마르셀 프루스트의 소설 『잃어버린 시간을 찾아서』의 제2권 '꽃피는 아가씨들의 그늘에서'에서 화자가 파리를 떠나 바닷가 휴양지인 발베크로 향하는 기차 여정은 근대 기술문명이 인간의 감각과 공간 지각을 어떻게 근본적으로 재편했는지를 보여주는 문학적 스펙터클이다. 이전 시대의 마차 여행이 중간 경유지의 풍경과 지형을 천천히 밟아가며 연속적인 공간감을 제공했다면, 증기기관차가 이끄는 발베크행 열차는 중간의 모든 물리적 시공간을 단절하고 압축한다.

 

기차 창문이라는 프레임을 통해 시시각각 분초 단위로 흘러가는 풍경은 화자에게 전례 없는 속도감과 시각적 충격을 안겨준다. 멀리 떨어진 마을의 종탑과 산맥이 순식간에 지나쳐 가고, 기술의 속도가 선사한 유려함 뒤편으로 개별 장소가 지닌 고유한 맥락과 깊이는 배경의 잔상으로 전락한다. 화자는 이동의 속도가 가져다준 경이에 매료되면서도, 그 빠름 속에서 자신이 스쳐 지나가는 공간과 맺을 수 있었던 밀접하고 섬세한 관계가 소멸하고 있음을 감지한다.

 

"기차가 뿜어내는 수증기 너머로 시시각각 변화하는 창밖의 풍경은 마치 신비로운 환등기가 빚어내는 환영과 같았다. 근대 기술이 창조한 이 놀라운 속도는 파리와 발베크 사이의 수많은 마을과 들판을 단순한 지나침의 대상, 혹은 한순간 스쳐 지나가는 시각적 잔상으로 축소해 버렸다. 마차를 타고 천천히 이동하던 시절, 길 위의 돌멩이 하나와 마주치는 농부의 미소 속에서 마주했던 대지와 인간의 끈끈한 유대감은 차가운 철길의 진동 속에 산산이 부서졌다. 기차는 우리에게 장소와 장소를 연결하는 압축된 시간을 선사했지만, 그 사이의 공간에 존재하는 무수한 삶의 결과 유기적인 숨결을 앗아갔다."

 — 『잃어버린 시간을 찾아서』 (재구성)

 

현대 글로벌 산업 생태계에서 물류 및 공급망관리(SCM)의 디지털전환(DX)과 풀필먼트(Fulfillment) 혁신은 소설 속 발베크행 열차의 속도와 궤를 같이한다. 풀필먼트란 고객의 주문부터 상품의 입고, 재고 관리, 분류, 포장, 배송, 그리고 반품 관리에 이르기까지 물류의 전 과정을 통합 처리하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 운영 체계를 말한다.

 

인공지능(AI) 기반 수요 예측, 사물인터넷(IoT) 센서 네트워크, 자율주행 로봇, 그리고 당일·새벽 배송 시스템으로 무장한 현대의 디지털 물류는 시공간의 한계를 극한으로 축소하며 공급망의 초효율성을 달성해 냈다. 특히 아마존(Amazon)이 2013년 특허를 취득한 '예측 배송(Anticipatory Shipping)'은 소비자가 최종 결제 버튼을 누르기도 전에 빅데이터 분석으로 구매 확률을 계산하여 인근 풀필먼트 센터로 제품을 미리 이동하는 최적화의 극치를 보여준다.

 

그러나 이 눈부신 디지털 속도 혁신의 그늘에는, 과거 마차를 몰며 길의 미세한 균열을 꿰뚫어 보던 숙련 마부처럼 물류 현장에서 정교한 암묵지를 쌓아온 숙련 노동자가 기술적 소외와 디스킬링(Deskilling, 숙련 상실)으로 몰려나는 비극이 자리 잡고 있다. 디지털 알고리즘과 로봇공학이 모든 물류 동선을 최적화하고 인간의 단순 노동만을 부속품처럼 통제하는 구조 속에서, 인간의 노동 가치는 희소성을 잃고 파편화한다.

 

 

경제학적 관점에서 디지털 전환을 통한 물류 시스템의 혁신은 거래 비용을 극단적으로 낮추고, 가치사슬 전체의 속도를 비약적으로 높이는 거대한 스피드 혁명이다. 요제프 슘페터가 일찍이 강조한 '창조적 파괴'는, 오늘날 디지털 알고리즘과 자동화 설비가 기존 수동식 창고 관리, 비효율적 수송 경로, 파편화한 재고 관리를 해체하는 물류 현장에서 가장 극명하게 펼쳐진다.

