작년 어느 지역 유통업체 — 트럭 60대, 하루 800곳이 넘는 배송지 — 는 전체 라우팅을 단 한 사람에게 맡기고 있었다. 14년 차 베테랑. 그는 오후 3시에 다음 날 경로 짜기를 시작해 5:30쯤 끝냈고, 그 사이 기사들의 전화와 막판 추가 주문을 처리했다. 대표가 AI 라우팅 소프트웨어 얘기를 꺼내자 그의 반응은 즉각적이었다. "어느 길이 공사 중인지, 어느 거래처가 4:30에 문을 닫는지 기계가 어떻게 알아?"
나는 이런 파일럿을 세 번이나 지켜봤다. 결론부터 말하면: AI 라우팅은 분명 돈을 아껴준다 — 하지만 베테랑을 대체해서가 아니다. 그가 끝내지 못하는 2시간의 라우팅, 그리고 그가 아파서 빠진 날의 혼란을 아껴주는 것이다. '배차 담당자를 자른다'는 마음가짐으로 시작한 프로젝트는 모두 출발선에서 죽었다.
베테랑의 경험이 진짜로 가치 있는 이유
배차 담당자의 강점은 마법이 아니다. 세 가지다.
첫째, 문서화되지 않은 제약. 거래처 A의 입고 도어는 골목 쪽에 있어서 — 대형 트럭은 못 들어간다. 거래처 B 사장은 매주 화요일 외출 중이라 화물은 안내데스크로 간다. 도크 C는 오후 4시 이후엔 사람이 없다. 이런 규칙 수백 개가 시스템이 아니라 배차 담당자의 머리 속에 살아 있다. 첫 파일럿의 첫 주, AI는 아름다운 최소 마일리지 플랜을 내놓았다 — 그리고 트럭 3대가 도크에서 발길을 돌려야 했다. 아무도 소프트웨어에게 말해주지 않았던 것이다.
둘째, 예외 처리. 고속도로에서의 타이어 펑크, 막판에 20박스를 추가하는 거래처 — 베테랑은 5분 만에 경로를 다시 짜고 같은 통화에서 기사를 진정시킨다. AI도 재계산은 할 수 있다. 전화는 못 건다.
셋째, 인간관계. 기사들과 입고 담당자들과의 유대감이 플랜을 계속 굴러가게 하는 윤활유다.
그래서 1단계는 교체가 아니라 — 베테랑의 머리에서 규칙을 추출하는 것이다. 우리가 한 일: 2주간 배차 담당자를 밀착 관찰하며, 모든 '거기로는 못 보내'와 그 이유를 기록했다. 127개의 규칙. 경성 제약과 연성 제약, 모두 시스템에 입력했다. 그 127개의 규칙이 이 프로젝트의 진짜 자산이었다.
그리고 규칙은 한 번으로 끝나는 일이 아니다. 거래처의 입고 시간이 바뀌고, 새로운 트럭 통행 제한이 생긴다 — 베테랑이 새 규칙을 계속 넣어줘야 한다. 매주 금요일 30분을 고정했다: 배차 담당자와 시스템 관리자가 그 주의 새 제약을 함께 리뷰했다. AI 라우팅 시스템이 가장 두려워하는 것은 규칙이 없는 게 아니라 — 규칙이 낡은 것이다. 그러니 벤더 계약에서는 규칙 유지보수를 단발성 산출물이 아니라 지속적인 서비스로 다루도록 해라.
AI가 진짜로 이기는 지점
규칙이 들어간 뒤, AI의 강점은 금세 드러났다.
모든 것을 한 번에 계산한다. 800개 경유지를 짜는 사람은 구역별로 몇 안 되는 변수를 저울질한다. AI는 거리, 시간창, 중량 제한, 기사 근무시간 상한, 연료를 가중하고 — 다섯 개의 후보 플랜을 건넨다. 파일럿 전체에서 AI 플랜은 사람이 짠 것보다 평균 6–9% 마일리지가 적었다.
빠르다. 신규 주문, 고장 난 트럭 — 네트워크 전체 재라우팅이 3분 만에 끝난다. 베테랑은 최소 40분이 필요하다.
휴가를 안 간다. 배차 담당자가 휴가를 간 주, 대타의 경로는 마일리지가 11% 늘고 지연 페널티를 두 건 받았다. AI에게는 컨디션 나쁜 날이 없다.
