들어가며
구매·조달 분야는 이제 단순한 디지털화나 자동화를 넘어서는 강력한 변화의 흐름 속에 있다. 그 중심에는 에이전트 AI, 즉 스스로 판단하고 행동하는 지능형 업무 에이전트가 있다. 이들은 특정 역할에 맞게 설계되어 사람 대신 구매·조달 업무를 자율적으로 수행한다. 이전의 기술 변화가 일을 효율화하는 데 그쳤다면, 이번 변화는 일하는 방식 자체를 새롭게 바꾸고 있다.
6월 말, 커니 파트너인 엘루이즈 엡스타인(Elouise Epstein)을 호주와 뉴질랜드로 초청해 구매·조달 분야의 AI 전환을 주제로 한 2주간의 집중 프로그램을 진행했다. 엘루이즈는 호주·뉴질랜드 주요 기업의 CPO(최고구매·조달책임자)들과 1:1로 만나 전략적 논의를 진행했다. 또한 뉴질랜드에서 열린 두 차례 구매·조달 컨퍼런스, 그리고 호주에서 열린 두 번의 임원 라운드테이블에서도 연설했다. 그는 AI를 두려워하기보다, 이를 통해 조직의 변화를 주도하는 방법에 대한 핵심 인사이트를 전했다.
뉴욕대 스콧 갤러웨이(Scott Galloway) 교수는 “AI가 당신의 일을 빼앗는 게 아니다. AI를 사용하는 누군가가 빼앗을 것이다.”라고 말했다. 이는 구매·조달 리더들에게 매우 강력한 메시지를 던진다. 변화를 거부하는 것이 아니라 그 변화를 이끌어야 할 때라는 뜻이다. 이번 행사에서도 이 주제를 두고 활발한 논의가 이어졌다.
각 기업은 자신의 AI 성숙도, 목표, 기존 방식에 도전하려는 의지에 따라 맞춤형 로드맵을 정의해야 한다. AI 도입 여정에는 여러 경로와 모델이 존재할 것이며,여기에는 ‘정답’이나 ‘오답’이 있는 것이 아니다. 오직 전략적 선택지의 집합만 존재한다.
다음은 구매·조달의 미래를 보여주는 다섯 가지 전략적 주제에 에이전트 AI가 어떻게 연결되는지를 보여주는 관점이다.
1. 변화의 동력으로서 AI 수용
2. 개인화된 AI 에이전트 생태계 구축
3. 운영 모델의 진화
4. 탄탄한 AI 거버넌스 체계 확립
5. AI 도입이 불러올 보안 이슈에 대한 선제적인 대응
1. 변화의 동력으로서 AI 수용
AI가 당신의 일을 빼앗진 않겠지만, AI를 잘 다루는 누군가가 그 일을 대신하게 될 것이다.
엘루이즈는 “우리가 앞으로 나아가는 데 가장 큰 장애물은 기술 부족이 아니라,여전히 엑셀에 머무는 낡은 방식과 변화에 대한 무관심이다.”라고 말했다. 그 말이 지금의 현실을 정확히 보여준다. AI가 구매·조달 업무를 위협하는 게 아니다. 가만히 있는 것, 변화를 두려워하는 태도가 진짜 위협이 될 것이다. 에이전트 AI를 받아들이는 사람은 더 많은 시간과 통찰, 그리고 경쟁력을 얻게 될 것이다. 하지만 그렇지 않은 사람은 점점 뒤처지고 의미를 잃게 될 것이다.
