[리포트 다운로드] Multi-Agent 협업 기반의 Agentic SCM 체계로의 전환 전략

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[리포트 다운로드] Multi-Agent 협업 기반의 Agentic SCM 체계로의 전환 전략 | 2월 MI리포트

2026.02.19

Multi-Agent 협업 기반의 Agentic SCM, 무엇부터 어떻게 전환할 것인가

본 리포트는 LLM·RAG 발전으로 실무 적용성이 높아진 AI Agent를 SCM 전반의 ‘의사결정 지원 체계’로 확장하는 방법을 다룹니다. 자세한 내용은 아래 리포트에서 확인할 수 있습니다.

리포트 핵심 내용 한눈에 보기

1. Single-Agent에서 Multi-Agent로, 기술과 함께 고도화된 AI SCM

– LLM과 RAG 기술의 발전으로 AI는 기업 내부 데이터와 Context를 이해하고 업무를 수행하는 Agent로 활용 가능해졌으며, 이는 제조 산업과 같이 기업별 맥락 차이가 큰 환경에서 실무 적용성을 크게 높이고 있습니다.
– SCM에서 AI 적용은 수요예측·최적화 등 개별 기능 단위에서는 성과가 있었으나, S&OP와 같은 복합 의사결정 영역에서는 데이터·제약·가정이 분산되어 확장에 한계가 존재했습니다.
– A2A(Agent-to-Agent)를 기반으로 한 Multi-Agent 체계는 각 영역의 Agent가 협업하며 사람의 의사결정을 지원함으로써, SCM 전반의 의사결정 프로세스를 지능화하는 Agentic SCM을 가능하도록 만들고 있습니다.

2. Multi-Agent 기반 Agentic SCM Operating Model

– Agentic SCM은 단일 Agent의 end-to-end 처리보다, 역할 기반 Agent들의 분업과 조율이 전제된다. Demand/Capacity/Inventory/Finance/Risk/Execution 등 관점별 Agent가 분석을 생성하고, Orchestrator가 이를 통합해 의사결정 패킷으로 제공할 때, 부문 간 트레이드오프를 ‘회의’가 아니라 ‘근거 기반 선택’으로 전환할 수 있습니다.
– 동시에 외부 확산을 위해서는 “잘 돌아간다”가 아니라 “통제 가능하다”가 핵심입니다. 권한·정책·임계치 기반 가드레일과 감사로그/롤백, 그리고 데이터 신선도·품질 관리와 같은 운영 체계를 내장함으로써, 자동화의 범위를 안전하게 넓힐 수 있습니다.

3. Agentic SCM 도입 전략 및 단계적 로드맵

– 도입 초기에는 2~3개 핵심 의사결정에 대해 추천·근거·시뮬레이션을 구현하고, Human-in-the-loop 승인 포인트를 고정하는 것이 출발점입니다. 이후 권고를 계획/실행 시스템과 연결해 저위험·반복 업무부터 제한적 자동 실행을 적용하고, 마지막으로 가드레일 내 자율 실행을 확대해 예외 중심 운영으로 전환하는 것이 적절합니다.
– 이 로드맵을 실행 관점에서 구체화하기 위해, ①데이터/지식 연결(RAG), ②워크플로우 통합(API/승인/상태), ③가드레일(RBAC/정책 엔진/감사로그/롤백), ④운영 관측(채택률·오류·데이터/성능 드리프트) 체크리스트를 함께 확인해야 합니다.

[FAQ]

Q1. Agentic SCM은 기존 SCM AI와 무엇이 다른가요?

기존 SCM AI는 수요예측, 재고 최적화, 생산 계획 등 개별 기능 단위에서 자동화와 정확도 개선에 집중해 왔습니다. 그러나 S&OP와 같은 복합 의사결정 영역에서는 부문 간 목표 충돌과 분산된 데이터·가정·제약 조건을 통합적으로 다루는 데 한계가 있었습니다. Agentic SCM은 단일 모델의 성능을 높이는 접근이 아니라, 역할 기반 Multi-Agent가 협업(A2A)하며 사람의 의사결정을 지원하는 체계를 지향합니다. 이를 통해 부문 간 트레이드오프를 종합적으로 검토하고, 근거 기반의 선택을 가능하게 합니다.

Q2. 왜 Single-Agent가 아니라 Multi-Agent 협업 구조가 필요한가요?

SCM 의사결정은 수요, 생산, 재고, 재무, 리스크 등 서로 다른 관점이 동시에 고려되어야 하는 구조입니다. 단일 Agent의 end-to-end 처리 방식은 복잡한 상충 관계를 충분히 설명하고 조율하기 어렵습니다. Multi-Agent 체계에서는 Demand/Capacity/Inventory/Finance/Risk/Execution Agent가 각자의 분석 결과와 가정·제약을 공유하고, Orchestrator가 이를 통합해 ‘권고안 + 근거 + 영향 분석 + 실행 옵션’ 형태의 의사결정 패킷으로 제공합니다. 이는 회의 중심 조율을 데이터 기반 의사결정으로 전환하는 구조입니다.

Q3. Agentic SCM 도입 시 가장 중요한 성공 요인은 무엇인가요?

핵심은 “잘 작동하는 모델”이 아니라 “통제 가능한 운영 구조”입니다. 이를 위해 다음 요소가 필수적입니다.
● 정형·비정형 데이터 연결(RAG 기반 지식 참조)
● 권고가 실행으로 이어지는 워크플로우 통합(API·승인·상태 관리)
● 권한·정책·임계치 기반 가드레일(RBAC, 정책 엔진, 감사로그, 롤백)
● 권고 채택률·오류·데이터 신선도·드리프트를 모니터링하는 운영 관측 체계
자동화 범위는 저위험 영역부터 단계적으로 확대해야 하며, Human-in-the-loop 승인 체계를 초기에는 고정하는 것이 바람직합니다.

Q4. Agentic SCM은 어떤 단계로 확장하는 것이 적절한가요?

리포트는 3단계 로드맵을 제시합니다.
1단계는 2~3개 핵심 의사결정에 대해 추천·근거·시뮬레이션을 구현하는 Decision Intelligence 단계입니다.
2단계는 권고를 계획/실행 시스템과 연결하는 Closed-loop 실행 연계 단계로, 제한적 자동 실행을 적용합니다.
3단계는 가드레일 내 자율 실행 범위를 확대하는 Guardrailed Autonomy 단계입니다.
이 과정에서 성과 평가는 모델 정확도보다 OTIF, 재고회전, 계획 리드타임 등 의사결정 KPI 중심으로 관리하는 것이 적절합니다.

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