해운 기업들, 높은 관심에도 불구하고 AI 확대 적용에 난항

연구 조사 결과, AI가 가치를 창출하는 영역에 대해 명확한 업계 합의가 확인되었습니다.  

• 97%가 수동 워크플로우의 비효율성 개선 효과를 기대하고 있습니다. 

• 87%는 용선계약서 분석 및 항해 위험 의사결정 식별 부문에서 AI의 확실한 잠재력을 인정했습니다.  

그러나 69%는 AI 솔루션이 계약서나 항해 계획의 핵심적인 리스크 요인(Red Flags)을 간과하여 부정적인 비즈니스 결과를 초래할 수 있다고 우려합니다. 

마쿠라(Marcura)의 분석 부문 VP인 자나니 야그나무르티(Janani Yagnamurthy)는 "일반적인 AI 에이전트는 SF를 표준 서식(Standard Form)으로 해석할 수 있지만, 해운업계에서 이는 적재계수(Stowage Factor)를 의미합니다"라며, "범용 솔루션은 기본적인 프로세스를 자동화할 수는 있으나, 해양 전문가들이 의존하는 미묘한 맥락적 차이를 식별하지 못합니다. 이것이 바로 우리가 범용 도구를 수정해 사용하는 대신, 해사 데이터, 전문 용어 및 워크플로우에 특화되어 훈련된 전용 AI 구축에 투자한 이유입니다"라고 설명했습니다.

AI와 인간 전문성의 결합을 통한 실질적 성과 달성 

AI 도입에 대한 전반적인 열의에도 불구하고, 해사 전문가들은 완전 자동화에 대해 압도적으로 반대하고 있습니다. 응답자의 70%는 AI가 대안을 권고하되 최종 결정은 항상 인간이 내려야 한다고 답했으며, 66%는 기술에 대한 과도한 의존이 인간의 숙련도와 판단력을 약화시킬 수 있다고 우려했습니다. 

"변화가 발생할 때 통제력을 상실할까 우려하는 것은 매우 자연스러운 반응입니다. 숙련된 해사 전문가들은 용선 및 운항과 같이 리스크가 큰 업무 분야에서 수십 년간 판단력을 연마해 왔습니다"라고 마쿠라의 분석 부문 VP 자나니 야그나무르티는 밝혔습니다.

"최선의 AI는 대체재가 아닌 부조종사(Co-pilot)로 기능하며, 실시간 인사이트를 제공하되 최종 결정은 전체 맥락을 파악하고 있는 전문가의 몫으로 남겨둡니다. 일부 법적 판례에서 나타나듯, 인간의 감독 없는 AI 의존은 치명적인 오류를 범할 수 있으며 전문직 유관 의무 위반으로까지 이어질 수 있습니다."

해사 맞춤형 솔루션을 통한 한계 극복 

범용 AI 도입이 한계에 부딪힌 반면, 해운업에 특화 설계된 맞춤형 솔루션은 명확한 운영 가치를 입증하고 있습니다. 일례로 벌크선 운항사는 마쿠라의 AI 기반 용선계약서 분석 솔루션을 활용하여 초안 계약서에서 누락된 4개의 중요 조항을 사전에 감지함으로써 120,000달러 이상의 잠재적 손실을 방지했습니다. 

마쿠라의 접근 방식은 AI 에이전트를 해상 워크플로우 내에 직접 통합하고 해사 전문 용어 및 계약 구조를 집중 학습시키는 방식으로 범용 AI 공급업체와 차별화되며, 각 고객사의 데이터는 독립된 보안 환경에서 안전하게 관리됩니다. 

성공적인 스케일업을 위한 전략적 접근 

본 연구에 따르면, 스케일업의 가장 큰 걸림돌은 미흡한 교육(응답자의 38%)으로 나타났습니다. 거버넌스 공백 역시 주목해야 할 과제입니다. 81%가 파일럿 프로그램을 운영 중인 반면, 조직 내에서 AI가 의사결정을 내리는 방식에 대한 투명한 프로세스를 구축한 비율은 17%에 불과했습니다.

또한 응답자의 약 4분의 1은 벤더사의 과장 광고가 실제 비즈니스 성과를 앞서가고 있다는 우려를 표명했습니다. 

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