소비재 산업은 인공지능(AI)의 단편적 활용을 넘어, 기업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하며 중대한 전환점을 맞이하고 있습니다. 이제 기업들은 AI를 단순히 도입할지 말지를 고민하는 단계를 지나, 운영 방식과 프로세스를 AI 중심으로 재설계하고 있습니다. 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 AI 확산에 속도를 내고 있는 것입니다.
실제로 소비재 시장 리더의 67% 이상은 생성형 AI의 활용 수준에 따라 향후 클라우드 예산이 달라질 것으로 보고 있습니다.
이러한 변화는 급변하는 시장 환경 속에서 개인화된 고객 경험을 제공하면서도 운영 효율성을 유지해야 한다는 압박이 커지면서 더욱 가속화되고 있습니다. 업계를 선도하는 기업들은 지능형 시스템을 통해 가격 책정, 공급망 및 재고 관리, M&A 전략, 사이버 보안 등 핵심 기능을 근본적으로 혁신하고 있습니다. 고객 신뢰 확보를 위한 데이터 보안 강화 역시 중요한 과제로 다뤄지고 있습니다.
AI는 반복적인 업무를 자동화함으로써 직원들이 고객을 더 깊이 이해하고, 맞춤형 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어, AI가 주문이나 기본적인 고객 문의를 처리하는 동안, 매장 직원들은 고객과의 관계를 강화하고 더 만족스러운 경험을 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
앞으로는 AI가 개별적으로 활용되는 것이 아니라, 디지털과 물리적 접점을 유기적으로 연결해 고객에게 끊김 없는 경험을 제공하는 AI 기반 비즈니스 모델이 주류가 될 것입니다. PwC의 연구에 따르면, 업계 선두 기업들은 이미 AI에 특화된 운영 모델을 구축하고, 생성형 AI 기반 제품과 서비스를 적극 개발하고 있습니다.
결국 2025년에는 다음 세 가지 역량을 갖춘 기업이 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높습니다.
- AI를 활용해 미래 세대의 니즈를 예측하고, 고객 맞춤형 경험을 통해 충성 고객을 확보하는 기업
- 혁신 기술을 책임감 있게 도입하고, 개인정보 보호 규제를 강화해 고객 신뢰를 확보하는 기업
- AI를 인간의 대체제가 아닌 협력 파트너로 삼아, 고객 응대부터 내부 운영까지 시너지를 창출하는 기업
가장 의미 있는 AI 도입 사례는, AI가 고객의 목소리를 듣고 감각을 이해하며 고객의 필요를 더욱 정교하게 대응하도록 돕는 경우일 것입니다. 이러한 변화가 앞으로 소비재 시장의 새로운 기준을 만들어갈 것입니다.
01 디지털 가치 창출 가속화: AI로 조직의 민첩성 혁신
차세대 AI 기술인 생성형 AI를 활용하기 위한 클라우드 투자 경쟁이 치열해지면서, 소비재 시장에서는 AI 기반 디지털 가치 창출이 승패를 가르는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 이러한 혁신은 기존의 전통적인 가치 사슬을 재편하고, 영업, 마케팅, 재무, 인사 등 기업 내 모든 기능을 유기적으로 연결하는 역동적인 AI 기반의 생태계를 만들어가고 있습니다.
- 가격 책정 및 프로모션: AI는 가격 탄력성, 소비자 심리, 지역 특성 등 다양한 변수를 고려해 데이터 기반의 맞춤형 전략을 수립함으로써, 획일적인 프로모션 방식에서 벗어나 보다 정교한 의사결정을 가능하게 합니다.
- 진열 공간 최적화 및 재고 관리: AI 분석은 제품별 판매 속도를 예측하고, 수익성을 극대화할 수 있는 최적의 제품 배치를 제안함으로써, 진열 공간과 재고 운영의 효율성을 높입니다.
AI 통합은 공유 서비스와 백오피스 영역에서도 뚜렷한 효과를 보이고 있습니다. 많은 기업들이 최대 50%에 달하는 비용 절감과 함께, 생산성과 고객 경험 향상이라는 성과를 동시에 달성하고 있습니다.
