"GS샵 '상품 검색 필터'와 '리뷰 요약' 기능이 생성형 인공지능(AI)으로 개선됐습니다. 아마존베드락이 검색 필터 관리 작업을 간소화하고 수천 개 리뷰를 요약해 주기도 합니다. 내부적으로 인건비를 절약할 수 있었고 소비자에게 편리한 서비스를 제공할 수 있었습니다."

GS리테일 전향선 클라우드 부문 팀장은 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 GS샵에 적용한 아마존웹서비스(AWS)의 아마존베드락 특장점을 강조하며 이같이 말했다.

GS샵은 GS리테일이 운영하는 온라인 쇼핑몰이다. 패션부터 뷰티, 가전 등 여러 상품을 판매한다. TV쇼핑과 모바일 앱을 통해 고객 맞춤형 서비스를 제공한다. 웹과 앱 모두 지원한다.

소비자는 GS샵에서 원하는 상품을 검색하거나 적합한 상품을 추천받을 수 있다. 상품 하단에 위치한 리뷰 내용을 보고 구매를 결정한다.

전향선 팀장은 아마존베드락이 GS샵에 적용된 사례를 소개했다. 패션 상품 검색 필터와 리뷰 요약 기능이 대표적인 예다.

패션 상품 검색 필터는 고객이 검색한 상품 결과를 최신순, 추천순, 금액 등에 맞춰 제공하는 기능이다. 그동안 개발자는 새 상품이 GS샵에 들어왔을 때 제품 무늬, 색상, 크기 등 정보를 데이터베이스(DB)에 일일이 저장하는 수작업을 거쳤다. 상품이 소비자 검색 결과에 맞게 필터링돼야 해서다.

전 팀장은 올해 6월부터 검색 필터에 아마존베드락을 적용했다. 현재 직원이 새 상품 정보를 아마존베드락에 전송하면, AI가 상품 색상부터 무늬, 크기 등 정보를 추출한다. 이후 이를 DB에 바로 저장한다. 사람은 해당 데이터가 맞게 생성됐는지 확인만 하면 된다.

전 팀장은 "사람이 재킷 이미지를 아마존베드락에 전송하면, AI가 색상·패턴 등 제품 속성을 자동 추출해 DB에 저장한다"며 "해당 정보는 검색 결과에 바로 반영된다"고 설명했다.

이어 "사람으로만 데이터 필터링 작업을 하면 억 단위 인건비가 들지만, AI를 활용하면 상품 개당 1.2원 정도 비용이 든다"며 "현재 GS샵 패션 상품이 700만 개인데 생성형 AI로 1천만원 미만으로 동일한 업무를 할 수 있는 셈"이라고 덧붙였다.

다만 전 팀장은 AI를 활용한다고 해서 모든 과정이 순탄치 않았다고 했다. 그는 "아마존베드락 도입 초기에는 AI가 제품 색상·형태를 제대로 인식하지 못해 세부 사항에서 오류를 일으켰다"며 "내부적으로 데이터를 꾸준히 검증해 정확성을 높였다"고 말했다.

10일 업계에 따르면 GS리테일은 소비자들이 게시한 제품 리뷰를 AI로 간추리는 AI 리뷰 요약을 도입했다. 아마존베드락 내 앤트로픽의 거대언어모델(LLM) '하이쿠'로 작동한다.

전 팀장은 "상품 리뷰를 다 읽는 것은 쉽지 않다"며 "AI가 모든 리뷰를 종합해 품질이나 사용 후기에 대한 핵심 내용을 한눈에 볼 수 있도록 요약한다"고 설명했다.

또 그는 "리뷰 상단에 요약 정보를 제공함으로써 고객들이 제품을 구매할지 말지에 대한 의사결정을 더 빠르게 할 수 있다"고 덧붙였다.

전 팀장은 모든 업무를 생성형 AI로 대체할 수 없다고 강조했다. 다만 비용 효율 측면에서 우수하다는 점엔 동의했다. 기업이 AI를 사용하면 기존보다 더 낮은 비용과 시간으로 사람과 비슷한 수준의 결과를 얻을 수 있기 때문이다.

또 전 팀장은 AI가 사람보다 업무를 더 잘하길 바라는 것은 현실적이지 않다고 지적했다.

전 팀장은 "기업은 사람과 비슷한 수준의 결과물을 AI로 얻기만 해도 이득 본 것"이라며 "AI 구축이 사람 고용보다 더 낮은 비용·시간을 요구하기 때문"이라고 설명했다.

이어 "현재 AI가 사람보다 조금 부족해도 업무 진행에 문제없다"며 "중요한 것은 일정 수준 이상의 결과물을 효율적으로 생산하는 것"이라고 주장했다.

그러면서 "앞으로 AI 기술을 적극 도입해 비용 절감과 업무 효율성을 높일 계획"이라며 "효율적인 자원 활용이 기업 경쟁력의 핵심"이라고 강조했다.