식품 산업에 AI가 필요한 이유
AI는 복잡한 산업 과제를 해결할 수 있는 기회를 제공할 뿐만 아니라, 전반적인 비즈니스 환경도 변화시키고 있습니다. 기업들은 소비자 트렌드에 발맞춰 그 어느 때보다 빠르게 제품을 출시하고 있으며, 소비자들도 이를 기대하기 시작했습니다. 트렌드를 따라가고 시장 진출 전략을 성공적으로 추진하려면 제품 혁신 속도가 그 어느 때보다 빨라야 합니다.
전통적으로 식품 회사의 신제품 개발 주기는 출시부터 출시까지 정보 부족과 데이터 분산으로 어려움을 겪어 왔습니다. 이러한 복잡성은 마케팅, 연구개발(R&D), 판매 등 프로세스 주기의 다양한 측면에서 발생합니다. 이러한 어려움은 의사 결정 지연과 혁신 주기의 장기화로 이어집니다.
따라서 식품 출시의 약 80%가 소비자의 수용 부족으로 인해 실패하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. AI는 광범위한 테스트의 필요성을 줄이고 강력한 데이터 네트워크를 활용하여 부서 간 협업을 촉진함으로써 이러한 과제를 효과적으로 해결하는 데 도움을 줍니다. 제품 제형, 공정 매개변수를 최적화하고 시장 동향을 분석하여 전체 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
크래프트 하인츠와 유니레버의 전 R&D 이사였던 미리엄 위버럴은 "디지털 의제는 시의적절하고 흥미롭습니다. 제대로만 한다면 정말 빠르게 발전할 수 있기 때문입니다."라고 말합니다. "기존 R&D 조직이 겪는 시행착오를 피하고, 더 예측 가능한 방향으로 나아가세요."
식품 산업 혁신 주기를 주도하는 AI의 역할
소비자 통찰력과 아이디어 창출을 강화하세요 . AI는 다차원 데이터 기반 접근 방식을 활용하여 신제품 개발 프로세스를 혁신하고 있습니다.
첫째, AI는 외부 소스의 실시간 트렌드를 해석하여 소비자 의견과 정서에 대한 정보를 수집합니다. 여기에는 소셜 미디어 분석, 키워드 추적, 챗봇을 활용한 설문조사, 이미지 분석 등이 포함됩니다.
둘째, AI는 사물 인터넷(IoT) 센서로 확장되어 제품 선택 및 요리 선호도에 대한 소비자 데이터를 수집합니다. 더 나아가, 과거 판매 데이터와 시장 동향을 활용하여 소비자의 니즈와 선호도를 정확하게 예측하고, 신제품 출시 시기를 최적화하며, 시장 변화에 적응하기 위해 분석을 수행합니다.
스타트업 테이스트와이즈(Tastewise)는 AI를 활용하여 신제품 개발에 영감을 불어넣은 대표적인 사례입니다. 이 회사는 소셜 미디어, 리뷰, 메뉴, 레시피 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하여 새로운 식품 트렌드와 소비자 취향을 파악하는 소프트웨어를 개발했습니다.
이 소프트웨어는 소비자가 원하고 선호하는 제품을 만드는 데 도움이 되므로 식품 회사에 귀중한 도구입니다.
새로운 식품 재료 발굴 . 신제품 개발 주기에서 AI는 새로운 식품 재료 발굴을 가속화하고, 재료 선별 및 특성 분석을 개선할 수 있습니다. 전 세계 스타트업들은 식품 발굴 과정을 지원하는 효율적인 알고리즘을 연구 개발하고 있습니다. 예를 들어, 징코 바이오웍스(Ginkgo Bioworks)와 아르제다(Arzeda)는 전산 설계와 AI를 결합하여 새로운 단백질과 효소를 개발하고 있습니다. 한편, 아마이 프로테인스(Amai Proteins)는 AI를 활용하여 다양한 특성과 풍미를 내도록 최적화된 새로운 단백질을 설계합니다.
연구, 개발 및 최적화 . AI는 다양한 식품의 속성을 예측하고 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 맛 프로필에 맞는 재료 비율을 제안하고, 맛은 유지하면서 더 건강한 대안을 제시합니다.
또한, AI는 식품의 질감을 평가하여 제품 특성이 기대치를 충족하는지 확인하는 데 도움을 줍니다. 영양 측면에서는, AI가 설탕 함량을 줄이거나 단백질 함량을 높이는 등 특정 목표를 달성하기 위해 레시피를 최적화하는 동시에, 표시 요건을 충족하도록 영양 성분을 예측합니다.
최근 식품 회사들은 R&D 주기에 AI를 적용하여 제품 개발 및 가공 시간을 수개월에서 수일로 단축했습니다. 유니레버는 AI를 활용하여 저염 제품을 개발하여 맛 분석 과정을 수개월에서 수일로 단축했습니다. 크래프트 하인츠는 AI 알고리즘을 테스트하여 비용, 설탕, 소금을 최적화하여 놀라운 결과를 얻었습니다. 정량적 기술 분석은 토마토 제품의 재현성에서 94%의 정확도를 달성했습니다.
