서수연

🐶 애견 산업에서 생성형 AI와 디커플링 전략을 적용시키면?

애견 산업은 고급화·개인화되는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 특히 반려견의 건강을 고려한 다양한 형태의 식사(동결건조 사료, 생식, 퓨레 등)에 대한 수요가 높아지고 있으며, 견주들 역시 기존의 일반 사료보다 맞춤형 식단에 더 큰 관심을 보이고 있다. 그러나 이러한 트렌드에도 불구하고, 견주들은 여전히 방대한 정보 속에서 반려견에게 가장 적합한 제품을 찾는 데 어려움을 겪는다. 이 과정은 시간과 노력이 많이 들며, 잘못된 선택으로 인해 반려견 건강에 악영향을 줄 수 있다는 점에서 문제의식을 갖게 된다.

이러한 맥락에서 디커플링 전략은 고객가치사슬 중 ‘정보 탐색 및 제품 선택’ 단계를 분리하여 혁신의 기회를 만든다. 즉, 견주가 직접 정보를 검색하고 비교하는 기존 흐름에서 벗어나, 생성형 AI 기반의 반려견 맞춤 건강 식단 추천 서비스를 별도 플랫폼으로 제공하는 것이다. 사용자는 반려견의 품종, 나이, 체중, 알러지, 선호 식감 등을 입력하면, 생성형 AI가 이를 분석하여 건강상태에 적합한 식단을 제안하고, 구체적인 제품 혹은 브랜드를 추천해주는 방식이다. 이 AI는 다양한 상품 정보를 학습하고, 리뷰·효능·재료 정보를 바탕으로 반려견의 특성에 맞는 최적의 식단을 자동으로 생성한다.

이러한 서비스는 고객의 정보 탐색 부담을 줄이고 반려견에게 보다 과학적이고 건강한 식단을 제공할 수 있다는 점에서 높은 가치가 있다. 더불어, 추천 시스템을 통해 견주와 브랜드 간의 연결을 강화하고 커머스 또는 구독 비즈니스 모델로 확장할 수 있다는 점에서 산업 전반에 새로운 수익 구조를 제시할 수 있다. 생성형 AI는 이 시스템에서 ‘반려견 식단 큐레이터’로서의 역할을 수행하며, 고객의 만족도를 높이는 핵심 요소가 된다. 결국 이 전략은 디커플링을 통해 기존의 식단 선택 단계를 혁신적으로 바꿈으로써, 변화하는 시장 니즈에 효과적으로 대응하는 하나의 모델이 될 것이다.
이처럼 디커플링과 생성형 AI의 결합은 단순한 효율 개선을 넘어, 고객에게 맞는 개인화된 서비스를 제공하는 데 큰 역할을 할 수 있다. 이는 애견 산업뿐 아니라 다양한 산업군에서도 고객의 니즈를 보다 정밀하게 이해하고, 개별화된 솔루션을 제공하는 새로운 비즈니스 모델로 이어질 것이다. 앞으로의 시장은 정보를 제공하는 것이 아니라, 고객에게 가장 적합한 선택을 제안하는 방향으로 나아갈 것이라고 생각한다.

Scamper 기법과 BMW의 생성형 AI 도입 🚀

<Scamper 기법 적용 실습 후기>

핸드폰 케이스라는 하나의 주제로 SCAMPER 기법을 적용해보니, 키링이 달린 케이스, 보조배터리가 내장된 케이스, 러닝할 때 팔에 부착할 수 있는 케이스, 기분에 따라 색이 변하는 케이스 등 다양한 아이디어가 떠올랐다. 처음에는 일상 속 익숙한 물건에서 기존의 인식이나 사고의 틀을 벗어나 새로운 아이디어를 떠올리는 것이 쉽지 않았지만, 팀원들과 다양한 이야기를 나누는 과정에서 창의적이고 실용적인 아이디어는 물론, 상상력을 자극하는 흥미로운 아이디어까지 도출할 수 있었다. 짧은 시간이었지만 머릿속이 말랑말랑해지는 느낌을 받을 수 있었고, 매우 즐겁고 유익한 경험이었다.

<BMW의 생성형 AI 도입>

BMW 그룹은 전 세계에서 고도로 맞춤화된 전기차를 유연하고 효율적으로 생산하기 위한 전략으로, NVIDIA와 협력하여 디지털 퍼스트 방식의 제조 혁신을 추진하고 있다. 생성형 AI, 디지털 트윈, 자율 로봇 기술을 통합한 스마트 공장을 구현하고 있으며, 헝가리의 데브레첸(Debrecen) 공장이 그 대표적 사례이다.

주요 도입 기술:

1. NVIDIA Omniverse 기반 디지털 트윈

• 생산 라인, 로봇 배치, 물류 흐름 등을 3D 가상 공간에 재현하여 시뮬레이션

• Autodesk 등 산업용 도구와의 연동을 통해 다양한 도메인 간 통합 계획 수행

• “Factory Explorer” 등 자체 애플리케이션도 개발하여 데이터 검색·분석·설계 효율화
  

2. AI 기반 산업용 로봇 시스템

• NVIDIA Isaac 플랫폼 기반 자율 로봇이 부품 운송, 조립, 탐색 작업을 자동화

• NVIDIA Jetson, EGX 엣지 컴퓨터를 활용한 실시간 제어 및 뉴럴 네트워크 기반 학습

해당 기술을 도입하며 얻은 다양한 성과:
1. 생산 시나리오 사전 검증: 공장 가동 2년 전부터 가상 시뮬레이션을 통해 오류를 사전에 식별 가능
2. 시간 및 비용 절감: 레이아웃 변경 등 반복 설계 및 설비 비용을 줄이고, 다운타임 없이 최적화 가능
3. 글로벌 협업 가속화: 다양한 시간대·지역에서도 실시간으로 공동 설계 및 업데이트 공유 가능
4. 맞춤형 생산 유연성: 고객별 100여 개 이상의 옵션에도 동일 생산 라인에서 유연하게 대응 가능

5. 지속 가능성 향상: 자원·에너지 사용까지 시뮬레이션 가능하여 생산의 탄소 및 자원 소비를 감소

<생성형 AI 기술의 향후 발전 방향과 이에 따른 사회적 변화>

BMW 사례처럼, 앞으로는 실제 생산 전에 가상 공간에서 공정을 시뮬레이션하고 최적화하는 기술이 확산될 것이다. 기업은 생성형 AI를 활용해 고객 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 실시간으로 제공하게 되고, 소비자는 더 편리하고 개인화된 경험을 누릴 수 있게 된다. 또한 텍스트, 이미지, 음성, 영상까지 통합하는 멀티모달 AI의 발전으로 더 다양하고 창의적인 콘텐츠가 생성될 것이다.

이러한 기술 발전은 산업 구조에도 큰 변화를 가져오고 있다. 콘텐츠 제작, 디자인, 개발 등 분야에서 생산성이 높아지고 진입장벽이 낮아지면서, 누구나 창업이나 프로젝트에 도전할 수 있는 환경이 마련되고 있다. 특히 반복적인 작업은 AI가 대신하게 되고, 인간은 AI를 보조하고 협업하는 역할로 전환될 것이다. 하지만 AI와 잘 협업하는 사회를 만들기 위해서는 프라이버시 보호와 인공지능 윤리 문제에 대한 충분한 대비와 논의가 필수적이다.