AI와 관련해 유통업계 경영진과 이사회가 저지르는 실수 3가지

올해 초, 우리 회사는 연매출이 5억 달러 이상인 기업의 CIO와 CTO를 대상으로 설문조사해 해당 기업의 브랜드가 AI에 어떻게 접근하고 있는지 물었습니다. 설문에 참여한 경영진 가운데 84%는 투자 수익을 낸 AI 프로젝트만 한 해를 넘겨 살아남을 것이라고 답했고, 82%는 이사회가 AI 지출 규모에 대해 점점 더 자주 문제를 제기한다고 답했습니다.

제 생각에는 이런 양면적 압박이 기업, 특히 유통업체가 최신 기술의 물결을 받아들일 때 오래된 습관으로 돌아가는 주된 원인입니다. 저는 이를 “무분별한 도입이라고 부르고 싶습니다. [fill in latest technology here].” 제 경력을 통틀어 모바일 기술을 무분별하게 도입하는 행태와 사물인터넷(IoT)을 무분별하게 도입하는 행태를 목격했고, 이제는 AI를 무분별하게 도입하는 행태가 나타나고 있습니다.

이전의 어떤 기술 변화보다도, AI 도입을 CIO나 CTO의 전담 영역에 속하는 ‘기술 문제’로만 보는 것은 숲은 보지 못하고 나무만 보는 격입니다. 현재 AI의 물결 속에서 경쟁 우위를 확보하는 데 진지한 유통업계 리더라면 반드시 피해야 할 중대한 실수가 세 가지 있습니다.

실수 1: 기업의 면역 체계가 승리하도록 내버려 두기

AI는 기업을 근본적으로 바꿀 잠재력이 있기 때문에, AI를 제대로 활용하는 데 가장 큰 걸림돌 가운데 하나는 기업이 무엇인지, 또는 무엇이 될 수 있는지에 대한 고정된 인식입니다. 특히 유통업체에서는 이런 생각이 제품 우선주의로 나타나는 경우가 많습니다. 즉, “우리는 셔츠를 파는 회사지, 기술 회사가 아니야”라는 식입니다.

이런 경직성은 현상 유지를 위해 진정한 혁신을 가로막는 기업의 면역 체계입니다. 그 결과 AI 예산은 비용 절감 지시를 받은 CTO에게 맡겨집니다. 이들을 이끌 전략적 당위성이나 장기 비전이 없다면, 이들이 익숙한 영역으로 향하는 것도 놀랍지 않습니다. 추천 엔진, 챗봇, 시각 검색 플러그인처럼 기존 시스템에 덧붙이는 단일 기능 솔루션에 서둘러 투자하는 것입니다.

이 접근 방식은 잘 풀려도 작지만 즉각적인 개선에 그칩니다. 하지만 최악의 경우, 이렇게 파편화된 AI 도구는 조직 전체에 걸쳐 작동하는 데 필요한 백엔드 구조가 부족해 고객을 좌절시키는 ‘통제되지 않는’ 경험을 더 자주 초래합니다. 결국 이런 방식은 파일럿 프로젝트의 중단과 예산 낭비로 끝나는 것을 저는 여러 차례 봤습니다. 어느 쪽에도 이득이 없는 결과입니다.

실수 2: 경직된 투자 논리

경직된 기업 비전과 맞물려 나타나는 또 다른 문제는 경직된 투자 논리입니다. AI에 투자할 때 최고경영진과 이사회 구성원은 AI 혁신과 그에 수반되는 모든 변화를 정말 원하는지, 아니면 아예 AI를 피함으로써 시간과 비용을 아끼는 편이 나은지 솔직하게 논의해야 합니다. Amazon처럼 구체적이고 널리 알려진 사례를 중심으로 논의를 시작하면 도움이 됩니다.

Amazon이 오늘날의 강자가 된 데에는 10년이 넘는 기간 동안 유의미한 수익을 내지 못했던 시간이 있었다는 사실은 잘 알려져 있습니다. 그 기간 동안 기술과 장기 비전은 투자를 이어가고 즉각적인 투자 수익을 기대하지 않을 만큼 가치 있는 것으로 여겨졌습니다. AI를 중심으로 기업을 재편하려면 그만큼 전면적으로 뛰어들어야 합니다.

