패션 기업의 AI, 이제는 실행의 시대
AI로 제품 생애 주기 전체를 재설계하는 기업만이 살아남는다
2026년 글로벌 리테일 AI 시장은 약 400억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다.
맥킨지(McKinsey)는 생성형 AI 단일 기술만으로도 향후 3~5년 내 패션·리테일 부문의 영업 이익이 최대 2,750 억 달러까지 증가할 수 있다고 분석한다. 숫자만 보면 AI 전환은 선택이 아닌 필수처럼 보인다.
그런데 현실은 다르다. BRG(Berkeley Research Group) 조사에 따르면 리테일 리더의 80% 이상이 AI를 이미 도입했다고 밝혔지만, 그 중 절반에 가까운 기업만이 핵심 기능 전반에 AI가 실질적으로 적용되고 있다고 응답했다. 도입률은 높은데 ROI는 나오지 않는다. 왜일까?
지난 3월 26일, 디토앤디토와 센트릭 소프트웨어가 공동 주최한 프라이빗 세미나 'Centric X Dito Connect Seoul for Fashion'에 국내 패션 대기업부터 라이징 브랜드, OEM/ODM 제조사까지 130여 명의 임원진 및 실무 리더가 모였다. 기획·디자인·개발·글로벌 비즈니스·AX/DX 담당자들이 한자리에 모인 이 자리에서 가장 많은 공감을 얻은 메시지는 하나였다.
"AI를 도입했는가가 아니라, 어떻게 실행하고 있는가."
# 왜 AI는 ROI를 만들지 못하는가
디토앤디토 센트릭 소프트웨어 커넥트 서울 포 패션 세미나
문제의 본질은 데이터에 있다. 데이터 분석 전문가 중 단 12%만이 AI에 효과적으로 작동할 만큼 자사 데이터가 정제되어 있다고 답한다. 많은 기업이 분산된 데이터와 단절된 업무 프로세스 위에 AI를 얹고 있기 때문에, AI가 경영진이 기대하는 예측 정확도와 수익률 개선을 충분히 제공하지 못하고 있다.
센트릭 소프트웨어 CTO 라비 랑안(Ravi Rangan)은 이를 명확하게 짚는다. "강력한 디지털 기반이 없는 AI는 단순한 소음에 불과합니다. 가장 효과적인 AI 애플리케이션은 신뢰도 높고 체계적인 데이터와 업무 프로세스 환경을 기반으로 합니다."
코어사이트 리서치(Coresight Research)의 분석도 같은 방향을 가리킨다. 코어사이트 리서치 분석에 따르면 미국 리테일 기업의 약 60%가 가격 책정 기능을 핵심 기획 기능과 제대로 통합하지 못하고 있다. 코어사이트는 AI를 특정 기능에 단독으로 적용하는 것이 아니라, 제품 생애 주기 전체를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 구조 위에 올려야 한다고 조언한다. 결론은 단순하다. AI 도입의 성패는 기술 선택이 아니라 데이터 기반과 프로세스 통합에 달려 있다.
# 과거의 선형 프로세스는 이미 작동하지 않는다
디토앤디토 센트릭 소프트웨어 커넥트 서울 포 패션 세미나
과거 패션 기업의 제품 관리는 아이디어 구성 → 제품 개발 → 생산 → 출시 → 평가로 이어지는 선형 구조였다. 각 단계가 사일로화되어 있었고, 데이터는 단계 간에 공유되지 않았다. 이 구조는 트렌드 사이클이 길고 시장 변화가 느렸던 시대에는 작동했다.
지금은 다르다. 소비자 선호도는 소셜 미디어와 라이브 커머스를 통해 즉각적으로 변한다. 타겟(Target)의 최고커머스책임자 릭 고메즈(Rick Gomez)는 NRF 2025에서 신제품 개발 프로세스의 민첩성을 강조했다. 그는 "그건 더 이상 예전 방식대로 작동하지 않습니다. 모든 것이 훨씬 빠르게 움직이고 있습니다. 과거 타겟은 신제품을 시장에 출시하는 데 최대 27주가 걸렸지만 지금은 일부 제품을 8주 안에 출시하는 운영 모델을 갖췄습니다”고 말했다.
