AI 시대, 물류·유통 직무는 어떻게 바뀔까

쿠팡 대구 물류센터에는 수백 대의 로봇이 돌아다닌다. 사람이 물건을 찾아 걸어다니는 게 아니라, 로봇이 선반째 물건을 가져다준다. 이 센터의 처리 속도는 기존 방식 대비 3배 이상 빠르다. 이건 먼 미래가 아니라 지금 벌어지고 있는 일이다.

물류와 유통은 AI와 자동화의 영향을 가장 직접적으로 받는 산업이다. 이 글에서는 무엇이 바뀌고, 어떤 역할이 위험하며, 어떻게 준비해야 하는지 솔직하게 정리한다.

AI가 바꾸고 있는 물류·유통 프로세스

물류와 유통의 핵심 프로세스가 이미 상당 부분 AI로 전환되고 있다. 구체적으로 보자.

수요 예측

과거에는 경험 많은 담당자의 감에 의존하던 수요 예측이 이제 AI 모델로 대체되고 있다. 날씨, 시즌, SNS 트렌드, 경쟁사 가격 변동까지 수백 개 변수를 동시에 분석한다. 정확도가 사람보다 높고, 속도는 비교할 수 없을 만큼 빠르다. CJ대한통운, 롯데글로벌로지스, SSG닷컴 등 주요 물류·유통 기업이 이미 AI 수요 예측 시스템을 도입했다.

재고 관리

AI가 적정 재고 수준을 실시간으로 계산한다. 과잉 재고와 품절을 동시에 줄인다. 유통기한이 있는 식품 분야에서는 AI 기반 재고 관리가 폐기율을 크게 낮추고 있다. 편의점, 대형마트, 온라인 쇼핑몰 할 것 없이 수동 발주 시스템이 AI 자동 발주로 전환되는 추세다.

배송 최적화

배송 경로를 AI가 실시간으로 계산한다. 교통 상황, 날씨, 배송 물량, 차량 상태를 종합해서 가장 효율적인 경로를 뽑아낸다. 배달의민족, 마켓컬리 같은 서비스가 새벽배송이나 당일배송을 가능하게 한 핵심 기술이 바로 이것이다. 드론 배송과 자율주행 배송 로봇도 시범 운영 중이다.

창고 자동화

물류센터 자동화가 가장 눈에 띄는 변화다. AGV(자율주행 운반 로봇), 피킹 로봇, 자동 분류 시스템이 사람의 단순 반복 작업을 대신한다. 아마존은 이미 75만 대 이상의 로봇을 물류센터에서 운영하고 있다. 국내에서도 CJ대한통운, 한진, 쿠팡이 로봇 기반 물류센터를 빠르게 확장 중이다.

위험 신호가 높은 업무 vs 오히려 수요가 늘어나는 역할

모든 물류·유통 직무가 똑같이 영향받는 건 아니다. 명확한 차이가 있다.

위험 신호가 높은 업무

단순 피킹·패킹 작업: 로봇이 가장 먼저 대체하는 영역이다. 정해진 위치에서 물건을 집고 포장하는 일은 이미 자동화가 상당히 진행됐다.

수동 재고 실사: 바코드 스캐너를 들고 돌아다니며 재고를 세는 업무. RFID, 드론 기반 재고 스캔이 이를 대체하고 있다.

단순 배차·배송 계획: 엑셀로 배차표를 짜고 경로를 계획하는 업무. AI 최적화 알고리즘이 훨씬 정확하고 빠르게 처리한다.

정형화된 발주 업무: 정해진 기준에 따라 발주하는 업무는 AI 자동 발주 시스템으로 전환된다.

오히려 수요가 늘어나는 역할

물류 데이터 분석가: AI 시스템이 뱉어내는 데이터를 해석하고, 의사결정에 활용하는 사람. 수요가 급증하고 있다.

자동화 시스템 운영·관리자: 로봇과 자동화 시스템은 도입만 하면 끝이 아니다. 운영하고, 유지보수하고, 개선하는 사람이 필요하다.

물류 기획·전략 담당: AI가 실행은 잘하지만, 어떤 전략으로 물류 네트워크를 설계할지는 여전히 사람의 영역이다.

라스트마일 서비스 전문가: 고객 문 앞까지의 마지막 배송 구간은 변수가 너무 많아 완전 자동화가 어렵다. 고객 경험을 설계하는 역할이 중요해진다.

AI 도입 프로젝트 매니저: 물류 현장을 이해하면서 AI 시스템 도입을 기획하고 관리하는 사람. 기술과 현장을 연결하는 브릿지 역할이다.

