물류매거진

박찬석의 물류時論(152) / 피지컬 AI의 이해와 물류산업에의 적용과 시사점(4/4)

ㆍ게재년/월

2026/04

피지컬 AI의 이해와 물류산업에의 적용과 시사점(4/4)

- AI(인공지능)의 물류산업 적용과 한계성④ -

AI와 스마트 물류1)

■ AI는 스마트물류의 기술적 토대

스마트물류는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석 등 첨단 디지털 기술을 활용하여 물류 전 과정을 자동화하고, 효율적으로 운영하며, 지능적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 차세대 물류 시스템을 의미한다.

AI 에이전트 및 생성형 AI 모델의 발전과 함께 인공지능 기술이 폭발적으로 성장하면서, 클라우드, IoT, 인공지능 등 최첨단 기술을 활용해 물류의 지능화 및 자동화를 추구하는 스마트물류 구현을 위한 기술적 토대가 마련되고 있다.

인공지능 기술의 상향 평준화와 함께 물류산업에서 기존에는 불가능해 보였던 것들이 점차 현실로 다가오고 있다. 특히 스마트물류는 여러 산업 분야 중에서도 다양한 최첨단 인공지능 기술들이 집중적으로 활용되고 있는 분야라는 점에서 주목할 만한다.

지금 이 순간에도 물류 분야에서는 최신 SoTA(State-of-The-Art), LLM을 활용한 고객 응대 AI 에이전트뿐 아니라 패턴 분석, 시계열 예측, 비전 AI 등 다양한 기술의 정수를 활용하여 진정한 스마트 물류 시스템을 구현해 내고 있다.

■ 인공지능(AI)은 스마트 물류의 핵심

스마트 물류에서 인공지능(AI)은 단순한 자동화 도구를 넘어, 물류 운영 전반에 걸쳐 실질적인 ‘두뇌’ 역할을 수행하고 있다. 생성형 AI는 방대한 물류 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 예측과 최적화, 의사결정을 자동화함으로써 물류 프로세스를 혁신적으로 변화시키고 있다.

시계열 예측 모델은 과거의 수요 데이터를 분석해 미래의 수요를 예측하고, 이를 통해 재고 관리와 배송 스케줄을 최적화할 수 있게 하며, 강화 학습 기반의 최적화 알고리즘은 복잡한 물류 네트워크에서 가장 효율적인 배송 경로를 스스로 학습하고 도출해 낸다. 또한 이미지 처리(Image Processing) 기술과 함께 방대한 양의 이미지 학습을 통해 비전 AI는 물류창고 내 제품 인식 및 분류 자동화를 가능케 한다.

스마트 물류의 성패는 결국 얼마나 정교한 통합 인공지능 기술을 도입하고, 이를 현장에 맞게 최적화하느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아니다.

물류 비즈니스에서 AI 활용2)

■ 피지컬 AI 활용에 따른 가치사슬 변화

피지컬 AI로 인한 자동화는 인간이 더 높은 수준의 업무에 집중할 수 있도록 하는 데 있다. <표-피지컬 AI가 주도하는 가치사슬 전반의 역할과 업무 변화>는 인간의 직무와 역할의 진화 방향을 보여주며, 지능형 로봇을 포함한 첨단 기술이 산업 현장을 지속적으로 변화시킴에 따라 대응 중요성이 더욱 커질 것으로 예상된다.

■ 물류 산업의 AI가 제공하는 잠재적 이점

물류산업에서 사용되는 AI의 주된 목표는 내부 및 제3자 데이터(예: 기상 예보, 잠재적 작업 중단)를 기반으로, 보다 정확한 ETA를 예측하고 위험 상태에 놓인 배송 품목을 식별해 관리자가 조치를 취할 수 있게 하는 것이다. AI 모델들은 이전에 이행된 주문 및 사용자 선호도를 기반으로 훈련되기 때문에, 운영 성과 개선 및 수동 개입의 필요성 절감에 도움이 된다

제품의 운송, 보관, 배송 과정에서 어마어마한 양의 데이터가 생성되며, 실시간 위치, 온도, 운송비, 운송업체 가용성 등이 데이터 포인트에 포함된다. AI 기반 물류 및 정시 배송이 고객 만족도에 미치는 잠재적 영향은 분명하며, 물류 개선 측면에서 AI가 할 수 있는 역할은 <표-물류산업의 AI가 제공하는 잠재적 이점 >에서 확인할 수 있듯 아주 다양하다.

