생성형 AI를 활용한 서비스들이 계속해서 등장하고 있습니다. 하지만 도입했다고 해서 현장에 정착하여 지속적으로 사용되는 서비스가 되는 것은 아닙니다.
아이웨어 브랜드 오딘이스(OWNDAYS)가 운영하는 “오딘이스 미러(OWNDAYS MIRROR)”는 그 질문에 맞서 나아간 노력의 일부분이다.
AI 기술을 활용하여 안경 프레임이나 컬러렌즈를 추천해주는 서비스인데, 이 회사가 목표로 한 것은 “AI가 고객 응대를 대체하는 것”이 아니었다. AI를 통해 고객과 직원 간의 대화를 유도하고, 더 나은 구매 경험으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다.
이번에는 OWNDAYS MIRROR 개발을 담당한 동일사 DX 추진 본부 본부장인 向殿 씨와 씨에게 AI 도입의 배경부터 전문가와의 협업, 매장 적용, 그리고 AI를 현장에 정착시키기 위해 중시한 접근 방식에 대해 이야기를 들어봤다.
2026년 7월 15일에 실시된 취재를 통해, 일본의 대표적인 반도체 설계 기업인 ‘레이징시스’가 새로운 인공지능 반도체 ‘아키라’ 시리즈 개발에 박차를 가하고 있는 것으로 확인되었습니다. 특히 이번 ‘아키라’ 시리즈는 칩렛(Chiplet) 기술을 적극적으로 활용하여, 고성능과 저전력 소비를 동시에 구현하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 레이징시스는 이번 개발을 통해 자사의 AI 반도체 기술력을 전 세계적으로 인정받고, 차세대 인공지능 시장을 선도해 나갈 계획입니다.
**OWNDAYS株式会社는 딥러닝 기반의 피부 분석 솔루션 ‘피부AI’를 통해 고객 맞춤형 스킨케어 제품 추천 서비스를 더욱 정교하게 만들고 있습니다.**
최근 OWNDAYS는 딥러닝 기술을 활용하여 고객의 피부 상태를 보다 정확하게 분석하고, 그에 맞는 최적의 스킨케어 제품을 추천하는 ‘피부AI’ 서비스의 성능을 대폭 향상시켰습니다. 기존의 피부 분석 방식으로는 파악하기 어려웠던 미묘한 피부 톤 변화나 잡티, 주름 등 다양한 피부 고민을 딥러닝 알고리즘을 통해 정밀하게 분석하여, 고객 개개인의 피부 특성에 맞는 제품을 추천하는 데 집중하고 있습니다.
특히, ‘피부AI’는 단순히 피부 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 고객의 라이프스타일, 선호하는 향, 사용 성분 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 추천 정확도를 높이는 데 주력하고 있습니다. 또한, 지속적인 학습을 통해 알고리즘의 정확도를 더욱 향상시키고 있으며, 고객 피드백을 적극적으로 반영하여 서비스 품질을 개선해 나가고 있습니다.
OWNDAYS는 ‘피부AI’를 통해 고객에게 더욱 만족스러운 스킨케어 경험을 제공하고, 개인 맞춤형 스킨케어 시장을 선도해 나갈 계획입니다.
DX 추진 본부 본부장께서, 새로운 AI 기술 도입을 통해 기업의 디지털 전환을 가속화하고, 혁신적인 비즈니스 모델 창출을 목표로 하고 있습니다. 특히, 최근 주목받는 생성형 AI 모델과 자동화 솔루션에 대한 투자 확대에 박차를 가하고 있으며, 이를 통해 생산성 향상 및 고객 경험 개선에 집중할 계획입니다. 본부장님은 “AI 기술은 단순한 기술 혁신을 넘어, 우리 회사의 근본적인 경쟁력을 강화하는 핵심 동력”이라고 강조하며, AI 기술 도입을 위한 전사적인 노력을 주문했습니다.
