8월 3주차 위클리A 

AI가 가져온 유통·물류 혁신

유통?물류? AI 로봇이 알아서 다 해줍니다

최근 유통·물류산업에서 AI(인공지능) 기술을 적용한 '물류 자동화 시스템'과 'AI 로봇' 도입이 가속화하면서 대 지각변동이 일어나고 있어요. 이미 일부 물류센터 내에서는 수백 대의 AI 로봇들이 일사분란하게 움직이며 물품을 지정한 곳까지 알아서 옮겨주고, 버튼 하나만 누르면 로봇이 물품을 정리해준다고 해요.

이러한 자동화 시스템 중에서 ‘GTP(Good To Person)로봇’은 ‘상품을 사람에게로 가져다주는 로봇’을 의미해요. 아마존은 이미 2012년부터 물류 로봇 개발사인 키바 시스템을 인수해 아마존로보스틱스로 이름을 바꾸고 로봇을 이용한 물류 자동화 시스템을 구축하고 있어요. 로봇이 상품을 창고에서 꺼내 포장하는 곳까지 운반해주는 자동화 시스템으로 물류비용을 절감 중이랍니다.

국내는 어떤 상황일까요? 우선 CJ대한통운은 AI 기술을 적극 활용하고 있는데요, 적재되어 있는 박스들의 면적, 높이, 위치를 인식해 자동으로 들어올려 컨베이어벨트로 옮기는 'AI 로봇 디팔레타이저'를 업계 최초로 상용화해 물류 현장에서 사용하고 있어요. 쿠팡은 지난해 3월 준공한 대구 풀필먼트 센터(대구FC)의 AI·빅데이터 기반 자동화 물류 현장을 공개했어요. 이 센터는 AI 기반 자동화 혁신기술로 전체 업무 단계를 65%나 줄이고, 평균 2분 안에 수백 개 상품이 진열된 선반을 직원에게 전달하는 시스템을 갖추고 있어요. 1년 365일 매시간 가동되기 때문에, 로켓배송 등 쿠팡의 비즈니스에서 핵심 역할을 맡고 있답니다.

물론 AI로 인한 유통·물류산업의 혁신은 이제 도입단계라고 볼 수 있어요. AI 로봇 등 기술이 현장에서 보편화되려면 앞으로도 시간이 꽤 소요될 것으로 예측돼요. 전문가들은 이러한 AI 도입이 확산되려면 앞으로 '데이터 축적'이 필수라고 말해요. 현재는 데이터가 부족해 물류센터 자동화를 이루기 어려운 부분이 있다고 하네요. AI 대전환 시대의 흐름에 맞게 앞서 살펴본 CJ대한통운, 쿠팡 등의 여러 물류 기업들은 데이터 최적화에 안간힘을 쓰고 있어요. 물류 뿐만 아니라 다른 업계들의 디지털 전환 사례도 궁금하지 않으신가요? 아래 버튼을 눌러 확인해보실 수 있어요.😉

/(사진=로봇신문) 쿠팡의 최첨단 물류 로봇 '소팅 봇'

> 디지털 전환 사례 더 알아보기 <

일본의 디지털 전환 늦바람, 30조원 시장 열린다
아날로그 벗어나는 일본! 국내 스타트업 진출 활발 

일본이 디지털전환(DX)에 속도를 가하면서, 일본 진출에 시동을 거는 한국 스타트업이 늘고있어요. 일본 벤처투자시장이 빠르게 성장하고 있는데다, 기시다 정부가 경제 전반의 효율성·생산성 제고를 위해 사회 각 분야의 디지털전환(DX)을 추진하면서 새로운 기회가 늘고 있기 때문이랍니다.

