"주문 전에 AI가 움직인다"···배민이 그린 '심리스 시티'

김범석 대표, 우아콘서 '심리스 시티' 청사진 제시

고객 변수 3000개 분석···조리시간 예측 오차 50% 단축

수요 예측부터 라이더·로봇 연결···배달 전 과정 AI 적용

28일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '우아한테크콘퍼런스2026(우아콘)' 무대에 오른 김범석 우아한형제들 대표가 발언하고 있다. 사진=우아한형제들

"왜 배달은 주문이 들어온 뒤에야 시작돼야 할까요"

28일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '우아한테크콘퍼런스2026(우아콘)' 무대에 오른 김범석 우아한형제들 대표가 던진 질문이다. 배달의민족(배민)이 주문 이후 배달 시간을 줄이는 것을 넘어 고객이 주문하기 전부터 수요를 예측하고 가게와 라이더를 미리 움직이는 배달 시스템 구축에 나선다. 인공지능(AI)을 활용해 고객의 선택부터 조리와 배차, 이동까지 연결하면서 배달 과정에서 발생하는 대기 시간을 줄이겠다는 구상이다.

김 대표는 이날 배민이 만들고자 하는 미래를 '심리스 시티(Seamless City)'로 제시했다. 고객이 원하는 것을 필요한 순간 바로 받을 수 있도록 주문 전후의 과정을 하나로 연결하는 것이 핵심이다.

김 대표는 "지금까지는 고객이 '주문하기' 버튼을 누르면 배달이 시작됐지만 고객의 기다림은 그전부터 이미 시작된다"며 "배가 고프다고 느끼고 무엇을 먹을지 고민하고 검색하고 비교해 선택하는 시간까지 기다림에 포함된다"고 말했다.

배민은 AI를 활용해 주문이 발생하기 전부터 고객의 수요를 예측하는 방식으로 서비스를 확장할 계획이다. 고객이 앱을 열기 전 취향과 이용 패턴에 맞춘 선택지를 준비하고 가게는 시간대별 예상 수요에 맞춰 조리를 준비한다. 라이더 역시 주문 발생 가능성이 높은 지역으로 미리 이동해 음식이 완성되는 시점과 도착 시간을 맞추는 방식이다.

향후에는 AI가 고객의 의도를 파악해 허용된 범위 안에서 메뉴 탐색과 선택, 반복 주문까지 수행하는 방안도 구상하고 있다. 기존 배달앱이 주문을 중개하고 배달하는 역할에 집중했다면 앞으로는 고객의 수요를 먼저 파악하고 필요한 상품을 전달하는 전 과정으로 서비스 영역을 넓히겠다는 것이다.

김 대표는 이를 위해 예측과 연결, 최적화를 핵심 과제로 꼽았다. 발생하지 않은 주문을 미리 예측하고 고객과 가게, 라이더, 로봇을 연결한 뒤 날씨와 교통, 주문량, 조리 지연 등 실시간 변수를 반영해 배달 과정을 조정하는 방식이다.

김 대표는 "우리나라 인구는 미국보다 7배 적지만 음식점 수는 오히려 훨씬 많다"며 "촘촘하고 복잡한 시장에서 아직 발생하지 않은 주문을 예측하고 고객과 가게, 라이더, 로봇까지 연결해 수많은 결정을 실시간으로 내리는 문제를 풀어가고 있다"고 설명했다.

배민은 이미 일부 서비스에 관련 기술을 적용하고 있다. 고명석 우아한형제들 최고기술책임자(CTO)는 이날 고객별로 다른 혜택과 메뉴를 제안하는 초개인화 엔진을 대표 사례로 소개했다.

초개인화 엔진은 3000개가 넘는 고객 변수와 온톨로지를 활용해 이용자의 취향과 행동을 분석한다. AI 에이전트가 관련 정보를 탐색한 뒤 고객별 혜택과 추천 정보를 판단하고 결과 데이터를 다시 학습해 추천 모델을 개선하는 방식이다.

음식점의 조리시간 예측에도 AI가 활용되고 있다. 과거에는 업주가 직접 입력한 조리시간을 기준으로 배달 과정을 운영했지만 실제 조리시간과 약 8분의 차이가 발생했다. 배민은 메뉴별 주문 수와 처리 속도 등을 반영하는 모델을 도입해 조리시간 평균 예측 오차를 기존보다 50% 줄였다.

배달시간 예측 정확도도 높였다. 가게별 배달 현황과 지역 혼잡도, 배달 인프라 등 58개 데이터를 활용해 AI가 배달시간을 직접 예측하는 방식으로 바꾸면서 정확도가 기존 대비 2배 이상 높아졌다.

고 CTO는 "대기 시간을 최소화하고 사람이 일일이 조율하지 않아도 돌아가며 문제가 생겨도 멈추지 않는 시스템을 만들고 있다"며 "더 잘 예측하고 판단해 스스로 실행하고 그 결과를 바탕으로 다시 예측을 개선하는 것이 배민이 추구하는 기술"이라고 말했다.

날씨에 따른 라이더 수급에도 예측 기술을 적용하고 있다. 배달 주문이 몰리는 비 오는 날에는 과거 운영 인력이 날씨와 지역 상황을 확인해 배달 가능 범위를 직접 조정했지만 현재는 시스템이 지역별 피크 시간대 라이더 수요를 미리 예측한다. 이를 통해 우천 시 대응 시간을 기존보다 약 80% 단축했다.

한다니엘 우아한형제들 딜리버리 총괄은 "직관이 아닌 실험과 데이터로 라이더 수요와 도착 예정 시간, 이동 경로 등을 결정하고 있다"며 "데이터가 직관과 다르면 데이터를 따르는 방식으로 실제 도시에서 무엇이 효율적인지 확인하고 있다"고 말했다.

배달 로봇도 실제 서비스 영역으로 들어왔다. 일부 지역에서는 로봇이 B마트 주문 상품을 고객 문 앞까지 배달하고 있다. 현재 배민 로봇은 전체 이동 거리의 99% 이상을 자율주행하고 있으며 월간 주행거리는 약 5000㎞에 달한다.

배민은 이 같은 기술을 고객과 가게, 라이더, 로봇이 실시간으로 연결되는 하나의 네트워크로 묶는다는 계획이다. 고객의 주문이 발생한 뒤 각각의 과정을 빠르게 처리하는 데서 나아가 주문 수요와 조리시간, 라이더 이동을 사전에 예측해 각 과정에서 발생하는 대기 시간을 줄이는 것이 목표다.

김 대표는 "배민의 일은 이미 배달을 넘어 고객의 필요를 발견하고 그 필요를 충족하는 전 과정으로 확장됐다"며 "언젠가는 '배달을 기다린다'는 말 자체가 낯설어질 것"이라고 말했다.

한 총괄은 "심리스 시티는 하나의 획기적인 혁신이 아니라 고객이 당연하게 감수해왔던 작은 기다림을 하나씩 없애면서 만들어진다"며 "비 예보와 도착 예정 시간, 조리시간, 이동 경로, 복구 시스템과 로봇까지 실제 현장에서 운영되고 있다"고 말했다.

한편 올해 우아콘은 '멈추지 않는 도시를 만드는 기술'을 주제로 열렸다. AI·머신러닝(ML), 백엔드·프론트엔드, 모바일 앱, 데이터, 로봇 등 40여개 세션이 마련됐다. 사전 등록에는 1만여명이 신청했고 추첨을 통해 선정된 약 2000명이 행사장을 찾았다