디지털 기업은 ‘Yes’ 디지털 패션은 ‘No’
2024-01-02 김강화 인터보그인터내셔널 대표 intervog@naver.com
‘디지털 기업’은 가야 할 방향이지만 ‘디지털 패션’ 이 되면 안돼
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챗 GPT의 등장으로 AI가 우리들 곁으로 성큼 다가왔다. 패션업계도 코로나를 거치며 디지털 기술 도입이 다양하게 모색되고 있는 가운데, 업계를 둘러싼 과제 해결의 획기적인 방법으로 AI 활용을 기대하고 있다.
과연 패션업계에서는 AI를 어떻게 활용할 것인가?
과학 기술의 진보에도 불구하고 인간에게 어려운 분야가 있다면 첫째가 미래에 대한 예측일 것이다. AI 전문가들이 이 문제를 AI로 해결하기 위해 많은 연구를 하고 있고, 실제로 지진 등의 자연 재해 예측, 일기 예보, 금융 관련 분야에서는 상당한 진전을 보이고 있다.
그렇다면 패션 비즈니스의 핵심인 수요 예측도 AI로 가능할까?
결론부터 말하자면 현재 기술로는 AI를 사용해 적정량을 생산하는 것은 불가능에 가깝다. 우선 AI로 예측 정밀도를 높이기 위해서는 다음과 같은 조건을 충족해야 한다. △대량의 데이터가 있을 것 △데이터 포맷이 통일되어 있을 것 △예상 밖의 외적 요인이 없을 것 등 세 가지다. 이 중 가장 큰 어려움은 세 번째 ‘예상 밖의 외적 요인이 없을 것’이다.
AI를 제대로 작동하기 위해서는 대량의 데이터가 기본임에도 아직은 데이터 자체도 부족할 뿐만 아니라 패션업계는 외적 요인에 따라 매출이 크게 좌우되는 특징으로 AI를 이용한 수요 예측이 만만치 않다. 그날의 날씨, 인플루언서 콘서트나 TV에 상품의 소개 여부, 경쟁 점포의 가격 인하, 불량 상품, 코로나와 같은 감염증 발생 같은 요인은 예측을 전혀 할 수 없는, 돌발적으로 일어나는 현상이기 때문에 데이터 자체가 존재하지 않는다. 그럼에도 “AI를 이용한 수요 예측이 가능하다”고 현혹하면서 강연회도 열리고 관련 기업의 제품도 선보이고 있다. 매우 위험한 발상이다.
이처럼 AI는 입력된 데이터를 기초로 한 작업과 예측을 중심으로 탁월한 성능을 발휘하기 때문에 외적 요인에 좌우되는 패션업계 입장에서는 AI에 절대적으로 의지하지 않는 게 좋다. AI의 장점은 인간이 판단할 때까지의 시간을 단축하는 것이다. 이것도 감각적인 것이 아닌 논리에 따른 판단인 경우에만 AI와의 협업 효과가 클 것이다.
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| 인간과 AI의 특성과 협력 관계도 |
현재 콘텐츠 제작의 세계는 AI의 혁명으로 현저한 변화를 겪고 있다. AI는 텍스트를 신속하게 생성하고 데이터를 분석하고 인간 언어를 모방할 수는 있다. 반면 인간의 창조성, 감정, 미묘한 이해의 본질은 여전히 인간에 의한 수동적인 콘텐츠 작성이 중요하다. 이런 측면에서 ‘AI’와 ‘수동 콘텐츠 작성’이란 말은 크리에이터, 마케터, 경영자 사이에서 예민한 화제가 되고 있다. 그럼 양쪽을 비교해 보자.
먼저 AI로 쓰여진 콘텐츠를 통해 누릴 수 있는 주요 장점은 다음과 같다. ‘신속한 콘텐츠 조사 및 아이디어 작성, 효과적인 경쟁사 분석, 콘텐츠의 최적화 향상, 콘텐츠의 간단한 재생성, 일관성과 확장성, 다국어 지원, 데이터에 근거한 통찰 등이다.
