엔비디아, 소매업 혁신 위한 멀티에이전트 AI 블루프린트 공개...창고부터 카탈로그까지 전방위 지원

엔비디아가 소매업 공급망 효율화를 위한 두 가지 AI 솔루션을 발표했다.

[한국정보기술신문] 엔비디아가 소매업계의 창고 관리와 제품 카탈로그 운영을 혁신할 멀티에이전트 AI 블루프린트 두 종을 9일 공개했다. 이번에 발표된 멀티에이전트 지능형 창고(MAIW)와 소매 카탈로그 강화 블루프린트는 오픈소스 개발자 참조 자료로, 개발자들이 창고에서 고객까지 이어지는 소매 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 맞춤 구축할 수 있도록 지원한다.

엔비디아 소매 및 소비재 AI 개발자 관계 담당 디렉터인 타릭 하마두는 "이번 블루프린트를 활용한 개발로 통합 비용을 절감하고 고객과 파트너가 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있게 됐다"며 "소매업계가 경쟁력을 갖추는 데 필요한 효율성과 엔터프라이즈급 확장성을 제공한다"고 밝혔다. 이번 블루프린트는 다음 주 열리는 미국소매협회 빅쇼에서 시연될 예정이다.

창고 운영 효율화하는 MAIW

창고는 다양한 소매 제품을 담은 박스부터 대형 기계와 수천 건의 일일 주문을 처리하는 작업자까지 많은 요소가 움직이는 역동적인 공간이다. 재고 부족부터 통로 청소까지 문제는 순식간에 발생할 수 있다. 하지만 기존에는 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 계층 간 단절로 관리자들이 제품 재고 정확한 측정, 기술 문제 신속한 파악, 추가 인력이 필요한 구역에 충분한 작업자 배치 등의 문제를 쉽게 처리하기 어려웠다.

MAIW 블루프린트는 기존 창고 관리 시스템, 전사적 자원 관리, 로봇공학, 사물인터넷(IoT) 데이터 위에서 작동하는 동기화된 AI 시스템을 제공해 팀이 실시간으로 설명 가능한 운영 인텔리전스를 얻을 수 있도록 한다. 장비 자산 운영, 운영 조정, 안전 규정 준수, 예측, 문서 처리 등을 담당하는 전문 에이전트들로 구성되며, 중앙 창고 운영 어시스턴트가 이들을 통합 조율한다.

예를 들어 관리자가 자연어로 "포장이 왜 느린가"라고 질문하면 어시스턴트가 장비 상태, 작업 대기열, 인력 데이터를 분석해 병목 지점을 파악하고 뒷받침 증거를 보여주며 작업 재분배나 우선순위 조정 같은 조치를 권고한다. 역할 기반 접근 제어와 정책 범위 내 권고사항 유지를 위한 가드레일 등 프로덕션급 기능도 제공해 운영팀이 AI를 신뢰하고 실제 장비와 안전이 중요한 결정에 도움을 받을 수 있다.

제품 개발 기업 키네틱 비전의 제레미 자렛 CEO는 "차트와 그래프는 이제 과거의 방식"이라며 "예측과 처방적 조치가 필요한 시점이며, MAIW 블루프린트는 질문에 답하고 의사결정을 촉진하는 중심적인 방법을 제공한다"고 평가했다.

제품 데이터 풍부화하는 카탈로그 블루프린트

소매 카탈로그 강화 블루프린트는 모든 규모의 기업이 더 풍부하고 정확한 제품 온보딩과 현지화된 마케팅을 달성할 수 있도록 지원한다. 소매업체들은 종종 제품 이미지가 최소한의 텍스트나 일관성 없는 텍스트와 함께 도착하면서 팀이 제목, 설명, 속성을 작성하고 각 시장과 캠페인에 맞게 맞춤화하는 데 많은 시간을 소비하는 '희소 데이터' 문제에 직면한다.

이 블루프린트는 생성형 AI를 활용해 대규모로 고품질의 구조화되고 현지화되며 브랜드에 부합하는 제품 콘텐츠를 생성한다. 예를 들어 가정용품 소매업체가 기본적인 세라믹 머그 사진으로 온라인 매장을 업데이트하려 할 때, 블루프린트의 일부인 엔비디아 네모트론 비전 언어 모델(VLM)을 통해 사진을 처리하면 색상, 재질, 용량, 스타일, 사용 사례 같은 제품 메타데이터가 생성된다.

단일 이미지에서 시스템은 현지화된 제품 제목과 설명을 생성하고, 검색 및 추천 시스템을 위한 속성을 추출 및 표준화해 검색엔진최적화(SEO)와 지역별최적화(GEO)를 개선하며, 문화적으로 적절한 2D 라이프스타일 이미지와 상호작용형 3D 자산을 생성할 수 있다. 이면에서는 AI 판정자가 품질과 일관성을 확인한다.

글로벌 기술 컨설팅 기업 그리드 다이내믹스는 이미 소매 카탈로그 강화 블루프린트를 활용해 대형 소매업체의 품목 콘텐츠 정확도와 재고 관리 단위(SKU) 상태를 향상시키는 카탈로그 강화 및 관리 시스템을 구축했다. 일리야 카초프 그리드 다이내믹스 CTO는 "고객을 위한 검색과 브라우징 경험의 품질은 카탈로그 데이터 품질에 직접적으로 달려 있다"며 "모든 디지털 소매업체에게 카탈로그가 가능한 한 풍부하고 일관된 속성을 갖추도록 하는 것은 매우 중요한 문제이며, 우리 솔루션은 이를 자동화해 수동 검토가 필요 없다"고 설명했다.

소매 파이프라인 전체 아우르는 AI 인프라

MAIW와 카탈로그 강화 블루프린트는 창고에서 소비자까지의 워크플로를 AI 인프라로 재구성하려는 더 큰 계획의 일부다. 백엔드에서 MAIW 블루프린트는 관리자와 창고 작업자의 일상적인 공급 및 데이터 관리 업무를 지원하고, 카탈로그 강화 블루프린트는 디지털 팀이 버튼 클릭만으로 스타일화된 SKU 페이지를 쉽게 큐레이션할 수 있게 한다. 네모트론-페르소나-USA 오픈소스 데이터셋은 솔루션 개발과 훈련에 사용돼 다양한 쇼핑객 인구통계에 대한 합성 생성 데이터의 다양성을 개선한다.

프론트엔드에서는 이전에 출시된 에이전트 기반 엔비디아 소매 쇼핑 어시스턴트 블루프린트가 제품 발견과 고객 쇼핑 경험을 대화형으로 만들어 더 수월하고 즐거운 경험을 제공할 수 있다. 하마두는 "다음 단계는 창고와 매장 운영에 물리적 AI 계층을 내장해 지능형 에이전트가 실제 재고와 공급망 문제를 보고, 추론하고, 조치를 취할 수 있도록 하는 것"이라며 "컴퓨터 비전 같은 기능으로 물리적 에이전트를 훈련함으로써 더 적응력 있고 자율적인 운영을 향해 나아가고 있다"고 전망했다.

한국정보기술신문 인공지능분과 성연주 기자 news@kitpa.org