AI 플랫폼의 혁신이 소비재 산업의 의사결정 방식을 바꾸고 있다

2025년 인공지능을 정의하는 한 가지 주제가 있다면 바로 '가속화'일 것입니다. 실제로 발전 속도는 단순히 빨라진 것을 넘어 기하급수적으로 증가했습니다. 올해 업계에서는 이전 세대 모델로는 불가능했던 작업들이 가능해졌습니다. 예를 들어, 논리 학습 모델(LLM)은 수학적 추론의 한계를 뛰어넘고, 텍스트 입력만으로 작동하는 소프트웨어 인터페이스를 생성하며, 단 하나의 입력만으로 장편 비디오를 제작할 수 있게 되었습니다. 한때 상상에 불과했던 것들이 이제 현실이 된 것입니다.

이러한 혁신은 AI 성능의 한계를 높였을 뿐만 아니라, 소프트웨어 생태계 전반, 특히 데이터 파편화, 단절된 시스템, 수동 워크플로로 인해 의사 결정 속도가 오랫동안 느려졌던 소비재(CPG) 산업과 같은 분야에서 기대치를 높였습니다. CPG 산업에서 AI 도입률은 이미 높은 수준입니다. 브랜드의 89 % 정기적으로 사용하고 있습니다.

2025년, 모든 것이 바뀌었습니다. 한때 효과적이었던 기존 도구들은 오늘날 요구되는 방대한 양과 빠른 속도의 의사 결정 속도를 더 이상 따라갈 수 없게 되었습니다. 팀은 데이터 사일로를 넘나들며 추론하고, 자율적으로 인사이트를 도출하며, 계획 수립 과정을 지원할 수 있는 지능형 플랫폼을 필요로 합니다. 이러한 필수 요건은 새로운 기준을 제시했습니다. 이제 모든 도구는 AI 기반이어야 합니다.

플랫폼 기대 시대: 모든 소비재 도구가 이제 AI 기반이어야 하는 이유

올해 가장 놀라운 추세 중 하나는 고객의 기대치가 기술 발전 속도를 따라잡은 속도였습니다. 예상했던 것과는 달리 점진적인 변화가 아니었습니다. 순식간에 일어났습니다.

이제 고객들은 기업들이 더 많은 제품을 더 빠르게 출시하고, 사용하기 편리한 통합된 엔드투엔드 워크플로우를 구축하기를 기대합니다. 소비재 브랜드의 경우, 이는 개별적인 유통, 가격 책정, 수요 관리 도구에서 벗어나 프로모션 기획, 가격 책정, 할인 관리, 사후 분석 등이 분산된 시스템이 아닌 한 곳에서 이루어지는 AI 기반 플랫폼으로 전환해야 함을 의미합니다.

소비재 산업 전반에서 운영자들은 이미 AI가 업무 흐름을 담당하는 사람들의 역량을 어떻게 강화하는지 목격해 왔습니다. 오늘날의 시스템은 전체 스프레드시트를 분석하여 몇 초 만에 인사이트를 도출하고, 브랜드 규칙에 따라 구조화된 고객 판매 프레젠테이션 자료를 작성하며, 기존 영업 및 재무 도구와 직접 연동되는 대시보드를 자동으로 구축하는 등 모든 작업을 단일 인터페이스 내에서 수행할 수 있습니다.

최근 구매자 조사에 따르면 90의 % 이상 이제 AI가 내장된 소프트웨어를 선호하는 추세이며, 이는 소비재 산업에서 빠르게 가속화되고 있습니다. 팀들은 통합된 워크플로, 설명 가능한 인사이트, 자동화된 계획 지원, 그리고 관리해야 할 도구의 수를 줄이기를 원합니다. 사실상 AI는 더 이상 부가 기능이 아니라 운영 의사 결정의 운영 체제가 되어가고 있습니다.

2026년이 인공지능이 마침내 데이터 분석을 마스터하는 해가 될 이유는 무엇일까요?

2025년이 ~에 관한 것이었다면 다중 모드 혁신2026년은 좀 더 조용하지만 더 큰 영향을 미치는 것, 바로 수학과 구조적 추론에 관한 해가 될 것입니다.

모든 발전에도 불구하고 오늘날의 모델은 다음과 같은 한계를 가지고 있습니다. 여전히 신뢰할 수 없음 여러 단계를 거치는 계산, 통계적 추론, 그리고 정확한 데이터 해석에 있어서는 어려움이 있습니다. 다행히도, 모델의 수학 및 분석 능력을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있습니다. 이러한 연구가 성공적으로 마무리되면, 우리가 오랫동안 기다려온 다양한 활용 사례들이 가능해질 것입니다.

