AI가 물류판을 뒤집는 4가지 질문

[Beyond Live 소개]

'비욘드 라이브'는 물류·유통·제조 분야의 최신 강연과 세미나를 비욘드엑스의 시각으로 재해석하여 전달하는 콘텐츠 시리즈입니다. 현장 전문가들의 인사이트를 실무자 관점에서 정리하여, 바쁜 업계 종사자들이 핵심만 빠르게 파악할 수 있도록 구성했습니다.

본 글은 비욘드엑스 인공지능 디자인 연구센터 김창수 센터장의 "생성형 AI 시대의 유통과 물류 혁신" 강연을 바탕으로, 물류·유통 실무자의 관점에서 재구성한 분석 기사입니다.

SK텔레콤 팀장에서 물류 스타트업 CEO로, 그리고 1인 개발자로

글 편집. 김철민 비욘드엑스 대표

출처: JTBC 갈무리

"'서울 자가, 대기업 김 부장' 보셨어요? 저도 펑펑 울면서 보고 있는데, 제 이야기 같아서요."

김창수 센터장의 이력은 한국 직장인의 전형적인 궤적을 보여준다. KAIST를 나와 삼성전자, LG전자, SK텔레콤을 거쳤다. 마케팅 팀장으로 승진했다가 명예퇴직을 받은 그는 2017년 '원더스'라는 퀵서비스 스타트업을 창업했다.

택배의 허브앤스포크 시스템을 퀵서비스에 도입해 서울 시내 5천 원 단일가 서비스를 만드는 게 핵심 아이디어였다. 카카오로부터 100억 원 가까운 투자를 받았지만, 허브앤스포크 모델은 성공하지 못했다. 그러던 중 SK텔레콤과 함께 휴대폰 당일 배송 서비스 '오늘도착'을 시작했고, 온라인몰 매출 비중을 3%에서 9%까지 끌어올리며 가능성을 입증했다. 하지만 새 사장이 부임하면서 계약이 갑자기 종료됐다.

"새로운 경영진이 부임하면 전임자의 프로젝트가 재평가되는 경우가 많죠. 현업에 계신 분들은 잘 아실 겁니다."

이후 서울시 '우리동네 배송' 사업에 뛰어들었지만, 택배 박스를 거점에서 풀어 집까지 배송하는 모델은 아파트 입주민 대표 동의를 받기 어려워 1년 반 만에 접어야 했다.

그리고 2년 전, ChatGPT가 붐일 때 다시 일어섰다.

"제가 이제 좀 늦게 들어갔던 게 되게 아쉬웠었는데, 인공지능이 나왔으니 내가 이걸 좀 더 빨리 들어가야겠다고 생각했습니다."

코딩을 한 번도 해본 적 없는 그는 지금 혼자서 프로그램 3개를 개발해 판매하고 있다. 회사 운영할 때보다 수입도 더 낫다고 한다. 그의 여정은 AI 시대의 생존 전략을 몸소 증명하는 실험이다.

생성형 AI가 바꾸는 4대 영역: 커머스·물류·고객서비스·에이전시

김창수 센터장은 생성형 AI가 산업을 재편하는 방식을 4가지 핵심 영역으로 정리했다.

1. Commerce Platform (커머스 플랫폼)

Agent Shopping: AI가 물고 올 eCommerce의 파괴적 혁명
검색의 종말과 퍼스널 쇼핑 에이전트의 등장

2. Logistics (물류)

FSDD(Full Self Driving & Delivery): 완전 무인 물류 혁명
테슬라의 자율주행+휴머노이드 조합이 만드는 새로운 패러다임

3. Customer Service (고객 서비스)

2AICC(Advanced AI Contact Center): 감정 까지 갖춘 AI 상담원
콜센터의 완전한 대체 가능성

4. Service Agency (서비스 에이전시)

AI로 인해 Commodity Skill이 된 Marketing & Design
마케팅과 디자인 업무의 범용화

이 4가지 영역은 독립적으로 작동하지 않는다. AI 커머스가 자율주행 물류와 결합하고, AI 상담원이 퍼스널 쇼핑을 지원하며, 모든 마케팅이 AI로 자동화되는 통합 생태계가 만들어진다.

