[ET단상]인공지능, 물류 산업의 필수 동력

2025-10-22

일부 물류 현장에서는 여전히 인공지능(AI) 도입에 회의적인 시각이 존재한다. 새로운 기술 도입에는 언제나 기대와 우려가 공존하기 때문이다. 그러나 물류산업에서 AI는 더 이상 '있으면 좋은 도구'가 아니라, 반드시 필요한 핵심 요소로 자리잡고 있다. 물류는 전통적으로 수익률이 낮고, 예측 불가능한 중단도 많이 발생하며, 비용·서비스·리스크 간 복잡한 균형 속에서 운영돼 왔다. 그러나 기존 방식과 도구만으로는 이미 한계에 도달한 상황이다.

특히 최근 공급망을 둘러싼 환경은 한층 복잡해지고 있다. 변동성이 커져 지정학적 리스크, 기상이변, 파업, 팬데믹은 언제든 물류 네트워크를 마비시킬 수 있다. 물류 규모가 방대해 지면서 매일 수십억 개의 화물과 수백만 자산이 동시에 이동하는 현실은 인간의 계산 능력을 넘어섰다.

반면 고객들은 익일 배송과 2시간 이내 배송이 표준이 되는 상황에서 기대치가 커져있기 때문에 기존 방식으로는 만족도를 보장하기 어렵다. 이런 상황에서 AI는 방대한 실시간 데이를 처리하고 기계 속도(machine speed)로 의사결정을 내리기에 최적화돼 있다. AI가 없으면 물류 네트워크는 반응적이고 취약할 수밖에 없다. 반대로 AI를 쓰면 공급망은 회복력이 생기고, 예측 가능해지고, 비용 효율적으로 변한다.

업계에서는 여전히 회의적인 시각도 존재한다. 일부 전문가들이 AI 도입에 신중한 건 과거 기술 도입에서 과도한 기대와 실망을 경험했기 때문이다. 초기에는 투자 대비 효과(ROI)가 잘 보이지 않고, 파일럿 프로젝트를 전사적으로 확장하는 게 어렵다. 게다가 AI가 사람을 보완하기보다 대체할 거라는 불안도 있다.

실제 다수의 사례를 살펴보면 진정한 성과는 AI와 사람의 협업에서 나온다. AI는 규모와 속도를 담당하고, 사람은 맥락과 판단을 보완한다. 결국 AI는 사람을 대체하는 게 아니라 더 나은 결정을 내리도록 힘을 실어주는 역할을 하는 것이다. AI는 물류 전반에 적용할 수 있지만, 빠르게 ROI를 확인할 수 있는 분야가 있다.

예를 들어 운송 및 도착예정시간(ETA) 예측은 지연을 사전에 예상하고 최적 경로를 계산하며 화물의 동적 재배치까지 가능케한다. 이를 통해 벌금을 줄이고 고객 만족도를 높여 빠른 ROI를 실현할 수 있다. 또 창고 및 풀필먼트 운영 분야에서는 컴퓨터 비전을 활용한 품질 검사, 로봇 피킹·슬로팅(robotic picking/slotting), 재고 예측 등이 대표적이다. 이로써 노동 효율성을 높이고 오류를 줄여 즉각적인 성과를 만들어낸다. 리스크 및 회복력 관리 영역에서는 날씨, 파업, 지정학적 사건에 따른 거시적 리스크 점수를 산출할 수 있어, 글로벌 공급망 환경에서 점점 더 중요한 역할을 차지한다. 자산 및 재고 활용도 측면에서는 컨테이너나 팔레트와 같은 자산의 순환을 AI가 예측해 불필요한 교체 비용을 줄일 수 있다.

실제로 머신러닝 기반 ETA·경로 최적화는 ETA 편차를 30~40% 줄이고, 컴퓨터 비전은 반품이나 오배송을 줄인다. 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI는 고객 응대와 문서 처리를 자동화해서 백오피스 효율을 40~60% 높였다. 예측 및 처방 분석은 수요 급증이나 창고 운영 전략을 미리 준비해서 비용을 절감한다. 강화 학습 기반 의사결정 AI는 중단 상황에서도 재경로나 자산 재배치로 큰 손실을 막았다. 이 중에서 ROI가 제일 빠른 건 운송·ETA 예측, 창고 운영의 컴퓨터 비전, 리스크 관리였다.

AI는 혼자서도 강력하지만 로봇, 자율주행, 사물인터넷(IoT)과 결합하면 진짜 힘을 발휘한다. 예를 들어 로봇 팔과 비전을 결합하면 피킹·분류 속도와 정확성이 동시에 높아지고, 자율주행차나 드론은 라스트마일 배송의 안전성과 효율성을 높일 수 있다. IoT 센서가 주는 데이터를 AI가 해석하면 온도나 충격 같은 민감한 요소도 관리할 수 있다. 결국 IoT가 데이터를 모으고, 로봇과 자율주행이 실행하고, AI가 해석하고 결정하는 닫힌 루프(closed loop)가 완성되며, 이를 통해 자가 보정되는 자율 공급망을 운영할 수 있다.

AI는 물류 산업에서 사람을 대체하는 기술이 아니라, 의사결정을 강화하고 공급망을 더욱 민첩하고 견고하게 만드는 동력이다. AI를 조기에 도입하는 기업은 더 빠르고, 저렴하며, 안전하고, 친환경적인 공급망을 구축할 수 있다. 반면 도입을 지연하는 기업은 혼란이 일상화된 글로벌 환경에서 경쟁력을 잃게 될 것이다. 앞으로 물류산업의 성패는 AI를 얼마나 전략적이고 신속하게 도입하느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아니다.

산제이 샤르마 데클라 CEO sales@decklar.com

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