AI 에이전트가 소매 산업을 변화시킬 5가지 영역

인간의 감독 없이 지능형 시스템이 완벽하게 관리하여 몇 일이나 몇 주가 걸리던 결정이 몇 초 만에 이루어지는 미래를 상상해보십시오. 아마도 이전에는 보고서를 검토하는 데 사무실에서 시간의 40%를 보내던 매장 관리자일지도 모릅니다. 이제 그들은 상점을 거닐면서 휴대폰에 경고를 보고, 그 스마트폰에 질문을 하고, 몇 분 내에 어떻게 행동해야 하는지에 대한 자세한 지침을 받습니다. 또는 마케터들이 수천 개의 제품 페이지에 새로운 계절 정보를 업데이트하려고 할 때입니다. 또는 고객 서비스가 휴일 후에 반품이 급증하는 것을 처리하면서, AI를 사용하여 초기 요청의 유입을 처리합니다.

AI 에이전트는 추천이나 결정을 내릴 수 있는 자율 시스템으로, 실시간으로 변화하는 상황에 적응하고, 미리 정의된 목표와 문맥 이해를 바탕으로 다단계 문제를 해결합니다. 이전에는 몇 분, 몇 시간, 심지어 몇 일이 걸렸던 것들이 고정밀도로 몇 초나 몇 분 안에 해결될 수 있습니다.

당신의 경쟁자들은 이미 이를 실행하고 있습니다. 월마트와 아마존과 같은 주요 소매업체들은 자율 AI 시스템을 빠르게 배포하고 있으며, 이는 그들의 운영 방식, 공급 체인 관리, 그리고 소비자와의 연결 방식을 근본적으로 변형시키고 있습니다.

잠재적인 재정적 영향은 상당합니다. Gartner는 2028년까지 AI 에이전트가 일상적인 비즈니스 결정의 약 15%를 자동으로 처리할 것으로 예측합니다. 노동 집약적인 산업에서 비용의 20-30% 가 노동에 소비되는 경우, 이는 최대 4.5%의 노동 효율성 을 높일 수 있는 기회를 의미합니다. 그리고 이것은 단지 절약에 관한 것이 아닙니다; 최전선의 직원들은 이러한 시스템을 사용하여 고객 경험을 향상시키고 더 높은 증가성과 고객 선호도를 높일 수 있습니다. 현실은 냉혹합니다: 빠르게 적응하거나 이미 이 혁신적인 기술을 활용하기 시작한 경쟁자들에게 뒤처져 버릴 위험이 있습니다.

초기 채택의 중요성

AI 에이전트를 채택하는데 주저하는 회사들은 빠르게 움직이는 경쟁사들에게 상당한 시장 점유율을 잃을 위험이 있습니다. 예를 들어, JPMorgan Chase를 보십시오. 그들의 AI 기반 계약 검토 시스템은 이제 연간 12,000건 이상의 계약 을 처리하며, 이는 수년간의 지속적인 학습을 통해 달성한 놀라운 99.9%의 정확도를 보여줍니다. Bain Capital Ventures는 보고서 에서 2026년 이전에 투자한 초기 채택자들이 독특한 데이터 이점과 고객 및 파트너를 고정시키는 생태계 덕분에 2030년까지 예상되는 1640억 달러의 소매 AI 시장의 73%를 통제할 것으로 보고 있습니다.

교훈은? PwC에 따르면, 초기에 움직이는 회사들은 AI 투자에 대한 수익을 6배 빠르게 경험하며, 거의 극복할 수 없는 경쟁 우위를 창출합니다. 그들은 노력의 재정적 이익을 확보하고 그것을 경쟁력 향상에 사용할 수 있습니다.

AI 채택을 늦추는 위험

소매 산업은 중요한 순간에 있으며, AI 채택이 시장 리더와 뒤처진 사람들을 구분하고 있습니다. 금융적인 이익은 놀랍습니다: McKinsey의 추정에 따르면 생성 AI만으로도 소매업체에게 240-3900억 달러의 가치를 제공할 수 있으며, 이는 전체 산업의 1.2-1.9% 마진 향상에 해당합니다. 베인 & 컴퍼니는 AI 주도 개인화가 수익을 5-10% 상승시킬 수 있으며, 대화형 AI 어시스턴트와 동적 가격 책정이 높은 영향력을 가진 사용 사례로 부상하고 있다고 더욱 강조하고 있습니다.

