원자재 가격 급등과 수요 변동성 확대, 신제품 실패 위험이 동시에 커지는 가운데, 경험과 직관에 의존한 의사결정은 한계에 이르고 있다. 이러한 문제의식 속에서 등장한 임팩티브AI의 수요·가격예측 솔루션 ‘딥플로우(Deepflow)’는 재고와 생산, 구매 전략을 데이터 기반으로 재설계하며, 예측을 비용 절감과 운영 혁신으로 연결하는 AI 해법으로 주목받고 있다.
 

■ 자료 제공 I 임팩티브AI, 02-563-9877, http://www.impactive-ai.com
 

1. 기업 경쟁력은 ‘예측’에서 갈린다

기업의 경영자들은 심화되는 불확실성과 마주하고 있다. 원자재 가격 변동성은 커지고, 소비자 수요는 더 빠르게 변화하며, 신제품의 성공 가능성은 점점 예측하기 어려워지고 있다. 기업들은 가장 잘 팔릴 것이라 판단한 제품을 출시하지만, 결과는 예상과 다른 경우가 대부분이다. 문제는 실패할지 모른 채 의사결정을 내린다는 데 있다.
만약 결과를 먼저 예측한 뒤 유리한 선택지를 고를 수 있다면 어떨까. 독일의 출판사 인키트(Inkitt)는 책을 출간하기 전 흥행 가능성을 AI로 예측하고, 성공 확률이 높은 작품만 출간해 베스트셀러 비율을 90% 수준까지 끌어올렸다. 이러한 방식이 제조·유통·식품 산업 전반으로 확장된다면, 기업의 생산성과 경쟁력은 근본적으로 달라질 수 있다. 바로 ‘예측 AI’가 주목받는 이유다.

2. 제품의 생애주기를 예측하다

모든 제품은 출시부터 단종까지 고유한 생애주기를 갖는다. 예측 AI는 이 전 과정을 데이터 기반으로 전환해 신제품 출시 전 판매 성과를 가늠하고, 생산·판매 단계에서는 수요 변화를 선제적으로 반영한다. 나아가 제품 수명과 총수익을 예측해 포트폴리오 전략까지 최적화할 수 있다.
이러한 예측 중심 접근은 특히 재고 관리 영역에서 효과적이다. 여전히 많은 기업이 과거 평균치에 의존해 생산과 발주를 운영하며 재고 과잉과 부족 문제를 겪고 있다. 예측 정확도를 10%만 개선해도 재고 비용 절감 효과를 기대할 수 있다.

3. AI 수요·가격예측 솔루션 딥플로우

임팩티브AI는 이러한 산업 현장의 문제의식에서 출발해 수요·가격예측에 특화된 AI 솔루션 ‘딥플로우’를 개발했다. 딥플로우는 복잡한 수요예측 과정을 자동화하고, 데이터 기반의 의사결정을 통해 재고 관리 최적화와 원자재 구매 전략 체계화를 지원하는 AI 예측 솔루션이다. 다양한 딥러닝·머신러닝 모델을 활용해 제품 수요, 원자재 가격, 신제품 판매량 등을 예측한다.

■ Deepflow Forecast
제품 수요예측을 통해 생산·공급 계획을 최적화하는 솔루션이다. 출고량과 주문량을 정밀하게 예측하고, 현재 재고와 리드타임을 반영해 최적의 생산량과 생산 일정을 자동으로 산출한다. 이를 통해 재고 최적화와 비용 절감을 실현하도록 지원한다.
■ Deepflow Materials
원자재 가격예측을 통해 구매 전략을 체계화하는 솔루션이다. 변동성이 큰 원자재 시장에서 향후 가격 흐름을 예측하고, 최적의 구매 시점을 제시함으로써 비용 절감을 돕는다. 단기적인 비용 절감을 넘어 중장기적인 원자재 구매 전략 수립을 가능하게 한다.
 

4. 예측을 ‘의사결정’으로 연결하다

딥플로우는 단순히 정확한 숫자를 제공하는 데서 멈추지 않는다. 예측 결과의 원인을 설명하고, 그에 따른 실행 전략(Action Plan)을 함께 제안함으로써 실제 비즈니스 의사결정을 지원한다. 이는 예측 AI가 기술적 성과를 넘어 실질적인 생산성 향상으로 이어지기 위한 핵심 요소다.
AI 프로젝트가 실패하는 주요 원인은 기술이 아니라 ‘활용’에 있다. 아무리 정교한 모델이라도 현업 프로세스와 연결되지 않으면 가치는 제한적이다. 딥플로우는 예측을 중심으로 업무 흐름과 의사결정 방식을 재설계할 수 있도록 솔루션 전반을 구성했다.

5. ‘블랙스완’도 데이터가 된다

임팩티브AI는 일반적으로 예측이 어려운 상황을 다양한 연구와 기술로 극복하고 있다. 데이터가 부족한 기업의 경우, 기존 데이터를 확장하는 시계열 데이터 증강 기술을 적용해 예측 모델을 활용할 수 있도록 설계했다.
또한 기존 통계 모델이 포착하기 어려운 급격한 시장 변화를 유발하는 관세, 지정학적 이슈, 전염병과 같은 블랙스완 이벤트에 대응하기 위한 방법론을 개발했다. LLM의 방대한 배경지식을 활용해 블랙스완 이벤트를 분석 가능한 변수로 변환하고, 이를 시계열 데이터와 결합해 변화 신호를 모델에 반영한다. 설명하기 어려운 외부 충격을 ‘학습 가능한 변수’로 전환함으로써, 변동성이 큰 환경에서도 예측의 유효성을 유지한다.
 

6. 예측이 만드는 경쟁력

예측은 불확실한 미래에 대비하는 가장 강력한 도구다. 과거 문명이 풍년과 흉년을 예측해 생존 전략을 세웠듯, 오늘날 기업 역시 예측 능력을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 중요한 것은 예측을 ‘보는 것’이 아니라 ‘활용하는 것’이다.
딥플로우는 이미 다양한 산업 현장에서 실질적인 성과를 입증하고 있다. 도입 기업들은 재고 비용을 평균 30% 이상 절감했고, 반복적인 예측·발주 업무에 소요되던 시간을 기존 대비 1/5 수준으로 단축했다. 예측 정확도 향상은 곧 비용 절감과 운영 효율 개선으로 이어졌다. 이러한 결과는 예측 AI가 단순한 분석 도구를 넘어, 기업의 운영 체계를 바꾸는 핵심 수단이 될 수 있음을 보여준다.