AI 기술이 산업 현장으로 빠르게 확산되면서 물류와 공급망관리에서도 AI의 역할이 단순한 자동화를 넘어 실제 의사결정을 지원하는 단계로 확대되고 있다. 수요를 예측하고 적정한 구매 시점을 판단하는 것부터 수출입 규제를 검토하고, 기업 내부의 복잡한 업무를 시스템화하거나 운송 과정의 안전을 관리하는 영역까지 AI의 적용 범위도 점차 넓어지고 있다.

이번 AI Summit에서 NLIC 로지스진 기자단은 이러한 변화를 직접 확인하기 위해 물류·SCM과 접점이 있는 AI 기업들을 만나 현장 인터뷰를 진행했다. 페더레이션, 인팩커스, 에이아이메틱스, 임팩티브AI가 각각 무역, 기업 업무 프로세스, 운송 안전, 수요·가격 예측 분야에서 AI를 어떻게 실제 업무에 적용하고 있는지 이야기를 들어보았다.

● 페더레이션, 복잡한 무역 실무를 AI 에이전트로

페더레이션은 기계류·자본재·원자재 등 규제가 복잡한 품목을 중심으로 무역 실무를 지원하는 AI 에이전트를 개발하고 있다. 기업이 해외에서 제품을 판매하거나 구매할 때 필요한 품목분류, 관세, 수출입 규제 등을 AI를 통해 검토하고 실제 무역 의사결정까지 연결하는 것이 핵심이다. 특히 무역 규제는 빠르게 변화하고 거래 가능 여부에도 직접적인 영향을 미치는 만큼, 관련 업무의 신속성과 정확성이 중요하다고 설명했다.

대표적인 영역 가운데 하나는 HS Code 기반 품목분류다. 품목분류는 단순히 제품명과 코드를 일대일로 매칭하는 것이 아니라 국가별 기준과 제품의 용도·특성 등을 함께 고려해야 한다. 페더레이션은 관세사 등 전문가들이 축적한 도메인 지식과 실제 업무 절차를 AI 워크플로우로 구현해 기존에 상당한 시간이 소요되던 분류 및 규제 검토 업무를 크게 단축하고 있다. 여기에 관세 부담을 고려한 거래 전략 수립 등 관세 관련 의사결정도 함께 지원한다.

수출입 규제 역시 중요한 영역이다. 특정 국가나 제품에 대한 규제로 기존 거래가 어려워질 경우 대체 공급원을 탐색하거나 신규 시장 진출 가능성을 검토하는 등 조달과 공급망 전략에도 활용할 수 있다. 페더레이션은 향후 규제를 단순히 검색하고 확인하는 단계를 넘어 AI 에이전트 간 직접 거래를 연결하는 ‘에이전틱 마켓플레이스’로 서비스를 확대한다는 계획이다.

● 인팩커스, 기업마다 다른 업무 시스템을 AI로

인팩커스의 OS BUILDER는 기업의 업무 구조를 이해한 뒤 필요한 내부 시스템을 만들어주는 AI 기반 개발 서비스다. 완성된 ERP나 CRM을 일괄적으로 적용하는 방식이 아니라 기업 내부의 조직 구조와 업무 방식, 실제 커뮤니케이션 내용을 바탕으로 AI 에이전트가 회사의 맥락을 이해하고 사용자의 자연어 요구를 시스템 요구사항으로 구체화한다. 이후 초안을 만든 뒤 실제 사용 과정에서 피드백을 받아 지속적으로 수정하는 방식이다.

주요 고객은 별도의 개발팀을 운영하기 어려운 기업이다. 물류 분야에서는 재고관리와 출고, 배송 등 각각 분리된 업무를 하나의 흐름으로 연결해 데이터를 통합 관리하는 데 활용할 수 있다. 또한 시스템에서 어떤 업무와 기능이 많이 사용되는지 확인해 반복되는 업무나 비효율적인 프로세스를 찾아 개선하는 데도 활용 가능하다는 설명이다.

● 에이아이메틱스, AI로 운송 안전 관리

에이아이메틱스는 AI 영상인식을 기반으로 운전자의 위험 행동을 감지하는 안전운전 솔루션을 제공하고 있다. 차량 내부 영상을 분석해 졸음운전, 휴대전화 사용, 전방주시 태만 등의 위험 행동을 인식하고 운전자에게 경보를 제공하는 방식이다. 버스뿐 아니라 레미콘과 화물차 등 상용차 운송 현장에도 실제 적용되고 있다.

물류 분야에서는 장거리 운송 과정에서 발생할 수 있는 졸음, 차선 이탈, 연속운전 등의 위험 요소를 관리하는 데 활용된다. 인터뷰에서는 반도체 운송 차량과 위험물 운송 기업 등의 적용 사례가 소개됐으며, 관제 시스템을 통해 운전자의 연속 운전 시간을 확인하고 휴식이 필요한 시점까지 관리할 수 있다고 설명했다.

● 임팩티브AI, 제품 수요부터 원자재 가격까지 예측

임팩티브AI는 예측 AI 솔루션 ‘딥플로우(DeepFlow)’를 기반으로 Forecast, Materials, NPD 세 가지 서비스를 제공하고 있다. 먼저 DeepFlow Forecast는 SKU별 과거 판매데이터와 프로모션, 환율, 소비자물가지수 등 외부 변수를 활용해 향후 제품 수요를 예측하는 서비스다. 식품·뷰티·생활용품 등 소비재 기업을 중심으로 활용되며 SCM 및 영업 부서의 생산·재고 계획 수립을 지원한다.

DeepFlow Materials는 원자재 가격을 예측해 기업의 구매 의사결정을 지원한다. 철강뿐 아니라 배추, 토마토, 원당, 옥수수 등 다양한 원자재를 대상으로 거래소 데이터와 장기간 축적된 외부 데이터를 분석한다. 이를 통해 향후 가격 흐름을 참고하고 구매 시점이나 조달 전략을 판단하는 데 활용할 수 있다.

NPD(New Product Development)는 판매 이력이 없는 신제품을 대상으로 한다. 임팩티브AI는 기존 제품의 속성 데이터와 함께 LLM 기반 AI 페르소나를 활용한 소비자 조사 및 시장 인사이트를 제공하고, 이를 신제품 수요 분석에 활용하고 있다. 나아가 이러한 소비자 반응과 시장 인사이트를 토대로 새로운 제품 아이디어를 생성하는 방향까지 확장하고 있다. 회사는 AI의 역할이 미래를 완벽하게 맞히는 것보다 기존에 사람의 경험과 직관에 의존했던 의사결정을 데이터 기반으로 전환하는 데 두고 있다고 설명했다.

● 물류 전 과정으로 확산되는 AI

이번 인터뷰에서 만난 네 기업은 각각 무역, 기업 업무, 운송 안전, 수요·가격 예측이라는 서로 다른 영역에서 AI를 활용하고 있었다. 그러나 공통적으로는 사람이 직접 정보를 찾고 경험에 의존해 판단하던 업무를 AI와 데이터 기반으로 전환하고 있다는 점이 두드러졌다. AI가 단순 반복 업무를 자동화하는 도구를 넘어 물류와 SCM의 각 단계에서 실제 의사결정을 지원하는 역할로 빠르게 확장되고 있음을 확인할 수 있었다.