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by 엄지용 Apr 07. 2023

모바일 다음 혁명 GenAI, 물류에선 어떻게 활용될까

AI가 물류판에 불러올 변화

1. 이 글은 커넥터스가 만드는 큐레이션 뉴스레터 '커넥트레터'의 4월 6일 목요일 발송분입니다.

2. 더 많은 분들과 소통하고자 매주 목요일 뉴스레터를 입력하신 메일함으로 발송 드립니다.(무료)

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4. 본문은 커넥터스 신승윤 크리에이터가 작성한 글을 옮겨왔습니다.

AI가 안내한 대출 금리는 불쾌했다

안녕하세요, 이번주 커넥트레터 담당 신승윤입니다. 바로 어제 저희는 '생성형AI(Generative AI)의 물류 활용'을 주제로 컨퍼런스(GenAI Logistics Conference by BeyondX)를 개최했는데요. 오프라인 전석이 매진될 만큼 많은 사람들이 관심과 성원을 보내줬고요. 심지어 어떤 회사 분들은 오프라인 좌석이 매진된 것 때문에 일부 팀원들만 컨퍼런스 현장에 방문하고, 나머지 직원들은 사무실과 물류센터에서 컨퍼런스를 온라인 관람하고 있다고 이야기해주기도 했습니다. 저에게도 온라인 공간에서만 소통하던 커넥터스 독자 여러분을 직접 만나고 인사드릴 수 있었던 의미있는 시간이었구요.

커넥터스 운영사 비욘드엑스가 주최한 이번 컨퍼런스에는 온오프라인 통합 300명에 가까운 사람들이 몰리며 성황리 마무리됐습니다. ⓒ커넥터스

그래서 이번 뉴스레터에선 어제 행사 내용, 그러니까 생성형AI 기술이 어떻게 물류 비즈니스에 스며들지 정리해보고자 하는데요. 워낙 방대한 주제가 다뤄진지라 전체 내용을 소개하진 못하지만, 핵심 내용을 중심으로 요약해보고자 합니다.

그 전에 말이죠. 최근 제가 겪은 AI와의 대화 내지 갈등을 하나 소개하려 합니다. 저는 모 은행을 통해 전세금 대출을 받았고, 최근 이를 연장하는 데 성공했습니다. 잘 아시다시피 요즘 금리가 많이 올랐잖아요. 그래서 보다 저금리의 대출상품을 찾아볼까 고민하다가 끝내 기존 상품의 연장을 결정했는데요.

문제는 이게 변동 금리다 보니 연장 계약과 함께 첫 계약 대비 2% 넘게 대출금리가 오른 것입니다. 저는 해당 소식을 문자로 통보받았고요(식욕 억제에 탁월한 효과 있음). 이후 1588로 시작하는 번호로 계속해서 전화가 오더군요. 스팸인가 싶어 무시하다가 네 번째에 받았더니, 대출 계약을 한 은행이었습니다. 정확히는 그 은행의 ‘AI 비서’라고 스스로 소개하는 존재였어요.

AI 비서는 누가 들어도 AI인 듯한 말투로 제게 물었습니다. 신승윤님 본인 되시냐고, 답변은 대화하듯 편하게 하시면 된다고. 그래서 ‘응’이라고 저도 모르게 반말을 해버렸습니다. 내가 AI를 인격체라 생각하지 않는다는 사실을 깨닫게 된 순간이었죠. 그런데 AI 비서는 제 대답을 곧잘 알아듣더군요. 그렇게 몇 가지를 확인한 뒤 AI 비서가 말했습니다. “이번 대출 연장과 함께 산정된 금리는 몇 %”라고요.

문자로 먼저 받아본 정보였음에도 순간 정신이 아득해지더군요. 그래서 저는 되물었습니다. 기존 대비 이번에 산정된 금리가 높아진 이유를 설명해 달라고요. 그랬더니 AI 비서는 당황했는지 다시 말씀해 달라는 둥 어버버하더군요. 정해진 답변(예, 아니요, 금리 얼마야, 입출금 내역 알려줘 등) 외에는 대처가 어려운 듯했습니다.

