글로벌 뉴스 Freightwaves 트럭 운송 운영에서 백오피스를 넘어
주도적 역할로 변화하는 AI

Noi Mahoney, Thursday, April 16, 2026
Original Article: https://www.freightwaves.com/news/ai-moving-from-back-office-to-drivers-seat-in-trucking-operations
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AI가 문서 처리부터 화물 선적예약까지 트럭 운송의 핵심 기능을 직접 수행하기 시작하면서, 의사결정 지원을 넘어 실제 운영 통제 단계로 역할이 변화하고 있다.
(사진: Jim Allen/FreightWaves)

데이터트럭(Datatruck), 매그너스(Magnus), 프로젝트44(project44) — AI가 배차·서류작업·화물선적 의사결정 자동화하며 전환 가속

트럭 운송 산업은 수작업 중심 워크플로우에서 디지털 운영방식으로 전환해 왔으며, 이 흐름은 이제 새로운 단계에 접어들고 있다. AI가 더 이상 단순히 화물 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 기존의 배차 담당자와 백오피스 인력이 수행하던 핵심 업무를 직접 수행하기 시작한 것이다.
운송사와 브로커에게 이제 중요한 과제는 AI를 도입할지 여부가 아니라, 운영 통제력을 잃지 않으면서 경쟁사에 뒤처지지 않도록 얼마나 빠르게 워크플로우에 통합할 수 있는가 이다.

서류 수작업에서 실시간 자동화로

데이터트럭의 공동 창립자이자 최고 AI 책임자인 울루그벡 에르가셰프에 따르면, 문서 처리는 AI의 즉각적인 영향을 가장 잘 보여주는 영역이다.

데이터트럭의 트럭GPT(TruckGPT) 플랫폼 최신 업데이트는 이러한 흐름을 잘 보여준다. 이 AI 기반 도구는 운임 확인서, 선하증권(BOL), 인도 증명서(POD) 등 주요 화물 문서를 몇 초 만에 읽고 처리할 수 있으며, 수작업 데이터 입력을 없애고 회계나 팩토링 단계로 넘어가기 전에 오류를 사전에 감지한다.

에르가셰프는 프레이트 웨이브즈(FreightWaves)와의 인터뷰에서 “모든 운임 확인서, 모든 BOL 및 POD를 시스템이 자동으로 읽고 데이터를 추출한다”고 밝혔다.

텍사스 어빙에 본사를 둔 데이터트럭은 트럭 운송사와 화물 브로커의 백오피스 업무를 자동화하기 위해 설계된 올인원 운송관리시스템(TMS)이다.

현재 이 플랫폼은 하루 약 1만 건의 문서를 처리하고 있으며, 과거 화물 한 건당 몇 분씩 소요되던 수작업을 대체하고 있다.

에르가셰프는 “예전에는 3~5분 걸리던 작업이 지금은 10~15초면 끝난다”고 설명했다.

이러한 자동화는 특히 송장 검증과 같은 백오피스 업무에서 중요한데, 문서가 누락되거나 오류가 있을 경우 대금 지급 거절로 이어질 수 있기 때문이다.

또한 에르가셰프는 “만약 POD 요건이 충족되지 않으면 팩토링 회사가 송장을 거절할 수 있다”며 “현재는 이런 루틴성 업무는 사라졌다”고 말했다.

관련 기사: 프로젝트44, AI 네이티브 공급망으로 나아가기 위한 핵심 단계에 착수 AI, 배차 업무 지원 시작

서류 작업을 넘어, AI는 콜 체크, 상태 업데이트, 화물 검색 등 전통적으로 배차 담당자가 관리하던 업무를 점점 더 많이 처리하고 있다.

데이터트럭의 플랫폼은 브로커와의 커뮤니케이션을 자동화하고 실시간 화물 업데이트를 제공하며, 사람의 개입 없이 위치 및 예상 도착 시간과 같은 질문에 실시간으로 응답한다.

에르가셰프는 “우리는 브로커와의 커뮤니케이션, 상태 업데이트, 콜 체크, 그리고 내 트럭이 어디에 있는지에 대한 응답을 자동화했다”라고 설명했다.

그럼에도 불구하고 완전한 자율 운영은 아직 아니라고 강조했다.

에르가셰프는 신뢰와 의사소통 문제를 이유로 들며 “AI가 브로커와 직접 대화하고 화물 협상을 하는 단계까지는 아직 준비되지 않았다”라고 말했다.

따라서 데이터트럭은 완전 자동화보다는 보조형 AI에 초점을 맞추고 있다.

에르가셰프는 “우리의 목표는 배차 담당자의 역할을 대체하는 것이 아니라, 업무를 보조할 수 있는 AI를 만드는 것”이라고 덧붙였다.

사라지기보다 발전하게 될 역할

AI가 반복 업무를 맡으면서 업계 중역들은 일자리 감소보다 역할 변화가 우리가 마주하게 될 가장 큰 변화가 될 것이라는 의견이다.

