현대 공급망 환경에서 '컨트롤 타워'는 매우 익숙한 용어가 되었다. 많은 대기업이 창고, 운송, 계획 시스템의 데이터를 한눈에 파악하기 위해 이 기술을 도입했거나 도입을 검토 중이다. 하지만 '가시성'과 '제어'를 혼동하는 경우가 많다는 점이 문제다. 이러한 플랫폼은 배송 지연이나 재고 부족을 알려주는 데는 탁월하지만, 문제를 자동으로 해결할 로직을 제공하는 데는 한계가 있다.

많은 기업의 컨트롤 타워가 성숙 단계에 머무는 이유는 가시성 확보에만 집중하기 때문이다. 조직은 데이터를 통합하고 예외 상황을 감지하지만, 그 밑바탕이 되는 의사결정 모델까지 개편하는 경우는 드물다. 결국 데이터가 개선되어도 관리자는 여전히 수동으로 알림을 해석하고, 부서 간 장벽에 부딪히며, 이메일을 주고받는 비효율적인 방식으로 문제를 해결한다.

이러한 시스템에 AI를 도입하면 상황은 더욱 복잡해진다. AI는 지연 상황을 예측하고 리스크 우선순위를 선정하여 개입 전략을 제시함으로써 성과를 향상시킬 수 있다. 그러나 명확한 비즈니스 규칙과 잘 정의된 워크플로우가 없다면, AI의 권고안은 실질적인 가치를 창출하기보다 단순한 소음으로 남을 가능성이 크다.

AI는 수동적인 대시보드를 즉각적인 제어 시스템으로 바꿔주는 마법의 지팡이가 아니다. 오히려 AI는 더욱 정교하고 명확한 의사결정 로직을 갖출 것을 요구한다. 진정한 성숙기에 접어든 컨트롤 시스템은 정보를 보여주는 수준을 넘어, 이벤트를 감지하고 비즈니스 영향도를 평가한 뒤 사전 정의된 규칙에 따라 실행까지 이어져야 한다.

이제 공급망 리더의 목표는 컨트롤 타워의 유무를 따지는 것이 아니다. 제약 조건 속에서도 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 거버넌스와 오케스트레이션을 얼마나 체계적으로 구축했는지가 중요하다. 결국 진정한 제어란 단순히 무슨 일이 일어나는지 지켜보는 것이 아니라, 결과를 능동적으로 만들어 나가는 과정이다.

현대 공급망 환경에서 '컨트롤 타워'는 매우 익숙한 용어가 되었다. 많은 대기업이 창고, 운송, 계획 시스템의 데이터를 한눈에 파악하기 위해 이 기술을 도입했거나 도입을 검토 중이다. 하지만 '가시성'과 '제어'를 혼동하는 경우가 많다는 점이 문제다. 이러한 플랫폼은 배송 지연이나 재고 부족을 알려주는 데는 탁월하지만, 문제를 자동으로 해결할 로직을 제공하는 데는 한계가 있다.

많은 기업의 컨트롤 타워가 성숙 단계에 머무는 이유는 가시성 확보에만 집중하기 때문이다. 조직은 데이터를 통합하고 예외 상황을 감지하지만, 그 밑바탕이 되는 의사결정 모델까지 개편하는 경우는 드물다. 결국 데이터가 개선되어도 관리자는 여전히 수동으로 알림을 해석하고, 부서 간 장벽에 부딪히며, 이메일을 주고받는 비효율적인 방식으로 문제를 해결한다.

이러한 시스템에 AI를 도입하면 상황은 더욱 복잡해진다. AI는 지연 상황을 예측하고 리스크 우선순위를 선정하여 개입 전략을 제시함으로써 성과를 향상시킬 수 있다. 그러나 명확한 비즈니스 규칙과 잘 정의된 워크플로우가 없다면, AI의 권고안은 실질적인 가치를 창출하기보다 단순한 소음으로 남을 가능성이 크다.

AI는 수동적인 대시보드를 즉각적인 제어 시스템으로 바꿔주는 마법의 지팡이가 아니다. 오히려 AI는 더욱 정교하고 명확한 의사결정 로직을 갖출 것을 요구한다. 진정한 성숙기에 접어든 컨트롤 시스템은 정보를 보여주는 수준을 넘어, 이벤트를 감지하고 비즈니스 영향도를 평가한 뒤 사전 정의된 규칙에 따라 실행까지 이어져야 한다.

이제 공급망 리더의 목표는 컨트롤 타워의 유무를 따지는 것이 아니다. 제약 조건 속에서도 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 거버넌스와 오케스트레이션을 얼마나 체계적으로 구축했는지가 중요하다. 결국 진정한 제어란 단순히 무슨 일이 일어나는지 지켜보는 것이 아니라, 결과를 능동적으로 만들어 나가는 과정이다.