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2025년 AI를 정의하는 하나의 주제가 있다면, 그것은 가속화입니다. 사실, 발전 속도는 단순히 증가한 것이 아니라 기하급수적으로 빨라졌습니다. 올해 업계는 이전 세대 모델로는 단순히 불가능했던 작업들이 가능해지는 것을 목격했는데, 예를 들어 LLM이 수학적 추론의 경계를 넓히고, 텍스트 프롬프트에서 작동하는 소프트웨어 인터페이스를 생성하며, 단일 프롬프트에서 장편 비디오를 제작하는 등이 있습니다. 한때 상상에 불과했던 것이 이제 현실이 되었습니다.
이러한 획기적 발전은 단지 AI 성능의 한계를 높인 데 그치지 않았습니다. 이는 전체 소프트웨어 생태계에 걸쳐 기대치를 높였으며, 특히 데이터 단편화, 단절된 시스템, 수동적 워크플로우로 인해 오랫동안 의사 결정이 지체되어 온 소비재(CPG)와 같은 산업에서 더욱 그러합니다. CPG에서 AI 도입은 이미 89%의 브랜드가 정기적으로 사용할 정도로 높은 수준입니다.
2025년, 모든 것이 변했습니다. 한때 효과가 있던 레거시 도구들은 더 이상 오늘날 요구되는 의사 결정의 양과 속도를 따라갈 수 없게 되었습니다. 팀들은 데이터 사일로를 가로질러 추론하고, 자율적으로 인사이트를 발견하며, 계획 주기를 강력하게 지원할 수 있는 지능형 플랫폼을 필요로 합니다. 이러한 필수 요건이 새로운 기준을 정의했습니다: 이제 모든 도구는 AI 네이티브여야 합니다.
플랫폼 기대 시대: 왜 모든 CPG 도구가 이제 AI 네이티브여야 하는가
올해 가장 놀라운 트렌드 중 하나는 고객 기대가 기술 발전을 얼마나 빠르게 따라잡았는지였습니다. 예상했던 것처럼 점진적인 변화가 아니라, 순간적인 변화였습니다.
고객들은 이제 기업이 더 많이, 더 빠르게 제품을 출시하고, 사용하기에 거의 노력이 필요 없는 연결된 종단간(end-to-end) 워크플로우로 제품을 전환할 것을 기대합니다. CPG 브랜드에게 이는 독립적인 무역, 가격, 수요 도구에서 AI 네이티브 플랫폼으로 이동하는 것을 의미합니다. 이러한 플랫폼에서는 프로모션 계획, 가격 책정, 공제 관리, 사후 분석이 단절된 시스템이 아닌 한 곳에서 이루어집니다.
CPG 전반에서 운영자들은 이미 AI가 워크플로우 뒤에 있는 사람들에게 힘을 실어주는 방식을 목격했습니다. 오늘날의 시스템은 전체 스프레드시트를 분석하여 몇 초 만에 인사이트를 발견하고, 브랜드 규칙을 따르는 구조화된 고객 판매 자료를 초안 작성하며, 기존 영업 및 재무 도구에 직접 연결되는 대시보드를 자동으로 구축할 수 있습니다. 이 모든 것이 단일 인터페이스 내에서 이루어집니다.
최근 구매자 조사에 따르면 90% 이상이 이제 AI가 내장된 소프트웨어를 선호하며, 이 트렌드는 CPG에서 빠르게 가속화되고 있습니다. 팀들은 통합된 워크플로우, 설명 가능한 인사이트, 자동화된 계획 지원, 관리할 도구의 수 감소를 원합니다. 실제로 AI는 더 이상 기능이 아닙니다. AI는 운영 의사 결정을 위한 운영 체제가 되어 가고 있습니다.
왜 2026년이 AI가 마침내 데이터 분석을 마스터하는 해가 될 것인가
2025년이 멀티모달 획기적 발전에 관한 해였다면, 2026년은 더 조용하지만 더 영향력 있는 것, 즉 수학과 구조화된 추론에 관한 해가 될 것입니다.
모든 진전에도 불구하고, 오늘날의 모델들은 다단계 계산, 통계적 추론, 정확한 데이터 해석에 있어서 여전히 신뢰할 수 없습니다. 다행히도 모델이 수학과 분석에 더 능숙해지도록 하는 연구가 진행 중입니다. 이것이 성공하면 우리가 기다려온 다운스트림 사용 사례를 열게 될 것입니다.