사실 제가 묻고 싶었던 것은 우대금리 조건을 하나하나 충족했는지와, 이를 충족했음에도 최종 산정 금리가 왜 이 모양인지가 궁금했던 건데요. 제 하소연을 말없이 듣고 있던 AI 비서는 결국 ‘더 궁금하신 내용이 있다면 상담원을 연결해주겠다’라고 답변했습니다..

그렇게 저는 다시 상담원분과 통화하며 이전 AI 비서와 진행했던 상담을 반복했고요. 이 과정에서 깊은 마음의 위안을 얻었습니다. 왜냐면 수화기 반대편 목소리는 제가 겪고 있는 고금리의 고통을 공감이라도 해주듯 차근차근 금리 산정 이유를 설명해주셨고, 또 제가 필사적으로 우대금리 조건을 충족하려 했다는 걸 알고 계셨는지 이것이 최선의 방어였다는 걸 인정해주셨기 때문입니다. 나아가 6개월 후에는 또 상황이 어떻게 될지 모르니 지켜보자면서요.

저는 이번 저희 컨퍼런스를 들으며 위 은행 AI 비서와의 통화가 떠올랐습니다. 그리고 새로 얻은 지식들을 통해 이런 의문이 생겼어요. 만약 위 AI 비서가 Theory of Mind 기반의 고급 AI였다면? 내 목소리로부터 불안과 슬픔과 절망을 감지한 후 ‘극사실주의 인간 모드’로 전환해 재상담을 진행한 거였더라면? 지금 통화 중인 휴먼은 정보가 아닌 공감과 위로를 원한다는 걸 이미 알고 있었다면? 사람보다 더 사람처럼 행동하는 법을 아는 AI 시대가 도래한 건지도 모르겠습니다. 죄송합니다. 여기까지 하겠습니다. 오늘의 뉴스픽 시작합니다.

위클리 뉴스픽 :

AI가 물류판에 불러올 변화

※ 바쁜 독자님들을 위한 4줄 요약

1. 국토교통부 첨단물류과는 ‘스마트 물류 인프라 구축방안’과 함께 AI 기반 당일배송 체계 구축 전략 추진 중

2. 요즘 대세인 생성형 AI란? 사고를 하는 게 아니라 학습 데이터에 기반해 확률적으로 적합도가 높은 답변을 생성. 그래서 텍스트, 이미지, 비디오 등 콘텐츠에 강함.

3. 이를 물류산업이 활용하려면? 우선 물류 현장은 데이터 수집과 활용이 어려움. 그러니 상대적으로 보조 성격을 띠는 업무부터 선제 도입하자.

4. 인터넷, 모바일에 이어 생성형 AI는 우리 일상 깊숙이 스며들 인터페이스가 될 것이라 예상. 역사적으로 인터페이스 혁명은 커머스 환경 변화를 동반해왔음을 기억하자.

국토교통부 첨단물류과 최은영 사무관은 5일 비욘드엑스가 주최한 <GenAI Logistics Conference 2023>에 참석해 국토부가 추진 중인 ‘스마트 물류 인프라 구축방안’을 소개했습니다. 국토부가 파악한 국내 물류시장 규모는 2021년 기준 약 155조원이고, 종사자 수는 78만명인데요. 국가 경제에서 큰 비중을 차지하는 핵심산업이기에 과감한 규제 개선과 함께 유망기술 개발, 사업화를 체계적으로 지원하겠다는 게 골자입니다.

국토부의 구체적인 전략으로는 도심 물류 인프라 구축, 배송 로봇 및 드론 상용화, 글로벌 물류기지 조성 등이 포함돼 있었는데요. 그중에는 AI를 다루는 전략도 있습니다. ‘AI 기반 당일배송 체계 구축’인데요. 국토부는 AI를 활용해 1시간 내 초단시간 배송을 구현하겠단 계획입니다. MFC(Micro Fulfillment Center) 입점 허용과 함께 주민센터, 전통시장, 주유소 등을 소규모 물류거점으로 활용할 수 있도록 디지털전환 및 기술투자를 지원할 계획이라고요.