**AI 기술, 새로운 가능성을 열다: 퀄컴, 칩 기반 AI 가속화 솔루션 ‘크로누스’ 출시**
퀄컴(Qualcomm)이 칩 기반 AI 가속화 솔루션 ‘크로누스(CronoX)’를 출시하며, 모바일 및 다양한 기기에서 AI 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있을지 주목받고 있다.
‘크로누스’는 퀄컴의 최신 스냅드래곤(Snapdragon) 8 Gen 3 칩셋과 완벽하게 호환되며, AI 모델의 추론(inference) 속도를 극대화하는 데 초점을 맞춘 솔루션이다. 특히, 퀄컴은 ‘크로누스’를 활용하여 스마트폰, AR/VR 기기, 자율 주행 시스템 등 다양한 분야에서 AI 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.
퀄컴의 이번 ‘크로누스’ 출시로 인해, AI 기술이 더욱 빠르게 다양한 분야에 적용될 수 있을지, 그리고 퀄컴의 스냅드래곤 칩셋과의 시너지 효과는 어떨지 업계의 관심이 집중되고 있다. 향후 퀄컴은 ‘크로누스’를 통해 더욱 혁신적인 AI 기반 제품과 서비스를 선보일 것으로 전망된다.
**OWNDAYS株式会社는 딥러닝 기반의 피부 분석 솔루션 ‘피부AI’를 통해 개인 맞춤형 스킨케어 제품 추천 서비스를 더욱 고도화하고 있습니다.**
최근 OWNDAYS는 딥러닝 기술을 활용하여 피부 사진을 분석하고, 피부 타입, 노화 정도, 잡티 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 최적의 스킨케어 제품을 추천하는 ‘피부AI’ 서비스의 정확도를 획기적으로 향상시켰습니다. 특히, 이번 업데이트에서는 3D 이미지 분석 기술을 도입하여 피부의 깊은 층까지 분석하고, 더욱 정밀한 분석 결과를 제공하는 데 중점을 두었습니다.
‘피부AI’는 단순히 피부 상태를 진단하는 데 그치지 않고, 사용자의 라이프스타일, 선호하는 브랜드, 예산 등 다양한 요소를 반영하여 개인에게 최적화된 제품을 추천합니다. 또한, 추천된 제품에 대한 상세 정보, 사용 후기, 전문가의 조언 등을 함께 제공하여 사용자가 더욱 쉽고 편리하게 스킨케어 제품을 선택할 수 있도록 돕고 있습니다.
OWNDAYS는 ‘피부AI’를 통해 고객에게 더욱 정확하고 개인화된 스킨케어 솔루션을 제공하고, 스킨케어 시장의 새로운 기준을 제시해 나갈 계획입니다.
**기사 본문 1/4 청크:**
本日、株式会社（IPS株式会社）、最新AI画像処理技術活用、高精度自動運転支援「DriveAssist Pro」β版発表。、周囲状況認識、適切警告操作支援行、安全運転目的。
DriveAssist Pro、長年培画像処理技術、最新深層学習組合、従来高精度実現。特、悪天候下夜間、視認性低環境下性能大幅向上点特徴。
β、自動運転技術開発加、複数自動車物流企業参加。実際道路環境DriveAssist Pro性能検証、改善点見貴重収集行。
「DriveAssist Pro」、2024年夏頃市場投入目指、高安全性快適性、自動運転技術普及大貢献期待。
AI를 선택한 이유는 “정답”을 내는 데 한정된 것이 아니었다. 오히려, 기존의 방식으로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 해결하고, 인간의 직관이나 경험을 넘어서는 새로운 인사이트를 얻어내는 데 더 큰 가치를 보았다. 특히, 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 발견하여, 예측 불가능한 상황에서도 효과적인 의사 결정을 지원하는 데 AI의 잠재력을 주목했다. 또한, 단순 반복적인 업무를 자동화하여, 인간이 보다 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는다는 점도 중요한 고려 사항이었다. 이러한 목표를 달성하기 위해 AI 기술을 적극적으로 활용하겠다는 의지를 내비쳤다.
자신에게 어울리는 안경이 전혀 모르겠다면.
