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이를 뒷받침하는 기술 성과도 제시했다. 3000개 이상의 고객 관련 변수를 분석해 맞춤형 상품과 할인 혜택을 추천하는 AI 기술, 평균 오차를 50% 줄인 조리시간 예측 모델, 정확도를 2배 이상 높인 배달시간 예측 모델 등이 대표적이다. 고명석 우아한형제들 최고기술책임자(CTO)는 “사람이 일일이 조율하지 않아도 돌아가는, 멈추지 않는 시스템을 만들고 있다”고 설명했다.
‘연결’은 고객이 음식을 찾는 과정부터 시작된다. 배민은 지난 20일부터 일부 고객을 대상으로 대화형 ‘AI 검색’을 시험 운영 중이다. 기존에는 고객이 먹고 싶은 음식을 ‘마라탕’ 같은 검색어로 구체화하고 필터와 정렬을 직접 조작해야 했다. 새 서비스는 “최소주문금액 1만 4900원 이하이면서 파전과 육회를 함께 파는 가게”처럼 복잡한 조건도 대화로 찾아준다. 이서구 우아한형제들 PM은 “단순히 AI 도입 자체에만 의의를 두는 제품은 고객에게 가치를 줄 수 없다”고 강조했다.
AI 검색 결과를 검증하는 작업도 과제였다. 초기 자동 평가 시스템과 사람의 판단 일치율은 44.6%에 그쳤지만, 평가 방식을 개선한 뒤 90% 수준 이상으로 높아졌다. 배민은 존재하지 않는 가게를 추천하거나 알레르기 성분을 잘못 안내하는 오류를 막는 데 집중했다. 박세연 우아한형제들 QA 엔지니어는 “위험한 답변은 단 한 번만 나와도 큰 문제로 이어질 수 있다”고 말했다.
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효과는 수치로 나타나고 있다. 과도하게 배달이 지연되는 건수는 50%, 배달 품질이 악화되는 지역 수는 20% 줄었고 악화가 이어지는 시간도 74% 감소했다. 라이더가 부족할 지역을 미리 파악하고 대응 절차를 자동화하면서 운영팀의 대응 시간은 90% 단축됐다. 주가람 우아한형제들 데이터 분석가는 “예측이 실제 액션까지 이어져야 비즈니스가 바뀐다”고 말했다.
‘최적화’의 마지막에는 배달로봇 ‘딜리’가 있다. 지난해 2월 시작한 B마트 로봇배달은 월 자율주행 거리를 수십 ㎞에서 5000㎞ 이상으로 늘렸다. 김병오 우아한형제들 로보틱스LAB실장은 강남 논현 일대 로봇의 자율주행률이 99%에 도달했다고 설명했다. 관제 개입을 약 85% 줄이면서 관제사 1명당 관리 로봇도 지난해 2~4대에서 현재 10대 이상으로 늘었다. 김 실장은 장기적으로 타사 로봇과 휴머노이드까지 배민 플랫폼에서 배달에 활용하는 구상도 밝혔다.
이처럼 심리스 시티의 핵심은 주문 전부터 배달 완료까지의 대기와 비효율을 기술로 줄이는 데 있다. AI 검색과 로봇배달 등 개별 기술을 하나의 생태계로 묶는 시도는 점차 구체화하고 있다. 한다니엘 우아한형제들 딜리버리 총괄은 “직관이 아닌 실험과 데이터로 라이더 수요, 도착 예정 시간, 이동 경로를 결정하고 있다”며 “심리스 시티는 획기적인 혁신보다 작은 기다림을 하나씩 없애면서 만들어진다”고 말했다.




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