최근 관세 변화로 인해 기업들은 위기 상황에 직면하게 됐다. 물류망의 변화는 시장을 뒤흔들고 있으며, CEO들은 이를 해결하기 위해 ‘전쟁실’을 꾸리고 직원들은 경기침체와 해고 가능성에 대비하고 있다. 이제는 제조업체들이 세탁기에서 장난감에 이르기까지, 상품의 제조지와 공급망을 전체적으로 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다. 하지만, 2단계, 3단계, 심지어 4단계 공급자에 대한 정보를 수집하는 것은 여전히 도전적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)이 많은 역할을 하고 있다.
AI는 기업들이 직속 공급자를 넘어 전체 공급망을 시각화하고, 새로운 무역세를 효과적으로 헤쳐 나갈 수 있도록 돕고 있다. 글로벌 공급망 관리 회사인 알타나의 공동 창립자이자 CEO인 에반 스미스는 CNBC 기술 경영자 위원회와의 가상 타운홀에서 “관세가 기업의 대화에서 새로운 긴급성을 띠고 있다”고 말했다. 그는 비즈니스 리더들과의 대화가 그 어느 때보다 늘었다고 강조하며, ‘지정학’이 대화의 핵심 주제로 떠오르고 있다고 덧붙였다.
AI 사용 전에는 기업들이 감사인을 고용하거나 공급자에게 설문조사를 통해 공급망을 파악하곤 했다. 그러나 이러한 방법은 여러 가지 문제를 초래했다. 감사 결과를 얻으려면 최대 두 해가 걸릴 수 있으며, 설문 조사에 대한 응답률은 약 8%에 불과하다. 이처럼 시간이 오래 걸리고 유지 관리가 어렵다. 하지만 AI는 이러한 문제를 해결하고 있다. 알타나에서는 “지구상에서 가장 큰 공급망 데이터베이스”를 구축하며, 글로벌 물류 회사, 금융 기관 등의 비공식 데이터를 활용하여 전체 공급망을 동적으로 매핑할 수 있는 기반을 마련했다.
예를 들어, 알타나는 세탁기 제조업체로부터 제공받은 자재 목록을 통해 AI를 활용하여 이 세탁기의 다단계 공급망을 보여준다. 외부 공급자가 어떤 제품을 생산하는지까지 상세히 파악할 수 있어 기업들이 관세 변화를 건설적이고 전략적으로 대처할 수 있도록 도와준다. 스미스는 “4년 전에는 대기업을 지원하기 위해 모든 제품의 매핑을 수행하는 데 6개월이 걸리던 것이 오늘날에는 하루 만에 가능해졌다”고 밝혔다.
기업들은 이제 감사 위원회에 “우리는 중국에 얼마나 의존하고 있는가? 관세 시나리오에서 우리의 노출은 어떻게 되는가?” 등의 질문을 던지며, 다단계 공급망을 이해해야만 이러한 질문에 답할 수 있다. 스미스는 “기업들이 가시성을 가져야 하며, 이는 변동성이 있어야 다음의 변화에 대응할 수 있다”고 강조했다. 관세 변화에 대한 대처능력을 높이기 위해 AI의 도입은 이제 필수적이다.
