AI 시대의 네트워크 동적성

우리의 높은 수준의 연결된 세계에서, AI가 거의 모든 비즈니스 측면에 점점 더 큰 영향을 미치면서, 조직은 그들의 비즈니스 모델뿐만 아니라 경쟁 우위의 원천을 재정의하고, 공고화하고, 확장해야 합니다.

지속 가능한 경쟁 우위는 회사가 경쟁에도 불구하고 장기적으로 시장 위치와 수익성을 유지하는 능력을 의미합니다¹. 이 개념을 설명하는 여러 용어가 있으며, 각각은 경쟁력 있는 지속성과 독특함의 다른 측면을 강조합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 용어들입니다:

어느 한 회사는 이들 중 어떤 것을 이용하여 경쟁 우위를 구축할 수 있으며, 흥미로운 점은 이들 사이의 상호 작용 가능성입니다. 우리는 공급망 네트워크에 초점을 맞추고, 이를 통해 경제적 해자를 만들고 진입 장벽을 제거하고, 경쟁 차별화를 실현하고 네트워크 효과를 강화하는 등 다양한 경쟁 우위를 얻을 수 있는 방법을 살펴볼 것입니다.

경쟁 우위를 위한 공급망 네트워크 구축

간단히 말해서, 네트워크 효과는 무언가가 더 많이 사용될수록 가치가 더욱 증가한다는 것을 의미합니다. 그러나, 우리의 목적을 위해, 우리는 네트워크라는 용어를 더 자유롭게 사용하여, 가장자리와 연결이 있는 구조를 의미하고자 합니다. 이 구조는 소셜 네트워크(예: LinkedIn) 또는 공급망 네트워크, 물류, 파트너십 등 그들의 노드 간 상호 작용을 통해 강화되는 형태를 취할 수 있습니다.

회사의 공급망과 파트너 및 공급자 네트워크는 경쟁 우위를 얻는 데 엄청난 원천이 될 수 있습니다. 예를 들어, ASML은 고급 리소그래피 장비의 세계적인(그리고 유일한) 제조업체입니다. 이 장비는 NVIDIA의 GPU와 같은 고급 반도체를 생산하는 데 필수적입니다.

ASML의 경쟁 우위는 기술적 IP만큼이나 4000개가 넘는 공급자, 맞춤형 포장, 운송, 서비스 구조를 포함하는 매우 복잡한 공급망에서 비롯됩니다. 이로 인해 기술적 IP가 처음부터 경제적으로 실행 가능해집니다. ASML 기계를 위한 부품과 재료를 공급하는 많은 회사들은 장기 계약을 가지고 있으며, 많은 경우에는 ASML을 공급하기 위해 전용으로 존재합니다.

ASML과 경쟁하려는 어떤 회사라도 물리학의 경계를 밀어내는 기술을 발명하는 부러운 과제뿐만 아니라, 그 기술을 대규모로 시장에 출시하는 데 필요한 파트너와 공급자 네트워크를 구축하는 거의 동등하게 복잡한 과제를 처리해야 합니다. 물론, 여기서의 진입 장벽은 엄청나게 크며, 이는 대부분, 처음에 ASML의 기술을 지원하는 광범위하고 확립된 생태계 때문입니다.

공급망 네트워크 효과의 힘과 파생된 경쟁 우위의 또 다른 예는 아마존으로, 서점에서 글로벌 소매 및 클라우드 거인으로의 전환은 고도로 세련된 파트너, 물류, 공급망 네트워크 없이는 불가능했을 것입니다.

다음 섹션에서는 AI와 같은 현대 기술이 회사의 네트워크 기반 경쟁 우위를 어떻게 영향을 미치고 더욱 발전시킬 수 있는지에 대해 살펴볼 것입니다. 우리는 AI와 데이터 공유 혁신을 활용하여 가장 많은 이익을 얻을 수 있는 영역으로 공급망 네트워크에 초점을 맞춥니다.

AI 에이전트를 이용한 공급망 네트워크 상호작용 개선

이전의 블로그에서는 AI가 조직의 내부 프로세스와 운영에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대해 논의했습니다. 여기서 우리가 탐색하는 논리적인 다음 단계는 비즈니스가 이 잠재력을 조직의 내부 경계를 넘어서 네트워크로 확장하는 방법입니다. 현재 AI의 풍경에서 주류를 이루고 있는 주요 아이디어 중 하나는 AI 에이전트의 개념입니다. 이러한 에이전트들은 일반적으로, 도구와 다른 구성 요소들에 의해 강화된 특수화된 모델들로, 각각이 전체 목표를 달성하기 위해 지정된 작업을 수행합니다. 이 아이디어는 복합 AI 시스템 이라고도 알려져 있으며, 단일한 일반 모델을 가지는 것과는 크게 대비됩니다.