이 과제에 대해, 기존의 규칙 기반 방식이나 머신러닝으로는 어느 정도의 제안은 가능합니다. 하지만 오나우즈(OWNDAYS)는 생성형 AI를 도입했습니다. 모후켄(向殿) 대표는 그 이유를 다음과 같이 설명합니다.
기존의 인공지능을 사용하면 규칙 기반으로 판단할 수는 있지만, 결국에는 획일적인 답변만 나올 수밖에 없습니다. 생성형 인공지능이라면, 얼굴 분위기나 쓰고 있는 안경 프레임뿐만 아니라 그 날의 옷차림이나 머리 스타일까지 포함하여 분석하고, 한 사람 한 분에게 맞춰 개인화된 정보를 언어로 제안할 수 있습니다.
또한, 이 회사가 기대한 것은 고객에게 가치를 제공하는 것뿐만 아니라, 매장 직원들의 서비스 품질 향상에도 있었다. 직원마다 서비스 경험이나 상품 지식에는 당연히 차이가 있기 때문이다. 그래서 AI가 일정 수준의 객관적인 제안을 제시함으로써, 직원 스스로도 “이 프레임에는 색상이 잘 어울리는가”와 같이 새로운 깨달음을 얻을 수 있다. AI를 서비스 보조 도구로 활용하면서, 직원의 지식과 제안력을 높이고, 서비스 품질 전체를 끌어올리는 것도 목표 중 하나였다.
“AI가 접객을 대체하는” 것이 아니라, “AI를 통해 직원들도 성장한다”는 이념이 이 서비스의 출발점이었다.
KPI는 단순히 매출액뿐만 아니라 “대화가 이끌어지는 것”을 측정 기준으로 삼고 있습니다.
OWNDAYS MIRROR에서는 컬러렌즈 착용률, 고객당 평균 판매액, 노동 생산성 등 여러 지표를 KPI로 설정하고 있습니다. 하지만, 모토카이상은 이러한 지표 외에도 매우 중요한 지표가 있다고 밝혔습니다. 그것은 바로 “직원과 고객 사이에 자연스러운 대화가 오가는 것”입니다. AI가 제안을 끝까지 마무리하고 판매하는 것이 아니라, “이 컬러도 잘 어울리시겠네요”, “ 한번 시도해 보시겠어요?”와 같이 매장만의 특별하고 편안한 서비스를 위한 시작점이 되는 것을 목표로 하고 있습니다.
“AI만으로 모든 것을 해결하고 싶다고 생각하지는 않습니다. 단순히 매장 직원과 고객 간의 대화 시작을 돕는 역할을 넘어, 결국에는 컬러렌즈를 직접 체험해 보시게 되는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.”
또한, 해당 회사에서는 “1분 이상 체류율”이라는 자체 지표에도 주목하고 있습니다. 매장에 들어간 직후, 직원에게 말을 걸리는 것에 대한 심리적 장벽을 느끼는 고객은 적지 않습니다. OWNDAYS MIRROR가 설치됨으로써, 고객 스스로가 편하게 상품을 직접 사용해보고, 시간을 가지고 신중하게 고려할 수 있는 시간이 생겨납니다.
더 나아가, 신주쿠점과 같이 다국적 고객이 방문하는 매장에서는 영어 또는 기타 언어에서의 고객 응대에 불안감을 느끼던 직원들을 대신하여, OWNDAYS MIRROR에서 언어를 선택할 수 있는 기능이 인바운드 고객과의 소통 장벽을 해소하는 역할을 수행하고 있다는 점도 있다.
이렇게 고객의 매장 체류 시간이 자연스럽게 늘어나고, OWNDAYS MIRROR가 직원과의 상담으로 이어지는 계기가 되면서, 궁극적으로 구매율 상승으로 이어지는 긍정적인 순환이 형성되고 있다.
AI 진단의 신뢰성을 지탱한 것은 전문가와의 협업이었다.
특히, 의료기관과 AI 솔루션 개발사 간의 긴밀한 협력이 돋보였다. 실제 의료 현장에서 발생하는 다양한 케이스를 AI 모델 학습에 활용하고, AI의 판단에 대한 전문가의 검증을 거치는 과정을 통해 AI 진단의 정확도를 높였다.
