구매 AI, AI Agent, Agentic AI는 무엇이 다를까?

최근 국내외 구매 관련 세미나나 솔루션 소개자료를 보면 ‘구매 AI’, ‘AI Agent’, ‘Agentic AI’라는 용어가 자주 등장한다. 모두 인공지능을 구매업무에 활용한다는 점에서는 비슷하지만, 실제로 수행하는 업무와 자율화 수준에는 차이가 있다.

그렇다면 구매 담당자가 생성형 AI로 공급시장 동향을 조사하는 것과, AI가 직접 공급업체를 조사하고 RFQ를 작성하는 것은 같은 것일까? 여러 AI Agent가 소싱부터 계약까지 업무를 나누어 수행한다면 이를 무엇이라고 불러야 할까?

구매 AI는 가장 넓은 개념이다

구매 AI(Procurement AI)는 인공지능을 구매 및 공급망 업무에 활용하는 모든 기술을 의미한다. 과거 구매 데이터를 품목별로 분류하는 지출분석, 공급업체 위험 예측, 가격 이상 탐지, 수요예측, 계약서 및 협상자료 작성 등이 모두 이에 포함된다.

최근에는 생성형 AI를 이용하여 시장조사 보고서, 공급업체 평가기준, RFx(RFQ, RFP 등), 이메일 및 계약서 초안을 작성하는 등 활용도가 늘고 있다. 하지만 일반적인 생성형 AI는 구매 담당자의 질문이나 지시가 있어야 작업을 시작하며, 답변이나 문서를 제공한 후에는 대부분 업무가 종료된다.

예를 들어, 구매 담당자가 “최근 알루미늄 가격 동향과 주요 변동요인을 정리해 달라”고 요구하면 AI는 관련 정보를 분석하여 보고서를 작성할 수 있다. 그러나 그 내용을 바탕으로 ERP에서 구매실적을 조회하거나, 공급업체에 견적을 요청하고, 평가 일정을 등록하는 일까지 자동으로 수행하지는 않는다.

따라서 구매 AI는 분석, 예측, 문서 생성 및 자동화를 모두 포괄하는 상위개념이라 할 수 있다.

구매 AI Agent는 특정 구매업무를 수행한다

AI Agent는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어, 주어진 목표를 달성하기 위해 필요한 정보를 찾고 판단한 후 실제 행동까지 수행하는 소프트웨어이다. 예를 들어 “3개월 이내에 만료되는 주요 계약을 점검하라”는 목표를 받은 계약관리 Agent는 다음과 같은 일을 순차적으로 수행할 수 있다.

계약관리시스템에서 만료 예정 계약을 찾고, 자동갱신과 가격조정 조항을 확인하며, 해당 공급업체의 최근 납기·품질 실적을 조회한다. 이후 우선 검토 대상 계약을 정리하고 담당자에게 알림을 보내거나, 권한이 허용된 범위에서 내부 갱신 검토 절차를 시작할 수도 있다.

AI와 AI Agent의 차이는 결국 분석결과를 제시하는 데서 끝나는가, 아니면 다른 시스템과 연결하여 후속업무까지 수행하는가에 있다. AI Agent는 API(Application Programming Interface)를 통해 ERP, SRM, 계약관리시스템 등과 연결되고, 이를 기반으로 데이터를 조회할 뿐 아니라 승인 요청, 계약 정보 입력, 발주 생성 등 후속 업무까지 수행할 수 있다.

Agentic AI는 구매 프로세스 전체를 조정한다

Agentic AI는 하나 또는 여러 AI Agent가 목표를 중심으로 업무를 계획하고, 실행결과에 따라 다음 행동을 조정하는 보다 넓은 운영방식이다.

예를 들어, 핵심 공급업체의 생산중단 가능성이 확인되었다고 가정해 보자. 일반적인 구매 AI는 관련 뉴스를 요약하고 위험도를 제시할 수 있다. 위험관리 Agent는 공급업체의 재무·물류·지역 위험정보를 추가로 확인하고 구매 담당자에게 경고할 수 있다. Agentic AI에서는 여기서 한 단계 더 나아간다. 위험관리 Agent가 문제를 감지하면 공급업체 조사 Agent가 대체업체를 찾고, 소싱 Agent가 긴급 RFQ를 작성한다. 

평가 Agent는 가격·품질·납기를 비교하고, 계약 Agent는 기존 계약의 해지조건과 신규 계약조건을 검토한다. 전체 업무는 상위 오케스트레이터(AI orchestrator)가 조정하며, 고액 구매나 공급업체 최종선정은 사람의 승인을 받도록 설계할 수 있다.

