출처 : 자라 홈페이지

 글로벌 패션 브랜드 자라(Zara)가 생성형 인공지능(AI)을 일상적인 유통 업무에 점진적으로 적용하며 소매 산업의 업무 흐름 변화를 보여주고 있다. 변화의 출발점은 기술 논의에서 상대적으로 주목받지 않았던 '제품 이미지 제작 영역'이다.

 최근 보도에 따르면 자라는 기존 촬영 이미지를 기반으로, 실제 모델이 다른 의상을 착용한 것처럼 보이는 이미지를 AI로 생성하는 방식을 시험하고 있다. 모델은 여전히 촬영 과정에 참여하며 동의와 보상 절차도 유지되지만, AI를 활용해 추가 촬영 없이 이미지 변형과 확장이 가능해진 것이 특징이다. 이는 콘텐츠 제작 속도를 높이고 반복적인 촬영 비용을 줄이기 위한 목적이다.

겉보기에는 작은 변화처럼 보이지만, 이는 기업 환경에서 AI가 도입되는 전형적인 방식이라는 평가다. 업무 전반을 재설계하기보다, 반복적으로 발생하는 작업에서 마찰을 줄이는 데 기술을 활용하는 접근이다. 글로벌 유통사인 자라에게 제품 이미지는 단순한 마케팅 요소가 아니라, 상품 출시와 리프레시 속도를 좌우하는 핵심 생산 요소다. 동일한 상품도 지역, 채널, 캠페인별로 다양한 이미지가 필요하며, 의상이 소폭 변경될 때마다 촬영 과정이 반복되는 경우가 많다.

출처 : 인스타그램 'chatgptricks'

 자라는 AI를 별도의 창작 도구로 분리하지 않고 기존 제작 파이프라인 안에 통합했다. 새로운 워크플로를 강요하기보다, 동일한 결과물을 더 적은 단계로 생산하는 데 초점을 맞춘 것이다. 이는 AI가 시범 단계를 넘어 일상 업무로 편입될 때 나타나는 전형적인 모습으로, 인간의 판단을 대체하기보다 속도와 효율을 높이는 역할에 집중한다.

 이 같은 이미지 자동화는 자라가 오랜 기간 구축해 온 데이터 기반 운영 전략과도 맞닿아 있다. 자라는 수요 예측, 재고 배분, 고객 반응 분석 등에 머신러닝과 분석 시스템을 활용해 왔다. 콘텐츠 제작 속도가 빨라질수록 온라인 표현과 실제 재고, 소비자 반응 간의 시차도 줄어들게 된다.

 자라는 이번 시도를 대대적인 혁신으로 포장하지 않고 있다. 비용 절감이나 생산성 수치도 공개하지 않았으며, AI가 창의적 기능을 대체한다는 주장도 하지 않는다. 이는 AI가 실험을 넘어 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주는 신호라는 분석이다. 자라의 사례는 패션 유통이 AI로 재편되고 있다기보다, 보이지 않는 반복 업무부터 조용히 바뀌고 있음을 보여주고 있다.

글 / 김지훈 news@cowave.kr

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