와이즈넛, K뷰티 리테일에 AI 에이전트 넣는다

• 와이즈넛이 이번엔 K뷰티 리테일에 AI 에이전트를 심겠다고 나섬

  • 과학기술정보통신부가 총괄하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 2026 AI 에이전트 융합·확산 지원사업의 뷰티 리테일 과제 주관기관으로 선정됨
  • 총 사업비는 30억원 규모고, 사업 기간은 2027년까지임

• 컨소시엄 구성이 꽤 실전형임

  • LG생활건강이 수요기관으로 참여해 실제 커머스 환경을 실증 무대로 제공함
  • 퓨리오사AI는 자체 신경망처리장치(NPU)로 온프레미스 고성능 추론을 맡음
  • 트위닛은 뷰티 도메인 특화 데이터 구축을 담당함

• 기존 뷰티 AI 서비스가 주로 구매 전 진단과 추천에 머물렀다면, 이번 목표는 구매 이후까지 보는 것임

  • 고객 행동 데이터를 분석해 이탈 징후를 사전에 감지함
  • 재구매를 유도하고, 그 결과를 재고 최적화와 연결하는 기능까지 구현할 예정
  • 그러니까 “이 제품 어울려요”에서 끝나는 게 아니라 “이 고객이 다시 살 가능성이 낮아지고 있으니 뭘 해야 하나”까지 가겠다는 그림임

• 기술 스택도 요즘 기업형 AI 에이전트에서 자주 나오는 조합임

  • 와이즈넛은 뷰티 도메인 특화 대규모 언어 모델(LLM) 개발과 파인튜닝을 맡음
  • 멀티 에이전트 구성, 멀티모달 데이터 처리, 검색증강생성(RAG) 기술 개발도 총괄함
  • 최근 멀티모달 기능을 강화한 도메인 특화 LLM 와이즈 로아 울트라의 핵심 기술도 투입된다고 밝힘

• 온프레미스 추론이 들어간 점도 눈에 띔

  • 커머스 환경에서는 고객 행동 데이터, 구매 이력, 재고 데이터처럼 밖으로 함부로 내보내기 애매한 데이터가 많음
  • 그래서 퓨리오사AI의 NPU를 활용한 내부 추론 구성이 붙은 건 꽤 현실적인 선택임
  • 클라우드 API만 호출하는 PoC가 아니라, 실제 기업 환경에서 굴릴 수 있는 구조를 의식한 셈임

• 와이즈넛은 이걸 K뷰티에만 묶어두지 않겠다는 입장임

  • 강용성 대표는 K뷰티를 시작으로 전 산업 도메인 확장을 이어가겠다고 밝힘
  • 단순 업무 지원을 넘어 기업 운영 목표를 이해하고 스스로 판단·수행하는 AI 에이전트 경쟁력을 고도화하겠다는 방향임

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기술 맥락

• 이번 선택의 핵심은 범용 챗봇을 붙이는 게 아니라, 뷰티 리테일이라는 좁은 도메인에 맞춘 AI 에이전트를 만들겠다는 거예요. 화장품 커머스는 상품, 리뷰, 고객 행동, 재구매 주기가 얽혀 있어서 일반 모델만으로는 운영 판단까지 가기 어렵거든요.

• 와이즈넛이 도메인 특화 대규모 언어 모델(LLM), 파인튜닝, 검색증강생성(RAG)을 같이 언급한 이유도 여기에 있어요. 모델이 말만 잘하는 게 아니라 실제 상품 데이터와 고객 행동 데이터를 근거로 판단해야 이탈 감지나 재구매 유도 같은 업무에 쓸 수 있어요.

• 퓨리오사AI가 맡는 온프레미스 신경망처리장치(NPU) 추론도 꽤 중요한 포인트예요. 커머스 데이터는 민감한 정보가 많아서 외부 클라우드로 매번 보내기 부담스럽고, 내부 인프라에서 빠르게 추론할 수 있어야 운영 시스템에 붙이기 쉬워요.

• 멀티 에이전트 구성은 역할을 나눠서 처리하려는 접근으로 볼 수 있어요. 예를 들어 고객 행동을 보는 에이전트, 상품 정보를 찾는 에이전트, 재구매 액션을 제안하는 에이전트가 분리되면 단일 챗봇보다 복잡한 업무 흐름을 다루기 좋아요.