[K글로벌타임스] 생성형 AI는 창의력이 필요한 곳에 최적화 AI는 답이 있는 문제에 적용된다.

최근 시장에서는 생성형 AI에 대한 관심이 매우 높다. 이 때문에 비즈니스적인 활용 또한 생성형 AI를 통해 해결하려는 시도들이 많다.

세상의 모든 문제가 꼭 창의성만 필요로 하는 것도 논리적인 접근으로만 해결되는 것도 아니기에, 적재적소에 필요한 기술을 융합하는 시도들이 필요하다.

기술도 빠르게 변화하고 있기 때문에 머지않은 미래에 AI기술의 발전에 맞춰 활용방법론도 정립될 것으로 기대되고 있다.

불확실성이 해소된 이후에 AI에 대한 투자와 조직 내 활용을 시작하는 것이 타당해 보일 수 있으나, 조직내부에서 AI와 함께 일하는 방법과 문화를 정립하기 위해서도, 지금이야 말로 적극적으로 AI를 도입할 때다.

빠른 변화와 시장 세분화에 대응할 수 있는 힘은 데이터와 AI다. 시장은 빠르게 변화하며, 소비자의 취향과 트렌드도 복잡하게 세분화 되고 있다.

기존의 디자인 및 기획 방식은 데이터 분석과 콘텐츠 생산속도의 한계로 인해 시장 경쟁에서 뒤쳐질 위험이 커지고 있다.

최근 젊은 대학생 창업자들이 불과 3~5년 만에 수십 억원에서 수백 억원의 매출을 올리는 것 또한, 빠른 속도와 세분화된 시장을 효과적으로 공략하고 있는 사례다.

전통적인 산업 내 기업들에게도 이러한 역량과 문제 해결이 필요하다.

빠르게 변화하는 트렌드에 대응하기 위해 더 효율적이고 창의적인 디자인 등 상품개발 방식이 필요하다.

이러한 대응을 위해 데이터를 적극적으로 활용해야 한다. 고객과 시장의 데이터를 수집하고 분석하는 시스템이 미비한 것이 주된 문제점으로 지적되고 있다. 이는 결과적으로 소비자 중심의 디자인 전략 수립의 어려움으로 이어진다.

콘텐츠 생산 한계도 극복해야 할 과제다. 마케팅과 브랜딩에 활용할 수 있는 고품질 시각콘텐츠를 단기간 대량생산하는 데 어려움이 있는 만큼 이러한 문제를 해결하기 위한 노력이 필요하다.

디자이노블은 최적화 AI와 생성형 AI를 결합한 혁신적 솔루션을 제공함으로써 기업이 시장의 흐름을 선도할 수 있도록 돕고있다.

데이터 중심 의사결정 강화를 위해 시장변화의 실시간 분석이 가장 중요한 요소다. AI를 통해 시장, 고객, 경쟁사 데이터를 통합분석하여 트렌드 감지와 대응을 실시간으로 수행해야 한다.

고객 중심 디자인 기획력 또한 요구되는 능력이다. 이를 위해 고객 피드백 데이터를 정량화하고, 선호도를 시각화함으로써 개인화된 디자인 전략 수립이 필요하다.

데이터 기반 인사이트를 활용해 기존의 직관적 의사결정을 줄이고 정확성과 효율성을 향상하는 효율적인 디자인 의사결정 또한 빼놓을 수 없는 요소다.

한국의 AI 시장은 2023년 기준 2조6,123억원 규모로 전년대비 17.2% 성장했다. 오는 2027년까지 연평균 14.9% 성장해 약 4조4,636억원에 이를 것으로 전망된다.

또한 2024년 정부가 AI 육성에 약 1조2,000억원을 투자하며, 디지털 전환과 혁신을 가속화하고 있다.

IDC의 아시아/태평양지역 AI 성숙도 연구에서 한국은 ‘AI혁신가 3단계’로 평가되기도 했다. 이는 기업, 정부, 사회경제적 관점에서 아시아/태평양지역 평균보다 높은 결과다. 특히, AI 도입속도와 활용역량에서 두드러진 성과를 보인 것으로 나타났다.

디자이노블은 국내 패션기업들에게 최적화 AI와 생성형 AI 솔루션을 제공함으로써, 디자인 효율화와 트렌드 분석 자동화를 지원해왔다. 또한, 한국의 빠른 AI 성숙도를 기반으로 중소기업도 쉽게 AI 기술을 도입 할 수 있도록 SaaS 기반 서비스를 확대해 나가고자 한다.

이미 ZARA를 비롯해 NIKE, H&M 등 글로벌 패션브랜드들이 AI활용에 속도를 내고 있는 상황이다.

ZARA의 경우 트렌드 예측 AI를 통해 매장에서 수집된 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 신속하게 상품기획과 생산결정을 내리는 프로세스를 구축했다. 이를 통해 생산주기를 크게 단축함과 동시에 고객 니즈게 빠르게 대응할 수 있는 시스템을 수립했다.

NIKE의 경우 생성형 AI를 활용해 소비자 맞춤형 제품을 디자인 하고, 커스터 마이징 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 소비자가 원하는 색상, 로고, 스타일을 선택하면 AI가 시각화된 시안을 즉시 생성한다. 이로써 고객경험의 개인화를 추구하고 있다.