그렇다면 국토부의 전략 가운데 AI는 어떤 방식으로 활용할 수 있을까요? 먼저 MFC를 포함한 물류거점 입지를 도출할 수 있지 않을까 하고요. 또 수요예측, 재고 관리, 라스트마일 배차, 센터 내 로봇을 비롯한 자동화 설비 운영에 AI를 도입할 수 있겠다는 희망찬 미래를 그려볼 수 있겠는데요.

결론부터 말하자면, 당장 생성형 AI, 아니 그 이전에 AI만 하더라도 물류 현장에 적용하기는 쉽지 않을 것이라는 전망이 나왔습니다. 그렇다고 생성형 AI가 전혀 물류산업에서 쓸모가 없다는 것은 아닌데요. 컨퍼런스를 통해 확인한 현장 전문가들의 의견으로는 국내 물류업계가 두 가지 측면에서 이미 도래한 생성형 AI 시대를 준비해야 한다고 봤습니다. 하나씩 살펴보시죠.

생성형 AI란 뭘까? 맛보기

거대언어모델(LLM, Large Language Model)로 지식을 습득하는 챗GPT를 포함해 요즘 핫한 생성형 AI는 대부분 콘텐츠에 강합니다. 특히 텍스트, 이미지, 비디오 영역에서 두각을 보이는데요. 위 콘텐츠들은 인터넷을 기반으로 무궁무진한 AI 학습이 가능할 뿐만 아니라, AI가 도출한 답변에 대해 절대다수의 일반 이용자로부터 피드백을 받기 용이합니다. 이를 기반으로 학습에 학습을 거듭할 수 있는데요.

단, 챗GPT만 보더라도 구라쟁이(?)잖아요. 질문과 관련해 전혀 엉뚱한 답변을 사실인 마냥 늘어놓는 사례가 많은데요. 이는 챗GPT가 스스로 사고하여 답변을 찾는 게 아니기에 발생하는 일입니다. 챗GPT는 단어 사이의 연관성을 분석하고, 그중 확률적으로 가장 적절한 답변을 선택한 뒤, 이 답변에 대한 사람의 선택을 순위화하여 다시 최적의 답변을 생성하는데 이용합니다.

“챗GPT의 별명 중 하나는 ‘통계학적 앵무새’입니다. 그간 학습한 내용을 가지고 통계적으로 가장 선택받을 확률이 높은 답변을 내놓는 구조인데요. 이는 챗GPT의 학습 방식을 살펴보면 이해하기 쉽습니다.

챗GPT는 먼저 사람이 만든 학습용 데이터를 가지고 기본 모델을 배웁니다. 파인튜닝 과정인데요. 사람이 질문마다 가장 적합한 답변을 만들어낸 후 GPT-3 기본 모델에 학습시키는 거죠.

이후에는 비교 가능한 데이터를 모아 ‘리워드’ 모델을 학습시킵니다. 질문에 대해 여러 가지 후보 답변을 준비한 뒤 사람이 순위를 결정하고요. 챗GPT는 이 순위를 학습하면서 확률적으로 어떤 답변이 더 적합한지 배우는 거죠. 이 모델을 바탕으로 챗GPT가 최적의 답변을 생성하면 이번엔 해당 답변에 대한 평가가 이어지는데요. 여기서 강화학습이 이뤄집니다. 시간이 지날수록 더 적합한 답변을 내놓기 위한 통계학적 정보가 늘어나는 거죠.