AI 에이전트를 너무 늦게 채택하는 것은 심각한 장애물을 만들 수 있습니다:

수익 손실 및 놓친 효율성 향상. AI 채택을 늦추는 소매업체들은 AI 기반 개인화를 통해 5-10%의 매출 증가와 마케팅에서 30-40%의 생산성 향상을 이미 달성하고 있는 초기 채택자들에게 상당한 재정적 손실을 감수해야 합니다.

데이터 문제: 레거시 시스템은 실시간 자율 결정에 필요한 엄청난 데이터 흐름을 종종 처리할 수 없습니다. 현대 시스템의 채택을 늦추면 데이터와 기술 부채가 증가합니다.

인재 경쟁: 고급 AI를 느리게 채택하는 회사들은 심각한 인재 부족에 직면하고 있습니다. AI 엔지니어의 거의 90% 는 이미 고급 AI 기술을 사용하는 조직을 선호합니다.

파트너십 압력: 2026년까지, 공급업체들은 파트너가 상호 운용 가능한 AI 에이전트 기능을 갖추기를 기대할 것입니다. 이러한 기능이 없는 회사들은 주요 파트너십에서 배제될 것입니다.

2030년의 소매 상상하기: AI에 의해 구동되는 미래

우리는 거의 모든 영역에서 소매업에 AI가 적용될 가능성을 보지만, 이들이 가장 큰 영향을 미칠 것이라고 믿습니다.

자율 공급 네트워크

2030년까지, AI 기반 자율 시스템은 소매 재고 관리를 혁신하고, 전통적인 공급망을 매우 지능적이고 자기 최적화 네트워크로 변형시킬 것입니다. McKinsey & Company에 따르면, 물류에서 예측 분석을 위해 AI를 활용하면 예측 오류를 최대 50%까지 줄이고 판매 손실을 최대 65%까지 줄일 수 있습니다. Databricks의 Lakehouse 아키텍처를 갖춘 소매업체들은 이미 고급 예측 물류 모델을 활용하여 위험을 미리 방지하고, 낭비를 최소화하며, 공급업체 계약을 동적으로 재협상하여 수익성과 운영 효율성을 높이고 있습니다.

초개인화된 쇼핑 경험

2030년에는 소비자들이 점점 더 AI 기반 에이전트에 의존하게 되어, 직접적인 브랜드 상호작용에서 벗어나게 될 것입니다. Deloitte는 AI 기반 개인화가 중요한 차별화 요소가 될 것이며, 브랜드 충성도와 구매 결정에 크게 영향을 미칠 것이라고 예측합니다. Edmunds 와 Domino’s 와 같은 회사들은 Databricks의 MosaicAI를 통해 개인화와 개인정보 보호를 완벽하게 균형잡아, 고객들을 만족시키면서 그들의 데이터를 보호하고 있습니다. 이러한 기술들은 소매업체들이 매장 레이아웃과 제품 배치를 시간당 동적으로 조정하고, 실시간 고객 인사이트에 기반한 쇼핑 경험을 최적화하며, 판매 전환율을 크게 향상시키는 데 도움을 줍니다.

AI가 향상된 콘텐츠 및 제품 혁신

AI는 소매에서의 콘텐츠 생성과 제품 디자인을 극적으로 재구성하게 될 것입니다. 가트너는 2027년까지 생성 AI가 고객이 소비하는 디지털 콘텐츠의 거의 30%를 생산할 것이라고 예측합니다. 회사들은 Databricks 플랫폼을 활용하여 개인의 고객 취향과 습관에 정확하게 맞춤화된 광고를 개발할 수 있으며, 이는 고객 참여를 크게 향상시킵니다. 또한, 생성 AI는 패키지 디자인 반복을 가속화시키며, 제품 개발 수명 주기를 크게 단축시키고, 시장 반응성을 향상시키며, 민첩한 혁신을 보장합니다.

소매 최전선의 변화

AI 에이전트는 일상적인 작업을 자동화하고, 전선 직원들이 전략적이고 고가치 활동에 집중할 수 있도록 함으로써 소매업의 전선 운영을 크게 변형시킬 것입니다. McKinsey에 따르면, AI에 의해 주도되는 전선 변형은 생산성 향상을 15-20%까지 가져올 수 있습니다. Databricks의 실시간 분석 솔루션을 활용하는 소매업체들은 직원들이 고객의 필요를 미리 예측하고, 재고 조정을 즉시 관리하고, 동적인 매장 운영을 효율적으로 처리할 수 있게 해줄 것입니다. 이러한 변화는 전선 팀의 반응성과 유연성을 크게 향상시키고, 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있는 능력이 있는 효율적인 직원 팀을 만들어냅니다.

