How Artificial Intelligence Empowers Green Supply Chain Management: From the Perspective of Firm Internal Capabilities

현대 사회에서 원자재가 완제품이 되는 여정은 결코 직선형이 아닙니다. 그것은 공급업체, 공장, 창고, 그리고 배송 트럭으로 이루어진 복잡한 그물망, 즉 공급망이라 불리는 시스템입니다. 수십 년 동안 이 그물망을 관리하는 주요 목표는 단순히 속도와 비용이었습니다. 그러나 기후 위기가 심화되고 글로벌 규제가 강화됨에 따라 새로운 우선순위가 등장했습니다: 바로 녹색 공급망 관리(green supply chain management)입니다. 이 방식은 기업들에게 원자재 조달 방식부터 폐기물 처리 방식에 이르기까지 모든 단계에서 환경적 영향을 고려할 것을 요구합니다. 비즈니스 리더들의 과제는 이러한 변화를 만드는 것이 어렵다는 점입니다. 이는 방대한 양의 정보, 서로 다른 기업 간의 정밀한 조율, 그리고 신속하게 스마트한 결정을 내릴 수 있는 능력을 필요로 합니다. 적절한 도구가 없다면 친환경을 향한 압박은 압도적으로 느껴질 수 있으며, 이는 기업들이 지속 가능성을 원하면서도 실제로 어떻게 실천해야 할지 몰라 헤매는 상황으로 이어질 수 있습니다.

여기서 새로운 종류의 기술이 등장합니다: 인공지능입니다. 인공지능은 흔히 로봇이나 챗봇의 맥락에서 논의되지만, 비즈니스 세계에서 이 기술은 정보를 처리하는 강력한 엔진 역할을 합니다. 인공지능은 인간이 놓칠 수 있는 방대한 양의 데이터 속에서 패턴을 찾아내고, 미래의 수요를 예측하며, 자원 사용을 최적화할 수 있습니다. 중국 옌청 이공대학교 연구진의 최근 연구는 이 기술이 기업이 어떻게 더 녹색적인 공급망을 구축하도록 돕는지 정확히 탐구합니다. 연구진은 2016년부터 2024년까지 9년 동안 중국 기업들의 약 31,000개 관측치를 살펴보았습니다. 그들은 단순히 "기술은 좋다"라는 단순한 아이디어를 넘어, 인공지능이 실제로 기업이 어떻게 더 환경 책임적인 기업이 되도록 돕는지 구체적인 방식을 밝혀내고자 했습니다. 그들의 연구는 기술이 마법처럼 문제를 해결하는 것이 아니라, 오히려 기업 자체의 내부 역량을 강화하며, 이것이 결과적으로 전체 공급망이 더 지속 가능하게 기능하도록 만든다는 사실을 보여줍니다.

연구는 기업들이 인공지능을 얼마나 사용하는지를 측정하는 것으로 시작되었습니다. 연구진은 모호한 주장이나 자기 보고식 설문에 의존하지 않았습니다. 대신, 그들은 수천 개 기업의 공식 연례 보고서를 스캔하는 텍스트 분석법을 사용했습니다. 그들은 "머신러닝"이나 "신경망"과 같이 인공지능과 관련된 특정 단어가 이 문서들에 얼마나 자주 등장하는지를 집계했습니다. 또한 "녹색 조달"이나 "녹색 재활용"과 같은 용어를 찾아 녹색 공급망 관리에 대해서도 동일한 작업을 수행했습니다. 이 수치들을 비교함으로써, 그들은 명확하고 유의미한 연결 고리를 발견했습니다: 보고서에서 인공지능 사용에 대해 더 많이 언급한 기업일수록 녹색 공급망 관리 수준이 훨씬 높다는 것이었습니다. 이 관계는 기업의 규모, 수익성, 또는 특정 산업 분야와 같은 다른 요인들을 고려했을 때도 유효했습니다. 데이터는 기업이 이러한 디지털 도구를 더 많이 수용할수록 환경적 영향을 관리하는 데 더 능숙해진다는 것을 시사했습니다.