이처럼 여러 전문 Agent가 역할을 나누어 협력하는 구조를 흔히 ‘Agent Swarm’이라고 한다. 다만 Agent Swarm은 Agentic AI와 동일한 의미는 아니다. Agentic AI가 목표를 중심으로 계획·실행·조정을 수행하는 전체 개념이라면, Agent Swarm은 이를 여러 Agent의 협업으로 구현하는 방법 중 하나이다.

미국과 유럽의 구매 AI는 어느 단계인가?

현재 선진기업의 구매 AI는 단순한 챗봇에서 실제 구매시스템에 연결된 Agent로 이동하고 있다. 그러나 Source-to-Pay 전 과정을 사람 없이 운영하는 완전자율 구매가 일반화된 단계는 아니다. 현재는 AI가 조사·분석·초안작성과 일부 실행을 담당하고, 중요한 의사결정은 구매 담당자가 승인하는 형태가 주류라고 볼 수 있다.

이러한 변화는 SAP의 발표에서도 확인된다. SAP는 2026년 5월 구매와 지출관리 전반에 AI Agent를 적용하는 방향을 제시하고, 이를 구현할 Supplier Management Assistant, Category Management Assistant, Requisition Assistant 등의 기능을 발표했다. Supplier Management Assistant는 공급업체 정보 검증과 분류, 위험 모니터링 등을 담당하는 전문 Agent들을 조정한다. Category Management Assistant는 지출·공급업체·시장 데이터를 바탕으로 카테고리 전략을 수립·보완하며, Requisition Assistant는 구매 경로 안내와 구매요청서 작성을 지원한다. 이는 전략구매와 운영구매 전반에 AI Agent가 배치되는 방향을 보여준다.

올해 4월 미국 콜로라도주 덴버(오로라)에서 개최된 ISM World 2026에서도 AI는 주요 주제 중 하나였다.

특히 AI의 활용 가능성을 논의하는 데 그치지 않고, 실제 구매 업무에 에이전틱 AI를 도입한 기업들의 사례가 공유됐다. 그중 대표적인 사례를 간략히 살펴보자.

캐나다에 본사를 둔 글로벌 상거래 기술기업 Lightspeed Commerce의 구매책임자 Trevor Lunga는 ‘AI 준비도 평가 단계’에서 ‘실제 Agentic AI 도입’으로 전환한 과정을 발표했다. 발표에서는 IT·전문서비스 등 간접구매를 중심으로 공급업체 정보관리, 위험 모니터링 및 반복업무 자동화 사례를 다뤘다.

미국의 AI 비용분석 솔루션 기업인 Dalinea의 창업자 Daniela Osio는 AI 기반 비용절감 Agent를 이용하여 구매효율, 공급업체 협상과 카테고리별 절감기회를 확대하는 사례를 소개했다.

이러한 사례들을 보면 구매 AI의 발전단계는 다음과 같이 정리할 수 있다.

구매 AI의 발전단계

① 분석과 예측 중심의 구매 AI

② 특정 업무를 수행하는 AI Agent

③ 여러 Agent가 전체 구매과정을 연결하는 Agentic AI

현재는 두 번째 단계가 빠르게 상용화되고 있으며, 일부 선도기업과 솔루션 기업이 세 번째 단계의 적용을 시작한 상황이라 할 수 있다.

구매 담당자는 무엇을 준비해야 할까?

구매 Agentic AI의 도입은 단순히 최신 AI 솔루션을 구매하는 것으로 끝나지 않는다. Agent가 올바르게 일하려면 공급업체, 품목, 계약, 가격, 실적 데이터가 서로 연결되어 있어야 한다. 또한 Agent가 어떤 시스템을 조회할 수 있는지, 어느 금액까지 직접 처리할 수 있는지, 어떤 경우 사람에게 업무를 넘겨야 하는지도 미리 정해야 한다.

구매 담당자 입장에서도 “AI를 사용할 수 있는가”보다 “어떤 업무를 AI에게 맡길 것인가”가 더 중요한 질문이 될 것이다. 공급시장 조사나 계약 요약처럼 AI가 지원할 업무, RFQ 작성이나 구매 요청 검증처럼 Agent가 실행할 업무, 협상·공급업체 선정·계약체결처럼 사람이 책임질 업무를 구분할 필요가 있다.

결국 구매 AI의 발전은 구매 담당자를 없애는 방향이라기보다, 구매 담당자가 단순 정보수집과 반복업무에서 벗어나 공급시장 판단, 협상, 이해관계자 조정과 카테고리 전략에 더 집중하게 만드는 방향으로 진행될 가능성이 크다.

구매 AI가 정보를 제공하는 조수라면, AI Agent는 정해진 업무를 수행하는 디지털 실무자이고, Agentic AI는 여러 디지털 실무자와 구매 프로세스를 조정하는 운영체계라고 할 수 있다. 이 차이를 명확히 이해하는 것이 앞으로 구매 AI를 평가하고 도입하는 첫 단계가 될 것이다.

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