타깃(Target·$TGT)은 챈두 나이르(Chandhu Nair)를 최고 인공지능 책임자(CAIO) 겸 수석 부사장으로 선임하며, 미국 유통업계의 AI 경쟁에 본격적으로 참여하기 시작했다. 생성형 인공지능의 활용이 급증하고 있는 상황에서, 타깃은 AI 전략과 데이터 활용을 통해 상품 추천 및 매장 운영, 공급망 관리의 혁신을 꾀하고 있다.

이번 인사는 12일 한국시간으로 발표되었으며, 나이르는 과거 로우스(Lowe’s·$LOW)에서 매장, 데이터, AI, 혁신 부문 수석 부사장을 역임한 바 있다. 그는 스테이플스(Staples)와 갭(Gap·$GAP)에서도 기술 관련 업무를 담당하며 AI 분야에서의 경험을 쌓아왔다. 타깃은 이번 인사를 통해 기존 개별 사업부에서 독립적으로 운영되던 AI 기능을 전사 차원에서 효과적으로 조율하고자 한다.

타깃은 소비자의 구매 패턴, 선호 스타일 및 소재 데이터를 분석하는 '타깃 트렌드 브레인(Target Trend Brain)' 시스템을 운영하며, 연말 쇼핑 시즌에는 고객이 선물 대상을 손쉽게 찾을 수 있도록 돕는 대화형 AI 추천 기능도 도입할 예정이다. 회사는 지난 6월, 구글 검색 및 제미나이(Gemini), 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot), 오픈AI 챗GPT(ChatGPT)를 통한 쇼핑 경험의 개선을 약속했으며, 실제로 1분기 AI 기반 유입 트래픽이 전년 동기 대비 무려 2000% 증가했다고 발표했다. 전체 유통 사이트의 트래픽 증가율도 약 400%에 달한다고 전했다.

대화형 쇼핑은 원하는 상품이나 용도를 자연어로 설명함으로써 AI가 관련 제품을 탐색하고 추천하는 과정을 포함한다. 이는 전통적인 상품명 및 키워드 검색 방식에서 벗어나 구매 목적을 함께 반영하는 새로운 서비스 모델이다. 타깃 외에도 월마트(Walmart·$WMT)는 매장 운영과 공급망에 AI 에이전트를 적용하고 있으며, 갭(Gap) 또한 구글 제미나이와 협력하고 있다. 베스트바이(Best Buy·$BBY)는 오픈AI와 구글 기술을 자사 시스템에 통합하는 작업을 지속하고 있다.

AI 에이전트는 이용자의 목표를 이해하고 여러 단계의 작업을 판단하여 실행하는 인공지능 시스템으로, 유통 현장에서는 주문 처리, 재고 파악, 상품 추천, 직원 업무 지원 등을 통합적으로 처리하는 도구로 사용되고 있다. 로우스에서도 AI 적용 범위를 확장해 왔으며, 50개 이상의 머신러닝 모델을 통해 가격 책정, 수요 예측 및 공급망 관리를 개선하고자 노력하고 있다. 나이르는 이 회사에서 AI 전략 및 데이터 분석, 혁신 연구 조사를 이끌었던 경험이 있다.

미국 유통업체들의 AI 경쟁은 단순한 고객용 챗봇에 그치지 않고 재고 관리, 공급망 최적화, 가격 책정, 현장 의사결정 등 다양한 분야로 확산되고 있다. 그러나 타깃은 이번에 선임된 나이르와 관련하여 매출 목표나 실적 지표를 별도로 제시하지 않았다.