NVIDIA, 멀티에이전트 인텔리전트 웨어하우스 및 카탈로그 엔리치먼트 AI 블루프린트를 공개해 리테일 파이프라인에 힘을 실어

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Source: https://example.com/retail-blueprints

소매업의 “쉽게 끝났어요” 순간을 현실로

모든 “쉽게 끝났어요” 쇼핑 경험은 배송 마감일에 맞서 달리고, 누락된 제품 세부 정보를 수정하며, 쇼핑객을 위한 원활한 여정을 설계하는 팀에 의해 이루어집니다.

그 뒤에서는 다음과 같은 문제에 직면합니다:

• 노후된 레거시 시스템
• 분산된 데이터
• 높아지는 고객 기대치

이러한 요인들 때문에 새로운 시즌이 찾아오고 제품 카탈로그가 더 많은 SKU로 확장될수록 일관성과 속도를 유지하기가 점점 어려워집니다.

NVIDIA 소매업용 청사진

오늘 출시된 새로운 오픈‑소스 개발자 레퍼런스는 이 복잡성을 경쟁력으로 전환하도록 설계되었습니다:

이 청사진을 통해 개발자는 AI 기반 솔루션을 맞춤 구축하여 창고 현장부터 소비자의 옷장까지 소매 가치 사슬 전체에 걸쳐 통합 비용을 낮추고 가치 실현 시간을 가속화할 수 있습니다.

“이 청사진으로 구축하면 통합 비용이 감소하고 고객 및 파트너가 애플리케이션을 빠르게 활성화할 수 있습니다.”라고 Tarik Hammadou NVIDIA AI for Retail 및 Consumer Packaged Goods 개발자 관계 이사가 말했습니다. “이들은 소매 산업이 경쟁하기 위해 필요로 하는 효율성과 엔터프라이즈‑급 규모를 열어줍니다.”

청사진 실전 시연

청사진은 다음 주 전국 소매 연맹(NRF) 빅 쇼에서 선보일 예정입니다.

📅 행사: NRF Big Show 2024

AI‑구동 속도, 일관성 및 규모로 소매 운영을 강화하세요.

Source: …

창고 작업 흐름 간소화

창고는 다양한 소매 상품을 담은 상자부터 거대한 기계와 매일 수천 건의 주문을 처리하는 작업자까지 많은 움직이는 요소가 있는 역동적인 공간입니다. 재고 부족 품목이나 4번 통로의 청소와 같은 문제가 순간적으로 발생할 수 있습니다.

이 환경에서 지속적인 문제는 IT와 운영 기술(OT) 계층 간의 단절입니다. 이 격차 때문에 관리자는 다음을 쉽게 수행하지 못합니다:

• 제품 재고를 정확하게 측정
• 기술 문제를 효율적으로 파악
• 추가 지원이 필요한 영역에 충분한 작업자를 배치

“IT 또는 OT 수준에 에이전시 AI 레이어를 두는 것은 효율적이지 않지만, IT와 OT 사이에 에이전트를 두면 AI 에이전트가 조정자 역할을 할 수 있다.” — Tarik Hammadou

그림: MAIW Blueprint 내부 모습.

NVIDIA MAIW Blueprint가 하는 일

NVIDIA MAIW(Manufacturing AI Warehouse) Blueprint는 기존 창고 관리 시스템, 전사적 자원 관리, 로봇공학 및 IoT 데이터를 위에 놓는 동기화된 AI 시스템을 제공합니다. 이를 통해 팀은 실시간이며 설명 가능한 운영 인텔리전스를 얻을 수 있습니다.

핵심 구성 요소:

실제 적용 방식

감독자는 자연어로 “포장이 왜 느린가요?” 라고 물을 수 있습니다. 어시스턴트는 다음과 같이 진행합니다:

1. 장비 상태, 작업 대기열, 인력 데이터를 분석합니다.
2. 근거를 제시하며 병목 현상을 강조합니다.
3. 작업 재배치나 작업 우선순위 조정과 같은 조치를 권고합니다.

시스템이 역할 기반 접근 제어와 정책 가드레일을 적용하기 때문에 운영 팀은 AI가 실제 장비와 안전에 중요한 결정을 조정하는 것을 신뢰할 수 있습니다.

비즈니스 영향

• 문제와 안전 사고를 더 빠르게 감지하고 해결
• 정시 주문 이행 및 SLA 준수 향상
• 창고를 지속적인 비상 대응에서 예측 가능한 데이터 기반 운영으로 전환

파트너 관점

“차트와 그래프는 과거 일이다; 우리는 예측과 처방된 행동이 필요하다.” — Jeremy Jarrett, Kinetic Vision CEO
“NVIDIA MAIW Blueprint는 질문에 답하고 의사결정을 촉진하는 중앙 방법을 제공한다.”

Kinetic Vision과 같은 파트너는 제품·기술 개발 기업으로, MAIW Blueprint를 활용해 소매 공급망의 수십 년에 걸친 과제를 혁신하고 해결할 수 있습니다.

희소 제품 데이터 해결

Retail Catalog Enrichment NVIDIA Blueprint는 규모에 관계없이 모든 기업이 더 풍부하고 정확한 제품 목록을 만들고, 대규모로 현지화된 마케팅을 제공하도록 돕습니다.

