이번에 공개된 로봇은 기존 단일 작업만 수행하던 로봇과 달리, 트레일러 하역은 물론 창고 내 부품을 찾아 이동시키는 등 다양한 작업을 유연하게 수행할 수 있는 것이 특징이다. 단순 반복 동작을 넘어 유연하게 작업을 전환할 수 있어, 성수기 물류 대응력이 크게 향상될 것으로 기대된다. 또한 이 로봇은 작업 효율 향상뿐 아니라 탄소 배출 및 폐기물 저감 효과도 고려해 설계된 점에서 지속 가능성 측면에서도 주목받고 있다.

아마존은 고정밀 AI 지도 시스템인 ‘Wellspring’도 함께 운영 중이다. 이 지도는 도로 정보를 넘어, 아파트 단지의 출입문 위치, 오피스 건물의 메일룸, 주차장 진입 경로 등 세부적인 위치 정보까지 포함한다. 이미 수백만 건의 주거·업무 공간 데이터를 반영하고 있으며, AI 학습을 통해 배송 기사에게 보다 정확한 길 안내를 제공하고 있다. 복잡한 도심 환경이나 입구 위치가 불명확한 건물에서도 빠르고 정확한 배송이 가능해지는 셈이다.

현장 기사들의 업무 효율을 높이기 위한 스마트 안경형 디바이스도 실험 중이다. 이 안경은 헤드업 디스플레이(HUD) 형태로, 운전 중 손을 사용하지 않고도 현재 위치, 다음 배송지, 주차 위치 등의 핵심 정보를 확인할 수 있도록 설계되어 있다. 특히 아파트 단지나 상업지구처럼 복잡한 환경에서 마지막 100미터 구간의 이동 경로를 실시간으로 안내함으로써, 배송 기사들이 빠르고 안전하게 배송을 마무리할 수 있도록 돕는다.

한편 아마존은 AI 기반 수요 예측 시스템을 활용해 재고 운영 방식도 크게 개선하고 있다. 날씨, 지역 이벤트, 할인율, 검색 트렌드 등 다양한 데이터를 분석해 고객 수요를 사전에 예측하고, 이를 바탕으로 창고 내 재고 배치를 최적화하는 방식이다. 이 시스템 도입 이후 예측 정확도는 약 10% 향상되었으며, 지역별 인기 상품의 공급 불일치 현상도 크게 줄어든 것으로 나타났다.

아마존의 이 같은 AI 중심 물류 전략은 단순한 자동화를 넘어서, 배송 속도와 정확도는 물론 환경 지속 가능성과 운영 효율성까지 모두 고려한 ‘미래형 물류 생태계’ 구축을 목표로 하고 있다. 빠르게 변화하는 글로벌 유통 환경 속에서 아마존이 제시하는 이 새로운 모델은 향후 전 세계 물류 산업의 기준점으로 작용할 가능성이 높아지고 있다.