그 결과 생성형 AI는 질문의 맥락을 파악해 추론하는데 강합니다. 내용의 사실 여부와 별개로 문장 작성, 요약, 문법 확인과 수정, 번역에 능하고요. 또 여러 사례를 비교해 패턴을 찾는 일도 잘합니다. 같은 맥락에서 코딩도 능하죠. 질문에 따라 다양한 프로그래밍 언어로 직접 코딩하고요. 해당 코드를 설명할 수도 있습니다”

- 송상화 인천대학교 동북아물류대학원 교수

컨퍼런스에서 오프닝세션을 담당한 송상화 인천대학교 동북아물류대학원 교수 ⓒ커넥터스

AI를 위한 데이터가 필요해

그래서 생성형 AI에겐 학습을 시키기 위한 입력값이 중요합니다. 우선 데이터 입력이 충분해야 기본 학습이 가능하고, 이후 스스로 만들어낸 답변을 평가받으면서 성장하는데요. 문제는 물류산업 데이터가 AI의 학습에 적합하냐고 묻는다면 그렇지 않다는 겁니다. 컨퍼런스 연사 및 토론자 의견을 맛보기 요약하면 이러합니다.

“글로벌 물류기업 UPS가 출시한 라우트 최적화 솔루션 ORION은 2012년 출시 후 지금도 고도화를 진행 중입니다. 이때 내비게이션 기업에서 주는 정보는 한계가 명확한데요. 날씨, 도로환경, 교통체증 등 실 운영 환경과 맞지 않거든요.

그래서 UPS는 여러 기업과의 제휴를 통해 데이터를 모으는 한편, 우버의 경우 DeepETA 고도화를 위해 관련 데이터를 정밀하게 후처리 한 뒤 학습시킵니다. CJ대한통운의 미들마일 매칭 플랫폼 ‘더 운반’ 역시 1년 동안의 라우팅 데이터로는 부족하다 느껴 여러 보완법을 마련했고요”

- 최형욱 CJ대한통운 운송플랫폼 '더 운반' 담당

“라스트마일 영역에서는 현장의 세부 환경 데이터를 인식하기 정말 어렵습니다. 이를 습득하고, 가공해서, 유의미한 데이터로 만드는 일 자체가 쉽지 않아요. 그래서 로봇이나 드론이 AI를 탑재한다 해도 도심에서 활동하는 데에는 시간이 걸릴 듯합니다.

또 수요예측의 고도화는 통계 데이터가 많을 수록 유리한 영역이라 생각합니다. AI 역량 보다는 데이터의 양과 질이 더 중요하다고 봐요”

- 양수영 테크타카 대표

“국제물류 플랫폼을 운영하면서 파악한 것은 국가마다 데이터 종류가 서로 다르며, 공통된 클라우드를 공유하지 않는다는 건데요. 이는 앞으로도 통일될 가능성이 극히 낮습니다. 순도 높은 AI 활용이 이뤄지려면 데이터 연동이 필수인데요. 그렇지 못하다 보니 수요예측이나 선박 매칭 등 핵심 비즈니스에 AI를 당장 활용하는 건 불가능하다 봅니다”

- 남영수 밸류링크유 대표

관련해 쿠팡 신규 물류센터 설계를 담당하는 박지원 쿠팡 시니어 디렉터는 다음과 같은 예시를 들었습니다. 만약 쿠팡 물류센터 내 새로운 소팅로봇을 도입했다고 가정한다면요. 이 소팅로봇이 작업 중 깻잎 한 장을 바닥에 떨어뜨린 경우, 어떤 일이 벌어질까요? 해당 영역의 자동화 설비 전체를 멈춰야 합니다. 이후 사람이 직접 들어가 깻잎을 주우면서 관련 데이터 입력을 통한 솔루션 학습을 진행하고요.

위 콘텐츠에서 소개한 바 있는 쿠팡 물류센터 자동화 설비는 특히 도입 초기 수없이 재부팅을 반복했습니다. 거듭되는 트레이닝 기간은 1~3년이 넘는다고 하는데요. 이렇게 수년간 데이터를 축적해 끊임없이 입력값을 줘야 좋은 솔루션이 완성되기 때문이라고 합니다. 하나 안타깝게도 솔루션의 센터 간 호환은 어렵다고 하네요. 같은 쿠팡 센터라도 서로 목적과 환경이 너무 다르기 때문에요.

