관리형 AI 대신: Rewe가 물류를 위해 Camunda를 사용하는 이유 – 제어 가능한 AI 에이전트 – 이미지: Xpert.Digital
벤더 종속에 대한 두려움? Rewe의 새로운 소프트웨어 전략의 진짜 이유
Rewe는 차세대 자동화에 대비하여 어떻게 디지털 방식으로 준비하고 있을까요?
미래의 슈퍼마켓은 누가 지배할 것인가? Rewe의 기발한 프로세스 자동화 전략
식료품 소매업계의 디지털 전환이 새로운 차원으로 도약하고 있습니다. 레웨(Rewe)와 같은 거대 기업이 복잡한 상품 관리 및 물류 프로세스를 카문다(Camunda) 오케스트레이션 플랫폼을 통해 관리하기로 결정한 것은 단순한 IT 업데이트 이상의 의미를 지닙니다. 이는 현대 비즈니스 경영에서 가장 시급한 질문 중 하나에 대한 전략적 해답입니다. 바로 인공지능(AI)을 외부 업체에 통제권을 넘기지 않고 비즈니스 핵심 프로세스에 생산적이고 무엇보다 법규를 준수하면서 통합하는 방법입니다. 엄격한 KRITIS 규정, 임박한 NIS2 규정, 그리고 끊임없는 공급망 중단 위협으로 특징지어지는 환경에서 디지털 거버넌스는 더욱 주목받고 있습니다. 이 글에서는 레웨가 기존의 관리형 AI 솔루션 대신 소위 "에이전트 오케스트레이션"을 의식적으로 선택한 이유, 기술적 의존성에 대한 기업의 방어 전략, 그리고 이러한 전략적 결정이 전체 소매 및 물류 산업의 청사진이 될 수 있는 이유를 심층적으로 분석합니다.
소프트웨어 선택이 전략적 결정이 될 때
레베(Rewe)가 카문다(Camunda) 플랫폼을 통해 상품 관리 및 물류를 디지털 방식으로 운영한다는 발표는 언뜻 보기에 소매업계의 전형적인 IT 뉴스처럼 보일 수 있습니다. 그러나 실제로는 레베라는 개별 기업만의 문제가 아닌, 훨씬 더 광범위한 경제적 변화를 예고하는 중요한 결정입니다. 이는 인공지능이 운영 절차에 점점 더 많이 개입하는 상황에서 소매 그룹의 가장 핵심적인 프로세스에 대한 통제권을 누가 유지할 것인가라는 질문과 직결됩니다.
카문다는 전통적인 AI 제공업체가 아닌, 소위 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 본질적으로 이는 소프트웨어 자체가 콘텐츠를 생성하거나, 언어 모델을 학습시키거나, 독립적인 인지 능력을 보유하지 않는다는 것을 의미합니다. 대신, 카문다는 지휘자 역할을 맡아 비즈니스 프로세스의 어느 시점에서 어떤 주체(인간, IT 시스템, AI 에이전트)가 활성화될지 결정합니다. 이러한 차이점은 레웨의 결정이 가져올 진정한 경제적 함의를 이해하는 데 매우 중요합니다.
수십억 건의 상품 이동을 뒷받침하는 보이지 않는 인프라
Rewe Digital은 Rewe 그룹의 기술 자회사이자 그룹 최대의 IT 부서로서, 전 세계 수백만 명의 고객과 약 38만 명의 직원을 위한 디지털 서비스를 담당하고 있습니다. 5개국 11개 사업장에 약 2,500명의 직원이 근무하고 있으며, 물류, 재고 관리, 공급망 관리는 이 부서의 핵심 업무 중 하나입니다. 8천만 명이 넘는 사람들에게 매일 식량을 안정적으로 공급해야 하는 책임을 맡고 있기 때문입니다.
