로봇 언어 능력↑, 배송 정확도↑···아마존, AI로 물류 혁신 강화

아마존이 ‘더 빠른 배송을 위한 AI 기반 혁신 3가지(3 AI-powered innovations to get packages to customers faster’를 공개했다. 배송 위치를 정확하게 알려주는 웰스프링(Wellspring), 고객 경험을 지원하는 AI 기반 수요 예측 모델, 자연어로 로봇에 자연어로 명령을 내릴 수 있는 에이전틱(Agentic) AI가 이러한 전환의 중심 축을 담당하고 있다.

웰스프링은 생성형 AI 매핑(Generative AI mapping)을 활용해 배송 정확도를 높이는 기술이다. 주소만을 기반으로 하는 배송 위치가 단순히 ‘점’ 형태로 지도에 표시하는 것이라면, 웰스프링은 아파트 입구, 주차 공간, 공용 택배 공간 등을 고려해 최적의 배송 경로까지 알려주는 ‘선’이라고 생각하면 된다.

아마존은 웰스프링에 대해 “생성형 AI를 기반으로 위성 이미지, 도로 네트워크, 건물 위치, 고객 지침, 이전 배송 정보, 거리 이미지 등 수십 개의 소스에서 수집한 데이터를 활용하여 수백만 개의 위치에 대한 종합적인 배송 솔루션을 만든다. 이 기술은 여러 건물로 이루어진 아파트 단지나 내비게이션 앱에 아직 표시되지 않는 새로운 지역 등 복잡하고 다양한 환경을 더 잘 탐색하여 고객이 원하는 곳으로 소포를 배달할 수 있도록 도와준다”고 설명한다.

웰스프링은 2024년 10월 처음 테스트를 시작한 이후, 1만 4,000개 이상의 아파트 단지에서 280만 개 이상의 아파트 주소를 건물과 매핑하고 400만 개의 주소에서 편리한 주차위치까지 파악했다. 이러한 물리적인 세계를 이전 기준에 따라 이해하려면 수년이 걸렸을 것이라고 아마존은 밝혔다.

Amazon

AI 기반 수요 예측 모델은 고객 경험을 기반으로 더 정확하고 빠른 배송이 가능하도록 돕는다. 기존에는 판매 내역을 기반으로 보유해야 하는 재고 물량을 결정했지만, AI 수요 예측은 고객이 무엇을, 어디서, 언제 원하는지를 예측해서 가장 적절한 위치에 예측한 물량을 배치하는 것이다.

아마존에서 배송되는 상품은 하루에 수억 개에 달하는데, 날씨 패턴이나 휴일 일정 등의 시간 기반 데이터를 추가해 적절한 제품과 위치를 선정하는 것이다. 지역이나 계절의 특징이나 변화를 기반으로 한 예측을 통해 미국에서의 장기적인 예측은 10%, 수백만 개의 인기 품목에 대한 지역 예측은 20%가 향상되는 결과를 얻었다.

아마존은 “이 기술의 이점은 실로 실로 엄청나다. 소포가 더 빨리 도착하고(때로는 이틀이 아닌 당일 도착), 배송 파트너의 이동 거리가 줄어들고, 교통량이 감소하며, 탄소 배출을 방지할 수 있다. 미국, 캐나다, 멕시코, 브라질의 운영 네트워크에서 이미 이 기술을 사용하고 있으며, 곧 확대될 예정이다”라고 성과를 소개했다.

에이전틱 AI 팀은 아마존 로보틱스(Amazon Robotics)에서 로봇이 자연어를 듣고, 이해하고, 추론하고, 자율적으로 행동할 수 있는 기능을 추가하는 AI 프레임워크 구축에 집중하고 있다. 아마존의 물류 혁신에는 다양한 종류와 방대한 규모의 로봇이 큰 몫을 감당하고 있는데, 이를 한 단계 높은 수준으로 끌어 올리는 것이다.

아마존은 이러한 로봇의 역할과 효율을 에이전틱 AI 기술을 활용해 더욱 고도화한다는 전략이다. 예를 들어 로봇에게 ‘노란색 상자에 있는 품목을 꺼내 빨강 상자로 옮겨’, ‘적재 구역에 있는 트레일러를 분류 구역으로 이동시켜’처럼 일상적인 언어로 동료와 대화하듯이 로봇에게 작업 지시를 할 수 있도록 한다는 것이다.

아마존은 “로봇을 위한 에이전트 AI 기능을 개발하면 로봇이 반복적인 작업을 처리할 수 있어 일선 직원들의 업무가 더 안전해지고, 로봇이 가장 필요한 곳으로 경로가 변경되어 고객에게 더 빠르게 배송되며, 하나의 로봇이 여러 작업을 수행할 수 있어 효율성이 향상되는 등 상당한 이점을 얻을 수 있다”라고 전했다.
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