[KtN 박준식기자] 2025년, 생성형 AI는 소비자 산업 전반에 걸쳐 확산되며 리테일 구조의 전환을 이끌고 있다. 단순한 자동화나 효율화 도구를 넘어, 고객 경험(CX) 전반을 재설계하는 기술로 자리잡고 있는 것이다. 딜로이트가 최근 발간한 『생성형 AI 활용서: 6대 산업별 생성형 AI 도입 가치 분석』에 따르면, 생성형 AI는 제품 개발, 마케팅, 고객 지원, 매장 운영 등 소비 산업의 모든 단계에 걸쳐 실질적 도입 사례와 가치를 창출하고 있다.

생성형 AI, 소비자 산업에서 가장 빠른 확산

딜로이트 보고서는 생성형 AI가 특히 소비자 산업(Consumer Sector)에서 빠르게 확산되고 있으며, 이는 산업 특성과 구조적 요구에 기인한다고 분석한다. 소비자 산업은 방대한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 요구받는 동시에, 트렌드 주기가 짧고 채널 다양성이 높은 특징을 지닌다. 이러한 환경은 생성형 AI의 '콘텐츠 생성', '실시간 대응', '초개인화' 기능과 높은 적합도를 가진다.

보고서에 따르면 소비자 산업 내 생성형 AI 활용은 크게 3가지 영역에서 집중적으로 나타나고 있다. ▲대화형 상거래를 통한 고객 응대, ▲콘텐츠 자동 생성 기반의 마케팅 효율화, ▲가상 피팅 및 추천을 통한 구매 여정 최적화가 그것이다.

대화형 리테일: 고객 응대의 자동화와 고도화

기존 챗봇은 시나리오 기반의 정형화된 응답에 그쳤지만, 생성형 AI는 자연어 이해(NLU) 및 문맥 기반 대응 능력을 바탕으로 보다 유연한 고객 응대를 구현하고 있다. 특히 리테일 매장과 이커머스 플랫폼에서는 구매 결정 과정의 실시간 질의응답, 제품 비교, 재고 확인, 배송 일정 제안 등 다양한 기능이 포함된 대화형 AI가 도입되고 있다.

예를 들어, 특정 패션 브랜드는 AI 어시스턴트를 통해 소비자의 선호 스타일, 체형, 피부톤 등 정보를 반영한 상품을 제안하고 있으며, 일부 기업은 매장 내 키오스크에 생성형 AI를 접목시켜 매장 직원의 일부 역할을 대체하고 있다.

이는 고객 만족도 향상뿐 아니라, 비대면 환경에서의 운영 효율성을 높이고 인력 부담을 줄이는 이점이 있다. 다만, 고객 데이터의 민감성 및 비정형 질의에 대한 정확성 확보는 여전히 해결 과제로 지적된다.

마케팅 자동화와 콘텐츠 생성: 속도와 일관성 확보

보고서에 따르면 생성형 AI는 마케팅 콘텐츠의 제작 속도를 높이는 동시에, 브랜드 메시지의 일관성을 유지하는 데 기여하고 있다. 기업은 제품 설명, 캠페인 문구, 이미지, 짧은 영상 등 다양한 포맷의 콘텐츠를 AI로부터 자동 생성하고 있으며, 이를 다국어로 번역·현지화하거나 채널 특성에 맞게 변형해 활용한다.

특히 최근 주목받는 트렌드는 '가상 모델(Virtual Models)'의 상업적 활용이다. 다양한 인종·연령·체형을 반영할 수 있는 AI 모델은 기존 촬영·캐스팅 비용을 절감하면서도, 마케팅 다양성과 포용성을 동시에 구현할 수 있다는 점에서 기업들의 채택이 증가하고 있다. 이는 특히 Z세대와 알파세대를 주요 타깃으로 하는 브랜드에서 활발히 도입되고 있다.

초개인화 경험의 구현: 피팅룸에서 구매 이후까지

생성형 AI는 고객의 데이터 기반 분석을 넘어, 실제로 고객에게 맞는 상품을 시각적으로 보여주고 실시간 피드백을 반영하는 단계까지 진화하고 있다. 가상 피팅(Virtual Try-On)은 대표적인 사례다. 소비자는 자신의 체형과 이미지를 기반으로 상품을 시뮬레이션해볼 수 있으며, 이를 통해 구매 전환율이 높아지고 반품률은 감소하는 경향을 보인다.

뿐만 아니라, 고객 지원 영역에서도 생성형 AI는 AS 요청, 사용 가이드, 교환·환불 문의 등 반복적인 응대를 자동화하고 있으며, 고객 불만의 실시간 분석을 통해 브랜드 리스크 조기 대응에 활용되기도 한다. 이로 인해 기업은 고객 접점의 전 과정을 데이터 기반으로 통합 관리할 수 있게 되었으며, 이는 장기적으로 고객 충성도 확보에 기여할 수 있다.

기술 도입의 조건: 투명성과 윤리 기준

한편, 생성형 AI의 도입은 기술적 편의성만으로 정당화되기 어렵다. 보고서는 AI가 생성한 콘텐츠나 추천이 편향된 데이터를 기반으로 할 경우 특정 소비자 집단을 차별하거나, 잘못된 정보로 구매를 유도할 가능성도 배제할 수 없다고 지적한다.

또한 AI 모델이 실제 인물을 대체하는 콘텐츠를 생성할 경우, 초상권·동의 여부·지적 재산권 이슈가 발생할 수 있으며, 이를 사전에 고려한 가이드라인 마련이 필수적이다. 고객의 민감한 개인정보를 기반으로 맞춤 서비스를 제공하는 만큼, 관련 법규 준수와 데이터 보안 체계의 강화도 함께 요구된다.

산업적 시사점: 기술 중심이 아닌 전략 중심의 접근

생성형 AI는 소비자 산업에 있어 단기적인 효율성 개선 이상의 가치를 제공하고 있다. 고객 접점에서의 응답 시간 단축, 콘텐츠 생산의 확장성, 소비 여정의 개인화 등은 모두 기업 경쟁력의 핵심 지표와 맞닿아 있다.

그러나 이러한 기술 도입은 전사적 전략 하에 통합적으로 이루어져야 하며, 단일 기능 중심의 도입보다는 브랜드의 중장기 디지털 트랜스포메이션 전략 내에서 AI의 역할을 명확히 정의해야 한다는 점도 중요하다.

결국, 리테일 산업 내 생성형 AI는 선택이 아니라 필수가 되어가고 있으며, 이는 기술적 진보 이상의 조직적, 전략적 판단을 요구한다. 향후 경쟁력은 기술 그 자체보다 이를 어떻게 투명하고 일관된 가치 기반 시스템 안에 통합하느냐에 의해 좌우될 것이다.