본 논문은 에이전트형 인공지능(AI)을 중심으로 공급망 운영 내 문서 지능에 대한 포괄적인 지속 가능성 평가 프레임워크를 제시한다. 문서 집약적 워크플로우에서 자동화 효율성을 개선하는 동시에 측정 가능한 환경적 성과를 제공하는 이중 목표를 다룬다. 연구는 완전 수동(인간만), AI 지원(인간 개입, HITL), 그리고 파서와 검증자를 활용하는 고급 멀티 에이전트 에이전트형 AI 워크플로우의 세 가지 시나리오를 비교한다. 실험 결과, AI 지원 HITL 및 에이전트형 AI 시나리오는 수동 프로세스에 비해 에너지 소비 최대 70-90%, 이산화탄소 배출량 90-97%, 물 사용량 89-98%를 절감했다. 특히, 고급 추론(사고 모드)과 멀티 에이전트 검증을 결합한 완전 에이전트형 구성은 단순 AI 지원 솔루션에 비해 리소스 사용량이 약간 증가하더라도 인간 전용 방식보다 상당한 지속 가능성 이점을 달성했다. 이 프레임워크는 성능, 에너지, 배출 지표를 통합하여 AI 기반 공급망 솔루션을 평가하고 관리하기 위한 통합 ESG 지향적 방법론을 제시한다. 실제 문서 추출 작업에 방법론을 적용하는 전체 재현 가능 사용 사례를 포함한다.