물류·유통 종사자 생존 전략 5가지

1. 데이터 분석 역량 확보

물류 현장의 미래 언어는 데이터다. 엑셀 피벗 테이블 수준을 넘어, SQL 기초와 BI 도구(Power BI, Tableau) 활용 능력을 갖추자. 물류 KPI(배송 리드타임, 재고회전율, 피킹 정확도 등)를 데이터로 분석하고 개선안을 도출할 수 있으면 경쟁력이 확 달라진다. 데이터를 읽는 사람은 대체되지 않는다.

2. AI/로봇 시스템 운영 능력

WMS(창고관리시스템), TMS(운송관리시스템), OMS(주문관리시스템)는 물류의 기본 인프라다. 여기에 AI 모듈이 결합되면서 시스템이 복잡해지고 있다. 이 시스템을 능숙하게 운영하고, 문제가 생겼을 때 해결할 수 있는 능력이 핵심이다. 로봇 시스템의 기본 작동 원리를 이해하는 것도 중요하다. 코딩을 할 줄 알 필요는 없지만, 시스템이 어떻게 돌아가는지는 알아야 한다.

3. 물류 기획·전략 포지셔닝

실행은 AI가 잘한다. 하지만 풀필먼트 센터를 어디에 세울지, SCM 전체를 어떻게 설계할지, 비용과 서비스 수준의 균형을 어디에서 잡을지는 사람이 결정한다. 현장 경험을 바탕으로 전략적 사고를 키워야 한다. 단순 실행자에서 기획자로 포지션을 옮기는 게 핵심이다.

4. 라스트마일 서비스 전문성

라스트마일 배송은 물류에서 가장 비용이 많이 들고, 가장 복잡한 구간이다. 고객 접점이기 때문에 CS(고객 서비스) 역량도 필요하다. 새벽배송, 당일배송, 반품 처리, 설치 서비스 등 고객 경험 전체를 설계하고 관리하는 능력은 AI가 쉽게 대체할 수 없다. 사람 대 사람의 접점에서 일어나는 문제 해결 능력이 곧 경쟁력이다.

5. AI 도입 프로젝트 리딩

물류 현장을 아는 사람이 AI 프로젝트를 리드하면 성공률이 높다. 기술 회사가 만든 솔루션이 현장에서 안 먹히는 경우가 많다. 현장의 실제 문제를 정의하고, 적합한 기술 솔루션을 선택하고, 현장 도입까지 관리하는 역할은 물류 경험이 있는 사람만 할 수 있다. AI 프로젝트 매니지먼트 경험은 앞으로 커리어에서 강력한 무기가 된다.

실천 가이드

지금 당장 시작할 수 있는 것들을 정리했다.

이번 주: 현재 업무에서 AI로 자동화할 수 있는 부분을 3가지 이상 적어보자. 자신의 업무를 객관적으로 파악하는 것이 첫 걸음이다.
이번 달: 엑셀 고급 기능(피벗, VLOOKUP, 매크로)을 제대로 익히자. 유튜브 무료 강의로 충분하다. 이미 잘 다루고 있다면 Power BI 무료 버전을 설치해서 물류 데이터 시각화를 연습하자.
3개월 안에: 물류 관련 AI 솔루션 동향을 파악하자. 로지스틱스 관련 컨퍼런스, 웨비나에 참석하거나, CJ대한통운 미래기술센터, 쿠팡 테크블로그 등을 구독하면 업계가 어디로 가는지 감이 잡힌다.
6개월 안에: WMS/TMS 시스템 운영 경험을 쌓자. 현재 회사에서 해당 시스템을 쓰고 있다면 운영 담당에 적극적으로 참여하자. 아니라면 관련 자격증(물류관리사, CPIM 등)을 통해 체계적으로 학습하자.
1년 목표: AI와 물류를 연결하는 포지션으로 이동하자. 사내 DX(디지털 전환) 프로젝트에 참여하거나, 물류 IT 솔루션 기업으로 이직하는 것도 방법이다.

마무리

물류와 유통은 AI 도입이 가장 빠른 산업 중 하나다. 불안할 수 있다. 하지만 반대로 생각하면, 변화가 빠른 만큼 먼저 준비한 사람에게 기회도 크다.

핵심은 간단하다. 단순 반복 업무에 머물면 위험하고, 데이터를 다루고 시스템을 이해하며 전략을 세울 수 있으면 오히려 몸값이 올라간다. 물류 현장 경험은 AI가 가질 수 없는 자산이다. 그 위에 디지털 역량을 얹으면, 대체 불가능한 인재가 된다.

지금 시작해도 늦지 않았다.

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