하지만 성공적인 AI 도입은 단순한 기술 적용을 넘어, 비즈니스 모델 혁신과 운영 프로세스의 재설계를 수반해야 합니다. 력한 AI 알고리즘을 보유하고 있음에도 불구하고, 실제 적용과 확산 과정에서 어려움을 겪는 기업들이 많습니다. 따라서 AI 기반 혁신은 백오피스부터 고객 접점까지 밸류체인 전반으로 확장되어야 합니다.
- 인간-AI 협업: AI 에이전트와 인간이 유기적으로 협력함으로써 업무 효율성을 높이고, 보다 창의적인 문제 해결이 가능해집니다.
- 성공 사례: 한 유명 약국 체인은 소비자 대상 디지털 서비스를 도입해 천억이상의 비용을 절감했습니다.
- 시사점: AI 기반 프로세스 혁신은 다양한 영역에서 비용 절감과 효율성 향상의 기회를 제공합니다. 핵심은 AI를 기존 프로세스에 부분적으로 적용하는 것이 아니라, 비즈니스 전반에 통합하고 인간의 감독 아래 운영하는 것입니다.
업계를 선도하는 소비재 기업들은 인사, 재무 등 백오피스 자동화를 추진하는 동시에, 가격 결정, 마케팅, 프로모션 등 핵심 의사결정 과정에서는 인간의 통찰력을 적극 활용하고 있습니다. 또한 AI 기반 혁신을 효과적으로 관리하기 위해 인력 교육과 역량 강화 프로그램도 함께 운영하고 있습니다.
디지털 도구와 인간 역량 간의 균형을 유지하는 것은, 2025년 이후에도 AI의 잠재력을 극대화하고 지속 가능한 성장을 실현하기 위한 핵심 과제가 될 것입니다.
2025년 소비재 시장 주요 분야별 디지털 가치 창출 가속화를 위한 AI 전략
02 AI 기반의 M&A: 약점을 보완하고 성공 기회를 창출
AI는 기업 인수합병(M&A)의 판도를 바꾸고 있습니다. 과거에는 계약서 분석 등 제한적인 역할에 머물렀지만, 이제는 M&A 전략 수립부터 실행까지 전 과정에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.
실제로 소비재 기업의 36%는 이미 마케팅, 영업 등 고객 접점 부서에서 AI를 활용하고 있으며, 32%는 전사적으로 AI를 도입하고 있습니다. 2025년에는 기업의 사업 포트폴리오에 대한 결정, 어떤 회사를 인수·매각할지, 거래를 어떻게 진행할지에 대한 주요 의사결정이 AI 중심으로 이뤄질 것으로 전망됩니다.
이러한 변화는 단순히 전통적인 실사 자동화를 넘어, 많은 기업들이 데이터를 최신화하고, AI와 내부 데이터를 결합해 어떤 사업을 매수, 매도 및 유지할지 보다 정밀하게 판단하고 있습니다.
일부 기업은 머신러닝을 활용해 실적 발표 내용을 분석하고, 투자자들이 제기할 질문을 예측해 더 설득력 있는 투자 스토리를 구성하고 있습니다.
한 고객사는 생성형 AI 기반 실적 발표 시스템을 도입해, 실적발표 중 실시간으로 발표 자료 작성, 예상 질문·답변 제공, 경쟁사 분석 요약까지 자동화했습니다. 놀라운 점은 이 시스템이 단 몇 주 만에 전사적으로 확산되었다는 것입니다.
AI의 영향은 특히 대규모 M&A 후 통합(PMI, Post Merger Integration)과정에서 더욱 두드러집니다. AI는 합병 후 통합(PMI) 과정에서 다음과 같은 방식으로 기업 가치를 높이고 있습니다:
- 기업의 사업 영역을 통합적으로 분석하고, 수익성 등 핵심 지표를 표준화 합니다.
- 합병된 기업의 공급업체 계약 조건을 통합하고, 시스템 통합 속도를 높입니다.
