GLEC API로 6,560만원이 만든 변화의 순간들

Sep 10. 2025

안녕하세요 물류&운송산업 탄소배출량 측정 전문기업 글렉입니다.

숫자는 때로 이야기보다 강력합니다. 오늘은 GLEC API가 만들어낸 실제 변화의 순간들을 숫자와 함께 들려드리려 합니다. 연 6,560만원 절감, ROI 3,700퍼센트. 이것은 단순한 수치가 아닌, 누군가의 삶을 바꾼 이야기입니다.

첫 번째 이야기, 중견 물류기업 A사의 변신

연매출 500억 규모의 중견 물류기업 A사. 전국 15개 물류센터와 200대의 차량을 운영하는 이 회사의 ESG 팀은 단 3명이었습니다.

그들의 일상은 이랬습니다. 매달 데이터 수집에 80시간, 데이터 정제에 60시간, 계산과 검증에 40시간, 보고서 작성에 20시간. 총 200시간을 탄소배출 보고서 하나에 쏟아부었습니다. 그럼에도 정확도는 68퍼센트에 불과했죠. 실제로 외부 감사에서 계산 오류가 발견되어 거래처로부터 경고를 받은 적도 있었습니다.

2024년 하반기, A사는 GLEC API를 도입했습니다. 그리고 모든 것이 바뀌었습니다.

이제 데이터 수집은 API 자동 연동으로 2시간이면 충분합니다. 데이터 정제는 자동 표준화로 필요 없어졌습니다. 계산과 검증은 자동 계산 후 이상치만 확인하는 1시간. 보고서 작성도 템플릿 자동 생성으로 2시간이면 끝납니다. 200시간이 5시간이 되었습니다. 97.5퍼센트의 시간이 사라진 것입니다.

더 놀라운 것은 정확도가 99.2퍼센트로 향상되었다는 점입니다. 이제 외부 감사는 두렵지 않습니다.

투자 비용을 계산해보겠습니다. GLEC API Basic 플랜 월 120만원, 초기 구축 비용 500만원, 교육 및 전환 비용 200만원. 연간 총 비용은 2,140만원입니다.

절감 효과는 어떨까요. 인건비 절감으로 월 780만원, 오류 감소로 인한 리스크 비용 절감 월 100만원. 연간 총 절감액은 1억 560만원입니다.

순 절감 효과는 연 8,420만원. 투자 회수 기간은 2.6개월. ROI는 393퍼센트입니다.

두 번째 이야기, 북미 거대 기업의 도전

북미의 한 펄프와 제지 제조업체. 70개의 제조 시설과 수천 명의 직원을 거느린 이 거대 기업도 같은 고민을 안고 있었습니다. 복잡한 공급망을 어떻게 관리할 것인가.

그들이 선택한 것은 GLEC Framework 기반 자동화 시스템이었습니다. 그리고 6개월 만에 기적이 일어났습니다.

ROI 3,700퍼센트. 믿기 어려운 숫자지만 사실입니다. 모델 실행 시간은 50퍼센트 이상 단축되었고, 탄소 배출량의 실시간 최적화가 가능해졌습니다. Power BI 대시보드를 통해 즉각적인 의사결정이 이루어집니다.

더 중요한 것은 ERP 시스템과 GLEC API의 완벽한 통합으로, 생산 위치 선정부터 운송 방법 최적화까지 모든 과정이 자동화되었다는 점입니다. 파업이나 새로운 규제 같은 외부 요인에도 즉각 대응할 수 있게 되었습니다.

세 번째 이야기, 작지만 강한 스타트업 C사

직원 20명의 이커머스 물류 스타트업 C사. 그들은 처음부터 다른 길을 선택했습니다. GLEC API를 도입하여 ESG 경영을 차별화 포인트로 삼은 것입니다.

개발자가 없어도 괜찮았습니다. Claude Desktop을 활용했으니까요. Excel 파일을 업로드하고 "GLEC API로 계산해줘"라고 입력하면 끝. 월 30만원의 비용으로 대기업 수준의 탄소 관리를 실현했습니다.

결과는 놀라웠습니다. 대기업 화주사 3곳과 신규 계약을 체결했고, ESG 우수 파트너사로 선정되었습니다. 경쟁사 대비 15퍼센트 높은 계약 단가를 확보했습니다.

C사 대표의 말이 인상적입니다. "GLEC API 덕분에 우리 같은 작은 회사도 글로벌 기준의 ESG 경영이 가능해졌습니다. 이것이 진정한 기술 민주화라고 생각합니다."

성공을 위한 다섯 가지 지혜

이들의 성공에는 공통점이 있었습니다.

첫째, 단계적 도입입니다. 한 번에 모든 것을 바꾸려 하지 않았습니다. 1개월차에는 파일럿 프로젝트로 한 개 노선만 테스트했습니다. 2-3개월차에 주요 노선으로 확대하며 직원 교육을 병행했습니다. 4-6개월차에 이르러서야 전면 도입을 완성했습니다.

둘째, 데이터 품질 관리입니다. "Garbage In, Garbage Out". 아무리 좋은 API도 잘못된 데이터를 넣으면 소용없습니다. 거리 데이터의 정확성, 중량 단위 통일, 연료 종류의 정확한 구분, 차량 유형 세분화. 이 모든 것을 꼼꼼히 체크했습니다.

셋째, 조직 문화의 변화입니다. 기술만큼 중요한 것이 사람입니다. "일자리를 뺏는 것이 아니라 더 가치 있는 일에 집중하게 해주는 도구"라는 인식 전환이 필요했습니다. 충분한 교육과 전환 기간, 그리고 절감된 시간으로 창출한 가치에 대한 보상이 뒤따랐습니다.

넷째, 시스템 통합입니다. TMS, WMS, ERP, 차량 관제 시스템. 각 시스템과의 API 연동을 통해 데이터 사일로를 완전히 제거했습니다. 대부분의 최신 시스템은 REST API를 지원하므로 기술적 어려움은 크지 않았습니다.

다섯째, 지속적인 개선입니다. 도입이 끝이 아닙니다. 매달 데이터 정확도를 검증하고, 이상치 발생 원인을 분석하며, 새로운 규제 요구사항을 반영하고, 사용자 피드백을 수집하여 개선했습니다.

2025년, 그리고 그 너머

규제의 물결이 밀려오고 있습니다. EU의 CBAM 본격 시행, CSRD 의무화. 미국 SEC의 기후 공시 규정 강화. 중국의 탄소 배출권 거래제 확대. 한국의 K-Taxonomy 확대와 탄소중립 기본법 강화.

이제 정확한 탄소 데이터 관리는 기업 생존의 문제가 되었습니다.

MIT의 연구는 흥미로운 사실을 보여줍니다. 2025년까지 물류 기업의 35퍼센트만이 넷제로 목표를 설정했고, 이 중 상당수가 목표 달성에 어려움을 겪고 있습니다. 하지만 AI 기반 자동화 도구를 도입한 기업들의 목표 달성률은 87퍼센트에 달합니다.

GLEC API는 이미 단순한 계산 도구를 넘어섰습니다. 예측 분석과 최적화 제안까지 제공하는 방향으로 진화하고 있습니다. 머지않아 "내일 부산으로 보낼 화물의 최적 운송 방법을 추천해줘"라고 물으면, 날씨와 교통 상황, 탄소 배출량과 비용을 모두 고려한 최적안을 제시하는 날이 올 것입니다.