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'AI+데이터 과학자'로 패션 취향저격··· 스티치 픽스의 성공 사례

2016.05.11 Sharon Gaudin   |  Computerworld


현재 스티치 픽스의 인간 스타일리스트 대부분은 원격으로 근무하고 회사가 클라이언트에 대해 가진 모든 정보 즉 치수, 선호사항, 패션 실험정신 등을 볼 수 있는 인터페이스를 사용한다. 스타일리스트들은 그 인터페이스를 사용해 그들이 입어봤던 이전 옷들에 대한 댓글을 보고 그들이 중요한 날 혹은 참석할 결혼식 등이 있는가와 무언가 새로운 입을 옷이 필요한지를 확인한다.

또 스타일리스트는 이 인터페이스를 사용해 알고리즘이 고객에게 추천한 모든 제품 이미지를 본다.
 

스티치 픽스의 수석 스타일리스트인 레일라 카츠(왼쪽 사진, 출처 : 스티치 픽스)는 그것이 매우 도움된다고 이야기했다.

카츠는 “이 툴과 친해질 것 같다는 점을 바로 깨달았다”며 “내 창조적 안목이 맞는 패션 조합이라는 생각이 들 때 과학도 동일한 것을 조합하는 경우 자신감을 가지게 된다… 어떻게 그렇게 조합해내는지 마법 같다”고 전했다.

지난 2년 반 동안 스티치 픽스에서 스타일리스트로 일해온 카츠는 인공 지능과 함께 일하는 게 좋다고 이야기했다. 그녀의 일을 더 쉽게 만들어주고 창의력 발휘할 시간을 벌어준다고.

“고객이 프로필을 채우고 스타일을 받을 준비가 될 때 우리는 그 사람의 프로필에서 수집한 데이터에 기반해 알고리즘이 무엇을 제안하는지 볼 수 있다. 신체 치수부터 위치, 지리 환경, 신체 유형, 직물 선호도, 색상, 패턴 선호도 등 프로필은 모든 걸 아우른다. 이는 고객이 원하지 않는 것에 대해 대충 짐작하는 데 대한 걱정을 없애는 데 도움이 된다. 그래서 우리는 그 사람의 몸과 생활 방식에 무엇이 맞을지에 대해서 창의적으로 결정할 수 있다.”

인공지능 없었다면, 스타일리스트는 무엇이 통하는지 알아내기 위해 몇 주 시간을 소모했을 것이다.

카츠에 따르면, 창의적인 결정은 스타일리스트의 몫이다. 

“우리가 고객과 관계를 구축하면 매번 [스타일링을 통해] 우리는 더 똑똑해지고 알고리즘도 계속 똑똑해진다”고 카츠는 전했다. 카츠에 따르면, 고객이 어떤 옷을 선택하고 어떤 옷을 돌려보낼지 결정할 때 자신 프로필로 가서 옷이 잘 맞는지, 가격과 품질은 어떤지 알려줄 수 있다. 이는 알고리즘으로 들어가서 다음번 추천을 더 잘하도록 돕는다.

예를 들어 이 알고리즘은 고객의 댓글과 피드백으로 고객이 특정 제품과 스타일에 대해 어떻게 생각하는지 빠르고 쉽게 파악할 수 있다. 이런 정보의 홍수는 인간의 능력을 벗어날 수 있다.

“사람은 고객 목소리를 듣고 숨은 의미를 해석하는데 더 뛰어나지만 많은 정보를 처리하지는 못한다”고 콜슨은 밝혔다.

“몇천 개를 확인하면 아주 지루해지거나 이를 처리하는데 힘들어질 것이다. 기계는 인간보다 훨씬 더 많은 것을 기억하고 담아둘 수 있다… 알고리즘을 활용하지 않으면 힘들어질 수 있다. 무서워질 수 있는데 허공에 손가락을 가리키고 사람들이 무엇을 살지 최대한 추정해내는 것이 될 수도 있다. 이런 상황은 불안함을 준다. 우리는 데이터의 혜택을 받는 것이다.”

아주 많은 데이터를 소화 분석하는 능력이 바로 카츠가 인공지능 시스템과 함께 작업하는걸 아주 선호하게 된 이유다. 하지만 가브리엘 컨설팅 그룹(The Gabriel Consulting Group)의 분석가 댄 올스에 따르면, 여전히 많은 사람은 스마트 기계와 로봇이 일자리를 빼앗는 것을 걱정하고 있다.

올스는 “스타일리스트들이 인공지능을 위협으로 보지 않는 것에서 조금 놀랐다. 대부분 사람들이 인공지능이 결국 그들의 일자리를 빼앗을 것으로 보기 때문이다”고 이야기했다. 이어서 “하지만 나는 거의 모든 분야에서 인공지능이 사람을 돕는 것을 보게 될 것으로 생각한다. 특히 처리할 데이터가 아주 많은 분야가 그럴 것이다. 의류 업계를 생각해보면 좋은 인공지능이 수억 가지 옷과 액세서리를 추려내서 스타일리스트들이 그들의 일을 더 빠르고 잘 해내는데 도움을 줄 수 있다”고 덧붙였다.

카츠는 스마트 시스템과 결합하는 게 그들의 업무를 개선해 준다고 강조했다.

이어서 카츠는 “모든 알고리즘을 좋아한다”며 “정말 좋다. 알고리즘이 가져오는 것을 보면 믿을 수 없을 만큼 천재적이다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 
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