- 서로 다른 데이터 형식을 AI가 빠르게 분석해 불필요한 비용을 줄이고 통합 효율성을 높입니다.
최근 소매업 인수합병에서는 AI를 전사적으로 활용해 브랜드 이미지, 고객 접점, 물류 체계를 직접 통제하려는 움직임이 뚜렷합니다. 이는 다양한 브랜드를 유통하던 백화점식 모델에서 벗어나, 브랜드부터 유통까지 직접 관리하는 수직 계열화 구조로의 전환을 보여줍니다.
성장을 추구하는 소비재 기업들은 AI를 활용해 혁신 기술과 디지털 역량을 갖춘 기업을 인수하려는 경향이 강해지고 있습니다. 그러나 AI 기술의 실효성과 데이터의 가치, 그리고 인수 가격의 적정성에 대한 면밀한 검토가 필요합니다.
한편, 매각 측에서도 AI가 활용되고 있습니다. 회사를 분리해 매각할 때, 기존의 노후 시스템을 유지하는 대신 AI 기반의 새로운 운영 시스템을 구축해 매각 가치를 높이고 있습니다.
2025년 소비재 시장 주요 분야별 AI기반의 M&A 사업기회
포트폴리오를 적극적으로 관리하고 단기 성장과 장기적 혁신의 기회를 활용하는 소비재 기업은 전략적 인수와 자산 매각을 통해 시장에서 높은 평가와 지속 성장을 이끌 수 있습니다.
Mike Ross, US Consumer Markets Deals Leader03 AI 기반 보안 전략으로 사이버 복원력 강화
소비재 시장에서 인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라, 이를 악용한 사이버 공격도 점점 더 지능화되고 있습니다. 특히 사기 범죄에 AI 기술이 적극 활용되면서, 2025년에는 더욱 정교하고 복잡한 공격이 증가할 것으로 예상됩니다. 딥페이크(Deep Fake) 기술로 고객 서비스 시스템을 교란하거나, 가짜 화상 회의를 통해 기업의 결제 시스템을 해킹하는 사례가 대표적입니다.
이러한 위협에 대응하기 위해 전통적인 방식으로 단순히 AI 기반 보안 시스템을 늘리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 리테일 및 소비재 기업은 기존 보안 시스템 구조를 근본적으로 재검토하고, AI 투자에 따른 위험을 효과적으로 관리하면서 동시에 가치를 창출할 수 있도록, AI 전략 수립 초기부터 ‘책임감 있는 AI(Responsible AI)’ 개념을 도입해야 합니다.
최근 업계를 선도하는 리테일 기업들은 사이버 보안을 단순한 기술적 요구사항이 아닌, 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 인식하고 있으며, 고객의 목소리에 더욱 귀 기울이고 있습니다. 중요한 것은 단순한 법규 준수를 넘어, 고객과의 ‘디지털 신뢰’ 를 구축하는 데 집중하는 것입니다.
- 이를 위해 각 AI 활용 사례의 특성을 고려한 투명한 AI 거버넌스 체계를 구축하고, 데이터 사용에 대한 고객의 선택권을 명확히 보장하는 위험 기반 통제 및 메커니즘을 마련해야 합니다.
- ‘책임감 있는 AI’ 접근 방식의 핵심은, AI 프로젝트가 기업에 미치는 잠재적 영향과 위험 수준을 체계적으로 평가하고 분류하는 것입니다. 이를 통해 EU의 AI Act 및 NIST AI 가이드라인(US National institute of standard and technology) 등 관련 규제 프레임워크에 부합하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 데이터 민감도, 규제 요구사항, 시스템 운영 환경 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해, 혁신 속도와 안전성 간의 최적 균형을 이루는 것이 중요합니다.
미래 시장을 선도하는 기업들은 ‘샌드박스(Sandbox)’ 방식을 적극 활용해, 기업 수준의 보안 프로토콜을 유지하면서도 AI 기술을 자유롭게 실험하고 혁신적인 아이디어를 구현할 수 있는 안전한 환경을 조성하고 있습니다.
