섬유산업의 AI와 지속가능성의 상관관계 <2>
2024-12-20 김원 대표 nyxnox1@naver.com
김 원의 Beyond Textile 03
긍정적인 영향과 위험성 사이 균형적 발전 모색해야
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| ASOS의 ‘Transforming Recommendations’ 시스템 |
섬유 산업에서 AI는 지속 가능성을 위한 도구로 활용되어 효율성을 높이고 혁신을 촉진하고 있다. 앞서 게재한 칼럼에 이어, 이번 호에서는 AI가 지능형 공급망 최적화, 소비자 행동 분석 및 개인 맞춤형 마케팅(ICSNS) 등의 다양한 분야에서 섬유 및 패션 산업에 미치는 긍정적인 영향에 대해 살펴보겠다.
◇ 지능형 공급망의 최적화
AI는 공급망의 여러 단계에서 데이터를 분석해 최적의 생산 및 물류 방법을 제안한다. 이를 통해 생산 공정에서부터 물류의 비효율성을 감지하고 개선함으로써 시장 수요에 정확하게 대응하고 불필요한 생산 폐기물과 배출을 줄일 수 있다. 또 원단을 조달하는 과정은 시간이 많이 걸리고 자원이 많이 소모되며, 종종 광범위한 수작업과 주관적인 평가가 필요하다. 그러나 AI 기반 원단 분석을 워크플로(Workflow)에 통합함으로써 이 과정을 간소화 할 수 있다.
스페인 인디텍스社는 지속 가능하고 회복력 있는 공급망을 확보하기 위해 AI 기반의 이상 탐지 기술을 도입했다. 이 기술은 계획, 소싱, 제조, 배송 등 공급망의 모든 단계를 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 위험과 불규칙성을 감지한다. 이를 통해 인디텍스는 납기 지연이나 품질 문제를 신속히 해결해 운영 중단을 방지하고, 효율성을 높이며 환경에 미치는 영향을 줄인다. 또한 AI 기반 원단 분석 시스템을 도입, ‘fabric DNA’ 알고리즘을 통해 원단 품질을 정확하고 빠르게 평가해 디자이너들이 더욱 신속하고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.
전통적으로 시간이 많이 걸리고 자원이 소모되던 원단 조달 과정도 AI를 통해 간소화 되어 공급망 전반의 효율성과 지속 가능성이 크게 향상됐다. 이러한 AI 기반의 사전 예방적 접근은 운영 효율성 뿐만 아니라 환경 보호에도 기여하며, 인디텍스가 더욱 지속가능한 패션 산업을 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있다.
◇ 소비자 맞춤형 마케팅 수행
소비자 행동 분석 및 개인 맞춤형 마케팅(ICSNS)에서는 AI가 소비자 행동 데이터를 분석해 지속 가능성과 연결된 맞춤형 마케팅을 수행한다. AI는 소비자의 구매 이력, 소셜 미디어 상호작용, 제품 리뷰 등의 데이터를 수집해 지속가능한 제품과 친환경 브랜드를 선호하는 소비자 그룹을 식별하고, 그들에게 친환경적 선택을 제안함으로써 자원 낭비를 줄이고 환경 보호에 기여할 수 있는 마케팅 전략을 수립한다. AI는 또한 고객의 전체 여정을 분석해 소비자가 지속가능한 소비를 실천할 수 있도록 유도하고, 이를 통해 기업은 자원 사용과 에너지 효율성을 극대화할 뿐 아니라 탄소 발자국을 줄일 수 있다.
영국의 패션 리테일 브랜드 ‘ASOS’는 이미지 기반 검색 엔진 ‘Visual Search Tool’을 통해 소비자가 원하는 상품을 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 돕는다. 또한 AI 기반 ‘Fit Assistant’는 소비자의 체형에 최적화된 스타일과 사이즈를 추천해 반품률을 줄이고, ‘Transforming Recommendations’ 시스템은 구매 패턴과 시계열적 트렌드 변화를 추적해 소비자 니즈에 맞는 제품을 추천해준다. 이로써 AI는 제품 수명을 연장하고 잦은 교체를 줄여 폐기물을 최소화 하는데 기여하고, 제품의 시계열적 분석으로 디자이너의 정확한 예측을 도울 수 있다.
◇ 위험성과 피해 가능성은 상존
AI의 도입에는 몇 가지 위험성도 존재한다. 방대한 소비자 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 개인 정보 보호와 데이터 보안 문제가 발생할 수 있다. 데이터 유출이나 해킹은 소비자에게 심각한 피해를 줄 수 있으며, 기업의 신뢰도에 영향을 미칠 수 있다. 또 AI 자동화로 인해 일부 직종이 AI로 대체되면서 일자리 감소와 경제적 불평등이 초래될 가능성도 있다.
AI는 편향된 데이터로 학습할 수도 있고, 특정 소비자 그룹 만을 우선시 하거나 배제할 가능성도 있다. 이는 소비자 차별로 이어질 수 있으며, AI의 다양성 부족 문제를 초래할 수 있다. 더불어, AI 시스템의 개발과 운영에는 막대한 전력이 필요하기 때문에 이로 인한 환경적 부담이 가중될 수도 있다.
마지막으로, AI를 통한 기술 혁신이 때로는 지속가능성 목표와 충돌할 수 있다는 점이다. 단기적인 성과를 우선시해 과도한 기술 투자가 이루어질 경우 자원 소모와 에너지 사용량이 증가해 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
따라서 섬유 산업에서 AI를 안전하고 효과적으로 활용하기 위해서는 이러한 위험을 인식하고, 이를 해결하기 위한 정책과 기술적 대안을 마련하는 것이 중요하다. AI를 통해 지속 가능성을 촉진하면서도, 이에 따른 위험을 관리해 섬유 산업이 친환경적이고 지속가능한 발전을 이룰 수 있도록 대비해야 한다.
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