위험물 운송 자동화 AI·SaaS 결합 대세…오류 감소 주목

위험물(DG) 운송 분야에서 자동화 소프트웨어와 인공지능(AI)의 결합이 오류 감소와 비용 절감을 이끌어낼 핵심 기술로 주목받고 있다. DC Velocity 보도에 따르면 최근 업계에서는 AI가 기존 DG 자동화 소프트웨어를 대체할지, 아니면 SaaS(서비스형 소프트웨어) 플랫폼의 가치를 더 높일지에 대한 논의가 활발하다. 결론은 두 기술의 '최적의 조화'에 있다고 업계 전문가들은 입을 모았다.

현대 DG 자동화 워크플로는 설정 가능한 자동화 기능을 제공하는 SaaS 플랫폼과 AI 역량을 결합하는 방향으로 진화하고 있다. AI는 그 뒤에 있는 데이터와 비즈니스 로직만큼 효과적이기 때문이다. 특히 안전과 규정 준수, 정확성이 중요한 위험물 운송에서는 고품질 규제 데이터와 검증된 업무 절차가 AI 기반 추천을 신뢰할 수 있게 만드는 필수 조건으로 꼽힌다.

SaaS 플랫폼은 규제 인텔리전스를 중앙화하고 선적 결정을 안내하는 기반을 제공한다. 이를 통해 점점 부족해지는 DG 전문가의 역량을 더욱 일관된 품질 관리 아래 확장할 수 있다는 분석이다. 반면 순수 AI 도구 단독으로는 이러한 일관성과 품질 관리를 달성하기 어렵다는 지적이 나온다.

위험물 운송에서 오류는 곧바로 비용 손실로 이어진다. 라벨링이나 문서 작성의 작은 실수도 반복되면 상당한 민사 처벌로 이어질 수 있다. 자동화는 이러한 인적 오류의 위험을 대폭 낮춰 고객 만족도를 보호하고, 최악의 경우 화물 사고로 이어질 수 있는 리스크를 방지하는 데 기여한다. 업계 관계자는 "공급망 중단을 막는 가장 좋은 방법은 처음부터 중단을 유발하지 않는 것"이라고 강조했다.

AI가 DG 규정 준수 소프트웨어를 완전히 대체할 가능성은 낮은 것으로 전망된다. 급변하는 규제를 따라잡기 위해서는 깊이 있는 전문성이 필요하고, 사고 위험이 큰 분야에서 변동성 있는 도구에 의존하기는 어렵기 때문이다. 대신 AI는 검증된 규정 준수 워크플로를 더 빠르고 확장 가능하게 만드는 '힘의 배율자(force multiplier)' 역할을 할 것이라는 게 업계 중론이다.

시장에서는 순수 AI 도입이 새로운 리스크를 야기할 수 있다는 점도 경계한다. AI가 공개 정보를 기반으로 유용한 요약을 생성할 수는 있지만, 그 정보가 특정 선적에 필요한 맥락을 놓치거나 부정확할 가능성이 있다. 이에 따라 미래 DG 운영 모델은 고품질 데이터로 무장한 SaaS 플랫폼을 기본 축으로 삼고, AI가 규모와 속도, 생산성을 향상시키는 구조가 유력시된다.

결국 DG 자동화 소프트웨어의 목표는 운송 결정을 더 정밀하고 반복 가능하며 확장 가능하게 만들어 업무 마찰을 줄이는 데 있다. 규정 해석이나 단절된 시스템 사이를 연결하는 데 소모되던 시간이 줄어든다는 점에서 업계 전반의 생산성 향상이 기대된다.

출처: DC Velocity