AI 커머스의 도래: 검색의 종말과 논스폰서십 혁명

#질문 1: AI가 커머스를 어떻게 바꿀 것인가?

김창수 센터장은 네 가지 질문을 던진다. 첫 번째가 바로 이것이다. "AI 커머스가 정말 올까요?"

그의 답은 명확하다. "분명히 옵니다."

퍼플렉시티 쇼핑: 넌스폰서십 모델의 충격

퍼플렉시티가 작년에 출시한 '퍼플렉시티 쇼핑'은 새로운 커머스의 가능성을 보여준다. 핵심은 간단하다.

"만 원짜리 샴푸 사줘"라고 말하면, AI가 쿠팡, 네이버, 아마존을 모두 돌아다니며 상품을 비교하고 추천해준다. 그런데 핵심은 논스폰서십(Non-Sponsorship)이다. 광고가 없다는 뜻이다.

"지금까지 우리는 만 원짜리 충전기 하나 사려고 30~40분씩 돌아다니고 있어요. 그걸 계속 돌아다녀야 네이버나 쿠팡이 돈이 되거든요. 검색과 광고 시장을 기반으로 한 이커머스예요."

하지만 AI는 다르다. 정확한 답을 주는 게 핵심이다. 광고 없이 사용자에게 최적의 상품을 찾아준다.

퍼스널 쇼핑 에이전트: 휴대폰이 당신을 안다

휴대폰은 이미 우리를 다 알고 있다. 언제 무엇을 사는지, 무엇을 좋아하는지, 어디에 사는지 카카오톡과 시리가 다 알고 있다. AI가 이 정보를 활용하면 퍼스널 쇼핑 에이전트가 탄생한다.

"너 일주일 전에 뭐 샀잖아. 근데 그거 더 떨어질 것 같은데 지금 주문해 줄까?"

이렇게 되면 당일 배송이나 빠른 배송도 의미가 줄어든다. 3~4일 전에 미리 주문하면 되기 때문이다.

플랫폼의 운명: 네이버와 쿠팡은 어떻게 될까

김창수 센터장은 네이버의 미래를 어둡게 본다.

"검색을 안 할 거니까 네이버는 대단히 위험하다. 벌써 네이버 검색이 줄어들고 있거든요. 저만 해도 검색을 안 해요. ChatGPT한테 물어봐요."

검색 기반의 광고 모델이 수익 구조인데, 검색이 사라지면 네이버의 비즈니스 모델이 무너진다. 구글은 자체 AI가 있어 시프트할 수 있지만, 네이버는 GPU 25만 장을 확보했지만 테슬라나 메타가 1년에 사는 양이 25만 장이다.

"네이버는 NVIDIA와 못 싸우잖아요."

반면 카카오톡에는 기회가 있다. 대화의 게이트웨이를 쥐고 있기 때문이다.

"카카오톡 안에 ChatGPT가 들어와서 우리가 사람들하고 이야기하고 있는데 '니가 우리 거 붙여' 이렇게 되면 터지는 거예요."

그렇게 되면 쿠팡이나 네이버 쇼핑은 의미가 줄어든다. 중개자 역할이 사라지고, 판매자는 자체 사이트에 API만 연동하면 된다. 대규모 상품 보유도, 웹사이트 디자인도, SEO도 의미가 없어진다. AI 엔진 최적화(AEO, AI Engine Optimization)가 새로운 표준이 된다.

물류의 완전 자동화: 테슬라가 택배비를 100원으로 만드는 날

#질문 2: 자율주행과 휴머노이드 로봇이 물류를 어떻게 바꿀 것인가?

"이게 정말 될 것 같으세요?"

강의실에 던진 질문에 대한 답은 명확했다. 가능하다.

아직도 물류센터의 50% 이하만 자동화됐다

자료 출처: 자동차, 대형회로 인한 물류센터의 건축적 변화에 대한 고찰 : 국내, 이마트, Amazon 물류센터를 중심으로 / 서울대학교 건축학과 조충연 (2020)

쿠팡 물류센터가 급성장했지만, 그래프에서 보듯 대형 물류센터 수는 오히려 감소세다. 왜일까? 자동화가 어렵기 때문이다.

