AI 온라인 쇼핑몰 자동화 시스템이 물류 하청 노동자에게 미치는 실질적 영향

자동화가 혁신이 되는 순간, 누군가는 일자리를 잃습니다

2025년 현재, 온라인 쇼핑몰 시장은 AI와 로봇 기반 자동화 시스템의 도입으로 유통과 물류의 효율성을 극대화하고 있습니다. 소비자 입장에서는 더 빠르고 정확한 배송을 받을 수 있게 되었고, 쇼핑몰 기업 입장에서는 인건비와 물류 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 구조를 갖추게 되었습니다.
그러나 이러한 기술적 진보의 이면에는 물류 산업의 가장 하단부에 위치한 하청 노동자들의 구조적 불안정과 직무 축소 문제가 깊어지고 있습니다. 온라인 쇼핑몰의 자동화 시스템은 피킹, 패킹, 분류, 이동 등 전통적으로 인력이 필요했던 물류 프로세스를 빠르게 기계로 대체하고 있으며, 이 과정에서 하청 노동자의 업무 강도는 증가하고, 일자리의 안정성은 오히려 약화되고 있습니다.
본 글에서는 AI 자동화 시스템이 실제로 물류 하청 노동자에게 어떤 방식으로 영향을 미치고 있는지, 그 실질적 변화와 노동환경의 구조적 문제를 구체적으로 살펴보겠습니다.

AI 자동화 시스템 도입 이후 물류 하청 구조의 변화

온라인 쇼핑몰 기업들은 풀필먼트 센터 내부에 AI 기술을 본격적으로 도입하고 있습니다. 대표적으로는 자동 분류 시스템, 로봇 피커(AGV), 실시간 재고 예측 AI, 딥러닝 기반 수요 예측 알고리즘 등이 있으며, 이들 시스템은 인간의 개입 없이도 물품 입고부터 출고, 배송까지를 거의 완전 자동화하는 수준에 근접하고 있습니다.
이러한 시스템은 본사 직영 창고에서는 큰 효과를 발휘하고 있으나, 문제는 이 시스템이 곧바로 하청 창고에도 영향을 미친다는 점입니다. 온라인 쇼핑몰은 상품 분류 및 출고를 하청업체에 위탁하는 경우가 많은데, 본사 시스템이 고도화되면 하청업체는 본사의 속도와 정확도를 따라가기 위해 ‘인건비 최소화와 물량 대응력 극대화’를 요구받는 구조로 내몰리게 됩니다.
결국 하청 노동자들은 더 적은 인원으로 더 많은 물량을 처리해야 하는 상황에 처하게 되고, 이는 작업 밀도 증가, 휴식 시간 단축, 교대 인력 부족 등 현장의 실질적인 노동 강도 상승으로 연결되고 있습니다.

 

기계는 도입되었지만, 일은 더 고되고 불안해졌습니다

AI 시스템이 물류 현장에 적용되면, 많은 사람이 상상하는 것은 ‘로봇이 모든 일을 대신하는 공장’입니다. 하지만 실제 하청 물류 창고에서는 부분 자동화만이 이루어지고 있으며, 이로 인해 사람의 일은 줄어든 것이 아니라 오히려 더 고된 형태로 재편되고 있습니다.
예를 들어, 자동 분류 라인이 도입되면 라인이 멈추지 않도록 물량을 따라잡는 인력의 속도 또한 빨라져야 하며, 중간에 오류가 발생했을 경우에는 기계 대신 사람이 신속하게 대응해야 하므로, 노동자의 집중도와 책임감은 더 높아질 수밖에 없습니다.
또한 기계가 실수하거나 분류 오류가 발생한 경우, 그 책임은 기계를 설계한 시스템이 아닌 현장 인력에게 전가되는 분위기가 형성되고 있으며, 이로 인해 하청 노동자는 임금은 그대로인 채 더 높은 리스크와 스트레스를 떠안는 상황이 발생하고 있습니다.
이러한 구조는 기술 도입이 곧 노동 경감으로 이어지지 않으며, 오히려 노동 효율성이라는 이름 아래 인간을 기계화하는 역설적인 노동 환경을 만들어내고 있음을 보여줍니다.

 

고용 구조의 유연화와 불안정성 심화

AI 시스템이 안정적으로 운영되면서 풀필먼트 운영업체들은 최소 인력 운영을 지향하게 되었고, 이로 인해 하청업체와의 계약 방식도 변화하고 있습니다. 과거에는 상시 고용 인력 중심으로 운영되던 창고가, 이제는 시간제, 주간 단기계약, 물량 연동제 인력 운영으로 바뀌고 있으며, 이는 하청 노동자에게 고용 불안정을 고착화시키는 원인으로 작용하고 있습니다.
또한 AI 시스템을 운영하는 본사와의 계약 기준이 갈수록 정량화됨에 따라, 하청업체는 ‘단위 시간당 처리 건수’나 ‘분류 정확도’ 같은 지표를 기준으로 평가받고, 이 기준을 충족시키기 위해 단기 아르바이트 인력을 반복 투입하거나, 기존 인력에게 초과근무를 강요하는 방식으로 대응하고 있습니다.
이러한 구조 속에서 노동자는 시스템 속 오류를 조정할 권한도, 스케줄을 조절할 자율성도 가지지 못한 채, 오직 물량 중심의 반복작업에만 매달리는 기계적 존재로 전락하게 됩니다. 더욱 심각한 문제는, 기술 발전이 하청 노동자의 직무 숙련도 향상과 경력 인정으로 이어지지 못하고 있다는 점입니다. 결과적으로 직무 이동 가능성이나 처우 개선 없이, 단순 반복 인력으로 고착되는 이중 구조가 심화되고 있습니다.

 

AI 자동화 시스템 이후 하청 노동자가 마주한 미래

기술의 진보는 피할 수 없는 흐름이며, 온라인 쇼핑몰 산업은 경쟁력 확보를 위해 AI 자동화를 더욱 확대할 수밖에 없습니다. 하지만 그 과정에서 하청 노동자가 구조적으로 배제되거나, 비가시적인 고통을 감내하는 일이 반복된다면, 이는 산업의 지속가능성에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
AI 시스템 도입의 효과가 본사 중심으로만 누적되고, 하청 인력에게는 부담만 전가되는 구조는 사회적 책임을 회피하는 시스템 설계에 불과하며, 결국 노동 시장의 이중화와 계층 고착을 심화시킬 수밖에 없습니다.
이에 따라 쇼핑몰 플랫폼과 물류 대기업은 하청 인력에게 기술 적응 기회를 제공하고, 자동화 시스템이 실제로 노동 환경 개선으로 이어질 수 있도록 협력 구조를 재설계할 필요가 있습니다. 예를 들어, 로봇 운영 및 장애 대응 관련 실무 교육, 자동화 보조 인력 양성, 일정 기준 이상의 고용 안정성 보장 등의 조건부 하청 계약 모델 도입이 필요합니다.
무엇보다 중요한 것은 AI 자동화 시대에도 사람은 여전히 핵심이라는 인식입니다. 기계가 모든 것을 대신하는 시대라 할지라도, 시스템을 설계하고 유지하는 사람, 그 속에서 반복작업을 감당하는 사람의 노동이 정당하게 평가받는 구조가 마련되어야 진정한 기술 기반 사회로 나아갈 수 있을 것입니다.