“AI 에이전트로 구매 혁신”…엠로, 공급망 관리 패러다임 바꾼다

AI 에이전트 기반 기술이 기업 구매 솔루션 업계의 패러다임을 바꾸고 있다. 엠로가 자체 개발한 AI 에이전트는 국내 최대 IT 기업과 플랜트 기업의 차세대 구매시스템에 도입되는 등, 실제 산업 현장에서 빠르게 활용 사례를 늘리고 있다. 업계는 이번 행보를 ‘공급망 관리 자동화 경쟁’의 분기점으로 본다.

엠로는 자사 구매 솔루션에 다양한 인공지능 에이전트 기능을 통합해 첨단화한 최신 플랫폼을 선보였다. 이 솔루션의 핵심은 거대언어모델(LLM) 기반 AI가 기업 내외부의 데이터와 시스템을 연계, 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API) 호출, 검색증강생성(RAG), SQL 쿼리 생성 등 고도화된 자동화 업무를 지원하는 데 있다. 특히 MCP(Model Context Protocol) 기술을 자체 내재화해, AI 에이전트가 훨씬 방대한 정보에 접근하고 효율적으로 처리할 수 있도록 구조를 설계한 점이 차별화된다.

구매 현장에서는 자연어 챗봇, 액션 버튼, 팝업창 등 다양한 인터페이스에서 AI 기능을 실시간 호출할 수 있다. 실질적으로는 협력사 검색, 구매 가이드 안내, 유사 발주 내역 조회, 맞춤형 데이터 리포트 작성 등 복잡한 구매 업무가 이전보다 쉽고 신속하게 처리된다. 기존 수작업 기반 구매·발주 관리와 비교할 때 업무 효율성, 데이터 정확도가 동시에 향상된다는 평가다.

특히 이 같은 AI 기반 혁신은 실제 대형 프로젝트 적용 사례로 입증되고 있다. 엠로는 국내 최대 IT 기업의 차세대 구매 시스템 구축에 특화 AI 에이전트 기능을 순차 공급하고 있으며, 플랜트기업 대상으로는 유사 발주 실적 조회, 견적 비교 분석 등 개념검증(PoC) 성과까지 확보 중이다. 글로벌 시장에서는 오라클, SAP 등도 기업 자산 관리 영역에 AI 챗봇, LLM 접목 AI 도구 개발에 속도를 내고 있어, 국내외 산업 경쟁이 한층 본격화되는 양상이다.

공급망관리(SCM) 영역에 AI 투입이 본격 확대되면서, 엠로의 차세대 솔루션은 ‘공급망 리스크’ 대응의 선제적 수단으로 부상 중이다. 전문가들은 내·외부 데이터를 아우르는 AI 에이전트 자동화가 실제 현장 업무 효율성 및 의사결정 신뢰도를 높일 수 있다고 평가한다. 국내에서는 정보보호, 업무 데이터 처리 관련 규제 준수가 병행돼야 하며, 글로벌 표준 프레임워크 부합 요건도 상존한다.

엠로는 연구 개발을 확대해, AI가 구매 협상, 공급 리스크 분석 등 고차원 의사결정에도 관여하는 지능형 플랫폼으로 솔루션을 빠르게 진화시킨다는 전략이다. 기업 현장에서는 “AI가 공급망 관리 복잡성 해소의 열쇠로 자리잡을 것”이라는 기대감이 커지고 있다. 산업계는 이번 AI 에이전트 솔루션이 실제 시장에 본격 안착할 수 있을지 주시하고 있다.