바야흐로 공유경제의 시대라고 한다. '물건을 소유하는 개념이 아닌 서로 빌려 쓰는 경제활동'이라는 의미다. 그 의미에 대한 논란은 있지만, 어찌됐든 이를 가능케 하는 것이 플랫폼이다. 공유경제를 플랫폼 경제라고 일컫는 이유도 여기에 있다. 플랫폼은 사람과 집단 간 내지는 집단과 집단 간 소통하는 틀이다. 일종의 디지털 인프라구조라고 할 수 있다.

이러한 플랫폼은 스스로 시장을 만들지는 못 한다. 다양한 집단 내지 사람을 연결해주는 인프라만 제공할 뿐이다. 배달앱을 예로 들면 이 플랫폼은 자영업자와 소비자, 그리고 배달원을 연결하는 역할만을 한다. 문제는 그렇게 연결하는 역할만으로 자체적인 시장이 형성된다는 점이다. 배달앱에서는 이를 시장이라 부르지 않고 '공동체'라고 한다.

이런 '공동체'에서 일하는 이들을 '긱(gig)' 노동자라고 한다. 어딘가에 속해있지 않고, 필요할 때만 일하는 노동자를 말한다. 배민라이더스, 쿠팡이츠 등에서 배달 일을 하는 노동자가 여기에 속한다.

이런 노동형태는 전통적인 노동의 경계를 모호하게 만든다. 노동공간과 개인공간의 경계, 노동과 휴식의 경계, 고용주와 노동자의 경계…. 이렇게 경계가 모호해지면서 전통적으로 기업이 져야 할 책임이나 법적 의무도 마찬가지로 모호해지고 있다.

<프레시안>은 지난 9월 한 달 동안 배민커넥트와 쿠팡이츠를 통해 배달 일을 직접 해보았다. 자동차, 자전거, 도보를 수단으로 다양한 날과 시간대(주말, 평일, 저녁시간, 주문이 밀리는 시간 등)에 배달 일을 해보았다. 여러 조건과 시간대를 바꿔가며 한 이유는 배달앱에서 나타나는 공통적인 문제가 무엇인지를 알아보기 위해서였다.

이를 통해 <프레시안>은 공유경제를 표방하는 플랫폼이 배달 노동자와 어떤 관계를 맺고 있는지, 그리고 그에 따른 문제는 무엇인지를 살펴보고자 한다.

"수고하셨습니다."

위아래로 훑어보던 고객의 매서운 눈매에 당황해서였을까. 머리를 거치지 않고 입에서 곧바로 튀어나온지라 말이 헛나왔다. 음식을 시켜 먹을 때, 배달원에게 하던 인사말이었다. 배달원인 기자가 고객에게 할 말은 아니었다. 반쯤 열린 문 사이로 다급히 건넨 묵직한 흰 봉투에는 보리밥 정식 2인분이 포장용기에 덮여 있었다. 반바지에 민소매를 입은 고객은 엉겁결에 나온 '수고하셨습니다'를 '감사합니다'라고 시정할 틈도 주지 않고 현관문을 '쿵' 닫았다. 동시에 기자의 가슴 한쪽에서도 '쿵'소리가 났다. 예정된 시간보다 20분이나 늦게 음식을 배달했으니 고객의 눈꼬리가 올라갈 수밖에 없었다. 빠르게 배달한다 했지만 역부족이었다. 지나고 생각해보면 애초에 '예정시간'보다 늦는 건, 당연했다.

현실과 다른 배달앱 속 '시간'

배달원이 배달을 위해 사용하는 배달앱 속 '시간'은 '현실'과 거리가 멀었다. 배민커넥트스 'AI 추천모드'는 일종의 출근이라 할 수 있는 배달앱 'ON' 버튼을 누르면, AI가 자동으로 배달주문을 잡아준다. 배달원은 이것을 배달할지 말지만 결정하면 된다. 배달하겠다는 버튼을 누르면, 음식점 주소와 배달할 품목이 스마트폰 화면에 뜬다. 그러면 그곳으로 가서 '가게도착' 버튼을 눌러야 한다. 주목할 점은, 음식점 주소가 뜰 때부터 '가게도착' 버튼을 누를 때까지 정해진 시간이 있다는 점이다. '픽업 15분 남음' 이런 식이다. 마찬가지로 음식점에 도착해 '가게도착' 버튼을 누르면, 배달해야 할 고객 주소가 뜨면서, 고객 집까지 배달해야 하는 시간이 뜬다. '전달 20분 남음' 이렇게 화면에 올라온다. 물론, 이런 '시간'은 거리가 길면 길수록 늘어난다. 문제는 배달앱에서 요구하는 '픽업' 내지 '전달' 시간은 물리적으로 불가능하다는 점이다. 적어도 기자에게는 그랬다. 홍대 덮밥집에서 노고산동 아파트까지 도시락 세트를 배달하는 '콜'을 예로 들면, 분명 네이버맵상으로는 12분 정도 걸리지만 배달앱에서의 '전달' 시간은 9분에 불과했다. 3분이라는 시간의 격차가 존재했다. 이는 음식을 가지러 가는 이동 시간에도 마찬가지로 적용됐다. 물론, 이러한 시간 격차는 모든 배달 '콜(call)'에서 적용됐다고 해도 과언이 아니었다. 거의 모든 콜에서 대략 30% 정도의 차이가 발생했다. 왜 이렇게 설정된 걸까. 그 이유는 배달 일을 마무리할 때쯤이야 알게 됐다. 배달앱에서 계산하는 이동거리는 도로의 현실을 전혀 반영하지 않고 있었다. 음식을 들고 고객 집까지 가는 길은 구불구불한 골목길도 있고, 끝이 안 보이는 계단도 있다, 가파른 오르막도 있은 물론이고, 신호등도 존재한다. 반면, 배달앱상 이동거리는 그런 물리적인 현실을 외면하고 오로지 일직선으로만 나타내고 있었다. 도로상으로는 좌회전, 우회전 등을 해서 고객 집까지 가야 하는데, 이를 완전히 무시하고 직선만을 나타냈다. 배달앱대로 가려면 날아가던가, 남의 집 담벼락을 뛰어넘어 가야 했다.

