인공지능이 물류 산업을 재편할 것인가?

인공지능(AI)은 물류 산업에 전례 없는 변혁적 압력을 가하고 있습니다. 데이터가 "핵심 경쟁력 기반"이 되면서, 물류 기업은 더 이상 창고 규모나 차량 규모로 평가받는 것이 아니라 실시간으로 연결, 처리 및 예측하는 능력으로 평가받게 되었습니다.

물류 산업은 반복적인 프로세스가 많고 대량의 데이터를 처리하기 때문에 AI는 이러한 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. (설명 이미지)

물류에서 기술 경쟁으로.

오랫동안 물류는 창고 보관, 운송 및 배송과 관련된 "지원" 서비스 산업으로 여겨져 왔습니다. 그러나 전자상거래의 초고속 배송 요구와 글로벌 공급망의 끊임없는 변동으로 인해 이러한 운영 방식은 빠르게 변화하고 있습니다.

응우옌 탄 추옹 부교수(베트남 물류인력개발협회(VALOMA) 회장)는 기술이 기업 운영 방식과 글로벌 공급망 구조를 근본적으로 변화시키고 있다고 믿습니다. 과거에는 물류가 주로 지원 역할을 했지만, 이제는 디지털 경제 , 녹색 경제, 국제 무역의 핵심 서비스 분야로 자리 잡았습니다.

인공지능(AI)은 최근 수십 년 동안 물류 분야에서 가장 영향력 있는 기술로 부상하고 있습니다. 이미 운송 경로 최적화, 화물 수요 예측, 지능형 창고 관리, 항만 자동화, 컨테이너 최적화, 탄소 배출량 감소, 실시간 공급망 데이터 분석 등 다양한 운영 활동에 활용되고 있습니다.

"물류 서비스 산업 기업의 핵심 목표는 노동 생산성과 사업 효율성을 향상시키는 것입니다. 이러한 맥락에서 AI는 작업자와 관리자가 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 매우 중요한 도구가 되고 있습니다."라고 추옹 씨는 말하며, AI의 가장 큰 이점 중 하나는 중간 비용을 절감하고 운영을 최적화하는 것이라고 덧붙였습니다. 물류 산업은 반복적인 프로세스가 많고 대량의 데이터를 처리하기 때문에 AI는 프로세스 자동화를 지원하고 수작업을 대체하며 공급망 관리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

하노이 과학기술대학교 디지털기술경제연구소 소장인 응우옌 빈 민 부교수는 인공지능(AI)이 더 이상 선택 사항이 아니라 물류 산업의 "핵심 경쟁력 기반"이 되었다고 강조합니다. AI 혁신에 대한 압박은 이제 "해야 할 일"에서 "생존을 위해 반드시 해야 할 일"로 바뀌었습니다. 민 부교수는 딜로이트 조사 결과를 인용하며, 향후 5년 안에 AI를 도입했거나 도입을 준비하는 공급망 기업의 비율이 28%에서 82%로 증가할 것으로 예상했습니다. 동시에, 기업 경영진의 71%는 AI를 제때 도입하지 않으면 사업 운영에 차질이 생길 위험이 있다고 인식하고 있습니다.

"이제 우리는 AI를 사용할지 말지를 묻는 것이 아니라, AI를 어떻게 사용할지, 어디에 사용할지, 그리고 AI를 사용하는 것이 안전한지를 묻고 있습니다."라고 민 씨는 강조했습니다.

한편, 삼성 SDS의 아시아 태평양 사업 대표인 응오 응옥 호안 씨는 물류가 더 이상 단순한 운영 문제가 아니라 데이터와 위험 예측 능력의 문제로 바뀌었다고 주장했습니다. 그는 "이제 문제는 AI가 필요한지 여부가 아니라 AI 없이 기업이 운영될 수 있는지 여부"라고 말했습니다.

호안 씨에 따르면, 팬데믹의 영향, 지정학적 변동, 그리고 생산 시설 이전 추세로 인해 글로벌 공급망은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이러한 상황에서 많은 기업들이 인공지능(AI)과 자동화 기술을 결합하여 전체 물류 프로세스를 최적화하는 "하이퍼 자동화" 모델로 전환하고 있습니다.