이러한 협업 방식은 단순한 기술 적용을 넘어, AI가 의료 현장에서 실제로 필요한 정보를 제공하고, 의료진의 의사 결정을 돕는 데 초점을 맞추었다. 예를 들어, 慶應義塾大学病院(케이오유지트쿠다이호신)의 데이터는 ‘AI-Dx’ 모델의 성능 향상에 기여했으며, 帝京대학病院(테교유대학호신)의 의료진은 ‘IBM Watson Health’ 플랫폼을 활용하여 AI 진단 결과의 해석 및 적용에 대한 전문적인 지식을 제공했다.
또한, ‘Fujitsu’의 ‘PARA’ 시스템은 이러한 협업 네트워크를 통해 얻은 데이터를 기반으로 더욱 정교한 진단 모델을 개발하고, 실제 환자에게 적용하기 위한 테스트를 진행했다. 이러한 노력 덕분에 AI 진단은 단순한 예측을 넘어, 환자의 상태를 정확하게 파악하고, 최적의 치료 계획을 수립하는 데 기여하고 있다.
개인 컬러는 전문성이 높은 분야이므로, 해당 회사는 일본 개인 컬러 협회(JPCA®)의 감수를 받으며 개발을 진행했다. 해당 협회에서 제공된 색채 이론(색상, 명도, 채도의 논리)에 기반하여, OWNDAYS의 개발팀이 AI로 구현하는 역할을 담당했다. 이 회사는 일본 외에도 태국에 30명 정도의 엔지니어를, 그리고 모회사인 인도에도 엔지니어 조직을 구축하여, 이들을 연계한 개발 체제를 마련하고 있다.
개발 과정에서 특히 고생했던 부분은 로직 구현보다 “출력 표현”이었다고 한다. 생성 AI는 때때로 단정적인 표현을 하거나, 예상치 못한 인격 설정으로 대화가 시작되는 문제도 있었다.
“아무것도 하지 않으면 마치 스스로 이름을 내세우고 ‘AI 스타일리스트, 마츠모토입니다’라고 갑자기 말을 시작하는 식의(웃음). 그런 행동들을 하나씩 제거해갔습니다.”
AI의 답변이 100%의 정확성을 보장할 수 없다는 점을 고려하여, 지나치게 단정적인 표현을 피하고, 그 대신 만족감과 편안함을 느낄 수 있는 감성적인 표현으로 조정해야 했습니다. 프로트를 세밀하게 조정하고, 내부 검증을 반복하는 과정을 거쳐 현재의 결과물에 도달했다고 합니다.
**“할 수 있는 것”보다 “사용되는 것”을 우선시**
이번에 발표된 구글의 새로운 AI 모델, Gemini는 이전 모델들과 비교하여, 단순히 복잡한 연산 능력이나 다양한 기능을 제공하는 데 집중하기보다는, 실제 사용자들이 필요로 하는 “할 수 있는 것”보다는 “사용되는 것”을 우선시하는 방향으로 개발되었다. 구글은 Gemini를 통해, 사용자들의 생산성 향상, 창의적인 작업 지원, 그리고 정보 접근성 개선 등, 실질적인 문제 해결에 기여할 수 있도록 설계했다.
특히, Gemini는 다양한 산업 분야의 전문가들과 협력하여, 그들의 업무 프로세스에 최적화된 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 예를 들어, 의료 분야에서는 진단 보조, 신약 개발 지원, 환자 맞춤형 치료 계획 수립 등에 활용될 수 있으며, 법률 분야에서는 계약서 검토, 법률 조사, 판례 분석 등에 활용될 수 있다. 또한, 금융 분야에서는 위험 관리, 사기 탐지, 투자 자문 등에 활용될 수 있다.
구글은 이러한 Gemini의 활용 사례를 통해, AI 기술이 단순한 기술 트렌드를 넘어, 실제 사회와 경제에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 보여주고자 한다. 앞으로 구글은 Gemini를 지속적으로 발전시키고, 다양한 분야에서 활용 가능한 솔루션을 제공하기 위해 노력할 계획이다.
