패션 산업이 전례 없는 변화의 물결 속에 있습니다. 기후 변화에 대한 우려가 커지면서 지속가능성은 선택이 아닌 필수가 되었고, 소비자들은 개인화된 경험을 점점 더 요구하고 있습니다. 이러한 도전 과제들을 해결하기 위해 AI와 SaaS 기반 솔루션이 패션 산업 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있습니다.
최근 Analytics India Magazine의 보고서에 따르면, AI 기반 SaaS 플랫폼과 분산형 AI 네트워크의 교차점에서 패션 산업의 여러 측면이 재편되고 있습니다. 디자인과 생산부터 판매와 마케팅까지, 특히 전자상거래와 리테일 채널에서 그 영향력이 두드러지게 나타나고 있습니다.
지속가능성 관리의 혁신: 탄소 발자국 추적의 자동화
패션 산업의 가장 큰 과제 중 하나는 복잡한 공급망 관리입니다. 수많은 이해관계자들이 얽혀 있는 공급망에서 비효율성과 투명성 부족 문제가 지속되어 왔습니다. 특히 많은 패션 브랜드들이 전체 공급망에서 환경 영향이나 노동 조건을 추적하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
복잡한 패션 공급망에서 지속가능성 관리는 중요한 과제입니다 (출처: Unsplash)
AI SaaS 플랫폼은 이러한 문제를 해결하기 위해 탄소 배출량 추적과 보고를 자동화하고 있습니다. 특히 공급망 내에서 발생하는 간접 온실가스 배출인 ‘Scope 3’ 배출량에 중점을 두고 있습니다. 공급업체와 제조업체로부터 데이터를 수집하여 실시간으로 배출량 수준에 대한 통찰력을 제공하고, 보고 과정을 간소화하여 기업들이 최소한의 수작업으로 규제 요구사항과 산업 표준을 충족할 수 있도록 돕고 있습니다.
실제 사례: GreenStitch의 AI 플랫폼
패션 및 섬유 산업을 위한 지속가능성 소프트웨어 GreenStitch의 공동 창립자이자 CEO인 나렌드라 마크와나(Narendra Makwana)는 기업의 배출량 평가에는 방대한 데이터 분석이 필요하다고 설명합니다. 대규모 섬유 및 패션 기업들은 매월 수백만 건의 구매 주문을 관리하기 때문에 데이터 입력 과정에서 오류가 발생하기 쉽습니다. 예를 들어, ‘면화(cotton)’가 ‘COT’나 ‘CO’로 잘못 입력되어 비정형 데이터가 생성되는 경우가 있습니다.
GreenStitch의 AI 기반 SaaS 플랫폼은 시간이 지남에 따라 여러 회사의 비정형 데이터를 처리하도록 훈련되어 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만들고 있습니다. 이 회사는 모델링 프로세스의 제3자 검증을 강조하며, 고객이 제공한 자재 명세서 등의 데이터를 OCR(광학 문자 인식) 기술을 사용하여 검증합니다.
흥미롭게도, 고객이 입력한 1,000킬로와트시의 전력과 실제 청구서의 5,000킬로와트시가 일치하지 않으면 시스템이 불일치를 표시하고 고객에게 알려줍니다. 이러한 고급 AI 분석을 통해 불일치를 식별하고, 배출 계수, 방법론, 프레임워크의 올바른 정렬을 확인하는 데 중점을 두고 있습니다.
‘China Plus One’ 전략과 아시아 제조업의 기회
인도는 특히 ‘China Plus One’ 전략의 혜택을 받으며 패션 및 섬유 제품의 주요 수출국으로 부상하고 있습니다. 이 전략은 기업들이 중국에 대한 의존도를 줄이고 리스크를 완화하기 위해 중국 이외의 지역으로 제조 및 소싱 운영을 다각화하는 것을 말합니다.
이러한 글로벌 트렌드는 우리나라 패션 기업들에게도 시사점을 제공합니다. 중국 중심의 공급망에서 벗어나 다양한 지역으로 제조 기지를 분산하려는 움직임이 활발해지면서, 국내 제조업체들도 새로운 기회를 모색할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.
분산형 AI 네트워크의 가능성
분산형 AI 네트워크는 공급업체, 제조업체, 심지어 소비자와 같은 개별 노드들이 공급망의 각 지점에서 지속가능성 관행이나 노동 조건에 대한 데이터를 독립적으로 수집, 처리, 공유할 수 있도록 지원합니다. 중앙 집중식 기관이 이를 모니터링하는 대신, 각 참여자가 자신의 데이터에 대한 소유권을 유지하면서 지속가능성과 컴플라이언스를 위한 공유 분산 플랫폼에 기여할 수 있습니다.
