AI 시대에 ‘대체불가’ 공급망 전문가가 되려면

AI 기술은 물류업계에서 더 이상 선택이 아닌 생존 조건이 되고 있습니다.

그런데 현실은 어떨까요?

맥킨지 조사에 따르면, 기업 10곳 중 8곳은 이미 AI를 공급망에 도입했지만, 정작 실무자 중 AI 교육을 받은 비율은 40%도 채 안 됩니다.

이 말은 곧, AI를 다룰 줄 아는 사람은 빠르게 중심 인재가 되고,

그렇지 못한 사람은 업무에서 밀려날 수 있다는 뜻이기도 합니다.

이 글에서는 AI 시대에 공급망 전문가가 ‘대체 불가 인재’로 거듭나기 위해 꼭 익혀야 할 5가지 핵심 실무 역량을 소개합니다.

그리고 국내외 주요 기업들이 이 역량을 어떻게 활용하고 있는지도 함께 살펴봅니다.

물류·공급망 전략 백브리핑
STREAMLINE: AI 시대에 ‘대체불가’ 공급망 전문가가 되려면
(2025.07.19)

❶ Point of View | 왜 지금, AI 역량이 중요한가요?

AI는 이제 단순한 기술이 아니라, 일하는 방식 자체를 바꾸는 존재입니다.
예전에는 수요 예측을 감에 의존하거나, 수기로 엑셀을 정리하던 일을
이제는 AI가 대신하고 있습니다.

하지만 중요한 건, AI가 혼자 일하지 않는다는 점입니다.
우리가 AI에게 어떤 질문을 던지고, 어떤 데이터를 넣어주고, 어떤 결과를 기대하는지
제대로 전달하지 않으면 원하는 답을 얻을 수 없습니다.

즉, AI를 ‘잘 쓰는 사람’이 조직의 전략을 설계하고 실행하는 시대가 온 겁니다.

❷ Inside the Move | 공급망 전문가가 익혀야 할 5가지 AI 역량

① 일에 바로 써먹을 수 있는 실용적인 AI 활용 능력
AI를 잘 쓰는 사람은, 어렵고 복잡한 이론을 꿰뚫는 사람이 아니라
당장 내 일에 적용할 줄 아는 사람입니다.

예를 들어, 글로벌 물류기업 DHL은 배송 추적, 경로 최적화, 반복 구매 요청 등
일상적인 업무에 AI를 적용해 생산성을 크게 높였습니다.

프롬프트 예시:
“오늘 로테르담에서 함부르크로 가는 화물의 최적 배송 경로를 교통 상황과 유류비 기준으로 계산해줘.”

② AI에게 ‘말 잘하는 법’ – 프롬프트 엔지니어링
AI는 질문의 수준에 따라 답의 수준이 달라집니다.
예를 들어 단순히 “공급업체 분석해줘”라고 하면 아주 모호한 결과가 나오지만,
→ “최근 동남아 정세를 반영한 주요 3개 공급업체의 리스크를 정량·정성적으로 평가해줘”
처럼 명확하고 구체적인 요청을 하면 훨씬 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

최근 AI 프롬프트 설계에 특화된 직무 수요는 해마다 100% 이상 성장하고 있습니다.

③ 실전 중심의 AI 학습을 위한 구조화된 훈련
기업들이 실무자에게 제공하는 AI 교육은 갈수록 정교해지고 있습니다.
IBM은 계약 협상 자동화, 수요 예측, 공급망 리스크 분석 등
구체적인 업무 중심으로 AI 교육 과정을 구성하고 있습니다.

추천 플랫폼: Coursera AI for Supply Chain, OpenAI Prompt Engineering Labs 등

④ 결과를 정량화해서 설명하는 능력
AI를 썼다고 끝이 아닙니다.
얼마나 효율이 좋아졌는지, 비용이 얼마나 줄었는지, 정확도는 어떻게 개선됐는지
숫자로 설명할 수 있어야 합니다.

