제미나이는 이미지를 만들고, 센트릭은 상품을 만듭니다
센트릭 소프트웨어, 설텍 2026서 패션 AI 실전 활용법 공개
패션 상품기획·디자인을 위한 AI 활용 노하우 전수
패션 기업에서 AI를 사용하는 것은 더 이상 새로운 일이 아니다. 상품기획자는 시장조사와 아이디어 발굴에 챗GPT를 활용하고, 디자이너는 제미나이를 비롯한 이미지 생성 AI로 디자인 컨셉을 시각화한다. 마케팅 부서에서는 카피와 콘텐츠 제작에 AI를 활용한다. 불과 몇 년 사이 AI는 패션 실무자의 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다.
그러나 한 가지 질문은 여전히 남는다. ‘AI를 많이 사용하는 것과 기업의 상품개발 프로세스가 AI로 혁신되는 것은 같은 것일까’
센트릭 소프트웨어(Centric Software)는 오는 9월 9일 서울 DDP에서 열리는 ‘설텍 2026(SEOUL TEX&TECH)’에서 이 질문에 대한 답을 제시한다.
김유진 센트릭 소프트웨어 코리아 프리세일즈 매니저는 ‘제미나이는 이미지를 만들고, 센트릭은 상품을 만듭니다 - 패션 상품기획·디자인을 위한 실전 AI’를 주제로 패션 산업 실무자들이 현장에서 바로 적용할 수 있는 AI 활용 전략을 소개할 예정이다.
# 범용 AI의 한계...“이미지는 만들지만, 상품은 만들지 못한다”
챗GPT, 제미나이 같은 범용 AI는 이제 패션 기업의 업무 곳곳에 스며들어 있다. 문제는 그 결과물이 대부분 대화창 안에서 끝난다는 점이다. 제미나이에게 “티셔츠 디자인을 만들어달라”고 요청하면 그럴듯한 이미지 한 장은 얻을 수 있지만, 그 이미지는 실제 원단, 컬러, 사이즈, 원가 정보와 단절된 채로 남는다.
결국 담당자는 그 이미지를 보고 처음부터 다시 상품 데이터를 입력해야 한다. 범용 생성형 AI가 아무리 뛰어난 이미지를 만들어도 ‘상품의 맥락(Product Context)’과 연결되지 않는다면 결과물은 다시 사람의 손을 거쳐 기업의 업무 시스템으로 입력돼야 한다.
더 큰 문제는 보안이다. 직원들이 개인 계정으로 범용 AI를 사용하면서 미공개 디자인이나 원가 정보가 회사 몰래 외부 서버로 유출되는 이른바 ‘섀도 AI(Shadow AI)’ 리스크도 커지고 있다.
# 센트릭의 답 “업무 프로세스 안에 내재된 AI”
이번 세션에서 센트릭 소프트웨어가 강조하는 핵심은 하나다. AI가 대화창 밖으로 나와 실제 상품기획·디자인 프로세스 안에 내재되어야 한다는 것.
센트릭 AI는 제품 라이프사이클 데이터와 의사결정 맥락을 이해하도록 설계됐다. 생성된 이미지나 컬러 바리에이션은 곧바로 PLM 상의 스타일, 소재, 시즌 라인플랜과 연결되어 공식 제품 기록의 일부가 된다. 여기에 PLM, Planning, Pricing, Market Intelligence가 하나로 묶인 ‘커넥티드 디시전(Connected Decisions)’ 구조를 통해, 흩어진 스프레드시트 대신 마진·판매·지속가능성 목표를 함께 고려한 의사결정을 지원한다.
세션에서는 다음과 같은 실전 사례가 소개될 예정이다.
