스퀘어 인사이트 물류산업에서의 생성형AI와 AI Agent의 차이점은?

한눈에 보는 핵심요약
Generative AI(생성형 AI)는 학습한 내용을 바탕으로 새로운 텍스트나 이미지 등 새로운 컨텐츠를 만들어 내는 ‘생성하는 AI’로 정의할 수 있습니다.
AI Agent는 설정된 목표를 맞는 계획을 스스로 수립하여 실행까지 이어가는 ‘행동하는 AI’ 입니다. 사람이 아니라 AI가 직접 실행한다는 점이 핵심 입니다.

1. AI, 어디까지 왔나?

4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 꼽히는 인공지능(AI)은, 물류 산업에서도 이미 전략적 자산으로 자리 잡고 있습니다. 단순 반복적인 작업을 자동화하는 것을 넘어, AI는 방대한 물류 데이터를 분석하고 예측하며, 보다 정교한 공급망 운영을 가능하게 합니다. 특히 글로벌 공급망의 복잡성과 변동성이 날로 심화되는 오늘날, AI는 단순한 생산성 향상을 넘어, 위기 대응력과 고객 경험 혁신을 위한 핵심 동력으로 평가받고 있습니다.

2. 생성형 AI: 커뮤니케이션과 콘텐츠의 자동화

생성형 AI(Generative AI)는 대량의 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠나 정보를 생성해내는 인공지능 기술입니다. 텍스트 기반, 이미지 생성, 코드 생성 AI 등은 일상적인 정보 탐색에서부터 창의적인 콘텐츠 생산까지 그 활용 범위를 넓혀가고 있습니다. 프롬프트 입력을 기반으로 창의적인 새로운 결과물을 생성하는 것이라 정의할 수 있습니다. 대표적인 Tool은 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Midjourney등이 있습니다.

물류 산업에서는 생성형 AI의 활용이 주로 커뮤니케이션과 콘텐츠 자동화 영역에 집중되고 있습니다. 예를 들어 고객 상담, 이메일 작성, 번역, 내부 보고서 요약 등의 업무에서 높은 효율을 보이고 있으며, 첼로스퀘어에서는 AI 기반 챗봇을 통해 고객 문의에 신속하게 대응하고, 실시간 트래킹 정보, 서비스 가이드 등을 자연어로 제공하고 있습니다.

또한, 글로벌 고객이 많은 만큼 AI 기반 번역 기능을 활용해 다국어 커뮤니케이션의 허들을 낮추는 것도 주요 포인트입니다. 이런 방식으로 생성형 AI는 물류 기업의 내부 생산성을 높이고, 고객과의 접점을 보다 민첩하고 일관되게 유지하는데 기여하고 있습니다.

3. AI Agent: ‘일하는’ 인공지능의 등장

한편, 최근 주목받는 기술은 생성형 AI보다 한 단계 더 진화한 형태인 AI Agent입니다. AI Agent는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 설정된 목표에 따라 스스로 계획을 수립하고, 필요한 행동을 수행하는 자율형 시스템입니다. 생성형 AI가 “대답하는 AI”라면, AI Agent는 “일하는 AI”입니다.

기존 생성형 AI가 정적인 프롬프트-응답이 기반이었다면, AI Agent는 다음과 같은 구성요소를 갖습니다.

• 지각(Perception) : 상황 인식

• 계획(Planning) : 목표 달성 전략 수립

• 행동(Actin) : 실제 작업 수행

예를 들어, 고객이 “이번 주 가장 빠른 항공 운송 스케줄을 알려줘”라고 요청했을 때, 생성형 AI는 질문을 이해하고 단순한 정보를 제공하는 데 그칩니다. 반면 AI Agent는 고객의 요청을 분석하고, 각 항공사와 운송 조건을 조회한 뒤, 실시간 데이터를 바탕으로 최적 경로를 도출하고, 필요 시 예약까지 자동화된 흐름으로 이어질 수 있습니다.

이는 단순한 업무 자동화를 넘어, AI가 실제 비즈니스 운영의 일부를 자율적으로 수행하는 시대가 도래했음을 보여줍니다

출처: 가트너(Gartner)에서 발표한 『Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025』

지난 9월에 개최된 가트너(Gartner) IT 심포지엄에서는 AI Agent와 AI-ready data가 2025년 가트너 AI 하이퍼 사이클에서 가장 빠르게 발전하는 두가지 핵심 기술로 손 뽑았습니다. 생성형 AI(GenAI)를 핵심으로 삼던 접근 방식에서 점차 벗어나, AI-ready data 및 AI Agent와 같은 지속 가능한 AI 제공을 지원하는 기반 기술로 초점이 이동하고 있다고 말했습니다. ^[1]

Supply Chatin & Logistics 산업 분야로 한정해서 살펴보아도, 가트너는 2030년까지 SCM산업에서 50%가 생태계 내에서 의사 결정을 자율적으로 실행하기 위해 지능형 에이전트(Intelligent Agent)를 사용할 것이라고 예측하였습니다. ^[2] 또한, IBM에 따르면 70%의 경영진은 조달(Procurement)와 동적 소싱(dynamic sourcing)분야에서 AI Agent의 도입에 따른 운영 프로세스 자동화를 통해 2026년까지 직원들이 더 깊은 분석을 수행할 수 있을 것이라고 밝혔습니다. ^[3]
기업들은 LLM의 AI기술과 기법을 활용하여 복잡한 작업을 수행하기 위해 AI Agent를 개발하여 활용하며 이미 여러 산업에서도 생성형AI를 넘어, 다음 단계인 AI Agent를 적극 검토 및 도입하고 있는 실정입니다.