고객 불평은 고스란히 배달원 몫

현실과 배달앱 간 시간의 간극이 있다고 하나, 이를 어디에 하소연할 수도 없었다. 제시간에 음식을 가져가지 못하면, 고객의 불평은 고스란히 배달원 몫이다. 시간의 간극은 발품으로 매워야 했다. 자연히 마음은 다급해질 수밖에 없는 노릇. 한 손에는 도시락 포장지를, 다른 손에는 이동 경로가 떠 있는 스마트폰을 들고 경보하듯 배달주소로 달려야 했다. 횡단보도 빨간불은 그냥 지나칠 수밖에 없었고, 무단횡단은 기본이었다. 길을 찾기 위해 스마트폰을 주시하고 걷다가 행인들과 부딪치기도 다수였다. 그렇게 달리듯 배달을 해도 번번이 배달시간은 '초과'됐다. 음식을 건넬 때마다 가슴이 두근거리는 건 어쩔 수 없었다. 행여 길을 헤매면 답이 없다. 여의도 오피스텔로 아이스커피를 배달한 적이 있었다. 15층인지라 엘리베이터를 타고 올라갔는데, 주문자의 호수가 없었다. 주문자는 1506호인데, 기자가 올라간 15층에는 1501호와 1502호만이 있었다. 다시 내려와 동이 맞는지 확인했지만, 틀리지 않았다. 무슨 영문인가 싶었지만 알 길이 없었다. 손에 들린 커피가 기자처럼 땀을 뻘뻘 흘리고 있었다. 알고 보니, 이곳의 엘리베이터는 '1호-2호', '3호-4호', '5호-6호' 이렇게 각각 설치돼 있었다. 이것을 알아내기까지 몇 번이나 엘리베이터를 타야 했는지 모른다. 그 사이 시간은 한정 없이 흘러갔다. 그나마 다행인 것은 고객이 배달원과의 대면을 원하지 않았다는 점이다. 문 앞에 다 식어빠진 커피를 놓고는 초인종을 누른 뒤, 황급히 그곳을 빠져나왔다. 좁고 구불구불한 골목길도 답이 없기는 마찬가지다. 스마트폰 맵상으로는 분명 길이 있지만, 현실에서는 막혀 있는 경우가 비일비재했다. 이러면 순간적으로 '맨붕'이 온다. 전혀 알지 못하는 곳에서, 그것도 제시간 내에 배달을 해야 하는 상황에서, 길을 잃고 헤매는 상황은 겪어보지 않고는 상상하기 어렵다. 비가 오는 날이면 문제는 더욱 심각해진다. 배달앱의 '시간'은 비가 온다고 천천히 흐르지 않는다.

AI도입으로 배달 시간 줄인 배민, 이것이 혁신?

지난 2월, 국내 최대규모 배달앱 '배달의민족'은 배달 배차 시스템에 인공지능(AI) 기술을 도입했다. 배달원 동선, 주문 음식 특성 등을 고려해 가장 적임자인 배달원에게 주문을 배정하는 방식이다. 기존 시스템은 배달원이 배달앱에 뜨는 여러 콜 중에서 자신이 원하는 콜을 선택하는 식이었다. 자신이 원하는 음식이나 배달지의 콜이 뜨면 배달원들이 선별해서 선택할 수 있었다. 그러나 AI 방식은 배달 동선이나 음식이 무엇인지를 알지 못한채, 콜을 받을지 말지만 결정할 수 있는 구조다. 이는 쿠팡이츠도 동일하다. 배달의민족 측은 AI 추천배차 방식을 도입하면서, 배달원의 운행 안전성과 편의성을 높일 것이라고 기대했다. AI 알고리즘이 배달원 동선에서 가장 적합한 콜을 자동으로 배차해 줄 뿐만 아니라 배달원이 다음 콜을 잡기 위해 운전 중 스마트폰을 살필 필요도 없기 때문이다. AI가 배달원들의 위치와 그가 현재 가진 배달 건 등을 종합해서 분석한 뒤, 새 콜을 여기에 붙여 시뮬레이션해보고 가장 적합한 배달원을 고른다는 것이다. 결과는 어떨까. AI 배차를 이용할 경우, 일반 배차 대비 배달 시간이 상당히 단축됐다. 배달의민족을 운영하는 회사인 우아한형제들이 자사 배달원을 대상으로 공개한 자료를 보면, 올해 7월 기준으로 음식점 픽업까지 소요 시간은 43%, 고객에게 전달시간은 17% 줄었다. 전체 배달 시간은 26% 감소했다. 배달 예상 안내시간의 정확도를 뜻하는 '고객 안내 준수율'도 29%p 증가 효과를 봤다. 기자가 배달할 때, 실제 거리상 걸리는 시간이 배달앱에서 요구하는 시간보다 약 30% 정도 더 필요했다. 이는 반대로 말하면, AI 도입으로 딱 그 시간만큼 배달시간이 줄어든 셈이다. 이는 배달원을 쥐어짰기에 가능했다는 것은 부인하기 어렵다. 다만, 배달앱이 여느 사장과 다른 점은 직접적으로 배달시간 단축을 지시하지 않는다는 점이다. 여러 조건과 상황을 만들어 '그렇게' 하도록 만들 뿐이다. 우리는 이를 '혁신'이자 '공유경제'라고 부른다.