비정형 업무가 병목: 사람이 여전히 필요한 이유

물류센터 현장 사진들이 보여주듯, 여전히 많은 작업이 사람의 손을 거친다.

상품 피킹 (다양한 크기와 형태)
포장 작업 (불규칙한 상품 형태)
검수 및 분류 (시각적 판단 필요)
상·하차 작업 (공간 최적화 필요)

기존 로봇들은 사전에 프로그래밍된 작업만 수행할 수 있었다. 예측하지 못한 상황이 발생하면 대응하지 못하는 경우가 많았다.

물류센터 휴머노이드 로봇 개발이 힘들었던 이유

1. 환경의 복잡성

물류센터는 수많은 종류의 상품, 다양한 크기와 모양의 상자들, 그리고 끊임없이 변화하는 레이아웃을 가지고 있다. 로봇이 이러한 복잡한 환경을 이해하고 내비게이션하는 것은 매우 어려운 과제였다.

2. 물체 인식과 조작의 어려움

각기 다른 형태, 크기, 무게를 가진 상품들을 정확히 인식하고, 적절한 힘으로 집어 올리는 것은 고도의 시각 처리 능력과 정교한 제어 기술을 필요로 했다.

3. 유연성과 적응력의 부족

기존의 로봇들은 미리 프로그래밍된 작업만을 수행할 수 있었다. 예측하지 못한 상황이 발생하면 대응하지 못하는 경우가 많았다.

4. 인간과의 협업 문제

물류센터에는 여전히 많은 인간 작업자들이 있다. 로봇이 이들과 안전하게 협업하면서 효율적으로 작업을 수행하는 것은 큰 도전이었다.

5. 지속적인 학습의 어려움

새로운 상품이 들어오거나 작업 방식이 변경될 때마다 로봇을 재프로그래밍해야 했다. 이는 시간과 비용이 많이 드는 과정이었다.

테슬라의 기술적 우위: 카메라만으로 자율주행

자율주행은 기술적으로 거의 완성됐다. 문제는 법규와 제도다. 웨이모(구글)가 사용하는 라이다 센서는 한 대당 3천만 원이지만, 테슬라는 카메라만으로 자율주행을 구현한다. 나머지는 모두 AI가 처리한다.

"중요한 건, 도요타도 못하고 벤츠도 못하고 현대차도 못해요. 전 세계 자동차 회사 중에서 테슬라만 할 수 있어요."

휴머노이드 로봇 '옵티머스'도 마찬가지다. 테슬라는 가상 공간에 수만 개의 물류센터를 만들고, 천 명씩 로봇을 넣어 24시간 시뮬레이션을 돌린다. 1~2년이면 모든 상황을 학습한 로봇이 탄생한다.

"내년에 한 달에 70만 원 내면 로봇이 집에 와서 청소해 주는 로봇도 나온다고 하잖아요."

테슬라는 물류 비즈니스를 할까

김창수 센터장의 답은 "할 것 같다"이다.

자율주행차에 휴머노이드 로봇을 태워 배송하면, 계단도 올라갈 수 있다. 물류센터에서 피킹하고, 차에 싣고, 집 앞까지 배달하는 전 과정이 가능하다.

"그럼 택배비가 100원~500원으로 떨어지는 거예요. 기존 물류나 배달 업체들은 어떻게 해야 되냐는 질문을 해봐야 할 것 같아요."

가장 좋은 시나리오는 테슬라가 자율주행차와 옵티머스를 CJ대한통운에 파는 것이다. 하지만 김창수 센터장은 "안 팔 것 같다"고 본다.

로봇택시 전략: 차주들의 반란

테슬라는 로봇택시로 직접 서비스 사업에 뛰어들 계획이다. 테슬라 차량 소유자들은 FSD(Full Self-Driving)가 장착되면, 자신이 회사에 간 동안 차를 내보내 돈을 벌 수 있다. 할부금이 저절로 빠진다.

