매출은 증가하지만 진짜는 사라진다? "AI로 옷이 더 많이 팔리는" 시대에 패션의 성장 전략은 어디까지 변할 것인가

AI는 패션을 '빠르고, 저렴하고, 스마트하게' 만든다. 하지만 그것만으로 충분한가

패션 업계에서 AI의 존재감이 급격히 높아지고 있다. 그렇지만 현재 일어나고 있는 변화는 화려한 미래 예측도가 아니다. 이미 현장에서 진행되고 있는 것은, 재고의 오판을 줄이고, 재고 과잉을 억제하며, 판촉의 속도를 높이고, 고객 응대와 검색의 정확성을 높이는, 매우 현실적인 변화이다. AI는 '꿈의 기술'이라기보다는 이익률을 지키기 위한 실무 도구로 변해가고 있다.

WWD가 다룬 UBS의 분석에 따르면, 패션 업계의 연간 매출을 직원 수로 나눈 지표가 2017~2019년의 22.2만 달러에서 2021~2025년에는 27.2만 달러로 상승했다. 물론, 이 개선을 모두 AI의 공으로 돌리는 것은 무리다. 그러나 UBS는 업계 내 AI 도입이 예상보다 빠르게 진행되고 있으며, 그 효과가 이미 숫자로 나타나기 시작했다고 보고 있다. 다른 UBS 벤치마크에서는 조사 대상 45개 기업 중 96%가 AI를 활용하고 있었다. 즉, 패션 업계는 'AI를 사용할 것인가'를 논의하는 단계를 거의 마치고, '어디에서 얼마나 성과를 낼 수 있는가'를 경쟁하는 국면에 들어섰다.

이 움직임이 가속화되는 배경에는 업계 특유의 어려움이 있다. McKinsey는 2026년의 패션 시장을 저성장으로 전망하며, 관세, 비용 상승, 신중한 소비 행동이 계속되는 가운데, AI는 더 이상 경쟁 우위가 아니라 '사업 지속의 필수품'이 되어가고 있다고 정리했다. 조사에서는 35% 이상의 경영진이 이미 온라인 고객 응대, 이미지 제작, 카피 작성, 상품 탐색 등에 생성 AI를 사용하고 있다. 화려한 업계로 보이지만, 그 내부에서는 '적은 인원으로 더 많은 것을 처리하는' 압력이 강해지고 있다.

AI가 가장 명확하게 효과를 발휘하는 것은 판매 방식의 개선이다. 누구에게 무엇을 보여줄지, 어떤 순서로 제안할지, 어떤 상품을 할인하지 않고 판매할 수 있을지. 이러한 판단의 정확성이 높아지면, 패션 기업을 오랫동안 괴롭혀온 대폭 할인 관행을 완화할 수 있다. UBS도 AI에 의한 수요 예측과 하이퍼 개인화가 이익률 개선에 직결될 수 있다고 보고 있다. 즉, AI는 창의성의 대체보다 먼저, 할인 의존의 비즈니스 모델을 조금씩 수정하는 역할을 맡고 있다.

소비자 측의 행동도 변하기 시작했다. Adobe에 따르면, 미국의 소매 사이트로의 생성 AI 경유 트래픽은 2025년 7월에 전년 동월 대비 4,700% 증가했다. 조사 응답자의 38%는 온라인 쇼핑에서 생성 AI를 사용한 경험이 있으며, 85%는 쇼핑 경험이 개선되었다고 답했다. AI 경유 방문자는 체류 시간이 32% 길고, 열람 페이지 수도 많다. 요컨대, 소비자는 AI를 '검색의 대체품'이 아니라, '쇼핑의 상담자'로 사용하기 시작했다. 패션 기업에게는 Google 대책만으로는 충분하지 않으며, AI에 어떻게 발견되고, 어떻게 이야기될지까지 설계하는 시대에 들어섰다.

더 나아가 AI 에이전트가 쇼핑의 주도권을 잡는 세계도 보이고 있다. BCG는 AI 쇼핑 에이전트가 상품 탐색, 비교, 추천, 구매까지 담당하는 '에이전틱 커머스'의 발전을 지적하며, 브랜드가 고객과의 직접 접점을 잃을 위험에 경고했다. 브랜드가 소중히 키워온 세계관이나 로열티보다, 가격, 리뷰, 배송 속도, 재고의 즉시성이 우선되는 장면이 많아지면, 패션은 '동경'보다 '최적화'로 기울어질 것이다. 효율화가 진행될수록, 브랜드의 개성은 오히려 지키기 어려워질지도 모른다.

