2025.06.29 / 넥스트플랫폼 동준상 프로
6월중순부터 1차 온라인 면접, 2차 대면 면접을 거쳐 GS그룹의 MISO AI 전사적 도입 프로젝트에 멘토로 참여 여부를 논의 중입니다. 시작은 GS리테일의 AI 에이전트 및 워크플로우 구현 멘토링이고요, 리테일 중심의 AI 도입 및 활용 전략에 대해 저도 공부해야 할 내용이 매우 많아보이네요.
프로젝트 담당자께서 시청을 권장한 GS리테일의 영상 「GenAI와 리테일 산업 – 글로벌 리테일, AI 어떻게 쓰나?」의 주요 내용을 정리했습니다. 조용민 대표님의 AI와 산업에 대한 인사이트는 매우 흥미진진했고 유익했습니다.
목차
- 1부. GenAI와 리테일 산업 트랜드 분석
- 2부. GenAI와 조직 그리고 개인
1부. GenAI와 리테일 산업 트랜드 분석
1: 강연 개요
- 주제: GenAI와 리테일 산업
- 진행: 한건 기업교육전문강사
- 강연: 조용민 대표 (前 구글, IBM, 삼성전자, 엑센추어)
- 핵심 메시지:
- AI는 전기와 같은 기저 기술
- 조직 내 AI 활용은 ‘도입 목적’ 설정이 핵심
2: AI = 전기 수준의 기저 기술
- AI는 전기/수도/가스와 유사한 유틸리티 기술
- 세탁기·냉장고 발명처럼 산업 전체에 파급력
- 산업 구조 전반을 재설계할 기술로 인식해야 함
3: GenAI 기술의 진화
- 2년 전: 서베이 리서치 인턴 수준
- 현재: 맥킨지 시니어 컨설턴트 수준의 업무 가능
- 곧 인간 뇌 뉴런 수(100조)와 유사한 GPT 등장 예상
4: GenAI의 본질과 가능성
- GenAI << DL << ML → ‘다음 스텝 예측’이 본질
- 멀티모달 능력: 하나를 잘하면 다른 것도 가능
- 사용 목적 & 프롬프트에 따라 결과의 질과 방향 달라짐
5: AI와 체인지 에이전트
- 과거: 조직 내 체인지 에이전트가 변화 주도
- 미래: AI 에이전트가 팀의 문제 해결을 도와야
- 주의: AI/데이터팀이 문제를 ‘일반화’하지 말고,
현장의 복잡성을 있는 그대로 AI에 전달해야 효과적
6: 기업 내 AI 활용 예시
- “이 논문을 요약해줘” → “다음 연구 주제도 추천해줘”
- “이 사고과정(CoT)도 함께 설명해줘”
- AI는 이제 업무 파트너(Thinking Partner)
7: 글로벌 리테일 AI 사례
- 넷플릭스: 시청 유지 위한 썸네일 자동생성
- Walgreens: 홍수 재난에 따른 재고 대응
- RaceTrac: 무더위에 따른 운영 최적화
- Doordash/우아한형제들: 리뷰 기반 빠른 상점 선택 → 매출 증가
8: 플랫폼 전략과 디지털 트윈
- GS리테일: 1.8만개 지점의 디지털 트윈 추진
- B2B2C 유통연계 플랫폼 기업 지향
- ‘우리동네GS’, ‘Farfetch’ 등 플랫폼화 사례
9: 콘텐츠 협업과 MD역량
- 과거: MD의 머천다이징 역량 중심
- 미래: 콘텐츠 플랫폼과 협업 → 차별화된 제품 기획·유통
- 예: 넷플릭스 협업 패션 제품, 한정판 굿즈 등
10: 서비스로서의 유통 (RaaS)
- Toss 이승건 대표의 글로벌 전략 언급
- GS리테일도 RaaS(Retail as a Service)로 진화 가능
- 니치 펑션 발굴 → 글로벌 수익화 포인트
11: AI 도입 목적의 중요성
- 기업은 다양한 활용 방식(파운데이션 모델, 임직원 도구, 소비자 경험 등)을 고민 중
- 가장 중요한 결정은 ‘왜 AI를 도입하는가’
- 목적이 정해지면 필요한 AI가 자연스럽게 정의됨
12: 마무리 & 추천 도서
- 신간: 『언락 AI』 – AI 리터러시의 중요성 강조
- 웬디스 사례: Palantir의 AI 재고관리 시스템으로 문제 해결
- 이수 확인 퀴즈:
- AI = 전기 수준의 기반기술
- 문제의 복잡성은 그대로 전달해야 함
- AI 도입 목적이 가장 중요
참고자료: GenAI와 리테일 산업 – 글로벌 리테일, AI 어떻게 쓰나?