최근 업계 행사에서 온라인 유통업체 Stitch Fix는 개인화된 쇼핑 경험을 만들기 위해 약 40개의 AI 파일럿 프로젝트를 동시에 진행하고 있다고 밝혔습니다. AI 혁신을 진지하게 추진할 때 나타나는 ‘흔들림 없는 비전’이 바로 이런 모습입니다. 이런 일을 할 예산이 없다고 생각하며 눈이 휘둥그레졌다면, 그런 사람은 당신뿐만이 아닙니다.

저는 AI에 접근할 때 세 단계로 나눈 분산 투자 포트폴리오처럼 생각할 것을 권합니다. 빠른 성과를 내는 투자(챗봇처럼 신속하게 성과를 내고 위험은 낮은 추진력 강화 방안), 단계적 투자(개인화된 고객 메시지처럼 중기적으로 투자하며 배우는 계획), 판도를 바꾸는 투자(기업을 새롭게 정의할 수 있는 완전히 통합된 AI 쇼핑 도우미처럼 위험과 보상이 모두 큰 시도)가 그것입니다. 이 세 가지를 동시에 추진하면 단기 성과를 내는 동시에, 더 크고 혁신적인 변화를 실현하는 데 필요한 회복력과 추진력을 갖출 수 있습니다.

실수 3: 아침 식사로 먹는 AI 사탕

AI를 비용 절감 도구나 마케팅용 눈속임 정도로만 여기는 것은 아침 식사로 사탕을 먹는 것과 비슷합니다. 새로움은 혀에 묻은 Red 40 색소만큼 오래가지 않으며, 머지않아 더 실속 있는 무언가로 에너지를 보충해야 합니다. 어떤 도구가 AI 사탕인지 가장 분명하게 알 수 있는 신호는 그 도구 아래에서 사업 운영, 주문 처리, 학습이 투명하고 명확하게 이루어지지 못한다는 점입니다.

그러니 미리 만들어진 챗봇으로 유통업계의 AI 여정을 시작하지 마세요. 대신 자체 고객층의 데이터에서 학습하는 전용 챗봇의 기반을 마련하는 인프라에 투자하는 것부터 시작하세요. 이를 통해 진정한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 첫 단계는 데이터를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 준비하는 것입니다.

이러한 플랫폼이 점점 검색의 기본 출발점이 되어 가고 있다는 점을 생각하면, LLM에서 제품이 발견되도록 제품 데이터를 어떻게 보강할지 이미 고민하고 있을 것입니다. 그뿐 아니라 고객 상황(행동, 충성도, 주문 내역, 명시한 의도), 세션 상황(쇼핑객이 무엇을 비교하고 물어봤는지, 무엇을 망설였는지, 장바구니에 무엇을 남겨 두었는지), 비즈니스 상황(재고, 마진, 프로모션, 상품 진열 규칙)을 이해하는 인텔리전스 계층에도 투자해야 합니다. 이런 방식으로 데이터를 구조화하고 정리하면, 지속해서 학습하며 스스로 개선하는 선순환 구조를 만들 수 있습니다.

더 중요한 점은 AI 여정의 초기 단계에서 에이전트가 실제로 자율적으로 행동할 수 있도록 거버넌스 및 위험 허용 범위 체계도 구축해야 한다는 것입니다. 요즘 ‘인간 개입’을 유지해야 한다는 이야기가 많이 나오지만, 이는 확장성도 비용 효율성도 없습니다.

대형 소매업체에는 이런 단계들을 실행하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 하지만 AI를 하나의 기술로 진지하게 받아들이려면 초기 단계에서 상당한 노력을 기울여야 하며, 이는 가까운 미래에 해당 업계를 뒤흔드는 혁신으로 이어질 수 있습니다. 물론 평소처럼 사업을 계속할 수도 있지만, AI가 새로운 표준으로 자리 잡아 가는 지금, 뒤처진 부분을 만회할 기회는 점점 줄어들고 있습니다. 뒤처지는 것은 권하지 않습니다.