소싱 인텔리전스: B2B 구매자의 89%가 AI에 의존하면서도 여전히 인간 전문가의 도움을 찾는 이유

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게시일: 2026년 4월 22일 / 업데이트일: 2026년 4월 22일 – 저자: Konrad Wolfenstein

소싱 인텔리전스: B2B 구매자의 89%가 AI에 의존하면서도 여전히 인간 전문가의 도움을 찾는 이유 – 이미지: Xpert.Digital

AI 관련 비용 과다: 소싱 과정에서 완벽을 추구하는 것이 오히려 위험 요소가 되는 이유

인간 대 기계? 글로벌 조달 시장에 완벽한 구도입니다

글로벌 B2B 조달 시장은 전례 없는 변화를 겪고 있습니다. 지정학적 긴장, 취약한 공급망, 엄격한 ESG(환경, 사회, 거버넌스) 요구사항이 복합적으로 작용하면서 기업들은 조달 전략을 근본적으로 재고해야만 합니다. 인공지능(AI)은 이러한 불안정한 시대에 구원투수로 떠올랐으며, 신속한 데이터 분석, 막대한 비용 절감, 그리고 단 몇 초 만에 완료되는 완전 자동화 프로세스를 약속합니다. 이러한 기술적 도약을 외면하는 기업은 뒤처질 것이라는 인식이 지배적입니다. 그러나 알고리즘의 전지전능함에 대한 과도한 기대는 위험한 맹점을 드러냅니다. AI 시스템은 미묘한 차이를 무시하고, 필수적인 실증적 데이터를 걸러내며, 복잡한 조달 환경에서 가장 중요한 부분, 즉 진정한 신뢰를 구축하고 예상치 못한 위기를 평가하는 데 실패합니다. 이 글에서는 기계적 완벽함이 어떻게 경쟁력 약화로 이어질 수 있는지, 왜 진정한 신뢰도가 미래의 핵심 가치가 되는지, 그리고 데이터 기반 AI와 인간의 판단을 전략적으로 결합하는 것이 미래의 성공적인 글로벌 조달의 토대가 되는지 살펴봅니다.

글로벌 B2B 조달 시장에서 인간의 전문성이 여전히 대체 불가능한 이유와, 완벽하게 다듬어진 AI가 오히려 경쟁력 저하로 이어지는 이유는 무엇일까요?

새로운 긴장 영역: 데이터 머신 대 시장 정보

지난 3년간 전 세계 B2B 조달 시장은 이전 20년 동안보다 더 큰 변화를 겪었습니다. 팬데믹으로 인한 공급망 혼란, 생성형 AI의 급속한 발전, 더욱 엄격해진 ESG 규제, 그리고 조달 부서의 근본적인 세대교체가 한데 어우러지면서 모든 기업에 영향을 미치는 역동적인 변화가 일어났습니다. 디지털 플랫폼은 공급업체 매칭을 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 완료할 수 있도록 자동화하고, AI 시스템은 수백만 개의 데이터 포인트를 실시간으로 분석하며, 자율 구매 담당자는 사람의 개입 없이 협상을 진행합니다. 이러한 환경에서 여전히 아날로그 방식에만 의존하는 기업은 분명히 경쟁력을 잃어가고 있습니다.

하지만 알고리즘의 전지전능함에 대한 이러한 낙관론은 글로벌 소싱을 하는 기업들에게 큰 손실을 초래할 수 있는 맹점을 만들어냅니다. AI 시스템은 차이점을 없애고, 개성을 평준화하며, 마찰 없는 평균적인 합의를 도출합니다. 기계가 생성한 조달 정보에만 전적으로 의존하는 기업은 변동성이 큰 시장에서 가장 중요한 요소, 즉 상황에 기반한 판단을 내리고, 관계를 구축하며, 어떤 데이터 세트로도 포착할 수 없는 신호를 해석하는 능력을 잃을 위험에 처해 있습니다.

2026년 글로벌 조달 시장의 지형

오늘날 세계 조달 시장을 형성하는 구조적 요인들은 다면적이며, 경우에 따라서는 서로 모순되기도 합니다. 한편으로는 중국의 지속적인 시장 지배력이 있습니다. 관세 위협과 지정학적 긴장에도 불구하고 전 세계 기업의 3분의 2가 2025년에도 중국과의 거래를 유지하거나 확대할 계획입니다. 중국은 특히 희토류, 디지털화 및 에너지 전환에 필요한 원자재 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 정유 제품의 경우, 독일과 EU는 현재 중국에 대한 의존도가 매우 낮습니다. 이는 단기적인 의존이 아니라 유럽의 대응 노력에도 불구하고 서서히 변화될 수밖에 없는 구조적 토대입니다.

