미국 제조업체들은 저재고·즉시 배송(just-in-time) 전략을 유지하기 위해 AI 활용을 확대하고 있다. 생성형 AI와 머신러닝 기반 분석 도구를 통해 공급망 데이터를 실시간으로 분석하고, 부품 조달 및 운송 경로를 신속히 조정하는 방식이다. 이를 통해 과잉 재고를 방지하고 관세 정책 변화에도 유연하게 대응할 수 있게 됐다.

전자상거래 및 소비재 기업들도 마지막 배송 구간에서 AI 기술을 적극 도입하고 있다. AI는 교통 상황, 날씨, 배송량 데이터를 종합적으로 분석해 최적 경로를 산출하며, 예측 유지보수 및 도난 방지 시스템과 연계해 운영 효율성을 높이고 있다. 아마존은 Delivery Defense 시스템을 통해 고객 배송 위치를 자동 검증하고, 베호(Veho)는 머신러닝 기반 알고리즘으로 운송 중 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측해 대응 시간을 단축하고 있다.

콜드체인 분야에서도 AI의 활용도가 확대되고 있다. 온도 민감 상품을 취급하는 기업들은 AI 알고리즘으로 재고 흐름을 예측하고, IoT 센서와 결합한 실시간 냉장 상태 모니터링을 통해 품질을 유지하고 있다. 유니레버(Unilever)는 AI 기반 수요 예측 시스템을 도입해 스웨덴 지역의 아이스크림 판매량을 날씨 데이터와 연계 분석한 결과 예측 정확도를 10% 높였으며, 미국 판매량도 12% 증가하는 성과를 거뒀다.

전문가들은 향후 글로벌 물류 환경에서 AI 기반 실시간 대응 전략이 표준화될 것으로 전망한다. 예상 도착 시간(ETA) 자동 예측, 흐름 이상 경고 시스템, 공급망 시뮬레이션 등 기술 고도화가 빠르게 진행되고 있으며, 이를 통해 관세 리스크와 물류 차질에 대한 대응 속도가 크게 향상될 것으로 예상된다.