AI 기반 공급망 혁신의 미래 – 마에스트로 에이전트 스튜디오로 본 실시간 의사결정의 진화
이제 공급망 관리도 단순한 예측과 자동화를 넘어 '실시간 사고와 협업'의 시대로 접어들고 있다. Kinaxis(키넥시스)의 신제품인 **Maestro Agent Studio(마에스트로 에이전트 스튜디오)**는 기존 AI 시스템의 한계를 벗어나 사람 중심의 추론 기반 의사결정을 가능케 하는 차세대 플랫폼이다. AI가 공급망을 감지하고 판단하며, 그 과정에서 사람과 능동적으로 협업한다면? 이 도전은 단순한 기술 진화를 넘어, 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 결정적 전환점이 될 수 있다.
다양한 불확실성이 상존하는 글로벌 공급망 환경 속에서 이 새로운 플랫폼이 어떤 방식으로 문제를 해결하며 어떤 실질적인 효과를 제공하는지 자세히 살펴보자.
노코드, 누구나 만드는 AI 에이전트
Maestro Agent Studio가 주목받는 첫 번째 이유는 노코드 기반의 AI 에이전트 설계 기능이다. 기존 시스템처럼 복잡한 코딩이나 데이터 전처리 없이, 현업 실무자가 직접 필요한 에이전트를 디자인하고 운영할 수 있다. 이 플랫폼은 Kinaxis가 미리 구축한 데이터 모델과 워크플로 라이브러리를 기반으로 하기 때문에, 공급망 팀이 개발 인력 없이도 바로 실무에 적용할 수 있다.
특히 OpenAI의 GPT나 Google Gemini 같은 최신 **대형 언어 모델(LLM)**과 연계 가능하다는 점도 인상적이다. 이는 수요 예측, 공급 리스크 평가 등과 같은 언어 기반 판단이 필요한 작업을 효율화하는 데 큰 도움이 된다.
“코딩 없이도 복잡한 업무 논리를 구현할 수 있다는 점에서 현업 사용자와 AI의 거리는 한층 좁아졌습니다.” – Kinaxis 제품 개발 담당자
추론형 AI + 인간 제어 = 실시간 정밀 결정
많은 조직이 AI를 도입했지만, 실제로 실시간 의사결정에 활용하는 곳은 **약 20%**에 불과하다는 통계가 있다. 이와 관련해 Maestro Agent Studio는 추론형 AI를 탑재해 실시간으로 데이터를 해석하고 전략적 결정을 제안하거나 자동 실행할 수 있도록 했다. 수요 급변 또는 공급 지연 등의 상황에서 발주 조정, 유통 일정 재설정, 대체 공급처 탐색 등을 수행하며, 사람 중심의 Human-in-the-loop 메커니즘을 통해 AI의 판단에 대한 통제를 유지할 수 있다.
실제 제조 기업에서는 이 시스템을 활용해 공급량 예측의 정확도를 높이고, 생산 일정 지연을 최대 30%까지 조기 감지했다고 보고했다.
“AI가 단순한 자동 응답기가 아닌, 실제로 책임 있는 조언자를 넘어 동료처럼 기능한다는 인상을 받았습니다.” – 국내 대기업 SCM 담당자
부서 간 완전 연동, '동기화 오케스트레이션' 실현
AI 에이전트를 여러 부서가 동시에 사용하게 되면, 자칫 정보 혼선이나 결정 충돌이 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 마에스트로는 Concurrent Orchestration(동시 운용 오케스트레이션) 구조를 채택했다. 이는 서로 다른 AI 에이전트가 다룸직한 이벤트를 서로 공유하고 반응하는 방식으로 설계되어 있어, 예를 들어 물류 에이전트가 지연 징후를 감지하면 제조 에이전트가 자동으로 일정 조정에 나설 수 있다.
이처럼 에이전트 간의 상호작용이 자연스럽고 통합적으로 이루어지기 때문에, 기업은 예측이 어려운 위기 상황에서도 체계적이고 통일된 방식으로 문제를 처리할 수 있다.
너 하나보다 너희 모두, 다중 AI 협업 시대 개막
Kinaxis는 다중 에이전트 운영을 넘어, 에이전트들 사이에 서열과 협업 흐름을 부여하는 상위 오케스트레이터 에이전트도 2026년 하반기에 도입할 예정이다. 이는 마치 기업 내 AI를 위한 총괄 매니저 개념으로, 수십 개의 AI 에이전트가 자율적으로 움직이되 전략적 순서와 논리를 기준삼아 조화롭게 운영될 수 있도록 돕는다.
또한 각 에이전트는 외부 시스템과의 연동이나 의미 기반 데이터 추론 기능 강화를 통해 더욱 깊이 있는 분석을 수행하게 된다. 이 기능은 이후 공급망 전반의 생태계를 가로지르는 '디지털 의사결정 네트워크' 구축 기반이 될 전망이다.
당신이 지금 할 수 있는 한 가지
Maestro Agent Studio는 단순히 정교한 AI 툴이 아니라, 기업 내 AI 도입 접근전략의 혁신을 요구하는 도구다. 다음과 같은 실천 방안으로 첫걸음을 내딛을 수 있다:
- 공급망 워크플로우 중 반복적 결정이 많은 영역을 식별해 보자. 여기가 AI 에이전트 도입의 핵심 후보군이다.
- Kinaxis나 유사 플랫폼의 노코드 AI 구축 환경을 직접 체험해보자. 실제 비즈니스에 적용 가능한지 확인할 수 있다.
- 관련 온라인 데모나 튜토리얼을 학습하고, 추후 자사 시스템과의 연계 가능성을 검토해보는 것도 좋은 시작이 될 수 있다.
AI는 이제 단순한 자동화가 아닌, 판단과 협업의 동반자로 변신하고 있다. Maestro Agent Studio는 바로 이 시대 흐름의 최전선에 서 있는 툴이다. 공급망 의사결정의 다음 단계가 궁금하다면, 지금이 그 방향을 점검할 적기다.
