트럼프 관세가 어떻게 AI를 비즈니스 구명줄로 만들었나

도널드 트럼프의 공격적인 무역 정책은 수입 비용 증가와 무역 규칙의 복잡성으로 인해 예측 불가능한 상황을 초래했습니다.

전 세계 기업들은 공급망 관리, 가격 계획, 글로벌 파트너 선정 방식을 빠르게 변경할 수밖에 없었습니다.

해외 공장에 의존하던 기업들은 새로운 비용을 고객에게 전가하거나, 다른 국가의 새로운 공급자를 찾거나, 매번 선적을 더 비싸고 추적하기 어렵게 만드는 복잡하고 끊임없이 변화하는 관세 시스템을 이해하고 대응해야 했습니다.

많은 기업들은 관세 법이 하룻밤 사이에 변경되어 예측할 수 없는 위험에 노출될 수 있다는 점을 인지하며, 기존 시스템이 모든 변화에 대응할 만큼 빠르거나 스마트하지 않다는 사실을 깨달았습니다.

AI는 기업들이 공급망을 이해하고 관세 노출을 줄이며 비용을 절감할 새로운 방법을 찾는 데 있어 구명줄이 되었습니다.

트럼프가 무역 분쟁을 시작하자 기업들은 AI에 의존했습니다

도널드 트럼프 행정부는 수십 년간 국제 공급망을 구축해 온 기업들에게 글로벌 무역을 더욱 긴장되고 예측 불가능하게 만드는 관세를 도입했습니다.

트럼프 관세의 영향은 전기차 및 배터리분야에 미쳤으며, 기타 관세는 원자재, 기계, 소비자 전자제품, 섬유 및 가구와 같은 단순 제품들을 겨냥했습니다.

미국 세관 시스템에는 20,000개 이상의 제품 카테고리가 있어, 각 카테고리는 원산지 국가와 무역 상태에 따라 서로 다른 세율이나 규칙을 적용받을 수 있습니다. 

이러한 불확실성은 기업들로 하여금 수천 개의 제품 카테고리를 다시 분석하고, 긴 조화세관목록(Harmonized Tariff Schedule) 코드를 추적하며, 재고 중 이제 영향을 받는 부분을 파악하도록 강요했습니다.

기업들은 관세 일정 읽기, 제품 코드 추적, 비용 분석, 세관 사무소 업데이트에 즉각 대응할 수 있는 더 스마트한 도구를 빠르게 필요로 했습니다. 따라서 기업들은 빠르고 심층적이며 예측 불가능한 관세 시대에 생존하기 위해 인공지능(AI)에 의존하게 되었습니다.

기업들은 관세 추적을 따라잡기 위해 AI에 의존했습니다

기업들은 AI가 방대한 양의 복잡한 문서를 읽고, 부서 간 연결고리를 찾아내며, 인간 팀이 결코 할 수 없는 속도로 대응할 수 있음을 발견했습니다.

Salesforce는 강력한 AI 에이전트 를 개발하여 미국 조화세관목록(Harmonized Tariff Schedule, 4,400페이지 분량)을 즉시 스캔하고 이해하여 기업들이 모든 가능한 제품 카테고리 및 관련 관세를 식별할 수 있도록 했습니다. 

Kinaxis는 AI를 활용하여 기업들이 운영의 한 부분을 변경할 경우의 시나리오를 보여주는 실시간 공급망 시뮬레이션을 실행할 수 있게 했습니다. 이를 통해 기업들은 비용을 절감하고 새로운 관세를 피하면서도 생산을 유지하는 방법을 알 수 있게 되었습니다.

Wipro는 전통적인 머신러닝과 새로운 생성형 AI 시스템을 결합하여 글로벌 무역 경로, 공급업체 위치, 운송 노선 및 관세 노출을 빠르게 분석했습니다. 이 시스템은 화물 경로를 재설정하거나, 더 저렴한 공급업체로 전환하거나, 소싱 전략을 조정하는 방법을 제안하여 규칙이 계속 변경되는 상황에서도 기업들이 유연하고 경쟁력을 유지할 수 있도록 했습니다.

이러한 AI 시스템은 인간 팀이 독립적으로 관리하기에는 너무 방대하고, 빠르고, 복잡한 작업을 대신 수행했습니다. 이러한 작업에는 발생하는 새로운 무역 정책 추적, 취약점을 위해 글로벌 공급업체 데이터 스캔, 비용 영향에 대한 시나리오 모델링, 속도, 절감 및 규정 준수를 균형 있게 맞추는 더 나은 의사결정 제안 등이 포함됩니다.

대기업에게는 구명줄이지만, 다른 사람들은 어떨까요?

대기업은 AI 도구를 적절히 훈련시키기 위한 자금, 인재 및 데이터를 보유하고 있습니다. AI는 기업들로 하여금 변화하는 무역 규칙에 즉시 대응하고, 이전 시스템이나 수동 프로세스로는 결코 따라할 수 없는 방식으로 이익 마진을 보호할 수 있을 만큼 유연하고 지능적으로 만들었습니다.

하지만 많은 소규모 기업들은 AI 도구 구매, 맞춤형 모델 구축 전문가 고용, 또는 AI 시스템이 제대로 작동하고 유용한 통찰력을 제공하기 위해 필요한 깨끗하고 실시간 데이터 수집에 충분한 자금이 부족합니다. 

AI는 종종 마법처럼 묘사되지만, 사실은 그것이 작동하는 데이터의 질만큼만 우수합니다. 기업이 제품, 공급업체, 물류 및 비용에 대한 깨끗하고 업데이트된 잘 조직된 데이터를 구매할 여유가 없다면, 최고의 AI 시스템조차 대기업들이 이미 보고 있는 결과를 제공할 수 없습니다.

이러한 맥락에서 AI는 예측 불가능한 정책을 탐색하는 데 도움이 되는 구명줄이 되었습니다. 하지만 앞으로의 더 깊은 질문은 이 구명줄이 사다리 역할도 하여, 소규모 기업과 자원이 부족한 참여자들이 미래로 올라갈 수 있는 방법을 제공하는지, 아니면 여전히 가장 강력한 기업들이 주도권을 유지하며 다른 이들이 더 뒤처지게 하는 단지 목발에 불과한지에 있습니다.