Gaia의 공동 창립자이자 COO인 샤샨크 스리파다(Shashank Sripada)는 이러한 소유권의 변화가 초기 인터넷 웹사이트들이 GeoCities와 같은 플랫폼에서 호스팅되다가 완전한 유연성을 가진 자체 웹사이트를 소유하고 제어하는 방향으로 진화한 것과 유사한 영향을 산업과 비즈니스에 미칠 것이라고 전망했습니다.
개인화된 패션 경험의 새로운 시대
AI 기반 개인화 서비스가 패션 소비자 경험을 혁신하고 있습니다 (출처: Unsplash)
AI는 특히 리테일과 전자상거래에서 고객 경험과 비즈니스 운영을 향상시키고 있습니다. 머신러닝 알고리즘으로 광범위한 소비자 데이터를 분석하여 고급 개인화, 추천, 자동화 기능을 제공합니다. 이러한 개선사항들은 효율성과 고객 상호작용을 증진시켜 기업의 매출 증대를 이끌고 있습니다.
스리파다는 공급망 관리와 마찬가지로 패션 선호도에 대한 개인화된 데이터가 실시간 의류 및 패션 조언을 향상시킬 것이라고 믿습니다. “D2C(Direct-to-Consumer) 브랜드와 Shopify 기반 온라인 아울렛의 부상으로 패션 리테일에서 파괴적 혁신을 목격했듯이, AI가 패션 크리에이터들이 D2C 비즈니스를 더욱 효과적으로 디자인, 마케팅, 배포, 추적할 수 있도록 지원하여 그들과 LVMH 같은 패션 하우스 간의 격차를 더욱 좁힐 것이라고 생각합니다.”라고 그는 말했습니다.
실제로 2024년 조사에 따르면, 패션 업계 임원의 73%가 AI를 우선 과제로 삼고 있으며, Stitch Fix와 Nordstrom의 Trunk Club과 같은 브랜드들은 AI 스타일리스트를 사용하여 고객 프로필을 기반으로 개인화된 패션 박스를 큐레이션하고 있습니다.
데이터의 정확성과 투명성 확보
하지만 이러한 기술적 진보에도 불구하고 데이터의 정확성과 최신성 문제는 여전히 과제로 남아 있습니다. 마크와나는 인도에서 서구 국가들의 오래된 데이터베이스에 의존하고 있는 현실을 지적했습니다. 예를 들어, 2015년에 마지막으로 발행된 EcoInvent 데이터베이스는 인도가 그 이후 재생에너지에서 크게 발전했음에도 불구하고 방글라데시와 비교했을 때 부정확한 인도의 모습을 보여주고 있습니다.
이는 우리나라에도 시사하는 바가 큽니다. 정확하고 최신의 데이터베이스 구축을 통해 국내 기업들의 실제 지속가능성 성과를 제대로 반영하고 투명성을 높일 필요가 있습니다.
소규모 디자이너들의 새로운 기회
AI는 개별 디자이너들에게 대형 패션 하우스의 도구들을 제공하여 효율적인 운영과 가상 트윈을 통한 개인화된 고객 상호작용을 가능하게 하고 있습니다. 이는 창의적 재능을 가진 소규모 디자이너들이 마케팅과 배포 네트워크의 한계를 뛰어넘을 수 있는 기회를 제공합니다.
한국 패션 기업을 위한 전략적 시사점
이러한 글로벌 트렌드는 국내 패션 기업들에게 중요한 메시지를 전달합니다. 첫째, ESG 경영과 지속가능성 관리를 위한 AI 기반 솔루션 도입이 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 둘째, 공급망의 다각화와 투명성 확보를 통해 리스크를 관리하고 경쟁력을 높여야 합니다. 셋째, AI를 활용한 개인화 서비스와 D2C 전략을 통해 고객과의 직접적인 연결을 강화해야 합니다.
패션 산업의 미래는 지속가능성과 개인화라는 두 마리 토끼를 모두 잡는 것에 달려 있습니다. AI와 SaaS 기반 솔루션은 이러한 목표를 달성하기 위한 핵심 도구로 자리 잡고 있으며, 이를 적극적으로 활용하는 기업들이 미래 패션 시장에서 주도권을 잡을 것으로 전망됩니다.
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