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국내 화장품 업계에서 AI는 더 이상 보조 수단이 아니라 제품 개발과 생산 전반을 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 다품종 소량생산과 짧아진 출시 주기에 대응해야 하는 ODM업계에서는 품질 못지않게 개발·생산 속도가 경쟁력을 좌우하면서 AI 투자가 빨라지고 있다.
9일 업계에 따르면 코스맥스는 AI를 현장 생산성과 인재 전략 양측에 동시에 접목하고 있다. 올해 신입사원 공개채용에서 처음으로 AI 활용 경험을 우대사항에 넣은 것도 이런 흐름의 연장선이다. 내부적으로는 전담 조직과 교육 체계를 운영하며 AI 활용 역량을 조직 전반으로 확산시키고 있다.
생산 공정에서는 색조 제품의 조색 과정에 AI를 도입해 반복 실험 부담을 줄였다. 고객사가 요구하는 추상적 색감을 구현하는 과정에서 AI가 원료의 초기 배합값을 제시하면서 작업 효율이 높아졌고, 실제로 소수의 시도만으로 조색을 끝내는 비율도 크게 상승했다. 향 조합 과정에서 발생하는 이질적 냄새를 잡아내는 데도 AI를 활용하고 있으며, 로봇과 결합한 자동 제조 시스템은 에센스와 헤어 제품 등 대량의 품목을 유연하게 처리하는 수준까지 올라왔다는 평가다.
한국콜마는 AI 적용 범위를 가장 넓게 가져가는 모습이다. 조직 개편을 통해 AI 전담 기능을 강화한 데 이어, 상품 기획과 처방 설계, 패키지 소싱, 신소재 개발까지 AI를 연결하고 있다.
최근 선보인 맞춤형 처방 설계 시스템은 피부 상태와 기후, 자외선 노출 같은 변수를 함께 분석해 성분 조합을 도출하는 방식으로, 기존에 수개월 걸리던 과정을 대폭 줄였다. 콜마홀딩스 관계사 라우드랩스의 상품 기획 플랫폼은 키워드 입력만으로 콘셉트와 제형, 용기 방향을 제안해 기획 초기 속도를 끌어올리고 있다. 패키지 조달 플랫폼도 이미지 기반 검색 기능을 통해 소싱 기간을 단축했다. 여기에 역노화 펩타이드 개발에도 AI를 접목하며 연구개발 시간 자체를 줄이고 있다.
LG생활건강은 원료 발굴 단계에서 AI 효율을 입증하고 있다. LG AI연구원의 모델을 활용해 화장품 효능 소재 후보를 추리는 과정에서 분자 구조 데이터를 대량 분석했고, 이에 따라 후보 발굴 기간을 획기적으로 줄였다.
회사는 해당 방식으로 찾은 소재를 대표 브랜드 제품에 적용하는 방안을 추진 중이다. 제조 현장보다는 원천 소재 탐색과 연구 경쟁력 강화에 AI를 집중하는 전략으로 읽힌다.
업계에서는 이 같은 변화가 단순 자동화를 넘어선 구조 개편이라고 본다. AI가 기획, 연구, 생산, 조달을 하나의 흐름으로 묶으면서 화장품 기업들의 경쟁 기준도 바뀌고 있기 때문이다.
업계 관계자는 “앞으로는 좋은 제품을 만드는 것만으로는 부족하고, 그 제품을 얼마나 빨리 구현해 시장에 내놓을 수 있는지가 더 중요해질 것”이라며 “AI 활용 수준이 곧 기업의 대응 속도이자 수주 경쟁력으로 연결될 가능성이 크다”고 말했다.
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