일본에 K스타트업 진출이 활발한 이유는 DX 선례에 대한 수요가 확산되고, 현금 유동성이 풍부한 현재가 진출 적기라는 판단 때문이라고 해요. 일본 정부는 DX 가속화를 위해 2027년까지 10조엔(91조원)을 투자해 관련 스타트업 10만개, 유니콘 기업 100곳을 육성하겠다고 발표하며, 해외 스타트업에게 최대 1년의 특정활동 비자도 발급하는 등 파격적인 지원을 하고 있어요. 일본 시장조사업체인 후지키메라종합연구소에 따르면 일본 DX시장이 2019년 7900억(약 8조원)에서 2030년 3조4000억엔(30조원)에 이를 것으로 예상돼요.

이미 한국에서의 성공 경험을 바탕으로 일본 시장에 진출해 성공한 사례도 찾아볼 수 있는데요, 올인원 비즈니스 메신저 '채널톡'을 운영하는 채널코퍼레이션은 일본 내 고객사 1만4000곳을 확보하기도 했고, 실시간 오디오 방송 플랫폼 '스푼'도 일본에 진출하여 지난달 약 50만명의 일본 이용자를 확보했어요.

일본 기업들이 디지털 전환(DX) 가속화와 내재화를 위해 AI(인공지능), 빅데이터 등 DX 전문성을 갖춘 파트너를 적극 찾고 있어요. 일본 공략의 적기를 놓치지 않으려면, 또는 해외 진출의 기회를 놓치지 않기 위해 기업들은 하루빨리 DX를 추진한 사례를 마련해야 해요. 이제 성과 중심의 디지털 전환은 선택이 아닌 필수라고 볼 수 있는데요, 이번 위클리A에서는 DX를 성공적으로 가속화하는 방법을 자세히 알려드리는 콘텐츠를 준비했어요! 하단 링크를 참고해주세요.

 성공적으로 DX 추진하는 방법

AI에 의한 차별과 폭력은 NO
‘AI 윤리를 확립하자’ 교황의 이른 신년 메세지 

프란치스코 교황이 ‘세계 평화의 날’을 맞아 공개한 신년 메세지로 인공지능을 겨냥해 “신기술에 의한 폭력과 차별을 경계해야 한다”고 언급했어요. 세계 평화의 날은 매년 새해 첫 날인데, 2024년 1월1일이 아직 4개월 여 남은 상황에서 빠르게 메시지를 전달했어요.

기존 데이터 학습을 통해 새로운 창작물을 탄생시키는 ‘생성형 AI’의 등장은 예술을 비롯해 거의 모든 분야에서 AI가 사람을 대체할 것이란 공포감을 낳고 있어요. 교황은 구체적으로 “AI의 잠재적 위험을 성찰해야 한다”며 “신기술이 가장 연약하고 소외된 사람들을 희생시키면서 폭력과 차별의 논리를 뿌리내리게 하지 않도록 경계할 필요가 있다”고 말했어요. AI 시대에 AI 기술 개발자와 이를 잘 활용할 수 있는 사람들은 커다란 이익을 누리는 반면, 그렇지 못한 이들은 일자리를 잃고 곤궁한 처지로 내몰릴 것이란 우려가 담겨 있어요.

또한, 교황은 AI 윤리에 관해서 자세히 언급했어요. “AI가 인류에 봉사할 수 있도록 책임 있는 방식으로 그 개념을 잡고 활용하게 하는 것이 시급하다”며 “이는 윤리적 성찰에서 교육과 법제의 영역까지 확장돼야 할 것”이라고 말했는데요, 서둘러 세계 각국이 보편적으로 적용될 AI 윤리 규범을 만들어야 한다는 의미예요. 디지털 격차, 기술 격차에 의한 차별과 억압을 지양하기 위해서는 AI 기술에 대한 윤리적 규범이 시급히 준비되어야 한다는 주장이랍니다.