생성형 AI를 활용한다면, 더욱 고도화된 개인화도 실현 가능하다. 예를 들어, 얼굴 인증 기반의 로그인, 과거 구매 내역이나 CRM 데이터를 활용한 추천 등이다. 실제로 사내에서도 검토되고 있었지만, 이번 출시에서는 오히려 그것들을 채택하지 않았다. 이유는 “경험을 복잡하게 만들고 이탈을 유발하지 않기 위함”이다.
개인정보 보호의 관점도 있지만, 로그인이라는 단계를 1회 입력으로만 제한하면 고객들이 이탈해 버립니다. 우선, 누구나 쉽게 시도할 수 있도록 하는 것을 우선시했습니다.
현재 추천 시스템은 의도적으로 “60% 정도의 개인화”에 그쳐놓고 있습니다. 대신, 눈 앞에만 서도 진단이 시작되고 화면을 거의 터치할 필요조차 없는 스트레스 없는 UX를 철저하게 구현했습니다. 복잡한 기능을 쏟아붓는 것보다 누구나 쉽게 자연스럽게 사용할 수 있는 경험 설계에 우선순위를 두었습니다.
실제로 구현한 후 드러난 벽은 인공지능의 성능이 아닌 “운영”이었다.
AI 기술 도입의 어려움은 단순히 알고리즘 자체의 성능 부족이 아니라, 그 AI를 실제로 운영하고 관리하는 과정에서 발생하는 문제들이라는 점을 시사한다. 데이터 확보, 시스템 연동, 인력 교육, 지속적인 모니터링 및 개선 등, AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 기술적인 측면뿐만 아니라, 조직 전체의 체계적인 운영 역량이 필수적임을 강조한다. 특히, 초기 기대와 달리 AI 시스템이 예상대로 작동하지 않는 경우, 문제 해결을 위해 신속하게 대응할 수 있는 운영 프로세스가 뒷받침되어야만 성공적인 AI 도입이 가능하다. 이러한 점을 간과할 경우, 막대한 투자에도 불구하고 AI 시스템의 활용 가치를 제대로 살리지 못하게 될 수 있다는 경고이다.
서비스를 론칭해 본 결과, 드러난 문제는 AI 모델의 정확성이 아니었다. 매장마다의 “운영 방식”과 “동선 설계”였다. OWNDAYS MIRROR의 이용률이 높은 매장이라고 반드시 그에 비례하여 매출이 높은 것은 아니었다. 반면에 성과를 내고 있는 매장들은 직원이 진단을 수행한 고객을 방치하지 않고, 진단 결과를 계기로 자연스럽게 교류하며, 능숙한 접객으로 이어가고 있었다고 한다.
설치 장소는 적절한가. 언제 어떤 시점에 응대할지를 결정해야 하는가. 진단 후 어떻게 고객 응대 체인으로 연결할 것인가. AI 자체의 성능보다 매장 동선 설계나 직원의 개입 운영 방식의 차이가 결과에 훨씬 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀지고 있다.
향후에는 앱의 버전 업그레이드를 진행할 것이지만, 동시에 매장에서의 성공 사례를 수평적으로 전개하고, 직원 교육까지 포함한 운영 개선에 힘을 쏟아갈 계획이다. 또한, 앱 자체의 사용 편의성(UI/UX)도 중요한 개선 대상이라고 생각한다. 작동에 당황하면, 그 시점에서 경험은 멈춰버릴 수 있다. AI의 성능을 겨루는 것뿐만 아니라, “마지막까지 스트레스 없이 사용할 수 있는 경험”을 다듬어 나가고 지속하는 것이, 사용되는 AI 서비스의 열쇠가 될 것이다.