물류 비즈니스에서 피지컬 AI 적용 사례

■ 물류산업과 타 산업간 AI 도입 비교

물류 분야는 타 산업대비 시스템 표준화, 데이터 적기 확보, 법적·규제 등으로 인해 AI 도입은 상대적으로 늦은 편이다.

■ DHL의 AI 기반 비즈니스 모델

글로벌 물류 시장의 선두주자 DHL은 물류 네트워크 디지털화를 위해 약 3조원을 투자하여 AI기술을 도입한 바 있다.

DHL은 ‘디지털 환경 내 최고의 물류’라는 새로운 전사 전략(Strategy2025)을 바탕으로 비즈니스의 디지털 전환을 한층 더 가속화하고 수익성 있는 물류 사업을 추진 중이다.

■ 국내외 피지컬 AI 활용 사례

해외 주요 물류업체들은 배송 경로 최적화, 운송 리스크 관리, 선박 운항 일정 사전 수립, 수요량 예측 및 관리 등 다양한 영역에 선제적으로 AI를 도입하여 물류 운송의 생산성 향상 및 원가 절감을 실현 중이다.

국내 물류업계의 AI 도입 수준은 해외 대비 높지 않은 편으로, 이는 AI 적용을 위한 실증 데이터가 부족할 뿐더러 투자 대비 활용도가 높지 않아 시스템 구축이 더디기 때문인 것으로 판단된다. 국내 물류산업 중 AI기술의 주요 적용 분야는 유통 쪽으로 파악된다. 온라인 쇼핑몰의 대표주자인 쿠팡, 마켓컬리, G마켓 등이 대표적인 예이다.

물류현장에 AI 도입이 어려운 이유

물류 현장에 AI 도입이 어려운 주된 이유는 높은 초기 비용과 복잡한 기술 통합 문제, 그리고 데이터 품질 및 현업 직원의 변화에 대한 저항 요인 등 다양하다.

· (높은 초기 투자 비용 및 불확실한 ROI): 고성능 센서, 하드웨어, AI 소프트웨어 및 시스템 구축에 막대한 자금이 필요하다. 특히 중소기업의 경우 투자 대비 수익(ROI)을 명확하게 예측하기 어려워 투자를 주저하게 된다.

· (기존 시스템과의 통합 어려움): 많은 물류 기업이 여전히 오래된 레거시 시스템(Legacy Systems)에 의존하고 있어, 새로운 AI 솔루션과의 호환성 및 통합이 기술적으로 복잡하고 많은 시간이 소요된다.

· (데이터 품질 및 접근성 문제): AI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 방대한 양의 정제된 데이터가 필요하다. 하지만 물류 현장은 데이터가 파편화되어 있거나(데이터 사일로), 데이터 품질이 낮거나 부정확한 경우가 많아 AI 학습 및 정확한 의사결정에 어려움을 준다.

· (인력 부족 및 인적 요인): AI 기술을 운영하고 관리할 전문 기술 인력이 부족하다. 또한 자동화로 인한 일자리 감소 우려 등 조직 내부의 변화에 대한 저항과 문화적 준비 부족도 큰 장애물이다.

· (현장의 예측 불가능성): 물류 현장의 작업자들은 비정형적이고 예측 불가능한 다양한 변수들에 유연하게 대처할 수 있지만, AI 모델은 아직 완벽하게 통제하기 어려운 변수들이 많다. 인간 작업자의 민첩함과 효율성을 AI 로봇이 따라오지 못하는 경우도 있다.

· (보안 및 윤리적 문제): AI 시스템 도입은 데이터 프라이버시 문제나 사이버 보안 위험을 증가시킬 수 있으며, AI의 의사결정에 대한 신뢰성 및 윤리적 고려도 필요하다.

이러한 이유들로 인해 물류 현장에서의 AI 도입은 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 전반의 프로세스 혁신과 변화 관리가 필요한 복잡한 과제로 인식되고 있다.