예컨대 월마트는 AI 기반 재고관리 시스템을 도입한 후
재고 과잉을 15% 줄이고, 수익성을 높였다는 점을 투자자에게 명확히 설명했습니다.

프롬프트 예시:
“AI 도입 전후 재고 정확도, 작업 시간, 운송 비용의 차이를 표와 그래프로 정리해줘.”

⑤ AI의 결과를 검토하고 보완할 수 있는 비판적 사고력
AI는 완벽하지 않습니다.
수요 예측이 틀릴 수도 있고, 편향된 데이터를 기반으로 분석할 수도 있습니다.
그래서 AI가 내놓은 결과를 무조건 믿기보다는 검토하고 수정할 줄 아는 태도가 필요합니다.

P&G는 AI가 예측한 수요 데이터를 항상 전문가가 재검토한 뒤에 최종 결정을 내립니다.
AI의 힘은 ‘맹신’이 아니라, ‘검증’에서 나온다는 것을 보여주는 사례입니다.

❸ Business Playbook | 국내 주요 기업들은 어떻게 하고 있나요?

이들 기업은 공통적으로 AI를 업무에 자연스럽게 녹여내는 방식을 택하고 있습니다.
기술을 위한 기술이 아니라, 현장의 문제를 푸는 도구로 AI를 활용하고 있는 거죠.

❹ Market Impact | 시장은 어떻게 변하고 있을까요?

AI 활용 경험이 있는 물류 전문가의 연봉 상승률은 평균 대비 2배 이상

AI 기반 물류 관련 채용 공고는 전년 대비 60% 증가

프롬프트 엔지니어링 관련 직무 수요는 135% 성장

반면, 시니어 실무자를 위한 AI 교육 기회는 여전히 부족

즉, 경험이 많은 전문가일수록 AI 학습에 더 적극적으로 나서야 할 시점입니다.

❺ Competitor Matrix | 글로벌 기업과 국내 기업, 무엇이 비슷하고 다를까요?

구분	글로벌 사례	국내 사례
전략	AI 자동화, 성과 측정, 전문가 리뷰	AI 내재화, 물류 현장 중심 적용
대표 기업	DHL, IBM, Walmart, P&G	CJ대한통운, 쿠팡, 삼성SDS, LX판토스
공통점	AI는 도구, 주도권은 인간에게 있음	기술과 실무의 자연스러운 연결 추구

❻ Beyond the Numbers | 결국 중요한 건 사람입니다

AI가 아무리 똑똑해도,
질문하지 않으면 아무 말도 하지 않습니다.

그리고 그 질문을 잘 던지는 사람이
이제 조직에서 ‘전략가’가 됩니다.

우리가 해야 할 일은 단 하나 입니다.
“AI를 어떻게 쓸 것인가?”에 대한 스스로의 답을 찾는 것.

이제는 AI를 기다릴 게 아니라,
AI와 함께 일할 줄 아는 사람이 되어야 할 때입니다.

❼ Summary Insight | 핵심만 간단히 정리하면 이렇게

-. 이론보다 중요한 건 실용성: 당장 내 일에 AI를 써보는 게 출발입니다.

-. 프롬프트는 새로운 커뮤니케이션 언어입니다. 훈련이 필요합니다.

-. 구조화된 학습이 학습 곡선을 줄여줍니다.

-. 성과를 숫자로 말할 수 있어야 전략가가 됩니다.

-. AI의 결과를 검토하고 보완할 수 있는 사람이 결국 승리합니다.

💡

본 보고서는 The Chain이 발행한 「5 AI Skills Making Supply Chain Professionals Irreplaceable」(2025.07.06)과 CJ대한통운, 쿠팡, 삼성SDS, LX판토스 등 주요 기업의 공식 발표 및 보도자료를 기반으로 비욘드엑스가 재구성한 전략 백브리핑입니다. 본 문서는 정보 제공과 교육 목적이며, 원문과의 해석 차이가 있을 수 있습니다.