“쇼핑이 정말 쉬웠다”고 느끼는 순간 뒤에는, 배송 기한을 맞추기 위해 분주하게 움직이고, 누락된 상품 정보를 바로잡으며, 한층 정교한 쇼핑 경험을 만들기 위해 애쓰는 수많은 팀의 노력이 있습니다.
현장의 작업자들은 노후화된 시스템과 분절된 데이터, 그리고 점점 높아지는 고객의 기대라는 현실적인 과제에 직면해 있습니다. 이런 상황 속에서 매 시즌 새로운 상품(SKU)이 추가될 때마다, 일관성과 속도를 동시에 유지하는 일은 갈수록 더 어려워지고 있습니다.
새로운 멀티 에이전트 지능형 창고(MAIW) 및 리테일 카탈로그 강화(Retail Catalog Enrichment) NVIDIA 블루프린트는 이러한 역동적인 시스템을 오히려 강점으로 전환하도록 설계되었습니다. 이번에 출시된 오픈 소스 개발자 레퍼런스는 개발자가 창고에서 의류 매장에 이르기까지 리테일 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 맞춤형으로 구축할 수 있도록 지원합니다.
NVIDIA의 리테일 및 소비재 AI 부문 개발자 관계 담당 이사인 Tarik Hammadou는 “이 블루프린트를 기반으로 구축하면 통합 비용을 절감하고 고객과 파트너가 애플리케이션을 신속하게 활성화하는 데 도움이 될 것”이라며, “리테일 산업이 경쟁력을 갖추는 데 필요한 효율성과 엔터프라이즈급 확장성을 실현해 줍니다”라고 강조했습니다.
해당 블루프린트는 다음 주 개최되는 ‘전미 소매 협회(NRF): Retail’s Big Show’에서 소개될 예정입니다.
창고 워크플로우의 고충 해결
창고는 다양한 상품을 운반하는 상자부터 거대한 기계, 그리고 매일 수천 건의 주문을 처리하는 작업자에 이르기까지 수많은 움직이는 요소가 공존하는 역동적인 공간입니다. 품절 발생부터 4번 통로의 청소 작업에 이르기까지 문제는 순식간에 발생할 수 있습니다.
이러한 작업 공간에서 지속되는 고질적인 문제는 IT 계층과 운영 기술(OT) 계층 간의 단절입니다. 이 간극으로 인해 관리자들은 재고 수량을 정확히 측정하거나, 기술적 문제를 효율적으로 파악하고, 도움이 필요한 구역에 적절한 인력을 배치하는 등의 문제 해결에 어려움을 겪고 있습니다.
Hammadou는 “IT나 OT 레벨에만 개별적인 에이전틱 AI 계층을 두는 것은 효율적이지 않지만, IT와 OT 사이에 에이전트를 배치하면 AI 에이전트가 코디네이터 역할을 수행할 수 있습니다”라고 설명했습니다.
NVIDIA MAIW 블루프린트는 기존의 창고 관리 시스템(WMS), 전사적 자원 관리(ERP), 로보틱스 및 IoT 데이터 위에 상주하며 동기화된 AI 시스템을 제공합니다. 이를 통해 운영 팀은 실시간으로 설명 가능한 운영 지능을 확보할 수 있습니다.
이 블루프린트는 장비 자산 운영, 운영 조율, 안전 준수, 예측 및 문서 처리를 전담하는 특화된 에이전트들로 구성됩니다. 이들은 실제 창고 운영 방식을 반영하는 중앙 창고 운영 어시스턴트에 의해 유기적으로 조정되며, 파편화된 데이터를 선제적인 의사결정으로 전환합니다.
예를 들어, 관리자가 자연어로 “포장 작업이 왜 늦어지고 있지?”라고 질문하면, 어시스턴트는 장비 상태, 작업 대기열 및 인력 배치 데이터를 분석하여 병목 구간을 짚어냅니다. 또한 근거 자료를 제시하며 업무 재배치나 작업 우선순위 조정과 같은 조치 사항을 추천합니다.
