운송업계 생성형 AI 도입 가속화…자산관리·경로최적화 분야 80% “높은 경제적 가치”

무역 흐름의 변화, 수익성 압박, 화주와 규제 기관의 요구 증가 등 다양한 과제에 직면한 운송업계가 생성형 AI 도입에 박차를 가하고 있다. 딜로이트가 200명 이상의 업계 임원을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 파일럿 프로그램부터 제한적 구현, 광범위한 기능 구현에 이르기까지 다양한 수준의 생성형 AI 활용이 진행되고 있으며, 업계 리더들은 이 초기 단계에서 얻은 교훈을 바탕으로 최적의 발전 방향을 모색하고 있다.

조사 대상 기업의 절반 이상이 생성형 AI를 도입했지만, 대부분 사업의 일부 영역에 국한된 제한적 구현 수준이다. 공급망과 전략·운영 등 핵심 운영 영역에 가장 많은 관심이 집중됐으며, 판매와 마케팅 분야의 도입도 활발하나 운송 업종별로 큰 차이를 보인다.

거의 모든 운송업계 임원(99%)이 생성형 AI가 산업을 변화시킬 것으로 예상했다. 다만 71%는 이러한 변화에 3년 이상이 소요될 것으로 전망했는데, 이는 다른 산업 분야에 비해 상대적으로 긴 기간이다. 자산관리, 경로최적화, 창고운영 분야에서 가장 높은 도입률과 영향력을 보이고 있으며, 이들 분야에서 생성형 AI 이니셔티브를 진행 중인 기업의 약 80%가 매우 높거나 높은 수준의 경제적 가치를 창출하고 있다고 응답했다.

운송 기업들은 생성형 AI 적용 과정에서 효율성 향상 기회를 놓치고 있을 수 있다. 거의 모든 응답자가 리스크, 규정 준수, 인재 측면에서 AI 도입 준비가 미흡하다고 답했으며, 대부분의 기업이 IT, 인사, 법무 등 백오피스 기능에서는 제한적 구현조차 이루지 못하고 있다. 이는 이미 진행 중인 기술 혁신이 백오피스 기능의 효율성을 목표로 하는 반면, 생성형 AI 투자는 핵심 비즈니스 기능에 집중되고 있기 때문일 수 있다.

기술 인프라, 리스크와 거버넌스, 인재 확보가 주요 도입 장벽으로 지목됐다. 특히 응답자의 40%가 데이터 오용을 생성형 AI 관련 최대 위험요소로 꼽았다. 주목할 만한 점은 생성형 AI 선도 기업(도입 및 가치 창출 상위 17%)조차도 다른 기업들과 유사한 과제에 직면해 있다는 것이다. 다만 선도 기업들은 위험 완화 접근법에서 차이를 보이는데, 개인이나 위원회에 위임하는 대신 전사적 데이터 거버넌스 정책을 수립하는 경향이 더 강하다.

생성형 AI는 아직 도입 초기 단계지만, 빠르게 새로운 필수 기술로 자리잡을 것으로 예상된다. 기업들은 점차 생성형 AI 투자에 대한 수익을 기대하게 될 것이며, 성공 사례와 빈번한 과제들을 이해하고 선도 기업들의 대응 방식을 학습하는 것이 효과적인 도입과 임박한 산업 혁신의 선두에 서는데 도움이 될 것으로 전망된다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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