이러한 에이전트 또는 복합 AI 시스템의 가장 유망한 응용 프로그램 중 하나는 네트워크 내외의 상호 작용을 간소화하고 개선하는 것으로, 특히 수백 또는 수천 번의 시스템 간 악수가 종종 수동으로 이루어지는 공급망 네트워크에서 그렇습니다. 이러한 시스템이 이러한 상호 작용과 통합이 이루어지는 방식을 변경할 수 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다:

• 공장 운영: 재고 관리, 조립, 포장, 배송 등의 활동에 걸쳐 필요한 프로세스를 자동화하고 트리거합니다.
• 재고 관리: 예측을 위해 내부 및 외부 데이터를 활용하는 에이전트 세트를 통합하고, 이를 재고 수준에 연결하고, 관련 작업 지시와 재고 조치를 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 관세의 영향을 덜 받는 대체 공급자나 지역을 추천하거나, 빠른 시나리오 계획, 동적인 소싱, 최적의 재고 위치 결정을 통해 비용과 중단을 최소화하는 것입니다.
• 물류: 교통 패턴, 날씨 조건, 배송 일정 등의 요소를 분석하여 가장 효율적인 경로를 결정하고, 연료 소비를 줄이고, 운송 비용을 낮추고, 시간에 맞는 배송을 보장합니다.

조직 경계를 넘어 네트워킹하고 협업하기

우리가 논의해온 공급망 네트워크의 중요한 측면은 그것들이 여러 당사자로 구성되어 있다는 것입니다. 하나의 당사자가 최종적으로 전체 통합자로서 역할을 할 수 있지만 (예: 최종 제품의 조립 및 배포), 많은 다른 당사자들이 이 과정에 자신들의 하위 조립 및 하위 배포를 통해 참여합니다. 따라서, 이러한 당사자들 사이의 효과적인 통합과 조정은 성공에 있어 결정적입니다.

그러나, 다양한 기술 스택, 데이터 사일로, 프로토콜 및 조직 프로세스의 통합에 어려움이 있어 정보의 사용 가능성이 지연되고, 모든 단계에서 최선의 결정을 내릴 수 있는 가능성이 저해됩니다. 이러한 현실을 감안할 때, 강력한 네트워크를 구축하여 협업을 위한 복잡한 공급망을 개선하고 효율화하는 것이 기본 요소로 나타납니다.

극복해야 할 첫 번째 장벽은 네트워크 파트너들 사이에서 데이터(정보)를 어떻게 효과적이고 효율적으로 공유할 것인가입니다. 오늘날, 이러한 데이터의 대부분은 온프레미스 시스템과 서로 잘 통합되지 않는 (또는 전혀 통합되지 않는) 독점적인 형식에 갇혀 있습니다. 또한, 많은 데이터셋이 도구 간에 너무 분리되고 분리되어 있어 통합된 거버넌스가 불가능합니다. 기술적 제한이 많고 데이터 공유에 대한 조직적 과정을 시행하는 것이 거의 불가능할 때, 회사들은 경쟁 우위에 대한 장벽을 만듭니다.

최근 몇 년 동안 보여준 바와 같이, 앞으로의 길은 Iceberg와 Delta와 같은 공통의 오픈 데이터 표준으로 이동하고 있습니다. 이는 시스템 간 및 조직 경계를 넘어 상호 운용성을 향상시킵니다. 이러한 형식의 출현은 Delta Sharing과 같은 오픈 공유 프로토콜의 개발을 촉진하였는데, 이는 조직이 데이터를 안전하게 내부 및 외부로 공유하고, 지역, 클라우드, 심지어 온프레미스 소스를 통해 연합을 사용하여 물리적으로 데이터를 이동하거나 복제할 필요 없이 공유할 수 있게 합니다.

