구매 업무의 28%는 AI로 자동화됩니다. 문제는 나머지 72%입니다.
구매 인력이 쓰는 시간의 평균 약 28%가 입찰 진행이나 발주 관리 같은 거래성 소싱 활동에 들어갑니다. 글로벌 리서치·자문 기업 가트너(Gartner)에서 공급망 구매 부문 자문을 맡고 있는 시니어 디렉터 Meghan O'Doherty가 Supply Chain Management Review 기고문에서 밝힌 수치입니다. AI가 구매 업무를 자동화하는 동시에 새로운 일자리를 만들어내고 있다는 것이 이 글의 논지입니다.
거래성 소싱 활동이란 입찰 진행이나 발주 관리처럼 규칙이 정해져 있고 반복적으로 돌아오는 구매 업무를 말합니다. 숫자만 보면 그 28%의 단순 반복 업무를 AI가 가져갈 것이라는 결론으로 넘어가기 쉽습니다. 그런데 같은 글이 구매 책임자에게 권고한 순서는 자동화가 먼저가 아닙니다.
28%의 반복 업무를 자동화한 자리에 생겨나는 20%의 새로운 직무
수치 | 내용 | 성격 |
|---|---|---|
28% | 구매 인력 시간 중 거래성 소싱 활동이 차지하는 평균 비중 | Gartner 조사 |
20% | 2030년까지 AI가 만들어낸 새 직무를 맡게 될 구매 전문가 비율 | Gartner 예측 |
28%는 걷어낼 수 있는 업무의 크기이고, 20%는 그 업무가 걷힌 뒤에 사람이 새로 맡게 될 자리의 크기입니다. 사라질 28%만 보고 새로 생기는 20%를 보지 못하면, 인원과 예산 계획이 줄이는 쪽으로만 짜이게 됩니다. 정작 그 20%의 자리에서 누가 무엇을 맡을지는 정해지지 않은 채로 남죠.
기고문은 구매 조직 리더들이 업무 사이클 타임 단축에는 집중하는 반면 뒤따라와야 할 조직 변화를 준비하는 경우는 훨씬 적다고 지적합니다. 업무만 자동화하고 직무를 다시 설계하지 않은 팀은 AI의 가치를 온전히 가져가지 못한다는 것이 이 글의 결론입니다.
구매팀 업무 중 자동화되지 않는 72%, 의사결정과 전략과 책임
자동화할 수 있는 28%의 업무 | 자동화되지 않는 72%의 업무 |
|---|---|
입찰 진행 절차 | 왜 그 업체를 최종 후보로 남겼는지 |
발주서 발행과 관리 | 납기를 어디까지 믿을 수 있다고 봤는지 |
단가 입력과 조회 | 협상에서 어디까지 양보하기로 했는지의 선 |
문서 보관 | 지난번 문제가 생겼을 때 어떻게 풀었는지 |
왼쪽은 절차입니다. 오른쪽은 절차가 아니라 판단이고, 대부분 담당자의 머릿속과 개인 메일함에 있습니다.
절차만 자동화하면 그 절차를 그렇게 굴러가게 만든 판단은 따라 들어오지 않습니다. 처리는 빨라지는데 왜 그 조건으로 합의했는지, 문제가 생겼을 때 누가 어디까지 책임졌는지는 기록 없이 남는 셈이죠.
플랜트나 엔지니어링처럼 수주 단위로 원가가 움직이는 회사에서는 이 간극이 더 크게 벌어지는 편입니다. 같은 품목이라도 현장마다 조건이 달라서, 그 조건을 기억하는 사람이 사실상 이력 그 자체거든요.
가트너(Gartner)가 제안한 구매팀 AI 도입 순서
리더는 거래성 업무를 자동화하기 전에 조직의 축적된 지식, 특히 소싱 전략과 카테고리 전문성을 의도적으로 보존해야 한다. 그래야 AI가 내리는 판단이 실제 맥락에 뿌리내린 상태로 유지된다.
여기서 중요한 것은 내용보다 순서입니다. 보존이 자동화 다음 순서로 밀리면, 보존할 대상이 이미 흐려진 뒤입니다. 절차가 시스템으로 넘어가는 순간 그 절차를 왜 그렇게 했는지 물어볼 사람이 줄어들기 때문입니다.
AI가 만들어내는 네 가지 직무
기고문은 AI 도입과 함께 네가지 새로운 직무가 구매팀에 생겨날 것으로 전망합니다.