소비재 기업들은 다음과 같은 방식으로 이를 적용받게 될 것입니다.

• 신뢰할 수 있는 자동 예측 - 모든 SKU-소매업체 조합에 대해 주간 및 프로모션 판매량 예측을 생성하고, 명확한 신뢰 구간을 제공하며, 판매량 변동 요인을 정확하게 추적할 수 있는 시스템.
• 실시간 마진 시나리오 모델링 - 매출, 판매 및 재무 담당자가 가격, 할인 폭 또는 소매업체별 지출액 변경이 총 마진 및 거래 투자 수익률(ROI)에 미치는 영향을 계획 승인 전에 즉시 확인할 수 있도록 하는 도구입니다.
• 프로모션 탄력성 관련 통찰을 쉬운 말로 설명합니다. 불투명한 계수 대신 "이 소매업체에서 10% 더 큰 할인을 적용하면 판매량은 6~8% 증가하지만 마진은 2~3%만 증가할 가능성이 높습니다."와 같은 설명을 제공합니다.
• 거래 계획, 공급 제약 및 소매업체 변동성에 대한 최적화 - 중복되는 프로모션, 시간대별 배치, 제한된 재고, 각 소매점의 규칙 등을 고려한 권장 사항을 제공하여 팀이 이론적인 계획뿐 아니라 실행 가능한 최적의 계획을 확인할 수 있도록 합니다.
• 실제로 신뢰할 수 있는 처방적 권장 사항 - 팀에서 수용, 조정 또는 거부할 수 있는 "차선책" 프로모션 일정, 가격 변동 및 투자 변경 사항을 순위별로 제시하고, 모든 제안에 대한 투명한 근거를 제공합니다.

이 혁신은 인공지능을 개선할 뿐만 아니라, 복잡한 재정 및 홍보 관련 상충 관계를 단일 계획 환경에서 가시화하고, 테스트하고, 반복 가능하게 함으로써 조직이 핵심 사업 결정을 재구성하는 데 도움을 줄 것입니다.

AI 운영이 주류로 자리 잡다: 이제 모든 부서가 AI 부서다.

수년간 "AI 운영"은 실무라기보다는 유행어에 가까웠습니다. 2025년에 이르러 AI 운영이 보편화된 것은 기업들이 갑자기 그 약어에 관심을 갖게 되어서가 아니라, 관련 도구들이 비약적으로 발전하여 모든 부서에서 강력한 활용 사례를 발견했기 때문입니다.

현재 대부분의 기관들은 모든 직무 분야에 걸쳐 유효한 AI 애플리케이션을 도입하여 활용하고 있습니다.

고객 성공팀은 AI를 활용하여 문의 사항에 대한 해결책을 제시합니다. 마케팅 전문가들은 경쟁사 분석 및 초기 광고 문구 작성에 AI를 사용합니다. 영업팀은 AI를 활용하여 아웃바운드 메시지 생성 및 시장 조사를 수행합니다.

생성형 AI를 확장하는 기업들은 모든 분야의 생산성을 향상시키세요인공지능은 이러한 핵심 일자리를 대체하는 것이 아니라, 오히려 향상시킬 것입니다.

이것이 무역 계획에 미치는 영향은 무엇인가: 인간 대 AI가 아닌, 인간과 AI의 협력이다.

이러한 혁신의 가장 명확한 적용 분야 중 하나는 소비재(CPG) 분야의 무역 계획 수립입니다. 이 분야는 역사적으로 복잡성 때문에 한계가 많았습니다.

팀들은 사업에 대한 풍부한 경험적 지식을 보유하고 있지만, 시간과 통합된 데이터는 부족합니다. 따라서 파편화된 데이터를 분석하고, 옵션을 자동으로 생성하며, 설명 가능한 권장 사항을 제공하는 AI 기반 판촉 관리(TPM) 또는 판촉 최적화(TPO) 플랫폼에 투자하는 것은 경쟁력 있는 판촉 계획 수립을 위한 필수 조건입니다.

자동화 시스템은 다양한 옵션을 생성해야 하며, 최종 결정은 사람이 내려야 합니다. 실제로 이는 AI 기반 거래 계획 도구를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행하는 것을 의미합니다.

• 수천 가지의 프로모션 및 마진 시나리오를 몇 분 만에 실행해 보세요.
• 표면적 판촉 탄력성과 공급 제약을 쉬운 말로 설명하고,
• 매출, 영업 및 재무 팀이 함께 검토하고 개선할 수 있는 구체적인 계획 권장 사항을 제공합니다.