그러나 연구진은 단순히 두 가지가 연결되어 있다는 사실을 아는 것만으로는 만족하지 않았습니다. 그들은 "어떻게" 그러한지를 알고 싶었습니다. 이를 위해 그들은 성공적인 비즈니스를 운영하는 데 필요한 네 가지 특정 내부 역량을 조사했습니다. 그들은 인공지능이 이 네 가지 영역을 강화하는 촉매제 역할을 하며, 이것이 다시 녹색 개선을 이끌어낸다는 것을 발견했습니다. 첫 번째 영역은 녹색 혁신입니다. 인공지능은 기업이 새로운 아이디어를 탐색하고 더 나은 기술을 더 빠르게 개발하도록 돕습니다. 데이터를 분석함으로써, 인공지능은 기업이 폐기물을 줄이거나 새로운 친환경 제품을 만들기 위한 가장 효율적인 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 두 번째 영역은 환경, 사회, 지배구조 성과, 즉 ESG라고 불리는 것입니다. 이는 기업이 지구와 사람에 대한 책임을 얼마나 잘 관리하는지를 측정하는 지표입니다. 연구는 인공지능이 기업이 탄소 배출량을 더 정확하게 추적하고 공급업체와의 관계를 관리하도록 도와, 이 분야에서 더 나은 점수를 받게 한다는 것을 보여주었습니다.

세 번째 역량은 공급망 효율성입니다. 이는 상품이 한 곳에서 다른 곳으로 얼마나 원활하게 이동하는지에 관한 것입니다. 인공지능은 수요를 더 정확하게 예측할 수 있어, 기업이 창고에 추가 재고를 과도하게 보유할 필요가 없게 함으로써 폐기물과 에너지 사용을 줄여줍니다. 또한 연료를 절약하기 위해 배송 경로를 최적화할 수 있습니다. 네 번째 영역은 자원 통합으로, 이는 돈, 재료, 정보와 같은 서로 다른 자원들을 효과적으로 함께 작동하게 하는 능력입니다. 연구는 인공지근이 기업이 이러한 자원들을 더 스마트한 방식으로 혼합하여 아무것도 낭비되지 않도록 보장한다는 것을 보여주었습니다. 기업이 이 네 가지 내부 영역에서 개선될 때, 그 결과로 나타나는 공급망은 더 빠르고 저렴할 뿐만 아니라 현저히 더 친환경적입니다. 기술은 본질적으로 기업의 내부 운영 체제를 업그레이드하여, 지속 가능성이라는 복잡한 과업을 더 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다.

연구진은 또한 이 효과가 모든 기업에 동일하게 나타나지는 않는다는 점을 발견했습니다. 인공지능을 녹색 목표를 위해 사용하는 이점은 기업의 유형과 환경에 크게 좌우됩니다. 연구에 따르면 정부가 소유하거나 통제하는 기업인 국유 기업이 민간 기업보다 인공지능 사용으로부터 더 강한 긍정적 효과를 얻었습니다. 이는 국유 기업들이 종종 더 안정적인 자원을 보유하고 있으며 국가 전략을 따르라는 더 강력한 명령을 받고 있기 때문인 것으로 보입니다. 마찬가지로, 이미 환경 데이터를 매우 개방적으로 공유하고 있던 기업들도 인공지능 사용으로부터 더 큰 효과를 보았습니다. 기업이 투명할수록 기술이 활용할 수 있는 데이터가 더 좋아지며, 이는 분석의 정확도를 높여줍니다. 마지막으로, 이 효과는 제조나 에너지 생산과 같이 오염이 심한 것으로 알려진 산업에서 가장 두드러졌습니다. 환경적 압박이 가장 높고 변화의 필요성이 가장 시급한 이러한 부문에서, 자원을 조직하고 최적화하는 인공지능의 능력이 가장 큰 차이를 만들어냈습니다.

이 연구는 기업과 정책 입안자들에게 명확한 진로를 제시합니다. 이는 지속 가능한 미래를 위한 열쇠가 단순히 새로운 소프트웨어를 구매하는 것이 아니라, 그 소프트웨어를 사용하여 더 강력한 내부 역량을 구축하는 데 있음을 시사합니다. 기업들에게 주는 메시지는 인공지능에 투자하는 것이 곧 혁신하고, 자원을 관리하며, 효율적으로 운영하는 스스로의 능력을 위한 투자라는 것입니다. 정부에 대한 연구 결과는, 정책이 기업들로 하여금 데이터에 대해 더 투명해지도록 장려하고, 특히 그것이 가장 필요한 산업 분야에서 이러한 내부 기술을 구축하는 데 집중하도록 유도해야 함을 시사합니다. 이 연구는 녹색 경제로의 전환이 복잡하지만, 이를 관리할 수 있는 도구들이 준비되고 있음을 확인시켜 줍니다. 인공지능을 활용하여 내부 기반을 강화함으로써, 기업은 지속 가능성이라는 과제를 관리 가능하고 심지어 유리한 비즈니스 전략의 일부로 바꿀 수 있습니다. 기술은 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라, 그 결정이 가치 있게 작용할 수 있도록 명확성과 정밀함을 제공합니다.