또한 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 정책 내에서 권장 사항이 유지되도록 하는 가드레일 등 프로덕션급 기능을 제공하여, 운영 팀이 실제 장비 제어 및 안전 관련 의사결정에서 AI를 신뢰하고 협업할 수 있도록 합니다.
문제 및 안전 사고를 감지하고 해결할 뿐만 아니라, 적시 주문 이행 및 서비스 수준 협약(SLA) 준수를 보장하는 지표를 관리함으로써, MAIW는 창고 운영이 끊임없는 위기 대응에서 벗어나 보다 예측 가능하고 데이터 중심적인 교대 근무 체계로 전환되도록 돕습니다.
제품 및 기술 개발 기업인 Kinetic Vision과 같은 파트너들은 MAIW 블루프린트를 활용하여 리테일 공급망의 수십 년 된 난제들을 혁신적으로 해결할 수 있습니다.
Kinetic Vision의 CEO Jeremy Jarrett은 “단순한 차트와 그래프의 시대는 지났습니다. 우리에게 필요한 것은 예측과 처방된 행동입니다. NVIDIA MAIW 블루프린트는 질문에 답하고 의사결정을 유도하는 더욱 중앙 집중화된 방식을 가능하게 할 것입니다”라고 밝혔습니다.
부족한 제품 데이터 문제의 해결
리테일 카탈로그 강화 NVIDIA 블루프린트는 모든 규모의 기업이 더욱 풍부하고 정확하게 제품을 등록하고, 현지화된 마케팅을 수행할 수 있도록 지원합니다.
리테일 업체들은 종종 ‘데이터 희소성’ 문제에 직면합니다. 제품 이미지는 최소한의 정보만 포함된 채 도착하거나 텍스트가 일관되지 않은 경우가 많으며, 담당 팀은 제목, 설명, 속성을 작성하고 각 시장 및 캠페인에 맞춰 이를 최적화하는 데 막대한 시간을 소비합니다.
이 블루프린트는 생성형 AI를 사용하여 브랜드 가이드라인에 부합하는 고품질의 구조화된 현지화 콘텐츠를 대규모로 생성함으로써 이 문제를 해결합니다.
예를 들어, 기본적인 세라믹 머그컵 사진들로 온라인 스토어를 업데이트하려는 홈 리빙 리테일 업체를 가정해 보세요. 리테일 카탈로그 강화 블루프린트의 일부인 NVIDIA Nemotron 비전 언어 모델(VLM)을 활용하면, 사진을 VLM에 입력하여 색상, 소재, 용량, 스타일 및 용도와 같은 제품 메타데이터를 자동으로 추출할 수 있습니다.
시스템은 단일 이미지로부터 현지화된 제품 제목과 설명을 생성하고, 검색 및 추천 시스템을 위한 속성을 추출 및 표준화하여 SEO와 GEO 성능을 개선합니다. 또한 문화적으로 적절한 2D 라이프스타일 이미지와 인터랙티브 3D 자산을 생성하며, 백엔드에서는 AI ‘심판(Judge)’이 출력물의 품질과 일관성을 검증합니다.
나아가 리테일 카탈로그 강화 블루프린트는 제품 이미지 및 타겟 지역 정보와 더불어 프롬프트를 통해 브랜드의 목소리, 톤, 분류 체계 지침을 적용함으로써 브랜드 정체성이 반영된 풍부한 마케팅 콘텐츠를 생성합니다. 블루프린트는 이러한 브랜드 가이드라인을 준수하여 더욱 풍성한 제품 제목과 설명, 현지화된 카테고리 및 태그, 그리고 해당 의도에 맞게 조정된 문화적 배경의 라이프스타일 이미지 변형을 생성합니다.
Grid Dynamics의 NVIDIA 블루프린트 기반 솔루션
이미 많은 기업이 NVIDIA의 리테일 블루프린트를 활용하여 자체적인 제품을 개발하고 있습니다.
