최근 물류 산업은 AI와 데이터 기술을 중심으로 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 운송과 보관 등 물류 운영의 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 방대한 데이터를 기반으로 수요를 예측하고 최적의 의사결정을 내리는 산업으로 변화하고 있다. 수요예측과 재고관리, 경로 최적화, 물류센터 운영에 이르기까지 AI의 활용 범위는 빠르게 확대되고 있으며, 기업들은 이를 경쟁력 확보를 위한 핵심 전략으로 받아들이고 있다.

그러나 AI 기술을 도입하는 것만으로 물류 혁신이 완성되는 것은 아니다. AI가 제시한 결과를 이해하고 실제 운영 환경에 적용할 수 있는 인재가 함께 뒷받침되어야 한다. 이러한 이유로 최근 물류 업계에서는 AI 기술을 활용할 수 있는 인재 양성과 교육 체계 구축의 중요성이 더욱 강조되고 있다.

● AI 시대, 물류가 요구하는 인재도 달라지고 있다

물류 산업은 더 이상 단순한 운송·보관 산업이 아니다. 복잡한 공급망 속에서 비용과 서비스 수준, 운영 효율을 동시에 고려해야 하는 데이터 기반 산업으로 빠르게 전환되고 있다. AI는 이러한 의사결정을 보다 빠르고 정교하게 지원하는 도구로 활용되고 있지만, 기술 자체만으로는 현장의 문제를 해결하기 어렵다.

한국항공대학교 물류전공 송보미 교수는 “AI는 의사결정을 지원하는 도구일 뿐이며, 물류 현장의 제약조건과 운영 프로세스를 이해해야 비로소 실제 문제 해결에 활용할 수 있다”고 설명했다. 앞으로 물류 산업이 요구하는 인재는 AI 기술만을 다룰 수 있는 사람이 아니라, 물류를 이해하고 데이터를 활용해 문제를 정의하고 해결할 수 있는 융합형 인재라는 의미다.

● AI 교육과 물류 교육, 이제는 연결되어야 한다

국내 대학에서도 프로그래밍과 데이터 분석, 머신러닝 관련 교육은 꾸준히 확대되고 있다. 하지만 AI 기술과 물류 문제를 유기적으로 연결하는 교육은 아직 부족한 것이 현실이다. AI 교육은 알고리즘과 프로그래밍 중심으로, 물류 교육은 물류관리 중심으로 운영되는 경우가 많아 학생들이 두 분야를 함께 활용하는 경험을 쌓기 어려운 구조다.

AI 교육은 단순히 모델을 만드는 방법을 배우는 데 그쳐서는 안 된다. AI가 물류 현장의 어떤 문제를 해결할 수 있는지, 모델의 결과를 실제 운영에서는 어떻게 해석하고 활용해야 하는지까지 함께 다뤄져야 한다. 다시 말해 기술 중심 교육과 현장 중심 교육이 유기적으로 결합될 때 비로소 실무에서 활용 가능한 AI 역량을 기를 수 있다.

● 프로젝트와 산학협력이 만드는 실무형 AI 교육

물류 AI 교육은 이론과 실습이 균형을 이루는 방식으로 운영될 필요가 있다. 프로그래밍과 통계, 데이터 분석, 머신러닝, 최적화 등에 대한 기초 이론을 바탕으로 실제 물류 문제를 해결하는 프로젝트를 수행해야 교육 효과를 높일 수 있다.

예를 들어 물동량 데이터를 활용한 수요예측, 배송 경로 최적화, 물류센터 피킹 효율 분석, 재고 부족 예측 등 실제 물류 현장에서 발생하는 문제를 직접 해결해 보는 경험은 학생들에게 큰 도움이 된다. 문제를 정의하고 필요한 데이터를 수집·분석한 뒤, 결과를 해석해 개선안을 제시하는 전 과정을 경험하는 것이 중요하다.

다만 이러한 교육을 확대하기 위해서는 현실적인 한계도 존재한다. 실제 기업의 물류 데이터는 영업비밀과 보안 문제로 인해 대학에서 자유롭게 활용하기 어렵고, 물류와 AI를 동시에 교육할 수 있는 교수 인력도 충분하지 않은 상황이다. 따라서 공개 데이터와 시뮬레이션 데이터를 활용한 교육을 확대하면서 기업과 연계한 프로젝트와 인턴십, 캡스톤디자인 등을 통해 학생들이 실제 산업 문제를 경험할 수 있는 기회를 넓혀야 한다는 의견이 나온다.

● 대학을 넘어 국가 차원의 교육 생태계 구축 필요

물류 AI 교육은 대학만의 노력으로 해결하기에는 한계가 있다. 대학이 기초 이론과 실습을 제공할 수는 있지만, 실제 산업 현장의 문제를 교육과정에 지속적으로 반영하기 위해서는 기업과 정부의 협력이 필수적이다.

전문가들은 교육용 물류 데이터 개방과 산학협력 프로젝트 확대, 기업 연계 인턴십, 물류 AI 특화 교육사업 등을 통해 학생들이 현장 중심의 교육을 받을 수 있는 기반을 마련해야 한다고 강조한다. 또한 대학과 기업, 공공기관이 함께 활용할 수 있는 데이터와 교육, 공동 프로젝트를 구축한다면 산업이 요구하는 인재를 효과적으로 양성할 수 있을 것으로 기대된다.

한국항공대학교 역시 물류와 AI·소프트웨어 교육을 연계하는 방향으로 교육 체계를 강화하고 있다. 물류와 관련된 기존 전공 교육에 데이터 분석과 프로그래밍, 최적화 모델링을 접목하고 있으며, AI융합물류전공과 복수전공 제도를 통해 학생들이 물류 전문성과 AI 역량을 함께 키울 수 있는 교육 환경을 마련하고 있다.

● AI 시대의 경쟁력은 ‘문제 해결 능력’

전문가들은 물류 AI 인재에게 가장 필요한 역량으로 ‘문제 정의 능력’을 꼽는다. 어떤 문제가 중요한지 파악하고, 필요한 데이터를 분석해 결과를 실제 운영에 적용할 수 있어야 AI의 가치도 극대화될 수 있기 때문이다. 모델이 제시한 결과를 그대로 받아들이기보다 비용과 서비스 수준, 운영 효율, 현장 적용 가능성까지 종합적으로 고려하는 사고가 앞으로 더욱 중요해질 것으로 보인다.

AI는 목적이 아니라 물류 문제를 해결하기 위한 도구다. 물류를 이해하는 전문성과 데이터를 활용하는 역량이 함께 갖춰질 때 비로소 AI는 산업 혁신의 원동력이 될 수 있다. AI 시대의 물류 경쟁력은 기술을 현장에 연결할 수 있는 사람을 얼마나 잘 키우느냐에 달려 있다.