AI가 구매·조달 전문가의 일을 빼앗을 거라는 걱정은 이해할 수 있지만, 사실은 잘못된 생각이다. AI는 사람을 대체하는 존재가 아니라 일의 효율과 영향력을 몇 배로 높여주는 도구다. 예를 들어, 입찰 제안서(RFP) 작성과 분석, 시장 조사, 지출 분류, 공급업체 등록, 계약 요약이나 작성 같은 반복적인 일들은 이제 기업의 데이터를 학습한 지능형 AI 에이전트가 대신 처리할 수 있다. 즉, AI는 사람의 일을 빼앗는 것이 아니라 사람이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 도와주는 것이다. 그 결과 인간은 더 잘할 수 있는 영역, 예를 들어 신뢰 관계를 쌓고 협상하고 전략을 세우고 창의적인 아이디어를 내는 일들에 집중할 수 있게 된다.
엘루이즈는 최근 행사에서 다음과 같이 설명했다. “AI는 2000년대 인터넷이 그랬던 것처럼, 경쟁의 균형을 재조정하고 있다. AI 시대에 성공하기 위해 필요한 건 복잡한 기술이 아니다. 노력, 동기, 그리고 창의성 이 세 가지면 된다. 나머지는 AI가 해줄 것이다.”
호주와 뉴질랜드에서 열린 세션에 참석한 사람들은 에이전트 AI의 개념이 명확히 풀리자 두려움이 아닌 기대감을 보였다. 이제 인식이 분명히 바뀌고 있다. 구매·조달 전문가에게 필요한 것은 코딩 능력이 아니라 디지털 동료인 AI가 어떻게 일하도록 설계할지 주도하는 역량이다. 이는 AI 시대에 필요한 리더십이 무엇인지를 가장 강력하게 표현하는 것이다.
엘루이즈는 행사가 진행되는 동안 “모두가 미래로 가는 버스의 티켓을 갖고 있다.”라는 말을 자주 언급했다. 이 말의 의미는 시간이 지나면서 점점 더 분명해졌다. 에이전트 AI가 자리 잡아가는 세상에서도 모두에게 역할과 기회는 존재한다. 하지만 그 미래에 함께하려면, 지금 바로 그 버스에 올라타야 한다. 즉, AI가 만들어가는 계속되는 변화 속에서 스스로 배우고, 역량을 확장해야 한다는 것이다.
2. 개인화된 AI 에이전트 생태계 구축
모든 직원이 AI 에이전트의 ‘관리자’가 되는 시대
앞으로 가장 가치 있는 인재는 AI 에이전트를 어떻게 다루고 관리할지 아는 사람들이 될 것이다. 즉, 좋은 데이터를 제공하고 결과를 해석하며 AI를 일상 업무에 자연스럽게 녹여낼 줄 아는 사람들이다. 엘루이즈의 말처럼, 이제 모든 직원이 ‘에이전트의 매니저’가 되는 시대다. 이제 구매·조달 조직은 단순히 사람으로만 구성된 팀이 아니라 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 새로운 형태의 팀을 설계하는 일을 하게 될 것이다.
엘루이즈는 리더들에게 이렇게 조언했다. 자신의 조직과 업무 환경에 맞는 AI 에이전트 그룹을 직접 상상하고 만들어보라는 것이다. 예를 들어, 어떤 회사는 계약 검토용 에이전트, 카테고리 계획 보조 에이전트, 공급업체 성과 분석 에이전트를 만들 수 있다. 또 다른 회사는 게임 이론과 내부 리스크 데이터를 학습한 소싱 전략 에이전트를 구축할 수도 있다. 특히, 엘루이즈는 기존의 목표 설정 방식에서 벗어날 필요가 있다고 강조했다. 이제 가장 중요한 지표는 ‘완성도’가 아니라 ‘실행’ 그 자체다. 모든 팀원에게 ‘자신의 첫 번째 AI 에이전트를 직접 설계하고 만들어보라’는 목표를 주어야 한다. 완벽할 필요는 없다. 중요한 건 시작하는 것이다. 그리고 직접 해보며 배우는 문화, 서로의 시도와 경험에서 배우는 환경을 만들어야 한다고 말했다.