Co-op과 같은 소매업체들은 Databricks를 통해 생성적 AI 솔루션을 구현함으로써, 직원들이 중요한 정보에 더 빠르고 정확하게 접근할 수 있도록 오늘날의 미래를 보여줍니다. 이러한 변형은 지원 센터로의 문의량을 줄이고, 주당 최대 60,000건의 문의를 처리할 수 있는 가능성을 제공함으로써, 직원의 효율성과 고객 만족도를 모두 향상시킵니다.

고객 서비스 혁신

2030년까지 AI 기반 고객 서비스는 지능형 가상 조수와 예측 분석을 통해 일관되게 뛰어난 지원을 제공함으로써 소매 경험의 중심이 될 것입니다. 최근 Capgemini 연구에 따르면, AI 기반 챗봇과 가상 에이전트는 고객 문의의 최대 80%를 첫 번째 상호작용에서 해결할 수 있어, 고객 대기 시간을 크게 줄이고 만족도를 향상시킬 수 있습니다. Databricks의 강력한 Lakehouse 플랫폼을 활용하면, 소매업체들은 AI를 고객 서비스 운영에 원활하게 통합할 수 있으며, 매우 개인화된 상호작용, 고객 문제의 예측적 해결, 그리고 지속적인 고객 충성도를 구축하는 무마찰 경험을 제공할 수 있습니다.

Databricks와 같은 플랫폼에서 AI 기반 솔루션을 채택함으로써, 전진적인 소매업체들은 이미 2030년의 변화하는 소매 환경에서 번창할 수 있는 위치를 확보하고 있습니다.

Databricks MosaicAI: 핵심 도전 과제 해결

Databricks Mosaic AI는 조직이 품질 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있게 합니다. 이는 데이터 레이크하우스 위에 기본적으로 구축되어 있어, 고객이 기업 데이터로 모델을 쉽고 안전하게 커스터마이징하고, 더 정확하고 도메인 특화된 출력을 제공할 수 있게 돕습니다.

Mosaic AI는 오픈 소스 또는 상업 모델에 안전하게 연결할 수 있는 방법을 제공하고 고객이 이러한 모델을 특정 요구 사항에 따라 평가하고 사용할 수 있게 합니다. 또한 전체 에이전트 시스템의 출력 품질을 평가하기 위한 자동화된 도구를 제공하고 빠른 개발 워크플로우를 사용하여 빠른 개선을 촉진합니다. Mosaic AI의 모든 측면은, 기본 데이터부터 AI 모델까지, Databricks 내부 또는 외부에서 호스팅되는지에 관계없이 관리되어, 고객들이 AI 응용 프로그램과 그들의 출력에 대한 완전한 가시성과 유래를 가질 수 있도록 합니다.

Databricks Mosaic AI는 AI 구현에서의 일반적인 장애물을 해결합니다:

• 품질 보장: 내장된 평가 시스템과 인간의 감독은 실수를 방지하고 신뢰성을 향상시킵니다.
• 비용 관리: Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하면 복잡성을 크게 줄이고 운영 비용을 낮출 수 있습니다.
• 통제 유지: Unity 카탈로그의 통합은 상세한 거버넌스를 가능하게 하며, 데이터 접근을 관리하고, 사용을 모니터링하고, 노력 없이 컴플라이언스를 유지합니다.

지금 행동하세요—뒤처지지 마세요

오늘날 소매업체의 경영진이 직면한 결정은 명확합니다: 장기적인 경쟁 우위를 확보하기 위해 지금 AI 에이전트를 받아들이거나, 구식이 되는 위험을 감수하십시오. Databricks를 활용함으로써, 기업들은 데이터를 실행 가능한 지능으로 변환할 수 있어, 다음 세대의 자율적이고 지능적인 소매 경험을 위한 길을 닦을 수 있습니다.

소매의 미래는 이미 시작되었습니다. AI 에이전트를 일찍 채택하는 회사들은 단지 살아남는 것이 아니라 번창할 것이며, 소매 혁신의 새로운 시대를 이끌 것입니다.
 

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)