- 머천다이징·전략 팀 : AI 수요 예측과 추천 어소트먼트(assortment), 트렌드 레이더와 경쟁사 분석 자동화
- 디자인 팀 : 스케치에서 텍팩(Tech Pack)까지 이어지는 AI 워크플로우
- 디자인·생산 팀 : 사내 문서 지식을 활용하는 AI 어시스턴트
- 영업·스토어 운영 : 매장 클러스터링, 마크다운·리오더 제안
- 소싱·컴플라이언스 : 지속가능 트렌드 파악, EU 제품환경발자국(PEF)·디지털 제품 여권(DPP) 대응
# 센트릭 도입사, 디자인 및 시장 출시 속도 단축
센트릭 AI를 도입한 브랜드들은 컨셉 시각화 시간을 최대 90% 단축했고, 디자인 1건당 3~5시간을 절감했으며, 시장 출시 속도는 최대 2~4배 빨라진 것으로 나타났다.
센트릭 소프트웨어는 이 같은 AI 역량을 인정받아 2012년부터 2024년까지 여러 차례 프로스트앤설리번(Frost & Sullivan)의 어워드를 수상했으며, 최근에는 AI 부문 혁신 리더십상을 받았다. 또한 가트너(Gartner®)의 리테일 가격·프로모션·마크다운 최적화 솔루션 리포트에도 이름을 올리며 업계 전반에서 지속적으로 인정받고 있다.
“AI가 여러분의 업무 프로세스 안에 내재된다면, 무엇이 달라질까요?” 김유진 매니저는 이번 ‘설텍 2026’에서 이 질문에 대한 실전 답변을 패션 상품기획·디자인·소싱 실무자들에게 직접 전할 예정이다.
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결국 중요한 것은 ‘AI가 무엇을 만들 수 있는가’보다 ‘AI가 기업의 기존 데이터와 업무 프로세스를 얼마나 이해하고 다음 의사결정까지 연결할 수 있는가’다. 패션 산업에서 AI에 대한 관심은 이미 충분히 높다. 이제 필요한 것은 또 하나의 이미지 생성 툴을 배우는 것이 아니라 AI를 기업의 상품기획과 디자인, 개발, 소싱 프로세스 안에 어떻게 안착시킬 것인가에 대한 구체적인 방법론이다.
생성형 AI를 써봤지만 “그래서 우리 회사의 상품기획과 개발은 어떻게 달라져야 하는가”라는 질문이 남아 있다면, 이번 세션을 눈여겨볼 이유가 충분하다.
황연희 에디터 yuni@dito.fashion
제미나이는 이미지를 만들고, 센트릭은 상품을 만듭니다
패션 기업에서 AI를 사용하는 것은 더 이상 새로운 일이 아니다. 상품기획자는 시장조사와 아이디어 발굴에 챗GPT를 활용하고, 디자이너는 제미나이를 비롯한 이미지 생성 AI로 디자인 컨셉을 시각화한다. 마케팅 부서에서는 카피와 콘텐츠 제작에 AI를 활용한다. 불과 몇 년 사이 AI는 패션 실무자의 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다.
그러나 한 가지 질문은 여전히 남는다. ‘AI를 많이 사용하는 것과 기업의 상품개발 프로세스가 AI로 혁신되는 것은 같은 것일까’
센트릭 소프트웨어(Centric Software)는 오는 9월 9일 서울 DDP에서 열리는 ‘설텍 2026(SEOUL TEX&TECH)’에서 이 질문에 대한 답을 제시한다.
김유진 센트릭 소프트웨어 코리아 프리세일즈 매니저는 ‘제미나이는 이미지를 만들고, 센트릭은 상품을 만듭니다 - 패션 상품기획·디자인을 위한 실전 AI’를 주제로 패션 산업 실무자들이 현장에서 바로 적용할 수 있는 AI 활용 전략을 소개할 예정이다.