코어사이트 리서치가 제시하는 미래 제품 관리 모델은 선형이 아닌 순환형이다. 시장 인사이트, 제품 디자인, 기획과 가격 책정, 소싱과 생산, 판매와 재고, 고객 피드백이 공유 데이터 저장소와 AI를 중심으로 동시에 맞물려 돌아가는 구조다. 이 모델에서 각 기능은 순서대로 실행되는 것이 아니라 실시간으로 서로를 참조하며 최적화된다.
# AI는 패션 제품 생애 주기 전 단계를 바꾸고 있다
[패션 기업을 위한 2026 AI 실행 가이드 다운로드]
아이디어 구성과 트렌드 예측부터 제품 디자인과 개발, 기획과 소싱, 생산과 품질 관리, 가격 책정과 재고 최적화, 그리고 옴니채널 고객 경험까지 AI는 이제 특정 기능의 자동화 도구가 아니라 제품 생애 주기 전 단계에 걸쳐 의사결정 방식 자체를 바꾸고 있다.
각 단계에서 AI가 실제로 어떻게 작동하는지, 글로벌 패션·리테일 기업들이 어떤 성과를 만들어내고 있는지는 센트릭 소프트웨어가 공개한 가이드에서 구체적인 사례와 함께 확인할 수 있다.
# AI 전환의 실질적 출발점: 데이터 기반부터
코어사이트 리서치(Coresight Research)의 AI 인사이트
센트릭 소프트웨어 AI 실행 가이드에 따른 7단계별 AI의 역할을 살펴보면 하나의 공통점이 드러난다. AI가 가장 큰 효과를 발휘하는 곳은 데이터가 정제되어 있고 프로세스가 연결된 환경이다. PLM 시스템이 제품 정보와 업무 프로세스를 중앙에서 통합할 때, AI는 정확한 인사이트를 도출하고 새로운 기회를 발굴하며 복잡한 과정을 자동화하는 본연의 역할을 수행할 수 있다.
코어사이트 리서치는 선진 PLM 시스템 도입이 디자인-출시 타임라인을 최대 25%, 소재 폐기물을 10~15% 줄이는 효과가 있다고 분석한다. 센트릭 소프트웨어의 데이터에 따르면 이 기반 위에서 AI를 적용한 기업들은 출시 기간을 최대 60% 단축하고 수익률을 최대 15%까지 개선하는 성과를 거뒀다.
이러한 장점을 이유로 센트릭 소프트웨어 솔루션은 우수한 글로벌 패션 및 제조 기업들의 파트너가 자리매김하고 있다. 최근에도 글로벌 마켓에서는 나이키, 아마존 그리고 국내에서는 무신사, 위비스, 그리티, 올위메이크이즈 등 다양한 규모의 패션 기업들이 센트릭 소프트웨어를 선택하고 있다.
BCG 보고서는 현재 기업의 5%만이 AI에 완전히 준비된 상태이며, 약 35%가 AI를 스케일링하고 실질적 가치를 만들기 시작했고, 나머지 60%는 투자에도 불구하고 최소한의 가치만 얻고 있다고 진단한다. AI 도입의 성패는 결국 그 아래에 깔린 데이터 기반과 프로세스 통합의 깊이에 달려 있다.
# 센트릭 커넥트 서울, AI 실행을 위한 전략 가이드 제안
McKinsey & Company 유정화 파트너의 키노트
지난 3월 26일 디토앤디토 X 센트릭 소프트웨어 세미나는 이러한 AI의 실행 가이드를 제안하는 자리였고, 이를 통해 통합된 프로세스 운영이 얼마나 중요한 지 검증하는 자리였다.
McKinsey & Company 유정화 파트너의 키노트, 센트릭 소프트웨어의 AI 로드맵 세션, Centric Market Intelligence와 Planning, PLM, Gen AI 데모, 그리고 국내 패션 기업 이새에프앤씨의 실제 PLM 도입 사례까지, 세미나의 모든 세션은 같은 방향을 가리켰다.
기업 사례를 발표한 장병규 이새에프앤씨 부대표는 “본사는 AI를 기반으로 한 완벽한 시스템을 구축하는 것이 아니라 계획적인 설계를 위해 ‘데이터를 쌓는 과정’이 선행되어야 한다고 생각했고, 센트릭 소프트웨어 PLM이 중요한 역할을 할 것이라고 기대합니다”며 “앞으로 사전 기획하는 조직이 되기 위해 더 민첩하고 스마트한 제품 개발 프로세스를 만들어가는 것이 목표”라고 강조했다.
