AI는 소매 및 소비재(CPG) 산업의 운영 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. AI는 고객 분석과 세분화를 고도화해 마케팅과 광고를 더욱 개인화하고, 공급망 및 물류 부문의 수요 예측 속도와 정확도를 높이고 있는데요, 또한 기업들은 지능형 디지털 쇼핑 어시스턴트와 제품 정보를 동적으로 보강·현지화하는 카탈로그 강화 기술을 통해 고객 경험의 수준을 한 단계 끌어올리고 있습니다.
AI 에이전트는 운영 속도와 효율성을 높이는 데 기여하고 있으며, 피지컬 AI 시스템은 창고 및 공급망 운영의 자동화와 효율화를 지원하고 있습니다. NVIDIA의 세 번째 연례 보고서인 State of AI in Retail and Consumer Packaged Goods 설문조사는 수백 명의 업계 전문가 의견을 바탕으로, AI가 시범 단계에서 실제 운영으로 확장되며 산업 전반에서 성숙 단계에 접어들고 있음을 보여주었습니다.
이번 보고서의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 응답자의 91%가 자사에서 이미 AI를 활용하거나 도입을 검토 중이라고 답했습니다.
- 90%는 현재의 성공적인 AI 프로젝트를 기반으로, 2026년에 AI 예산을 증액할 예정이라고 밝혔습니다.
- 89%는 AI가 연간 매출 향상에 기여하고 있다고 응답했으며, 95%는 연간 비용 절감 효과를 체감하고 있다고 답했습니다.
- 79%는 오픈소스 모델과 소프트웨어가 회사의 AI 전략에서 중간 이상으로 중요한 역할을 한다고 평가했습니다.
- 47%는 자사 운영에 에이전틱(Agentic) AI를 이미 활용하거나 평가 중이라고 응답했습니다.
아래에서 이번 보고서의 주요 인사이트를 자세히 살펴보시기 바랍니다.
오픈소스가 여는 새로운 기회
오픈소스는 빠르게 많은 리테일 기업들의 AI 시스템 기반으로 자리 잡고 있습니다. 이를 통해 기업은 강력한 거버넌스를 유지하면서도 자사의 데이터와 비즈니스 활용 사례에 맞춰 모델을 유연하게 최적화할 수 있게 되었는데요, 또한 개방적이고 상호운용 가능한 생태계는 기존 툴과 워크플로우에 AI를 손쉽게 통합할 수 있도록 지원함으로써, 리테일 기업이 혁신을 빠르게 확장할 수 있게 돕고 있습니다.
Publicis Groupe의 최고 커머스 전략 책임자인 Jason Goldberg는 다음과 같이 설명했습니다. “대부분의 리테일러들은 처음에 독점 AI 벤더를 통해 AI를 실험하기 시작했습니다. 그들은 모델은 가졌지만, 자사 데이터 생태계의 ‘열쇠’를 직접 쥐고 있지는 않았죠. 오픈소스는 이러한 흐름을 완전히 바꿉니다. 리테일 기업이 독자적인 데이터를 적극 활용하고, 특정 벤더 종속에서 벗어나며, 오픈소스 커뮤니티의 혁신 혜택까지 누릴 수 있도록 하기 때문입니다.”
AI가 만들어내는 실질적인 비즈니스 임팩트
또한 응답자의 91%가 자사에서 이미 AI를 활용하거나 도입을 검토 중이라고 답하면서, 리테일 및 소비재(CPG) 업계의 경쟁 초점은 이제 AI에 투자할 것인가가 아니라 AI를 얼마나 효과적으로 배포하고 확장할 것인가로 옮겨가고 있습니다.
전반적으로 업계 전반에서 AI의 비즈니스적 효과는 분명하고도 의미 있는 수준으로 나타나고 있습니다. AI가 비즈니스에 어떤 변화를 가져왔는지에 대한 질문에 대해, 54%는 직원 생산성이 향상되었다고 답했으며, 52%는 운영 효율성이 개선되었다고 밝혔고, 41%는 고객 서비스 품질이 향상되었다고 응답했습니다.
앞서 언급했듯이, 응답자의 89%는 AI가 매출 상승에 기여했다고 답했습니다. 특히 그중 30%는 매출이 10% 이상 증가했다고 밝혀, AI 도입의 경제적 효과가 상당함을 보여줍니다.
비용 절감 측면에서도 유사한 결과가 나타났습니다. 응답자의 95%가 AI가 연간 비용을 절감하는 데 도움이 되었다고 답했으며, 37%는 비용이 10% 이상 감소했다고 응답했습니다.
Omni Talk의 공동 CEO인 Chris Walton은 이렇게 조언했습니다. “경영진이 집중해야 할 것은 보여주기식 프로젝트를 승인하는 것이 아니라, 실제 ROI를 높이는 전략적 과제입니다. 성공적인 리테일 기업들은 구체적인 손익(P&L) 문제를 해결하는 ‘지루해 보이는’ 실용적 사례에서 시작해, 그 가치를 입증하고 점차 확장해 나갈 것입니다.”