4. 물류 산업에서는 AI Agent가 어떻게 활용되고 있을까요?

물류 산업은 타 산업 대비 시스템 표준화 수준이 맞고, 방대하고 다양한 데이터들을 적기에 확보하기 어려우며, 법 및 다양한 규제들로 인해서 기술 적용이 어려운 산업 중 하나입니다. Agent 활용 또한, 타 산업 대비 상대적으로 늦은 편입니다.

AI Agent가 단순히 데이터를 분석하거나 예측하는 수준을 넘어, 스스로 상황을 인지하고 그 동안의 데이터를 바탕으로 판단하며, 최적의 의사결정을 내리는 과정과 함께 실제 실행까지 자동화하기 때문에 다양한 단위 업무가 존재하는 물류 산업에서 AI Agent는 다양한 분야에서 적용 및 활용 가능합니다. 물류 산업에서는 트래킹 데이터를 분석해 배송 지연이 예상되는 구간을 사전에 감지하고, 대체 경로를 자동 제안하거나, 고객에게 선제적으로 지연 알림을 발송하는 등의 역할을 할 수 있습니다.

• 리스크 대응: 항만 파업이나 악천후 발생 시, 실시간 데이터를 기반으로 대체 항로를 제안하고 자동으로 운송 경로를 변경

• 운영 자동화: 창고 내 재고 수량을 실시간 파악해, 부족한 품목은 발주를 걸고 여유 있는 품목은 적절히 배분

• 고객 응대: 화물 위치 조회, 배송 일정 변경 요청 등을 사람이 아닌 AI Agent가 직접 처리

즉, 물류 현장에서 AI Agent는 사고 방지, 운영 효율화, 고객 서비스 고도화까지 아우르며
기본적이고 새로운 데이터를 토대로 “스스로 움직이고 판단하며 행동이 가능한 구조”로 볼 수 있습니다.

5. 삼성SDS 첼로스퀘어의 AI Agent는?

이미 기업들은 실제 서비스에 AI Agent를 적용하고 있는데요, 삼성SDS의 첼로스퀘어 또한 AI Agent를 활용한 다양한 업무 분야의 자동화를 선도하고 있습니다.

로컬운송

• 배차 관리 Agent

• 가시성 관리 Agent

• 정산 Agent

국제운송

• 문서처리 Co-Pilot

• 리스크 관리 Agent

창고관리

• 재고 최적화 Agent

• 작업자 동선 최적화 Co-Pilot

물류 산업은 오랜 기간 동안 불확실성과 운영 비효율성으로 인해 화주와 선사 모두 큰 어려움을 겪어왔습니다. 이러한 한계를 넘어서는 해답이 바로 AI Agent입니다. 데이터를 분석하고 생성하는 것을 넘어, 스스로 판단하고 실행까지 이어가는 AI Agent는 리스크 대응부터 운영 자동화, 고객 응대까지 물류 전반을 혁신하고 있습니다. 삼성SDS 첼로스퀘어는 이러한 AI Agent를 이미 로컬운송, 국제운송, 창고관리 영역에 적용하며 한 단계 앞선 서비스를 제공하고 있으며, 앞으로도 고객이 안심하고 신뢰할 수 있는 디지털 물류 파트너로 함께하겠습니다. 각 영역의 자세한 내용은 다음 컨텐츠로 상세히 설명하겠습니다.

6. 미래의 물류: What’s Next?

AI 기술은 단순한 도구의 차원을 넘어서, 물류 비즈니스의 패러다임 자체를 변화시키고 있습니다. 고객 응대, 데이터 분석, 의사결정, 실행에 이르는 전 과정을 AI가 전담하거나 보조하게 되면, 기업은 더 전략적인 업무에 집중할 수 있고, 고객은 더 빠르고 정확한 서비스를 누릴 수 있습니다.

첼로스퀘어는 이러한 AI 기반 물류 생태계를 선도하기 위해, 생성형 AI와 AI Agent 기술을 결합한 지능형 물류 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 궁극적으로는 “AI가 일하는 플랫폼”을 통해 고객이 원하는 물류 서비스를 더 쉽고 빠르게, 그리고 더 똑똑하게 제공하는 것이 목표입니다.

[마무리 인사이트]

• ✅ 생성형 AI는 소통과 콘텐츠에 강하다.

• ✅ AI Agent는 계획과 실행에 능하다.

• ✅ 두 기술이 만나는 곳에, 미래 물류의 표준이 만들어진다.

[참고문헌/References]
[1] Gartner Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-05-gartner-hype-cycle-identifies-top-ai-innovations-in-2025
[2] Scaling supply chain resilience: Agentic AI for autonomous operation, April 2025
[3] McKinsey Technology Trends Outlook, July 2025
[4]본 원고는ChatGPT를 활용하여 기고 되었습니다.