CPG 기업들은 이를 다음과 같이 적용하는 것을 보게 될 것입니다:
- 신뢰할 수 있는 자동화된 예측 – 모든 SKU-소매업체 조합에 대한 주간 및 프로모션 판매량 예측을 생성하고, 명확한 신뢰 구간과 숫자를 움직인 정확한 동인을 추적할 수 있는 시스템.
- 실시간 마진 시나리오 모델링 – 수익, 영업, 재무 부서가 계획이 승인되기 전에 가격, 할인 깊이 또는 소매업체별 지출 변경이 총 마진과 무역 ROI에 미치는 영향을 즉시 확인할 수 있게 해주는 도구.
- 일상 언어로 설명되는 프로모션 탄력성 인사이트 – 불투명한 계수 대신 “이 소매업체에서 할인을 10% 더 깊게 하면 6-8%의 추가 판매량을 유도할 가능성이 있지만 추가 마진은 2-3%에 불과할 것”과 같은 설명.
- 무역 계획, 공급 제약 및 소매업체 변동성에 대한 최적화 – 중복 프로모션, 진열 위치, 제한된 재고, 각 소매업체의 규칙을 고려한 권장 사항으로, 팀이 이론적인 계획이 아닌 최적의 실행 가능한 계획을 볼 수 있도록 함.
- 실제로 신뢰할 수 있는 처방적 권장 사항 – 팀이 수락, 조정 또는 거부할 수 있는 순위가 매겨진 ‘다음 최선의’ 프로모션 캘린더, 가격 조치, 투자 전환 제안과 모든 제안 뒤에 있는 투명한 추론.
이 획기적 발전은 단지 AI를 개선할 뿐만 아니라, 복잡한 재무 및 프로모션 상충 관계를 단일 계획 환경에서 가시적이고, 테스트 가능하며, 반복 가능하게 만들어 조직이 핵심 비즈니스 결정을 재구성하는 데 도움을 줄 것입니다.
AI Ops가 주류가 되다: 모든 부서가 이제 AI 부서다
수년 동안 ‘AI Ops’는 실천보다는 유행어에 가까웠습니다. 2025년에는 기업들이 갑자기 이 약어에 관심을 가져서가 아니라, 도구들이 극적으로 개선되어 모든 부서가 강력한 사용 사례를 발견함으로써 정상이 되었습니다.
대부분의 에이전시는 이제 모든 업무 부문에 걸쳐 유효한 AI 애플리케이션을 배포하고 있습니다.
고객 성공 그룹은 AI를 사용하여 티켓에 대한 해결책을 제안합니다. 마케팅 전문가들은 경쟁사 분석과 초기 카피 초안 작성에 AI를 사용합니다. 영업 팀은 아웃바운드 메시징 및 리서치 생성에 AI를 사용합니다.
생성형 AI를 확장하는 기업들은 모든 분야의 생산성을 향상시킬 것입니다. AI는 이러한 핵심 직무를 대체하지 않을 것입니다; AI는 이를 향상시킬 것입니다.
무역 계획에 이것이 의미하는 바: 인간 + AI, 인간 대 AI가 아니다
이러한 획기적 발전의 가장 명확한 적용 분야 중 하나는 그 자체의 복잡성에 의해 역사적으로 제한되어 온 CPG의 무역 계획입니다.
팀들은 자신의 비즈니스에 대한 풍부한 암묵적 지식을 가지고 있지만, 시간과 통합된 데이터는 가지고 있지 않습니다. 바로 그렇기 때문에 단편화된 데이터를 가로질러 추론하고, 옵션을 자동으로 생성하며, 설명 가능한 권장 사항을 내장할 수 있는 AI 네이티브 무역 프로모션 관리(TPM) 또는 무역 프로모션 최적화(TPO) 플랫폼에 투자하는 것이 이제 경쟁력 있는 무역 계획을 위한 필수 조건입니다.
자동화는 옵션을 생성해야 하며, 인간이 최종 결정을 내려야 합니다. 실제로 이는 AI 기반 무역 계획 도구를 사용하여 다음을 의미합니다:
- 수천 가지의 프로모션 및 마진 시나리오를 몇 분 안에 실행하고,
- 프로모션 탄력성과 공급 제약을 일상 언어로 발견하며,
- 수익, 영업, 재무 팀이 함께 검토하고 개선할 수 있는 처방적 계획 권장 사항을 제공하는 것입니다.
