2022년 후반, 생성형 인공지능(생성형 AI)이 대중에게 알려지면서 리테일 업계의 경영진들은 이 기술이 제공하는 엄청난 가능성을 빠르게 인식했다. 이는 지난해 소매업체들의 실적 발표에서 AI가 자주 언급된 이유 중 하나다. 생성형 AI는 리테일 업계에 2,400억 달러에서 3,900억 달러의 경제적 가치를 창출할 가능성이 있으며, 이는 업계 전반에 걸쳐 마진을 1.2%에서 1.9%까지 증가시킬 수 있다. 나아가, 비생성형 AI와 분석 기술이 더해지면, 이러한 가치는 수조 달러에 이를 수 있다.
생성형 AI의 도입 현황과 과제
지난해 대부분의 리테일 업체들은 생성형 AI의 다양한 사용 사례를 시험하기 시작했다. 하지만, 이러한 실험이 활발히 이루어졌음에도 불구하고, 소수의 기업들만이 이 기술을 대규모로 도입하여 그 잠재력을 완전히 실현했다. 50명 이상의 리테일 임원을 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 대부분은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 시범적으로 운영하거나 확장 중이라고 답했지만, 실제로 이를 조직 전체에 성공적으로 적용한 경우는 거의 없었다.
리테일 업체들이 생성형 AI를 광범위하게 도입하는 데 어려움을 겪는 이유 중 하나는 기술적 역량과 인재를 포함한 조직의 구조를 다시 설계해야 하기 때문이다. 데이터 품질 문제, 개인정보 보호 우려, 자원과 전문성 부족, 그리고 높은 구현 비용 등도 생성형 AI 확산을 저해하는 주요 요인이다.
성공적인 생성형 AI 활용 전략
생성형 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하는 리테일 업체들은 두 가지 핵심 요소에서 두각을 나타낸다. 첫째, 이들은 특정 영역에서 생성형 AI가 변화를 이끌어낼 수 있는 방법을 신중하게 고려하며, 자원을 너무 넓게 분산시키지 않는다. 둘째, 이들은 시범 단계에서 대규모 적용으로 원활하게 전환한다. 이를 위해서는 데이터 우선순위를 설정하고 기술을 잘 통합하는 것뿐만 아니라, 조직 전체에 AI를 도입하기 위한 구조적인 변화도 필요하다.