반면, 원자재 시장은 지속적인 압박에 시달리고 있습니다. 지정학적 긴장, 구조적 변화, 그리고 높은 비용이 세계 원자재 시장에 계속해서 영향을 미치고 있습니다. 구리 시장은 2025년 2분기에 극심한 가격 변동을 경험했습니다. 4월에 톤당 8,540달러까지 하락했던 가격은 6월에 연중 최고치인 톤당 10,100달러까지 치솟았습니다. 이러한 급등은 미국이 구리 수입품에 최대 50%의 관세를 부과하면서 발생한 무역 갈등을 직접적으로 반영한 것입니다. 알루미늄 시장 역시 비슷한 불안정한 환경에 놓여 있습니다. 2025년 6월 기준 전 세계 알루미늄 재고는 전년 대비 약 67% 감소했으며, 지정학적 상황 변화와 미국의 관세 부과는 시장에 추가적인 왜곡을 야기하고 있습니다.

이러한 변동성은 일시적인 현상이 아닙니다. 원자재 조달 측면에서 이는 가격 및 환율 위험이 동시에 증가하고, 더욱 촉박한 시간적 압박 속에서 의사결정을 내려야 함을 의미합니다. 이러한 상황에서 정보에 기반한 유연한 의사결정을 내리기 위해서는 실시간 정보와 데이터 분석 도구가 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 실시간 데이터는 그 자체로 의미를 전달하는 것이 아니라 해석이 필요합니다.

니어쇼어링, 프렌즈쇼어링, 그리고 신뢰의 새로운 지리학

기업들이 이러한 불안정성에 어떻게 대처하고 있는지 묻는 질문에 명확한 답이 나오고 있습니다. 바로 공급망의 지리적 재편입니다. 지정학적 위기 속에서 독일의 소비재 및 소매 기업의 80%가 지역 소싱에 다시 집중하고 있으며, 83%는 이른바 '프렌즈쇼어링'(우방국 생산시설 집중)에 투자하고 있습니다. 실제로 니어쇼어링은 생산시설을 동유럽, 터키, 북아프리카 등으로 이전하는 것을 의미하며, 이를 통해 납기 단축과 대응력 향상을 기대할 수 있지만, 국경 통관, 세관 절차, 인프라 측면에서 새로운 부담이 발생합니다.

이러한 '프렌드쇼어링'은 단순한 물류 조정 이상의 의미를 지닙니다. 이는 핵심 사업 운영에 지대한 영향을 미치는 지정학적 위험에 대한 결정입니다. 신뢰를 기반으로 한 정치적 축을 따라 공급망을 재편하려면 알고리즘이 저절로 제공할 수 없는 지역 지식, 네트워크, 그리고 문화적 역량이라는 토대가 필요합니다. 특정 지역 및 국가에 대한 의존도를 줄이기 위해 공급업체를 다변화하는 것은 불안정한 글로벌 공급망에 대한 전략적 대응이며, 누구를 신뢰해야 하는지 아는 것이 전제 조건입니다. 신뢰는 데이터가 아니라 경험을 바탕으로 구축됩니다.

유럽 정책 입안자들은 핵심 원자재법(Critical Raw Materials Act)으로 대응하고 있습니다. 이 법은 2030년까지 전략적 원자재의 국내 추출 최소 10%, 가공 40%, 재활용 25%를 의무화하여 원자재 자급자족을 위한 명확한 기준을 제시합니다. 직원 수 500명 이상, 연 매출 1억 5천만 유로 이상인 대기업은 2025년 5월 24일부터 3년마다 원자재 공급망 위험 평가를 의무적으로 실시해야 합니다. 이는 단순한 데이터 수집이 아닌 심층적인 분석과 시장 지식을 요구하는 구조적인 준수 요건을 마련한 것입니다.

인공지능이 조달 과정에서 실제로 달성할 수 있는 것은 무엇일까요?

조달 분야에서 AI의 잠재력은 실로 놀랍습니다. 차세대 AI 시스템은 대규모 언어 모델을 사용하여 조달 요구사항을 맥락적으로 이해하고, 그래프 데이터베이스를 활용하여 공급업체 관계를 파악하며, 사용자 피드백을 통한 강화 학습으로 매칭 품질을 지속적으로 개선합니다. 과거에는 요구사항 정의 및 공급업체 발굴부터 최종 후보 선정까지 몇 주가 걸리던 작업이 이제는 몇 시간 만에 완료될 수 있습니다. 조달 관리자의 74%가 2026년까지 자동화 투자 확대를 계획하고 있으며, 자동화를 통해 소요 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있습니다.