이러한 AI윤리, 규제 논의는 여전히 뜨거운데요, 유엔 안전보장이사회(안보리)도 7월18일 사상 최초로 AI 관련 회의를 가졌어요. 회의에 참여한 안토니우 구테흐스 사무총장은 “AI의 군사적·비군사적 이용 모두 세계 평화와 안보에 심각한 결과를 초래할 수 있다”며 AI 관리를 위한 유엔 기구 창설을 지지했어요. 한편 우리나라의 개인정보위원회는 ‘AI 프라이버시팀’을 오는 10월 중 신설하여 AI 시대의 여러 이슈를 대응하겠다는 입장을 내놓았어요. 이제 AI는 전 세계, 모든 산업의 기반 기술로서 역할을 하고 있는 만큼 데이터를 어떻게 윤리적으로, 안전하게 활용할 수 있을지에 대한 새로운 질서 정립이 필요한 시점이네요. 우리나라의 AI 프라이버시팀은 세계적 규범을 선도해나갈 수 있을까요? 위클리A와 앞으로의 흐름을 관찰해봐요!

/(사진=AP연합뉴스) 프란치스코 교황 

멀티모달(Multi Modal) AI 

'멀티모달(Multi Modal)'은 영문 뜻 그대로 시각, 청각을 비롯한 여러(Multi) 인터페이스를 통해서 정보를 주고받는 것을 의미해요. 인간이 세상을 이해할 때 텍스트로만 이해하지 않고 여러 감각을 연계해 다양한 정보를 받아들여 소통하는 것처럼, 다양한 채널의 모달리티를 동시에 받아들여서 학습 및 사고하는 AI를 '멀티모달 AI'라고 해요. 쉽게 말하면 인간이 사물을 받아들이는 방식과 동일하게, 실제 인간처럼 학습하는 AI라고 볼 수 있겠네요.

AI가 텍스트 인식에서 나아가 우리 세상을 제대로 인식할 수 있도록 하려면 멀티모달 AI의 등장은 필수인데요, OpenAI에서 만든 '달리(DALL-E 2)'이 멀티모달 AI의 대표적 예시라고 볼 수 있어요. 멀티모달AI는 정확한 상황 인지를 통해서 사람과 같은 사고방식으로 사용자와 소통하고, 더 명확한 판단을 내릴 수 있는 똑똑한 AI랍니다.

HR Analytics로 인사이트 얻기 

오늘 다뤄볼 주제는 HR Analytics, 즉 데이터 분석을 이용하여 HR 분야에서 어떤 인사이트를 얻을 수 있는가에 대해 이야기 나눠볼까 해요. 디지털트랜스포메이션 시대, 이제 각종 직무에서 데이터를 분석하여 활용하는 것은 선택이 아닌 필수라고 할 수 있어요. HR 분야도 마찬가지로 데이터를 사용해 구성원의 행동, 성과, 생산성 및 상호작용에 대한 중요한 통찰을 얻을 수 있고, 구체적인 데이터 기반 의사결정을 내려 효과적인 비즈니스 운영을 할 수 있어요.

HR 분석의 핵심은 의미있는 인사이트를 추출하기 위해 HR 데이터를 체계적으로 수집, 분석 및 해석하는 것인데요, HR 분석의 방법론으로는 다음과 같이 기술적, 진단적, 예측적, 규범적 분석 총 네가지 방법이 존재해요.

오늘 리포트에 소개된 대표적인 사례로, 광고대행사 'XYZ'는 낮은 업무 몰입도와 높은 이직률 문제를 HR 데이터 분석으로 해결했어요. 설문 조사와 직원 성과 데이터 진단 분석으로 문제의 원인이 경력 개발 기회의 부족과 열악한 관리자-직원 관계가 주요 동인임을 확인하고, 관리자를 위한 자체 교육 프로그램을 개발해 경력 개발 프로세스를 구현했어요. 또한, 규범적 분석을 사용하여 개인의 기술적 능력을 기반으로 직원 개발을 개인화하여 업무 몰입도20% 증가와 이직률 감소를 이루어냈다고 해요. 이처럼 HR 분석은 채용 과정 개선, 직원 성과 향상, 효과적인 인력 배치, 직원 이직률 감소 등 최적화된 HR 운영을 가능하게 해주는 비즈니스 성공의 열쇠라고 할 수 있겠네요! 🗝️ 

오늘의 교육후기

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에이블런 이야기

- 에이블런, '비전공자를 위한 챗GPT '교육 진행

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