아울러 설문에 참여한 리테일 기업 10곳 중 9곳은 내년에 인프라, AI 전문가 채용, 소프트웨어 등 AI 전반에 대한 투자를 확대할 계획이라고 밝혔으며, 절반가량은 연간 10% 이상 예산 증가를 예상하고 있다고 답했습니다.
리테일 산업에 본격 등장한 에이전틱 AI
리테일 및 소비재(CPG) 업계는 이제 다양한 비즈니스 영역에서 AI 에이전틱(Agentic AI)를 시범 운영하기 시작했습니다. 전체 응답자 중 47%가 이미 에이전틱 AI를 사용 중이거나 도입을 검토 중이라고 답했으며, 이 중 20%는 자사 내에서 이미 AI 에이전트를 운영 중이라고 밝혔습니다. 또한 21%는 향후 1년 내에 에이전트를 도입할 계획이라고 응답했습니다.
Chris Walton, Omni Talk 공동 CEO는 다음과 같이 설명했습니다. “에이전틱 AI의 진정한 혁신적 영향은 리테일 공급망과 운영 부문에서 가장 먼저 나타날 것입니다. 예를 들어, 자율 에이전트가 실시간 재고 재조정, 동적 가격 책정, 그리고 대규모 벤더 협상을 수행하게 된다면, ROI를 명확히 측정할 수 있기 때문입니다.”
설문 응답자들이 꼽은 리테일 및 CPG 산업 내 에이전틱 AI의 주요 목표는 다음 세 가지로 정리됩니다.
57%가 프로세스 속도 및 효율성 향상을 기대한다고 응답했습니다.
40%는 고객 경험 개선과 개인화를 주요 목표로 꼽았습니다.
40%는 실시간 데이터 기반의 의사결정 고도화를 기대한다고 답했습니다.
에이전틱 AI, 전사적 운영 전반으로 확산
전반적으로 에이전틱 AI는 ▲내부 운영, ▲임직원 및 고객 지원, ▲고객 참여 등 세 가지 주요 운영 영역 전반으로 확산될 것으로 보입니다. 예를 들어 고객 참여 영역에서 AI 에이전트는 단순한 데이터 분석을 넘어, 실시간으로 인사이트를 실행하며 메시지를 조정하고, 제품을 추천하며, 개별 고객의 맥락에 맞춘 구매 결정을 유도합니다.
AI, 공급망 회복탄력성을 높이다
리테일과 CPG 산업은 지난 10년간 심각한 공급망 문제에 직면해 왔으며, 그 복잡성은 점점 더 심화되고 있습니다. 올해 설문조사에서 응답자의 64%는 공급망 관련 어려움이 전년 대비 증가했다고 답했습니다. 이러한 어려움에는 지정학적 불안정, 인력 부족, 속도와 투명성에 대한 소비자 기대 변화, 그리고 글로벌 운영 전반에서 복잡해지는 규제 환경 등이 포함됩니다.
Publicis Groupe의 최고 커머스 전략 책임자인 Jason Goldberg는 다음과 같이 설명했습니다. “AI는 리테일러들이 지역 단위가 아니라 매장과 고객 단위로 재고를 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 수요 예측에 훨씬 더 많은 변수를 고려할 수 있고, 공급과 수요를 보다 정확하게 매칭함으로써 품절을 효과적으로 방지할 수 있습니다.”
업계는 AI를 통해 운영 효율화를 실현하고 복잡성을 해소하려는 방향으로 움직이고 있는데요, 응답자의 51%는 공급망 운영 효율성과 처리량 개선을 위해 AI를 활용하고 있다고 답했으며, 45%는 고객 기대 충족을, 38%는 추적성과 투명성 확보를 주요 과제로 꼽았습니다.
특히 피지컬 AI는 업계 내에서 점차 확산세를 보이고 있으며, 응답자의 17%가 해당 기술을 사용 중이거나 평가 중이라고 밝혔습니다.
Chris Walton, Omni Talk 공동 CEO는 “진정한 변화는 기존 물리적 인프라를 더 스마트하게 만드는 AI에서 시작될 것입니다. 제 개인적으로 가장 인상 깊은 사례는 매장 내 로보틱스입니다. 이를 통해 더 정확한 가격 책정, 효율적인 재고 관리, 그리고 향상된 매장 진열 품질을 실현할 수 있습니다.”라고 말했습니다.
이렇듯, 이른 시기에 피지컬 AI를 도입한 기업들의 사례는, 해당 기술이 단순한 업무 자동화를 넘어 인력 부담과 물류 복잡성 증가에 대응하는 유연성과 처리 효율성 강화 효과를 제공함을 보여줍니다.
보다 심층적인 결과와 인사이트는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
