4월2일 무신사가 지난달 24일 공개한 '챗지피티 포 카카오(ChatGPT for Kakao)' 내 무신사 툴에 봄옷 추천을 물었다. [사진=챗지피티 포 카카오 갈무리]

[디지털데일리 유채리 기자] "봄 옷 추천해줘."

단 7글자면 충분했다. 무신사가 지난달 24일 공개한 '챗지피티 포 카카오(ChatGPT for Kakao)' 내 무신사 툴에 묻자 상·하의부터 신발, 가방까지 맞춤형 코디가 즉각 제시됐다. 검색창에 일일이 키워드를 입력하고 수많은 필터를 거쳐야 했던 시대가 지나고 인공지능(AI)과의 '대화'가 커머스 전면에 나섰다.

무신사는 이번 서비스가 회사가 지향하는 AI 경험 다각화 전략의 일환이라고 밝혔다. "모바일 AI 접점을 확장하고 향후 패션 탐색 경험을 고도화하기 위한 중요한 첫 실험"이라는 설명이다. 단순한 편의 기능을 넘어 무신사가 그리는 '테크 기업'으로서의 밑그림이 구체화되는 모습이다.

이는 최근 무신사의 '테크 강조' 행보와 맞닿아 있다. 회사는 지난달에만 개발자 66명을 신규 채용하며 AI 기반 시스템 고도화에 박차를 가하고 있다. 경영진 인적 구성도 이를 방증한다. 조남성 대표를 필두로 전준희 최고기술책임자(CTO), 최재영 최고커머스책임자(CCO) 모두 쿠팡 출신의 '커머스 테크' 전문가들로 채워졌다.

[사진=무신사]

◆ 소비자 '퍼스널 쇼퍼'는 물론, 브랜드 OS까지…관건은

무신사가 테크에 집중하는 이유는 단순히 옷을 잘 팔기 위해서가 아니다. 패션 생태계를 아우르는 '플랫폼의 플랫폼'으로 거듭나기 위함이다. 고도화된 테크 기술은 입점 브랜드들이 상품 기획부터 생산, 자금 조달, 마케팅, 재고 관리, 정산에 이르는 비즈니스 전 과정을 무신사 시스템 안에서 모두 해결할 수 있도록 돕는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 기능한다.

또한 플랫폼 안에서 소비자와 브랜드 모두가 무신사라는 운영 체제(OS)에 익숙해질수록 이들을 묶어두는 '락인(Lock-in)' 효과가 더욱 커진다. 방대한 데이터를 기반으로 한 수요 예측은 재고 리스크를 획기적으로 줄여주고, 초개인화된 추천 알고리즘은 소비자의 구매 전환율을 높이기 때문이다.

다만 대화형 커머스의 이면에는 풀어야 할 숙제도 있다. 개인화 추천 알고리즘이 고도화될수록 소비자들은 '필터 버블(Filter Bubble)'에 갇힐 수 있다는 점이다. 기존의 검색 기반 커머스가 의외의 상품이나 낯선 브랜드를 우연히 발견하는 '다양성'의 창구 역할을 했다면 고도의 AI 추천은 오히려 소비자의 선택 폭을 좁힐 위험을 안고 있다.

무신사 관계자는 "앞으로도 자체 개발한 '무신사 MCP(Model Context Protocol)'를 기반으로 AI 기술 투자를 지속해 고객이 패션을 발견하는 모든 과정에서 가장 쉽고 스마트한 인터페이스를 제공하는 데 집중할 계획"이라고 밝혔다.

간단하고 추상적인 대화 만으로 쇼핑의 전 과정이 완성되는 무신사의 새로운 실험이 패션 생태계의 OS로써 브랜드와 소비자의 입맛 모두를 사로잡을 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있다.