“문화 우선 접근이 성공의 비결” 에이버리 데니슨의 AI 혁신 전략

글로벌 라벨 및 RFID 솔루션 제조기업 에이버리 데니슨(Avery Dennison)은 문화 우선 AI 도입 전략으로 생산성과 재무 측면에서 상당한 성과를 거뒀다. ‘인간 참여(Human in the Loop, HITL)’를 강조한 전사적인 AI 활용 촉진 프로그램을 통해 2024년 한 해 동안 250명 이상의 임원과 1,000명 이상의 직원이 20개 이상의 AI 파일럿 프로젝트에 참여했다.

어떻게 하면 직원들이 AI에 활력을 불어넣을 수 있는지 시연하는 방식으로 문화적 장벽을 먼저 해소함으로써, 에이버리 데니슨은 자체 개발한 AI 혁신으로 풍성한 재무적 성과를 올렸다. 이런 성과에는 재고 예측 향상, 예지 정비 등이 포함되지만, 무엇보다 중요한 것은 구글 제미나이를 전 세계 2만 2,000명의 직원에게 체계적으로 배포한 것이다.

에이버리 데니슨은 현재 전 세계에서 가장 많은 제미나이 파일럿 사용자를 보유하고 있으며, 이를 통해 직원 1명당 월평균 10시간의 시간을 절약했다. 많은 기업이 AI를 논의만 하고 전사적 교육은 등한시하는 현실에서 주목할 만한 성과가 아닐 수 없다.

에이버리 데니슨의 CIO 닉 콜리스토는 “내세울 만한 성공인데, 모든 직원에게 적용됐고, AI에 대한 높은 신뢰도를 빠르게 확보했기 때문이다”라며, “직원들이 AI의 힘을 직접 느꼈다. 초기 도입률은 37%였고 이후에도 꾸준히 증가하고 있다”라고 덧붙였다.

재고 예측, 예측 정비, 제미나이 외에도 20개 이상의 AI 프로젝트가 ‘프로젝트 루프(Project Loop)’라는 이름 아래 진행됐으며, 이는 사람을 AI 루프에 포함시키는 개념에서 비롯됐다. 이 프로젝트로 에이버리 데니슨은 2025년 CIO 100 어워드를 수상했다.

감압식 라벨, 의류 브랜드 라벨, 태그 및 RFID 인레이를 생산하는 에이버리 데니슨은 마케팅 플랫폼 재스퍼.AI(Jasper.AI)도 도입해 마케팅 부서의 콘텐츠 제작 속도를 2~3배 높였다. 신세시아(Synthesia)의 동영상 제작 도구도 파일럿 프로젝트의 일환으로 사용했는데, 직원들이 매우 효과적인 콘텐츠를 충분하게 제작하는 것은 물론, 제작 비용을 절감하고 귀중한 시간을 아낄 수 있었다.

교육, 훈련, 협업이 AI 확산 주도

AI 도입을 위한 준비 단계에서 에이버리 데니슨은 DICoE(Digital Innovation Center of Excellence)를 만들고, 주요 온라인 교육 프로그램과 협력해 IT 아카데미, 해커톤, 인력 개발의 날 등을 통해 IT 인력을 재교육했다. 비IT 직원을 대상으로는 구글 워크스페이스 애플리케이션 내 AI 기능과 관련된 교육을 제공해 제미나이 활용법과 다양한 AI 팁 및 기술을 학습할 수 있도록 했다.

생성형 AI에 대한 전사 교육을 마친 후, 콜리스토는 2023년 한 해 동안 제안된 수백 개의 아이디어 중 실현 가능한 비즈니스 사용례를 선정하기 위해 아이디어 세션과 브레인 라이팅(Brain Writing)을 진행했다. 2024년에는 CIO와 글로벌 직원이 개념을 실현 단계로 전환하며, 구글 워크스페이스 사용자 전반의 생산성을 높이고 유지보수, 운영, 고객 대응, 작업장 안전 등 여러 비즈니스 프로세스를 개선하는 21개의 생성형 AI 파일럿을 만들었다.

