Q. 구매 직무 취준생입니다. 현직자 분들은 AI를 어떻게 활용하시는지 궁금해서 질문드립니다.

답변 5

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  채택스포스코

  코부사장 ∙ 채택률 75%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 구매 직무에서는 AI를 단독으로 쓰기보다는 정보 취합과 초안 정리에 붙여서 쓰는 경우가 많습니다. 저도 현장에서 보면 시황 확인과 공급사 비교 자료 정리처럼 시간이 많이 드는 반복 업무를 먼저 맡기고 이후에는 사람이 최종 판단하는 방식으로 씁니다. ERP를 쓰는 곳에서는 데이터 입력과 승인 흐름은 시스템으로 가고 AI는 그 앞단에서 필요한 정보를 모으고 문서 초안을 만드는 식으로 연계해보시면 좋습니다. 개인적으로는 협력사 이력 정리나 발주 전 체크 항목 정리 같은 데도 꽤 실용적입니다. 다만 업무에 바로 넣을 때는 보안과 정확도를 가장 먼저 보셔야 합니다. 사내 정보나 단가 같은 민감한 내용은 외부 AI에 그대로 넣지 않는 편이 안전하고 결과도 반드시 사람이 다시 검증해야 합니다. 현직에서는 AI를 대체 수단으로 보기보다 검색 시간 줄이고 정리 품질을 높이는 보조 도구로 씁니다. 추가적으로 구매전표 자동화나 구매예가대비 낙찰금액 비율 정리 등 통계부분에도 사용하기는 합니다. 지금처럼 국제 정보 취합과 자재 관리 툴을 직접 만들어보시는 방향은 충분히 실무적이니 그 흐름을 유지하시되 ERP와 연결되는 입력 포맷이나 보고서 자동화 쪽으로 넓혀가시면 도움이 될 것 같습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 중견이나 대기업에서도 AI가 ERP 자체를 대체한다기보다 ERP에서 나온 데이터를 정리하고 판단하는 과정의 보조도구로 활용하는 방향이 현실적입니다. 구매에서는 원자재 가격과 환율 및 공급망 이슈 요약, 견적 비교, 협력사 정보 정리, 계약서 검토 보조, 발주 데이터 분석, 재고와 납기 이상징후 확인 등에 활용할 수 있습니다. 현재 국제정보 취합과 자재관리 툴을 직접 만들어 사용하신 경험은 상당히 좋은 소재입니다. 단순히 AI를 사용했다보다 기존 업무시간이 얼마나 줄었는지, 누락이나 오류가 얼마나 개선됐는지까지 수치화해두세요. 추후 이직을 생각한다면 SAP 같은 ERP의 구매 프로세스 흐름과 엑셀 데이터 처리 역량도 함께 익히시면 좋습니다. AI 활용 경험을 구매 업무의 자동화와 의사결정 개선 성과로 보여주면 현재 중소기업 경험도 충분히 경쟁력 있게 만들 수 있습니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​중견 및 대기업 구매 직무에서는 SAP나 오라클 같은 ERP 시스템과 AI를 연계하여 주로 원자재 시황 분석이나 단가 예측 및 요약 보고서 작성에 활용합니다. ERP에서 추출한 방대한 데이터는 데이터 유출 방지를 위한 보안 처리 후 사내 생성형 AI나 파이썬 기반 데이터 분석 툴로 가공하여 의사결정에 적용합니다. ​직접 생성형 AI를 활용하여 자제 관리 툴을 만들어 업무에 적용해 본 경험은 이직 시장에서 차별화된 실무 역량으로 평가받습니다. 현재 사용 중인 AI 기반 자제 관리 및 정보 취합 프로세스를 성과 수치와 함께 자소서에 녹여낸다면 매우 매력적인 경력 스토리가 됩니다. ​응원하겠습니다.