생산성과 비용 최적화 . 실험실 규모로 식품을 개발한 후, 식품 회사는 실험실 규모와 동일한 경쟁력과 품질을 유지하면서 대량 생산을 위한 기계와 라인을 구축해야 하는 과제에 직면합니다. AI는 데이터 분석을 통해 생산 규모 확대를 위한 최적의 조건을 도출하여 해결책을 제시합니다.
Animal Alternative Technologies와 Umami Bioworks와 같은 선구적인 스타트업들은 데이터 과학 최적화를 통해 확장 가능한 지적 재산권과 기술을 개발하며 이 분야를 선도하고 있습니다. 이 분야의 또 다른 주목할 만한 스타트업으로는 AI와 로봇 기술을 활용하여 바이오매스 발효의 테스트, 분석 및 최적화를 자동화하는 Eternal이 있습니다. 이러한 발전은 대규모 대체 단백질 생산을 위한 실행 가능하고 지속 가능한 경로를 모색하는 대형 제조업체들에게도 도움이 되고 있습니다.
식품 산업에 AI를 적용하는 과제
식품 산업에 AI를 적용하면 비용 효율성, 속도, 맞춤화, 예측 기능, 데이터 기반 인사이트 등 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 이 과정은 여러 가지 어려움에도 직면합니다.
제한된 과거 데이터 : 식품 기술과 같은 신흥 분야는 알고리즘을 구동할 과거 데이터가 부족하여 의미 있는 결과를 도출하기가 더욱 어렵습니다. 비록 데이터가 있다 하더라도, 다양하고 비정형적이며 이질적인 데이터 형식으로 존재하는 경우가 많습니다. 따라서 관련 입력 데이터를 더욱 쉽게 인식할 수 있는 형태로 제공하기 위한 개발이 필요합니다.
높은 구현 비용 : AI 시스템을 구축하고 유지하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 중소기업의 경우 더욱 그렇습니다. 반면, 대기업의 현재 시스템은 미래에도 경쟁력을 유지하기 어려워 지속적인 성장을 위해서는 상당한 투자가 필요할 수 있습니다.
법적 및 윤리적 복잡성 : AI 시스템, 특히 예측 애플리케이션의 복잡성이 증가함에 따라 잠재적인 AI 오류와 그에 따른 결과를 해결하기 위한 법적 및 윤리적 책임 문제가 제기되고 있습니다. 또한, AI가 전통 식문화에 미치는 영향을 평가하는 것은 AI의 전반적인 영향을 이해하는 데 매우 중요합니다.
데이터 보안 문제 : AI 애플리케이션 최적화를 위해 데이터 공유를 촉진하는 동시에 비밀 레시피와 같은 독점 데이터를 보호하는 것은 효과적인 거버넌스 메커니즘을 필요로 하는 복잡한 과제입니다. 또한, 디지털 공격으로부터 보호하는 것도 매우 중요합니다.
변화하는 규정 : 식품 관련 법률은 자주 변경되므로 AI 시스템이 이러한 변화에 발맞춰야 합니다. 또한, 규정은 해석을 요구하는 경우가 많은데, 현재 AI는 이러한 해석에 적합하지 않을 수 있습니다.
다학제 협업 및 기술 공유 : AI와 식품 전문 지식을 결합하려면 다양한 분야 전문가(식품 과학자, 엔지니어, 데이터 과학자) 간의 효과적인 소통이 필요합니다. 이를 위해서는 통합적이고 데이터 기반의 의사결정을 위한 신속한 기술 공유와 교차 기능 구축이 필요합니다.
소비자 수용 : AI로 생산된 식품에 대한 소비자의 우려와 두려움을 완화하려면 엄격하고 심층적인 연구가 필요합니다. 이는 길고, 엄격하고, 비용이 많이 드는 연구 과정입니다.
환경 영향 : 효율성 외에도 AI의 환경 영향을 고려하고 환경 영향 감소를 통한 이점과 비교 검토해야 합니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 식품 산업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 동시에 AI의 한계와 사회적 함의를 적극적으로 해결하는 데 매우 중요합니다.
식품 산업에서의 AI 적용 전망
2010년대 후반부터 전 세계적으로 AI 기반 식품 개발에 특화된 스타트업이 급증했습니다. 핵심은 시장 분석, 소비자 인사이트 예측, 제품 및 공정 변수에 대한 예측 모델링 등의 작업을 위한 AI 기반 솔루션을 제공하는 것입니다.
스타트업은 혁신을 주도하기 위해 식품 기업과 합병하는 경우가 점점 더 많아지고 있으며, 이러한 추세는 가까운 미래에 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 데이터 품질, 처리 능력, 윤리적 측면에서의 과제가 대두되고 있지만, AI 애플리케이션은 이미 식품 산업에 깊이 침투해 있습니다. 따라서 조화로운 적용 메커니즘이 확립되면 AI는 식품 산업에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다.
AI와 식품 기술 간의 강력한 시너지는 증가하는 식품 수요와 지속가능성 요건을 충족하는 데 필수적인 연결 고리입니다. 소비자 수요 데이터를 기반으로 한 신제품 디자인 아이디어부터 생산성 향상 및 비용 절감을 위한 새로운 공정 매개변수 제안에 이르기까지, AI는 향후 식품 산업의 신제품 개발 주기의 모든 단계를 최적화하는 데 기여할 것입니다.
(peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org에 따르면)
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