결국, 데이터 활용이다.

구매 직무의 미래는 어떻게 될까요?

AI가 모든 산업 및 직무에 영향을 끼치고 있습니다.

이에 따라 구매 직무도 AI에 대체될 수 있다는 의견들이 나오고 있습니다.

제가 구매 현업에 종사하면서 나오는 이야기들에 대해 몇 가지 말씀드리면서

제 의견을 덧붙이도록 하겠습니다.

1. AI에 의해 최저가 가격을 자동으로 구매하는 시스템이 설정되어 대체될 수 있다.

- 구매 시스템이 고도화되어 구매하고자 하는 품목들의 최저가 발주를 할 수 있게 된다면 회사입장에서도 비용을 줄일 수 있게 됩니다. 하지만 MRO와 같은 저가치 품목에 대해서만 가능하다고 생각합니다. 전략품목에 대해서는 공급망관리, 협상, 품질 이슈 발생 시 대응, 계약 등 많은 부분을 사람이 직접 관여해야 합니다. 정리하자면 저가치 품목에 대해서는 AI의 도움을 받아 업무시간을 줄여 구매할 수 있게 되고 고가치 품목에 대해서는 담당자가 더 신경을 쓸 수 있게 되어 구매의 효율성을 높일 수 있습니다. 

2. 다른 직무 사람들이 구매 직무로 넘어올 수 있다.

- 최근 ODM/OEM을 전문으로 하는 제조공장이 늘어나면서 원부자재에 대한 컨트롤은 제조공장에서 신경 써주고 있기 때문에 완제품만 구매하는 회사에서는 다른 직무의 사람들이 구매를 할 수 있습니다. 특히 품목이 적을 경우 구매 담당자가 필요하지 않을 수 있고 AI에 의해 많은 정보를 얻을 수 있는 시대이기 때문에 구매는 어느 직무 사람들이 담당하더라도 가능할 것으로 보입니다. 재고가 떨어지면 자동으로 발주하는 시스템이 도입된다면 구매담당자는 더욱 필요가 없게 되겠지요. 

하지만 신규 제품을 개발할 때 개발구매를 통한 원가 절감 및 문제 발생 시 잠재적인 공급처 POOL 관리는 다른 부서에서 담당하기 쉽지 않은 영역입니다. 영업이 여러 고객사를 관리하고 있듯이 구매는 여러 공급처를 관리하고 있기 때문에 다른 직무의 사람들에 의해 대체되기란 쉽지 않습니다.

3. 결국은 데이터 활용이다.

4차 산업혁명에 따라 모든 직무가 영향을 받고 있고 AI와 함께 융합하는 인재만이 살아남을 수 있는 상황입니다. 제가 국제공인 구매전문가 자격증을 취득하면서 배운 것은 데이터 활용이 매우 중요하다는 것입니다. 과거 데이터를 새로운 관점에서 분석하고 이를 통해 납기준수율 향상 및 원가절감을 달성한다면 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다. 데이터를 어떻게 분석하고 어떻게 활용하냐는 전적으로 구매담당자에게 달려있습니다. 따라서 데이터를 분석하고 활용하는 구매전문가는 4차 산업혁명 속에서 살아남을 수 있다고 생각합니다.

제 인생의 멘토께서는 '구매의 과학화'를 항상 말씀하셨습니다. 팀장, 팀원 어느 누가 구매를 하더라도 최적의 구매를 할 수 있어야 한다. 이를 달성하기 위해선 데이터를 통해 협상하는 것이 가장 중요합니다. 멘토께서 말씀해 주신 것처럼 저는 데이터를 활용해 '구매의 과학화'를 달성하고 싶습니다.