이러한 환경에서 Rewe Digital은 이제 Camunda를 활용하여 공급업체 및 파트너와의 주문, 송장, 물류 프로세스를 더욱 안정적이고 확장 가능하며 투명하게 관리하고 있습니다. 소프트웨어 공급업체 입장에서 결정적인 요소는 애플리케이션을 운영 중에도 적용하고 주요 시스템 변경 없이 기존 IT 아키텍처에 통합할 수 있다는 점이었습니다. 복잡한 창고 네트워크, 차량, 공급업체 관계를 통해 매일 엄청난 양의 상품을 유통하는 이처럼 큰 규모의 회사에게 이러한 운영 연속성은 금전적 가치로 직결됩니다. 식품 물류에서 시스템 다운타임은 즉각적인 비용 손실을 초래하고 최악의 경우 공급 부족으로 이어질 수 있기 때문입니다.
BPMN은 부서와 기술 간의 공통 언어 역할을 합니다
Camunda 플랫폼의 핵심 요소 중 하나는 BPMN 모델링, 즉 비즈니스 프로세스 모델 및 표기법입니다. 이는 IT 전문가와 프로그래밍 지식이 없는 직원 모두가 읽고 이해할 수 있는 흐름도로 비즈니스 프로세스를 표현하는 그래픽 표기법입니다. Rewe digital의 워크로드 자동화 담당 수석 제품 책임자인 Frank Rothmann은 이처럼 규모가 큰 회사에서는 복잡하고 역동적인 프로세스를 모든 관련자가 이해할 수 있는 방식으로 표현해야 하므로 기술 부서와 비즈니스 부서 간의 공통 언어가 매우 중요하다고 강조합니다.
이러한 투명성은 단순히 내부 소통을 위한 편리한 기능이 아닙니다. 이는 구체적인 규제 기능을 수행하는데, 식품 소매업계에서 규모가 큰 Rewe는 독일의 KRITIS 기업, 즉 중요 인프라 운영업체로 분류되기 때문입니다. 독일에서는 식품 부문에서 연간 약 434,500톤의 식품 또는 3억 5천만 리터의 음료를 생산하는 기업이 이 기준을 초과하면 중요 인프라로 분류되어 엄격한 법적 보고 의무를 지게 됩니다. ERP, 상품 관리, 창고 관리 시스템과 같은 중앙 제어 및 모니터링 시스템이 명시적으로 언급되는데, 바로 이 분야에서 Camunda가 사용되고 있습니다.
실질적인 결정 요인은 규제 당국의 압력이었다
유럽 NIS2 지침과 독일 정보 보안법은 중요 인프라 운영자에 대한 요구 사항을 지속적으로 강화하고 있습니다. 기업은 위험 평가를 수행하고, 문서화된 사고 대응 절차를 수립하고, 보안 사고 발생 시 신속하게 연방 정보 보안청(BSI)에 보고하고, IT 보안 조치에 대한 증거를 정기적으로 제출해야 합니다. 위반 시 최대 2천만 유로의 벌금이 부과될 수 있으며, 과실이 입증될 경우 경영진에게 개인적인 책임이 부과될 수 있습니다.
이러한 관점에서 볼 때, 카문다(Camunda)를 선택한 것은 특별히 혁신적인 도구를 선택한 것이라기보다는 법적 확실성을 확보하기 위한 결정으로 보입니다. 소프트웨어 제공업체인 카문다는 소매업체가 엄격한 법적 요건을 더 쉽게 준수할 수 있도록 설계된 통합되고, 규정을 준수하며, 감사 가능한 오케스트레이션 레이어를 명시적으로 강조합니다. 플랫폼의 기업용 적합성 또한 중요한 요소였습니다. 오픈 소스 솔루션은 진입 장벽이 낮지만, 전문적인 공급업체 지원, 명확한 책임 조항, 그리고 보장된 응답 시간은 비즈니스 핵심 인프라에 필수적이기 때문입니다.