"우버가 우리나라에 들어왔을 때 택시 기사들이 분신하고 막 했잖아요. 근데 이게 우리나라에 들어오면 택시 기사들이 막을 수 있을까요?"

예전에는 택시 조합과 승객이 싸웠는데, 승객은 조직화되지 않았다. 하지만 테슬라 FSD 차량 소유자들은 다르다. "내가 이거 해서 돈 벌겠다는데"라며 싸울 수 있는 주체가 있다.

"나는 이 차주들을 못 막을 거라 봐요."

자동차 업계의 미래: 도요타는 무너질까

김창수 센터장은 테슬라가 애플처럼 갈 것이라고 본다. OEM 생산을 시킬 게 아니라, 직접 브랜드로 승부할 것이라는 전망이다.

"도요타 정도는 한번 좀 무너뜨리고 갈 것 같아요. 쓸데없는 소리 하지 말고 OEM으로 그냥 생산해서 우리한테 납품이나 해. '니네 현대 브랜드 없어' 이럴 것 같아요."

그는 이 모든 변화가 5년 내에 올 것이라고 전망한다.

노동시장의 붕괴: 1인 유니콘이 대기업을 이기는 시대

#질문 3: 인공지능이 우리 직업과 기업을 어떻게 변화시킬 것인가?

AI 자동화의 5단계: 당신은 어디쯤 왔는가

현재 우리는 Level 3과 Level 4 사이에 있다. 그리고 많은 기업들이 Level 2에 머물러 있다.

구글 탑 엔지니어 10명과 일하는 느낌

김창수 센터장의 경험은 놀랍다. 코딩을 한 번도 배운 적 없는 그가 지금 3개의 프로그램을 개발해 판매하고 있다. 어떤 언어로 만들었는지도 몰랐다. 나중에 물어보니 C#이었다.

"지금은 제가 개인적으로 프로그램을 만들어서 팔고 있고, 혼자 다 하기 때문에 전혀 비용이 안 들잖아요. 마케팅이나 AS도 제가 다 하고, 지금은 회사 할 때보다 더 나은 것 같아요."

그의 표현은 인상적이다.

"구글 탑 엔지니어들 한 10명 데리고 일하고 있는 느낌이에요. 기획서도 써주죠. 자료 조사는 말할 것도 없고, 보고서 다 써주죠. 개발해 주죠. 디자인해 주죠."

그렇다면 기업들이 사람을 뽑을까?

"우리는 그래도 괜찮아. 우리는 괜찮은데 우리 애들은 취업을 못할 것 같아요. 특히 지금 고등학생 정도인 애들은 취업을 못할 것 같아."

산업사회 시스템의 붕괴

산업사회가 만들어놓은 시스템은 명확했다. 학교에서 배운 걸 가지고 노동력을 제공하고, 임금을 받아서 소비하고, 경제 시스템이 돌아간다. 그런데 노동력을 제공할 곳이 없으면 임금을 못 받고, 소비를 못 한다.

"그럼 이 경제 시스템이 안 돌아가잖아요. 그러면 내가 취직을 할 시도할지도 모르는데, 학교는 왜 다녀요? 시험을 쳐서 1등을 할 이유가 없는 거예요."

학교라는 시스템 자체가 산업혁명 이후 농부들을 공장에 취업시키기 위해 만들어진 것이다. 글도 가르치고, 1시간씩 수업하고 10분씩 쉬고, 줄 세우고. 그런데 그게 이제 필요 없어진다.

"5년, 10년 안에 교육 시스템도 없어질 것 같아요."

1인 유니콘의 탄생

김창수 센터장이 예견하는 미래는 이렇다.

"1인 기업인데 유니콘이 나오는 거예요. 지금까지 1인 기업이라고 하면 그냥 프리랜서였잖아요. 근데 그게 아니고, 1인 기업인데 유니콘을 만들 수 있는 거죠. 카카오 같은 걸 혼자 만들 수 있는 세상이 오는 거잖아요."

회사를 하면서 제일 큰 비용은 인건비다. 사람이 있으면 임대료도 필요하고, 세금도 내야 하고, 고정비 때문에 죽는다. 월급 체불하면 대표 책임이다.