이런 변화는 이미 시작되고 있다. 예를 들어, ‘FlipThrough’는 계약 협상을 자동화하고, ‘Delvo.ai’는 시장 조사를 의사결정에 바로 활용할 수 있는 형태로 정리해준다. ‘LevelPath’는 세계 최초의 AI 기반 구매·조달 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 또한 ‘Sligo’, ‘Rivio’, ‘Didero’ 같은 기업들은 이미 에이전트 구매·조달팀을 구축했고, 이 외에도 새로운 기업들이 계속 등장하고 있다. 이 모든 사례는 ‘구매·조달팀이 직접 에이전트를 설계할 때 무엇이 가능한가’를 잘 보여준다. 그리고 엘루이즈는 이렇게 강조했다. “기업의 시스템이나 인프라가 준비될 때까지 기다리지 말라. 일터든 개인 생활이든, 지금 당장 스스로의 생산성부터 높이는 일을 시작하라.”
3. 운영 모델의 진화
AI가 주도하는 구매·조달은 기업에 새로운 경쟁 우위가 된다.
기존의 구매·조달 운영 모델은 오래된 수준을 넘어 이제는 AI 에이전트가 직접 업무를 수행하면서 기존의 운영 모델은 점점 힘을 잃어가고 있다. 그동안 유지되어온 복잡한 업무 흐름, 단계별 인수인계, 그리고 여러 겹의 승인 절차들은 이제 자율적인 AI 에이전트가 지원하는 가볍고 유연한 운영 방식으로 대체되고 있다.
예전에는 소싱, 공급업체 리스크 분석, 데이터 검증 같은 업무를 처리하려면 여러 시스템과 사람의 개입이 필요했다. 하지만 이제는 이런 과정이 AI만으로 처음부터 끝까지 자동으로 처리될 수 있다. 이에 따라 구매·조달의 역할도 바뀌고 있다. 단순히 절차를 관리하던 역할에서 벗어나, 성과를 설계하고 성장을 이끄는 역할로 진화하고 있는 것이다.
지난 10년 동안 SaaS가 폭발적으로 늘어나면서 기업들은 수많은 툴을 쓰게 됐다. 하지만 이는 서로 다른 시스템을 통합, 설정하고 사람들이 적응하기에는 어려운 도구였다. 그러나 에이전트 AI는 이 상황을 완전히 뒤집고 있다. 이제 인텔리전스는 플랫폼 안이 아니라 어떤 시스템이든 연결해 데이터를 추출하고 실시간으로 인사이트를 제시하는 에이전트 안에 존재한다.
이제 구매·조달 리더들은 가치 창출의 방식을 새롭게 생각해야 한다. 중요한 것은 더 이상 절차를 지키는 일이 아니다. 이제는 인사이트를 빠르게 얻고 셀프서비스 환경을 가능하게 하며, 비즈니스 전반에 빠른 영향을 주는 것이 핵심이다. 구매·조달의 새로운 역할은 단순히 더 안전하고 저렴하게 만드는 것이 아니라 더 빠르고 더 나은 방식으로 일하는 것이다.
구매·조달의 다음 단계는, 갖고 있는 고유의 역할 그 자체를 넘어서는 것이다. 아무리 빠르고 유연한 구매·조달 프로세스와 혁신적인 공급망을 갖췄다 해도 여전히 낡은 방식의 운영에 묶여 있다면 아무런 의미가 없다. 구매·조달 담당자들은 이제 비즈니스 전체를 깊이 이해해야 한다. 즉, 공급망의 상류 단계부터 하류 단계까지 흐름을 파악하고, 공급 시장의 정보와 혁신을 활용해 기존 운영 방식을 보완하거나 필요하다면 완전히 새롭게 바꿀 수 있어야 한다.
