유통산업에서의 생성형 AI 실무 적용사례

많은 기업들이 생성형 AI 교육을 통해 디지털 역량을 강화하고자 하지만, 교육 이후 실제 업무에 적용되어 성과로 이어지는 경우는 여전히 드뭅니다. 특히 현업의 복잡한 프로세스를 개선하고, 실질적인 생산성 향상으로 연결되기 위해서는 단순한 기술 습득을 넘어, 업무에 적합한 적용 사례를 발굴하고 실행하는 역량이 필요합니다.

이번 글에서는 유통 산업 내 경영지원, 물류, 마케팅, 영업 등 다양한 직무에서 실무자들이 생성형 AI를 활용해 문제를 해결한 네 가지 사례를 소개합니다. 해당 사례들은 포텐스닷의 교육을 수강한 실무자들이 중심이 되어 직접 정의한 문제를 바탕으로, AI 기술을 실질적인 자동화 도구로 전환한 결과입니다. HRD 담당자에게는 단순 교육을 넘어 실질적 현장 적용까지 연결되는 학습 설계의 중요성을 시사하는 사례가 될 것입니다.

사례 1. 경영지원: 주간 보고 및 매출 분석 자동화로 의사결정 품질 향상

❌ 문제 상황
경영지원팀은 매주 동일한 매출 데이터를 활용해 다양한 리포트를 수동 생성하고, 어드민 시스템과 실제 매출 데이터 간의 싱크 여부를 확인하는 데 많은 시간을 소모했습니다. 분석 결과는 일회성으로 활용되어, 중장기적 인사이트 확보가 어려웠습니다.

✅ AI 적용 방식
Google Apps Script와 생성형 AI를 결합해 매출 데이터를 자동 수집 및 전처리하고, 제품 판매 순위, 유입 경로 기여도 등 주요 지표를 자동 분석 및 시각화하도록 했습니다. 분석 결과는 자동 보고서로 생성되고 아카이빙됩니다.

💡 성과 및 기대효과
반복적인 수작업 분석이 제거되면서 분석 정확도가 높아졌고, 보고서 품질과 활용 빈도 역시 향상되었습니다. 데이터 기반 의사결정 속도와 품질 모두 개선되었으며, 경영관리의 전략적 접근이 가능해졌습니다.

사례 2. 물류: 재고 업데이트 자동화로 야근 없는 보고 체계 구축

❌ 문제 상황
재고 현황 업데이트는 잔여 재고 확인, 브랜드별 정렬, 증감 분석 등을 모두 수작업으로 수행해야 했고, 엑셀의 색상 처리 등 시각적 작업까지 포함되어 야근이 빈번하게 발생했습니다. 재고 추이 파악도 일주일 단위로 제한되어 전략적 한계가 존재했습니다.

✅ AI 적용 방식
GAS 기반 자동화 스크립트로 재고 데이터를 수집하고, 생성형 AI가 브랜드별 재고 변화와 잔여 재고 순위를 분석해 시각화된 보고서를 자동 생성하도록 구현했습니다. 워크플로우는 팀 내 공유 및 협업 가능하도록 설정되었습니다.

💡 성과 및 기대효과
재고 업데이트 주기가 단축되어 더 촘촘한 재고 추적이 가능해졌고, 업무 시간 내 보고서 작성을 완료할 수 있게 되었습니다. 반복 업무로 인한 업무 피로도와 야근은 크게 줄었고, 팀 전략 수립의 기반이 확보되었습니다.

사례 3. 마케팅: 프로모션 데이터 자동 취합으로 월말 보고 혁신

❌ 문제 상황
매월 말, MKT 360 보고서를 작성하기 위해 온라인·오프라인·CRM 등 다양한 채널에서 데이터를 복사해 붙여넣는 수작업을 반복해야 했습니다. 데이터 취합 지연으로 전략 수립이 늦어지고, 휴먼 에러 발생률도 높았습니다.

✅ AI 적용 방식
생성형 AI가 엑셀 파일 내에서 프로모션 관련 데이터를 식별·추출하고, 정제된 데이터를 MKT 360 보고서 템플릿에 자동 기입하도록 설계했습니다. Google Drive 폴더에 파일만 저장하면 전체 프로세스가 자동으로 실행됩니다.

💡 성과 및 기대효과
보고서 작성 시간이 대폭 줄어들었으며, 수작업 입력으로 인한 오류 발생 가능성도 감소했습니다. 마케팅 담당자는 전략 수립과 성과 분석 등 보다 핵심적인 업무에 집중할 수 있게 되었고, 마케팅 ROI 개선 기반이 마련되었습니다.

사례 4. 영업: 매장 데이터 자동 정리로 인사이트 기반 영업 전략 수립

❌ 문제 상황
매장에서 수집된 고객 반응과 매출 데이터를 수동으로 정리하고, 매장별 코멘트를 일일이 확인하는 과정은 많은 시간이 소요되었습니다. 고객 인사이트 도출과 전략 수립 속도에 제약이 따랐습니다.

✅ AI 적용 방식
생성형 AI의 자연어 처리 기능을 활용해 고객 코멘트를 분석하고, 긍정/부정 감정 분류 및 핵심 키워드 자동 추출이 가능하도록 구성했습니다. 예측 모델을 통해 매장별 예상 매출을 제공하고, 데이터 기반 보고서가 자동 생성됩니다.

💡 성과 및 기대효과
데이터 정리 및 분석 시간이 획기적으로 줄어들고, 각 매장의 상황을 빠르게 파악할 수 있게 되었습니다. 고객 반응 기반 인사이트 확보가 가능해져, 보다 정교한 영업 전략 수립이 가능해졌습니다.

이번에 소개한 유통 산업의 4가지 사례는 모두 하나의 공통된 흐름을 보여줍니다.
바로, 실무자가 교육을 통해 생성형 AI 활용 역량을 확보하고, 자신의 업무에 적용 가능한 문제를 정의한 후 실제 자동화 솔루션을 구현해낸 것입니다.

이러한 흐름은 단순히 기술을 배우는 수준을 넘어, 조직 내 데이터 활용력과 의사결정 역량 자체를 강화하는 방향으로 이어집니다. 특히 모든 사례가 비개발자 중심으로 기획·실행되었다는 점은 실무 현장에서의 AI 활용 가능성을 실증적으로 보여줍니다.

포텐스닷은 단발성 교육을 넘어, **조직 구성원이 직접 성과를 만들어내는 ‘적용 중심 교육 모델’**을 지향합니다. HRD 담당자는 이제 단순한 기술 도입을 넘어, AI 역량이 실제 업무 개선과 연결되는 구조를 어떻게 설계할 것인가를 고민해야 할 시점입니다.