축제 부스에서 떡볶이를 팔 때 가장 큰 고민은 재료를 얼마나 준비할 것인가이다. 떡과 어묵을 무작정 많이 샀다가 손님이 오지 않으면 남은 재료는 모두 상해서 버려야 하고, 이는 고스란히 금전적인 손해로 이어진다.

반대로 재료를 너무 조금만 준비했다가 초저녁에 다 팔려버리면, 이후에 찾아온 손님들을 그냥 돌려보내야 하므로 돈을 더 벌 수 있었던 기회를 날리게 된다. 재료가 남아도 문제고, 모자라도 문제인 곤란한 상황이 발생하는 것이다.

이러한 고민은 물건을 만드는 거대한 공장에서도 매일 똑같이 벌어진다. 기업이 제품을 얼마나 생산할지 미리 계획을 세우는 것을 생산관리에서는 수요 예측이라고 부른다. 수요 예측을 정확히 하기 위해서는 과거의 판매 기록, 당일의 날씨, 경쟁 부스의 유무, 사람들의 최근 선호도 등 다양한 정보를 종합적으로 분석해야 한다. 느낌이나 직감에 의존해서 생산량을 결정하면 창고에 악성 재고가 쌓이거나 물건이 없어서 팔지 못하는 품절 사태를 피할 수 없다.

최근에는 이 수요 예측 과정에 인공지능 기술을 적극적으로 접목하는 기업들이 늘어나고 있다. 단순한 통계 방식을 넘어, 수많은 변수를 스스로 학습하고 분석하는 AI 트랜스포메이션을 통해 예측의 정확도를 획기적으로 높이는 것이다. 이를 통해 기업은 버려지는 자원을 최소화하고 필요한 만큼만 정확하게 생산하는 최적의 시스템을 구축할 수 있다.

결국 수요 예측이란 미래에 사람들이 우리 물건을 얼마나 원할지 미리 읽어내는 치밀한 과정이다. 떡볶이 부스든 첨단 공장이든, 낭비되는 재고와 놓쳐버린 기회 사이에서 완벽한 균형점을 찾아내는 것이야말로 성공적인 운영을 위한 가장 중요한 첫걸음이다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]