2부. GenAI와 조직 그리고 개인
1: 리테일 산업의 변화와 전략적 대응
- CJ대한통운 O-NE, 올리브영 美 LA 점포 진출 시도
- Farfetch: 매월 구매 고객이 매일 접속 → 게이미피케이션 전략
- 리테일 기업의 경쟁력: 방대한 소비자 행동 데이터
- 새로운 비즈니스 가치는 RaaS(Retail as a Service) 관점에서 도출 필요
2: 플랫폼 스티키니스와 니치 마켓 전략
- Stickiness = DAU / MAU
- 카카오: 80%, 유튜브: 95%
- GS리테일도 게이미피케이션+니치마켓 집중 전략 필요
- 토스: 특정 수요 니치 마켓에 집중해 시장 선점
3: 리테일의 콘텐츠 플랫폼화
- 리테일 = 온디맨드 콘텐츠 플랫폼
- 인구감소·소비감소 시대 → 리테일 세분화 및 모듈화 필요
- 소비자의 루틴, 취향에 맞춘 AI 기반 니치 대응이 핵심
4: AI 시대의 맨파워와 데이터 전략
- Z세대 루틴: 퇴근길 30분 전 배달 루틴 등 O4O 전략
- 임직원의 P&L 중심 시각은 조직 결정의 건강한 편향
- 현업 지식 그대로 전달해야 유효한 AI 도입 가능
5: 리더십의 전환과 조직문화 설계
- 리더의 역할 변화:
- 최고임원: 방향 제시 + 수정 유연성
- 중간관리자: 실무자 의견 수렴 + 피드백 제공
- 스타트업 vs 대기업 리테일의 주요 KPI
- Store Visit / ARPU / P&L / 체류시간 등
6: AI 거버넌스와 실무 연계의 중요성
- 잘못된 구조:
- 모든 AI 인재가 거버넌스팀에 집중 → 현업 단절
- 성공 조건:
- 일 잘하는 실무자가 직접 AI와 협업할 수 있는 프로세스 설계
- 업무 중심의 문제 정의와 AI 활용 병행
7: 리더의 질문력과 실행력
- 좋은 리더 = 좋은 질문을 던질 수 있는 사람
- AI에게 질문을 던지고, 질문 방식/데이터/참조 지식을 수정하며 결과를 개선하는 능력
- 실리콘밸리 팀장 고과 기준:
- 70% 본인 미션, 30% 타 팀과 소통
8: 미래형 리더십 역량의 방향성
- 중국 저장대 사례: GPU 3개로 문제 해결 과제 부여 → 실전 중심 학습
- 리더의 핵심 역량:
- 케어 대상에게 적합한 커리큘럼 설계
- 스스로의 질문 역량은 동료·팀원에 의해 검증되어야 함
- AI 시대의 실무 교육 = 질문 중심 + 실전 문제 중심
참고자료: Chapter4. GenAI와 조직 그리고 개인 ① – 새로운 고객 가치를 실현하는 첫걸음
이 포스트는 지속적으로 수정 보완 예정입니다. / 첫 포스팅: 250629 >> 마지막 포스팅: 250629 / 포스팅 문의: 넥스트플랫폼 (naebon@naver.com)