비용 최적화 분야에서 AI는 실질적인 성과를 제공합니다. BCG 분석에 따르면, AI를 꾸준히 활용하면 직접 구매에서 최대 5%, 간접 구매에서 최대 15%의 비용 절감을 달성할 수 있습니다. AI는 비효율적인 지출을 파악하고, 동적 가격 책정을 지원하며, 공급업체와의 협상력을 강화함으로써 구매 비용을 절감합니다. 실시간 모니터링과 예측 분석을 통해 AI는 잠재적인 공급업체 위험을 조기에 감지하여 사전 예방적 문제 관리를 가능하게 합니다. B2B 기업은 AI 기반 구현을 통해 최대 50% 더 높은 계약 성사율을 얻을 수 있는데, 단 기본 데이터의 품질이 충분해야 한다는 전제 조건이 중요합니다.

인공지능(AI)은 조사, 분석, 계약 검토, 송장 대조와 같은 시간 소모적인 작업을 자동화합니다. 대규모 조달 데이터 세트에서 패턴을 인식하여 의사 결정의 질을 향상시키고, 더욱 정확한 예측을 지원하며, 조기 위험 평가를 용이하게 합니다. AI는 공급업체의 성과, 신뢰성 및 위험을 지속적으로 모니터링하므로 조달팀은 공급업체 관계를 더욱 효과적으로 평가할 수 있습니다. 이러한 부가가치는 분명하며 결코 과소평가되어서는 안 됩니다.

기계 기반 조달 인텔리전스의 체계적인 한계

이러한 성능 지표에도 불구하고, B2B 조달 분야에서 AI는 실제 현장에서 종종 과소평가되는 구조적 한계에 직면합니다. 첫 번째이자 가장 근본적인 한계는 과거 사례가 부족한 상황에서 판단을 내리는 능력에 관한 것입니다. AI는 정보를 분석, 구조화, 요약 및 공식화할 수 있지만, 진정한 방향성은 의식적인 사고와 인간의 판단을 통해서만 도출됩니다. 평판, 관계 이력, 문화적 맥락이 중요한 역할을 하는 협상에서 알고리즘은 과거 거래의 평균적인 행동만을 나타낼 뿐입니다.

두 번째 한계는 알고리즘적 평준화 현상입니다. 생성형 AI 시스템은 중립성을 추구하며, 표면적인 평균치만 남을 때까지 차이점을 완화합니다. AI를 공급업체 추천에 사용하는 조달 플랫폼에서 이러한 현상은 강력한 차별화 요소가 체계적으로 걸러지는 결과를 초래합니다. 알고리즘에게는 구조화된 데이터 포인트가 없는 것은 존재하지 않는 것으로 간주됩니다. 따라서 AI가 생성한 추천 목록에 의존하는 기업은 완벽한 디지털 존재감은 부족하지만 희소한 시장 지식이나 특화된 공급망을 보유한 공급업체를 놓치는 경우가 빈번합니다.

세 번째 관건은 신뢰와 관계 구축입니다. B2B 구매자의 70%는 특히 불확실한 시기에 명확하고 개방적인 소통을 하는 공급업체를 선호합니다. 이러한 신뢰는 기술만으로 구축되는 것이 아니라 투명한 프로세스와 책임감 있는 데이터 관리를 통해 얻어집니다. 상당한 투자와 장기적인 약속이 수반되는 B2B 구매 결정에서 의사 결정권자의 72%는 새로운 공급업체를 최종 후보로 선정하기 전에 최소 세 곳 이상의 참고 자료를 활용합니다. 이러한 검증 과정은 동료와의 대화, 전문가 자문, 개인적인 경험 평가 등 본질적으로 인간적인 요소로 이루어져 있습니다.

마지막으로, 덜 논의되는 네 번째 한계점은 데이터 품질 의존성입니다. 입력 데이터의 품질이 낮으면 아무리 정교한 AI라도 잘못된 추천을 내놓을 수밖에 없습니다. B2B 공급업체의 약 18%는 여전히 조직 내에서 AI를 구체적으로 활용할 방법을 찾지 못하고 있습니다. AI를 통한 고급 조달 인텔리전스의 보편화는 특히 중소기업에 새로운 기회를 창출하지만, 데이터 품질, 비용, 기술 격차, 윤리적 고려 사항 등 신중하게 해결해야 할 과제도 안겨줍니다.

