삼성SDS의 현실화된 생성AI 물류 활용법

2023. 9. 13.

커뮤니티와 커뮤니티가 만난다면

올해 상반기 한 스타트업 커뮤니티 운영자와 만나 이야기를 나눌 기회가 있었습니다. 당시 커넥터스는 멤버십 회원 여러분을 대상으로 한 ‘커뮤니티’ 활성화를 고민하고 있었는데요. 이 분이 소셜 미디어에 올린 글을 보고, 우리 고민을 해결할 수 있는 어떤 실마리를 줄 수 있지 않을까 싶어 충동적으로 연락을 했고 미팅은 성사됐습니다.

감사하게도 커넥터스는 독자 여러분의 성원을 바탕으로 수천명의 업계 실무자들이 구독하는 콘텐츠 멤버십이 됐지만요. 매체 특성상 일방향 콘텐츠 전달에 매몰될 수밖에 없다는 한계가 있었고요. 저희는 이러한 구조를 독자들 간의 다방향 소통이 가능한 방식으로 변화시키고 싶었습니다. 그리고 그 해법이 커뮤니티에 있다고 믿었죠.

굳이 독자간의 다방향 소통이 가능하도록 만들고 싶었던 이유는 우리의 사명과 맞물립니다. 커넥터스는 물류와 유통산업 안에서 연결의 가치를 증명하고 싶습니다. 아래 링크와 같은 독자 투고 세션(커넥터를 만나다)을 운영하는 것도 같은 이유에서고요.

결과적으로 커넥터스 안에서 다양한 비즈니스 측면의 연결이 만들어진다는 것을 저희가 증명할 수만 있다면요. 우리가 미디어로 갖는 영향력은 점점 더 커질 것이라 봤고요. 그렇게 커진 영향력은 자연스럽게 새로운 콘텐츠 구독과 우리 독자와 만나고 싶은 기업들의 광고와 같은 수익모델을 강화하는 데 도움이 될 것이라 생각했습니다.

바로 어제도 한 독자님으로부터 문자를 받았는데요. 커넥터스를 통해서 한 물류회사(이 회사는 조만간 ‘커넥터를 만나다’를 통해 소개드릴 것 같습니다. 직접 글을 남겨주셨는데, 아직 편집을 못했네요.)를 만나게 됐고, 좋은 업체와 연을 맺게 돼서 기쁘다는 내용이었습니다. 혹 저희에게도 독자님의 도움이 필요하다면 언제든 연락 달라며, 응원을 남겨주셨는데 참 뿌듯하고 고맙더군요.

돌아와서 저희는 아직 커뮤니티를 활성화하지 못했습니다. 지난해부터 다양한 온오프라인 모임들을 멤버십 회원 여러분을 대상으로 열면서 실험을 계속하고 있지만요. 여전히 커뮤니티의 ‘확장성’은 우리가 마주한 큰 숙제이고, 한정된 자원으로는 해결하기 어려운 고민이기도 합니다.

그럼에도 도전을 멈출 생각은 없는데요. 다가오는 수요일에도 커뮤니티 활성화를 위한 또 다른 도전을 합니다. 2019년 만들어져, 현재 900여명의 모빌리티 현업자가 활동하고 있는 커뮤니티 ‘모네’와 함께 ‘모빌리티 워커 포럼’이라는 이름의 이벤트를 열고요. 이 자리는 커넥터스 운영자인 저와 모네 운영자인 김민형님의 비즈니스 트렌드 발표를 매개로 커넥터스 독자와 모네 회원들이 함께 만나 교류하는 자리가 될 것입니다.

사실 이 아이디어를 처음 저에게 전해준 것은 상반기 만났던 그 스타트업 커뮤니티 운영자님이었습니다. 몇 시간 동안 굉장히 많은 이야기를 나눴는데, 그 중 하나가 커뮤니티간의 연합 모임을 주최해보는 것은 어떻겠냐는 내용이었거든요.

그 분은 여성 스타트업 커뮤니티를 운영하고 있었는데요. 커넥터스는 이미 물류와 커머스 스타트업 현업자와 대표자들이 상당수 구독하고 있는 채널이고요. 상대적으로 그 숫자는 적지만, 저희 독자의 30%는 여성분들이기에 우리 사이에서도 교집합을 찾지 못할 이유는 없어 보였습니다.

