공급망 기술이 개별 작업의 최적화를 넘어 전체적인 '의사결정 통합'에 집중하는 두 번째 혁신 단계에 진입했다. 기존의 첫 번째 단계가 경로 최적화나 수요 예측 등 기능별 부문의 효율을 높이는 데 주력했다면, 새로운 시대는 이러한 부서들을 동기화할 때 인간의 개입이 필요 없는 환경을 지향한다. 실제로 항구에서 선적이 지연될 경우, 시스템은 인간 담당자가 상황을 파악해 수동으로 대응할 때까지 기다리지 않고 실시간으로 재고 노출과 조달 버퍼를 자동으로 조정한다.

이러한 진화의 핵심에는 인프라 역할을 하는 에이전트 간 조율 능력이 자리 잡고 있다. 질문에 답변하는 단순한 챗봇과 달리, 에이전틱 AI 시스템은 서로 다른 비즈니스 로직을 가로질러 최적의 문제 해결 경로를 직접 협상한다. 특히 이 과정이 효과적으로 작동하려면 과거의 공급업체 변동성이나 규제 세부 사항을 기억하는 '지속적 맥락(persistent context)'이 필수적이다. 만약 이러한 기억이 없다면 시스템은 매번 동일한 문제를 반복해서 식별하게 되며, 이는 수동 동기화 과정에서 발생하는 고비용 지연인 '조율 지연'을 초래한다.

이에 따라 업계 리더들은 공급망을 개별 문서가 아닌 지식 그래프 형태로 다루기 시작했다. 이러한 네트워크 중심 접근 방식을 취하면 단일 사건이 특정 SKU(재고 유지 단위)와 시설을 거쳐 전체 네트워크에 미치는 연쇄 효과를 즉각 인식할 수 있다. 다만 시스템이 의사결정을 자율적으로 실행함에 따라, 데이터 무결성은 단순한 IT 관리 항목을 넘어 핵심적인 운영 리스크로 부상했다. 결과적으로 워크플로우의 디지털화에 그치는 기업과, 자율적으로 의사결정 루프를 완성하는 일관된 지능 계층을 구축하는 기업 사이의 격차는 더욱 벌어질 전망이다.

공급망 기술이 개별 작업의 최적화를 넘어 전체적인 '의사결정 통합'에 집중하는 두 번째 혁신 단계에 진입했다. 기존의 첫 번째 단계가 경로 최적화나 수요 예측 등 기능별 부문의 효율을 높이는 데 주력했다면, 새로운 시대는 이러한 부서들을 동기화할 때 인간의 개입이 필요 없는 환경을 지향한다. 실제로 항구에서 선적이 지연될 경우, 시스템은 인간 담당자가 상황을 파악해 수동으로 대응할 때까지 기다리지 않고 실시간으로 재고 노출과 조달 버퍼를 자동으로 조정한다.

이러한 진화의 핵심에는 인프라 역할을 하는 에이전트 간 조율 능력이 자리 잡고 있다. 질문에 답변하는 단순한 챗봇과 달리, 에이전틱 AI 시스템은 서로 다른 비즈니스 로직을 가로질러 최적의 문제 해결 경로를 직접 협상한다. 특히 이 과정이 효과적으로 작동하려면 과거의 공급업체 변동성이나 규제 세부 사항을 기억하는 '지속적 맥락(persistent context)'이 필수적이다. 만약 이러한 기억이 없다면 시스템은 매번 동일한 문제를 반복해서 식별하게 되며, 이는 수동 동기화 과정에서 발생하는 고비용 지연인 '조율 지연'을 초래한다.

이에 따라 업계 리더들은 공급망을 개별 문서가 아닌 지식 그래프 형태로 다루기 시작했다. 이러한 네트워크 중심 접근 방식을 취하면 단일 사건이 특정 SKU(재고 유지 단위)와 시설을 거쳐 전체 네트워크에 미치는 연쇄 효과를 즉각 인식할 수 있다. 다만 시스템이 의사결정을 자율적으로 실행함에 따라, 데이터 무결성은 단순한 IT 관리 항목을 넘어 핵심적인 운영 리스크로 부상했다. 결과적으로 워크플로우의 디지털화에 그치는 기업과, 자율적으로 의사결정 루프를 완성하는 일관된 지능 계층을 구축하는 기업 사이의 격차는 더욱 벌어질 전망이다.