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사례 | 소비재 기업 헨켈이 '생성형 AI'를 빠르게 품는 이유

2024.02.16 Thor Olavsrud  |  CIO
독일의 소비재 기업 헨켈(Henkel)이 설정한 5개년 디지털 혁신 과제의 핵심에는 생성형 AI가 있다.

4년 전, 독일의 다국적 기업 헨켈은 선택의 기로에 서 있었다. 소비재(CPG) 업계의 많은 기존 기업들과 마찬가지로 헨켈도 디지털 기술 수용 속도가 빠르지 못했다. 결과적으로 이 147년 역사의 회사와 고객의 니즈 사이에 괴리가 점점 커지고 있었다.

헨켈 CDIO 마이클 닐스에 따르면 ‘소프트웨어가 세상을 잠식하고 있다’는 마크 안드레센의 선언이 2019년께 CPG 업계에서 현실화됐으며, 헨켈 또한 뒤처질 위험에 처했다.
 
마이클 닐스 헨켈 CDIO


"우리는 이를 심각하게 받아들여 소프트웨어, 데이터, AI 역량을 갖춰야 한다고 생각했다. 내부 조직의 숙련도를 두 배로 높이는 동시에 외부에서 인재를 영입해야 했다"라고 그는 말했다. 마이클 닐스은 2019년 CDIO로 회사에 합류했다.

비전을 달성하기 위해 헨켈은 IT 조직을 개편하고 디지털 부서를 신설하며 CIO와 CDO의 벤처 활동을 한 지붕 아래 통합하고 베를린, 상하이, 방갈로르, 미국 등의 허브에 글로벌 혁신 센터를 구축하는 등 5개년 전략 로드맵을 수립했다. 이러한 노력은 결실을 맺어 가는 중이다. 헨켈은 비즈니스 최적화뿐만 아니라 생성형 AI를 미래 전략 비전의 핵심 구성 요소로 채택한 선도적인 기업 중 하나로 자리매김하고 있다.

변화에 대비하기
뒤셀도르프에 본사를 두고 5만 명 이상의 직원이 근무하는 헨켈은 단순한 소비재 기업을 넘어선다. 산업용 B2B 사업부는 록타이트와 같은 접착제 기술에 주력하고 있으며, B2C 소비재 사업부는 다이얼과 퓨렉스 같은 브랜드를 보유하고 있다.

하지만 헨켈의 디지털 비전을 달성하기 위해 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, AI 전문가를 필요로 했다. 닐스는 인재를 확보하기 위한 '핵전쟁'이 벌어지고 있는 상황이었다고 표현하며, 헨켈에게 유리한 한 가지 요인은 해결해야 할 의미 있는 문제가 있었다는 점이라고 전했다.

"우리는 운이 좋았다. 흥미로운 업계 문제를 해결하고 있었기 때문이다. 대기업 소속의 AI 전문가라면 헨켈 같은 회사에 입사하는 데 관심이 없을 수도 있지만, 헨켈에 적합한 인재가 아닐 수 있다. 우리는 기술로 큰 산업 문제를 해결하고자 하는 사람을 찾아 영입할 수 있었다"라고 말했다. 

닐스 계획의 또 다른 핵심 요소는 강력한 전략적 파트너십을 구축하는 것이었다. 헨켈은 이미 SAP와 관계를 맺고 있었다. 닐스는 SAP의 비즈니스 기술 플랫폼(BTP)에 올인하고 이 소프트웨어 회사와 긴밀히 협력함으로써 관계를 더욱 심화하기로 결정했다. 디지털 도약이라고 명명된 이 파트너십의 첫 번째 결실 중 하나는 AI 기반 무역 촉진 관리(TPM) 및 무역 촉진 최적화(TPO) 툴의 개발이었다.

TPM과 TPO는 할인부터 공제 및 결제에 이르기까지 소매업체와 진행하는 모든 프로모션 활동을 관리하고 최적화하는 CPG 분야의 핵심 도구군이다. 헨켈과 같은 대형 CPG 기업은 판촉에 수십억 달러를 지출할 수 있기 때문에 이를 올바르게 수행하는 것이 매우 중요하다.