결국 다른 형태로 모빌리티 커뮤니티와의 연결점이 먼저 만들어졌지만요. 여전히 저희 도전은 진행형이고요. 오늘도 우당탕 굉장히 많은 시행착오와 함께하고 있지만요. 그 숱한 과정 속에서도 믿어주고, 함께해주는 많은 독자님들이 있기에 다시 한 번 일어서서 새로운 도전을 계속하고 있습니다. 감사드리며, 오늘의 뉴스픽 시작합니다.

위클리 뉴스픽 :

인터페이스의 혁신이 다가온다

올해 IT업계를 뜨겁게 달군 ‘메가 트렌드’를 단 하나만 꼽자면 단연 인공지능(AI), 그 중에서도 생성형(Generative) AI가 아닌가 생각합니다. 최수연 네이버 대표는 지난달 주주서한을 통해서 ‘생성형 AI’를 네이버가 맞닥뜨린 네 번째 패러다임의 전환이라고 규정했고요. 최근 카카오모빌리티 역시 ‘모빌리티와 생성형 AI 기술의 만남’을 주제로 테크 컨퍼런스를 개최했죠.

얼마 전 12일 삼성SDS가 개최한 테크 컨퍼런스 ‘REAL 서밋 2023’의 주제 또한 ‘생성형 AI’가 꼽혔는데요. 삼성SDS는 이 자리에서 크게 두 개의 생성형 AI를 활용한 제품을 발표했습니다.

하나는 ‘패브릭스(FabriX)’인데요. 오픈AI의 챗GPT, 네이버의 하이퍼클로바X와 같은 대형 언어모델(Large Language Model)을 기업 고객의 니즈에 맞춰 결합하여 사용할 수 있는 생성형 AI 플랫폼이고요. 삼성SDS는 직접 대형 언어모델을 개발하기보다는, 외부 개발사의 것을 삼성 클라우드 플랫폼을 바탕으로 간편하게 연결하는 데 역량을 집중했습니다.

다른 하나는 ‘브리티 코파일럿(Brity Copilot)’이라는 이름이 붙은 제품인데요. 브리티 코파일럿은 생성형 AI를 활용하여 회의록 및 업무 문서 작성, 고객 요청사항 대응 처리 등 기업 업무를 자동화하는 RPA(Robotic Process Automation) 솔루션입니다. 삼성SDS는 자체적으로 이 솔루션을 시범 적용했는데요. 그 결과 운영 업무 문서 작성 시간을 75% 줄었고, 고객 요청사항 대응 처리 자동화율은 60%를 달성했다는 설명입니다.

여기까지 삼성SDS의 ‘IT 솔루션’ 사업 측면에서 생성형AI 활용법을 간략하게 요약했는데요. 알 분들은 알겠지만 사실 삼성SDS는 IT기업이지만, 물류에서 더욱 큰 매출을 만들어내는 기업이고요. 최근 2분기 실적 발표 기준으로 전체 매출(3조2908억원)의 54%인 1조7801억원을 물류 부문에서 만들어냈습니다.

삼성SDS의 2023년 2분기 물류 부문 매출이 엔데믹 이후 글로벌 소비침체와 운임 하락의 영향으로 전년 동기 대비 42%나 하락한 것을 생각하면, 사실 삼성SDS는 물류기업이라 봐도 무방한 실적을 갖고 있는 것인데요. 그렇다면 생성형 AI는 삼성SDS의 ‘물류사업’에서도 쓰일 수 있는 것 아닐까요?

이미 현실 물류에 다가온 생성형 AI

기억하는 분들이 있을지 모르겠습니다만, 커넥터스는 지난 4월 5일 국내 최초로 ‘물류 비즈니스에서 생성형 AI 기술 활용 방안’을 주제로 컨퍼런스를 열었고요. 이 자리에 패널로 참석한 최봉기 삼성SDS 첼로스퀘어 전략 담당 상무는 “사내 직원 교육용 서비스로 오픈AI의 GPT4를 이용할 계획”이라 밝혔습니다.

최봉기 상무에 따르면 삼성SDS의 물류 플랫폼 첼로스퀘어에는 국제물류를 다루다보니 워낙 많은 기능과 문서, 데이터 양식이 쌓여있다고 했는데요. 신입 사원들은 정산 업무 하나 제대로 처리하지 못할 만큼, 기능을 익히는 데 애를 먹었다고 했고요. 이에 사람이 담당하던 OJT(On the Job Training)를 생성형 AI가 접목된 챗봇을 활용한다면 생산성을 높일 수 있을 것이라는 맥락의 이야기를 전했죠.