이러한 기술들은 사적 거래소의 창출(여러 당사자가 선택한 파트너에게 데이터를 제공하고 호스팅할 수 있음)부터 클린룸 (당사자들이 데이터를 실제로 공유하거나 공개하지 않고도 공통 데이터셋에서 작업할 수 있게 해주는 일시적인 사적 환경)을 통한 협업에 이르기까지 많은 게임 체인징 비즈니스 이점을 가능하게 합니다.

경쟁 우위로 돌아가서, 우리는 이제 강력한 네트워크를 구축하는 방법과 그 네트워크가 생성하는 동적성과 효과를 어떻게 평가하고 측정할 수 있는지에 대한 우리의 견해를 확장할 수 있습니다. 다음은 네트워크 분석(대부분 사회 네트워크 분석)에서 자주 사용되는 몇 가지 지표들이지만, 공급 체인의 특정 맥락에 적용된 것입니다:

• 중심성: 이는 공급망 네트워크 내에서 회사가 가진 직접 연결의 수를 측정합니다. 중심성이 높은 기업들은 종종 정보 흐름과 자원 배치의 중심에 있어, 네트워크의 안정성과 효율성에 있어 중요합니다.
• Betweenness Centrality: 이 지표는 상품이나 정보의 흐름을 제어하는 다른 네트워크 부분 사이의 다리 역할을 하는 회사를 식별합니다. 높은 중간 중심성은 기업의 전략적 위치를 나타낼 수 있지만, 중단이 발생하면 위험을 초래할 수도 있습니다.
• Eigenvector Centrality: 이는 회사의 영향력을 직접적인 연결과 파트너의 연결을 기반으로 측정합니다. 고유 벡터 중심성이 높은 기업들은 중요한 전이적 영향력을 가지고 있습니다. 즉, 그들의 성과는 네트워크 내의 다른 중요한 기업에 영향을 미칠 수 있습니다.
• Closeness Centrality: 이는 회사가 네트워크 내의 모든 다른 회사에 얼마나 빨리 도달할 수 있는지를 평가합니다. 근접 중심성이 높은 기업들은 공급망 전반에 걸친 변화나 기회에 빠르게 대응할 수 있는 위치에 있습니다.
• 네트워크 밀도와 강도: 이러한 지표들은 공급 체인 파트너들 사이의 상호 연결성과 의사소통 빈도를 설명합니다. 높은 네트워크 밀도와 강도는 협업을 강화하고 의사소통 장벽을 줄일 수 있어, 경쟁 우위에 기여할 수 있습니다.

이러한 지표를 적용함으로써, 기업들은 공급망 네트워크 내에서 전략적 위치를 식별하고, 협업을 최적화하고, 효과적인 네트워크 관리를 통해 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다. 이 블로그에서 논의된 데이터와 AI 기술은 위의 지표들에 걸쳐 조직의 위치를 전략적으로 개선할 수 있습니다.

결론

파트너, 공급업체, 그리고 네트워크 내의 다른 당사자들 사이에 이러한 안정적인 연결을 만드는 것은 공급 체인 및 물류의 다음 세대를 개선하고 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 현대적인 플랫폼 스택을 통한 데이터 접근성과 공유는 AI의 사용을 통해 강화되며, 이를 통해 기업들이 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 더 나은 결정을 내리십시오: 관련성 있는 시기 적절한 데이터가 제공되면, 지능형 에이전트와 자동화된 프로세스가 작동할 수 있습니다.
• 운영 비용 줄이기: 플랫폼과 공동 네트워크 아키텍처를 간소화하여 통합 비용을 줄이고 수동 개입의 필요성을 최소화하거나 제거합니다.
• 경쟁력 향상: 강력한 통합 네트워크의 개발을 가능하게 하고, 혁신을 가속화하며, 새로운 비즈니스 모델을 개방함으로써.

이 글에서는 회사와 파트너 간의 협력에 초점을 맞추었지만, 이 생각은 분명히 회사의 사업 부문과 부서 간의 내부 관리 전략에도 적용됩니다. 이는 기능 간의 커뮤니케이션과 협력을 지원하기 위함입니다.

Databricks가 어떻게 더 나은 공유와 협력을 가능하게 하는지 알아보려면 https://www.databricks.com/product/delta-sharing을 방문하세요.

저자에게 연락하여 AI가 공급망 네트워크의 다음 세대를 지원하는 방법에 대해 논의하세요.

¹ 출처: 모든 수익이 동일하게 생성되지 않습니다: 10X 수익 클럽의 열쇠 | Bill Gurley에 의해.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)