머스크, AI로 해상 운영 '신호 선별'

들어가면서

유럽 기업 가운데 물류 운영 전반에 AI를 활용하는 곳은 절반을 조금 넘는다. AI 도입에 나선 기업 중 82%는 공급망 성과에서 가시적인 개선을 보고했다고 한다.

업계는 AI를 주로 자동화와 비용 절감의 관점에서 이야기한다. 영상 소개는 현재와 향후 몇 년간 AI가 공급망에 미치는 가장 큰 영향이 이보다 더 단순할 수 있다고 지적했다. 기업이 감당하기 어려울 만큼 많은 정보를 이해하도록 돕는 일이다.

아메드 바시르(Ahmed Bashir) 머스크(Maersk) 유럽 해상운영 총괄은 자사 소개 영상에서 세 가지를 설명했다. AI가 운영 현장에서 중요한 신호를 가려내는 방식, 예측 역량이 공급망의 다음 주요 단계인 이유, AI 역량이 발전해도 인간의 판단이 여전히 중요한 이유다.

1. 정보 과잉 속 '신호 선별'…아침 점검 시간을 시나리오 분석에 재투자

바시르 총괄은 해상 운영 관점에서 AI의 효과를 더 나은 가시성, 더 나은 권고, 더 나은 소통, 그리고 더 이른 소통으로 정리했다. 그는 이를 판단하는 최종 주체는 고객이라고 전제하며, 고객도 같은 시각으로 보기를 바란다고 덧붙였다.

머스크는 보유한 방대한 데이터와 해상 네트워크에서 수집되는 운영 신호를 처리하는 데 AI를 적극적으로 활용한다. AI로 이를 해독하고 해석해 더 나은 결정을 내리고, 더 이른 결정과 고객과의 조기 소통에 집중한다는 것이다.

바시르 총괄은 해상 운영의 실제 사례를 소개했다. 그간 직원들은 아침에 출근하면 첫 몇 시간을 운영 상황 전반을 훑어보는 데 썼다. "어제 이후 바뀐 것이 있나, 내가 알아야 할 신호가 있나"를 확인하는 작업이다. 한두 개의 신호를 찾기 위해, 혹은 신호가 전혀 없을 수도 있는 상황에서 모든 것을 살펴야 했고, 이 과정에 수 시간이 걸렸다.

지금은 AI가 이 작업을 대신 수행하고 "오늘 대응해야 할 신호는 이 세 가지"와 같이 추려 제시한다. 직원들은 그 시간을 해당 신호를 살펴보고 여러 시나리오를 만드는 데 사용한다. 문제를 해결하고 난관을 넘을 방안을 찾는 과정에서도 AI의 도움을 받아 선택의 폭을 넓힌다. 바시르 총괄은 확보한 시간을 재투자해 더 많이 생산하고 더 많이 만들어내며, 고객과 회사 모두에게 더 나은 결과를 얻고 있다고 말했다.

2. 공급망 교란 상시화…사후 대응에서 예측 기반 대응으로

바시르 총괄은 최근 고객과의 논의에서 공급망 교란이 매우 흔한 주제가 됐다고 말했다. 지정학적 사건, 기상 관련 문제 등 교란이 "하나가 지나면 또 하나"처럼 연이어 발생하며 업계에 상당한 변동성을 낳고 있고, 이러한 교란은 앞으로도 계속될 것이라는 진단이다.

그는 업계가 통상 사후 대응적이라고 지적했다. 교란이 발생하면 이를 처리한 뒤 다음 교란으로 넘어가는 식이다. 그가 꼽은 AI의 효용은 리스크를 더 일찍 감지하고, 대응할 수 있는 형태로 표시하는 데 있다. 이를 통해 교란을 바라보는 방식이 보다 선제적으로 바뀌기 시작했다는 설명이다.

바시르 총괄은 AI로 일부 사안을 더 잘 예측하고 교란이 발생하기 전에 대응할 수 있게 됐다고 말했다. 이 단계에서는 선택지가 더 많아지고, 보유한 정보로 할 수 있는 일도 많아진다. 이는 더 이른 의사결정과 고객 통보로 이어진다.

머스크는 AI의 예측 영역으로 점점 더 이동하고 있다. 과거 패턴과 미래 예측을 바탕으로 발생 가능한 사건을 예측하고 그 발생 가능성에 대한 신뢰 수준을 제시하는 방식이다. 여기에 비즈니스 규칙을 구축하면 실시간으로 자동 대응하고 공급망을 즉시 조정할 수 있다. 바시르 총괄은 다음 진화 단계로, AI 기반 리스크 분석을 포함해 신호에 따라 끊임없이 갱신·최적화되는 네트워크 전체 뷰를 상시 확보하는 것을 제시했다.

3. 운영 인력의 역할 변화…'실행자'에서 '맥락 제공자'로

바시르 총괄은 예측 기반 운영이 확대될수록 비즈니스 규칙과 정책 등 사전에 마련된 장치의 중요성이 커진다고 말했다. AI가 어떻게 사고하고 무엇을 보는지 이끌고, AI에 맥락을 부여하는 장치라는 설명이다.

그는 자신의 운영 영역에서 인력의 역할이 직접 실행하는 쪽에서 AI에 맥락과 비즈니스 규칙, 가드레일을 제공하는 쪽으로 옮겨 가고 있다고 밝혔다. AI는 이를 바탕으로 전체를 관리하고, 사람이 실행할 수 있도록 권고와 제안을 제시한다.

바시르 총괄은 업무와 개인 생활 모두에서 AI를 활용하고 있으며, 자신도 AI를 배우는 과정에 있다고 말했다. 업무에서는 주로 정보 처리에 활용한다. 그는 자신의 역할에서 정보가 부족한 적은 없고 오히려 넘쳐난다고 하며, 그중 무엇이 잡음이고 무엇이 반드시 주의해야 할 사안인지 가려내는 데 AI를 많이 쓴다고 했다. 그가 '스캐닝'이라 부르는 작업으로, AI가 정보를 훑어본 뒤 "대응해야 할 사안은 이 다섯 가지"와 같은 식으로 제시한다.

그는 AI가 이를 수행하도록 훈련하는 데 시간을 투자해야 하지만, 일단 그 과정을 거치면 효과가 매우 크다고 말했다. 개인적으로는 리서치, 여행 계획 등 다양한 용도로 AI를 많이 활용한다고 했다.

정리하자면,

바시르 총괄의 설명은 정보 선별을 통한 업무 시간 재배분, 교란 리스크의 조기 감지와 예측, 운영 인력의 역할 재정의로 이어진다.

그는 AI와 관련해 스스로 겪은 가장 큰 인식 전환으로, AI를 축소적 힘이 아닌 확장적 힘으로 보게 된 점을 꼽았다. 같은 일을 더 빠르게, 더 저렴하게, 더 잘하는 데 그치지 않고, 이전에는 할 수 없었던 일을 AI로 어떻게 할 수 있는지 묻는 관점이다. 그는 이런 관점에서 AI가 개인과 기업 모두에게 폭넓은 기회를 제공한다고 보았다.

해상 운영에서 그가 기대하는 결과는 더 나은 가시성, 더 나은 조치, 그리고 고객과의 더 이른 소통이다.

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