문제점

소매업체는 종종 텍스트가 거의 없거나 일관되지 않은 제품 이미지를 받습니다. 팀은 다음과 같은 작업에 많은 시간을 소비합니다:

• 제목, 설명 및 속성 작성
• 각 시장 및 캠페인에 맞춘 콘텐츠 커스터마이징

Blueprint가 해결하는 방법

이 솔루션은 생성형 AI를 활용해 고품질, 구조화된, 현지화된, 브랜드에 맞춘 제품 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.

예시 워크플로우

1. 입력 – 가정용품 소매업체가 세라믹 머그 사진 세트를 업로드합니다.
2. Vision‑Language Model (VLM) – NVIDIA Nemotron VLM이 각 이미지를 처리하고 다음과 같은 메타데이터를 추출합니다:
   • 색상
   • 재질
   • 용량
   • 스타일
   • 사용 사례
3. 콘텐츠 생성 – 추출된 데이터를 기반으로 시스템이 다음을 생성합니다:
   • 현지화된 제품 제목 및 설명
   • 검색 및 추천 엔진을 위한 정규화된 속성(SEO 및 GEO 타게팅 향상)
   • 문화적으로 적합한 2‑D 라이프스타일 이미지
   • 인터랙티브 3‑D 자산
4. 품질 검증 – AI “판사”가 일관성과 품질을 평가한 뒤 출판합니다.

브랜드 인식 마케팅 콘텐츠

브랜드 보이스, 톤, 분류 체계 지침(프롬프트)을 제품 이미지와 대상 로케일과 함께 제공하면 Blueprint는 다음도 생성할 수 있습니다:

• 브랜드 가이드라인에 맞는 풍부한 제목 및 설명
• 현지화된 카테고리와 태그
• 특정 마케팅 의도에 맞춘 문화적으로 적절한 라이프스타일 이미지 변형

결과: 온보딩 속도 향상, 수작업 감소, 일관된 고품질 현지화 제품 카탈로그 구축으로 검색 가시성 및 고객 참여도 향상.

Grid Dynamics의 NVIDIA Blueprint 기반 솔루션

Global tech consulting firm Grid Dynamics has built a catalog enrichment and management system that increases the accuracy of item content and the status of SKUs for large retailers, using the Retail Catalog Enrichment NVIDIA Blueprint.

“The quality of the search and the quality of the browsing experience for customers directly depends on the quality of the catalog data,” said Ilya Katsov, Chief Technology Officer of Grid Dynamics.
“It’s a very critical problem for all retailers with a digital presence to ensure their catalogs have as rich and consistent attributes as possible — and our solution automates this so they don’t need to do manual reviews.”

For bigger retailers with massive product catalogs, attributes can be missing or incorrect. Onboarding new vendors with differing catalog structures can further jumble the data, leading to:

• Inaccurate sales reporting
• Customer frustration
• Loss of customer loyalty

Grid Dynamics 솔루션이 도움이 되는 방법

“Our solution makes product catalogs more discoverable while giving brands the ability to enforce their business rules at scale,” said Dan Guja, Principal Software Engineer at Grid Dynamics.
“With AI‑driven business rules applied across the catalog, brands can improve data quality, sharpen customer‑intent signals, and surface products customers actually want.”

핵심 혜택

• Improved data quality – automated enrichment reduces manual errors.
• Scalable enforcement – AI‑driven business rules apply consistently across millions of SKUs.
• Better discoverability – richer, more accurate attributes boost search and browsing experiences.

## NVIDIA 리테일 파이프라인 조합하기

MAIW와 Catalog Enrichment NVIDIA 블루프린트는 AI 인프라를 모든 단계에 적용해 창고‑에서‑소비자까지의 워크플로우를 재구상하는 대규모 이니셔티브의 일부입니다.

백엔드

• MAIW Blueprint – 관리자와 창고 직원이 일상적인 공급망 및 데이터 관리 작업을 수행하도록 돕습니다.
• Catalog Enrichment Blueprint – 디지털 팀이 클릭 한 번으로 스타일링된 SKU 페이지를 제작할 수 있게 합니다.
• Nemotron‑Personas‑USA – 다양한 쇼핑객 인구통계에 걸쳐 합성 데이터의 다양성을 향상시키는 솔루션을 개발·학습시키는 데 사용할 수 있는 오픈소스 데이터셋입니다.

프런트‑엔드

• NVIDIA Retail Shopping Assistant Blueprint – 제품 탐색과 쇼핑 경험을 보다 쉽고 즐겁게 만드는 에이전시형 대화형 어시스턴트입니다.

“다음 단계는 물리적 AI 레이어를 창고와 매장 운영에 삽입해, 인텔리전트 에이전트가 실제 재고와 공급망 문제를 보고, 추론하고, 행동할 수 있게 하는 것입니다.”라고 Tarik Hammadou가 말했습니다. “컴퓨터 비전과 같은 역량을 갖춘 물리적 에이전트를 교육함으로써 우리는 보다 적응적이고 자율적인 운영을 향해 나아가고 있습니다.”

자세히 알아보기

• MAIW Blueprint – [Link]
• Retail Catalog Enrichment Blueprint – [Link]

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