생성형 AI와 스마트 물류 혁신(AI 문고)

예측을 넘어, 미래를 생성하는 물류
물류는 더 이상 과거를 기반으로 움직이지 않는다. 수에즈 운하 봉쇄와 글로벌 공급망 위기는 기존 예측 모델의 한계를 드러냈다. 과거 데이터로는 설명할 수 없는 충격 앞에서 기업의 성패를 가른 것은 예측의 정확도가 아니라 대응의 속도와 유연성이었다. 예측 중심의 기존 물류 패러다임이 무너지고, '미래를 생성하는' 새로운 운영 방식이 어떻게 등장하고 있는지를 분석하며, 생성형 AI가 이러한 한계를 어떻게 돌파하는지를 보여 준다. 과거를 분석하는 대신, 아직 일어나지 않은 수천 개의 시나리오를 생성하고 그에 대한 최적의 대응을 설계하는 능력, 이것이 새로운 경쟁력이다. 아마존, 머스크, DHL 등 글로벌 기업의 사례를 통해 생성형 AI가 물류 센터 운영, 경로 최적화, 재고 관리, 의사 결정 구조까지 어떻게 재편하는지를 구체적으로 제시한다. 특히 물류 운영이 '반응 → 예측 → 생성'으로 진화하는 흐름 속에서, 조직의 역량과 의사 결정 구조가 어떻게 바뀌어야 하는지를 경영학적 관점에서 짚는다. 기술 설명을 넘어, 물류 산업의 전략과 조직, 지속 가능성까지 아우르며 스마트 물류의 본질을 재정의한다.

하루아침에 예측과 계획이 뒤집힌 물류 센터

01 물류 현장에 다가온 생성형 AI
02 자율적 시나리오 생성 메커니즘
03 물류 센터 운영 로직의 근본적 재설계
04 동태적 역량 기반의 조직적 준비도
05 예측과 계획의 실시간 통합(PPC)
06 공간 효율 및 처리량의 비약적 향상
07 디지털 트윈과 생성형 AI의 결합
08 무역 금융과 AI 리스크 관리의 혁신
09 지능형 물류를 위한 사회 기술적 최적화
10 지속 가능한 스마트 물류 생태계의 청사진

정재엽 남서울대학교 글로벌무역학과 교수다. 미국 New York University를 거쳐 연세대학교에서 경영학 박사학위를 받았으며, 전공은 국제경영이다. 생성형 AI와 스마트 물류 혁신을 중심으로 공급망 전략, 디지털 전환, 무역 금융의 AI 활용을 연구하고 있다. 한국무역학회, 국제경영학회 등에서 복수의 학술 활동과 심사를 수행하며, 물류 센터 자동화, 디지털 트윈, 동태적 역량을 결합한 스마트 물류 생태계 구축을 주된 연구축으로 삼고 있다. 국내외 학술지와 정책 보고서에 물류·무역·협상 관련 논문을 다수 발표했고, 기업과 공공기관을 대상으로 AI 기반 공급망 전략과 국제협상 자문을 병행하고 있다.