"이 사람이 없다고 생각해 보세요. 제 생각에는 지금 현재 있는 기업들은 임원 정도까지만 남고 없어질 것 같아요."

밑에서부터 잘려나간다

예전에는 부장부터 잘려나갔다. 대기업 김 부장처럼. 하지만 지금은 다르다.

"밑에서부터 잘려나가요. 왜냐하면 AI한테 일 시킬 게 없거든요. '자료 찾아와' 시킬 게 없거든. 신입사원 필요 없네. '기획해 봐' 과장 필요 없네. '의사 결정해 봐' 부장이 필요 없네."

한 물류 회사 사례가 인상적이다. 직원 50명 전체에게 바이브 코딩(말로 하는 코딩)으로 자기 업무를 자동화하는 프로그램을 만들라고 시켰다. 1년에 2개씩, 총 100개의 프로그램이 만들어졌다.

"40억 하던 회사가 요즘 막 200억 한대요. 실제로 원래 비즈니스 말고 소프트웨어로 더 돈을 많이 버는 거예요."

그런데 제일 열심히 안 하려고 하는 사람들이 부장님, 임원들이었다고 한다. 밑에 젊은 친구들은 열심히 하는데 말이다.

X세대의 역습: 경험이 최고의 무기가 되는 시대

질문 4: 우리 세대는 이 변화를 어떻게 대처해야 하는가?

김창수 센터장이 직접 개발해 판매 중인 SB오토 프로그램

"인공지능을 젊은 사람들이 잘 쓸 거다라고 보통 생각하시잖아요. 근데 인공지능을 활용하는 데 있어서 가장 큰 능력이 뭘 것 같으세요?"

답은 경험이다.

X세대의 경쟁력

X세대는 일을 시켜봤다. 부하 직원이 가져온 데이터나 결과를 평가할 수 있다. 어디에 어떻게 써야 하는지 안다. 기획이 무엇인지, 무엇이 필요한지 안다.

"근데 젊은 애들은 모르는 거예요. 의사결정도 안 해봤거든요. 누가 가져온 걸 평가해 보지 않았거든요."

젊은 세대는 AI를 활용하는 건 잘한다. 물어보고 막 하는데, 실제로 그걸 어떻게 써야 할지, 가져온 게 맞는지 안 맞는지를 모른다.

"근데 저희는 사실 이걸 다 해봤고, 더 하나 중요한 게, 이게 어렵지 않다는 거예요."

직원에게 일 시키나 AI에게 일 시키나 똑같다

"직원한테 '야 기획서 써 와 봐' 이거 그러면 기획서 써 올 거잖아요. 이틀 있다가. AI한테 '기획서 써봐' 그러면 똑같은 질문, 똑같은 지시를 하는 거예요. 얘는 5분 만에 줘요."

보고 나서 "아니잖아, 이렇게 다 바꿔야지" 얘가 이틀 후에 가져와도 똑같은 이야기를 한다. 그 피드백을 AI한테도 똑같이 하면 된다. 5분 만에 다시 온다.

"결과를 평가할 수 있어. 나는. 그리고 어떻게 쓸 줄 알아. 그래서 사실은 X세대가 제가 볼 때는 짱이에요."

Generation AI-X

김창수 센터장의 결론은 명확하다.

"지금 인공지능 시대에 최고의 경쟁력 있는 사람들은 여러분들이고 우리예요. Generation X가 아니고 Generation AI-X예요. 저희가 인공지능을 잘 쓰면 지금 젊은 사람들에 비해서 훨씬 더 경쟁력이 있는데, 심지어 이게 어렵지 않아요."

그가 만난 한 대학 교수는 물류 회사의 바이브 코딩 교육 사례를 들려줬다. 제일 열심히 안 하려고 하는 사람들이 부장님, 임원들이었다. 밑에 젊은 친구들은 열심히 하는데.

"제가 볼 때는 그분들이 제일 잘하시는 분들인데, 엄두를 안 내는 거예요."