Camunda가 기술적으로 실제로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것
Camunda가 관리형 AI인지 여부를 판단하려면 먼저 "관리형 AI"라는 용어가 실제로 무엇을 의미하는지 명확히 해야 합니다. 관리형 AI는 일반적으로 AI 기능과 책임을 전문 외부 서비스 제공업체에 아웃소싱하는 것을 의미하며, 해당 업체는 AI 수명주기의 전체 또는 일부를 담당합니다. 여기에는 학습 데이터 준비, 모델 개발 및 학습, 운영 환경 배포, 그리고 모델의 지속적인 모니터링, 확장 및 유지 관리가 포함됩니다. 이상적으로는 고객은 AI 기능 사용에만 집중하고, 제공업체는 모든 기술적 복잡성을 백그라운드에서 처리합니다.
Camunda는 이러한 정의를 충족하지 않으며, 플랫폼 자체도 그러한 주장을 하지 않습니다. Camunda는 자체 언어 모델을 학습시키지 않고, 머신러닝 데이터 센터와 같은 자체 AI 인프라를 운영하지 않으며, AI가 생성한 응답의 품질에 대한 책임을 지지 않습니다. 대신, Camunda는 기존 시스템, 에이전트 및 자동화 도구 위에 위치하여 각 에이전트, 언어 모델 또는 사람이 프로세스에서 언제 어떻게 활성화되는지를 조정하는 LLM(언어 모델)에 구애받지 않는 오케스트레이션 계층으로 스스로를 포지셔닝합니다. Camunda는 백그라운드에서 어떤 모델이나 클라우드 제공업체가 교체되더라도 일관성을 유지하는 계층이라고 설명합니다.
의사 결정과 실행의 구조적 분리
기술적인 관점에서 볼 때, 카문다 아키텍처는 두 가지 책임을 의도적으로 분리하는 것을 기반으로 합니다. 한편으로는 시스템 프롬프트, 현재 사용자 요청, 사용 가능한 도구 설명을 해석하고 어떤 도구를 어떤 순서로 어떤 매개변수와 함께 호출할지 결정하는 언어 모델이 있습니다. 다른 한편으로는 선택된 BPMN 활동을 실제로 실행하고, 프로세스 상태를 영구적으로 저장하며, 재시도 및 오류 관리를 처리하고, 사람의 작업과 결정론적 프로세스 논리의 조정을 보장하는 카문다 자체가 있습니다.
이 접근 방식은 AI 에이전트에게 무제한적인 자율성을 부여하지 않으면서도 비즈니스 프로세스 내에서 동등한 참여자로 취급할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 자체 언어 모델, 도구, 시스템 프롬프트 및 구조적 안전장치를 갖춘 임시 하위 프로세스로 실행됩니다. 기본 실행 시스템인 Zeebe는 이벤트 기반이며 수평 확장이 가능하고 각 단계의 상태를 저장하여 모든 프로세스 실행에 대한 완전한 감사 추적 기록을 생성합니다.
'관리형 AI'(인공지능)로 디지털 혁신의 새로운 차원을 열다 - 플랫폼 및 B2B 솔루션 | Xpert Consulting
'관리형 AI'(인공지능)로 디지털 전환의 새로운 차원을 열다 – 플랫폼 및 B2B 솔루션 | Xpert Consulting - 이미지: Xpert.Digital
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Rewe가 AI 관리 서비스보다는 거버넌스에 집중하는 이유는 무엇일까요?
지능이 아닌 통치를 핵심 약속으로 삼는다
바로 이러한 거버넌스 역량이 카문다의 진정한 가치이며, 동시에 관리형 AI 솔루션과의 근본적인 차이점이기도 합니다. 관리형 AI 플랫폼은 기업이 자체적인 기술 전문성을 구축할 필요 없이 강력한 AI 기능을 빠르고 쉽게 이용할 수 있도록 설계된 반면, 카문다는 다른 목표를 추구합니다. 제공업체와 관계없이 기존 또는 인수한 AI 기능을 통제되고 추적 가능하며 규정을 준수하는 채널로 연결하는 것입니다.