 

빅데이터와 딥러닝 알고리즘은 소비자의 검색 기록, 장바구니 체류 시간, 과거 구매 패턴을 정교하게 분석하여 예측 배송망을 가동하고, 자동화 창고 내부에서는 로봇이 초당 수 미터의 속도로 화물을 최적의 동선으로 운반한다. 이제 기업에게 물류 속도는 단순한 경쟁 우위 요소가 아니라, 시장에서 생존을 결정짓는 핵심 지표로 자리 잡았다.

 

그러나 프루스트 소설의 화자가 발베크행 열차 안에서 감지한 것처럼 기술이 가져다주는 극단적인 속도감은 종종 현장의 본질적 가치와 리스크를 은폐하는 속도의 착시를 발생시킨다. 공급망이 알고리즘 중심의 속도 극대화에 매몰될 때, 물류 시스템은 예기치 못한 글로벌 공급망 병목 현상이나 블랙 스완 이벤트 앞에서 극도의 취약성을 드러낸다.

 

더욱 심각한 문제는 이 속도의 소용돌이 속에서 현장의 숙련 노동자들이 직면하는 정체성의 위기다. 초고속 알고리즘의 지시에 따라 단 몇 초 단위로 물건을 집어 올리고 포장해야 하는 창고 노동자, 스마트폰 앱의 최단 동선 알림에 따라 기계처럼 운전해야 하는 배송 기사에게서 과거 현장 베테랑이 지녔던 주체성과 숙련의 가치는 완전히 탈색된다.

 

2024년 노벨 경제학상을 수상한 다론 아세모글루(Daron Acemoglu, 미국 MIT대 교수)는 그의 선구적인 '직무 기반 분석 프레임워크'를 통해 기술 진보가 노동에 미치는 영향을 두 가지 상반된 효과로 분석했다. 기술은 기존 노동자의 과업을 기계로 대체하는 '대체 효과'와, 새로운 고차원적 과업을 만들어내어 노동 수요를 창출하는 '재창출 효과' 사이에서 동적 균형을 이룬다.

 

그는 실증 연구를 통해 1980년대 이후 본격화한 현대의 기술 진보가 과거 산업혁명기와 달리 새로운 직무를 창출하는 '재창출 효과'는 크게 침체된 반면, 노동을 단순히 대체하는 '대체 효과에 지나치게 편중되어 왔음'을 밝혀냈다. 특히 실질적 생산성 향상은 적으면서 노동만 대체하는 '그저 그런 자동화(So-so Automation)'를 지적했다. 물류 DX 현장은 바로 이러한 아세모글루의 통찰을 입증하고 있다. 알고리즘과 로봇은 현장 노동자의 복합적 과업을 단편적인 작업 단위로 파편화하고 기계로 대체함으로써 실질적인 임금 정체와 숙련의 단절, 그리고 노동 소외를 가속화했다.

 

 

기술지상주의 경영진은 물류 현장에서 인간을 완전히 배제한 '라이트아웃(Lights-out, 무인화)' 창고나 완전 자율주행 배송망이 구축되는 미래를 완성형 DX로 생각한다. 단순명료한 일방통행식 기계화 구상은 헝가리 출신의 과학철학자 마이클 폴라니(Michael Polanyi, 1891–1976)가 제기한 '폴라니의 역설'과 충돌한다. 폴라니는 "우리는 우리가 말할 수 있는 것보다 더 많이 알고 있다(We can know more than we can tell)"라는 유명한 명제를 정립했다. 인간의 수많은 고차원적 능력과 지식은 명시적인 언어나 기호, 코드로 공식화할 수 없는 경험적 '암묵지'의 형태로 존재한다. 이후 MIT의 경제학자 데이비드 오토(David Autor) 교수는 이 개념을 컴퓨터화와 자동화 한계 분석에 도입하여, 비규칙적이고 언어화하기 힘든 암묵적 과업일수록 알고리즘으로 대체하기 어렵다는 사실을 경제학적으로 정립했다.

 

물류 현장은 겉보기에는 물품을 A에서 B로 이동시키는 단순 과정처럼 보이지만, 실제로는 기후 변화, 제품 포장의 미세한 파손, 불규칙한 도로 상태, 수하물의 예기치 못한 변형, 현장 고객과 비언어적 소통 등 정형화하지 않은 무수한 이상징후가 끊임없이 발생하는 대표적인 비정형 공간이다.