위 예시만 봐도 물류 현장에서의 AI 활용은 긴 시간과 비용 투자가 필요한데요. 슬프게도 각 기업과 물류 현장마다 축적한 데이터는 공유와 호환이 어렵습니다. 위 의견을 종합하면 물류 산업에서는 AI 학습용 데이터를 모으는 것 자체가 보통 일이 아니라고 볼 수 있죠.

생성형 AI가 ‘잘하는 것’에 집중해

그렇다면 물류에서의 생성형 AI 도입은 불가능한 일인가? 그렇지 않습니다. 수요예측 같이 고귀한(?) 업무만이 공급망관리의 전부가 아니듯, 각종 물류 업무를 보조하는 역할로서 생성형 AI를 충분히 활용할 수 있다는 설명인데요. 특히 문서 정리나 정보 추출, 교육과 같은 일종의 ‘비서’ 역할이 강조됐습니다.

먼저 최봉기 삼성SDS 첼로스퀘어 전략 담당 상무는 ‘사내 직원용 서비스’로 GPT4를 이용할 계획이라 밝혔습니다. 첼로스퀘어가 국제 물류 플랫폼이니만큼 데이터량이 많고, 각종 문서 양식도 다양한데요. 이에 신입 직원은 정산 하나를 처리하는 데도 애를 먹는다고 합니다. 이를 교육 및 가이드할 수 있는 서비스를 기획 중이라 하고요.

박형상 롯데글로벌로지스 컨설팅팀장은 역시 콜센터 운영과 함께 사내 교육에 생성형 AI를 활용할 방법을 찾고 있습니다. 특히 물류 업무는 ‘선배들의 경험과 조언’에 의지해 현장 문제를 돌파해야 할 경우가 많죠. 이때 거대언어모델 기반 AI에게 조언을 구할 수 있다면 업무 효율을 크게 향상할 수 있을 것이라 본다는군요.

그 외에 명창국 LG CNS 넥스트 풀필먼트 담당 상무는 물류센터 완전자동화를 위해 피킹 로봇에 강화학습을 적용하고 있다 밝히기도 했습니다. 수천수만개 SKU를 원활히 피킹하기 위해서는 로봇팔의 관절 모양, 자세, 무게중심 이동 등이 매우 중요하다고 하는데요. 이를 학습하는 데 기존 딥러닝으론 한계가 있었지만, 강화학습은 분명 효과가 있었다고 합니다.

생성형 AI의 커머스 침공은 시작됐다

복수의 외신은 생성형 AI를 “인터넷, 모바일에 이어 새로운 인터페이스 혁명을 불러올 것”이라 예측했습니다. 인터넷이 초창기 보급될 당시 수많은 닷컴들이 탄생했고, 모바일 스마트폰 시대가 열리며 각종 킬러 애플리케이션이 등장해 새 시장을 열었던 것처럼요. 요즘 생성형 AI가 그렇습니다. 재스퍼, 뤼튼을 비롯해 AI를 기반으로 텍스트와 이미지를 생성해 주는 앱 서비스가 쏟아져 나오고 있거든요.

그런데 각각의 인터페이스 혁명 때마다 가장 먼저 반응했다고 볼 수 있는 시장이 있으니 바로 커머스입니다. 이제는 이커머스란 표현이 무색할 정도로 커머스 시장에서 온·오프라인의 경계는 모호해졌는데요. 여기서 한 발 더 나아가 이제는 생성형 AI가 커머스 시장에 본격 도입될 조짐이 보입니다. 아마존이 뷰티 브랜드 상품 썸네일에 이미지 생성 AI 기술을 테스트하고 있는 정황이 포착됐거든요.

