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올해 초부터 “우리 창고 AI도 규제 대상인가요?”라는 질문을 부쩍 자주 듣습니다. 2026년 1월 22일 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(이하 AI 기본법)이 시행됐기 때문입니다. 그런데 정작 현장에서는 “우리는 AI 회사가 아니니 해당 없다”는 결론으로 회의가 끝나는 경우가 많습니다. 저는 이 결론이 가장 위험한 오해라고 봅니다.
창고 자동화 회의에서 나온 질문 하나
지난여름 한 제조사의 물류 자동화 킥오프 회의에 참석했습니다. 상온 창고에 AMR을 도입하고, 수요예측 모델로 보충 발주를 자동화하는 과제였습니다. 법무팀에서 “AI 기본법 검토가 필요한가”라는 질문이 올라왔는데, 사업팀은 “솔루션 벤더가 만든 모델이라 우리 의무는 없다”고 답했습니다.
그런데 법의 의무 주체는 모델을 만든 회사만이 아닙니다. 외부 AI를 가져다 쓰는 기업도 인공지능사업자에 포함됩니다. 결국 이 프로젝트는 계약서 조항부터 다시 손봐야 했습니다.
고영향 영역 목록에 ‘교통’이 들어 있습니다
AI 기본법은 생명·신체의 안전 및 기본권에 중대한 영향을 미칠 우려가 있는 AI를 고영향 인공지능으로 정의합니다. 현재 법이 열거한 영역에는 에너지 공급, 먹는물 생산, 보건의료, 원자력, 범죄 수사, 채용·대출 심사, 공공서비스, 학생 평가가 들어 있고 여기에 교통수단·교통시설·교통체계의 주요한 작동 및 운영이 포함됩니다.
물류 실무자가 주목할 지점이 바로 이 항목입니다. 사내 재고 최적화 모델이라면 거리가 있지만, 항만 하역 장비 제어, 야드 트랙터 자율주행, 도심 배송 로봇처럼 교통시설과 교통수단의 작동에 직접 개입하는 AI라면 검토 대상에 올려야 합니다. 정부도 판단 기준이 모호하다는 점을 인정하고 있습니다. 서울신문 2026년 9월 17일 보도에 따르면 과기정통부는 고영향 AI 가이드라인을 2027년 1월 완성을 목표로 준비하고 있으며, 늦어도 2027년 상반기까지 공표할 방침입니다. 현재까지 접수된 고영향 AI 판단 확인 요청은 10여 건 수준에 불과합니다.
“우리는 AI 회사가 아니다”라는 인식과 법의 정의는 다릅니다. 외부 AI를 이용하는 기업도 의무 주체입니다.
물류 AI 도입 단계별 점검 항목은 tradematrixops.com의 디지털 물류혁신 카테고리에서 함께 확인해 보시기 바랍니다.
의무 체계를 조문 단위로 정리했습니다
| 구분 | 근거 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 투명성 확보 | 법 제31조, 영 제23조 | 고영향·생성형 AI 기반 운용 사실 사전 고지, 생성물 표시(딥페이크는 이용자가 명확히 인식 가능한 표시만 허용) |
| 안전성 확보 | 법 제32조, 영 제24조 | 학습에 사용된 누적 연산량 10의 26승 부동소수점연산 이상 모델이 대상 |
| 고영향 AI 책무 | 법 제33~35조 | 위험관리방안·설명방안·이용자 보호방안 수립, 사람의 관리·감독, 확인 문서 작성 후 5년 보관 |
| 국내 대리인 | 법 제36조, 영 제29조 | 매출 1조원 이상, AI 부문 100억원 이상 또는 일평균 국내 이용자 100만명 이상 해외 사업자 |
| 제재 | 법 제43조 | 사전 고지 의무 위반, 국내 대리인 미지정 등에 3천만원 이하 과태료 |
누적 연산량 10의 26승이라는 기준은 사실상 초거대 모델을 겨냥한 요건이어서, 솔루션을 구매해 쓰는 화주나 물류기업이 직접 걸릴 가능성은 낮습니다. 실무 부담은 투명성 고지와 고영향 여부 판단, 그리고 문서 보관에 집중된다고 보는 편이 정확합니다.
