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식품의약품안전처와 코스맥스가 지난해 7월 30일 경기도 성남시 코스맥스 판교사옥에서 AI를 활용한 K뷰티 글로벌 활성화 및 미래 전략 방안에 대해 논의했다. 코스맥스는 2021년 CAI(코스맥스 AI) 연구소를 개설하고 디지털전환(DX)과 AI 개발을 추진하며 '스마트 조색 AI 시스템' 등을 선보이는 한편, 로봇 기반 다품종 소량생산 체계를 고도화하고 있다.

AI가 화장품산업에 빠르게 스며들고 있다. 화장품 기업들은 최근 제품 개발은 물론 생산-품질-유통관리, 광고·마케팅 수요 예측과 같은 광범위한 분야에서 AI 혁신을 주도하고 있다. 개인 피부진단과 제형 최적화, 맞춤형 제품 추천 등이 온라인 핵심 서비스로 급부상했으며 AI 챗봇 또한 아이디어 제안, 실시간 모니터링, 법규 안내 등 다양하게 활용돼 기업의 생산성과 업무 효율성을 높이고 있다.

이처럼 AI는 화장품산업의 개인화, 혁신, 업무 자동화를 이끌며 향후 다양한 신기술과 결합해 산업 변화를 주도할 전망이다.

AI를 활용한 맞춤형 화장품의 가장 큰 장점은 정밀한 피부 진단과 개인에게 적합한 최적의 제품 추천을 통해 소비자 만족도와 효과를 극대화할 수 있다는 점이다. 다양하게 수집된 데이터를 기반으로 정확한 피부 분석이 가능하고 이를 통해 개인의 피부 유형이나 톤, 민감도 등을 정밀하게 진단할 수 있기 때문이다.

이러한 진단 결과를 바탕으로 최적의 성분과 제품을 추천하고, 피부·생활 패턴에 맞는 스킨케어 루틴까지 제안할 수 있다. 특히 온라인으로 피부진단과 제품 추천, 구매까지 이뤄지면서 소비자들은 시간과 비용을 절감하며 편리하게 제품을 구매할 수 있으며, 이렇게 제품을 구매한 소비자들은 재구매율 또한 높다.

기업의 입장에서도 고객 데이터에 기반한 마케팅이 가능해지고 신제품 개발 가속화, 기업 운영 효율성 향상 등 기대효과가 높은 것으로 나타났다.

이처럼 화장품산업의 AI 접목은 개인화된 경험과 과학적 접근을 통해 뷰티 산업의 혁신을 이끌고 있다. 특히 개인 맞춤형 제품 개발을 위해 AI 활용도는 무궁무진하다.

AI 기반 피부 분석 도구는 고객의 피부 상태를 정밀하게 분석해 개인에게 적합한 제품을 빠르게 추천해 줄뿐만 아니라 전문의 수준의 정확도로 피부 문제를 파악하고, 소비자 행동과 뷰티 트렌드를 정확하게 예측해 신제품 기획에도 활용된다.

이제 화장품 회사들은 AI를 활용해 수백만개의 피부 데이터를 분석하고 고객에게 최적화된 자료를 제공한다. AI 기술을 활용한 화장품 추천, 맞춤형 피부관리 등의 서비스가 발전하게 되면 소비자들은 더욱 편리하게 자신에게 맞는 화장품을 선택할 수 있다.

딥러닝, 이미지 인식 기술을 접목해 AI가 소비자 피부 상태와 피부 톤, 색상을 분석하고 여기에 나이나 건강까지 고려해 최적의 스킨케어 성분과 제형, 메이크업 색상을 제안하고, 제품까지 추천하는 서비스가 활발해질 것으로 전망된다.

또한 AI를 활용하면 제품 개발 시에 드는 시간을 획기적으로 단축할 수 있고 마케팅 측정과 수요 예측까지 가능해져 광고·마케팅 혁신에도 기여한다. 또 리뷰 분석, 고객 목소리(VOC) 반영으로 고객 문의와 정보 제공에 신속하게 대응할 수 있다.

AI 모델을 활용하면 광고 제작 일정을 단축할 수 있고, 브랜드 이미지도 안정적으로 유지된다는 장점도 있다. AI가 화장품 마케팅의 효율성과 창의성을 동시에 높이는 핵심 도구로 자리잡고 있는 것이다.

하지만 AI의 긍정적인 기능에 반해 해결해야 할 문제도 산적해 있다. 최근 AI가 화장품 산업의 대내외적인 혁신을 이끌고는 있으나, 신뢰성·공정성 확보와 윤리적 기준 마련이 필요하다는 목소리가 높아지고 있다.

이러한 시기에 지난 2024년 12월 국회 본회의를 통과한 'AI 기본법(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법)'이 올해 1월 전면 시행된다. 우리보다 먼저 AI법을 제정한 유럽연합(EU)이 단계 시행으로 전면 시행을 늦춘 사이 한국이 AI 관련법을 전면 시행하는 첫 번째 나라가 됐다.

올해 1월 AI기본법이 시행되면 화장품-뷰티산업에도 많은 변화가 예상된다. 피부타입, 소비 패턴, 구매이력 등 소비자의 개인 데이터를 활용하는 데 있어 화장품 기업은 데이터의 수집 방법과 활용 목적은 물론 소비자가 이를 정확히 인지하고 있는지 등에 대해서도 명확한 설명이 필요하다.

이에 따라 이를 뒷받침할 수 있는 내부 프로세스 정립이 무엇보다 중요해졌다. 데이터가 브랜드의 경쟁력인 동시에 최대 리스크가 될 수도 있기 때문이다.

업계 한 관계자는 "화장품산업 AI 기술은 이제 단순 편의 차원을 넘어 과학적으로 검증하고 소비자가 신뢰할 수 있는 서비스로 지속 발전하고 있다"며 "무엇보다 소비자 개인정보 보호 장치와 표준화된 규제 마련이 시급해졌다"고 지적했다.

이어 "AI 기반 피부진단과 제품 추천에 대한 정확성과 오류 가능성에 대한 검증이 중요해지면서, 기업의 책임 또한 그만큼 커졌다"며 "제조 과정에서 생산량과 불량률을 정확히 예측하고 성분 조합이나 품질에 대한 검증까지 가능한 AI 제조관리 시스템 고도화가 결국 글로벌 시장에서 경쟁력 강화로 직결될 것"이라고 강조했다.