- 최고정보보호책임자(CISO), 위험 관리 담당자, 사업 부문 리더 등 다양한 전문가로 구성된 팀을 통해, AI 활용 사례를 보안과 혁신 측면에서 면밀히 검토해야 합니다.
- 특히 AI 시스템이 클라우드 서비스 제공업체 및 외부 벤더와 긴밀히 연결될수록, 타사 위험 관리를 강화해야 합니다. 이를 위해 AI 기반 클라우드 아키텍처를 우선 고려하고, 클라우드 서비스 제공업체와의 관계 및 기대 수준을 재정립하는 방안을 모색해야 합니다.
- 선도 기업들은 내부 감사팀 또는 외부 전문가를 통해 AI 시스템의 보안성과 효율성을 주기적으로 검증하고 있습니다. 이는 이해관계자에게 AI 솔루션의 안전성을 입증하고, 고객의 브랜드에 대한 신뢰성을 강화하는 데 기여합니다. 궁극적인 목표는 고객과의 신뢰를 유지하면서도 빠른 혁신을 실현하는 것입니다.
2025년 소비재 시장 주요 분야별 AI기반의 M&A 사업기회
04 차세대 고객(GenZ) 경험의 디지털 혁신 전략
Z세대 소비자들은 자신의 데이터를 개인 맞춤형 경험과 편리한 쇼핑을 위한 ‘화폐’로 인식하고 있으며, 이에 따라 브랜드와 리테일 기업은 모든 접점에서 고객에게 원활한 경험을 제공해야 한다는 압박에 직면하고 있습니다. 리테일 기업들은 Adobe Experience Cloud, Salesforce Commerce Cloud와 같은 엔터프라이즈 플랫폼을 기반으로 한 옴니채널 환경을 구축하고 있지만, 선도적인 소비재(CPG) 브랜드들은 고객과 직접적인 관계를 구축하고 1차 데이터를 확보하기 위해 D2C(Direct-to-Consumer) 채널을 빠르게 확장하고 있습니다.
특히 순수 전자상거래 기업들은 향후 전통적인 리테일 기업과 대형 소비재 제조업체를 능가할 것으로 예상됩니다. 이들은 구독 서비스와 인지도 높은 디지털 플랫폼을 통해 디지털과 물리적 채널 전반에서 실시간으로 정보를 통합하고, 고객 신호를 예측하여 자연스러운 방식으로 고객에게 경험을 제공합니다.
- 예를 들어, Adobe의 실시간 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 Journey Optimizer와 결합되어, 리테일 기업이 다양한 채널에서 고객을 즉시 인식하고 통합된 고객의 프로필과 실시간 쇼핑 패턴에 따라 콘텐츠, 제품 추천, 메시지를 조정할 수 있도록 지원합니다.
- 마찬가지로, Salesforce의 Social Studio는 선도적인 뷰티 리테일 기업들이 매일 수만 건의 소비자와의 대화를 분석하는 데 활용되며, 이는 AI가 고객에 대한 정보와 관리를 어떻게 변화시키고 있는지를 보여줍니다.
- 이러한 시스템은 채널 전반에서 개인 맞춤형 경험을 제공하고, 고객의 니즈를 사전에 파악함으로써 전문가들이 고부가가치의 컨설팅에 집중할 수 있도록 합니다. PwC는 성공적인 브랜드들이 가격 중심의 접근에서 벗어나, 소비자 선호도와 라이프스타일을 반영한 고객 맞춤의 진정성 있는 커뮤니케이션으로 전환하면서 이러한 흐름은 더욱 가속화될 것으로 전망하고 있습니다.
또한, 선도 기업들은 고도화된 AI를 활용해 체중 감량 치료제가 식음료 소비에 미치는 영향과 같은 소비자 행동 패턴과 새로운 트렌드도 분석하고 있습니다.
