위클리 뉴스픽 : 소형 셀러의 생존형 AI 활용법
올 한 해 생성AI에 관한 관심은 계속해서 이어지고 있습니다. 빠르게 타올랐다가 소리 없이 사라진 ‘몇몇 대세 기술들(…)’에 비하면 화제를 모으면서도, 꾸준하게 발전하고 있는데요. 특히 상업적으로 크고 작은 성과들을 거듭 만들어 냄은 물론 저 같은 일반 사용자 역시 큰 장벽 없이 이용할 수 있다는 점이 생성AI의 특징 아닐까 합니다.
이 생성AI를 물류·유통 산업에 활용하기 위한 방법을 논의하는 전략 세미나가 열렸습니다. 어제인 22일 대한상공회의소는 ‘유통·물류 AI 활용 전략 세미나’를 열어 관련 업계와 정부, 학계 관계자 500여명을 대상으로 강연을 제공했는데요. 강연자로 컨설팅, 마케팅, 브랜딩, 프라이싱 등 실제 다양한 현업에서 AI를 활용하고 있는 기업 대표들이 나섰습니다.
” 생성 AI는 기술 발전 속도에서 타 유망 기술과 완전히 차별화됩니다. 대표적으로 챗GPT를 들 수 있는데요. 2022년 11월 오픈AI의 챗GPT가 처음 등장한 후 이듬해 1월 월간활성화이용자수(MAU) 1억을 달성했고요. 뒤이어 2월에는 마이크로소프트가 자사 검색 서비스 빙(Bing)에 챗GPT를 결합해 출시했습니다. 3월에는 오픈AI의 GPT-4가 외부 앱과 정보를 가져올 수 있게 돕는 플러그인(Plugin)을 발표하면서 국내 관심이 절정에 달했습니다. 이후에도 GPT는 발전을 거듭한 끝에 이달에는 커스텀(Custom) GPTs가 출시됩니다. 이는 현존하는 거의 모든 분야에 맞춤형 전문 지식을 제공할 수 있는 수준의 서비스로 평가받는데요. 이처럼 생성AI는 등장 약 1년 만에 다룰 수 있는 데이터 범위가 점차 방대해짐은 물론 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 숫자 데이터 등 어떤 형태의 데이터도 입력과 출력 모두 가능한 형태로 진화했습니다”
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마케팅에서 빛난 생성AI, 왜 이제야 빛날까
그중에서도 생성AI의 활약이 돋보이는 것은 무엇보다 마케팅 영역에서였습니다. 곧바로 매출 성과에 연결돼서 그럴까요. 해당 영역에서의 생성AI 활용 사례가 가장 풍부했기 때문인데요. 대표적으로 대화형 상품 추천 서비스 ‘MerChat’, 현대백화점의 카피라이팅 전문 AI 신입사원 ‘루이스’, 롯데의 가상인간으로 라이브커머스 시작 25분 만에 상품을 완판시킨 엔터테이너 ‘루시’ 등이 소개됐습니다. 이들의 공통점은 생성AI의 경쟁력 3요소를 고루 갖췄다는 것이란 설명입니다.
” 생성AI가 지금 세상을 뒤흔들 수 있는 이유는 다음 세 가지 요소 때문입니다. 먼저 대화형입니다. 생성AI는 사람과 사람 사이 대화 속에 침투해 맥락을 파악할 수 있는데요. 그간 이커머스 마케팅은 정보 교류의 폭이 단어 정도로 한정됐기 때문에 공급자와 수요자 간 맥락 파악이 매우 어려웠습니다. 고객이 필요한 상품을 하나 사려 해도 판단할 수 있는 요소는 색깔, 사이즈, 소재 정도였죠. 반면 생성AI의 대화형 인터페이스 안에서는 고객 니즈의 맥락을 쉽게 파악할 수 있습니다. 다음은 생성형입니다. 이는 생성AI의 고유 특징으로서 기존에 존재하지 않는 콘텐츠를 실제와 매우 비슷하게, 또 빠르고 높은 품질로 생성할 수 있다는 점입니다. 이로써 수요자가 원하는 상품의 형태를 구체적으로 그려낼 수 있고요. 나아가 물리적 제품을 넘어 무형의 서비스를 내놓을 수도 있습니다.
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그럼 이런 의문이 듭니다.
생성AI가 떠오르기 전부터 물류·유통 업계는 AI를 각 업무 프로세스에 적용하기 위한 노력을 기울였습니다. 특히 4차산업혁명 키워드가 유행할 당시에는 부서마다 ‘빅데이터’ 또는 ‘AI’를 붙여 변신을 추구하기도 했다는 게 한 물류 대기업 영업부장의 전언인데요. 그럼에도 별다른 변화가 없다가 왜 생성AI가 유행한 지난 1년 동안은 꽤 구체적이고 실질적인 사례들이 나오기 시작한 걸까요?
“지난 물류·유통 업계의 마케팅 프로세스는 공급자 중심이었다고 평가할 수 있습니다. 내부 이해관계자의 의견에 따라 상부로 갈수록 실제 수요자가 아닌 이들의 의견이 더해지면서 끝내 기형적인 상품이 등장한 거죠. 이를 어떻게든 판매하려는 과정에서 고객 수요와는 더 많은 괴리가 생기게 됐고요.