H&M은 고객 데이터와 상품 데이터를 하나의 통합데이터(임베딩,Embedding)로 분석하는 방식을 사용 중이다. 이를 활용해 맞춤형 스타일을 추천하는 서비스를 제공함으로써 고객 맞춤형 큐레이션이 가능하다. 온라인쇼핑경험을 개인화하고, 구매전환율을 높이는데 기여하고 있다.

패션산업외 분야에서 AI를 가장 활발하게 사용하고 있는 회사는 완성차 기업 BMW다. BMW는 AI기반 품질관리시스템과 생산라인 최적화를 통해 제조 효율성을 극대화하고자 노력 중이다. 이외에도 불량률을 감소하는 데도 큰 역할을 하고 있다.

이 밖에도 BabylonHealth는 생성형 AI를 통해 초기 건강상담과 진단 서비스를 제공해 의료접근성을 향상했고, Netflix는 시청자의 취향과 시청기록을 AI로 분석해 개인화된 콘텐츠 추천 제공한다.

AI 생태계는 현재 거대한 FoundationModel과의 경쟁구도다. 최근 AI산업에서 OpenAI, Google, Meta 등 글로벌 대기업이 개발한 FoundationModel이 중심이 되고 있다.

거대 FoundationModel은 초대형 파라미터수를 통해 범용적 학습능력을 제공하며, 다양한 언어와도 메인을 아우른다.

내년 하반기 정도 도전기업들의 비약적인 성능 향상을 통해 기존 AI 업체들의 존립을 위태롭게할 수 있을 것으로 예상되고 있다.

소규모 AI회사들은 FoundationModel과의 직접적인 경쟁 대신, 산업특화 솔루션 개발에 집중함으로써 경쟁력을 확보할 수 밖에 없다.

일부 전통적인 기업들은 기존방식에 대한 고착으로 AI 도입에 거부감을 보이는 경우도 많다. 이러한 부분 역시 도전과제 중 하나다.

새로운 기술을 도입하면 업무프로세스가 바뀌고, 이는 직원들 사이에서 변화에 대한 저항을 불러일으킨다고 생각하는 것이 기업의 입장이다. 이 때문에 AI를 도입하더라도 조직 내에서 기술활용이 미미하거나, 기존방식에 의존하는 경우가 많다.

이는 AI를 통해 얻을 수있는 데이터 기반 의사결정과 효율성을 저해하는 요소다. 때문에 AI 도입을 위한 문화적 변화를 유도하고, 기술 활용의 필요성을 조직 전반에 인식시키는 것이 중요하다.

이를 위해 AI 시스템을 이해하고 활용할 수 있는 인력을 양성해야 한다. 특히 중소기업에서 두드러지고 있는 활용의 문제를 해결해야 한다. 결국 결정 권한을 지닌 사람부터 AI 도입을 시작하고, 실제 업무를 수행하는 인력까지 기업 전체에 적용되도록 해야 한다.

이를 위해 도입 초기 기업 내부 직원들에게 기술 활용교육과 역량강화 프로그램을 제공하는 것이 필수다. 또한, 외부전문가 및 AI 솔루션 제공업체와 협력을 통해 기술 활용경험과 성공사례를 축적하고, 내부적으로 전문인력을 양성하는 것이 바람직하다.

정확한 의사결정과 빠른 창의성 등 기업의 AI 활용역량 만큼 AI 기업도 성장을 이어가고 있다. AI가 다양한 산업에서 고객 경험개선, 운영 효율화, 새로운 비즈니스 모델 창출에 핵심적인 역할을 하고 있음을 현장에서 확인할 수 있을 정도다.

패션산업에서 AI는 디자인 및 트렌드 분석과 콘텐츠 생성의 혁신을 주도하고 있다.

동시에, 다른 산업에서도 데이터 중심의 의사결정과 서비스 자동화를 가능하게 하고 있다.

국가차원의 AI 생태계 선순환을 위해서 '활용가능한' 상태를 만드는 것이 가장 중요하다.

이를 위해 AI 활용인력 및 기업 내 적용을 위한 교육프로그램 강화가 필요하다. AI 기술을 도입한 기업들이 원활하게 시스템을 운영할 수 있도록 활용전략 및 업무성과와 연동할 수 있는 전략 등의 교육과정과 현장 프로그램을 개발하는 것이 대표적이다.

기업역량을 강화하는 것 역시 중요한 요소다. 정부와 학계, 기업이 협력해 AI 활용 인재양성과 산업별 실무중심의 기술교육을 제공하면 AI활용 기업의 성과가 극대화될 것이다.

지속 가능한 산업 생태계 구축은 가장 중요한 부분이다. 공공기관은 기업들이 지속가능한 AI 솔루션을 도입할 수 있도록 인센티브를 제공하고,기술활용을 위한 R&D지원을 확대해야한다. 

이 밖에도 글로벌 기준에 맞춘 AI연구개발도 필요하다. 정책을 도입해 기업이 AI를 활용하고자할 때, 법률적인리스크 없이 활용할 수 있도록 유도하는 것이 필요하다.

[K글로벌타임스 김동현 기자] kimdh@kglobaltimes.com