AI 기반 기업 운영 혁신 가이드 – 후지쯔 사례로 확인한 프로세스 인텔리전스의 실체

AI 기술이 일상에 깊숙이 스며든 지금, 이제 기업에게 필요한 건 단순한 자동화가 아닌 맥락과 통찰을 갖춘 운영 최적화다. 특히 공급망, 재무, 물류와 같은 핵심 비즈니스 프로세스에서 효과적인 AI 활용은 단순 기술 도입보다 ‘어떻게 작동하느냐’에 의해 성패가 갈린다. 글로벌 IT 기업 후지쯔(Fujitsu)의 실제 도입 사례는 단순한 자동화를 넘어선 AI 기반 프로세스 인텔리전스 모델이 기업 운영에 어떤 실질적 변화를 가져오는지를 명확히 보여준다. 새로운 AI 서비스가 내 비즈니스에 도움이 될지를 고민하는 기업이라면, 이 글에서 흥미로운 실마리를 찾을 수 있다.

디지털 트윈 기반의 프로세스 인텔리전스 – 단순 시각화를 넘어서다

셀로니스(Celonis)가 제공하는 Process Intelligence Platform은 기존 RPA나 전통 ERP 설치형 시스템과는 차원이 다른 접근이다. 기업의 운영 데이터를 통합해 이를 기반으로 실시간 디지털 트윈을 구성하고, 이 위에 AI 분석 레이어를 얹는다. 핵심은 데이터 흐름에 따른 실행 신호(trigger)를 실시간으로 제공해, 단순한 시각화를 넘어 실질적인 개선 행동을 유도한다는 점이다.

기업 내부 프로세스가 어떻게 작동하고 왜 비효율이 발생하는지 맥락을 파악하게 해주는 이 기술은, 단순히 "무엇이 문제인가?"를 넘어서 "지금 무엇을 바꿔야 하는가?"라는 질문에 명확한 답을 준다.

후지쯔의 공급망 최적화 – 수치로 증명된 AI의 실행력

후지쯔 자회사 FSAS Technologies는 셀로니스 플랫폼을 도입함으로써 눈에 띄는 성과를 기록했다.

• 재고량 20% 감소
• 발주 건수 6개월 내 50% 감소
• 수백만 달러의 비용 절감

특히 주목할 점은 이 변화가 단순 시스템 업그레이드가 아니라, AI가 구매 결정 시점을 분석하고 추천하는 의사결정 구조 자체의 전환이었다는 것이다. FSAS의 공급망 담당자는 “기존 시스템의 한계를 넘어선 진짜 해결책”이라 평가했다. 실제 운영에서 AI가 실질 의사결정에 개입하는 구조가 자리 잡았음을 시사한다.

AI 의사결정의 핵심 – ‘맥락’을 포함한 실시간 추천

AI가 ‘분석’만 하고 끝난다면 이득은 제한적이다. 셀로니스 플랫폼은 데이터 맥락을 이해하고 실제 행동 지침을 실시간으로 제시하는 점에서 기존 자동화 툴과 구분된다. 예컨대 부품 부족이 반복될 경우, 시스템은 그 부품의 공급 이력, 순환 속도, 창고 회전율 등을 바탕으로 지금 발주할지, 미룰지, 기존 재고를 재배분할지에 대한 권고를 AI가 제시한다.

셀로니스 공동 CEO인 바스티안 노미나처는 "AI가 변화를 만들려면, 먼저 기업이 정확히 어떻게 운영되는지를 알아야 한다"고 강조한다. 이는 AI가 도구가 아닌, 운영 전략 내부에 내재화되어야 효과를 발휘한다는 의미다.

단일 기술을 넘어선 DX 파트너십 – 고객 생태계까지 확장

후지쯔는 이 플랫폼을 자사 운영에만 활용하지 않는다. 고객 기업에까지 셀로니스 기반 DX(디지털 전환)를 컨설팅하며, 서비스형 AI 플랫폼 생태계 구축을 추진 중이다. 이는 단순히 솔루션 공급을 넘어서, 각 기업의 프로세스에 맞춘 AI 전략 설계를 가능하게 한다.

후지쯔 플랫폼 부문 부사장 카즈시 코가는 “데이터 기반 의사결정 문화가 자리 잡았고, 이 경험을 고객에게도 확장하는 것이 핵심 전략”이라고 강조했다. AI가 단순 자동화가 아닌, 기업 문화와 결정 방식을 바꾸는 도구로 자리 잡고 있음을 보여준다.

핵심 요약과 실천 팁 – AI의 실행력을 높이는 첫걸음

이번 후지쯔 사례는 AI가 단독으로 성과를 내는 것이 아니라, 운영 맥락 속에 정확히 연결되어야만 변화가 가능하다는 점을 입증했다. 프로세스 인텔리전스는 ‘AI를 쓰는 기술’이 아니라 ‘AI가 올바르게 작동할 수 있는 조건’을 만들어주는 인프라다. 전통적인 ERP나 SCM 시스템의 통찰에 한계를 느끼고 있다면, 다음과 같은 실천을 추천한다.

• 셀로니스 공식 데모를 살펴보고 AI가 어떤 실행 신호를 제공하는지 체험해보자.
• 자사 내부 공급망 데이터를 간단한 시각화 도구로 확인하고 병목지점을 파악하자.
• 의사결정 흐름이 데이터 기반인지, 여전히 직관에 의존하는 구조인지 점검하자.

진정한 AI 중심 경영 혁신을 꿈꾼다면, 이제는 단순 자동화가 아닌 프로세스 인텔리전스 플랫폼이 출발점이 되어야 한다. AI와 조직이 어떻게 상호작용할 수 있는지를 고민한 첫 기업들이, 이미 새로운 효율과 비즈니스 민첩성을 확보하고 있다.