r/AI_Agents•5개월 전•6•12
공급망 생산에서 에이전트 AI의 가장 큰 위험은 무엇인가?
what are the biggest risks of agentic AI in supply chain production?
핵심 요약
공급망 관리에서 에이전트 AI 도입 시 발생하는 ERP 데이터 지연과 그로 인한 잘못된 의사결정 위험을 논의함.
- 데이터 지연 문제 — ERP 데이터가 실제 상황보다 늦어 에이전트가 잘못된 정보를 바탕으로 판단함.
- 자율성 제어 전략 — 재무적 한도 설정과 추천 전용 모드 사이에서 적절한 균형점을 고민함.
- 의사결정 신뢰성 — 데이터 자체가 오염된 경우, 인간이 검토해도 잘못된 판단을 승인할 위험이 있음.
- 단계적 도입 필요성 — 문서 처리 같은 저위험 워크플로우부터 시작해 점진적으로 확장하는 전략이 권장됨.
우리는 재고 보충 및 예외 처리를 위해 에이전트 AI를 테스트하고 있음. 목표는 단순한 'if-then' 규칙을 넘어, 병목 현상이 발생했을 때 마진과 고객 충성도 같은 트레이드오프를 실제로 고려하게 만드는 것임.
계속 문제가 발생하는 지점은 ERP 데이터 지연임. 기록이 실제 상황보다 약간 뒤처지는데, 에이전트는 낡은 입력값을 바탕으로 자신 있게 결정을 내림. 챗봇이 사실관계를 틀리는 건 짜증 나는 정도지만, 공급망에서는 약속을 어기거나 창고에 죽은 재고가 쌓이는 결과로 이어짐.
여러분은 자율적인 행동의 한계를 어디까지로 설정하고 있음? 우리는 데이터 품질이 개선될 때까지 재무적 한도를 엄격하게 설정하는 것과 '추천 전용' 모드를 유지하는 것 사이에서 고민 중임.
