펩시코, AI로 공급망 혁신… IBM 손잡고 '데이터 통합' 성과

기업들이 생성형 인공지능을 전사적으로 도입하기 위해 다투듯 움직이고 있는 가운데, 펩시코가 실질적인 성과를 내는 데 성공한 모범 사례로 주목받고 있다. IBM과 협력해 단일 데이터 기반 위에 구축된 AI 플랫폼을 통해 고객 경험, 운영 및 공급망 모델 혁신을 실현한 것이다.

펩시코의 데이터·AI 글로벌 총괄 수석부사장 마게쉬 바가바시(Magesh Bagavathi)에 따르면, 이 같은 AI 전환의 핵심은 ‘통합 데이터’다. 개별 시스템에 흩어져 있던 데이터 구조를 연결하는 대신, 처음부터 프리미엄 데이터 품질, 거버넌스, 표준화된 KPI를 반영한 현대식 데이터 레이크하우스를 기반으로 삼았다. 이는 단순한 AI 실험에 그쳤던 파일럿 프로젝트들이 전사 차원의 적용으로 확대될 수 있었던 결정적 요인이 됐다.

IBM은 이 작업을 지원하기 위해 AI 플랫폼 최적화는 물론, 레거시 시스템에서 클라우드 기반 구조로의 전환을 도왔다. 특히 현장 맥락(Context)을 인식할 수 있는 AI 모델을 채택해, 단순한 수치 해석을 넘어 보다 정밀한 의사 결정이 이뤄지도록 했다. 예컨대 미국 텍사스 지역 영업직원이 ‘파리 지역의 매출’을 요청하면, 시스템은 자동으로 프랑스가 아니라 텍사스에 있는 파리 지역 데이터를 제공하도록 설계돼 있다.

펩시코의 AI 전략은 탑다운 방식으로 강력하게 추진되고 있다. 경영진 차원에서 데이터 및 AI 플랫폼의 일원화를 지시했고, 이를 실행하기 위해 기업 내부 인력과 파트너를 포함한 2,000명의 전문 인력을 투입했다. 이들은 수익성이 낮고 중복된 툴을 제거하고, 글로벌 차원에서 28개 핵심 프로젝트에 역량을 집중했다. 이 과정에서 터키와 프랑스 등 여러 시장에서 경제성과 예측 정확도를 높이는 구체적인 성과도 거뒀다.

IBM AI 부문 부사장 쇼빗 바르쉬니(Shobhit Varshney)는 디지털 전환이 데이터를 중심으로 재편되면서 AI 모델에 맥락을 부여하는 방식이 기업 핵심 역량으로 떠올랐다고 강조했다. 그는 “기업들이 AI를 도입할 때 실제 업무 흐름과 현장 지식을 녹여내는 것이 중요하다”며, 패키지 모델보다 맞춤형 접근 방식의 효과가 더 크다고 말했다.

이처럼 펩시코는 실험 차원을 넘어 AI를 실질적 비즈니스 가치 창출 수단으로 삼는 데 성공했다. 핵심은 구체적인 *데이터 전략*과 이를 처리하는 *AI 플랫폼*, 그리고 실행력을 담보하는 *조직적 집중*이었다. 산업계에서는 펩시코 사례가 AI 도입을 고민하는 다른 글로벌 기업들에게 현실적인 로드맵을 제시할 것으로 기대하고 있다.