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 95%

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  중소기업에서 이메일과 엑셀을 활용해 스스로 자재 관리 툴을 만들고 국제 정보를 취합하는 방식은 실무적으로 대단히 훌륭한 시도이며 이직 무기가 됩니다. 규모가 큰 중견기업이나 대기업 역시 ERP 시스템을 기본으로 사용하지만, 실무자 개인의 영역에서는 생성형 AI를 업무 효율화에 적극적으로 도입하고 있습니다. 특히 복잡한 데이터 정제와 글로벌 커뮤니케이션 영역에서 AI 활용도가 매우 높습니다. 대기업 구매 직무에서는 SAP나 Oracle 같은 ERP 시스템을 사용하지만, 시스템에서 다운로드한 날 것의 데이터를 가공하는 작업은 여전히 실무자의 몫입니다. 현직자들은 수만 줄에 달하는 자재 마스터 데이터나 단가 변동 이력을 분석할 때 AI를 활용합니다. 복잡한 엑셀 매크로나 파이썬 코드를 AI를 통해 빠르게 추출하여 데이터 시각화 시간을 단축합니다. 해외 공급사와의 단가 협상이나 계약서 검토 단계에서도 영문 이메일 초안 작성과 독소 조항 분석에 AI를 번역기 이상으로 활용하고 있습니다. 글로벌 원자재 가격 변동이나 환율, 공급망 리스크 관련 해외 뉴스 서칭도 AI 요약 기능을 통해 매일 아침 빠르게 처리합니다. 사내 ERP 시스템 자체에 AI가 탑재되는 추세이기는 하나, 현업 담당자가 개인적으로 AI 프롬프트를 어떻게 작성하고 활용하느냐에 따라 보고서의 질과 업무 속도에서 큰 차이가 발생합니다. 시스템이 갖춰진 대기업에서도 수작업을 줄이려는 시도는 언제나 환영받는 역량입니다. 지금 하고 계신 자재 관리 툴 제작과 정보 취합 경험을 이력서와 자기소개서에 상세히 기록해 두십시오. 단순히 AI를 썼다는 사실에 그치지 말고, 이로 인해 수작업 시간이 몇 퍼센트 단축되었는지, 정보 취합의 정확도가 얼마나 향상되었는지 숫자로 증명하면 좋습니다. 대기업 면접관들은 ERP 사용 경험 유무보다, 주어진 환경에서 스스로 도구를 활용해 업무 프로세스를 개선해 본 능동적인 자세에 훨씬 큰 점수를 줍니다. 지금의 시도를 더 고도화하여 포트폴리오로 정리해 두는 행동을 추천합니다.

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  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  충분히 연계해서 사용할 수 있습니다. 오히려 ERP를 사용하는 중견·대기업 구매에서는 AI가 ERP를 대체한다기보다 ERP에 쌓이는 데이터를 꺼내서 분석하고 반복 업무를 줄이는 보조도구로 쓰이는 경우를 생각하면 됩니다. 예를 들어 ERP에서 발주·입고·재고·단가·납기 데이터를 추출한 뒤 생성형 AI나 Python 등을 이용해 장기 미입고, 납기 지연, 단가 변동, 재고 과다·부족 같은 이상 건을 자동으로 분류하거나 우선순위를 정리할 수 있습니다. 공급업체별 납기 준수율이나 가격 변동을 정리해서 구매 실적을 분석하는 것도 연결하기 좋은 영역입니다. 다만 실제 회사에서는 보안 문제 때문에 ERP 데이터를 그대로 외부 생성형 AI에 넣는 것은 제한될 수 있고, 사내 AI나 승인된 환경을 사용하는 경우도 있습니다. 또 구매 업무 자체에서도 견적서 비교, 거래처 문의 메일 작성, 회의록 및 발주 관련 문서 정리, 시장가격이나 원자재 가격 관련 정보 취합, 계약서의 주요 조건 비교처럼 사람이 최종 확인해야 하지만 반복적인 업무에 AI를 활용할 수 있습니다. 특히 구매는 데이터가 많기 때문에 "AI가 구매 의사결정을 대신한다"기보다는 데이터를 빠르게 정리하고 사람이 판단할 수 있도록 정보를 구조화하는 방향이 현실적입니다. 현재 하고 계신 국제 정보 취합과 자재관리 툴 제작 경험도 충분히 좋은 경험입니다. 오히려 회사 규모가 작아서 ERP가 없다는 점을 단점으로만 볼 필요는 없습니다. 이메일과 엑셀로 처리하던 업무에서 직접 필요한 데이터를 정의하고 관리체계를 만들었다는 것이기 때문입니다. 나중에 중견·대기업 구매로 지원한다면 "AI를 사용했다"보다 "기존에는 이메일과 엑셀로 흩어져 있던 자재 정보를 하나의 체계로 관리하고, 반복적인 정보 취합 업무를 자동화했다"처럼 문제와 개선 결과를 설명하는 게 훨씬 좋습니다. 다만 앞으로는 AI 활용 자체보다 구매 직무의 기본기를 같이 쌓는 것이 중요합니다. 발주, 납기, 재고, 원가, 견적 비교, 협력사 관리 같은 구매 프로세스를 이해한 상태에서 AI를 붙여야 경력으로 인정받기 쉽습니다. 지금처럼 실제 구매 업무를 하면서 "어떤 업무를 몇 분에서 몇 분으로 줄였는지", "오류나 누락을 얼마나 줄였는지"를 계속 기록해두면 1~2년 뒤에는 상당히 구체적인 이직 소재가 될 수 있습니다.

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