그리고 5개월이 지난 지금. 삼성SDS의 물류 생성형 AI는 사내 교육용이 아닌, 외부 기업이 이용할 수 있는 서비스로 제품화돼 공개됐습니다. 최 상무가 REAL 컨퍼런스를 통해서 오픈AI의 챗GPT와 연동된 어플리케이션 마켓플레이스인 ‘플러그인 스토어’에서 Logistics(물류)를 검색했을 때 나타나는 두 개밖에 없는 서비스 중 하나로 ‘첼로스퀘어’를 소개했거든요.

생성형 AI가 적용된 이 첼로스퀘어는 플러그인 기능을 사용할 수 있는 유료 모델인 오픈AI의 GPT4를 이용하고 있는 사용자라면 누구나 다운로드 받아서 사용할 수 있습니다. 삼성SDS가 현장에서 공개한 생성형 AI가 적용된 첼로스퀘어의 인터페이스는 무료로 사용할 수 있는 GPT3.5의 그것과 동일하게 사용자의 질문에 챗봇이 답하는 형태인데요. 대신 삼성SDS가 기존 첼로스퀘어 플랫폼을 통해 제공하던 기능인 ‘견적 비교’, ‘선적 예약’, ‘화물 모니터링’, ‘담당자 커뮤니케이션’과 같은 모든 기능이 여기 연결됐다는 것이 차이점입니다.

최봉기 상무가 GPT4를 통해 첼로스퀘어 플러그인을 시연하는 모습. 기존 첼로스퀘어의 데이터를 그대로 활용하여 200kg의 화물을 인천에서 미국 LA로 보낼시 항공운임을 안내하고 있다. ⓒ커넥터스

특별히 달라진 게 없네요?

사실 생성형 AI 기술이 적용된 첼로스퀘어의 기능이 특별한 것은 아니고요. 달라진 것은 인터페이스입니다. ‘대화형’ 인터페이스로 기존 첼로스퀘어의 기능을 그대로 이용할 수 있는 것이죠.

예를 들어 기존 첼로스퀘어 플랫폼에서 ‘견적’을 요청하려면요. 항공운송인지, 해상운송인지, 해상운송이라면 FCL(Full Container Load, 화주가 컨테이너 하나를 단독으로 이용하는 것)을 사용할지, LCL(Less than Container Load, 여러 화주사의 화물을 컨테이너에 혼적하는 것)을 사용할지 선택하고요. 출도착지 항구를 지정하고, 화물 정보와 부가 서비스 사용 여부를 체크하여 견적을 받게 되는데요.

기존 첼로스퀘어 견적요청 화면. 표준화된 양식에 맞춰서 정보를 기입하는 구조다. ⓒ첼로스퀘어 캡처

사실 많은 부분 표준화가 돼있긴 하지만, 실제 화주사의 니즈는 이 표준화된 견적 양식만으로는 전달하기 어려운 ‘디테일’을 요구할 수도 있거든요. 예컨대 당장 특정 구간의 운임을 찾고 싶을 수도 있겠지만요. 추가로 내년도 예산 계획 산정을 위해서, 6개월 뒤 선적되는 건의 운임이 궁금할 수도 있거든요.

다른 예로 탄소세 부과에 대응하기 위해서 탄소 배출량이 최소화되는 친환경 운송수단을 조합한 서비스 이용을 고민할 수 있는데요. 이를 위해서는 기존 운송수단보다 높아질 수 있는 친환경 운송수단 사용에 따른 운임과 절세 효용을 비교하고 싶을 것이고요. 그 내용을 ‘리포트’로 받아 비교할 수 있다면 더욱 편리하겠죠.

사실 앞으로 변화할 ‘운임 예측’과 ‘탄소배출량 리포트’는 모두 현시점 첼로스퀘어에 구현된, 혹은 가까운 시기에 구현될 기능입니다. 하지만 이와 같은 기능을 이용하기 위해서는요. 견적 요청 화면을 벗어나서 첼로스퀘어 플랫폼 안에 있는 각각의 기능들을 열심히 찾고, 사용법을 고민하고, 들여봐야 하는 수고로움이 수반되는데요.

생성형 AI 기술을 통해 이제 이런 업무들을 마치 물류회사 담당자에게 메신저나 메일을 통해 문의를 넣어 답변을 받는 것처럼 처리할 수 있게 됐다는 게 삼성SDS의 강조사항입니다. 예를 들어 챗봇에 “내년 상반기 해상운임은 어떻게 될까?”라고 물어보면 아래 이미지와 같은 ‘운임 예측’ 시나리오가 사람이 답변하는 것처럼 나타나고요. 여기 추가로 “그 이유가 무엇인지 알려달라”고 질문하면 수요와 공급 변화에 따른 물류비 변동의 로직을 챗봇이 또 설명해줍니다.