아마존이 서로 다른 뷰티 브랜드 상품 페이지에 임의로 삽입한 것으로 추정되는 이미지들. 각 이미지마다 동일한 모델이 조금씩 다른 포즈를 취하고 있다. 또 얼굴에 바른 뷰티 제품의 제형도 서로 차이를 보인다. ⓒ독자 제보

생성형 AI가 가진 텍스트와 이미지 영역에서의 강점을 살려 먼저 커머스 상품 설명 페이지에 AI의 침공이 이뤄지고 있습니다. 가상 인간이 출현한 TV 광고로 세상이 떠들썩했던 게 엊그제 같은데, 이제는 저 같은 개인도 스마트폰으로 이미지 생성 AI 앱을 받아 나만의 가상 모델을 만들 수 있어요. 상상 이상으로 빠른 전개 속도에 놀라울 따름입니다. 동시에 물류 핵심 업무에도 분명 AI가 도입될 날이 머지않다는 확신이 들고요. 관련해 유익한 소식 전하겠습니다.

넘어가긴 아쉬운 이야기들 :

불경기에도 잘하더라, 더 빛나더라

엔데믹, 불경기와 함께 요즘 커머스 업계는 뒤숭숭합니다. 시장 성장세가 꺾였다는 평가와 함께 특히 버티컬 커머스 플랫폼들이 새해부터 최근 봄이 오기까지 잠잠한데요. 별다른 소식 없이 생존을 위한 웅크리기에 들어간 모습입니다.

그런데 말이죠. 침묵을 깬 것은 우아한형제들이었습니다. 이번에 공개된 2022년 실적에서 영업이익 4241억원을 기록한 것인데요. 지난 3년간 적자 경영을 이어오던 배달의민족이 흑자를 넘어 엄청난 금액의 이익을 냈어요. 이에 배달시장을 넘어 모든 업계가 술렁이는 한편 ‘어떻게 이런 흑자를 냈을까’에 이목이 쏠렸습니다. 그래서 커넥터스가 알아봤어요.

우아한형제들 배민처럼 뛰어난 성과를 낸 곳이 또 있습니다. 얼마 전 공식 앱 출시 후 1주일도 되지 않아 일평균 방문자 수 16만명을 기록한 ‘나이키’입니다. 나이키 공식 앱이 첫 출시라고? 앱을 어떻게 만들었길래 16만명이 찾은 거야? 궁금하신가요. 나이키의 D2C 판매전략 아래 온·오프라인이 어떻게 조화를 이루는지 확인해보실 수 있고요.

또 한 곳은 ‘GFFG’입니다. 도산공원을 평정한 F&B 브랜드로, 노티드, 호족반, 다운타우너, 애니오케이션 등을 보유하고 있어요. 이 GFFG는 매장을 확장하고, IP 커머스에 도전하며, 나아가 글로벌 확장을 위한 계획을 차근차근 실행 중입니다. 불경기에도 온·온프라인에서 가장 주목받는 브랜드 중 하나인 걸 보면 전략이 성공적으로 통한 듯한데요. 이를 기묘한님의 직접 체험기반 콘텐츠를 통해 자세히 알 수 있습니다.

오늘 커넥트레터는 여기까지입니다. 위 큐레이션 콘텐츠 중 두 개는 커넥터스 필진인 기묘한님이 작성했는데요. 기묘한님이 운영하는 뉴스레터 트렌드라이트와 제휴 이벤트로 7일 금요일까지 단 이틀 동안 커넥터스 신규 구독자 가입은 무료입니다. 겸사 뉴스레터를 받은 분들 중 관심있는 분도 이번 기회에 저희 콘텐츠를 체험해보셔도 좋을 듯 합니다.

봄이 오고, 봄비도 왔습니다. 이번 봄비는 단비라죠. 이어진 가뭄을 끝내줄 만한 비이자, 전국 곳곳의 산불을 막아준 비라고 합니다. 질척이는 바닥에, 귀찮은 우산에, 축축한 가방까지 짜증이 날 뻔도 했지만요. 어느새 봄비라니까, 또 단비라니까 마음을 고쳐먹게 되네요. 독자 여러분께서도 환절기 건강 유의하시길 바라며, 앞으로 자주 이어질 듯한 커넥터스 오프라인 행사에서 밝은 얼굴로 만나 뵙길 기대 하겠습니다. 감사합니다.

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