가트너 하이프 사이클 분석
초기 도입 기업들의 엇갈린 성과 속, 데이터 품질 및 시스템 통합 문제 부상…
5년 내 생산성 안정기 진입 전망
[아이씨엔 우청 기자] 최근 모든 산업 분야에서 혁신의 아이콘으로 떠오른 생성형 AI(Generative AI)가 조달 및 소싱 분야에서는 본격적인 현실의 벽에 부딪히기 시작했다. 세계적인 IT 리서치 및 자문 회사인 가트너(Gartner)는 2025년 최신 ‘조달 및 소싱 솔루션을 위한 하이프 사이클(Hype Cycle for Procurement & Sourcing Solutions)’ 보고서를 통해, 조달 분야 생성형 AI 기술이 ‘환멸의 계곡(Trough of Disillusionment)’ 단계에 진입했다고 발표했다.
‘환멸의 계곡’은 새로운 기술에 대한 과도한 기대감이 사라지고, 초기 도입 과정에서 발생한 문제점들로 인해 관심이 식는 단계를 의미한다. 일부 얼리어답터 기업들은 생성형 AI를 통해 프로세스 효율화, 데이터 기반 인사이트 확보, 비용 절감 등의 효과를 보고 있지만, 많은 기업에서는 기대에 미치지 못하는 투자 대비 효과(ROI)를 경험하며 기술 도입에 대한 근본적인 고민에 빠져들고 있다는 것이 가트너의 분석이다. 이는 생성형 AI의 잠재력은 여전하지만, 그 가치를 실현하기 위해서는 해결해야 할 현실적인 과제가 많다는 것을 시사한다.
기대와 현실의 간극: 생성형 AI 도입의 걸림돌
그렇다면 무엇이 생성형 AI의 발목을 잡고 있을까? 가트너의 수석 분석가인 케이틀린 소머스(Kaitlynn Sommers)는 “조달 시스템 전반에 걸쳐 파편화되고 품질이 낮은 데이터가 정확한 결과물 도출을 방해하고 있다”고 지적했다. 생성형 AI가 제대로 작동하기 위해서는 양질의 데이터가 필수적이지만, 많은 기업의 조달 관련 데이터는 여러 시스템에 흩어져 있고 표준화되어 있지 않아 AI 모델이 학습하고 유의미한 결과를 내는 데 큰 어려움을 겪고 있다는 것이다.
또한, 기존 플랫폼과 독립형 생성형 AI 솔루션을 통합하는 과정의 기술적 복잡성도 주요 장애물로 꼽힌다. 서로 다른 기술 사양을 가진 시스템들을 연결하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 이 밖에도 ▲AI로 인한 일자리 불안감 ▲AI가 도출한 인사이트에 대한 회의론과 변화에 대한 저항 ▲높고 예측 불가능한 도입 비용 ▲개인정보보호 및 지적재산권 관련 규제의 불확실성 등이 생성형 AI 도입을 주저하게 만드는 요인으로 작용하고 있다.
환멸을 넘어 생산성으로: CPO를 위한 가트너의 제언
하지만 가트너는 이러한 ‘환멸의 계곡’이 기술의 실패가 아닌, 성숙 단계로 나아가기 위한 자연스러운 과정이라고 강조한다. 실제로 가트너는 조달 분야 생성형 AI가 향후 5년 안에 완전한 ‘생산성 안정기(Plateau of Productivity)’에 도달할 것으로 예측하며, 최고조달책임자(CPO)들이 취해야 할 전략적 조언을 제시했다.
가장 먼저 강조된 것은 데이터 인프라에 대한 투자다. 신뢰할 수 있는 인사이트를 얻기 위해서는 여러 조달 시스템의 정보를 표준화하고 통합하는 작업이 선행되어야 한다. 또한, 기존 시스템에 생성형 AI 기능이 내장된(embedded) 솔루션을 제공하는 벤더를 탐색하고, 소싱, 계약 관리, 공급업체 리스크 관리 등 초기 도입 효과가 검증된 특정 프로세스에 AI 도구를 우선적으로 평가해볼 것을 권장했다.
이와 함께, 데이터와 자동화를 활용해 조달 프로세스를 개선하도록 장려하는 변화 관리를 우선순위에 두고, 직원들이 프롬프트 엔지니어링, 인간-기계 상호작용 등 AI 시대에 필요한 역량을 갖추도록 업스킬링(Upskilling) 프로그램을 마련하는 것도 중요하다고 덧붙였다.
결론적으로, 조달 분야의 생성형 AI는 현재 성장통을 겪고 있지만, 이는 더 큰 도약을 위한 준비 과정이다. 지금의 과제들을 전략적으로 해결해 나가는 기업들은 경쟁사보다 먼저 상당한 비용 절감과 운영 효율성 향상이라는 과실을 얻으며 시장에서 유리한 고지를 점하게 될 것이다.
