AI로 생성된 이미지 [사진=챗GPT]
유통업계에서 인공지능(AI) 활용이 확산하고 있지만, 대형 유통사와 중소 유통업체 간 양극화도 커지고 있다. 대형 유통사는 가격 결정·고객 분석·재고 관리 등 핵심 업무에 AI를 적용하는 반면 중소 유통업체는 비용과 인력, 데이터 인프라 부족으로 AI 전환 출발선에도 제대로 서지 못하고 있다.
10일 유통업계에 따르면 롯데·신세계·현대 등 주요 유통 대기업은 AI 전담 조직을 두고 AI 개발과 업무 적용 범위를 넓히고 있다. 자체 고객 데이터와 물류·판매 데이터를 기반으로 수요 예측·재고 최적화·개인화 추천 등에서 생산성과 효율성을 높이는 방식이다.
반면 중소 유통업체 상당수는 AI 필요성은 인식하면서도 실제 도입 단계로 넘어가지 못하는 실정이다. 중소기업기술정보진흥원이 지난해 매출 1500억원 미만 중소기업 4300개를 대상으로 실시한 '중소기업 정보화수준조사'에 따르면 AI를 활용해 문제 원인을 파악하고 대응하는 기업은 0.9%에 그쳤다.
또 전사적으로 문제를 실시간 파악하고 모든 의사 결정 기준으로 AI를 활용한다고 답한 기업은 0.1%에 불과했다. 일부 부서에서 문제를 식별하고 모니터링하는 수준이라는 응답도 2.8%에 머물렀다.
특히 도소매업과 운수업에서는 AI 활용률이 0%로 나타났다. 판매·재고·고객 데이터를 토대로 수요 예측, 가격 조정, 발주 자동화 등에 AI를 적용할 여지가 큰 업종임에도 현장 도입은 사실상 초기 단계에 머물러 있는 셈이다.
중소 유통업체들의 AI 활용이 저조한 배경에는 취약한 데이터 기반도 있다. 같은 조사에서 전체 중소기업의 38.5%는 데이터를 전혀 수집하지 않는다고 답했다. 57.8%는 일부 데이터를 수집하고 있었지만, 실제 AI 활용으로 이어지지는 못했다. AI를 적용하려면 데이터 수집과 정제, 분석 과정이 선행돼야 한다. 하지만 이를 담당할 전문 인력과 예산을 확보하기 어렵다는 게 공통된 설명이다.
소상공인들도 사정은 비슷하다. 중소기업중앙회 서울지역본부가 지난해 11월 발표한 '서울시 소상공인 AI 인식 및 활용 수준 실태조사'에 따르면 현재 사업장에서 AI를 활용하고 있다고 답한 비율은 9.7%에 그쳤다. 특히 AI 효용성은 인식하지만, 초기 투자비가 발목을 잡고 있는 것으로 나타났다. 조사 대상 사업체의 69.0%는 AI 기술 도입이 어려운 이유로 '도입 비용 부담'을 들었다. 이어 'AI 관련 지식 및 인력 부족'(30.7%), '기존 시스템과의 연계 어려움'(23.0%) 순으로 나타났다.
업계에서는 AI 활용 여부가 향후 유통업체 간 생산성 격차를 키울 수 있다는 지적이 나온다. 대형 유통사는 가격·재고·물류 운영을 고도화하는 반면, 중소 유통업체가 수작업 중심 운영 구조에 머물 경우 비용 경쟁력과 고객 대응력 차이가 더 벌어질 수 있어서다.
김익성 동덕여대 교수(전 유통학회장)는 "국내 중소 유통기업의 AI 활용은 매우 저조한 실정"이라며 "AI 도입 비용 부담이 큰 만큼 정부의 지속적인 지원이 필요하다"고 말했다. 이어 "현장 기반 실무 교육과 업무 사례 지원이 병행돼야 한다"며 "앞으로는 AI를 활용하는 유통업체들이 시장 경쟁력을 확보하게 될 것"이라고 덧붙였다.
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