경쟁의 기준은 앞으로 달라질 것이다. 구매·조달은 비즈니스 전반과 긴밀히 협력하며, 시장에서 지속적으로 의미 있고 경쟁력 있는 위치를 유지할 수 있도록 운영 모델을 설계하는 핵심 역할을 하게 될 것이다. 우리는 그럼에도 여전히 현실 세계에서 살아간다. 그렇기 때문에 비판적 사고와 인간적인 관계는 그 어느 때보다 중요하다. 미래의 구매·조달 전문가에게 필요한 역량은 단순한 절차적 기술이 아니다. 데이터에 대한 관심과 애정, 창의성과 지적 호기심, 리더로서의 존재감, 감성 지능, 그리고 네트워크형 사고가 핵심이 될 것이다. 이제 구매·조달은 단순한 지원 기능이 아니라, 기업의 경쟁력을 결정짓는 강력한 무기가 될 것이다.
4. 탄탄한 AI 거버넌스 체계 확립
AI 거버넌스는 기업의 전략적 역량이다.
능력이 커질수록 책임도 무거워진다. 구매·조달이 AI를 업무 전반에 더 깊이 통합할수록 거버넌스는 단순히 절차나 규정 준수, 리스크를 관리하기 위한 수단이 아니라 전략적 역량이 된다. 즉, AI를 단순히 도입하는 것을 넘어서 어떻게 책임 있게 운영하고 조직 가치와 연결할 것인가가 핵심이 된다는 의미다.
에이전트 시스템은 잘 정제된 데이터, 그리고 부서별로 나눠져 있는 것이 아닌 통합된 데이터 환경에서 가장 잘 작동한다. 하지만 카테고리 관리, 시장 조사, 일부 공급업체 관리, 소싱 같은 업무는 반드시 데이터가 완벽하게 세팅 되어 있지 않더라도 바로 시작할 수 있다. 즉, 이런 업무에서 에이전트 AI를 활용하기 위해 완벽한 데이터가 준비될 때까지 기다릴 필요는 전혀 없다는 뜻이다.
에이전트 시스템이 의미 있는 결과를 만들어내려면 상황에 맞는 프롬프트와 명확한 제약 조건이 필요하다. 예를 들어, 공개된 데이터만 학습하고 기업 내부의 공급업체 리스크에 대해서는 잘 모르는 소싱 에이전트는 제대로 된 결과를 내기 어렵다. 반대로 과거 계약서나 내부 문서, 회사의 우선순위 같은 적절한 단기 기억 정보를 제공하면 에이전트는 놀라울 만큼 정확한 인사이트를 만들어낼 수 있다.
좋은 거버넌스는 입력 데이터의 품질, 결과의 적합성, 그리고 윤리적 기준 준수를 보장한다는 뜻이다. 여기에는 다음과 같은 요소들이 포함된다.
- 에이전트가 어디에서 작동하고, 누가 그 운영을 관리하는지 명확히 하는 것
- 에이전트가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 또 어떤 정보가 방화벽 밖으로 나갈 수 있는지 통제하는 것
- 에이전트의 추천 결과가 이유를 설명할 수 있고, 의미 있고, 업무와 관련 있으며, 검증 가능하도록 만드는 것
- 다양한 데이터와 대표성 있는 데이터를 활용해 편향을 줄이는 것
- 에이전트의 성능을 지속적으로 개선할 수 있도록 피드백 구조를 만드는 것
AI가 편향되지 않은 데이터를 기반으로 일하도록 만들고, 상황에 맞는 정보를 제공하며, 결과를 비판적으로 해석하는 일은 기술자의 몫이 아니라 리더의 역할이다. 이러한 과정이 있어야 AI가 단순히 정확한 답을 내는 데서 그치지 않고 비즈니스 목표와 방향에 맞게 활용될 수 있다. 결국 이러한 리더십이 구매·조달 분야에서 AI를 얼마나 성숙하게 사용할 수 있는지를 결정하게 된다.
AI를 ‘훈련’시키려고 할 필요는 없다. AI에게 올바른 맥락을 제공하고 그 대화를 주도적으로 이끌어가는 것이 더 중요하다.
5. AI 도입이 불러올 보안 이슈에 대한 선제적인 대응
AI 확장은 보안·인프라의 재설계를 요구한다.