Camunda는 플랫폼이 외부에서 에이전트를 조율하는 동시에 프로세스 내부에서 실행 가능한 제어 지점을 통합하여 지침, 승인 및 에스컬레이션 경로가 워크플로에 확고히 자리 잡도록 하고 사후에 추가할 필요가 없도록 한다는 비유를 통해 이러한 주장을 명확히 합니다. Rewe와 같은 중요 인프라 기업에게 이러한 약속은 결정적인 요소입니다. 필수적인 인간의 감독, 감사 가능성 및 추적성을 희생하지 않고도 향후 AI 에이전트를 비즈니스 핵심 프로세스에 통합하여 파일럿 단계에서 실제 운영 단계로 원활하게 전환할 수 있기 때문입니다.
관리형 AI가 더 나은 선택이었을까요?
Rewe에게 전통적인 관리형 AI 솔루션이 더 나은 대안이었을지에 대한 질문에 대한 경제적인 답변은 여러 가지 독립적인 이유로 분명히 부정적입니다. 첫째, 관리형 AI 플랫폼은 다른 문제를 다룹니다. 즉, 심층적인 기술 전문성을 자체적으로 개발할 의지가 없거나 능력이 없는 기업에게 AI 기능을 신속하고 위험 부담 없이 제공하는 것입니다. 그러나 Rewe Digital은 이미 독일 소매업계에서 가장 큰 규모의 IT 조직 중 하나를 보유하고 있으며, 약 2,500명의 사내 IT 전문가를 두고 있습니다. 따라서 Rewe Digital은 기술적 복잡성을 완전히 아웃소싱할 필요가 있는 것이 아니라, 점점 늘어나는 이기종 시스템과 향후 다양한 공급업체의 AI 에이전트를 체계적으로 관리해야 할 필요가 있는 것입니다.
둘째로, 단일 관리형 AI 플랫폼에 전념한다는 것은 특정 모델 제공업체 또는 AI 아키텍처에 의존하게 된다는 것을 의미합니다. 오랜 기간 동안 다양한 공급업체, 파트너 및 시스템과 협력해 왔고 기술 환경이 끊임없이 변화하는 기업에게 이러한 결정은 상당한 전략적 위험을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 작업에 다른 언어 모델이 더 적합한 것으로 밝혀지거나 공급업체가 가격을 급격히 인상하는 경우, 관리형 AI 솔루션의 최악의 시나리오에서는 전체 프로세스 환경을 재구축해야 할 수도 있습니다. 이와 대조적으로, 카문다의 오케스트레이션 모델은 전반적인 비즈니스 프로세스를 완전히 재설계할 필요 없이 기본 모델을 교체할 수 있도록 합니다.
셋째로, 식품 소매 부문의 규제 상황은 매우 중요한 요소입니다. 핵심 인프라 운영업체인 Rewe는 어떤 결정이 언제, 누구에 의해, 어떤 근거로 내려졌는지에 대한 완벽한 추적성을 요구합니다. 외부 서비스 제공업체가 인프라뿐만 아니라 운영 제어의 상당 부분, 심지어 모델 선정까지 담당하는 관리형 AI 솔루션은 외부 제공업체의 투명성과 협력 의지에 대한 의존도를 높여 증거 확보를 어렵게 할 수 있습니다. 반면, 오케스트레이션 접근 방식은 전체 의사 결정 과정을 내부에서 관리하고, 실제 인지 기능, 즉 언어 모델만 외부에 위탁할 수 있도록 합니다.
