가 그 역할을 수행하는 것은 반가운 일일지도 모른다. 전자 부품 구매 분야에서 구매 전문가의 업무는 AI로 인해 완전히 다른 모습으로 변모할 수 있다. AI의 역량과 한계에 익숙하지 않은 사람들에게는 이러한 변화가 불확실하고 불안하게 느껴질 수 있다. 이 글에서는 AI가 부품 구매 산업을 재편할 7가지 방법에 대해 살펴보며, AI와 구매가 어떤 시너지를 발휘할 수 있을지 구매 전문가들에게 보다 명확히 이해할 수 있도록 도와준다.
- 거래 중심에서 전략 중심으로
- 수동 검토에서 AI 기반 인사이트로
- 지속 가능한 새로운 공급망
- 향상된 기술 숙련도
- 맞춤화 및 개인화
- 변화 관리 및 적응력
- 가치 창출 집중
거래 중심에서 전략 중심으로
AI가 일상적인 업무를 자동화할 수 있다는 것은 이미 잘 알려진 사실이다. 구매 전문가에게 이는 공급업체 관계 관리, 전략적 소싱, 그리고 전반적인 사업 전략에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 제공한다는 것을 의미한다. 이 같은 AI 기반 디지털 비서는 구매 전문가의 대응력과 의사 결정을 향상시켜, 문의에 신속하게 답변하고 공급망 전반의 의사 결정을 개선할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, AI는 다양한 요소를 기반으로 어떤 선적을 우선적으로 처리할지 추천하여 배송 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있다.
또한 AI의 전자 부품 수요 예측 능력을 활용하면 구매 전문가는 시장 트렌드와 일치하는 전략적 결정에 더욱 집중하여 공급망 효율성을 높일 수 있다.
수동 검토에서 AI 기반 인사이트로
AI 도구는 더욱 정교한 리스크 관리 전략과 윤리적 구매 관행을 촉진할 것이다. 이 기술은 구매 전문가가 공급업체 리스크를 평가하고, 지속가능성 및 윤리 기준 준수 여부를 모니터링하며, 책임 있는 구매 전략을 실행하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이 모든 작업에는 구매의 기술적 및 윤리적 고려 사항에 대한 심층적인 이해가 필요하다. AI는 리스크 회복력이 뛰어난 공급망 구축에 있어 필수이므로, 구매 전문가는 계획 과정에서 다가오는 혼란과 기회에 대한 심층적인 관점을 통합해야 한다. 예를 들어, 조직 내 연결된 데이터의 증가는 공급망 검증 및 리스크 관리에 효과적인 초예측 물류의 시대를 불러올 수 있다.
지속 가능한 새로운 공급망
AI는 조직이 혼란과 기회를 감지, 인식, 대응하는 방식을 개선하여 리스크 회복력이 뛰어난 공급망을 구축하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 지속 가능한 공급망 이니셔티브를 지원할 것이다. AI는 구매 전문가가 지속 가능한 제조 공정 및 자재를 준수하는 공급업체를 파악하는 능력을 향상시킨다. 구매 전문가의 역할은 회복력과 지속가능성을 강화하는 리스크와 기회를 사전에 파악하여 효율적이고 환경적으로 책임감 있는 공급망의 전략적 관리로 나아갈 것이다. 구매 전문가는 데이터 분석, 환경 윤리, 전략 기획 등의 역량을 강화해야 하며, 이를 통해 조직 및 환경 목표 달성에 크게 기여할 수 있다.
향상된 기술 숙련도
AI 기술이 구매 프로세스에 통합됨에 따라 전문가들은 이러한 기술을 보다 깊이 이해하기 위해 노력해야 하며, 이는 새로운 기술 역량을 요구한다. 이 같은 기술 역량에는 AI 알고리즘의 작동 원리 이해, AI 시스템 관리, 기술적 발전 동향 파악 등이 포함된다. AI 기술이 발전함에 따라 구매 전문가들은 지속적인 학습과 훈련을 통해 전문성을 유지하고 새로운 AI 자원을 최대한 활용할 수 있는 기회를 모색할 수 있다.