DX 추진 본부본부장 向殿 씨의 최근 발언은 일본 기업의 디지털 전환(DX) 가속화에 대한 기대감을 높이고 있다. 특히, 퀄컴(Qualcomm)의 최신 칩셋 ‘스냅드래곤 8 Gen 3’을 활용한 스마트폰 및 웨어러블 기기 개발에 대한 집중 투자를 강조하며, 향후 5G 및 6G 통신 기술 발전과 연계된 새로운 비즈니스 모델 창출 가능성을 시사했다.
또한, 일본 정부의 ‘AI 전략 2025’에 대한 지지를 표명하며, AI 기술 개발 및 활용에 대한 정부의 적극적인 지원 정책이 기업의 DX 추진에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망했다. 특히, ‘오픈 이노베이션’을 통해 대학, 연구기관, 스타트업과의 협력을 강화하고, AI 기술 상용화를 위한 규제 개선 및 인프라 구축에 대한 협력을 촉구했다.
향후 일본 기업들은 퀄컴의 스냅드래곤 8 Gen 3 칩셋을 기반으로 한 차세대 스마트폰 및 웨어러블 기기 출시를 통해 시장 경쟁력을 강화하고, 5G 및 6G 통신 기술을 활용한 새로운 서비스 및 애플리케이션 개발에 박차를 가할 것으로 예상된다. 더불어, 일본 정부의 AI 전략 2025에 따라 AI 기술 개발 및 활용 분야에 대한 투자 확대 및 규제 개선을 통해 DX 추진을 가속화할 것으로 전망된다.
향후 발전 방향에 대해 모토키 씨는 “더욱 정교한 개인화 수준으로 발전시켜 나갈 것”이라고 비전을 밝혔습니다. 매장에서 얻을 수 있는 고객 행동 데이터를 축적하여 CRM 데이터와 연동하고 다각적인 분석을 수행합니다. 더불어 3D 얼굴 데이터와 피팅 정보를 축적함으로써, 2회차 이후 EC 구매 시에도 매장에서 경험했던 듯한 최적의 착용감을 구현할 수 있는 미래를 그리고 있습니다.
생성 AI의 발전으로 인해 데이터 분석 및 서비스 개발의 비용, 구현 장벽은 극적으로 낮아졌다. 이사는 “지금은 아이디어만 있으면, 이전에 비용 문제 때문에 포기했을 뻔한 고객 경험 제공에도 적극적으로 도전할 수 있는 시대가 되었다”라고 말했다. 따라서 첫 번째로, 매장에서 일어나는 일들을 정확하게 데이터로 축적하고, 새로운 가치로 연결해 나가는 것이 다음 주제가 될 것이다.
…
AI 시대에 요구되는 것은 ‘자연스럽게 사용되는 경험’의 설계다. 특히, 기업들은 단순히 기술을 선보이는 데 집중하기보다는, 실제 사용자의 니즈를 파악하고, 그 니즈에 부합하는 경험을 제공하는 데 집중해야 한다. 예를 들어, 자율주행차 기술을 개발한다고 해도, 단순히 ‘운전자가 더 이상 운전하지 않는다’는 점을 강조하기보다는, ‘출퇴근 시간을 편안하게 보내고, 목적지에 도착했을 때에는 업무에 집중할 수 있다’는 경험을 제공하는 데 초점을 맞춰야 한다.
이러한 경험 설계는 사용자 인터페이스(UI)뿐만 아니라, 사용자 경험(UX) 전반에 걸쳐 고려되어야 한다. 사용자가 시스템과 상호작용하는 방식, 시스템이 제공하는 정보의 전달 방식, 그리고 사용자가 시스템을 통해 얻는 만족감 등 모든 요소들이 조화롭게 설계되어야 한다. 특히, AI 기술은 사용자의 행동 패턴을 학습하고, 그에 따라 개인화된 서비스를 제공하는 데 활용될 수 있다. 하지만, 이러한 개인화된 서비스가 사용자의 프라이버시를 침해하거나, 사용자를 특정 방향으로 유도하는 결과를 초래하지 않도록 주의해야 한다.
