멕시코 운송의 미래: 지속 가능성과 AI, 아직 지켜지지 않은 약속

멕시코의 운송 관리는 전환점에 있습니다. 더 빠른 배송에 대한 수요 증가, 비용 최적화의 절실한 필요성, 지속 가능성에 대한 점점 더 두드러지는 초점과 함께 멕시코 기업들은 혁신적인 솔루션을 요구하는 상당한 과제에 직면해 있습니다. Manhattan Associates의 운송 관리의 미래에 대한 최근 글로벌 연구는 조직이 기술 변화와 지속 가능성에 대한 증가하는 기대를 어떻게 적응할 수 있는지 조명합니다. 이 기사에서는 기술 분열, 인공 지능(AI)의 초기 채택, 그리고 국가의 물류 운영에 지속 가능성을 통합하는 데 지속적인 과제를 분석하여 해당 연구의 주요 결론을 탐구합니다.

기술 분열과 운영 가시성 부족

멕시코 기업이 운송 관리에서 직면한 가장 시급한 장애물 중 하나는 기술 분열입니다. 기업 성공에 운송이 매우 중요함에도 불구하고 많은 조직이 다양한 시스템을 통합하고 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Manhattan Associates의 연구는 우려스러운 수치를 보여줍니다. 멕시코 기업의 53%만이 운송 관리 시스템(TMS)을 다른 물류 솔루션과 완전히 실시간으로 통합할 수 있습니다. 이러한 기술적 단절은 운영에 대한 완전한 가시성을 확보하는 데 상당한 장벽을 만들고, 이는 효율적으로 경로를 조정하고 배송 시간을 최적화하는 능력을 저해합니다.

Manhattan Associates의 운송 관리 시스템(TMS) 이사인 Bryant Smith가 지적했듯이, "기업은 경로를 조정하고, 지연을 방지하거나, 고객에게 배송 시간을 사전에 알릴 수 있는 가시성을 확보하지 못하고 있습니다." 이러한 운영 투명성 부족은 비효율성, 높은 비용, 그리고 예상치 못한 상황에 대한 낮은 대응 능력으로 이어집니다. 적절한 보고 및 분석의 부재, 새로운 솔루션 구현과 관련된 높은 비용, 내부 기술 부족은 멕시코 기업이 운영 가시성을 개선하고 경쟁력을 높이는 것을 방해하는 반복적인 장벽입니다.

인공 지능(AI)은 운송 관리의 효율성을 최적화하는 데 변혁적인 도구로 부상하고 있습니다. 그러나 멕시코에서는 이 기술의 채택이 아직 초기 단계에 있습니다. 보고서에 따르면 멕시코 기업의 57%가 2030년까지 자율적으로 또는 최소한의 인간 감독으로 AI 기반 운송 시스템을 갖추는 것을 목표로 하고 있지만, 현재 운영에 AI 또는 머신 러닝을 고급 방식으로 통합한 기업은 12%에 불과합니다.

AI의 엄청난 잠재력에도 불구하고 효과적인 구현은 상당한 장애물에 직면해 있습니다. "기술 지식 부족은 AI 채택의 주요 장애물 중 하나입니다. 기업은 이 기술을 최대한 활용하기 위해 교육 및 적절한 시스템에 투자해야 합니다."라고 설명합니다. 이 과제는 멕시코가 물류 부문에서 AI의 이점을 완전히 활용하기 위해 인재 및 기술 인프라에 대한 더 많은 투자가 필요함을 강조합니다.

이러한 과제에도 불구하고 운송에 AI를 통합하면 상당한 기회가 제공됩니다. AI는 보다 효율적인 경로 관리를 용이하게 하고, 보다 정확한 수요 예측을 생성하며, 프로세스 자동화 및 실시간 의사 결정을 통해 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 추출하는 능력은 AI가 인간 관리를 통해 달성할 수 없는 운영을 최적화할 수 있도록 하여 운송의 효율성과 대응 능력에 혁명을 약속합니다.

지속 가능성: 기업을 위한 증가하는 과제

현재 시대에 지속 가능성은 글로벌 우선 순위의 최상위로 올라섰으며 멕시코 기업도 예외는 아닙니다. 그들은 점점 더 엄격해지는 환경 규정을 준수하고 이 중요한 분야에서 성과를 개선해야 하는 과제에 직면해 있습니다. Manhattan Associates의 연구에 따르면 멕시코 조직의 72%가 이미 기업 지속 가능성 보고 지침(CSRD)에 따라 보고서를 작성하고 있지만, 40%만이 TMS 시스템 내외부에서 탄소 발자국을 포괄적으로 추적할 수 있었습니다.

운송의 지속 가능성은 단순한 탄소 배출량 감소를 넘어 자원 최적화, 폐기물 최소화, 보다 책임감 있는 운영 관행 구현을 포괄합니다. 그러나 이러한 목표를 달성하는 것은 복잡하며 많은 기업이 여전히 일상적인 운영에 지속 가능성을 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. "기업은 미래에 경쟁력을 유지하기 위해 운송 관리를 포함하여 운영의 모든 부분에 지속 가능성을 통합하는 방법을 찾아야 합니다." 이는 지속 가능성이 부가물이 아닌 비즈니스 전략의 기본 기둥인 패러다임의 변화를 의미합니다.

미래의 운송을 준비하다

명백한 과제에도 불구하고 멕시코 기업은 운송 관리를 변화시킬 수 있는 새로운 기술의 잠재력에 대해 상당한 낙관론을 유지하고 있습니다. 연구에 따르면 멕시코 기업의 85%가 고급 계획 및 예측 기술이 2030년까지 운송 비용을 최소 5% 줄일 것이라고 확신하고 있습니다. 이러한 낙관론은 운영 가시성을 개선하고, 데이터 기반 의사 결정을 용이하게 하며, 주요 프로세스를 자동화하는 정교한 도구의 채택 증가에 기반합니다.

그럼에도 불구하고 조직은 오늘날 복잡한 우선 순위의 균형을 맞추는 과제에 직면해 있으며, 이 연구는 많은 조직이 여전히 지속 가능성에 대한 새로운 요구 사항, AI에 대한 기대, 운영 가시성의 필요성에 대처할 준비가 되어 있지 않음을 보여줍니다. 이러한 솔루션의 통합을 연기하는 기업은 운영 비용 증가, 경쟁력 감소, 그리고 미래에 변화하는 소비자의 기대를 충족시키지 못하는 위험에 직면하게 됩니다.

전 세계적으로 추세는 분명합니다.78%조직은 효율적인 운송 관리가 향후 몇 년 동안 성공에 매우 중요하다고 생각하며,61%는 향후 5년 이내에 자율 AI 에이전트를 구현할 계획입니다. 라틴 아메리카에서는 운송 효율성과 지속 가능성을 개선하기 위한 기술에 대한 투자가 증가하고 있지만, 여전히 장애물이 존재합니다. 단지34%기업이 운영 계획에 지속 가능성을 통합했으며, 이는 갈 길이 멀다는 것을 나타냅니다. 이러한 분야에 대한 적응과 투자는 단순한 경쟁 우위가 아니라 멕시코 운송의 역동적인 환경에서 생존과 성장을 위한 필수 요소입니다.