- 이에 따라 리테일 기업들은 상품기획과 재고 관리 방식을 전환하고 있으며, AI를 활용해 마케팅, 공급망, R&D 등 기존에 전통적으로 분리되었던 기능들을 연결함으로써 식음료에 대한 소비자 인식 변화에 유연하게 대응하고 있습니다.
- 특히, 럭셔리 부문의 선도적인 기업들은 가격 정책에서 벗어나 관련성과 트렌드 예측에 중점을 둔 혁신적인 애플리케이션들을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 한 고객사는 AI 기반 가상 쇼핑 도우미를 통해 개인 맞춤 추천, 스타일링 조언, 엄선된 제품 선택을 제공합니다.
- PwC는 이러한 혁신이 럭셔리 브랜드의 경쟁 방식을 근본적으로 변화시켜, 가격 중심 전략에서 벗어나 트렌드 분석과 맞춤형 경험을 통해 결정적인 고객 접점을 창출할 것으로 보고 있습니다.
2025년 소비재 시장 주요 분야별 Z세대 고객 경험을 위한 AI전략
05 실시간 소비자 행동 변화에 맞춘 AI 기반 가격 모델
소비재 시장의 변화로 인해 과거의 전통적인 가격 전략은 점점 자리를 잃고 있습니다. 기업들은 고객, 유통 협력사, 그리고 규제 기관의 압박을 받고 있으며, 이에 따라 2025년에는 AI 기반 가격 책정이 더욱 정교하게 발전할 것으로 보입니다. 현재 시장의 선도 기업들은 기존의 단순한 가격 탄력 모델링을 넘어, 경쟁자들의 반응을 예측하고 시나리오를 계획하는 첨단 시뮬레이션 기술에 투자하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 가격 설정 이상의 능력을 발휘하며, 사업 전반적인 포트폴리오에 걸쳐 시장 변동, 재고 분배, 수익성에 미치는 영향을 예측하여 성숙한 시장에서도 기업들이 성장의 기회를 잡는 데 도움을 줍니다.
또한, AI 가격 책정과 공급망 관리의 융합은 새로운 가능성을 열고 있습니다.
- 글로벌 기업들은 국제적인 제조 허브에서부터 미국의 매장에 이르는 긴 공급망의 불확실성 때문에 수요 예측이 실패할 수 있음을 경험했습니다.
- 이에, 단순한 수요 예측이 아닌, 실시간 공급 정보를 토대로 가격과 프로모션 전략을 신속하게 조정할 수 있는 AI 시스템의 개발이 필요했습니다.
- 그 결과 선도 기업들은 공급 상황을 실시간으로 인지해 가격 책정 시스템과 연동함으로써, 공급 제약으로 유통망 간 재고가 조정되더라도 수익을 안정적으로 유지할 수 있도록 자동화하고 있습니다.
- 공급망의 변동성이 지속적으로 있는 상황에서, 이러한 가격과 공급을 연결하는 접근법은 글로벌소비재 기업들이 살아남기 위해 필수적이게 되었습니다.
마지막으로, 리테일 산업은 개인 맞춤화 된 실시간 가격 조정 체제로의 전환을 앞두고 있습니다.
- 항공사나 호텔처럼 수요와 계절, 공급 상황에 따라 가격을 조정해 온 전략을 따라, 소매업체와 D2C(Direct to Consumer) 기업도 이러한 방식을 모색하고 있습니다.
- 특히 패스트푸드점이나 일상 소비재 분야에서 두드러지게 나타나고 있는데, 이는 AI시스템이 각 지역의 시장 상황과 실시간 소비자 행동 패턴에 맞추어 가격을 조정할 수 있기 때문입니다.
- 그러나 이러한 AI 가격 조정 기능이 발전하면서도, 투명한 가격 결정에 대한 요구가 커지고 있습니다.
- 소비자, 유통 파트너, 규제 기관 모두에게 설명 가능한 AI 모델 구축이 필요합니다.
