인터뷰 | 유니레버 CIO가 챗GPT로 비즈니스 가치를 구현한 방식

생활용품 다국적 기업인 유니레버(Unilever)는 신경망을 사용한 AI 도구를 활용해 고객 메시지에 응답하고 제품 정보를 생성하고 있다. 여기에 음식물 쓰레기를 최소화하는 레시피를 AI로 파악해 고객에게 알려주고 있다. 
 

지난 몇 년 동안 소비자 패키지 상품(Consumer Packaged Goods, CPG) 기업은 수많은 과제에 직면해왔다. 팬데믹으로 소비자와 만나는 환경은 온라인 중심으로 바뀌었고, 공급망 위기와 비용 압박이 발생했다. CPG 업계의 거물인 유니레버(Unilever)가 이런 문제를 해결하기 위해 선택한 것이 바로 분석 기술과 인공지능(AI)이다. 

유니레버는 영국에서 1929년 설립된 기업으로 처음에는 비누 생산 업체였지만 현재는 도브, 헬만스, 벤앤제리같은 다양한 브랜드를 보유하며, 식품, 조미료, 치약, 미용 제품 등을 내놓고 있다.

유니레버 북미 지역의 CIO이자 분석 및 비즈니스 서비스 담당 부사장인 알레산드로 벤츄라는 수 년간 유니레버가 AI를 비즈니스에 적용할 수 있도록 앞장서 왔다. 벤츄라는 과거 인프라 기술만 주로 관리했지만 현재는 분석 및 직원 관리 기술까지 모두 담당하고 있다. 여기에는 시설 관리, 차량 관리, 직원 및 시설 서비스, 직원 데이터 등이 포함된다.

벤츄라는 어떤 산업에서든 기업이 AI를 활용해야 한다고 보고 있다. AI가 이제 먼 미래의 기술이 아니라 이미 일상에서 스며든 기술이라고 판단했기 때문이다.

최근 몇 달간 유니레버는 미래 전략을 구축하기 위해 새로운 기술 응용 프로그램을 다양하게 개발했다. 그중 핵심은 ‘알렉스(Alex)’다. 알렉산더 대왕 이름의 줄임말인 알렉스는 챗GPT를 기반으로 소비자 문의 이메일을 분석해 스팸과 실제 문의를 분류한다. 사람이 직접 보낸 메시지로 판별된 경우, 알렉스는 유니레버의 상담 직원에게 답변을 입력해 달라고 요청한다.

벤츄라는 “알렉스는 이메일 필터링 작업은 잘하지만 상담원들이 가진 인간미는 부족하다. 이런 점을 고려해 알렉스는 문의 사항에 대해 스스로 답할 것인지 아니면 상담 직원이 직접 사람의 관점에서 답변을 추가해야 하는 상황인지 구분한다. 알렉스가 적절한 답을 만들지 못하거나 잘못된 답변을 보낼 경우, 해당 데이터는 나중에 AI 학습을 위해 따로 분류된다”라고 말했다.

생활용품 기업이 생성형 AI를 활용한 방법
신경망 시스템으로 만들어진 알렉스는 직접 콘텐츠를 만들기도 했다. 벤츄라는 “알렉스는 소비자가 무엇을 질문하는지 이해하고 어조까지 파악할 수 있으며 답변과 감정을 세일즈포스에 저장한다”라고 소개했다. 이런 기술은 실제 상담원의 업무 부담을 줄이는 역할을 했다. 벤츄라는 “알렉스로 답변 초안 작성에 드는 시간을 90% 이상 줄일 수 있었다”라고 설명했다. 

유니레버에서 만든 또 다른 도구에 ‘호머(Homer)’가 있다. 호머는 챗GPT를 활용하여 콘텐츠를 생성하고, 제품 관련 세부 정보를 일부 가져와 아마존 쇼핑몰에 올라갈 제품 정보를 생성한다. 해당 정보는 브랜드만의 메시지를 잘 반영하고 요약된 소개 글부터 긴 설명까지 모두 작성할 수 있다.

벤츄라는 “인간은 같은 샴푸여도 트레제메와 도브 브랜드를 구별할 수 있다. 호머도 각 브랜드의 메시지를 확실히 파악해서 정보를 생성할 수 있도록 만들었다”라고 설명했다.