기업 규모와 관계없이 최고의 프로모션 계획을 수립하는 데 사용할 수 있는 단 하나의 수학적 또는 통계적 공식은 없습니다. 할인 폭과 시기부터 소매업체 규정, 경쟁사 활동, 공급 제약에 이르기까지 프로모션 결과에 영향을 미치는 수많은 요인이 존재하기 때문입니다. AI는 이러한 격차를 해소하여 각 프로모션의 고유한 요구 사항을 충족합니다. 그러나 목표 설정, 관계 관리, AI의 가정 검증은 여전히 ​​인간의 몫입니다. AI가 제공할 수 없는 비즈니스 로직은 오직 인간만이 제공할 수 있기 때문입니다. 대부분의 소비재 기업에게 있어 다음 단계는 기존 스프레드시트와 특정 솔루션에서 벗어나 기존 데이터 소스 및 워크플로에 통합될 수 있는 AI 기반 TPM/TPO 시스템을 통해 거래 계획을 표준화하는 것입니다.

이러한 프로세스를 통해 거래 계획은 자동화로 판단력을 대체하는 것이 아니라 자동화의 범위를 확장함으로써 협업적인 결과물로 거듭날 수 있습니다. 앞서 나가는 조직은 AI 기반 거래 계획을 실험이 아닌 핵심 인프라로 활용하는 조직일 것입니다. 즉, 모든 계정 관리자와 매출 성장 담당자에게 AI 기반 플랫폼을 제공하고, 사람의 검토, 수정, 학습 과정을 계획 주기의 표준으로 만드는 것입니다.

AI 의사결정에 대한 신뢰 구축: 설명 가능성이 핵심입니다

무역을 비롯한 중대한 결정에 인공지능을 도입하는 데 있어 가장 큰 과제는 신뢰입니다. 맹목적인 신뢰가 아니라, 정당한 근거에 기반한 신뢰가 필요합니다.

AI 기능을 설계할 때 개발자는 사용자가 AI 출력 결과를 신뢰하기 위해 어떤 전제 조건이 필요한지 직접 물어봐야 합니다. 답변은 신뢰도 점수, 추세 요약, 추론 단계, 명시적인 모델 제약 조건 등 다양할 수 있습니다.

훌륭한 AI 제품은 사용자에게 추론 과정을 숨기지 않습니다. 오히려 명확하게 보여줍니다.

차세대 기업 AI 시대의 승자는 설명 가능성에 따라 결정될 것입니다. 설명 가능성이 없다면 어떤 조직도 인사이트를 실질적인 행동으로 옮길 수 없기 때문입니다.

2026년에 필요한 리더십 사고방식: 탐색 우선, 지시는 그다음

향후에는 AI에 대한 상향식 접근 방식이 필수적일 것입니다. 리더는 AI 도구를 직접 사용하고 작동 방식을 이해하지 못하면 실질적인 AI 도구를 도입할 수 없습니다. 리더가 도구를 이해하거나 사용하지 않으면 도입을 촉진하는 것은 불가능합니다.

인공지능이 성공하려면 실험 문화가 필수적입니다. 다양한 프로그램 활용법을 시도해보고 가장 효과적인 활용 사례를 팀과 공유하세요. 이러한 도구를 혁신적으로 사용하는 방법을 담은 영상을 공유하여 다른 사람들이 배우고 따라 할 수 있도록 격려하십시오.

AI 기능이 내부 일상 업무에 얼마나 즉각적인 가치를 제공하는지 보여주는 것이 매우 중요합니다. 팀원들은 AI 도구의 활용법을 모르면 사용해 보려 하지 않을 것입니다. 이점을 직접 확인하지 못하면 기존 방식대로 업무를 계속하는 것이 훨씬 쉽습니다.

향후 전망: AI 기반 플랫폼이 소비재 산업 운영 방식을 재정의할 것입니다.

앞으로 2026년에는 CPG(소비재) 운영 방식을 재편할 많은 변화가 있을 것으로 예상됩니다. 여기에는 수학 및 문제 해결 분야의 플랫폼 발전, 플랫폼 통합 가속화, 그리고 AI 통합의 핵심인 설명 가능성과 신뢰성 강화 등이 포함됩니다.

하지만 가장 중요한 변화는 개념적인 측면입니다. 지능은 더 이상 소프트웨어가 가지는 부가적인 기능이 아니라, 소프트웨어 그 자체가 될 것입니다. 그리고 성공하는 브랜드는 인간의 판단을 자동화로 대체하는 기업이 아니라, AI를 활용하여 인간의 판단력을 향상시키는 기업이 될 것입니다. 소비재 산업의 미래 의사결정은 AI나 인간 중 어느 한쪽이 아니라, 둘 모두가 조화롭게 작동하는 방식일 것입니다.