계산을 해보자: 트럭 60대 × 하루 180km × 300일. 마일리지가 7% 줄면, 연료와 기사 인건비만으로 연간 $200K를 훌쩍 넘는 절감이 나온다. 라우팅 구독료는 연간 $30–40K다. ROI는 스프레드시트를 볼 것도 없이 자명하다.
베테랑과 AI를 나란히 놓으면 구도가 분명해진다.
| 차원 | 베테랑 배차 담당자 | AI 라우팅 |
|---|---|---|
| 800개 경유지 라우팅 시간 | 2.5시간 | 8분 |
| 예외 시 재라우팅 | 40분 이상 + 전화 대응 | 3분 자동 재계산 |
| 휴가/이직의 영향 | 대타는 마일리지 11% 증가 | 없음 |
| 숨은 규칙 | 전부 머리 속 | 입력과 유지보수 필요 |
| 기사 소통 | 최고의 강점 | 할 수 없음 |
이 표를 읽으면 'AI는 계산하고, 베테랑은 판단한다'가 최강의 조합인 이유를 알 수 있다: 서로의 약점이 정확히 상대의 강점이기 때문이다.
소프트웨어는 아직 사지 마라: 먼저 오는 세 개의 관문
소프트웨어를 사놓고 6개월 뒤에 방치하는 회사를 나는 너무 많이 봤다. 세 개의 전제 조건, 모두 협상 불가다.
관문 1: 깨끗한 주소 데이터. 경로 최적화는 지오코딩에서 시작한다. '300 Main St 근처 어디쯤' 같은 주소는 전체를 무너뜨린다. 마스터 데이터의 거래처 주소, 시간창, 하차 조건 정리에 2주를 써라. 그게 토대다.
관문 2: 숨은 규칙을 명시화하라. 위의 '베테랑의 머리를 추출하는' 작업이다. 이걸 건너뛰면 기사들이 AI 경로를 거부한다 — 기사들이 달리지 않는 경로는 경로가 아니다.
관문 3: 세 달간 섀도우 모드로 돌려라. 첫날부터 AI에게 키를 넘기지 마라. 매일 배차 담당자와 병행해서 라우팅하게 하고 비교하라: 마일리지 차이, 숨은 규칙 위반, 기사 피드백. 세 달간 차이가 안정되고 규칙집이 완성되면 전환하라. 이 세 달은 심리적 전환 기간이기도 하다 — 베테랑은 '대체되는 사람'에서 '규칙집을 쓴 사람'이 된다. 이 전환을 성공시키면 프로젝트는 이미 반쯤 이긴 것이다.
나의 권장사항
AI 라우팅을 고려 중이라면, 내일부터 시작할 수 있는 세 가지가 있다.
- 배차 담당자가 아는 모든 '거기로는 못 보내' 이유를 나열하라. 50개를 못 넘기면 소프트웨어를 살 준비가 안 된 것이다.
- 거래처 주소와 시간창을 정리하라 — 2주짜리 작업이다.
- POC를 협상할 때 섀도우 모드 비교 기간을 계약에 넣고, 인수를 마일리지 절감에 연동하라.
- 기사들과는 일찍 이야기하라: AI는 배차 업무의 짐을 덜기 위해 오는 것이지, 기사들의 마일리지 수당을 깎기 위한 게 아니다. 기사들이 저항하면 경로 준수율은 무너지고, 절감된 마일은 종이 위에서만 존재한다.
AI 라우팅과 베테랑 배차 담당자는 양자택일이 아니다. 내가 본 최고의 조합: AI는 계산하고, 베테랑은 판단한다 — 세 개의 후보 플랜, 10분의 승인, 그리고 배차 담당자는 마침내 기계가 할 수 없는 일에 시간을 쓴다: 기사 관리, 거래처 방문. 기술은 바로 그걸 위해 있다 — 사람을 반복 업무에서 해방시켜 사람만이 할 수 있는 일로 이끄는 것.
당신의 현장에서는 누가 경로를 짜는가 — 사람인가, 소프트웨어인가, 아니면 둘의 조합인가? 근황이 궁금하다.
영어판 번역본입니다. 내용이 다를 경우 영어판을 우선합니다.