반면 인간이 만든 콘텐츠에는 AI에 의한 글쓰기 등의 기회까지 포함된다. 인간이 만든 콘텐츠의 장점을 보면 창의성과 독창성, 인화와 감정적인 연결, 깊은 지식과 전문 지식, 비판적인 사고방식과 문제해결, 지도적인(Tutorial) 콘텐츠 작성, 스토리텔링 기능, 윤리적 관점, 브랜드 보이스 유지, 세심한 편집 및 연마 등이다.
이번엔 AI 생성 콘텐츠의 단점에 대해 알아보자. AI 생성 콘텐츠에는 편리한 기능만큼 치명적인 단점도 존재한다. AI로 생성한 콘텐츠의 주요 단점은 창조성의 결여, 반복 콘텐츠의 생성, 윤리적 우려, 자신의 감정을 대상 독자에게 공감시키지 못함, 브랜드 톤의 결여, 인간의 지도 또는 입력의 필요성 등이다.
이처럼 AI 생성 콘텐츠와 인간의 수동 콘텐츠와의 장단점을 비교하고 패션산업의 특성을 감안했을 때, AI에 의한 생성 콘텐츠는 아직은 시기상조임을 알 수 있다.
또 한가지 중요한 것은 마케팅에서의 AI 활용에 대한 문제점이다. 기존의 마케팅 플로는 마케팅 환경 분석(3C 분석, 고객, 경쟁사, 자사 분석)→마케팅 전략분석(SWOT 분석)→S.T.P 전략분석(Segmentation, Targeting, Positioning) 방식이 일반적이다. 그러나 이 플로는 빅데이터나 AI가 없던 시절의 과거 유물이다.
지금은 ‘빅데이터’ 시대다. 그것을 분석할 수 있는 BI(Business Intelligence) 툴도 개발돼 있다. 이를 통해 자기 고객을 특정할 수 있는 시대이자 자기 고객과 커뮤니케이션할 수 있는 시대다. 따라서 자기 고객과 잠재 고객에 대해 충실하면 된다. AI는 어디까지나 툴이고 기술일 뿐 근본적으로는 DX 즉, 비즈니스 모델이나 점포 운용의 재검토를 전제로 생각해야 한다.
디지털화는 디지티제이션(Digitization)과 디지털라이제이션(Digitalization)으로 나뉜다. 비슷한 말 같지만 의미는 전혀 다르다. 디지티제이션은 ‘수비의 디지털화’이고, 아날로그 신호를 디지털화하고 그것을 제품에 적용시키는 것을 말한다.
DX는 ‘디지털 기술을 활용하고, 고객 제공 가치와 비즈니스 모델을 개혁하고 경쟁 상의 우위성을 얻는다’는 뜻을 내포하고 있다. 즉, 디지티제이션(디지털화)이나 디지털라이제이션(새로운 고객가치 창출)은 DX의 실현(경쟁상 우위성 획득)을 위한 필수적인 스텝이다. 급속히 발달하는 테크놀로지, 그에 따른 디지털 디스럽션(창조적 파괴, Digital Disruption)의 물결, 소비자 행동의 변화, 신종 코로나 바이러스 감염증의 세계적 유행 등 VUCA(예측 어려운 상황)로 상징되는 변화가 심한 세상에서 다양한 위협에 대항하고 기회를 붙잡기 위해 DX는 필수적이다. ‘무엇(DX)을 위해 AI를 도입해야 하는가’를 신중히 생각해야 한다. 결론적으로 ‘디지털 기업’이 되기 위한 AI 활용은 바람직하지만, ‘디지털 패션’을 위한 AI 활용은 현재의 기술 수준으론 분명히 한계가 있다는 점을 명심해야 한다.
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| 기존 마케팅과 디지털(AI) 마케팅의 고객 관점 차이 |
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