우리 브랜드의 AI 활용, ‘자동화’만으로 충분한가?
[1] 브랜드 경쟁력의 새로운 기반, AI의 역할
브랜드의 경쟁력은 더 이상 제품이나 감각적인 마케팅에만 머물지 않습니다.
오늘날의 시장은 훨씬 더 빠르고 복잡하게 움직이며, 소비자의 선택 기준 또한 점차 세분화되고 있습니다.
제품이 좋다고 해서, 혹은 마케팅으로 한때 주목받았다고 해서 지속적인 성장을 보장받던 시대는 끝났습니다.
이제 브랜드의 핵심 경쟁력은 ‘얼마나 빠르고 정확하게 판단하고 실행할 수 있는가’로 옮겨가고 있습니다.
이 판단의 기반에는 데이터가 있으며, 데이터를 읽고 해석하고 예측하는 지능(AI)이 있습니다.
첫 번째 포스팅에서 다뤘듯, 과거에는 경험 많은 담당자의 감(感)이 중요한 자산이었습니다. 하지만 지금의 시장은 데이터 없이 감에만 의존하기엔 너무 복잡합니다.
소비자의 반응은 하루가 다르게 바뀌고, 제품 수명 주기는 짧아졌으며, 유통 채널은 온라인을 넘어 소셜 미디어까지 확장되었습니다.
이 변화 속에서 AI는 브랜드의 ‘두 번째 두뇌’로 작동하고 있습니다.
단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, 브랜드가 어떤 결정을 내려야 하는지, 어떤 선택이 이익 구조에 영향을 주는지를 함께 고민하는 존재로 자리 잡고 있습니다.
AI를 잘 활용하는 브랜드는 이미 결정의 속도와 정확도에서 경쟁사를 앞서고 있습니다. 글로벌 뷰티 브랜드 로레알은 제품 개발 단계에서부터 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.
AI를 통해 고객의 피부 톤, 트렌드 색상, 선호 패턴을 분석하고 이를 제품 설계와 마케팅 전략에 반영합니다. 그 결과, 새로운 제품의 시장 적합도와 출시 성공률을 동시에 끌어올렸습니다.
이처럼 AI는 더 이상 ‘기술적 도입’의 문제가 아니라, 브랜드 경쟁력의 구조적 기반이 되고 있습니다.
[2] 자동화에 그치는 AI 활용의 한계
고객 상담, 상품 추천, 리뷰 관리 등 일부 프로세스를 자동화하는 작업만으로도 기존의 메뉴얼한 작업 대비 효율화를 달성할 수는 있으나, 기업의 주요한 의사결정에 주는 도움은 크지 않습니다.
즉, 자동화 중심의 AI는 “무엇을 해야 하는가”를 알려주지 않고 이미 정해진 업무를 더 빨리, 더 많이 처리하는 데에 그치는 한계점이 존재합니다.
브랜드의 진짜 경쟁력은 단순한 효율이 아니라, 판단과 선택의 정교함에서 비롯됩니다.
예를 들어,
- ‘어떤 제품을 생산해야 할까’,
- ‘어떻게 발주량을 최적화해야 할까’,
- ‘어떤 고객군에 집중해야 할까’
같은 문제는 단순 반복이 아니라 사고의 영역입니다.
AI가 이런 의사결정에 기여하기 위해서는 사람의 사고를 모사하고 보완하는 구조가 필요합니다. 즉, 데이터를 단순히 처리하는 수준을 넘어, 데이터 간의 맥락을 이해하고 의미를 추론할 수 있어야 합니다.
[3] 사람처럼 사고하는 AI 활용 방안
위에서 언급하였듯, 사람의 사고는 단순히 데이터를 계산하는 과정이 아니라 데이터를 보고,
- ‘왜 이런 일이 일어났는지’를 해석하고,
- ‘다음에는 무엇이 일어날지’를 예측하며,
- ‘어떻게 대응해야 하는지’를 판단하는 과정입니다.
AI가 사람처럼 사고한다는 것은 바로 이런 맥락적 이해와 추론의 과정을 구현하는 것을 의미하고, 이는 단순 자동화가 아닌 사고의 구조를 닮아가는 과정입니다.
예를 들어,
- 글로벌 소비재 브랜드 P&G는 제품 가격 전략에 AI를 도입했습니다.
- AI는 단순히 경쟁사 가격을 비교하는 수준을 넘어, 계절적 요인, 지역별 수요 탄력성, 프로모션 반응률 등을 학습한 이후, 이러한 복합적인 요인을 바탕으로 ‘가격 변동이 수익 구조에 어떤 영향을 미칠지’를 시뮬레이션합니다.
- 이 과정은 마치 숙련된 전략가가 사고하듯, 데이터를 기반으로 사고를 확장하는 형태입니다.