 

수십년 물류 현장을 지켜온 숙련 노동자는 오감과 경험을 통해 이러한 비정형 상황을 즉각적으로 인지하고 수정하는 자율적 문제 해결 능력을 발휘한다. 예컨대 냉장·냉동 물류의 섬세한 온도 변화를 피부로 감지하거나, 깨지기 쉬운 고가의 화물을 손끝의 감각으로 가장 안전하게 고정하는 물리적 직관은 AI 알고리즘이나 단순 센서가 단기간에 모사하기 어려운 영역이다.

 

알고리즘 중심의 DX가 급격히 추진되면서 이들의 암묵지를 무시하고 노동을 파편적 지시의 수용체로 전락시키면, 현장의 예외 상황 대응력과 문제 해결 역량은 급격히 저하된다. 기술이 모든 노동을 모니터링하고 가이드라인을 강제할 때 노동자는 인지적 주체성을 상실하고, 시스템 전체의 유연성과 회복탄력성을 약화하는 결과를 초래한다. 결국 완벽해 보이던 초고속 디지털 물류망이 작은 기계적 오작동이나 데이터 오류 하나에 가동을 멈추고 거대한 공급망의 마비를 일으킬 수도 있다.

 

 

기업이 디지털 전환의 속도전을 포기하지 않으면서도 시스템의 내실을 기하고 인간 노동과 공존을 이루기 위해서는, 노동을 대체의 대상으로 보는 시각에서 벗어나 노동을 기술로 확장하는 '기술 포용적 증강 전략'으로 경영 패러다임을 전환해야 한다.

 

'증강 대 대체' 프레임워크는 스탠퍼드대의 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson) 교수가 주창한 바와 같이 인간을 모방하여 인간을 완벽히 대체하려는 AI 개발의 함정에서 벗어나, 인간의 한계를 보완하고 능력을 증대하는 '증강적 기술'에 투자할 때 국가 경제와 기업의 생산성 향상이 최대로 달성된다. 이에 따라 가장 먼저 시행해야 할 전략적 과제는 '협업 로봇(Cobot) 및 인간 중심 센서 기술'의 적극적 도입을 통한 물리적·인지적 역량의 확장이다. 근골격계 질환을 예방하고 육체적 노동 강도를 낮춰주는 웨어러블 외골격 로봇(Exoskeleton), 작업자의 시야에 직관적인 작업 정보를 증강현실로 띄워주는 증강현실(AR) 스마트 글래스, 작업자와 안전하게 공간을 공유하는 협동 로봇 등은 인간을 기계의 통제 아래 두는 것이 아니라 인간의 노동 능력을 배가하는 대표적인 증강 기술이다. 이를 통해 숙련 노동자는 단순 육체 노동의 피로에서 벗어나, 현장 안전 관리, 예외 상황 조율, 프로세스 개선과 같은 고부가가치 과업에 자신의 숙련을 집중할 수 있게 된다.

 

둘째로, 숙련 노동자의 암묵지를 시스템의 '형식지'로 전환하되, 그 반대급부로 노동자에게 성과와 주체성을 환원하는 '인간 참여형 결합(Human-in-the-Loop, HITL)' 시스템의 구축이다. AI 및 자동화 알고리즘 설계에서 HITL은 인간의 현장 경험과 직관이 알고리즘의 판단 오류를 수정하고 데이터 학습 모델에 지속적으로 피드백을 제공하는 상호작용 체계를 의미한다. 인간을 의사결정 과정에서 완전히 배제하는 HOTL(Human-Out-of-the-Loop)의 비인간적 통제 방식과 대비된다.

 

인간을 완벽히 배제(HOTL)한 알고리즘은 돌발 변수에 무력해지지만, HITL 모델을 적용하면 현장 베테랑의 예외 처리 노하우가 AI의 학습 데이터로 선순환한다. 현장의 암묵지가 디지털 데이터와 결합할 때 비로소 조직의 거대한 지식 자산이 형성된다. 그로 인해 창출된 물류 효율성 향상의 결실을 노동자에게 보상으로 돌려줄 수 있어 윈-윈 모델이다.

 

기업은 또한 단순 노무직을 알고리즘과 로봇을 제어·감독하는 '디지털 물류 오퍼레이터'로 성장시키는 대규모 전략적 리스킬링(Reskilling)과 업스킬링(Upskilling) 투자를 단행해야 한다. 초첨단 디지털 기술을 인간 배제의 도구가 아니라, 인간의 삶과 노동 가치를 높이는 도구로 정렬해야 한다는 정당성을 인식하는 게 필수적이다. 물류 DX의 진정한 성공은 단순한 인간 대체나 속도 경쟁이 아니라, 기술이 인간 숙련공의 역량을 확장하고 포용하는 '기술 포용적 증강 전략'을 확립할 때 비로소 완성될 수 있다.