# 범용 AI의 한계...“이미지는 만들지만, 상품은 만들지 못한다”
챗GPT, 제미나이 같은 범용 AI는 이제 패션 기업의 업무 곳곳에 스며들어 있다. 문제는 그 결과물이 대부분 대화창 안에서 끝난다는 점이다. 제미나이에게 “티셔츠 디자인을 만들어달라”고 요청하면 그럴듯한 이미지 한 장은 얻을 수 있지만, 그 이미지는 실제 원단, 컬러, 사이즈, 원가 정보와 단절된 채로 남는다.
결국 담당자는 그 이미지를 보고 처음부터 다시 상품 데이터를 입력해야 한다. 범용 생성형 AI가 아무리 뛰어난 이미지를 만들어도 ‘상품의 맥락(Product Context)’과 연결되지 않는다면 결과물은 다시 사람의 손을 거쳐 기업의 업무 시스템으로 입력돼야 한다.
더 큰 문제는 보안이다. 직원들이 개인 계정으로 범용 AI를 사용하면서 미공개 디자인이나 원가 정보가 회사 몰래 외부 서버로 유출되는 이른바 ‘섀도 AI(Shadow AI)’ 리스크도 커지고 있다.
# 센트릭의 답 “업무 프로세스 안에 내재된 AI”
이번 세션에서 센트릭 소프트웨어가 강조하는 핵심은 하나다. AI가 대화창 밖으로 나와 실제 상품기획·디자인 프로세스 안에 내재되어야 한다는 것.
센트릭 AI는 제품 라이프사이클 데이터와 의사결정 맥락을 이해하도록 설계됐다. 생성된 이미지나 컬러 바리에이션은 곧바로 PLM 상의 스타일, 소재, 시즌 라인플랜과 연결되어 공식 제품 기록의 일부가 된다. 여기에 PLM, Planning, Pricing, Market Intelligence가 하나로 묶인 ‘커넥티드 디시전(Connected Decisions)’ 구조를 통해, 흩어진 스프레드시트 대신 마진·판매·지속가능성 목표를 함께 고려한 의사결정을 지원한다.
세션에서는 다음과 같은 실전 사례가 소개될 예정이다.
# 센트릭 도입사, 디자인 및 시장 출시 속도 단축
센트릭 AI를 도입한 브랜드들은 컨셉 시각화 시간을 최대 90% 단축했고, 디자인 1건당 3~5시간을 절감했으며, 시장 출시 속도는 최대 2~4배 빨라진 것으로 나타났다.
센트릭 소프트웨어는 이 같은 AI 역량을 인정받아 2012년부터 2024년까지 여러 차례 프로스트앤설리번(Frost & Sullivan)의 어워드를 수상했으며, 최근에는 AI 부문 혁신 리더십상을 받았다. 또한 가트너(Gartner®)의 리테일 가격·프로모션·마크다운 최적화 솔루션 리포트에도 이름을 올리며 업계 전반에서 지속적으로 인정받고 있다.
“AI가 여러분의 업무 프로세스 안에 내재된다면, 무엇이 달라질까요?” 김유진 매니저는 이번 ‘설텍 2026’에서 이 질문에 대한 실전 답변을 패션 상품기획·디자인·소싱 실무자들에게 직접 전할 예정이다.
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결국 중요한 것은 ‘AI가 무엇을 만들 수 있는가’보다 ‘AI가 기업의 기존 데이터와 업무 프로세스를 얼마나 이해하고 다음 의사결정까지 연결할 수 있는가’다. 패션 산업에서 AI에 대한 관심은 이미 충분히 높다. 이제 필요한 것은 또 하나의 이미지 생성 툴을 배우는 것이 아니라 AI를 기업의 상품기획과 디자인, 개발, 소싱 프로세스 안에 어떻게 안착시킬 것인가에 대한 구체적인 방법론이다.
생성형 AI를 써봤지만 “그래서 우리 회사의 상품기획과 개발은 어떻게 달라져야 하는가”라는 질문이 남아 있다면, 이번 세션을 눈여겨볼 이유가 충분하다.
황연희 에디터 yuni@dito.fashion