제조업체 중립성의 경제적 논리
경제적으로 중요한 또 다른 측면은 Camunda 아키텍처의 이른바 벤더 중립성입니다. 회사는 고객이 에이전트 프레임워크, GPT-4, Gemini, Claude와 같은 언어 모델, 그리고 클라우드 제공업체를 변경할 때 기본 프로세스 로직을 다시 작성할 필요 없이 자유롭게 선택할 수 있다는 점을 적극적으로 홍보합니다. 수십 년에 걸쳐 발전해 온 다양한 IT 시스템을 운영하고 동시에 새로운 기술을 지속적으로 통합해야 하는 Rewe 그룹과 같은 규모의 기업에게 이러한 개별 기술 제공업체에 대한 독립성은 상당한 전략적 이점이며, 결과적으로 전환 비용을 절감하고 개별 AI 제공업체와의 협상력을 강화할 수 있습니다.
이러한 논리는 벤더 종속이라는 고전적인 경제 개념으로 설명할 수 있습니다. 단일 공급업체의 폐쇄형 관리형 AI 플랫폼에 전적으로 의존하는 기업은 중장기적으로 해당 공급업체와의 협상력을 약화시키고 다른 시장 참여자의 기술 혁신에 대응하는 유연성을 제한하는 종속성을 초래합니다. Camunda와 같은 벤더 독립적인 오케스트레이션 레이어는 중립적인 중개자 역할을 하여 전체 아키텍처를 손상시키지 않고 개별 구성 요소를 교체할 수 있도록 함으로써 이러한 위험을 크게 줄여줍니다.
확장성은 핵심적인 비즈니스 관리 문제입니다
Rewe의 결정에서 종종 간과되는 측면은 바로 회사의 규모입니다. 매주 수백만 건의 고객 응대, 수십만 명의 직원, 그리고 8천만 명이 넘는 사람들에게 식료품을 공급하는 물류 네트워크를 보유한 Rewe는 프로세스 관리의 사소한 비효율조차도 누적되어 막대한 비용 손실로 이어질 수 있는 규모에서 운영됩니다. 주문, 송장, 물류 프로세스를 공급업체 및 파트너와 조율하는 중앙 집중식 네트워크 오케스트레이션 레이어는 오류율 감소, 처리 시간 단축, 기존 재고 관리 시스템 활용도 향상을 통해 직접적인 비용 절감을 약속합니다.
운영 중에도 애플리케이션을 조정할 수 있다는 점은 결코 사소한 경제적 고려 사항이 아닙니다. 이 규모의 회사에서 주요 시스템을 변경할 경우 일반적으로 상당한 전환 비용, 전환 단계에서의 생산성 손실, 그리고 상당한 운영 위험이 수반됩니다. 기존 시스템과 병행하여 단계적으로 구현할 수 있는 솔루션은 이러한 전환 비용을 크게 최소화하고, Rewe가 전사적 도입에 앞서 작고 관리하기 쉬운 단계로 투자를 진행하고 평가할 수 있도록 해줍니다.
차세대 자동화에 대비하기
Rewe digital과 Camunda의 발표에서 주목할 만한 점은 현재 진행 중인 AI 도입이 더 심층적인 AI 통합을 위한 예비 단계라고 명시적으로 언급하고 있다는 것입니다. Rewe digital은 다음 단계로 오케스트레이션 플랫폼을 다른 사업 영역으로 확장하여 전체 프로세스 체인에서 규제 준수를 준수하는 AI 활용을 위한 준비를 동시에 진행할 계획입니다. 이러한 표현은 프로젝트의 진정한 전략적 우선순위를 명확히 보여줍니다. 자율 AI 에이전트가 이미 구축되고 모니터링 가능한 프로세스 구조에 점진적으로 통합되는 두 번째 단계에서 진정한 혁신적 효과가 나타날 것으로 예상되기 때문입니다.