닐스는 "업계 대부분의 기업에게는 수년 동안 제대로 된 표준 소프트웨어가 없었다. 이로 인해 이러한 작업을 제대로 수행하지 못했다. 이는 다소 어려운 컴퓨터 과학 문제다. 매우 복잡한 데이터 모델이 있고, 많은 컴퓨팅이 필요하며, 아주 스마트한 UI가 필요하다"라고 말했다.

필요가 낳은 발명
시장에서 솔루션을 찾을 수 없었던 헨켈은 직접 솔루션을 개발하기로 결정했다. 헨켈과 SAP의 공동 혁신 팀은 긴밀히 협력하여 20억 개 이상의 계획 노드를 처리하는 툴을 구축하고 확장했다. 당시 팀은 머신러닝 기능을 통해 최종 사용자가 즉시 TPO를 수행할 수 있도록 돕는 추천 엔진을 구축하는 등의 전통적인 AI 영역에 집중했다.

닐스는 "무역 촉진 관리에서 한계 최적화는 비즈니스의 매출과 수익 모두에 큰 영향을 미친다"라고 말했다.

하지만 동시에 SAP는 SAP 애널리틱스 클라우드의 새로운 기능을 개발 중이었다: 바로 검색 기반 분석에 생성형 AI를 적용하는 'Just Ask'였다. 팀은 TPO 도구와 함께 'Just Ask'를 사용해 실험해 본 결과, 이 도구의 약속을 이행하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다는 것을 이내 파악했다.

닐스는 "매우 복잡했던 거래처 프로모션 사용법이 훨씬 직관적으로 바뀔 수 있음을 확인했다. 주요 거래처 관리자나 영업 담당자가 판촉 데이터를 보면 정말 유용한 힌트를 얻을 수 있었다. 기존 머신러닝으로는 불가능했던 일이다. 생성형 AI를 통해 데이터 과학 박사가 아닌 사람들도 AI 기능을 훨씬 더 폭넓게 사용할 수 있게 될 것이 분명했다"라고 말했다.

그에 따르면 과거에는 소매업체와 함께 제품 관련 캠페인을 만들 때 적절한 할인 혜택 등의 세부 사항을 정하는 데 몇 달이 걸릴 수 있었다. 그러나 이제 계정 관리자는 회의에 들어가서 자연어 지원 도구를 사용하여 거의 실시간으로 옵션을 탐색하고 다음 날 공유할 수 있는 완성된 계획을 준비할 수 있다. 다음 주에는 전체 캠페인이 전국 매장에서 실행될 수 있도록 준비할 수 있다.

성장 촉진체
이 도구는 이미 큰 성공을 거둔 상태다. 그러나 닐스는 차세대 AI가 헨켈에서 더 큰 전략적 역할을 할 수 있다고 본다. 그에 따르면 헨켈은 CPG R&D의 모든 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)로 변환하는 작업을 수행해왔다. 이는 헨켈이 신제품을 개발하는 데 큰 도움이 될 것이며 헨켈이 생성형 AI 분야에서 선도적인 위치를 차지하는 데에도 기여할 것으로 관측된다.

닐스는 "업종 특화한 LLM이 등장할 것이며, 심지어는 도메인에 특화된 마이크로 수직적 LLM도 등장할 것이라고 본다. 올바르게 동작하는 LLM은 경쟁에 앞서갈 무기가 될 수 있다. 그렇게 하지 않으면 다른 기업들로부터 심각한 위협을 받고 위태로워질 것이라고 본다"라고 말했다. 

그는 테니스 장비 시장을 예로 들었다. 오늘날 테니스 장비 구매에 관심이 있는 사람은 테니스 전문 웹사이트를 방문한다. 하지만 차세대 AI의 성장에 따라 소비자는 메타나 텐센트와 같은 사이트를 방문하여 프롬프트에 질문을 입력할 수 있다. 위챗 등에서 이러한 쿼리에 답하는 데 사용하는 LLM을 누가 구축하느냐에 따라 시장의 판도가 바뀔 수 있다고 닐스는 강조했다.
 
그는 "시장을 앞서 개척하면 전체 가치 사슬이 재편될 때 유리한 고지를 선점할 수 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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