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또 김계숙 위닝프라이싱 대표는 풍부한 데이터양 및 품질과 더불어 기업이 생성AI를 활용하는 목적과 전략을 뚜렷이 해야 성공한다고 강조했습니다. 단지 최신 기술을 도입하는 데 의의를 두는 것이 아니라, 작은 규모의 프로젝트라도 AI 활용 목적과 범위를 확실히 세웠을 때 향후 프로젝트 성공과 응용 가능성이 크다는 연구 결과(*김계숙, 안현철(2023), AI 프로젝트 성공에 영향을 미치는 요인에 관한 연구)를 공유했습니다.
지하의 셀러가 겪는 페인포인트
그런데 말입니다. 위 강연을 들으면 들을수록 떠오르는 이들이 있습니다. 바로 이커머스 플랫폼에서 입점 판매 사업 중인 소규모 셀러들인데요.
이들 중에는 국내외에서 유행할만한 상품을 글로벌 소싱해 온라인에서 유통하는 구매대행 비즈니스 모델을 운영하는 곳이 꽤 많고요. 이들은 늘 ‘저작권 문제’에 시달립니다.
예를 들어 셀러 A씨가 중국 알리바바 스토어에서 올겨울 유행할만한 상품으로 목도리 & 귀도리 일체형 마스크를 찾아냈다고 합시다. A씨는 이를 구매함과 동시에 상품 상세페이지를 구성하는데요. 그 과정에서 자연스럽게 알리바바 구매처에 공개된 이미지를 그대로 복사해서 사용하게 됩니다.
만약 위 상품이 인기를 끈다면, A씨뿐만 아니라 여러 셀러가 너도나도 동일한 이미지의 상품을 떼다 팔기 시작할 텐데요. 먼저 이들의 상품 소개 사진이 중복되면서, 고객이 느끼는 서로 간 상품 품질 경쟁력이 애매해지기 시작할 것이고요. 결국 서로 마진율을 희생하여 가격을 낮추고, 낮추는 진흙탕 싸움으로 이어질 수 있습니다.
또 혹여나 상품 콘텐츠의 원저작자가 저작권 침해에 대한 문제를 제기한다면, 상황은 더욱 복잡해집니다. 플랫폼에 의해 상품 판매 페이지가 강제로 닫히기도 하고요. 저작권 침해와 관련한 내용증명을 받아서 소송전이 이어지는 등 골치 아픈 일이 반복될 수 있습니다.
생성AI로 저작권 이슈 피하는 법
이러한 상품 이미지 저작권으로 발생할 수 있는 많은 애로사항을 막기 위해 셀러들은 생성AI를 이용하고 있었습니다. 상품 설명 이미지를 차별화하겠다는 작지만 확실한 목표를 가지고 AI 프로젝트를 시작하는 건데요. 예컨대 생성AI를 통해 상품 색을 여러 개로 표현한다거나요. 착용 모델의 얼굴과 포즈를 바꾼다거나요. 배경을 다른 지역 또는 문화권으로 바꿀 수 있습니다.
이걸 셀러가 직접 생성AI를 활용해 작업하냐고요? 당연히 아니죠. 크몽을 비롯한 전문 인력 매칭 플랫폼에 ‘AI’를 검색하면요. 수천 명의 전문 작업자가 기다리고 있습니다. 생성AI에게 좋은 명령을 내려 최적의 결과를 도출해 내는 ‘챗 사피엔스’로서의 능력은 부족해도 됩니다.
셀러 대신 이미지 생성AI 전문가가 의뢰의 맥락을 파악하고, 존재하지 않으나 실제와 비슷한 이미지를 빠르게 만들어 내며, 최대 5회까지는 무료 수정도 해주니까요. 가격도 기존 이미지 전문가들과는 비교할 수 없을 만큼 저렴하다는데요. 지구 반대편에서 AI에 반발해 장기간 파업했다는 할리우드 배우와 작가들 소식이 이해됩니다.
이 외에도 셀러들은 ‘내용 중복을 피하며 리뷰·블로그 내용을 작성해 주는 AI’, ‘말로 주소를 읽으면 이를 텍스트로 변환해 송장 주소 입력란에 넣어주는 AI’ 등 각자 니즈에 따라 업무량을 줄여줄 수 있는 여러 형태의 개발을 전문가들에게 의뢰하고 있었습니다. 그중 가능한 것은 실제 업무에 적용해 보는 형태로 생성AI를 활용하고 있었고요.
취재에 응한 셀러들 중에는 이대로라면 배너나 상품 소개 같은 이미지뿐만 아니라, AI로 생성한 자체 모델과 음원을 가지고 영상 광고까지 매우 저렴하게 만들 수 있을 것 같다는 의견을 전한 이도 있었는데요.
놀랍게도 그 목표를 가지고 움직이는 업체가 이미 존재합니다. 커넥터스에서도 소개했던 브이캣이 영상 광고 소재 제작을 생성 AI로 자동화하고 있는데요. 아직까지 자체 모델과 음원을 생성할 정도는 아니지만, 셀러들의 기존 상품상세 페이지 데이터를 활용하여 적당히 있어 보이는 숏폼 광고 소재는 충분히 만들어내고 있습니다.
자료출처 : 커넥트레터 구독 페이지 (stibee.com)
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