가트너(Gartner)가 공급망 최고 책임자 140명을 대상으로 실시한 조사 결과, 대부분의 공급망 리더가 본격적인 AI 통합을 준비하지 못한 것으로 나타났다. 조사에 응한 임원 중 17%만이 기술을 활용해 혁신적인 워크플로우 재설계를 시도하고 있으며, 나머지 83%는 특정 사용 사례에 국한된 제한적 개선에 집중하고 있다.

5월 6일 플로리다주 올랜도에서 열린 가트너 심포지엄/엑스포(Gartner Symposium/Xpo)에서 가트너의 수석 디렉터 애널리스트 칼렙 톰슨(Caleb Thomson)은 신속한 도입을 저해하는 시스템적 장벽을 지적했다. 기업들은 데이터 준비 태세의 부족, 파편화된 계획 플랫폼, 데이터 관리를 위한 명확한 역할 정의 부재 등의 문제에 직면해 있다. 이러한 요인들은 AI를 핵심 운영 체계에 내재화하는 능력을 제한한다.

많은 조직이 기초적인 준비를 다지기 위해 점진적인 도입 방식을 택하고 있다. 이는 향후 전체 공급망 네트워크에서 자율적인 복합 실행이 가능한 AI 체계를 구축하기 위한 단계적 전략으로 해석된다.

가트너(Gartner)가 공급망 최고 책임자 140명을 대상으로 실시한 조사 결과, 대부분의 공급망 리더가 본격적인 AI 통합을 준비하지 못한 것으로 나타났다. 조사에 응한 임원 중 17%만이 기술을 활용해 혁신적인 워크플로우 재설계를 시도하고 있으며, 나머지 83%는 특정 사용 사례에 국한된 제한적 개선에 집중하고 있다.

5월 6일 플로리다주 올랜도에서 열린 가트너 심포지엄/엑스포(Gartner Symposium/Xpo)에서 가트너의 수석 디렉터 애널리스트 칼렙 톰슨(Caleb Thomson)은 신속한 도입을 저해하는 시스템적 장벽을 지적했다. 기업들은 데이터 준비 태세의 부족, 파편화된 계획 플랫폼, 데이터 관리를 위한 명확한 역할 정의 부재 등의 문제에 직면해 있다. 이러한 요인들은 AI를 핵심 운영 체계에 내재화하는 능력을 제한한다.

많은 조직이 기초적인 준비를 다지기 위해 점진적인 도입 방식을 택하고 있다. 이는 향후 전체 공급망 네트워크에서 자율적인 복합 실행이 가능한 AI 체계를 구축하기 위한 단계적 전략으로 해석된다.