DMS2025의 신세계 라이브 쇼핑 박일묵 팀장의 ‘AI시대 e커머스 생존법: 성공확률을 높이는 생성AI활용 트렌드와 실전전략’ 강연 내용을 정리했다.
박일묵 팀장은 모든전략이 바뀌어서 이전 발표자료에서 자신을 소개하는 1장의 슬라이드 이외의 모든 내용을 바꿨다 라는 내용으로 현재 AI가 빠르게 변화되고 있음을 강조했다. 자신을 AI기반 업무 변화를 추진하고, 조직 내 AI기술의 실무 활용을 가능하게 만드는 사람인 ‘AI Activator’ 로 정의했다.
디자인, 상품, 콘텐츠, 리스크관리, 데이터 분석 등의 AI가 불러온 일하는 방식의 변화, 기획, 디자인, 영상, 방송제작 등의 콘텐츠 의 AI활용을 통한 결과물의 변화 등을 소개하였다.
2024년까지는 디자이너가 6명이 필요했으나, 2025년부터는 4명으로 줄어 인력 투입이 약 33% 감소하였다. 상품 상세 페이지(PDP) 제작에 소요되던 시간은 기존에는 대기 시간을 포함해 약 3~4일이 걸렸으나, 2025년부터는 약 30분으로 대폭 단축되어 약 99%의 시간 절감 효과를 보였다.
또한, 메인 전시 세팅 업무는 과거에는 수동 및 매뉴얼 방식으로 이루어졌지만, 2025년 이후에는 일부 자동화가 적용되어 주당 약 70시간의 작업 시간을 줄일 수 있게 되었다. 야간 고객 응대 업무의 경우, 기존에는 사람을 배치하거나 대응이 이루어지지 않았지만, AI의 도입으로 전환되면서 하루 15시간씩, 주 7일 기준 총 105시간의 업무를 AI가 대신 처리하게 되었다.
이러한 변화들은 인력과 시간을 크게 절감하면서도 업무의 효율성과 자동화 수준을 높인 것을 의미한다.
AI 도입으로 인해 업무 간 경계가 점차 사라지고 있다. 과거에는 디자인과 데이터 요청 업무가 각기 다른 전문 인력에 의해 수행되었지만, 현재는 AI 기술의 발전으로 비전문가도 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 그 결과로 업무 효율성과 속도가 크게 향상되었다.
디자인 요청의 경우, 과거에는 기획전이나 배너 제작, 상품 상세 설명 등을 MD와 디자이너가 협업하여 진행했으나, 현재는 MD가 단독으로 이러한 업무를 수행할 수 있게 되었다. 또한, 디자인 작업에 사용되던 전문 툴인 포토샵도 AI 자동화 툴이나 GPT 기반 툴로 대체되면서 비전문가도 손쉽게 디자인 작업을 할 수 있게 되었다.
데이터 요청의 경우, 예전에는 데이터를 추출하거나 분석하기 위해 데이터팀이나 개발팀의 지원이 필요했으며, SQL 같은 전문 지식이 요구되었다. 그러나 지금은 현업 담당자가 직접 데이터를 추출하고, 자연어 질문(NLQ)이나 채팅 기능을 통해 분석 방식에 접근할 수 있으며, 분석 도구 또한 AI 챗봇이나 AI 기반의 개발 툴로 변화하였다.
이러한 변화의 핵심은 ‘비전문가의 접근성 향상’과 ‘획기적인 시간 단축’에 있으며, 이는 조직 내 직무 간 경계를 허물고, 더 많은 구성원이 다양한 업무를 유연하게 수행할 수 있는 환경을 조성하고 있다.
업무에서 생성AI를 도입하면서 다양한 업무를 “더 짧은 시간에, 더 적은 비용으로, 더 많은 일을” 할 수 있게 되었다.
1. 디자인 자동화 (Design Automation): 사람이 직접 디자인을 제작하던 과정을 AI 도구를 활용하여 자동화함으로써 시간과 비용을 절감한다.
2. 상품 정보 정제 (Product Information Refinement): 상품 관련 정보를 자동으로 정리하고 보완하여 데이터의 정확성과 품질을 높인다.
3. 상품 속성 수집 (Product Attribute Collection): 상품의 세부 속성 정보를 체계적으로 수집하여 제품 정보를 보다 풍부하게 만든다.
4. 영상 자동 편집 (Automated Video Editing): 영상 편집 과정을 자동화하여 누구나 빠르게 콘텐츠를 제작할 수 있게 한다.
5. 심의/리스크 관리 (Compliance Review / Risk Management): 규제나 리스크 관련 업무도 AI를 통해 자동화 또는 지원하여 효율적으로 관리할 수 있다.
6. 자연어 기반 데이터 분석 (Natural Language-Based Data Analysis): 복잡한 데이터 분석을 자연어로 요청하고 수행할 수 있어 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다.
7. 라이트 코딩을 통한 빠른 실행 (Rapid Execution via Light Coding): 복잡한 개발 없이 간단한 코드나 도구만으로 빠르게 업무를 실행할 수 있도록 한다.
마지막으로 AI 기반 조직 변화와 혁신을 위해 필요한 세 가지 핵심 요소를 설명하였다.
첫 번째는 AI Activator로, 이는 AI를 활용한 업무 변화를 주도하고, 조직 내에서 AI 기술이 실제 업무에 적용될 수 있도록 만드는 사람을 의미한다. 즉, 실질적인 변화와 실행을 이끄는 핵심 인물이 필요하다.
두 번째는 AI 기술 파트너십이다. AI 기술에 대한 뛰어난 이해와 경험을 갖춘 외부 파트너와 긴밀한 협력 관계를 유지하는 것이 중요하다. 이를 통해 조직은 기술적으로 안정적이고 효과적인 AI 도입이 가능해진다.
세 번째는 민첩성과 끈기로, 빠르게 시도하고, 실패를 두려워하지 않으며, 지속적으로 개선하고 연구하는 자세가 필요함을 의미한다. AI 도입 과정에서의 유연한 접근과 끊임없는 실행력이 조직의 성공적인 혁신을 이끄는 기반이 된다.
관련내용정리:디지털이니셔티브 그룹 김형택 대표