첼로스퀘어 플랫폼에서 지원하는 ‘시황 예측’ 기능. 같은 자료가 생성형 AI 기반 챗봇의 답변에 그대로 활용될 수 있다. ⓒ첼로스퀘어 캡처

견적 조회 역시 훨씬 더 간편해집니다. 기존에는 첼로스퀘어 플랫폼에서 갖은 정보들을 기입하여 그 결과를 받았다면요. 이제는 그냥 물류 담당자에게 메신저로 질문하듯 챗봇에 특정 구간에 대한 운임을 묻고, 답변받을 수 있고요. 탄소배출량이 적은 운송모드가 필요하다면, 마찬가지로 그냥 물어보면 됩니다. 그렇게 전달받는 운임은 현재 첼로스퀘어 플랫폼에서 검색하면 동일하게 나오는 ‘실시간’ 정보이고요.

첼로스퀘어의 탄소배출량 대시보드 데모. 이러한 데이터를 일일이 기능을 찾지 않고도, ‘질문’ 하나로 받을 수 있게 된다. ⓒ삼성SDS

요컨대 삼성SDS는 이미 첼로스퀘어에 존재하는 수많은 기능과 데이터에 실시간으로 반응하여 답변하는 생성형 AI 기반 ‘챗봇’을 공개했고요. 이는 고객사 응대에도 활용 가능하지만, 처음 이야기했던 것처럼 신입사원 교육 용도로도 활용할 수 있습니다. 챗봇은 “정산 업무를 처리하려면 무엇을 해야 돼?”와 같은 질문에도 대응할 수 있고요. 사람이 아니니까 화를 낼 일도 없습니다.(대신 원하는 답변을 얻기 위해 사람이 질문을 잘 해야 하긴 하겠네요.)

‘디지털 물류’ 확산의 촉매

길게 설명했지만, 처음 이야기했던 것처럼 생성형 AI가 적용된 첼로스퀘어가 달라진 것은 ‘인터페이스’밖에 없습니다. 더 이상 고객사가 개별 어플리케이션을 찾고, 공부하고 이용하는 것이 아니라요. 기존 물류 담당자와 커뮤니케이션을 하며 업무를 수행하던 방식 그대로 첼로스퀘어가 제공하는 다양한 물류 서비스와 솔루션을 이용할 수 있다는 것이고요. 이것은 단순하지만, 파괴적인 결과를 가지고 올 수 있다는 게 삼성SDS의 예측입니다.

“삼성SDS가 지금까지 디지털 트랜스포메이션을 하면서 겪었던 큰 어려움이 무엇이냐. 우리가 제공하는 디지털 물류 서비스를 이용하려면 고객사 담당자들은 기존 전화, 이메일, 메신저로 하던 업무의 방식을 바꿔야 합니다. 잘 하던 업무를 어플리케이션으로 옮겨서 해야 해요. 이게 별거 아닌 것 같지만, 굉장히 큰 고난의 길입니다. 왜냐하면 일하는 방식이 달라지기 때문에 담당자들이 벌써부터 싫어합니다. 나 여기서는 일 못하겠다는 반응이 나옵니다.

생성형 AI가 들어서면서 제일 달라지는 것은 바로 이런 ‘인터페이스’의 변화입니다. 고객사 담당자들이 기존 일하던 방식 그대로, 마치 대화를 하는 것처럼 첼로스퀘어라는 어플리케이션이 제공하는 뒷단의 모든 디지털 물류 기능을 이용할 수 있습니다. 삼성SDS가 그동안 개발한 AI와 관한 여러 기술들이 접목된 솔루션들은, 생성형 AI가 들어오면서 비로소 디지털에 익숙하지 않은 기업들까지 활용하기 아주 쉬운 형태로 매핑이 돼서 전달될 것입니다”

- 최봉기 삼성SDS 첼로스퀘어 전략 담당 상무

디지털 물류에 대한 인식의 장벽. 삼성SDS는 생성형 AI가 이 인식의 장벽을 넘는 데 기여할 것이라고 보고 있었습니다. 한 번 써본다면 분명히 기존 방식보다 나은 것이 있을 텐데, 넘지 못해서 아쉬움이 남았던 그 ‘한 번 써보도록’ 하는 데 생성형 AI가 큰 기여를 한다는 것이고요. 그렇기에 생성형 AI는 물류산업에 ‘디지털’이 스며들게 하는 촉매가 될 것이라는 예측입니다.