또 다른 예시로,
- 국내 식음료 브랜드 A사는 적정 재고량 유지를 위해 SCM 담당자처럼 사고하는 AI를 도입했습니다.
- 기존에는 단순히 전년도 동월 판매량과 담당자의 휴먼 데이터에 의존하여 발주를 진행하였지만, AI 도입을 통해 과거 판매량, 날씨, 광고/프로모션 등 복합적인 데이터를 학습하고 적정 발주량을 예측합니다.
- 이러한 예측 프로세스를 통해 전년도 대비 재고 비용을 비약적으로 감소시킬 수 있게 되었을 뿐만 아니라 AI로 추론한 결과가 결국 브랜드 자산으로 남아 데이터가 쌓일수록 더욱 정확한 의사결정을 할 수 있게 되었습니다.
이처럼 AI가 사고를 모사하거나 보조할 수 있을 때, 브랜드는 데이터를 통찰로 바꾸는 지능형 구조를 갖추게 됩니다.
더 이상 AI를 단순한 연산기로 보아서는 안 되며, 사람처럼 사고하고, 판단하고, 가설을 세우며, 데이터를 해석할 수 있는 ‘사고 파트너’로서 브랜드 안에 자리 잡아야 합니다.
[4] 데이터 흐름에서 시작되는 AI 워크플로우 설계
사람처럼 사고하는 AI의 출발점은 결국 데이터의 흐름입니다.
데이터는 AI의 재료이자 사고의 경로이며, 이 흐름이 단절되어 있다면 AI는 온전히 작동할 수 없습니다. 많은 브랜드가 AI 프로젝트를 실패하는 이유는, 뛰어난 모델을 사용하지 않아서가 아니라 데이터가 유기적으로 연결되어 있지 않기 때문입니다.
두 번째 포스팅에서 언급하였듯, 제품 기획 데이터, 유통 데이터, 마케팅 데이터, 고객 서비스 데이터가 서로 다른 시스템에 분리되어 존재하면 AI는 전체 맥락을 파악할 수 없고 이는 곧 “현실 왜곡”으로 이어집니다.
AI가 일부 데이터만 보고 판단하게 되면, 실제 시장의 움직임과 전혀 다른 결론을 내리게 됩니다.
따라서 AI를 제대로 활용하기 위해서는 데이터 통합과 워크플로우 설계가 필수적입니다.
기획부터 판매, 고객 피드백까지 데이터가 하나의 흐름으로 이어져야 AI가 사람처럼 사고하고, 브랜드의 판단을 보조할 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI는 단일 기능이 아니라, ‘사고의 체계’로 작동하는 워크플로우가 됩니다.
쉽게 생각하자면, 기업 내 특정 인원이 최종 결과물을 내기까지의 사고 과정이 무엇인지를 파악하고, 이 사고 과정을 AI가 지원할 수 있는 하나의 워크플로우를 설계하는 것이라고 볼 수 있습니다.
위에서 언급한 재고 관련 예시에 대입해보자면, 단순히 LLM에게 데이터를 주입하고 적정 재고량을 추출해달라고 요청하는 것은 하나의 워크플로우로 볼 수 없습니다.
재고 담당자는 발주에 영향을 미치는 다양한 데이터를 하나의 폴더에 모아 데이터 간의 싱크를 맞추고, 적정한 재고량을 산정한 이후 실제 판매량을 기반으로 재고 과잉이나 결손이 발생하였을 때 이를 최적화하여 최종적인 결과값을 기반으로 다음 재고 분배에 이를 반영합니다.
이 과정을 인지한 상태로 AI를 통해 데이터 싱크 일원화, 재고량에 대한 시계열 예측, 실제 결과값 기반 피드백 Loop을 적용하였을 때 비로소 AI가 기업에게 큰 영향력을 미칠 수 있습니다.
[5] 마무리하며: AI는 브랜드의 사고를 설계하는 도구입니다
이제 AI는 브랜드의 ‘자동화 솔루션’이 아니라, 조직의 사고 체계를 설계하는 인프라로 자리 잡고 있으며, 더 이상 선택이 아닌, 브랜드 경쟁력의 구조적 필수 요소가 되었습니다.
그러나 AI를 단순 자동화 도구로만 이해한다면, 그 잠재력을 극히 일부만 활용하게 됩니다.
앞으로의 AI는 사람처럼 사고하고, 판단을 보완하며, 데이터를 통해 맥락을 읽어내는 존재가 되어야 합니다.
그리고 그 출발점은 ‘데이터의 흐름을 설계하는 것’입니다.
달파는 이러한 AI의 패러다임 전환 속에서, 단일 기술이 아닌 AI 워크플로우 전체를 설계하는 관점으로 브랜드의 지능화를 지원하고자 합니다.