구글을 포함한 5대 주요 AI 플랫폼 서비스 업체가 제공하는 상용 생성형 AI 도구 덕분에 에이버리 데니슨은 전면적인 도입을 추진할 수 있었다. 콜리스토는 “우리는 AI의 많은 부분을 직접 구축하고 싶지 않다. 우리의 주요 전략은 수십억 달러를 들여 개발된 대규모 엔터프라이즈급 플랫폼을 활용하는 것”이라고 강조했다.

점점 더 많은 CIO가 자체 AI 개념 검증을 지양하고 상용 솔루션으로 눈을 돌리고 있다. 콜리스토는 “우리는 주요 AI 공급업체의 혁신뿐 아니라 스타트업도 살펴보고 있다”며, “틈새 개발 기회도 있지만 낭비도 많다”고 지적했다.

콜리스토는 생성형 AI 모델을 새로 개발할 생각은 없다고 분명히 했지만, 예외도 있다. 예를 들어 프로젝트 프로페시(Project Prophesy)의 일환으로 에이버리 데니슨은 컨설팅 업체와 협력해 수요 예측 정확도를 60% 이상 개선한 맞춤형 AI 애플리케이션을 개발했다.

이 애플리케이션은 선적, 항만 활동, 날씨, 신용 데이터, GDP 통계 등 재고 예측에 영향을 미치는 데이터를 식별하고 수집함으로써 재고 계획을 최적화하고 과잉재고 및 품절과 관련된 비용을 줄이는 방식으로 구현했다. 콜리스토는 이런 개선을 통해 운전 자본과 운영 효율성 향상으로 연간 수백만 달러의 비용을 절감할 것으로 기대한다고 밝혔다.

콜리스토는 팬데믹 전후의 재고 예측이 매우 어려운 과제였다는 점을 지적하며, “이들 서로 다른 데이터 세트를 모두 이용할 수 있었고, 재고 계획을 최적화하고 예측 비용을 줄이는 데 도움이 됐다”라고 설명했다. 또, “이 애플리케이션은 어려운 시기를 헤쳐나가는 데 정말로 큰 도움이 됐다”라고 덧붙였다.

계속되는 성과와 지속적인 내부 혁신

2024년 전반에 걸쳐 지역별로 시행된 일부 프로젝트를 포함해 AI 파일럿을 구축하고 배포한 결과, 에이버리 데니슨은 2025년 이후 전 세계로 확산할 수 있는 ‘청신호’를 받았다. 예를 들어 인도 공장의 한 설비에 예측 정비 AI를 적용한 결과, 예기치 않은 다운타임이 25% 감소했고, 운영 일정과 고객 만족도가 향상됐으며 유지보수 비용도 절감됐다.

또한 라틴 아메리카 지역에서 진행된 또 다른 AI 파일럿 프로젝트는 고객 관계를 강화하고 수익 예측 가능성을 높이는 효과를 거뒀다. 이 지역에서 고객의 다음 구매 시점을 예측한 정확도는 90%에 달했으며, 이를 통해 고객과의 선제적 소통, 재고 정리 개선, 이탈률 감소 효과를 얻었다.

21개 AI 파일럿 프로젝트 중 하나인 에이버리 데니슨의 인체공학 플랫폼 ‘벨로시티EHS(VelocityEHS)’는 고위험 작업을 식별하고 완화함으로써 산업재해를 줄이는 데 기여했다.

콜리스토는 에이버리 데니슨이 이제 이런 AI 솔루션을 전 세계로 확산하는 단계에 진입했다고 말했다. 2024년의 주요 과제 중 하나는 모든 AI 활동의 결과를 측정하고, 소수 개발자 집단이 아닌 전사적 인력을 통해 지속적인 내부 혁신을 도모하는 것이다.

콜리스토는 “2023년은 학습과 아이디어 구상의 해였고, 2024년은 구축의 해였다면, 2025년은 확산의 해”라고 강조했다. 이어 “글로벌 비즈니스 부문과 기능별로 실험을 확산해 수익을 창출하고, 그 가치를 극대화하며, 올해 안에 측정할 계획”이라고 덧붙였다.

향후 계획도 계속 이어지고 있다. 콜리스토는 기업 전반과 고객 접점 솔루션에서 AI 활용을 확대하기 위한 차세대 ‘문샷(Moonshot)’을 추진하고 있다고 전했다. 콜리스토는 “내부와 외부에서 우리가 직면한 과제를 AI로 해결할 수 있을지 검토하고 있다”고 말했다.
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