 

 

 

그럼에도 물류의 완벽한 무인화는 거스를 수 없는 대세이며, 인간과 기계의 협업(증강)은 완전 자동화로 가기 위한 '과도기적 단계'에 불과하다는 지적이 있다. 장차는 모르겠지만, 현재로선 물류의 완전 무인화가 이론적으로 가능한 영역은 하이베이(High-bay) 자동화 창고나 간선 수송과 같이 정형화하고 통제된 환경에 국한된다. 반면 복잡무쌍한 도심 라스트마일 배송이나 다품종 비정형 화물의 적재·분류 현장에서는 '모라벡의 역설(Moravec’s Paradox)'이 작동한다.

 

모라벡의 역설이란 1980년대 인공지능 및 로봇공학자인 한스 모라벡(Hans Moravec) 등이 정립한 컴퓨터공학의 대표적 역설이다. "인간에게 정교한 인지 능력이 요구되는 복잡한 수학 연산, 체스나 바둑 두기, 경로 최적화 등 고차원적 논리 추론은 컴퓨터나 AI에게 지극히 쉬운 반면, 어린아이도 쉽게 해내는 일차적 감각운동 능력—예컨대 시각적 맥락 인지, 불규칙한 바닥 걸어가기, 다양한 형태와 재질의 물체를 손가락 끝의 감각으로 파악하여 적절한 악력으로 집어 올리기 등—은 로봇과 알고리즘에게 천문학적인 연산과 기계적 정교함을 요구하여 구현하기 극도로 어렵다"는 생각이다.

 

물류 현장은 모라벡의 역설이 극명하게 적용되는 물리적 공간이다. 경로를 계산하거나 재고 수요를 예측하는 것과 같은 고차원 추론은 AI 알고리즘이 인간을 압도하며 순식간에 처리해 낸다. 그러나 수만가지 형태와 변형 가능성을 지닌 비정형 화물을 다치지 않게 조율하여 포장하거나, 도심의 문 앞까지 가기 위해 계단을 오르고 도돌이표 같은 골목길과 개방된 출입구를 통과하는 일은 기계에게 어마어마한 기술적 한계와 자본 투입을 요구한다.

 

이처럼 비정형 예외 상황이 끊임없이 발생하는 현실의 물리 세계에서 100% 무인화를 달성하려는 시도는 비용 효율성을 현저히 떨어뜨리고 시스템을 극도로 취약하게 만든다. 따라서 인간의 유연성 및 감각운동 역량과 알고리즘의 정확성을 결합하는 ‘증강’ 모델은 과도적 단계가 아니라, 확률적 불확실성이 지배하는 물리 물류 환경에서 구조적 최적 균형점이란 주장이 현재로선 힘을 얻고 있다.

 

 

프루스트의 화자가 탄 발베크행 열차는 시속 수십 킬로미터의 속도로 당대 사람들에게 시공간이 번개처럼 붕괴하는 착각을 일으켰다. 오늘날 AI 알고리즘과 로봇이 지배하는 물류 현장은 그때와 비교할 수 없을 만큼 가공할 속도로 움직이고 있다.

 

같은 질문이다. 노동자를 단순한 알고리즘의 동선 이행자로 고착하고 초 단위의 작업으로 쥐어짜는 DX는 혁신이 아니라 디지털의 탈을 쓴 테일러주의의 야만적 부활일 따름이다. 차가운 코드와 로봇의 금속성 음성 속에서 숙련 노동자의 노하우와 직관이 불필요한 유물 취급을 받는 순간, 기업의 공급망은 유연성을 잃고 아주 작은 외부 충격에도 바스러지는 유리그릇이 될 위험을 안게 된다.

 

기계가 인간을 밀어내는 무인화가 아니라 기술이 인간의 어깨 위에 날개를 달아주는 증강의 현장이 현재로선 비용 면에서도 효과적이다. 무인화가 불가피해지는 순간이 온다면 그때도 기업은 인간과 함께 하는 노동과 물류를 고민해야 한다. 시장 자체는 인간에 속해 있기 때문이다.

 

안치용 ESG비즈니스리뷰 발행인 겸 아주대 융합ESG학과 특임교수