2025년 소비재 시장 주요 분야별 AI기반의 가격 전략
06 세금을 포함한 규제 준수 위한 AI강화에 대한 보고
AI 컴플라이언스 솔루션은 소비재 기업들이 증가하는 규제 요구 사항에 대응하는 방법을 변화시키고 있습니다. 기업들은 지속 가능성 보고와 무역 정책 분석에서 자동화된 AI 시스템을 활용하고 있으며, 이 분야에서는 복잡한 데이터 수집 문제를 해결하는 혁신적인 방법을 제시합니다.
소비재 시장 리더 중 62%는 생성형 AI가 향후 12개월 내 위험 관리, 보안 강화 및 규제 준수 통제 능력을 고도화하여 괄목할만한 성과를 제공할 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 기능은 각 주마다 다른 포장 규정과 변화하는 지속 가능성 정책을 효율적으로 관리하는 데 필수적입니다. 더 나아가 AI는 공급망을 지속적으로 감시하여 국경 간 위험을 예방하기 위해, 준수 기준을 신속하게 업데이트합니다. 이런 과정은 포장 규정 뿐만 아니라, 건강과 안전을 포함한 환경 및 사회적 책임에도 폭넓게 기여합니다. AI 기술이 다양한 부서에 걸쳐 적용되면서, 규제 준수는 이제 특정 부서만의 책임이 아닌 기업 전체에 걸쳐 통합되고 공동으로 필요한 역할 및 책임이 되었습니다.
- 시장 선두주자들은 지속 가능성 데이터, 재무 데이터 및 운영 데이터를 실시간으로 결합하여 규제 준수에 대한 통찰을 제공합니다. AI 시스템은 디지털 플랫폼의 마케팅 메시지를 실시간으로 검토하여, 잠재적인 규제 문제를 사전에 포착하여 이는 FTC의 Green Guides 및 EU의 Green Claims Directive 같은 국제적인 기준을 준수하도록 합니다..
- 이러한 현대화된 규제 준수의 능력은 인력의 전략적 감독을 통해 더욱 강화됩니다. 이를 통해 보고 과정의 격차를 해소하고 AI 기반 통찰력이 기업의 광범위한 목표에 더 큰 영향을 미치게 합니다.
AI 기술은 재무 분야에도 중요해지고 있습니다. 실시간 데이터를 활용하여 여러 국가에서 발생하는 이슈를 효과적으로 관리하고, 수익 측면에서도 민첩하게 대응할 수 있도록 합니다.
- AI는 Pillar 2의 수천 페이지의 지침을 이해하고 복잡한 세금 지침과 계산을 처리하는데 중요하며, 세금 데이터를 효과적으로 관리하고 부상하는 관세 시나리오를 더욱 민첩하게 처리할 수 있도록 지원하여 적은 인원으로 재무팀이 더 많은 업무를 수행하게 합니다.
- AI 기반 솔루션을 세금 처리에 직접 통합하면 거래의 분류와 범주화를 자동화하여 세금 최적화를 가능케 합니다.
- 이러한 변화는 재무 부서를 의사결정이나 규제 시나리오의 영향을 즉시 모델링할 수 있게 하여 전략적 비즈니스 파트너로 격상시켜 단순한 사후 보고에서 벗어나, 선제적인 비즈니스 자문 역할로 재정립합니다.
2025년 소비재 시장 주요 분야별 AI 기반의 세금 및 규제 전략
결언 AI로 재편되는 소비재 산업의 새로운 기준
2025년 소비재 시장은 단순한 기술 실험의 시대를 지나, AI 중심의 기업 전환과 고객 경험 혁신이 본격화되는 시기로 진입하고 있습니다. 국내외적으로 생성형 AI의 상용화가 급속히 확산되는 가운데, AI Agent 기반의 자동화·지능화 서비스, GPT 및 오픈소스 LLM의 전략적 활용, 그리고 AI 도입에 따른 규제 대응력과 책임 있는 기술 활용이 기업 경쟁력을 가르는 핵심 지표로 부상하고 있습니다.