사장의 계산법

회사를 운영해 본 사람이라면 계산은 간단하다.

"인원이 30명인데 15명을 내보낼 수가 있으면 이게 얼마야. 조금 더 있다가 5명만 남기면 얼마나 좋아요. 조금 더 했다가 다 내보내고 내 혼자 할 수 있으면 얼마나 좋아요. 신경도 안 쓰고 출근도 안 해도 되고."

김창수 센터장의 경험담이다.

"정말 제가 해보니까 너무너무 쉬워요. 물론 좀 그냥 말만 하면 되는 건 아니지만, 그렇다고 해서 우울할 것도 아니다. 내가 이 정도의 인건비와 이런 것들을 줄일 수가 있다고 하면 안 할 이유가 없잖아요. 해야지. 사실 해야 되는 거잖아요."

체크리스트: 지금 당장 해야 할 7가지

김창수 센터장의 강의를 정리하면, 다음 7가지 실행 과제가 도출된다.

1. AI 커머스 트렌드 모니터링 시작

퍼플렉시티 쇼핑, ChatGPT 쇼핑 기능 직접 사용
네이버/쿠팡 검색량 변화 추적
카카오톡-AI 통합 시나리오 연구

2. 테슬라 생태계 관찰

FSD(Full Self-Driving) 진행 상황 추적
옵티머스 로봇 상용화 일정 모니터링
로봇택시 시장 진입 시나리오 분석

3. 물류비 구조 재검토

택배비 100~500원 시대 대비 원가 구조 시뮬레이션
자동화 가능 업무 목록 작성
라스트마일 배송 대안 전략 수립

4. 조직 구조 재설계 검토

반복 업무 자동화 가능 영역 파악
임원급 중심 조직 구조 시뮬레이션
고정비 절감 로드맵 작성

5. 바이브 코딩 시작

ChatGPT, Claude 등 AI 도구 일일 사용
업무 프로세스별 자동화 프로그램 개발
직원들에게 1인당 연 2개 프로그램 개발 과제 부여

6. 1인 유니콘 모델 연구

틈새 시장(니치 마켓) 발굴
작은 시장에서 독점 가능성 탐색
플랫폼 없이 직접 판매 채널 구축 검토

7. X세대 역량 재정의

경험 기반 AI 활용 능력 개발
평가·의사결정 역량 AI와 결합
"말로 일 시키기" 역량 집중 훈련

관찰하고, 실험하고, 움직여라

"분명히 커머스가 바뀔 것 같다. 인공지능 때문에 물류도 바뀔 것 같다. 우리 회사도 바뀔 것 같다. 나도 바뀌어야 된다. 근데 이거가 어떤 형태로 바뀔지는 아무도 모르고, 이거를 계속 관찰하고 있는 사람만이 알 수 있는 거고, 내가 직접 해봐야지 알 수 있어요."

김창수 센터장의 강의는 구체적인 솔루션을 제시하지 않는다. 대신 질문을 던진다. 네 가지 큰 질문. 그리고 그 질문에 답하기 위해 무엇을 관찰하고, 무엇을 실험해야 하는지 보여준다.

SK텔레콤 팀장에서 스타트업 CEO로, 그리고 지금은 혼자서 소프트웨어를 만들어 파는 1인 기업가로. 그의 여정은 실패와 재도전의 연속이었다. 하지만 그는 매번 일어섰고, 지금은 "회사 할 때보다 더 낫다"고 말한다.

인공지능 혁명은 산업혁명보다 큰 혁명이다. 200년 전 산업혁명이 인간의 근육을 대체했다면, 지금 AI 혁명은 인간의 뇌를 증강시킨다. 그 변화의 한가운데에 지금 X세대가 서 있다.

"오늘부터 더 열심히 ChatGPT랑 놀아보시고 하시면 더 좋은 결과가 있지 않을까라고 생각이 듭니다."

정답은 없다. 하지만 방향은 있다. 관찰하고, 실험하고, 움직이는 것. 그것이 김창수 센터장이 74분간 전한 핵심 메시지다.

당신은 오늘부터 무엇을 관찰하고, 무엇을 실험할 것인가?