넘어가긴 아쉬운 이야기들 :

또 다른 인공지능 이야기

기왕 생성형 AI로 시작했으니, 콘텐츠 큐레이션도 관련 내용으로 마무리하겠습니다. 삼성SDS와는 조금 다른 설비 자동화의 맥락에서 물류사업에 접근하고 있는 LG CNS도 생성형 AI 기술 활용에 관심이 많은데요.

공통점이 있다면 LG CNS도 ‘인터페이스’ 관점에서 생성형 AI가 큰 변화를 가지고 올 것이라고 보고 있습니다. 예를 들어 LG CNS도 고객 문의에 대한 응대 및 교육 측면에서 생성형 AI의 가까운 활용 가능성을 보고 있었고요. 장기적으로는 IT나 로봇 관련 지식이 전혀 없는 물류센터 현장 작업자들이 생성형 AI를 통해 자연어로 로봇에 명령, 제어하고, 협업하는 그림이 나오는 것도 꿈은 아니라고 예측했습니다. 오늘 소개한 삼성SDS의 생성형 AI 물류 활용법과 맞물리는 부분이 꽤 있으니 함께 살펴보면 좋은 콘텐츠입니다.

두 번째로 서두에 잠깐 언급했듯, 얼마 전 개최한 카카오모빌리티의 테크 컨퍼런스 NEMO 2023에서도 생성형 AI를 포함한 최신 인공지능 기술의 비즈니스 활용 방법이 공유됐는데요. 커넥터스는 카카오모빌리티 물류 사업의 변화를 중점적으로 보고 분석, 정리했습니다. 먼저 카카오모빌리티가 2021년 시작한 첫 번째 물류사업 ‘라스트마일 배송’ 영역인데요. 인공지능 기술을 바탕으로 한 ‘온디맨드 물류’를 목표로 고도화되고 있었습니다.

이번 NEMO 2023 컨퍼런스에서는 오는 10월 출시를 앞둔 카카오모빌리티의 화물운송 플랫폼 ‘카카오T트럭커’의 전략을 공유하는 발표도 있었습니다. 아마 이번 발표가 공식적으로는 처음으로 카카오 화물운송 플랫폼의 방향이 언급된 자리가 아니었나 싶은데요. 다양한 기술 측면의 청사진이 공유됐지만요. 뭔가 비즈니스 전개에 중요한 몇 가지가 빠져있는 느낌이 있었거든요. 그 비어있는 공간을 커넥터스가 채워봤습니다. 여기엔 한 독자님이 남겨주신 댓글이 생각할 거리를 많이 남겨주는데, 함께 보면 좋습니다.

긍정적인 미래를 많이 이야기했으니, 잠깐 생성형 AI에 대한 우려를 짤막하게 다루면서 오늘 콘텐츠를 마무리하려고 합니다. 몇 달 전 저는 한 IT기업 임원과 술자리를 하면서 이런 이야기를 나눈 적이 있는데요. 생성형 AI는 분명히 작업자의 생산성을 올리는 도구가 될 수 있어 보이지만요. 사실 생성형 AI는 질문에 대한 답을 찾기 위한 과정을 생략하고 ‘결과’를 빠르게 보여주는 편의를 제공하는 것이거든요.

하지만 사람이 업무 능력을 고도화함에 있어서 ‘답을 찾기 위한 과정’이 주는 효용도 분명히 있습니다. 어렸을 적 우리가 ‘받아쓰기’를 했던 것을 생각한다면 비슷한 예시가 될지 모르겠는데요. 받아쓰기의 결과는 명확하게 정해져있는 것이지만요. 그것을 단순 반복하는 과정 속에서 우리는 문장과 낱말의 기초를 배울 수 있었습니다.

저와 이야기를 나눈 임원은 앞으로 생성형 AI 기술이 더욱 고도화되고, 널리 퍼진다면요. 어떤 문제를 해결하는 과정을 고민하지 않은 사람들이 계속해서 늘어나지 않을까 우려했고요. 바꿔 말하면 숱한 고민과 그에 따른 성패를 통해서 전문성을 키울 수 있는 기회가 하나둘 사라질지 모른다는 것을 의미합니다. 그렇다면 사람은 AI가 만든 편의 속에서 어떤 역할을 수행해야 할까요? 앞으로 우리의 업무 역량을 평가하는 지표는 어떻게 바뀌어 나갈까요? 함께 고민해볼 지점이 아닌가 싶습니다.