'리테일 AI' 첫발 뗀 이마트 vs 롯데마트…주도권은 누구 손에

(etnews.com)

전자신문 IT1일 전AI 산업

국내 대형마트 양사인 이마트와 롯데마트가 단순 고객 응대를 넘어 소싱부터 물류까지 아우르는 '리테일 운영 플랫폼'으로 AI 적용 범위를 확대하며 유통 주도권 확보를 위한 본격적인 기술 경쟁에 돌입했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1이마트는 AI 챗봇을 통해 고객 민원 처리 비중 50% 이상을 유지 중임
2이마트는 'AI 신선 마크다운'과 AI 카메라를 통한 계산 오류 감지 기술을 운영 중임
3롯데마트는 딥러닝 기반 AI 선별 시스템으로 과일류 불량률을 0.01% 이내로 관리함
4롯데마트는 영국 오카도(Ocado)의 자동화 기술을 적용한 부산 CFC를 하반기 가동 예정임
5양사는 AI를 상품 소싱, 가격 결정, 재고 관리, 물류 등 운영 전반으로 확대 적용 중임

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI의 역할이 고객 접점(Front-end)을 넘어 공급망 관리(Backlamd)와 의사결정 엔진으로 전이되고 있음을 보여줍니다. 이는 유통업의 본질인 비용 효율화와 품질 관리를 기술로 재정의하는 전환점입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

이커머스의 공세 속에서 오프라인 대형마트는 물류 최적화와 신선식품 품질 유지라는 고유의 과제를 안고 있습니다. 이를 해결하기 위해 생성형 AI, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 첨단 기술을 운영 전반에 통합하려는 시도가 이어지고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

리테일 테크 스타트업들에게는 단순 챗봇이나 추천 엔진을 넘어, 물류 자동화나 수요 예측, 가격 최적화와 같은 '운영 효율화(Operational Excellence)' 솔루션에 대한 거대한 시장 기회가 열리고 있습니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

대기업들이 글로벌 스타트업(Reflection AI, Ocado)과의 협력을 통해 기술 격차를 줄이려 하듯, 국내 기업들도 독자 개발뿐만 아니라 글로벌 생태계와의 전략적 파트너십을 통한 빠른 실행력이 중요해질 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 사례는 리테일 AI의 패러다임이 '고객 경험(CX)'에서 '운영 효율(OX)'로 이동하고 있음을 명확히 보여줍니다. 이마트가 추구하는 통합 운영 플랫폼과 롯데마트의 자동화 물류 센터 구축은 결국 데이터 기반의 정교한 의사결정을 통해 마진율을 극대화하려는 전략적 움직임입니다. 스타트업 창업자들은 단순한 기능 제공자가 아닌, 기업의 핵심 가치 사인(Value Chain) 중 가장 고통스러운 지점(Pain Point)인 '재고 손실'이나 '물류 비용'을 해결하는 버티컬 솔루션에 집중해야 합니다.

다만, 이러한 대규모 AI 투자가 반드시 수익성으로 직결된다는 보장은 없습니다. AI 시스템 도입에 따른 막대한 초기 인프라 비용과 데이터 통합의 복잡성은 오히려 운영 비용을 상승시키는 리스크가 될 수 있습니다. 또한, 기술적 완성도가 높더라도 현장 작업자들의 프로세스 변화를 이끌어내지 못한다면 '기술을 위한 기술'에 그칠 위험이 큽니다. 따라서 기술 자체의 혁신만큼이나 기존 오프라인 물류/유통 프로세스와의 유기적인 결합(Integration)과 실질적인 ROI 증명이 성공의 핵심 열쇠가 될 것입니다.

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