에이전트 AI는 성능 향상 뿐 아니라 새로운 보안과 인프라 문제도 함께 가져온다.
AI의 잠재력은 대부분의 조직이 갖고 있는 기존 인프라와 보안 체계의 한계를 넘어설 것이다. 이는 개별 기업 뿐 아니라 그들이 속한 비즈니스 생태계 전체에도 영향을 미친다. 엘루이즈는 “AI를 대규모로 운용하기 위해 필요한 데이터 센터의 수가 충분하지 않을 것이고, 그만큼을 가동할만한 전력도 없을 것이다.”라고 말했다.
이제 보안은 단순히 데이터를 보호하는데 그쳐서는 안 된다. AI 에이전트가 그 데이터를 어떻게 활용하고, 방화벽 안팎에서 어떻게 상호작용하는지 까지 이해하는 단계로 발전해야 한다. 앞서가는 기업들은 이미 Google Cloud Platform, Databricks, Snowflake 같은 안전한 데이터 환경 위에서 에이전트 AI 개발을 진행하고 있다. 이런 환경에서는 에이전트가 데이터를 외부로 유출하거나 속도가 느려질 위험이 없다. 때문에 데이터에 직접 접근해 빠르고 안전하게 작동할 수 있다. 이제 인프라를 어떤 방식으로 구축하느냐는 단순히 IT의 문제가 아니다.
이는 AI를 안전하고 확장 가능하게 운영할 수 있는 핵심 전략 요소가 되고 있다.
이제 기업들은 공급업체 관리 방식도 새롭게 생각해야 한다. ServiceNow나 Coupa처럼 잘 알려진 기존 플랫폼들도 에이전트 AI가 중심이 되는 새로운 환경에서는 충분한 속도나 유연함을 제공하기 어렵다. 앞으로의 시스템 구조는 여러 기능이 자유롭게 연결되는 모듈형 구조이며, 보안성이 높고 AI끼리 직접 상호작용할 수 있도록 설계될 것이다. 또한 AI 에이전트를 활용하는 인력이 늘어날수록 조직은 혁신과 보안 사이의 균형을 잘 잡아야 한다. 즉, AI가 똑똑해지는 만큼 시스템도 안정적이고 신뢰할 수 있게 설계해야 한다.
미래로 향하는 버스는 이미 출발했다 - 지금 올라타라
AI 시대는 이미 시작됐다. 구매·조달이 계속해서 의미 있는 역할을 하려면 변화를 받아들여야 한다. 지금은 조직을 새롭게 바꿔야 할 시점이다. 이는 기술이 아닌 리더십의 이야기다.
에이전트 AI는 구매·조달이 한 단계 도약할 수 있는 기회를 준다. 하지만 그 잠재력을 온전히 실현하려면, 명확한 의도와 방향을 가지고 설계하고 관리하며 실행해야 한다. 리더들은 이제 AI 에이전트로 구성된 새로운 팀을 설계하고 운영 모델을 다시 정의해야 한다. 그리고 AI를 책임감 있게 활용하고 AI가 원활하게 작동할 수 있도록 인프라를 구축해야 할 것이다.
이제는 과거의 방식과 기술을 내려놓아야 한다. 대시보드, 수작업 보고, 엑셀 기반의 협상 같은 일들은 이제 더 빠르고 똑똑하며 24시간 작동하는 AI 에이전트로 대체되고 있다. 이제 구매·조달은 새로운 역량을 키워야 한다. 이야기를 설득력 있게 전달하는 능력, 연결된 사고로 전체를 보는 관점, 상황을 종합적으로 해석하는 분석력, 그리고 불확실한 상황에서도 결정을 내릴 수 있는 판단력 말이다. 미래로 가는 버스는 이미 출발할 준비를 마쳤고 자리는 충분히 남아 있다. 이제 남은 질문은 하나다. 당신은 그 버스에 오를 준비가 되어 있는가?