🎯🎯🎯 통합 물류를 갖춘 글로벌 소싱 및 상품 거래

원자재, 글로벌 조달 및 무역 - 이미지: Xpert.Digital

최첨단 화물기, 최적화된 운송 경로, 복합 물류망은 서로 대체 가능합니다. 구매하거나 임대하거나 외주를 줄 수 있죠. 하지만 돈으로 살 수 없는 것은 페루 광산 생산자들과의 직접적인 접촉, CIS 국가들의 안정적인 공급망, 그리고 외부인에게는 생소한 시장에서 수년간 쌓아온 신뢰입니다. 글로벌 상품 거래에서 결정적인 경쟁 우위는 단순히 상품을 A 지점에서 B 지점으로 운송하는 데 있는 것이 아니라, 상품의 원산지, 생산자, 그리고 다른 사람들이 시장의 존재조차 알기 전에 접근 권한을 확보하는 데 있습니다. 네트워크를 소유한 자가 가격을 정하고, 나머지는 그 가격을 지불합니다.

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통합 소싱 및 트레이딩 회사: 원자재, 글로벌 소싱 및 트레이딩

소싱 인텔리전스의 새로운 해석: 인간과 AI가 어떻게 진정한 경쟁 우위를 창출하는가

경쟁력 요소로서의 진정성: 세련된 AI 언어가 파괴하는 것

인공지능(AI)이 운영 조달 분야에서 효율성 향상을 가져오는 것은 분명하지만, 시장 포지셔닝과 신뢰 구축 영역에서는 새로운 문제가 발생합니다. 바로 유사 콘텐츠의 과잉 공급입니다. 기업들이 AI가 생성한 텍스트, 공급업체 평가, 커뮤니케이션 모듈을 더 많이 사용할수록 정보 환경은 더욱 획일화되고, 자신만의 판단력과 진정한 경험, 그리고 뚜렷한 개성을 가진 사람들의 가치가 더욱 높아집니다.

최근 Nosto의 연구에 따르면 소비자의 86%가 브랜드 선택 시 진정성을 매우 중요하게 생각한다고 답했습니다. 이러한 경향은 B2B 시장에서 더욱 두드러집니다. B2B 구매 결정은 복잡하고 장기적이며 막대한 비용이 수반됩니다. 신뢰는 주문 체결, 위험 감수, 추천 여부에 결정적인 영향을 미칩니다. 지속 가능한 고객 관계를 위해서는 진정성, 신뢰성, 전문성이 필수적입니다. 제품 데이터가 PDF 파일에 숨겨져 있거나 웹사이트와 보도자료 간에 모순된 정보가 존재하여 시장 선두 기업조차 AI 시스템에 의해 존재감이 희미해지는 세상에서, 일관성 있는 콘텐츠는 전략적 이점으로 작용합니다.

실질적인 성과나 전문성으로 뒷받침되지 않는 포지셔닝 주장은 금세 신뢰성을 잃습니다. 반대로 특정 산업 분야에서 희소한 전문성을 실제로 보유하고, 인공지능으로 다듬은 언어 뒤에 숨긴 것이 아니라 진정성 있는 방식으로 이를 전달하는 사람들은 알고리즘으로는 복제할 수 없는 차별화를 이뤄냅니다. 정직과 투명성은 신뢰를 구축하는 데 필수적이며, 고객은 누군가가 진정으로 협력적인 파트너십에 헌신하는지 아니면 단순히 최적화된 언어를 사용하는지를 빠르게 알아챕니다.

소싱 인텔리전스의 전략적 구성: 인간과 기계

진정한 질문은 글로벌 소싱에서 AI가 더 나은지 아니면 인간의 전문 지식이 더 나은지가 아닙니다. 두 요소를 최적으로 보완하도록 구성하는 방법이 핵심입니다. 기업의 71%는 향후 IT 소싱 컨설턴트와 더욱 긴밀하게 협력할 계획인데, 이는 클라우드 공급업체에 대한 기업의 이익을 더 효과적으로 대변하기 위한 목적도 있습니다. 이러한 인식은 디지털 전환이 인간의 리더십과 감독 없이는 최적으로 작동할 수 없다는 근본적인 이해를 반영합니다.