글로벌 기술 컨설팅 기업인 Grid Dynamics는 리테일 카탈로그 강화 NVIDIA 블루프린트를 사용하여 대형 리테일 업체를 위한 품목 콘텐츠의 정확도와 SKU 상태 관리 효율을 높이는 카탈로그 강화 및 관리 시스템을 구축했습니다.
Grid Dynamics의 최고 기술 책임자(CTO) Ilya Katsov는 “고객의 검색 및 탐색 경험 품질은 카탈로그 데이터의 품질에 직접적으로 의존합니다”라며, “디지털 채널을 보유한 모든 리테일 업체에 있어 카탈로그 속성을 최대한 풍부하고 일관되게 유지하는 것은 매우 중대한 과제이며, 당사의 솔루션은 이를 자동화하여 수동 검토 절차를 제거합니다”라고 밝혔습니다.
방대한 제품 카탈로그를 보유한 대형 리테일 업체의 경우, 속성 정보가 누락되거나 잘못 기재되는 경우가 빈번합니다. 특히 카탈로그 구조가 서로 다른 신규 벤더를 등록하는 과정에서 데이터가 더욱 뒤섞일 수 있으며, 이는 부정확한 판매 예측과 운영상의 혼란, 나아가 고객 충성도 하락으로 이어집니다.
바로 이 지점에서 Grid Dynamics의 솔루션이 핵심적인 역할을 수행합니다.
Grid Dynamics의 수석 소프트웨어 엔지니어인 Dan Guja는 “당사의 솔루션은 브랜드가 비즈니스 규칙을 대규모로 적용할 수 있도록 지원하는 동시에 제품 카탈로그의 검색 용이성을 높여줍니다”라며, “카탈로그 전반에 AI 기반 비즈니스 규칙을 적용함으로써 브랜드는 데이터 품질을 개선하고 고객의 의도 시그널을 정교화하여, 고객이 진정으로 원하는 제품을 노출할 수 있습니다”라고 설명했습니다.
NVIDIA 리테일 파이프라인의 완성
MAIW 및 카탈로그 강화 NVIDIA 블루프린트는 창고에서 소비자에게 이르는 전체 워크플로우를 각 단계의 AI 인프라로 재구상하려는 대규모 이니셔티브의 일환입니다.
백엔드 측면에서 MAIW 블루프린트는 관리자와 현장 작업자의 일상적인 공급 및 데이터 관리 업무를 지원하며, 리테일 카탈로그 강화 블루프린트는 디지털 팀이 클릭 한 번으로 스타일이 가미된 SKU 페이지를 손쉽게 큐레이션할 수 있도록 돕습니다. 아울러 Nemotron-Personas-USA 오픈 소스 데이터셋을 솔루션 개발 및 학습에 활용하여, 다양한 쇼핑객 인구 통계에 걸친 합성 생성 데이터의 다양성을 확보할 수 있습니다.
프런트엔드 측면에서는 앞서 출시된 에이전틱 NVIDIA 리테일 쇼핑 어시스턴트 블루프린트가 리테일 전문가 역할을 수행하며, 고객의 상품 탐색과 쇼핑 경험을 대화형으로 구현하여 더욱 쉽고 즐거운 환경을 제공합니다.
Tarik Hammadou는 “다음 단계는 창고 및 매장 운영에 물리적 AI 계층을 내재화하여, 지능형 에이전트가 실제 재고 및 공급망의 문제를 보고 추론하며 직접 행동하게 하는 것입니다”라며, “컴퓨터 비전과 같은 기능을 갖춘 물리적 에이전트를 학습시킴으로써, 우리는 더욱 적응력 있고 자율적인 운영 체제로 나아가고 있습니다”라고 강조했습니다.
새로운 MAIW 및 리테일 카탈로그 강화 블루프린트에 관한 상세 정보는 NVIDIA 기술 블로그에서 확인하실 수 있습니다.