마지막으로 유니레버가 소스 브랜드 헬만스와 관련한 레시피 AI 도구를 만들었다. 음식물 쓰레기를 줄이자는 목적에서 만든 이 도구는 남은 음식으로 만들 수 있는 요리를 제안한다. 벤츄라는 “해당 AI는 헬만스에서 운영하는 레시피 관리 시스템과 연결되어 있다. 냉장고에 있는 재료 2-3가지를 선택하면 헬만스 제품으로 무엇을 만들 수 있는지 제안한다”라고 밝혔다. 해당 AI 도구가 출시된 첫 주에만 8만 명 사용자가 이를 이용했다. 

벤츄라는 CPG 분야에서 분석 및 AI를 이용하면 대규모 단위의 개인 맞춤화를 제공할 수 있다고 강조한다. 그는 “CPG의 다양한 분야에서 점점 분석 및 AI에 더 의존하고 있다. 소비자들은 무엇을 원하는지 점점 더 구체적으로 표현한다. 조금 진부한 소리이지만, 소비자는 정말로 맞춤형 제품과 경험을 원한다. 분석 기술은 CPG가 어떤 맥락에서 작동하고 있는지 파악하고 소비자가 원하는 것을 이해하는 데 도움을 준다. 유니레버는 AI를 통해 더 많은 사용자에게 필요한 것을 대규모로 전달하고 있다”라고 설명했다.

AI 기술의 성과를 만드는 핵심 개념 ‘공동 구축’
분석 및 AI 기술은 소비자와의 관계를 개선하는 것을 넘어 CPG 기업의 지속 가능성을 높인다. 벤츄라는 원료 추적 및 머신러닝(ML) 기술로 예측을 자동화하는 사례를 들며, 이런 기술로 기업의 자원 낭비를 최소화할 수 있었다고 밝혔다. 또한 유니레버는 또한 재고 추적 및 경로 최적화를 포함하여 물류 영역에도 분석 및 AI를 적용하고 있다.

벤츄라는 전 세계 물가가 계속 높아지면서 운영에도 변화가 이뤄지고 있다는 점을 언급하며 “유니레버에서는 이제 과거에 통용되던 논리는 다 버렸다. 지금 매장에서 일어나는 문제를 과거의 방식으로는 해결할 수 없다. 과거와 전혀 다른 상황이 발생하고 있기 때문에 새로운 해결책을 생각해내야 한다. 앞으로도 전 세계 지정학적 상황 때문에 어떤 문제가 발생할 것이고, 이를 해결해야 하는 압력은 계속 존재할 것이다”라고 설명했다. 

분석 및 인공지능 분야에서의 혁신을 지원하기 위해, 유니레버는 하이브리드 모델을 채택하고 있다. 여기에는 전문가 조직(Center of Excellence)이 주를 이루고 있는데, 데이터 과학자 일부도 사업부에 포함돼있다.

벤츄라는 “기본적으로 2단 기어 시스템이라고 할 수 있다. 특정 지역 팀은 매우 민첩하게 대응해 데이터를 빠르게 수집하고 비즈니스와 함께 통계 모델과 분석 모델을 만든다. 해당 모델이 확장성을 가지고 있다고 판단되면, 글로벌 팀이 모델을 받아 글로벌 데이터 세트와 결합해 모델을 생성하고 유지 관리한다”라고 말한다.

벤츄라는 비즈니스 기능과 함께 분석 및 AI 능력을 여러 팀이 공동으로 구축하고 소유해야 성과를 얻을 수 있다고 강조한다. 벤츄라는 “유니레버는 머신러닝으로 예측을 자동화하거나 알렉스로 고객 문의를 관리할 때도 ‘기계가 말한 대로 그대를 따라가는’ 전략을 취하지 않았다.  그런 경우 기계에 대한 신뢰를 얻는 데 시간이 많이 걸리고, 100% 신뢰를 얻기도 사실 어렵다. 인간과 기계가 함께 구축하고 소유한다는 관점을 갖고 AI를 시작하면 보다 수월하게 프로젝트를 진행할 수 있다. 그뿐만 아니라 비즈니스와 기술적인 관점에서 알고리즘을 더 다양한 각도로 활용할 수 있기 때문에 최종적으로 편견이 적은 시스템을 얻을 수 있다”라고 설명했다.
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