챗GPT 시대의 패션업계, AI가 만능일까?
2023-10-16 김강화 인터보그인터내셔널 대표 intervog@naver.com
포맷이 통일된 빅데이터에 예상 밖 외적 요인이 없어야 가능
챗GPT 등장으로 마침내 AI가 우리들 곁으로 성큼 다가왔다. 패션업계에서도 코로나를 거치며 디지털 기술 도입이 다양하게 모색되고 있는 가운데, 업계를 둘러싼 과제 해결의 획기적인 방법으로 AI 활용을 기대하고 있다.
최근 들어 SNS 보급 및 코로나19 영향으로 온라인과 오프라인의 울타리를 없앤 마케팅 기법인 ‘옴니채널’과 ‘OMO(Online Merges with Offline, 온라인과 오프라인의 병합)’라는 개념이 확산되고 있다. 이에 따라 판매 채널은 실 점포뿐만 아니라 EC사이트, 온라인몰, SNS 등으로 다양해지고 있다.
옴니채널이나 OMO의 최대 목적인 '사용자에게 가장 좋은 고객 경험을 제공’하기 위해서는 1:1 방식의 접객 전략이 필요하다. 1:1 접객을 실현하기 위해서는 각 판매 채널에 축적돼 있는 재고 데이터나 매출 데이터에 근거한 상품 및 서비스를 찾아내야 한다.
하지만 방대한 데이터를 통해 소비자 개개인에게 맞는 상품을 찾아내 접객 및 서비스를 하는 것은 사람의 힘으로는 불가능에 가깝다.
그럼에도 불구하고 AI를 활용한 자동 치수 서비스나 EC사이트에서의 행동 이력 등을 분석해 추천해주는 AI 레코멘드 엔진 도입이 진행 중이고 일부 가시적인 성과를 나타내고 있다.
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| AI의 개념도(출처; https://emeritus.org) |
◇ 다양한 분야에서 활용이 기대되는 AI
AI(Artificial Intelligence, 인공지능)란 ‘계산(computation)한다’는 개념을 바탕으로 ‘컴퓨터(computer)’라는 도구를 이용해 지능을 연구하는 ‘계산기 과학(computer science)’의 한 분야를 가리키는 말이다. 언어의 이해와 추론, 문제 해결 등의 지적 행동을 인간 대신 컴퓨터에 있는 기술 또는 컴퓨터에 의한 지적인 정보 처리 시스템으로 설계하고 실현하는 것을 일컫는다(출처: 위키토피아).
AI가 예측을 하거나 스스로 학습하는 특성으로 인해 ‘AI=만능’이라는 환상을 갖기 쉽다. 그러나 AI는 만능이 아니며 아직 개발 중이며 업그레이드할 부분이 적지 않다.
물론 현재 수준에서도 몇 가지 걸림돌을 제거해주면 기대만큼의 성과를 낼 수도 있겠지만 패션업계에 적용하기에는 아직 시기상조다. 직접 만진 원단 질감의 데이터화, 의복의 촉감 등 실제 만지고 느껴지는 질감은 AI가 학습하기 어려운 분야다. 이것은 패션업계의 AI 도입에 치명적인 요인으로 작용할 수 있고, 적어도 10년 이내에는 개발될 가능성이 매우 희박하다.
AI를 활용한 패션의 수요 및 트렌드 예측 같은 분야를 AI가 해주길 기대하고 있지만 현재로선 매우 어려운 게 사실이다.
따라서 향후 AI가 높은 예측 정밀도를 나타내기 위해서는 다음과 같은 조건이 충족돼야 한다. 첫째, 대량의 데이터가 있을 것. 둘째, 데이터 포맷이 통일되어 있을 것. 셋째, 예상 밖의 외적 요인이 없을 것 등이다.
아직까지는 패션업계의 데이터 자체도 턱없이 부족한 실정이지만, 가장 큰 문제는 세 번째 요소인 ‘예상 밖의 외적 요인이 없을 것’에 있다.
AI를 활용하기 위해서는 포맷이 통일된 방대한 분량의 데이터가 필요하지만, 그것 말고도 패션업계는 △그날의 날씨 △인플루언서 콘서트나 TV 방송 등에 상품이 소개될 경우 △경쟁브랜드의 가격인하 정책 △제품의 하자 여부 △이벤트 전략 △코로나19 같은 사회적 환경 변수 등에 따라 매출이 크게 좌우되기 때문에 현실적으로 AI 활용이 어렵다.
이런 요인은 예측이 불가능할 정도로 거의 돌발적으로 일어나는 현상이기 때문에 데이터가 존재하지 않을 수 밖에 없고, 이러한 불가항력의 외적 요인까지 예측할 수 있는 기술 수준에는 아직 도달하지 못했다.
더욱이 AI의 포맷이 되는 빅데이터는 과거의 데이터이기 때문에 과거의 패턴이 아닌 전혀 예상하지 못한 메가 트렌드가 발생할 경우 적절히 대처할 수가 없다. 올 상반기 나이론 소재의 대유행을 빅데이터와 AI로 예측한다는 것은 현재의 기술로는 거의 불가능에 가깝다.
인간이 트렌드와 수요를 예측하고 디자인을 하는 것은 오감을 동원하고 오랜 기간의 노하우, 전문 가의 예측, 기업 내 혁신 시스템 등이 있어 가능하다. 하지만 그마저도 잘 맞지 않는다.
현실이 그러한데 이것들을 AI가 해주길 기대하고 기업의 인적 구성이나 시스템 변경을 통해 가능하다고 믿는 것은 망하는 지름길이 될 것이다. 따라서 패션기업은 검증된 AI 프로그램을 도입해야 한다. 검증되지 않은 AI 사용은 비즈니스적으로 매우 위험하기 때문이다. 다음 호에서는 패션업계의 AI 해결 방안에 대해 알아본다.
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