피지컬 AI 확산에 따른 정책적·사회적(윤리적) 이슈3)

피지컬 AI(Physical AI)는 생성형 AI가 현실 세계의 물리적 공간에서 움직이고 상호작용하는 기술이다. 소프트웨어의 영역을 넘어 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 하드웨어와 결합하여 현실 세계와 상호 작용하여 제조업, 물류, 건설, 의료 등 다양한 분야로 확산되며 큰 변화를 가져오고 있다.

이에 따른 주요 정책적·사회적 이슈는 다음과 같다.

■ 정책적 이슈

안전 및 보안 표준 마련: 피지컬 AI는 오류 발생 시 물리적 파괴나 인명 사고를 유발할 수 있는 ‘운동에너지 차원(kinetic dimension)’의 리스크가 있어, 하드웨어 보안 및 신뢰성 있는 AI(Trustworthy AI) 구현이 필수적이다.

법적 책임 및 규제 프레임워크: AI가 내린 판단으로 물리적 피해가 발생했을 때, 제조사·소유자·운영자 중 누구에게 책임을 물을 것인지에 대한 법적 책임 소재 규명이 핵심 과제이다.

산업 생태계 및 주권 경쟁: 자율주행차, 휴머노이드 로봇 등에서 국가 간 주도권 경쟁이 치열하며, 우리나라도 2030년 피지컬 AI 1위 달성을 목표로 하는 ‘인공지능행동계획안’과 같은 육성 로드맵이 추진되고 있니다.

인프라 투자: AI의 물리적 작동을 위해 필요한 대규모 데이터센터, 고성능 네트워크(6G 등) 및 물리적 공간 확보가 중요한 정책 과제이다.

신뢰 기반 AI 구현: 물리적 세계에서의 안정적인 작동을 위해 디지털 지문, 콘텐츠 출처 검증(C2PA, 디지털 지문 등), 블록체인 기반 신원 인증 등 신뢰할 수 있는 AI 기술 도입이 정책적으로 강조되고 있다.

개인정보 보호: 피지컬 AI 시스템에 탑재된 감각 센서는 실시간으로 사용자의 음성, 영상, 위치 등을 수집하기 때문에 민감한 개인정보 보호 및 감시와 관련한 이슈가 발생할 소지가 높다.

■ 사회적, 윤리적 이슈

일자리 대체 및 구조 변화: 피지컬 AI가 기존 근로자들의 업무를 대체할 것으로 예상됨에 따라 노동, 소득, 복지 분야의 사회안전망 재구조화가 필요하며, ‘AI 기본사회’에 대한 논의가 진행되고 있다.

※ 모건 스탠리에 따르면 미국 내 직업의 약 75%가 휴머노이드 로봇에 의해 대체될 수 있다고 전망하고 있다. 즉, 피지컬 AI 도입으로 인한 자동화는 노동자 계층의 대규모 실직 사태를 초래할 수 있음.

윤리적 판단과 인간의 역할: AI의 판단 오류가 인간의 신체를 직접 위협할 수 있으며, 자율주행차의 사고 시 판단(트롤리 딜레마)이나 AI 동반자의 정서적 영향 등 윤리적 가이드라인 설정이 중요해지고 있다. 창의성과 복잡한 문제 해결 등 인간 고유의 영역을 재정의해야 한다.

인간-AI 협업(Human-Robot Collaboration): AI 동반자(Companion AI)가 늘어나면서 기계와의 상호작용 방식이 바뀌고, 안전한 공존을 위한 윤리적 문제(위로인가 통제인가)가 중요해진다.

디지털 포용 및 격차: AI 기술의 과정에서 고령층이나 기술 활용 능력이 부족한 계층에 대한 배려 및 AI 기술의 혜택이 특정 기업이나 계층에 집중되지 않도록 하는 ‘AI 기본사회’ 담론과 소득·복지·사회안전망의 재설계가 논의되고 있다.

