AI + BeautyTech Insight 2026

더케이뷰티사이언스 조사에서 개인 업무의 AI 활용은 71%였지만, R&D 적극 활용은 18%에 그쳤습니다. 또 82%가 데이터 부족 또는 정리 미흡을 지적했습니다. 이번 발표에서는 화장품 기업의 AI 활용 현황과 R&D 적용의 병목, 향후 준비 과제를 살펴봅니다.

뷰티 산업에서 AI는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이번 세션에서는 뷰티 밸류체인 전반의 AI 활용 사례와 효과를 살펴보고, SCM 관점에서 AI를 전략적으로 운영하기 위한 시스템·데이터 연계의 중요성과 AI 기반 의사결정·거버넌스 체계의 구축 및 운영까지 함께 다룹니다.

뷰티 제품 개발 전 과정에서 발생하는 데이터(원료, 처방, 규격, 품질 등)가 여러 시스템과 조직에 흩어져 있을 때 AI 활용이 왜 한계에 부딪히는지를 짚고, 센트릭 소프트웨어가 제안하는 ‘단일 기준 데이터(Single Source of Truth)’ 체계와 이를 뒷받침하는 솔루션 전략, 실제 적용 사례를 소개합니다.

AI를 단순한 업무 보조가 아닌, 뷰티 제품 개발 전 과정에 적용하는 실질적인 방법을 소개합니다. AI 기반 트렌드 분석과 K-뷰티 상품 기획부터, 양질의 제품 데이터를 토대로 한 AI의 원료 제안, 기술 문서 분석, 글로벌 규제 검증 자동화까지 뷰티 브랜드와 제조사가 AI를 실제 업무에 적용하는 과정을 데모로 확인합니다.

화장품 R&D에 AI를 적용하며 확인한 가능성과 과제를 바탕으로, AI가 연구와 제조 전반에서 실질적인 가치를 창출하기 위해 필요한 변화를 이야기합니다. 연구에서 축적된 지식과 데이터가 제조와 품질로 연결되는 ODM의 새로운 학습 구조와, 이를 기반으로 단계적으로 발전하는 AI 자율제조의 방향을 공유합니다.

AI는 마케팅의 실행 방식뿐 아니라 조직의 역할과 일하는 방식까지 바꾸고 있습니다. 컬리의 실제 사례를 통해, AI·데이터 기반으로 고객을 이해하고 비즈니스 성장을 이끄는 마케팅 조직의 새로운 역할을 이야기합니다.

AI는 화장품 ODM의 ‘보이지 않는 엔진’이 되었습니다. 처방 설계부터 생산까지 AI가 개입하는 순간, ODM의 경쟁 방정식은 완전히 새로 쓰입니다. 코스맥스가 직접 경험하고 있는 AI 기반 연구/개발/제조 혁신의 실체를 통해, 뷰티 산업의 새로운 질서가 어디서 만들어지고 있는지를 조명합니다.

AI 기반 개인맞춤형 화장품은 피부 진단부터 성분·처방 추천까지 빠르게 확산되고 있지만, “맞춤”이라는 주장을 무엇으로 입증할 것인가는 여전히 열린 질문입니다. 본 발표에서는 피부 이미지, 기기 측정, 설문·문진 등 서로 다른 형식의 피부 데이터가 어떻게 수집·표준화되어야 하는지를 먼저 살펴봅니다. 이어 AI 알고리즘의 성능과 제품의 효능을 검증하기 위한 임상 지표 설계와 평가 방법을, 실제 연구 사례를 통해 정리합니다. 마지막으로 규제 환경과 과학적 근거 확보의 관점에서 화장품 기업이 지금 준비해야 할 사항을 제안합니다.