책임 있는 혁신과 미래를 향한 비전: AI로 완성하는 SSI 쉐퍼의 신뢰
인공지능(AI)은 인트라로지스틱스 분야에도 깊은 영향을 미치고 있으며, 이는 기술적인 측면뿐만 아니라 전략적, 윤리적 과제를 동시에 제기합니다. SSI 쉐퍼의 철학은 명확합니다. AI를 활용하는 주체는 그에 따르는 책임을 함께 져야 한다는 것입니다. 당사는 EU AI 법(EU AI Act)이 제정되기 이전부터 이러한 책임감을 깊이 인식해 왔으며, 수년 동안 정립된 원칙들을 준수해 왔습니다. 이 원칙들은 책임 있는 기업 활동을 위한 전사적인 가이드라인 역할을 하고 있습니다.
AI 혁신과 규제: 법적 요건을 넘어선 선제적 대응
인공지능 기술의 자율성 범위와 보안을 위한 통제 장치의 필요성은 늘 화두가 되는 질문입니다. SSI 쉐퍼는 기술적 자유와 안전을 위한 제약이 상충하지 않는다는 것을 보여줍니다. 오히려 이 둘은 상호 보완적인 관계에 있습니다.
EU AI Act가 도입되기 이전부터 SSI SCHAEFER는 소프트웨어와 AI의 책임 있는 개발 및 적용에 대해, 특히 의사결정 자동화 증가에 대한 고객 수용성 측면에서도 심도 있게 검토해 왔습니다. 내부 가이드라인은 초기 아이디어부터 구현에 이르기까지 기술을 뒷받침하는 명확한 가치에 기반하고 있습니다. 이를 통해 솔루션이 실행 가능하고 설명 가능하며, 동시에 고객의 요구사항과도 일치하도록 보장합니다.
지속 가능한 고객 가치를 중심으로 한 AI 활용
AI는 장기적으로 효율성, 프로세스 안정성 및 고객 가치를 향상시키기 위해 제품 개발 및 운영 프로세스의 특정 분야에서 활용됩니다. 이 과정에서 회사는 개별적인 솔루션보다는 내부 전문가 팀과 다양한 이니셔티브 간의 협업 강화를 중점으로 두고 있습니다.
그 예로 데이터 사이언스 팀을 들 수 있습니다. 이 팀은 창고 및 물류 프로세스에서 발생하는 복잡한 데이터 흐름을 분석하고, 이를 바탕으로 의사결정 지원을 위한 지능형 모델을 개발합니다. 머신러닝과 통계적 기법을 활용하여 예측 정확도를 높이고, 작업 흐름을 최적화하며, 인트라로지스틱스의 투명성을 강화하는 데이터 기반 서비스를 구축합니다. 이 모든 과정에서 실제 적용 가능성과 고객에게 제공되는 부가 가치를 항상 고려합니다.
이 작업의 핵심 요소 중 하나는 설명 가능한 AI(Explainable AI) 영역입니다. SSI SCHAEFER는 현재 이 개념을 개발 프로세스에 통합하기 위해 노력하고 있습니다. AI의 의사결정을 이해 가능하게 만드는 능력은 단순한 품질 요소를 넘어, 신뢰와 수용성을 확보하는 데 있어 중요한 요소입니다.
또한 SSI SCHAEFER의 직원들은 유럽의 다양한 이니셔티브와 과학 위원회에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 이를 통해 회사는 기술 발전에 발맞추는 동시에, 책임감 있고 투명한 방식으로 고객을 항상 고려하며 AI의 미래 형성에도 적극적으로 기여하고 있습니다.
창고 물류에서 신뢰의 중요성
인트라로지스틱스의 고도로 자동화된 환경에서 신뢰는 중요한 성공 요소입니다. SSI SCHAEFER는 인공지능을 단순한 블랙박스가 아닌, 투명하고 설명 가능한 기술로 보고 있습니다. 고객들은 인트라로지스틱스 솔루션에 대한 투자가 장기적으로 안정적인 공급망, 효율적인 프로세스, 신뢰할 수 있는 의사결정으로 이어지기를 기대합니다. 인공지능 시대에도 SSI SCHAEFER는 설명 가능성, 투명성, 그리고 (데이터) 보안을 중심으로 이러한 목표를 지속적으로 추구하고 있습니다.
명확한 가치로 미래를 형성하다
SSI SCHAEFER는 인공지능 분야에서 신뢰할 수 있고 미래 지향적인 파트너입니다. 이는 규제 때문이 아니라, 회사가 그렇게 믿고 있기 때문입니다. 명확한 가치관, 폭넓은 실무 경험, 그리고 본질적인 문제에 대한 통찰을 바탕으로, AI·자동화·디지털화와 같은 복잡한 주제에 대해 고객에게 신뢰할 수 있는 지원을 제공합니다. 기술적 유행에 치중하기보다는, 협력적이고 솔루션 중심적인 접근 방식을 통해 이러한 미래 기회를 추구하고 있습니다.
저자 소개:
2022년부터 Dr. Martin Böhmer는 SSI SCHAEFER의 글로벌 혁신 부서를 이끌고 있습니다. 그는 다양한 분야의 전문가들로 구성된 팀과 함께 인트라로지스틱스를 위한 새로운 솔루션을 개발하고 테스트해 왔습니다. 그의 업무는 시장 변화, 기술적 혁신, 스타트업 환경 분석뿐만 아니라 특히 디지털화와 인공지능에 중점을 두고 있습니다.
그는 유럽 최대 규모의 통합적이고 실무 중심적인 물류 연구 기관 중 하나인 Fraunhofer 물류 및 물류 흐름 연구소(IML)에서의 오랜 경험을 바탕으로 활동하고 있습니다. 도르트문트 공과대학교에서 컴퓨터공학과 물류 분야 디플롬 학위를 취득했으며, 같은 대학 기계공학부에서 재직 중 박사 학위를 취득했습니다.