하지만, AI의 혜택은 마케팅이나 검색뿐만이 아니다. 사이즈 제안이나 가상 착용 분야에서는 반품률 개선이라는 실리도 나오기 시작했다. Zalando는 Levi’s 등과 진행한 소규모 파일럿에서, 청바지 카테고리의 반품률이 최대 40% 감소했다고 설명하고 있다. 사이즈 불일치는 EC 시대의 패션이 안고 있는 최대의 낭비다. 이를 줄일 수 있다면, AI는 매출뿐만 아니라 비용과 환경 부담 모두에 효과가 있을 가능성이 있다.

그러나 SNS의 분위기는 무조건적인 환영은 아니다. 공개 게시물을 추적하면, 반응은 크게 두 가지로 나뉘어 있다. 하나는 '드디어 AI가 실험 단계를 넘어 일상 업무에 들어왔다'는 실무 환영파다. LinkedIn에서는 AI가 더 이상 화제 선행이 아니라 'everyday ops'의 일부가 되었다는 취지의 댓글이 보였다. 효율화, 재고 최적화, 고객 응대 자동화, 트렌드 파악의 고속화를 긍정적으로 보는 목소리는 확실히 강하다.

또 하나는 '편리해도, 그 뒤에 무엇이 잃어지는가'라는 신중파의 목소리다. 특히 많은 것은, 사이즈나 체형 데이터에 편향이 있는 상태에서 AI를 사용하면, 기존의 편향을 확대할 수 있다는 우려이다. 공개 댓글에서도, AI의 사이즈 제안은 편리하지만, 학습 데이터가 편향되어 있으면 문제를 크게 재생산한다는 지적이 있었다. 또한, AI가 대량의 이미지나 상품 제안을 순간적으로 만들어낼수록, 브랜드별 심미안이 희미해지고, 비슷한 외모만이 증가할 것이라는 불안도 뿌리 깊다.

이 '불안'이 가장 강하게 터져 나오는 것이 광고 비주얼의 영역이다. Vogue에 따르면, Aerie는 2025년 10월에 'AI 생성의 신체나 인물을 광고에 사용하지 않는다'는 방침을 내세우고, 그 후의 Instagram 전개는 크게 확산되었다. 2026년 3월의 Pamela Anderson 기용 캠페인에서는 그 자세를 더욱 명확히 하며, 회사는 브랜드 인식의 두 자릿수 성장과 2025년 4분기의 매출 23% 증가를 이야기하고 있다. 즉, SNS에서는 'AI를 사용하는 브랜드'가 주목받을 뿐만 아니라, '일부러 사용하지 않는 브랜드'도 강하게 지지받고 있다.

이 현상은 Aerie만의 특수한 예가 아니다. Wall Street Journal은 AI 생성 콘텐츠가 넘쳐나는 가운데, 브랜드가 'No AI' 표기를 차별화에 사용하기 시작했다고 보도했다. 소비자가 온라인상의 이미지나 영상을 예전만큼 순진하게 믿지 않게 되면서, 럭셔리에서도 대중에서도 '인간이 만든 것' 자체가 가치가 되어가고 있다. 패션은 원래 이야기를 파는 산업이다. 그렇기 때문에, AI로 효율을 높이면 높일수록, '이것은 진짜인가'라는 질문이 이전보다 무거워진다.

결국, AI는 패션 업계를 강하게 만든다. 적어도 단기적으로는 그 가능성이 높다. 기획은 빨라지고, 고객 응대는 스마트해지고, 반품은 줄어들고, 재고는 가벼워진다. 그러나 AI가 만드는 것은 '팔기 쉬운 구조'이지, '사랑에 빠지게 하는 이유' 그 자체는 아니다. 브랜드를 마지막으로 차별화하는 것은 세계관, 가치관, 신체 감각, 그리고 '이 옷을 입고 싶다'고 생각하게 하는 감정이다. AI가 업계의 기반이 되는 시대일수록, 패션에는 역설적으로, 인간다움을 이야기하는 힘이 요구된다. 편리함만으로는 열광은 생기지 않는다.

※SNS 반응 파트는, 공개 상태에서 확인할 수 있었던 LinkedIn, Instagram, X상의 게시물이나 댓글의 경향을 요약한 것이며, 통계 조사는 아닙니다.