국내 패션 대기업 MD부터 라이징 브랜드의 디자이너, OEM/ODM 제조사의 소싱 담당자, AX/DX 팀까지 130여 명이 한자리에서 공통적으로 확인한 것은 이것이다. AI 전환의 경쟁은 이미 시작됐고, 지금 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 실행을 시작하는 첫 번째 단계다.
트렌드는 더 빨라지고, 재고 리스크는 커지고, 마진은 줄어들고 있다. 2026년, 차이를 만드는 것은 전략이 아니라 실행이다.
황연희 에디터 yuni@dito.fashion
패션 기업의 AI, 이제는 실행의 시대
2026년 글로벌 리테일 AI 시장은 약 400억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다.
맥킨지(McKinsey)는 생성형 AI 단일 기술만으로도 향후 3~5년 내 패션·리테일 부문의 영업 이익이 최대 2,750 억 달러까지 증가할 수 있다고 분석한다. 숫자만 보면 AI 전환은 선택이 아닌 필수처럼 보인다.
그런데 현실은 다르다. BRG(Berkeley Research Group) 조사에 따르면 리테일 리더의 80% 이상이 AI를 이미 도입했다고 밝혔지만, 그 중 절반에 가까운 기업만이 핵심 기능 전반에 AI가 실질적으로 적용되고 있다고 응답했다. 도입률은 높은데 ROI는 나오지 않는다. 왜일까?
지난 3월 26일, 디토앤디토와 센트릭 소프트웨어가 공동 주최한 프라이빗 세미나 'Centric X Dito Connect Seoul for Fashion'에 국내 패션 대기업부터 라이징 브랜드, OEM/ODM 제조사까지 130여 명의 임원진 및 실무 리더가 모였다. 기획·디자인·개발·글로벌 비즈니스·AX/DX 담당자들이 한자리에 모인 이 자리에서 가장 많은 공감을 얻은 메시지는 하나였다.
"AI를 도입했는가가 아니라, 어떻게 실행하고 있는가."
# 왜 AI는 ROI를 만들지 못하는가
문제의 본질은 데이터에 있다. 데이터 분석 전문가 중 단 12%만이 AI에 효과적으로 작동할 만큼 자사 데이터가 정제되어 있다고 답한다. 많은 기업이 분산된 데이터와 단절된 업무 프로세스 위에 AI를 얹고 있기 때문에, AI가 경영진이 기대하는 예측 정확도와 수익률 개선을 충분히 제공하지 못하고 있다.
센트릭 소프트웨어 CTO 라비 랑안(Ravi Rangan)은 이를 명확하게 짚는다. "강력한 디지털 기반이 없는 AI는 단순한 소음에 불과합니다. 가장 효과적인 AI 애플리케이션은 신뢰도 높고 체계적인 데이터와 업무 프로세스 환경을 기반으로 합니다."
코어사이트 리서치(Coresight Research)의 분석도 같은 방향을 가리킨다. 코어사이트 리서치 분석에 따르면 미국 리테일 기업의 약 60%가 가격 책정 기능을 핵심 기획 기능과 제대로 통합하지 못하고 있다. 코어사이트는 AI를 특정 기능에 단독으로 적용하는 것이 아니라, 제품 생애 주기 전체를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 구조 위에 올려야 한다고 조언한다. 결론은 단순하다. AI 도입의 성패는 기술 선택이 아니라 데이터 기반과 프로세스 통합에 달려 있다.
# 과거의 선형 프로세스는 이미 작동하지 않는다
과거 패션 기업의 제품 관리는 아이디어 구성 → 제품 개발 → 생산 → 출시 → 평가로 이어지는 선형 구조였다. 각 단계가 사일로화되어 있었고, 데이터는 단계 간에 공유되지 않았다. 이 구조는 트렌드 사이클이 길고 시장 변화가 느렸던 시대에는 작동했다.