데이터와 인적 자원이 경쟁력을 결정할 것입니다.

인공지능은 큰 잠재력을 지니고 있지만, 베트남 물류 기업에서 해당 기술의 적용 가능성과 실제 구현 사이의 격차는 여전히 상당히 큽니다.

응우옌 탄 추옹 부교수는 현재 대부분의 베트남 물류 기업들이 프로세스 디지털화의 기초 단계에 머물러 있으며, 데이터 분석, 예측 또는 의사 결정 지원에 인공지능을 체계적으로 적용하는 기업의 수는 아직 매우 적다고 밝혔습니다.

그에 따르면 현재의 과제는 기술적인 측면뿐만 아니라 데이터 품질, 시스템 연결성, 인적 자원 역량, 물류 인프라, 투자 능력, 그리고 기업의 변화하는 사고방식에도 있다고 합니다.

많은 전문가들이 지적했듯이 가장 큰 병목 현상은 데이터입니다. CMC 그룹의 AI 엔지니어링 디렉터인 응우옌 티엔 동(Nguyen Tien Dong) 씨는 대부분의 물류 기업이 여전히 전통적인 모델에 의존하고 있다고 지적합니다. 각 부서에서 데이터가 디지털화되기는 했지만, 여전히 파편화되어 있고, 운영 프로세스와 경영 의사 결정은 부서 간에 분리되어 있다는 것입니다. AI는 예측, 운영 최적화, 의사 결정 지원, 프로세스 자동화 등 다양한 분야에서 효과가 입증되었습니다. 기업은 AI를 적용함으로써 느리고 선형적인 모델에서 지능적이고 실시간으로 적응하는 모델로 전환할 수 있습니다.

전략적 실행 관점에서 응우옌 빈 민 부교수는 기업들이 값비싼 AI 시스템을 쫓기보다는 데이터 기반 플랫폼부터 구축해야 한다고 강조합니다. 기업들은 데이터 디지털화와 표준화를 우선시해야 하는데, "신뢰할 수 있는 데이터 없이는 AI는 데모 수준에 그칠 수밖에 없다"는 것입니다. 동시에 기업들은 차량 경로 최적화나 상품 분류 자동화처럼 90일 이내에 KPI를 활용해 효과적으로 측정할 수 있는 소규모 프로젝트부터 실행해야 합니다.

응우옌 빈 민 부교수는 또한 기업들이 이 기술을 운영에 적용할 때 데이터 보안, AI 윤리, 책임 및 승인 절차와 관련된 위험 관리 메커니즘을 구축해야 한다고 지적했습니다.

데이터 외에도 인적 자원은 특히 중요한 문제입니다. 응우옌 탄 추옹 부교수에 따르면, 현재 교육 목표는 모든 학생을 AI 전문가로 만드는 것이 아니라, 학습자들이 졸업 후 업무에 AI를 이해하고, 사용하고, 적용할 수 있도록 돕는 것입니다. 추옹 교수는 "이전에는 학생들이 워드와 엑셀을 배웠지만, 이제는 AI가 무엇인지, 어떻게 적용되는지, 그리고 업무에 어떻게 활용해야 하는지 알아야 합니다."라고 강조했습니다.

많은 전문가들은 속도, 투명성, 회복력이 더욱 요구되는 경쟁이 심화되는 글로벌 공급망 환경에서 인공지능(AI)이 물류 기업의 경쟁력 확보에 결정적인 도구가 될 것이라고 믿습니다.

베트남은 현재 2035년까지 모든 물류 서비스 기업의 디지털 전환을 100% 달성하여 물류 비용을 GDP의 약 10~12% 수준으로 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 이러한 목표를 달성하기 위해서는 물류 기업들이 개별적인 디지털화 솔루션에만 의존해서는 안 됩니다.

레민

출처: https://daidoanket.vn/ai-se-tai-dinh-hinh-nganh-logistics.html