가장 생산적인 접근 방식은 다음과 같습니다. 인공지능(AI)은 시장 가격 모니터링, 공급업체 데이터베이스 관리, 조기 위험 경고, 규정 준수 점검과 같이 데이터 집약적이고 반복적이며 속도가 중요한 작업을 담당합니다. 인간의 전문성은 상황에 따른 해석, 관계 구축, 전략적 분류 및 최종 판단을 담당합니다. 모든 결정에는 결과가 따르고 그 결과는 항상 사람에게 영향을 미치기 때문에 책임은 여전히 인간에게 있습니다. 이러한 분업은 완전 자동화로 가는 과정의 일시적인 상태가 아니라 복잡한 시장을 위한 영구적인 모델입니다.

B2B 구매자들은 생성형 AI 도구를 조사 출발점으로 활용하지만, 이러한 도구의 결과를 검증하기 위해 동료, 전문가, 그리고 공급업체 자체에 의존하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 변화는 매우 중요합니다. AI는 초기 정보 수집 단계는 처리할 수 있지만, 원자재 부족 상황에서의 협상, 정치적으로 민감한 지역의 공급업체 변경, 장기적인 신뢰성 평가와 같은 까다로운 소싱 상황에서의 의사 결정에는 AI가 구조적으로 제공할 수 없는 것, 즉 특정 산업 및 시장에서의 실제 경험에서 비롯된 내재된 지식이 필요하기 때문입니다.

업계 전문성은 모방할 수 없는 경쟁 우위 요소입니다

현재 인공지능(AI) 혁신에 대한 논쟁에서 흔히 간과되는 점은 특정 산업 분야의 전문 지식은 학습 데이터로 대체될 수 없다는 것입니다. 기계 공학, 에너지 인프라, 물류 자동화와 같은 분야는 시장 동향, 규제 신호, 기술 발전 궤적을 분석하는 데 수년이 걸리며, 이러한 분야에서는 신뢰할 만한 평가를 내리기까지 상당한 시간이 필요합니다. 리튬, 코발트, 희토류와 같은 핵심 광물 시장은 지정학적 논리에 따라 움직이며, 이러한 논리는 어떤 과거 데이터보다도 빠르게 변화합니다.

이러한 분야의 B2B 조달은 신뢰를 기반으로 합니다. 고객 측의 여러 의사 결정권자가 참여하는 장기적인 의사 결정 과정에는 심층적인 분석이 필수적입니다. 서로 다른 커뮤니케이션 채널 간의 불일치는 포지셔닝의 신뢰성을 빠르게 훼손할 수 있습니다. 언어, 판단, 태도에 있어서의 일관성은 알고리즘적으로 생성될 수 있는 것이 아니라, 진정한 확신과 탄탄한 전문성에서 비롯됩니다. 예를 들어 에너지 분야에서는 SEO 프로필이 가장 뛰어난 공급업체가 아니라, 전문성을 신뢰받고 예상치 못한 상황에서도 적절하게 대처할 것으로 믿어지는 공급업체가 최종 결정을 내립니다.

여기에 팀워크라는 요소가 더해집니다. 기계공학, 에너지, 디지털, 물류 등 다양한 B2B 분야의 전문가들로 구성된 잘 조율된 팀은 단일 전문가나 순전히 데이터 기반 시스템으로는 볼 수 없는 연결고리를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 분야 간 전문성은 진정한 의미의 정보 수집을 위한 핵심 요소입니다. 단순한 데이터 처리가 아닌, 산업, 기술, 시장의 경계를 넘나드는 네트워크적 사고를 가능하게 합니다.

알고리즘 사전 선택 시대의 가시성

B2B 시장에서 기업들을 점점 더 압박하는 또 다른 측면은 바로 B2B 구매자의 89%가 이미 조달 과정에서 AI를 활용하고 있다는 점입니다. 이들에게는 검색 결과에서 누락된 것은 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다. TrustRadius의 최근 연구에 따르면 의사 결정권자의 72%가 조사 과정에서 AI 기반 개요를 접하고, 90%는 제시된 정보를 검증하기 위해 출처를 직접 확인하는 것으로 나타났습니다. 즉, 첫 번째 선정 단계는 알고리즘에 의해 이루어지고, 두 번째 단계는 인간의 판단에 달려 있다는 뜻입니다. 그리고 바로 이 두 번째 단계에서 실질적인 콘텐츠의 가치가 결정적인 역할을 합니다.