# AI는 패션 제품 생애 주기 전 단계를 바꾸고 있다
[패션 기업을 위한 2026 AI 실행 가이드 다운로드]
아이디어 구성과 트렌드 예측부터 제품 디자인과 개발, 기획과 소싱, 생산과 품질 관리, 가격 책정과 재고 최적화, 그리고 옴니채널 고객 경험까지 AI는 이제 특정 기능의 자동화 도구가 아니라 제품 생애 주기 전 단계에 걸쳐 의사결정 방식 자체를 바꾸고 있다.
각 단계에서 AI가 실제로 어떻게 작동하는지, 글로벌 패션·리테일 기업들이 어떤 성과를 만들어내고 있는지는 센트릭 소프트웨어가 공개한 가이드에서 구체적인 사례와 함께 확인할 수 있다.
# AI 전환의 실질적 출발점: 데이터 기반부터
센트릭 소프트웨어 AI 실행 가이드에 따른 7단계별 AI의 역할을 살펴보면 하나의 공통점이 드러난다. AI가 가장 큰 효과를 발휘하는 곳은 데이터가 정제되어 있고 프로세스가 연결된 환경이다. PLM 시스템이 제품 정보와 업무 프로세스를 중앙에서 통합할 때, AI는 정확한 인사이트를 도출하고 새로운 기회를 발굴하며 복잡한 과정을 자동화하는 본연의 역할을 수행할 수 있다.
코어사이트 리서치는 선진 PLM 시스템 도입이 디자인-출시 타임라인을 최대 25%, 소재 폐기물을 10~15% 줄이는 효과가 있다고 분석한다. 센트릭 소프트웨어의 데이터에 따르면 이 기반 위에서 AI를 적용한 기업들은 출시 기간을 최대 60% 단축하고 수익률을 최대 15%까지 개선하는 성과를 거뒀다.
이러한 장점을 이유로 센트릭 소프트웨어 솔루션은 우수한 글로벌 패션 및 제조 기업들의 파트너가 자리매김하고 있다. 최근에도 글로벌 마켓에서는 나이키, 아마존 그리고 국내에서는 무신사, 위비스, 그리티, 올위메이크이즈 등 다양한 규모의 패션 기업들이 센트릭 소프트웨어를 선택하고 있다.
BCG 보고서는 현재 기업의 5%만이 AI에 완전히 준비된 상태이며, 약 35%가 AI를 스케일링하고 실질적 가치를 만들기 시작했고, 나머지 60%는 투자에도 불구하고 최소한의 가치만 얻고 있다고 진단한다. AI 도입의 성패는 결국 그 아래에 깔린 데이터 기반과 프로세스 통합의 깊이에 달려 있다.
# 센트릭 커넥트 서울, AI 실행을 위한 전략 가이드 제안
지난 3월 26일 디토앤디토 X 센트릭 소프트웨어 세미나는 이러한 AI의 실행 가이드를 제안하는 자리였고, 이를 통해 통합된 프로세스 운영이 얼마나 중요한 지 검증하는 자리였다.
McKinsey & Company 유정화 파트너의 키노트, 센트릭 소프트웨어의 AI 로드맵 세션, Centric Market Intelligence와 Planning, PLM, Gen AI 데모, 그리고 국내 패션 기업 이새에프앤씨의 실제 PLM 도입 사례까지, 세미나의 모든 세션은 같은 방향을 가리켰다.
기업 사례를 발표한 장병규 이새에프앤씨 부대표는 “본사는 AI를 기반으로 한 완벽한 시스템을 구축하는 것이 아니라 계획적인 설계를 위해 ‘데이터를 쌓는 과정’이 선행되어야 한다고 생각했고, 센트릭 소프트웨어 PLM이 중요한 역할을 할 것이라고 기대합니다”며 “앞으로 사전 기획하는 조직이 되기 위해 더 민첩하고 스마트한 제품 개발 프로세스를 만들어가는 것이 목표”라고 강조했다.
국내 패션 대기업 MD부터 라이징 브랜드의 디자이너, OEM/ODM 제조사의 소싱 담당자, AX/DX 팀까지 130여 명이 한자리에서 공통적으로 확인한 것은 이것이다. AI 전환의 경쟁은 이미 시작됐고, 지금 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 실행을 시작하는 첫 번째 단계다.
트렌드는 더 빨라지고, 재고 리스크는 커지고, 마진은 줄어들고 있다. 2026년, 차이를 만드는 것은 전략이 아니라 실행이다.
황연희 에디터 yuni@dito.fashion