기업 규모에 관계없이 최고의 프로모션 계획을 만드는 단일한 수학적 또는 통계적 공식은 없습니다. 왜냐하면 할인 깊이와 시기부터 소매업체 규칙, 경쟁사 활동, 공급 제약에 이르기까지 수천 가지 요인이 프로모션 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. AI는 각 고유한 프로모션을 충족시키기 위해 그 격차를 메웁니다. 그럼에도 불구하고, 인간은 목표를 설정하고, 관계를 관리하며, AI의 가정을 검증해야 합니다. 왜냐하면 오직 인간만이 AI가 제공할 수 없는 비즈니스 논리를 제공할 수 있기 때문입니다. 대부분의 CPG 기업들에게 실행 가능한 다음 단계는 레거시 스프레드시트와 포인트 솔루션에서 벗어나, 기존 데이터 소스와 워크플로우에 연결할 수 있는 AI 네이티브 TPM/TPO 시스템에서 무역 계획을 표준화하는 것입니다.
이 과정은 자동화로 판단을 대체하는 것이 아니라, 자동화가 도달할 수 있는 범위를 확장함으로써 무역 계획이 협력적 노력이 되도록 합니다. 앞서 나갈 조직들은 AI 기반 무역 계획을 실험이 아닌 핵심 인프라로 취급할 것입니다: 모든 계정 및 수익 성장 관리자의 손에 AI 네이티브 플랫폼을 넣어주고, 인간의 검토, 재정의, 학습 루프를 계획 주기의 표준 부분으로 만드는 것입니다.
AI 결정에 대한 신뢰 구축: 설명 가능성이 전부다
무역 또는 기타 고위험 의사 결정에 AI를 배포하는 데 있어 가장 큰 과제는 신뢰입니다. 맹목적인 신뢰가 아닌 정당화된 신뢰입니다.
AI 기능을 설계할 때 개발자들은 사용자에게 AI의 출력을 신뢰하기 위해 반드시 갖춰야 할 전제 조건이 무엇인지 직접 물어봐야 합니다. 답변은 신뢰도 점수와 트렌드 요약부터 추론 단계와 명시적 모델 제약 조건까지 다양할 수 있습니다.
좋은 AI 제품은 사용자로부터 자신의 추론을 숨기지 않습니다. 그것을 발견시킵니다.
설명 가능성은 엔터프라이즈 AI의 다음 시대의 승자를 정의할 것입니다. 왜냐하면 그것 없이는 어떤 조직도 인사이트를 행동으로 전환하지 않을 것이기 때문입니다.
2026년에 필요한 리더십 마인드셋: 탐구 우선, 지시 차선
다가오는 해에는 AI에 대한 탑다운 탐구가 필수적일 것입니다. 리더들은 실용적인 AI 도구를 스스로 사용하지 않고, 그것들이 어떻게 작동하는지 이해하지 않고서는 배포할 수 없습니다. 리더가 도구 자체를 이해하거나 사용하지 않는다면, 도입을 주도하는 것은 불가능합니다.
또한 AI가 성공하기 위해서는 실험 문화가 필요합니다. 프로그램의 다양한 사용법을 시도해 보고 최고의 사용 사례를 팀과 공유하십시오. 다른 사람들이 배우고 그렇게 하도록 격려받을 수 있도록 이러한 도구를 혁신적인 방식으로 사용하는 방법에 대한 비디오를 공유하십시오.
내부 일상 기능에 대한 AI 기능의 즉각적인 가치를 보여주는 것이 중요합니다. 팀들은 AI가 무엇을 할 수 있는지 모른다면 도구를 탐구하지 않을 것입니다. 혜택을 보지 못한다면 기존 방식대로 운영을 계속하는 것이 훨씬 쉽습니다.
다음은 무엇인가: AI 네이티브 플랫폼이 CPG 운영 방식을 재정의할 것이다
앞을 내다보면, 2026년에 CPG 운영을 재구성할 많은 것들이 다가올 것입니다. 여기에는 수학 및 문제 해결에서의 플랫폼 발전, 가속화된 플랫폼 통합, AI 통합의 핵심에 있는 설명 가능성과 신뢰가 포함됩니다.
그러나 가장 중요한 변화는 개념적입니다. 지능은 더 이상 소프트웨어가 가진 어떤 것이 아닐 것입니다; 지능은 소프트웨어 그 자체가 될 것입니다. 그리고 번성할 브랜드들은 인간의 판단을 자동화로 대체하는 브랜드들이 아니라, AI를 사용하여 그것을 향상시키는 브랜드들이 될 것입니다. CPG에서 의사 결정의 미래는 AI나 인간이 아닙니다. 그것은 둘 다가 조화를 이루어 운영되는 것입니다.