에르가셰프는 "그 역할은 사라지는 것이 아니라 진화하는 것"이라며, "이전에는 5대의 트럭을 관리하던 사람이 이제는 15대를 관리한다”고 설명했다.

매그너스 테크놀로지의 CEO 매트 카트라이트 역시 인력 대체보다는 워크플로우 개선이 핵심 변화라고 본다.

텍사스주 오스틴에 본사를 둔 매그너스 테크놀로지는 운송사와 브로커가 운영을 간소화하고 가시성을 개선하며 수익성을 높일 수 있도록 설계된 운송 관리 플랫폼을 제공하고 있다.

카트라이트는 인터뷰에서 "가장 먼저 해야 할 일은 문제를 정의하고, 비효율적인 프로세스를 정의하는 것"이라고 말했다.

카트라이트에 따르면 AI는 이미 최적화된 프로세스가 아니라, 일관성이 없거나 가변적인 프로세스에 적용될 때 가장 효과적이라는 것이다.

카트라이트는 "이미100% 효율적인 프로세스를 개선하자고 AI가 필요한 것이 아니다"라고 덧붙였다.

대신 AI는 실시간으로 비효율성을 감지하고 수정할 수 있다.

카트라이트는 또한 “AI는 변동 패턴을 감지하고 스스로 문제를 해결하는 방향으로 작동할 수 있다”고 설명했다.

다음 적용대상 영역으로 주목받는 가격 책정과 화물 매칭

문서 처리와 커뮤니케이션이 초기 성과라면, 가격 결정과 화물선적 선택과 같은 더 복잡한 기능들이 AI의 다음 주요 기회로 떠오르고 있다.

카트라이트는 "가격 책정은 가장 흥미로운 분야 중 하나"라고 말했다.

또한 인간의 의사결정이 공차 주행거리, 화물 밀도, 경로 최적화와 같은 네트워크의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다고 지적하며, "인간의 뇌가 '이 화물 하나가 전체 흐름에 어떻게 들어맞는가?'를 판단하기는 정말 어렵다"라고 설명했다.

반면 AI 시스템은 이러한 변수들을 실시간으로 평가하고 전체 네트워크에 걸쳐 최적화된 결정을 내릴 수 있다.

AI 네이티브 시스템으로의 업계 전환

AI 기반 실행이 확대되면서 대규모 자동화를 고려하지 않고 설계된 기존 운송 관리 시스템의 한계가 드러나고 있다.

데이터트럭의 플랫폼은 AI를 중심에 두고 설계된 AI 네이티브 시스템으로, 이는 자동화 기능이 시스템에 얹혀진 게 아니라 시스템의 핵심 구조에 내재되어 있다.

에르가셰프는 "우리는 현재 모든 데이터를 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 데이터트럭 AI는 적절하게 작동할 수 있다"라고 말했다.

카트라이트 기존 시스템들이 이러한 변화에 적응하는 데 어려움을 겪을 수 있다고 언급하며, "기존의 다수의 시스템이 애초에 그런 방식으로 구축되지 않았기" 때문이라고 설명했다.

또한 상당수의 시스템이 전체적인 운영 가시성과 자동화를 가능하게 하기보다는 각각의 문제들을 개별적으로 해결하도록 설계되었다는 점을 지적했다.

AI 에이전트의 부상, 그 다음 단계로의 신호

운송 산업 전반이 이와 같은 방향으로 움직이고 있다.

이달 초, 프로젝트44는 화물 운영의 문제를 식별할 뿐만 아니라 조달 및 일정 예약부터 예외 관리에 이르기까지 실시간으로 이를 해결하도록 설계된 새로운 AI 에이전트를 공개했다.

해당 업체는 ‘진실, 결정, 실행’으로 이어지는 전통적인 워크플로우를 단일 자동화 프로세스로 통합하여, 과거에 며칠씩 소요되던 업무를 단 몇 초로 단축하는 것이 목표라고 밝혔다.

향후 전망: 신뢰와 완전 자동화

빠른 기술 발전에도 불구하고, 두 업체 경영진은 특히 브로커와 운송업체 간의 신뢰가 핵심이라고 지적하며 신뢰 구축의 유무에 따라 완전 자율 시스템의 광범위한 도입이 결정될 것이라고 말한다.

에르가셰프는 "다음 단계는 브로커 측이 AI를 신뢰하기 시작하는 시점"라고 말하며, 이러한 전환이 가까운 시일 내에 이루어질 수 있으며, 화물 매칭과 예약 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 것이라고 전망했다.

카트라이트 역시 AI 그 자체만으로는 해결책이 될 수 없다는 점을 분명히 하며, "AI 그 자체가 해결책이 아니다. AI가 프로세스 상의 문제를 지적할 때, 비로소 가치가 창출된다"라고 말했다.