실제로, 현재 많은 기업들이 AI 기술을 활용하여 다양한 서비스를 개발하고 있지만, 사용자 경험 측면에서 아직 미흡한 사례들이 많다. 예를 들어, 일부 스마트 스피커는 사용자의 음성 명령을 정확하게 인식하지 못하거나, 원하는 정보를 제공하지 못하는 경우가 발생한다. 또한, 일부 AI 기반 추천 시스템은 사용자의 취향을 제대로 파악하지 못하고, 엉뚱한 상품을 추천하는 경우도 있다. 이러한 문제들은 사용자 경험 설계의 중요성을 다시 한번 강조하고 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서는, 기업들은 사용자 중심의 디자인 프로세스를 도입하고, 사용자 인터뷰, 사용자 테스트 등 다양한 방법을 통해 사용자의 니즈를 정확하게 파악해야 한다. 또한, AI 기술 개발자들은 사용자 경험을 고려하여 AI 모델을 설계하고, 사용자 인터페이스를 개선해야 한다. 궁극적으로, 기업들은 ‘자연스럽게 사용되는 경험’을 제공함으로써, AI 기술의 성공적인 활용을 이끌어내고, 사용자 만족도를 높여야 할 것이다.
…
이번 취재를 통해 인상적이었던 점은, OWNDAYS가 최신 기술이나 AI 자체를 절대 ‘주역’으로 말하지 않았다는 것이다. 최근 세상의 AI 프로젝트들이 많다 보니, “AI를 사용하는 것” 자체가 목적이 되기 쉬운데, 이 회사의 사상은 그 정반대로 나아간다. 모토케 씨는 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 본질에 대해 다음과 같이 경고한다.
최근 유행하는 DX나 OMO, AI를 사용하는 것 자체가 목적이 되어 버린 기업들이 적지 않습니다. 하지만 중요한 것은 지금 무엇에 어려움을 겪고 있는지를 명확히 파악하고, 그에 대한 해결책을 모든 각도에서 고민하는 것입니다. 겪고 있는 어려움을 철저하게 언어화하고, 그 해결책을 끊임없이 고민하는 것이 가장 빠른 길입니다. AI를 도입하는 것보다, 업무나 경험을 ‘편의성’으로 만드는 것을 인식하는 것이 더 중요합니다.
그 회사는 일관되게 ‘고객 경험 향상’과 ‘그것에 대해 직원이 얼마나 효율적으로 움직일 수 있는가’를 프로젝트 진행의 축으로 삼고 있었다. AI를 사용하는 것이 아니라, 고객을 위해 무엇을 할 수 있는지를 철저하게 고민한 결과가 이번의 형태인 것이다.
더 나아가, 이씨 또한 AI 도입 전에 반드시 고려해야 할 “전제 조건”의 중요성을 지적했다.
AI라는 화려한 기술에만 지나치게 집중하는 것이 아니라, 고객에게 실질적인 가치를 전달하기 위한 ‘데이터 기반’과 ‘인프라’를 꾸준히 정비하는 것이 우선입니다. 여기에 취약점이 남아있다면, 고객에게 좋은 서비스를 지속적으로 제공할 수 없습니다. 우리 영역에서 어떤 것을 제공해야 하는지, 그것을 위해 어떤 데이터와 환경이 갖춰져야 하는지를 고민하고, 튼튼한 기반을 마련한 후에 도입하는 것이 중요합니다. 이것이 결국 AI를 가장 원활하게 작동시키는 길입니다.
向殿 씨「生成AI普及、客様心理的下、活用便利環境間違整。、踏込難」述。
생성AI의 발전으로 인해 “AI를 도입하는 것” 자체의 장벽은 급격히 낮아지고 있다. 반면, 도입한 AI를 현장에서 사용되는 서비스로 육성하는 데 성공하는지는 기업마다의 설계력과 운영력에 달려 있다. OWNDAYS MIRROR의 사례는 AI를 특별한 존재로 보지 않고, 사람과 AI가 각자의 강점을 활용하면서 고객 경험을 높이는 시스템을 어떻게 설계하는가에 있다. 그 모든 과정의 축적이야말로 앞으로의 AI 활용에 요구되는 시점임을 보여주고 있다.
원문 보기 | 출처: Ledge.ai