맞춤화 및 개인화
AI가 구매 분야에서 가장 흥미로운 측면 중 하나는 전문가들이 고객 데이터와 선호도를 더욱 효율적으로 분석해 맞춤형 제품 제안을 할 수 있게 한다는 점이다. 일부 도구들은 이미 부품 비교를 지원하지만, 미래의 AI는 구매팀이 전자 부품의 사양과 매개변수를 비교하여 프로젝트 요구 사항을 확인하고 미래의 기술적 요구 사항을 예측하는 역량을 강화할 것이다. 구매 전문가들은 시장 수요의 변화에 맞춰 제품 사양이 충족되도록 공급업체와 긴밀히 협력해야 하며, 협상 및 제품 개발 역량에도 더욱 집중해야 할 것이다.
변화 관리 및 적응력
AI를 구매 프로세스에 통합하려면 구매 전문가들은 변화 관리 역량을 강화해야 한다. 구매팀은 새로운 시스템과 프로세스로의 전환을 주도적으로 관리해야 하며, 이를 위해서는 적응력, 리더십, 변화에 대한 저항을 관리하는 능력이 요구된다. 이 업무에는 전환 과정에 있어 팀원들을 안내하고 변화에 저항하는 구성원을 관리하며, AI 도입이 원활하게 진행되도록 보장하는 것을 포함할 수 있다. 이 업무 범위는 현재 전통적인 구매 업무로 간주되는 수준을 넘어 확장될 것이다.
가치 창출 집중
AI를 도입함으로써 구매 전문가들은 단순한 비용 절감을 넘어 AI가 실현하는 혁신적인 구매 관행을 통해 기업에 장기적인 가치를 창출하는 데 집중할 수 있다. 이는 제품 혁신의 기회를 식별하고 시장 출시 시간을 단축하며 공급업체 협력을 강화하여 경쟁 우위를 확보하는 것이 포함된다. 구매 전문가들이 개인 및 조직의 목표를 설정할 때, AI를 목표 달성의 장애물로 여기기보다는 어떻게 기업에 새로운 가치를 창출하는지 살펴봐야 할 것이다.
어디서부터 시작해야 할까?
AI가 미래를 위해 제공하는 혜택에 대해 이해하는 것은 중요하지만, 오늘날부터 그 혜택을 누리려면 어디서부터 시작해야 할까? AI를 일상 업무 프로세스에 도입하기 위한 방법은 다음과 같다:
- 자동화할 수 있는 일상적인 업무를 식별하여 전략적 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 한다.
- AI를 활용한 리스크 관리 분야에 초점을 맞춘 강좌 및 워크숍에 등록한다.
- 데이터 분석 기술을 향상시켜 AI가 생성한 정보를 효과적으로 해석한다.
- 공급망 활동의 환경적 영향을 분석하는 AI 시스템을 구현하며, 여기에는 수명 주기 분석 및 환경적 위험에 대한 예측 모델이 포함된다.
- AI 도구를 통합하여 시장 데이터와 고객 리뷰를 분석하고 추세를 파악한다.
- AI를 활용하여 온보딩 프로세스를 효율화하고 신규 공급업체를 평가한다.
- AI 시스템을 적용하여 배송 경로를 최적화하고 재고를 관리하며, 장애를 예측한다.
- 프로젝트 관리 업무에 AI를 통합하여 타임라인을 설정하고, 리소스를 할당하고, 진행 상황을 추적한다.
맺음말
AI는 구매의 미래를 재편할 것이다. 이 기술은 반복적이고 수동적인 작업을 대신하게 될 것이며, 구매 전문가의 역할과 역량은 더욱 전략적으로 변모하여 자신의 강점을 드러낼 가치 중심적인 활동에 참여하게 될 것이다. 구매 전문가들은 이러한 AI 도구에 더욱 익숙해지기 시작하고, 공급업체 선정, 리스크 관리, 지속 가능성 이니셔티브 등을 개선할 기회를 모색할 수 있다. AI 도입은 효율성 증대와 비용 절감으로 가는 길이며, 구매 전문가를 비즈니스 혁신과 의사결정의 중심으로 자리매김하도록 만들 것이다.