계도기간은 면제가 아니라 준비 기간입니다
과기정통부는 최소 1년 이상의 계도기간을 두고 사실조사와 과태료 부과를 유예하며, 극히 예외적인 중대 사안만 조사하겠다고 밝혔습니다. 다만 이것은 법령상 유예가 아니라 행정 운영 방침입니다. 계도기간이 끝나는 시점에 의무가 새로 생기는 것이 아니라, 이미 시행 중인 의무의 집행이 정상화되는 구조입니다.
그래서 저는 계도기간을 “문서를 만들 시간”으로 봅니다. 위험관리방안과 설명방안은 하루아침에 만들 수 있는 문서가 아니고, 벤더에게서 받아야 할 자료도 많습니다. 앞서 언급한 자동화 프로젝트에서도 위험관리 문서의 초안을 만드는 데만 두 달이 걸렸습니다. 모델이 어떤 데이터를 보고 어떤 판단을 내리는지, 예외 상황에서 사람이 개입하는 지점이 어디인지 정리하려면 결국 운영 프로세스를 다시 그려야 했기 때문입니다.
한 가지 더 강조하고 싶은 부분은 생성형 AI 쪽입니다. 요즘은 견적서 초안, 클레임 회신, 선적 안내문을 생성형 AI로 만드는 팀이 많습니다. 대외로 나가는 문서에 AI 생성물이 섞이는 순간 표시 의무를 함께 검토해야 하므로, 사내 문서 작성 가이드에 표시 규칙을 미리 넣어 두는 편이 실무적으로 훨씬 편합니다.
계약과 문서에서 먼저 정리할 항목
✔ 우리가 쓰는 AI 기능 목록과 각 기능의 의사결정 범위를 표로 작성했는가
✔ 교통수단·교통시설 작동에 개입하는 기능이 있는지 별도로 표시했는가
✔ 생성형 AI로 만든 문서·이미지에 표시를 넣는 내부 규칙이 있는가
✔ 벤더 계약에 위험관리·설명 자료 제공 의무와 자료 보관 협조 조항이 있는가
결론: 지금 실행할 액션플랜 4가지
첫째, AI 인벤토리를 한 장으로 만드십시오.
수요예측, 문서 자동분류, 챗봇, 로봇 제어를 한 표에 모으고 각 기능이 사람의 최종 판단을 대체하는지 표기합니다. 이 표가 고영향 여부 판단의 출발점입니다.
둘째, 교통 관련 기능은 별도 트랙으로 관리하십시오.
자율주행 야드 트랙터나 하역 장비 제어처럼 교통시설 작동에 관여하는 기능은 가이드라인 공표 전이라도 위험관리 문서를 선제적으로 준비하는 편이 안전합니다.
셋째, 벤더 계약서를 다시 여십시오.
설명방안과 위험관리 자료는 모델을 만든 쪽이 가지고 있습니다. 갱신 협상 시점에 자료 제공 의무를 명문화해야 나중에 문서를 만들 수 있습니다.
넷째, 문서 보관 5년을 전제로 양식을 통일하십시오.
확인 문서는 작성 후 5년 보관이 요구됩니다. 프로젝트별로 흩어진 메모 대신 표준 양식과 저장 위치를 지금 정해 두는 것이 비용이 가장 적게 듭니다.
AEO나 스마트물류센터 인증처럼 제도 대응 경험이 있는 기업이라면 tradematrixops.com의 공급망 RISK 카테고리에서 관리체계 구축 사례를 비교해 보시기 바랍니다.
참고 자료
– 법무법인 세종, AI 기본법 시행과 그 시사점
– 법률신문, AI 기본법 시행과 그 시사점
– 서울신문 2026.9.17, 정부, 고영향 AI 기준 내년 상반기 구체화
– ZDNet Korea, AI기본법 고영향AI 분야 규정
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