요즘 AI가 많은 일자리들을 대체한다는 말이 나오면서 불안도 함께 커지고 있는 것 같아요. 특히 반복적이고 정형화된 업무를 하는 직무일수록 “언젠가는 AI로 바뀌는 것 아닐까?” 라는 질문을 피하기가 더 어렵죠.
오늘은 그 중에서도 유통직을 조금 더 살펴보려고 하는데요. 유통직은 물건을 직접 만들지는 않지만, 수요를 예측하고 재고를 관리하며 물류 흐름을 조율하는 역할을 맡아왔는데요. 오랫동안 사람의 경험과 감각이 중요하다고 여겨졌던 영역이죠. 하지만 동시에 최근 AI가 빠르게 들어오고 있는 분야이기도 해요.
그래서 자연스럽게 AI가 유통직을 대체하게 될까? 이런 질문들이 생기는 것 같아요.
이 글에서는 유통 산업 전체 보다는, 이런 유통직의 역할이 어떤 부분부터 달라지고 있는지에 집중해볼게요.
1️⃣ AI 이전 유통직의 역할: 수요와 재고를 ‘처리하던 사람들’
AI가 본격적으로 들어오기 전 유통직의 업무는 물건이 부족하지도 남지도 않게 흐름을 맞추는 조율자의 역할이였는데요. 크게 공급 업무와 배송 업무로 나눌 수 있을 것 같아요.
1. 공급 중심 핵심 역할
- 수요 파악 및 판매 데이터 확인: 전일/주간 판매 추이를 보고 이상치 (갑자기 많이 팔림/ 안 팔림)의 원인을 추정하는 역할
- 발주 수량 결정: 품목별로 ‘얼마를 더 채울지/ 줄일지’ 결정
- 재고 수준 관리: 안전 재고 설정, 품절 위험 품목 체크, 과잉 재고 품목 정리
- 프로모션·시즌 요인 반영: 할인, 행사, 명절/계절, 날씨 변화에 따른 물량 조정
- 공급 일정 조율: 리드 타임 고려해 입고 시점 맞추기, 공급 지연 시 대안 마련
- 이슈 대응: 갑작스러운 수요 급증 / 공급 차질 / 클레임 발생 시 즉시 의사결정
2. 배송 관련 역할
- 배송·입고 상태 확인: 발주한 물량이 언제, 어느 지점까지 이동했는지 확인. 지연이나 누락 발생 시, 판매·재고 계획에 어떤 영향을 미치는지 판단해 내부에 공유
- 현장 문제 조정: 파손/ 오배송/ 누락 등 실행 단계의 문제를 처리하거나 담당 부서 연결
- 납품 일정 커뮤니케이션: 물류팀·협력사·현장(매장/창고)과 일정 재조정
이러한 유통직의 특성상 사람이 맡는 역할이 많았는데요. 예를 들어, 흩어져 있는 정보를 모으는 사람, 기준이 명확하지 않은 일들이 많아 ‘감’과 ‘경험’이 필요한 상황 등이죠. 또, 문제가 생기면 빠르게 책임지고 조정할 사람이 필요하기도 하죠. 그래서 AI 이전 유통직은 단순 반복 업무만 하는 직무라기보다 데이터·현장·관계자 사이에서 판단을 내리고 실행으로 연결하는 중간 조정자에 더 가까웠어요. 여기에서 말하는 유통직은 소비자에게 직접 배송하는 역할보다는, 그 이전 단계에서 수요·재고·공급 흐름을 판단하고 조율하는 역할을 의미해요. 그리고 바로 이 지점이, 이후 AI가 들어오면서 가장 먼저 바뀌기 시작한 영역이기도 하죠.
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2️⃣ AI가 먼저 대체하는 유통 업무는 무엇인가
AI는 유통직 전체를 한 번에 대체하지 않아요. 먼저 변화가 나타나는 영역은 업무 기준이 이미 정의되어 있고, 반복적으로 의사결정이 이루어지던 역할인데요. 이 영역에서는 사람의 경험보다 데이터 처리 속도와 일관성이 더 큰 가치를 갖기 때문이에요.
1. 정형화된 수요 예측
- 과거 유통직은 판매 이력과 시즌 요인을 바탕으로 수요를 추정해 왔는데요. 이 과정은 개인의 경험과 엑셀 작업에 크게 의존했죠. 하지만 AI로 인해 다음 요소들을 빠르게 반영해 수요를 계산할 수 있게 되었어요.
- 과거 판매 데이터 및 추세
- 요일·계절·이벤트 패턴
- 프로모션 및 가격 변동 이력
- 이를 통해 사람이 반복적으로 수행하던 예측 업무를 자동화하고 예측 결과의 일관성을 높이죠.
2. 발주 수량 계산 및 자동 제안
- 발주 업무는 품절과 과잉 재고 사이의 균형을 맞추는 역할이였는데요. AI는 이미 설정된 기준을 활용해 발주 수량을 산출하죠
- 안전재고 수준
- 공급 리드 타임
- 현재 재고 및 판매 속도
- 그 결과, 유통직은 발주 수량을 ‘결정’하기보다 ‘검토·조정’하는 역할로 이동하죠.
3. 재고 수준 모니터링
- 기존에는 재고 현황을 주기적으로 확인하며 문제를 사후적으로 인지했는데요. AI는 재고 흐름을 지속적으로 분석해 다음과 같은 신호를 사전에 제공하죠.