직무 | 맡는 역할 |
|---|---|
비즈니스 온톨로지스트 | AI 시스템이 실제 소싱·카테고리 논리를 반영하도록 하고, 업무가 자동화되는 동안 조직 지식이 보존되도록 합니다 |
AI 프로덕트 매니저 | 구매 AI 솔루션의 성능을 모니터링하고 개선을 반복해 이해관계자 요구를 계속 충족시킵니다 |
에이전틱 AI 포트폴리오 매니저 | 구매 전반의 여러 AI 에이전트를 관리하며 성능과 리스크, 책임을 총괄합니다 |
구매 비즈니스 아키텍트 | AI 기반 구매 과제를 사업부 목표에 맞추고, 사업 목표를 소싱·공급사 전략으로 옮깁니다 |
목록 맨 앞이 온톨로지 담당이라는 점이 눈에 띕니다. 온톨로지가 무엇이고 어떤 조건일 때 필요한지는 이전 블로그 포스트 AI가 "우리 회사" 업무를 이해하지 못하는 이유에 구성 요소와 판단 기준까지 정리해 두었으니, 이 직무 이름이 낯설다면 함께 보시면 됩니다.
네 직무 모두 AI를 만드는 자리가 아닙니다. AI가 무엇을 근거로 판단할지를 정하고, 그 근거가 현실과 어긋나지 않게 관리하는 자리입니다.
우리 회사는 지금 무엇을 남기고 있나
자동화 계획을 세우기 전에 아래 네 가지를 점검해 보시면 됩니다.
거래처별 단가 이력을 담당자 개인 폴더 밖에서 조회할 수 있는가
그 공급사를 고른 이유가 사람이 아니라 문서에 남아 있는가
납기 지연이 났을 때의 대응 기록을 다음 담당자가 찾아볼 수 있는가
지난 협상에서 어디까지 양보했는지 확인할 곳이 있는가
네 가지가 모두 아니오라면, 지금 자동화를 붙여도 AI가 참고할 맥락이 없는 상태입니다. 처리 속도는 빨라지지만 판단의 근거는 여전히 사람에게 남아 있죠.
반대로 하나라도 예라면 거기서부터 넓히는 편이 낫습니다. 업무 하나를 골라 끝까지 바꾸는 쪽이 여러 부서에 조금씩 붙이는 쪽보다 성과가 높다는 근거는 제조업 AI, 넓게 쓸수록 손해인 이유에서 BCG 조사 수치와 함께 다뤘습니다.
정리
AI가 구매 업무를 자동화하는 속도보다, 그 업무의 근간이 되던 의사 결정의 맥락과 노하우가이 사라지는 속도가 더 빠를 수 있습니다. 기고문이 자동화보다 보존을 앞에 둔 이유가 여기에 있습니다.
YRP 유링파워는 견적서·발주서·거래명세서처럼 업체마다 양식이 다른 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸는 일을 합니다. 담당자가 바뀌어도 단가와 납기 이력이 회사에 남는 상태를 만드는 것이 목적이고요.
먼저 던져야 할 질문은 무엇을 자동화할지가 아니라, 자동화되면 무엇이 같이 사라지는지입니다.
자주 묻는 질문
Q. 구매 업무 중 자동화 가능한 비중은 얼마나 되나요?
가트너(Gartner) 조사에 따르면 구매 인력 시간의 평균 약 28%가 입찰 진행이나 발주 관리 같은 거래성 소싱 활동에 쓰입니다. 이런 업무는 반복적이고 규칙 기반이라 AI 에이전트가 더 빠르고 일관되게 처리할 수 있는 영역으로 분류됩니다.
Q. 2030년 구매 직무는 어떻게 바뀌나요?
Gartner는 2030년까지 구매 전문가의 20%가 AI가 만들어낸 새로운 직무를 맡게 될 것으로 예측합니다. 구매 책임자는 인재 전략을 그에 맞춰 바꾸고 팀원을 재교육해야 하는 상황에 놓입니다. 담당자 입장에서는 지금 맡은 업무를 자동화 가능한 반복 업무와 본인만 가진 의사결정·노하우·거래처 조율 역량으로 나눠 보고, 뒤쪽을 기록으로 남겨 자산으로 만들어 두는 준비가 필요합니다.
Q. AI가 만들어내는 새로운 구매 직무는 무엇인가요?
비즈니스 온톨로지스트, AI 프로덕트 매니저, 에이전틱 AI 포트폴리오 매니저, 구매 비즈니스 아키텍트 네 가지가 예로 제시됐습니다. 모두 AI를 개발하는 자리가 아니라 AI 기반 구매를 설계하고 통제하고 사업 목표에 맞추는 자리입니다.
Q. 자동화보다 먼저 해야 할 일이 있나요?
기고문은 거래성 업무를 자동화하기 전에 소싱 전략과 카테고리 전문성 같은 조직의 축적된 지식을 의도적으로 보존하라고 권고합니다. 직무를 재설계하지 않은 채 업무만 자동화한 팀은 AI의 가치를 온전히 확보하지 못한다는 지적도 함께 담겨 있습니다.
출처
Meghan O'Doherty, "AI is automating procurement; it's also creating jobs leaders aren't ready for", Supply Chain Management Review, 2026년 2월 18일. https://www.scmr.com/article/ai-is-automating-procurement-its-also-creating-jobs-leaders-arent-ready-for