이러한 변화 속에서 소비재 기업이 주목해야 할 전략적 시사점은 다음과 같습니다:
1. AI 기반 고객 경험 혁신 : 개인화와 신뢰의 균형
Z세대를 포함한 차세대 소비자들은 실시간 맞춤형 경험을 기대하면서도, 데이터 사용의 투명성과 통제권을 요구하고 있습니다. AI Agent는 고객 응대, 추천, 구매 유도 등 다양한 접점에서 높은 효율을 제공하지만, 고객 데이터를 활용한 자동화 서비스는 ‘프라이버시 보호’와 ‘설명 가능성’을 전제로 설계되어야 합니다. 이는 단순한 기술적 기능을 넘어서, 브랜드 신뢰와 지속가능한 고객 관계의 핵심 요소로 작용합니다.
2. 다양한 LLM 생태계의 전략적 선택과 통합
기업들은 GPT 계열의 상용 모델뿐 아니라, Ko-LLM, Mistral, Claude, LLaMA등 다양한 오픈소스 및 특화형 모델을 목적별로 활용하고 있습니다. AI 모델 선택 시에는 비용, 성능, 보안, 커스터마이징 가능성을 종합 고려해야 하며, 특히 고객 서비스와 같이 브랜드 접점에서 LLM을 활용할 경우 자사 데이터 기반 파인튜닝, 벡터 검색, 하이브리드 아키텍처 구축 등이 필수 전략이 됩니다.
3. AI 기술 도입의 성공 조건: 조직 재설계와 인재 전략
AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아닌, 비즈니스 프로세스를 재정의하는 전환 기술입니다. 기업은 AI를 조직문화에 내재화하기 위해, AI 이해 기반의 직무 재설계, 인간-AI 협업 중심의 운영 모델, 교육 및 재훈련 프로그램을 체계화해야 합니다. 특히 AI Agent가 중요한 결정을 보조하는 구조에서는 인간의 판단력이 여전히 중심이 되어야 하며, 이는 윤리적·책임성 측면에서도 중요한 기준이 됩니다.
4. Responsible AI와 글로벌 규제 대응 체계 확립
AI 서비스 확산에 따라 AI 기본법(대한민국), EU AI Act, OECD AI 가이드라인, 미국 NIST 프레임워크 등 글로벌 규제 환경이 급속히 정비되고 있습니다. 소비재 기업은 서비스 초기 단계에서부터 다음과 같은 책임 있는 AI 거버넌스 체계를 구축해야 합니다.
- AI 리스크 등급 분류 및 영향 분석 (High-risk 여부 평가)
- 데이터 수집·처리·활용에 대한 투명한 고지 및 동의 체계
- 모델 성능·편향성 검증 및 설명 가능한 AI(XAI) 메커니즘 내재화
- 사이버보안·프라이버시 설계(Privacy by design)
- 외부 벤더 및 클라우드 플랫폼과의 협업 시 제3자 리스크 관리
특히 AI가 고객에게 직접 서비스를 제공하는 경우, 법적 컴플라이언스뿐 아니라 고객의 ‘디지털 신뢰’를 확보할 수 있는 AI 설계와 운영 전략이 핵심이 됩니다.
5. AI 기반 운영모델의 대세화: 에이전트 중심 전환
최근 국내외 선도 기업들은 마케팅, 구매, 고객 서비스, 재무 보고, 물류 등 전 영역에 걸쳐 AI Agent 기반 운영모델을 구축하고 있습니다. 이는 단순한 자동화를 넘어, AI가 조직의 일상 운영에 실질적으로 통합되어 작동하는 구조로 전환하고 있다는 것을 의미합니다. 기업은 이를 통해 운영 민첩성, 고객 반응성, 시장 적응력을 획기적으로 향상시키고 있습니다.
앞으로의 소비재 시장은 AI를 사용하는 기업과 AI 중심으로 재설계된 기업 간의 경쟁 격차가 본격화될 것입니다. 기술을 단순히 ‘도입’하는 단계를 넘어, AI를 전략·조직·문화에 통합하고, 고객의 신뢰와 규제 대응을 확보하는 기업이 지속가능한 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.
Next in Consumer Markets 2025
AI, 실험을 넘어 산업 혁신의 중심으로
