액센츄어, 기존 자구책은 수익 개선 불가 … CEO의 강력한 지휘 필요
 

AI(인공지능)가 화학산업 수익 회복을 견인할 것으로 기대된다.
글로벌 화학 시장은 장기간 불황을 겪고 있으며 회복 조짐이 보이지 않는 상태이다. 주요기업들은 비용 절감 및 자구책을 거의 소진했고 새로운 성장전략이 필요한 시점에 놓여있다.
자산 구조조정을 통한 수익성 개선의 여지가 점점 줄어들고 있는 상황에서 AI는 화학기업의 매출 성장을 견인할 수 있는 몇 안 되는 효과적인 도구 중 하나로 주목받고 있다.
전통적인 자조적 해결책의 한계 효용은 계속해서 감소하고 있다.
세계 최대 경영전략 및 IT 컨설팅기업 액센츄어(Accenture)의 글로벌 화학 및 천연자원 사업부 소속 베른트 엘저 수석 전무이사는 “화학산업의 불황이 4년째 지속되며 일부기업은 이미 5-6차례에 걸쳐 비용 절감 계획을 시행했다”고 밝혔다.
기업 내부의 최적화 여지는 거의 소진됐고 경영진의 최적화 방식은 더 이상 효과적이지 않다는 분석으로 평가된다.

액센츄어는 최근 화학산업의 AI 활용과 관련한 보고서를 발표하면서 “화학기업들이 채택한 자구책이 매우 획일화됐고 기업 간 차별화를 통한 경쟁 우위가 점차 사라지고 있다”고 지적한 바 있다.
해당 보고서는 15개 화학기업의 최적화 계획을 조사했으며 모든 기업이 인력 감축, 비효율적인 시설 폐쇄를 시행했고 절반 이상이 자본 지출을 줄이는 동시에 조달 비용을 절감하고 운전자본과 재고를 관리한 공통점이 있었다.
화학산업을 둘러싼 운영 환경은 상당히 불안정해졌고 반복적인 구조조정과 비용 절감 효과가 점차 감소함에 따라 전통적인 경영 시스템은 더 이상 현재의 상황에는 적합하지 않은 것으로 평가된다.
수요 부진과 과잉생산 상황에서는 화학기업이 매출을 늘리기 어려우나 AI 기술은 이미 성숙한 구현경로를 갖추고 있어 효과적인 솔루션이 될 것으로 기대된다.
베른트 엘저 전무이사는 AI를 활용한 매출 증대 방안의 3가지 핵심 방향을 제시했다.
첫째, 지능형 가격 최적화가 주목된다. 화학기업들은 수십 년간 축적된 판매 주문, 출하량, 거래가격 데이터를 보유하고 있으며, AI는 방대한 데이터를 심층 분석해 정교한 동적 가격모델을 구축할 수 있다.
둘째, AI는 화학기업이 공급망 혼란 속에서 새로운 수요를 발굴하는 데 도움을 줄 수 있다.
지정학적 갈등, 자연재해, 무역마찰은 종종 공급망 혼란으로 이어지며, 화학기업은 혼란 속에서 공급망을 신속하게 재구축하고 잠재 수요기업을 확보해야 한다. AI는 화학기업이 시장 기회를 포착하는 데 도움을 줄 수 있다.
셋째, 제품 연구개발(R&D) 혁신을 가속화한다. 화학식을 기반으로 하는 화학기업들은 과거 방대한 양의 연구개발 데이터를 축적했으며, AI는 기존 데이터베이스를 활용해 완전히 새로운 화학식을 신속하게 개발함으로써 이전에는 실현하기 어려웠던 연구개발 경로 혁신을 달성할 수 있다. 원래 최대 9년은 걸리던 기술적 돌파구가 AI의 도움으로 단 2년 만에 완료될 것으로 기대된다.
아울러 AI는 장비 작동 데이터를 분석해 공장 생산 및 운영을 최적화하고 손실을 줄이는 데에도 활용될 수 있다.
그러나 단순히 소프트웨어 시스템을 도입하는 것만으로는 AI의 가치를 완전히 실현하기에 충분하지 않으며, 베른트 엘저 전무이사는 “가격 책정과 같은 핵심 사업의 디지털 전환(DX)은 CEO(최고경영자)가 주도해야 한다”고 강조했다.
여러 사업부서에 걸쳐 과중한 업무와 긴급 대응이 발생하는 상황에서 최고 경영진의 강력한 지휘 없이는 AI 도입이 더디게 진행될 수밖에 없기 때문이다.
글로벌 화학 시장의 과잉생산 상황은 앞으로도 장기간 이어질 가능성이 높기 때문에 AI는 장기적인 핵심 경쟁력이 될 것으로 주목되고 있다.
액센추어의 보고서는 화학기업들이 AI 도입을 가속화하는 배경을 설명하면서 “공급과 수요 간 구조적 불균형은 변하지 않았다”고 지적했다. 과잉 생산과 수요 부진 상황이 2030년 말까지 지속된다면 대부분 화학기업들은 경기회복에 의존하는 것만으로 수익성을 개선할 수 없다는 것이다.
ICIS의 시장 전망 데이터는 액센츄어의 견해를 뒷받침하고 있다. 새로운 글로벌 생산능력이 더해지며 대다수의 화학산업의 가동률은 앞으로 10년 동안 낮은 수준을 유지할 것으로 예상되고 있다.
장기적인 구조적 과잉생산 속에서 화학기업들이 새로운 구조조정과 비용 절감을 통해 경쟁력을 확보하기는 어려우며, AI를 활용해 가격을 최적화하고 신제품 개발을 가속화하며 시장 변화에 신속하게 대응하는 능력이 미래 경쟁우위를 결정할 것으로 판단되고 있다.