해상운송의 필수 서류인 선하증권(Bill of Lading), 통관 서류, 화물 인보이스 등은 여전히 많은 인력과 시간이 필요합니다. LLM 도입을 통해 이러한 문서 작업이 자동화된다면, 사람이 직접 시간을 들여 작성할 필요 없이 AI가 필요한 정보를 빠르게 추출하고, 정교한 문서를 자동으로 생성하여 시간을 대폭 절감할 수 있습니다. 특히 템플릿 기반 자동화 도구를 사용하면 일관된 양식을 유지하면서도 수작업으로 인한 오류를 크게 줄일 수 있으며, 실시간 오류 감지 기능이 있어 문서의 정확성을 보장합니다. 이를 통해, 기업은 법적 리스크를 줄이는 동시에 인력의 효율적인 배치가 가능해져, 전체 업무 과정에서 큰 혁신을 가져올 수 있습니다.

신입사원들은 물류 환경에 익숙하지 않기 때문에 서류 작성 과정에서 실수가 잦을 수 있습니다. LLM은 이러한 신입사원에게 실시간 피드백을 제공하여 업무 과정에서 발생할 수 있는 실수를 즉시 알려주고, 필요한 정보를 빠짐없이 입력했는지 확인하는 역할을 합니다. 예를 들어, 선하증권 작성 시 규정에 맞지 않는 입력이 있거나, 정보가 누락될 경우 실시간으로 수정할 수 있게 돕습니다.

또한, 고령화 사회에 진입하면서 숙련 인력의 부재가 발생하는 인력구조의 문제도 해결할 수 있습니다. 중간급 이상의 숙련자 수가 줄어드는 가운데, LLM은 신입사원이 업무를 이해하고 숙련도를 높이는 데 멘토링 역할을 할 수 있습니다. 결과적으로 LLM 도입은 신입사원의 빠른 성장과 회사 내 인력 관리 측면에서도 장기적으로 인재의 안정적인 성장을 지원하며, 물류 인력 구조 관리에 필수적인 기술로 자리 잡을 수 있습니다.