※ 과거 산업혁명으로 인한 자본주의의 발달이 부르주아(Bourgeoisie)라 불리는 자본가 계층과 프롤레타리아(Proletariat)로 대변되는 노동자 계층의 분화를 초래하고, 인터넷과 모바일을 비롯한 정보기술(IT)의 발전이 디지털 디바이드(divide; 격차) 현상을 통해 가진 자와 가지지 못한 자 간 빈부격차를 확대한 것처럼 피지컬 AI의 대중화에 따라 ‘AI 디바이드’가 사회 문제로 부각될 가능성이 예상.

주1. AI는 어떻게 스마트물류를 현실화하고 있을까?, https://www.skax.co.kr/insight/trend/3320 검색 2025. 3.10, 내용 선별 인용

주2. 산업별 비즈니스 AI 활용 현황, 삼일 PWC, 2024. 5. 23, 내용 수정 인용

주3. ‘피지컬 AI’ 시대: 한국형 피지컬 AI 생태계 조성 방안, FKII ISSUE BRIEF & REPORT, 2025.8. p11 내용 일부 인용 및 저자 수정 및 보완

-참고문헌 및 자료-

1. 피지컬 AI가 여는 새로운 산업 운영의 시대, 한국로봇산업진흥원, 2025. 10.

2. 피지컬 AI’ 시대: 한국형 피지컬 AI 생태계 조성 방안, FKII ISSUE BRIEF & REPORT, 2025. 8.

3. AI는 어떻게 스마트물류를 현실화하고 있을까?, https://www.skax.co.kr/insight/trend/3320 검색, 2025. 3.10, 내용 선별 인용

4. 물류 산업에서의 AI: 잠재적 이점과 활용, https://www.oracle.com/kr/scm/ai-in-logistics/ 2024. 11, 22

5. 산업별 비즈니스 AI 활용 현황, 삼일 PWC, 2024. 5. 23

6. 생성형 AI까지 도입…스마트물류 생산성 극대화한다, 물류신문, 2023.08.01. 기고문(이준호 LG CNS)

7. 물류신문, 2025.11.03. 기사, 내용 수정 인용

8. 넷제로 뉴스<https://www.netzeronews.kr/news/articleView.html?idxno=1899

9. 삼성 SDS, 아웃소싱타임스 기사 내용 및 사진 일부 인용

박찬석은 미래물류컨설팅의 대표로 재직 중이며, 물류/SCM 분야 컨설팅과 한국생산성본부, 한국통합물류협회 및 기업체 대상의 물류/SCM전문 강사로 출강 중에 있으며, 업체 컨설팅(물류센터 및 물류단지 개발) 등을 진행하고 있다.

이밖에 대외활동과 네이버 블로그 ‘박찬석의 물류/SCM 바로보기(http://blog.naver.com/neologis)’ 및 FaceBook에 ‘물류/SCM 포럼’을 운영하고 있다.

前. 물류단지 실수요 검증위원(국토교통부)

前. 교통영향평가 심의위원(행정중심복합도시건설청)

現. 국토교통부, 물류기업 지원 협의체, 물류인프라 및 물류정책 위원

現. 서울특별시, 인천광역시, 충청남도 물류단지 실수요 검증위원

現. 종합물류기업 인증 평가위원(교통연구원)

現. 인천광역시 글로벌 도시 전문가 그룹 항만항공자문위원회 위원

現. 제2기 고속도로 물류사업 전문가 그룹 전문위원

現. 유통/물류 실무위원(대한상공회의소)

現. 스마트 물류위원회 자문위원(통합물류협회)

現. 한국 SCM학회, 산업계 부회장

現. 한국녹색물류학회 이사

現. 한국생산성본부, 물류혁신 전문위원 및 한국통합물류협회, 물류/SCM 전문 강사

現. 물류/SCM 컬럼리스트 활동: 각종 사보 기고, 물류전문지 기고 활동

주요 컨설팅 및 교육 분야는 기업물류 최적화(물류전략 및 실행계획 수립, 공장물류 최적화), 물류센터 및 물류단지 개발(물류단지 실수요 검증, 사업성 분석, 각종 인허가), 물류Cost 및 성과지표, 물류/SCM 전략, 물류센터 기본 설계 및 운영 최적화, 물류보안과 제3자 물류 및 국제물류 분야 등이다

* E-Mail: mincho79@emapl.com H.p: 010-4533-8307