지난 주에는 AI 쇼핑 에이전트, CFDA x OpenAI, 패션 일자리 변화를 다뤘습니다.
이번 주는 가상 피팅, AI 쇼핑 채널 확장, 그리고 국내 소규모 브랜드의 AI 활용 사례를 정리했습니다.
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1. 구글 가상 피팅, 셀카 한 장이면 된다
구글이 AI 가상 피팅 기능을 대폭 확장했습니다.
기존에는 전신 사진이 필요했는데, 이제 셀카 한 장으로 옷이 나에게 어떻게 어울리는지 미리 볼 수 있습니다. 구글 쇼핑에 등록된 수십억 개 상품에 적용되고 있어요.
전신 사진을 올려야 했을 때는 귀찮아서 안 쓰는 사람이 많았습니다. 셀카는 누구나 가지고 있으니까 이용 허들이 확 낮아졌어요.
기술적으로는 구글의 확산 모델(diffusion model)이 상품 이미지와 사용자 체형을 결합해서 현실적인 착용 이미지를 만들어 줍니다.
국내에서 보면, 네이버 스마트스토어나 쿠팡에도 비슷한 흐름이 올 수 있습니다.
삼성패션연구소의 2026 패션시장 전망에서도 “가상 피팅 기술이 온라인 구매 전환율에 직접 영향을 미칠 것”이라고 짚었습니다. 상세페이지에 깔끔한 단독 상품 사진이 없으면, 가상 피팅 기능에서 제외될 수 있어요.
실무 포인트: 상세페이지 상품 이미지를 단독컷 기준으로 정리해 두세요. 가상 피팅 기능이 국내 플랫폼에 도입될 때, 미리 준비된 브랜드가 먼저 노출됩니다.
2. 미국 Target, ChatGPT 안에서 장바구니까지 가능하게
미국 대형 유통사 Target이 OpenAI와 제휴해서, ChatGPT 안에 Target 쇼핑 경험을 통째로 넣었습니다.
사용자가 “주말 여행용 캐주얼 코디 추천해줘”라고 말하면, ChatGPT가 Target 상품을 추천하고, 장바구니를 만들고, 결제까지 채팅 안에서 끝낼 수 있어요.
지난 주 다뤘던 CFDA x OpenAI는 디자인 도구 쪽이었고, 이번 Target 제휴는 완전히 쇼핑 채널 이야기입니다. ChatGPT를 매장처럼 쓰겠다는 거죠.
한국에서도 네이버 클로바X나 카카오 AI가 쇼핑 기능을 강화하고 있어서, 비슷한 흐름이 국내에도 곧 올 수 있습니다.
한국섬유신문에 따르면, 국내 패션 대기업들도 AI/디지털전환을 2026년 핵심 전략으로 잡고 있어요. 쇼핑 데이터를 AI가 읽을 수 있게 정리하는 것이 점점 중요해지는 겁니다.
실무 포인트: 상품명, 소재, 핏, 용도 같은 정보를 구조화해 두세요. AI 쇼핑 채널이 국내에 확산되면, 이 데이터가 그대로 AI 추천의 재료가 됩니다.
3. 소규모 브랜드, AI로 대기업과 경쟁하다
AI 도구 비용이 낮아지면서, 소규모 패션 브랜드가 대기업과 비슷한 수준의 서비스를 제공할 수 있게 되고 있습니다.
해외에서는 AI 기반 개인화 추천, 자동 스타일링 제안, 동적 상품 설명이 월 10만 원 이하 비용으로 가능해졌다는 분석이 나왔습니다 (Crescendo AI 리포트).
국내에서도 비슷한 변화가 일어나고 있어요. 스마트스토어에서 200개 SKU를 운영하는 1인 브랜드가 AI 플러그인으로 개인화 추천을 제공하고, AI 챗봇으로 사이즈 상담을 자동 처리하는 사례가 늘고 있습니다.
특히 눈에 띄는 활용 분야는:
- 상품 촬영/룩북 - 시즌 신상마다 스튜디오를 잡지 않아도, AI로 착용 이미지를 빠르게 생성
- 상세페이지 카피 - SEO에 맞춘 상품 설명을 자동 생성
- 고객 상담 - 사이즈, 교환, 스타일링 문의를 AI 챗봇으로 처리
- 트렌드 분석 - SNS 데이터에서 떠오르는 키워드를 빠르게 포착
핵심은 속도입니다. 아이디어를 테스트하고, 상품을 출시하고, 트렌드에 반응하는 속도가 빨라집니다.
AI가 브랜드의 감성을 대신하는 게 아니라, 반복 작업을 줄여서 브랜드가 진짜 중요한 일에 집중할 수 있게 해주는 겁니다.
실무 포인트: 대기업 예산이 없어도 AI는 쓸 수 있습니다. 시즌 신상 룩북 이미지를 AI로 먼저 만들어 보는 것부터 시작해 보세요.
이번 주 정리
세 가지 뉴스의 공통점은 하나입니다: AI가 패션 현장에서 점점 더 실용적인 도구가 되고 있다.
- 온라인 판매를 한다면 - 상품 이미지와 데이터를 가상 피팅과 AI 추천에 맞게 정리하세요. 상세페이지 품질이 곧 AI 노출과 직결됩니다.
- 새로운 판매 채널을 고민한다면 - AI 쇼핑 플랫폼은 이미 실험이 아니라 실제 매출 채널이 되고 있습니다. 상품 데이터 구조화를 미리 해 두세요.
- 소규모 브랜드라면 - AI 도구는 이제 대기업 전유물이 아닙니다. 룩북 생성, 상품 설명, 고객 상담까지 합리적인 비용으로 자동화할 수 있습니다.
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출처: Business of Fashion - 2026 패션 테크 트렌드, Retail Brew - 2026 패션 리테일 전망, Crescendo AI - AI in Fashion Retail, 삼성패션연구소 - 2026 패션시장 전망, 한국섬유신문 - 패션기업 디지털전환