- 품절 가능성 증가
- 과잉 재고 위험
- 회전율 저하
- 이 역할 역시 상시 감시 업무가 자동화되는 대표적인 영역 중에 하나예요.
4. 가격·물량 시뮬레이션
- 가격 조정이나 프로모션은 AI 이전 경험에 기반한 추정이 많았는데요, AI는 다양한 조건을 동시에 계산해 다음을 제시하죠.
- 할인율별 예상 판매량
- 재고 소진 속도 변화
- 매출 및 마진 영향
- 이를 통해 유통직의 역할은 계산 수행자에서 의사결정 판단자로 이동하게 돼요.
3️⃣ AI 이후에도 남는 유통직의 역할
AI가 반복적이고 정형화된 유통 업무를 대신하게 되면서, 유통직의 역할은 사라지기보다는 방향이 이동하고 있다고 보는 것이 조금 더 정확한데요. 계산과 예측이 자동화될 수록 오히려 사람에게 남는 역할은 더 분명해져요. AI 이후에도 유통직이 필요한 이유는 모든 상황이 기준대로만 흘러가지 않기 때문이에요.
AI가 대신하기 어려운 역할들로는:
- 판단 기준 설계 및 조정
- AI가 사용하는 예측·발주 기준은 사람이 설정해요. 어떤 데이터를 중요하게 볼지, 리스크를 얼마나 감수할지는 여전히 인간의 판단 영역이죠.
- 예외 상황 대응
- 갑작스러운 수요 급증, 공급 차질, 정책 변화처럼 과거 데이터로 설명되지 않는 상황에서는 사람의 해석과 즉각적인 의사결정이 필요한 영역 등에는 아직 AI가 대체하긴 어려워요.
- 리스크 관리와 책임
- AI의 제안이 항상 최선의 선택은 아니에요. 최종 결정에 대한 책임을 지고 실패의 비용을 감당하는 역할은 유통직에 남게 되어요.
- 부서·이해관계자 조율
- 생산, 물류, 영업 등 여러 조직의 이해를 조정하고 합의를 이끌어내는 역할은 자동화되기 어렵기 때문에 남아 있을 가능성이 높아요.
결국 AI 이후 유통직은 처리자가 아니라 판단 구조를 설계하고 책임지는 의사 결정 조정자로 재정의 되고 있어요.
4️⃣ 유통직 역할 변화가 조직과 경쟁력을 바꾸는 방식
유통직의 역할이 처리 중심에서 판단 중심으로 이동하면서 조직의 구조와 경쟁력에도 분명한 변화가 나타나는데요. 가장 먼저 달라지는 것은 의사 결정의 위치예요. 반복 업무가 AI로 대체될 수록 조직은 여러 중간 단계를 거치기보다 핵심 판단 지점에 더 많은 권한을 집중 시키게 되죠. 따라서 정보 전달과 정리 역할은 줄어들고, 기준을 설계하고 예외를 판단하는 역할들이 중심으로 이동하게 돼요.
이 과정에서 유통 조직은 단순히 인력을 줄이는 방식으로 재편되지 않는데요. 대신 역할 간 격차가 커지는 구조로 바뀌게 돼요. AI를 활용해 판단 기준을 이해하고 조정할 수 있는 인력은 조직 내 영향력이 커지고, 판단을 전달하거나 실행만 담당하던 직무는 점차 축소되죠. 같은 유통 조직 안에서도 역할의 성격에 따라 가치 차이가 명확하게 되죠.
경쟁력의 기준 역시 달라지게 되는데요. 과거에는 창고 규모나 배송 속도 같은 물리적 역량이 중요했다면, 이제는 얼마나 빠르고 일관되게 판단을 내릴 수 있는 구조를 갖추고 있는지가 핵심 경쟁력이 돼요. 동일한 데이터와 시스템을 사용하더라도, 판단 구조가 잘 설계된 조직이 훨씬 유연하게 대응할 수 있어요.
이러한 변화는 채용 방식에도 영향을 미치죠. 초급·처리 중심 업무가 사라지면서 신규 채용의 총량은 줄어드는 경향을 보일 거에요. 대신 조직은 처음부터 AI의 제안을 이해하고 판단 과정에 참여할 수 있는 소수의 인력을 선호하게 되죠. 결국 AI 이후 유통 조직의 경쟁력은 기술 그 자체보다, 판단을 설계하는 사람과 구조를 얼마나 잘 갖추고 있는가에 의해 결정돼요.
💡마무리 – AI 시대, 유통직에게 남은 질문
AI가 유통직을 한순간에 사라지게 만들지는 않아요. 대신 유통직이 오랫동안 맡아왔던 판단을 대신 처리하던 역할부터 천천히 대체하게 되죠. 그리고 이로 인해 반복 업무를 통해 경험을 쌓던 구조가 사라지면서, 신규 채용은 줄어들고 진입 기준은 높아지고 있어요. 이제 중요한 것은 직무를 오래 해봤는지가 아니라, 판단 과정에 얼마나 빨리 참여할 수 있는지죠.
다음 글에서는 AI가 공급망의 마지막 단계인 고객 서비스에서 어디까지 자동화될 수 있고 우리에게 어떤 영향을 미칠지를 자세히 살펴보도록 할게요.
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