생성형 AI 시스템은 중립성을 유지하고, 불일치를 조정하여 사실에 입각한 평균값을 도출하는 것을 목표로 합니다. 특정 틈새 시장에 대한 깊이 있는 전문성을 갖춘 조달 전문가와 플랫폼에게는 이것이 위협이 아닌 기회입니다. 상품 시장, 거래 플랫폼 비교, 기계 엔지니어링 공급업체, ESG 규정 준수 등 특정 주제에 대해 체계적이고 실질적이며 정확한 콘텐츠를 보유한 사람들은 AI 시스템에 의해 우선적으로 인용되어, 피상적인 콘텐츠를 가진 일반 전문가보다 뛰어난 성과를 낼 것입니다. AI 시대의 가시성은 예산의 문제가 아니라 전문성의 문제입니다.

ESG, 규정 준수 및 윤리적 조달의 새로운 차원

규제 변화는 글로벌 조달 요건을 근본적으로 바꿔놓았습니다. EU의 중요 원자재법, CSDDD(공급망 안전 지침), 그리고 미국의 위구르족 강제 노동 방지법과 같은 규정들은 기업들이 기존의 공급업체 감사 수준을 훨씬 뛰어넘어 공급망을 적극적으로 모니터링하고 투명성을 확보하도록 의무화하고 있습니다. 디지털화된 공급망은 비디지털화된 공급망에 비해 투명성이 두 배 높고 납기 준수율은 30% 더 높지만, 예산 제약과 변화하는 우선순위로 인해 많은 기업들이 디지털화의 진전을 저해받고 있습니다.

숨겨진 위험은 알려진 것이 아니라 보이지 않는 곳에 도사리고 있습니다. EU와 중국 간의 지속적인 제재, 갑작스러운 공급망 차질, 정치적 긴장 상황에서 공급이 중단될 수 있는 원자재 의존도, 그리고 핵심 기반 시설의 사이버 위험 증가 등이 그 예입니다. 이러한 보이지 않는 위험을 예측하고, 시나리오를 모델링하며, 선제적인 조달 전략을 수립해야 하는 최고 구매 책임자(CPO)에게는 단순한 대시보드 이상의 것이 필요합니다. 침묵은 안전의 표시가 아니라 경고 신호입니다. 여기에서도 인간의 판단은 대체 불가능합니다. 인공지능이 시나리오를 생성할 수 없어서가 아니라, 행동의 결과를 평가하는 것은 위임할 수 없는 책임이기 때문입니다.

독일 기업의 83%는 공급망의 지속가능성을 경쟁 우위 요소로 인식하고 있지만, 실제로 이를 실현하기 위한 구체적인 계획을 실행에 옮긴 기업은 57%에 불과합니다. 이러한 이상과 현실의 격차는 전략적 목표보다 운영상의 필요성이 우선시되는 전환기의 특징을 보여줍니다.

요약: 정보 수집은 데이터와 판단의 조합이다

실제 경험을 통해 우리는 냉철하면서도 고무적인 교훈을 얻습니다. 순수하게 데이터에만 의존하는 기계도, 고립된 전문가도 현재와 같이 복잡한 글로벌 조달 시장이 요구하는 수준의 품질을 제공할 수 없다는 것입니다. 통합만이 유일한 해법입니다. 인공지능은 속도, 심층적인 데이터, 그리고 확장성을 제공하고, 인간의 전문성은 맥락, 신뢰, 그리고 예상치 못한 상황을 정확하게 해석하는 능력을 제공합니다.

진정한 의미의 소싱 인텔리전스는 기술이 아니라 역량, 즉 구조화된 데이터 분석과 탄탄한 시장 이해, 진정한 네트워크, 그리고 명확한 가치를 결합한 조직적 역량입니다. 이러한 조합은 임의로 만들어낼 수 있는 것이 아닙니다. 특정 시장에서의 경험, 시행착오, 구축된 관계, 그리고 심층적인 산업 지식을 통해 시간이 지남에 따라 발전하는 것입니다. 인공지능 시스템이 일반적인 조달 서비스를 단 몇 분 만에 자동화할 수 있는 시대에, 지속적인 경쟁 우위는 자동화 그 자체가 아니라 자동화할 수 없는 것, 즉 진정한 역량, 개성, 그리고 팀 내에서 잘 구축된 다양한 분야 전문 지식의 상호 작용에 있습니다.

이러한 점을 이해하는 기업들은 AI를 있는 그대로 활용합니다. 즉, 숙련된 전문가의 손에 쥐어졌을 때 강력한 도구로 사용하는 것입니다. 그 이상도 그 이하도 아닙니다.

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