아마존은 AI로 지속가능한 포장을 어떻게 달성하는가

아마존은 매년 수십억 개의 상품을 판매하고 배송한다. 포장은 최소화하고 상품을 안전하게 배송하기 위한 시스템의 혁신이 관건이다. 최근 현지 지속가능미디어 트리플펀딧(Triplepundit)에선 AI( 인공지능)을 활용해 제품 포장을 혁신한 아마존의 사례가 나왔다. 

최근 5년 동안 AI을 활용해 아마존이 절약한 포장지 규모는 91만 5000톤 이상. 전체 상품 포장지의 약 33%에 달한다. 포장 체험팀(packaging experience team)은 아마존 웹 서비스 사업과 파트너십을 맺어 포장에 적합한 머신러닝 시스템 세이지메이커(SageMaker)을 구축했다. 주문에 따라 제품 포장을 맞춤화하고 지속가능한 방식의 포장을 유지하는 것이 목표다.

이 시스템은 수억 개의 재고 제품을 효율적으로 관리하고, 수십 억개의 주문 상품을 출하하면서 제품 포장을 최소화했다. 모든 제품에 동일한 박스를 이용하는 것이 아니라 특정 제품 규격에 맞게 포장을 최적화하고 무게를 가볍게 만든 것이다. 

아마존 과학연구 매니저 매튜 베일스(Matthew Bales)는 "우리는 수많은 제품 품목을 보유하고 있는 반면 복잡한 선적 과정과 제품 정보는 보유하고 있지 않다"며 "머신러닝 시스템을 도입하기 전 우리는 '일반적인 포장 규칙'에 의존해왔다"고 설명했다. 예를 들어, '25달러 미만의 비닐 장난감은 우편용 종이 포장재로 포장한다'는 규칙이다. 그러나 다양한 제품에 적용하기에는 예외와 한계가 많아 머신러닝 시스템을 도입한 것이라고 말했다. 

머신 러닝을 도입한 이후 최근 5년 간 16억 개의 포장 박스를 제거했다고 한다. 그는 이어 "머신 러닝은 엄청난 양의 주문 포장을 처리할 수 있을 뿐 아니라 제품의 크기, 부피나 무게에 따라 포장을 맞춤화해왔다"고 설명했다.   

머신러닝 알고리즘은 제품 구매 시 함께 포장될 수 있는 아이템을 고객에게 제안하거나 제품, 배송 등 서비스에 대한 고객 피드백의 시사점을 실시간 확인할 수 있다. 포장이 배달 속도에 미친 영향력에 대한 데이터도 얻을 수 있다. 이에 아마존은 배송 및 포장 시스템을 크게 혁신해 박스 사용량을 69%에서 42%로 줄였다.

아마존은 '파리 협정에 따른 기후변화 대응에 10년 일찍 도달하겠다'고 선언했으며 2040년까지 탄소 순제로를 목표로 하고 있다. 머신러닝을 배송 시스템에 도입한 것도 이 목표의 일환이었다. 앞으로 아마존은 기후 친화적인 라벨을 표시하는 시스템을 도입해 고객들도 지속가능한 구매에 참여하게 할 예정이다. 

나아가 판매 파트너들이 저탄소 제품에 투자하고 배송을 최소화한 제품을 만들 수 있도록 인센티브 제도를 시행하고 있다. 장기적으로 이 목표를 유지하도록 '요람에서 요람으로(cradle to cradle)' 제품 혁신 연구소와 새로운 제휴를 맺고 있다. 지속 가능한 제품과 조달 관행을 장려하고 순환경제를 더욱 활성화하기 위해서다. 

아마존은 "AI와 제품 배송 및 포장을 혁신하는 데는 성공했지만 재활용, 순환고리를 개선해야 하는 도전과제에 직면해 있다"고 설명했다. 예를 들어, 무게가 가벼운 우편물 발송용 봉투는 배송 효율성은 높였지만 재활용하는 데는 어려움이 있다.

소매업자와 식료품 판매업체들은 종이 판지를 묶어 재활용업체나 업체에 판매해왔지만 아마존은 재활용이나 재사용 가능한 포장지를  반납할 수 있는 오프라인 매장이 부족하다. 반면 월마트 등 슈퍼마켓이나 식품 판매기업들은 재활용이나 용기 리필 매장을 오픈하면서 포장재 폐기물을 없애는 적극적인 노력을 펼치고 있다.

이에 아마존은 "지속 가능한 포장과 재활용 성능을 향상하기 위해 노력할 것"이며 "인프라, 재료 과학, 매장 혁신 등 획기적인 발전을 계속 시도해나갈 것"이라고 말했다.