이러한 접근 방식은 기업들이 자율적으로 작동하는 AI 시스템을 비즈니스 핵심 영역에 통합하기 전에 먼저 관리 및 추적성을 위한 조직적, 기술적 기반을 구축하는, 점점 더 흔해지고 있는 비즈니스 관행을 반영합니다. 그 이유는 명확합니다. 물류 프로세스에서 주문을 독립적으로 조정하고, 공급업체와의 소통을 관리하고, 송장을 확인하는 AI 에이전트가 잘못된 결정을 내릴 경우 상당한 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문입니다. 모든 단계를 기록하고 필요한 경우 사람의 개입을 허용하는 강력한 제어 구조가 없다면, 중요 인프라 기업에서 이러한 AI 시스템을 도입하는 것은 정당화되기 어렵습니다.
경제적 위험과 미해결 과제
지배구조 측면에서 설득력 있는 주장이 있음에도 불구하고, 자세히 살펴보면 몇 가지 중요한 문제점이 드러납니다. 첫째, Rewe가 실제로 해당 플랫폼을 어느 정도 규모로, 그리고 어느 정도의 투자를 통해 활용하고 있는지 불분명합니다. 현재 이용 가능한 정보는 소프트웨어 제공업체의 보도자료에만 국한되어 있으며, Rewe 자체의 독립적인 확인이나 비용 및 계약 기간에 대한 세부 정보가 부족하기 때문입니다. 이러한 발표는 제공업체의 홍보 목적도 내포하고 있으므로, 실제 영향력을 평가할 때는 신중을 기해야 합니다.
반면, 비즈니스 프로세스가 단일 오케스트레이션 플랫폼에 집중되는 현상이 심화됨에 따라 특정 AI 모델에 국한되지 않고 오케스트레이션 제공업체 자체에 의존하는 새로운 형태의 종속성이 발생합니다. 만약 Camunda가 재정적 어려움을 겪거나, 가격 구조를 크게 변경하거나, 전략적 우선순위를 바꿀 경우, Rewe Digital은 변경이 필요할 때 상당한 비용 부담을 안게 될 것입니다. 모델에 구애받지 않는 업체라 하더라도, 단일 인프라 제공업체에 운영 통제권이 집중되는 이러한 구조적 위험은 공론장에서 제대로 다뤄지지 않는 경향이 있습니다.
소매업계 전체에 미치는 영향
Rewe라는 특정 사례를 넘어, 이번 결정은 전체 소매 및 물류 부문에 중요한 신호로 해석될 수 있습니다. 2025년과 2026년부터 각각 강화되는 NIS2와 KRITIS 법안으로 인해 규제 요건이 점점 더 높아짐에 따라, 식품 소매업계의 많은 기업들은 인공지능을 효과적으로 활용하면서도 시스템의 책임성과 통제력을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Camunda가 비즈니스 프로세스와 AI 기능 사이에서 중립적인 거버넌스 계층 역할을 한다는 점은 소매업계를 넘어 금융, 에너지 공급, 의료 등 규제가 엄격하고 프로세스 집약적인 모든 산업에 중요한 의미를 갖는 핵심적인 문제를 해결합니다.
이러한 관점에서 카문다와 레웨의 협력 사례는 기업들이 인공지능 구현의 진정한 과제는 강력한 언어 모델을 확보하는 데 있는 것이 아니라(이제 수많은 공급업체가 경쟁력 있는 가격으로 제공하고 있다), 이러한 모델을 기존의, 특히 오랫동안 확립되어 있고 엄격한 규제를 받는 비즈니스 프로세스에 안정적이고, 감사 가능하며, 법적으로 준수하는 방식으로 통합하는 데 있다는 점을 점점 더 인식하고 있다는 점에서 하나의 큰 흐름을 보여주는 대표적인 사례로 볼 수 있다. 이러한 통합 작업을 외부 관리형 AI 제공업체에 아웃소싱하는 기업은 레웨와 같은 중요 인프라 기업에게 있어 디지털 주권의 근간을 이루는 통제권을 잃을 위험에 처하게 된다.
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