L'Oréal, Claude로 대화형 분석 기술을 발전시킵니다
산업:
상업
회사 규모:
대기업
제품:
AI Platform
위치:
유럽
월간 사용자 44,000명
L'Oréal의 AI 플랫폼 전반에서 매달 250만 건의 메시지 처리
15개 이상의 전문 에이전트
Claude의 조율로 더욱 심도 깊은 데이터 인사이트 제공
The problem
The solution
에이전트 기반 기술이 본격적으로 부상하기 시작했으며, Anthropic 모델이 우리를 뷰티 테크의 선두로 이끌 것이라고 믿습니다.
에이전트 플랫폼 및 연구소 책임자, L'Oréal
L'Oréal은 세계 최대의 뷰티 기업으로, 150여 개국 이상에서 사업을 전개하며, 스킨케어, 헤어케어, 메이크업, 향수 분야에서 37개 이상의 국제 브랜드 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 또한 최첨단 연구 및 혁신에 AI, 데이터, 디지털 역량을 결합하여 뷰티 테크 분야의 리더로 자리매김하고 있습니다.
Claude를 도입한 L'Oréal의 주요 성과:
- 기존 GenAI 방식(90%) 대비, 대화형 분석 애플리케이션에서 99.9%의 정확도 달성
- 자연어 질문을 데이터 인사이트 및 시각화로 전환하는 멀티 에이전트 시스템 구축
- 질문마다 대시보드를 제작할 필요 없이, 직접 데이터를 조회할 수 있는 환경 제공
- 내부 AI 플랫폼 전체에 Claude를 배포하여 일일 사용자 15,000명, 월 사용자 44,000명에게 서비스 제공
문제점
수년간 전통적인 AI 애플리케이션을 개발하고 배포해 온 L'Oréal은 2023년에 생성형 AI 여정을 시작했습니다. 전 세계 직원들이 보안, 거버넌스, 비즈니스 가치를 지키면서 AI 역량을 폭넓게 활용할 수 있는 환경이 필요했습니다. 가장 큰 과제는 직원들이 기술 전문성을 갖추거나 질문마다 맞춤형 대시보드를 만들지 않아도 데이터를 쉽게 조회하고 분석할 수 있도록 지원하는 것이었습니다.
L' Oréal은 수학, 코딩, SQL 생성이 필요한 복잡한 분석 및 재무 업무를 수행하기 위해 정교한 추론 능력이 필요했습니다. 특히 직원들이 자연어로 질문하고 정확한 인사이트를 얻을 수 있는 대화형 분석에서는 이러한 역량이 더욱 중요했습니다. 또한 반복적 업무를 줄이고 직원들이 더 가치있는 작업에 집중할 수 있도록 하여 생산성을 높이는 동시에, 출시 기간을 단축하고, 시장 점유율을 높이며, 제품 배합 연구를 가속화하고자 했습니다.
Claude, 복잡한 워크플로우를 위해 다중 전문 에이전트 조율
L' Oréal은 모든 활용 사례에 대해 철저한 테스트를 거쳐 Claude를 선택했습니다. L'Oréal의 에이전트 플랫폼 및 연구소 책임자인 Thomas Menard는 “LLM과 같은 당사의 자동 평가 기능은 다양한 사용 사례, 특히 가장 복잡한 영역에서 Claude 모델보다 성능이 압도적으로 우수했습니다.”라고 강조했습니다.
특히 대화형 분석의 경우, L'Oréal은 광범위한 실무 테스트를 실시하여 Claude의 성능을 검증했습니다. Claude의 고도화된 추론 기능은 L'Oréal의 가장 까다로운 애플리케이션에서 필수적이었으며, 특히 사용자 신뢰를 구축하는 데 정확성과 신뢰성이 중요한 대화형 분석에서 그 효과가 뚜렷하게 나타났습니다.
L'Oréal, Claude를 지능형 오케스트레이터로 활용
L'Oréal은 Claude를 크게 두 영역에서 활용하고 있습니다. 고품질 추론 능력이 필요한 AI 컴패니언 내에서, 그리고 GitHub Copilot과 Claude Code와 같은 도구를 통한 소프트웨어 개발 전 과정을 지원하는 방식입니다.
대화형 분석에서 Claude는 여러 전문 에이전트를 조율하는 오케스트레이터 역할을 하며, 사용자의 질문을 인사이트와 시각화로 변환하는 과정을 이끌고 있습니다. 직원이 자연어로 질문을 하면 Claude는 의미 기반 API 에이전트, 데이터 검색 시스템, 그리고 계산·제품 마스터 데이터·지역 마스터 데이터를 처리하는 전문 에이전트와 조율합니다.
이러한 오케스트레이션 방식 덕분에 Claude는 사용자의 질문에 따라 어떤 전문 에이전트를 호출할지 판단하고, 각 에이전트의 작업을 조율하며, 그 결과를 데이터 시각화와 함께 명확한 답변으로 통합할 수 있습니다. L'Oréal은 모든 작업을 단일 모델에 의존하는 대신, 기능별로 특화된 에이전트를 구축했습니다. 계산 작업이 필요하면 Claude가 계산 전용 에이전트로 요청을 보내고, 제품 규격 정보는 제품 마스터 에이전트에게 연결합니다. 또한 지리 관련 질의는 지역 마스터 데이터 에이전트가 처리합니다.
이 아키텍처는 잠재적인 정확성 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다. Menard는 "할루시네이션의 위험을 지속적으로 모니터링하여, 이를 충분히 완화했습니다."라고 설명합니다. 특정 유형의 질의를 특수 목적에 맞게 설계된 에이전트에게 전달함으로써, 시스템은 다양한 분석 작업 전반에서 높은 정확도를 유지하며, Claude는 전체 워크플로를 관리하며 결과를 통합합니다. 또한 시스템은 사용자 신원과 접근 권한을 관리하면서, L'Oréal의 Beauty Tech 데이터 플랫폼에 질의를 수행합니다.
테스트를 통해 이 아키텍처의 효과가 검증되었습니다. "당사의 테스트 결과, Claude 3.7을 시작으로 Claude 4, 최신 4.5 Sonnet까지, 모두 사용자 요구를 충족하기 위해 서브 에이전트를 구동하는 데 가장 뛰어나고 고도화된 모델임이 입증되었습니다."라고 Menard는 말합니다.
결과
정확성 측면에서 상당한 영향을 미쳤습니다. L'Oréal은 기존 GenAI 방식의 90%와 대비해 대화형 분석 애플리케이션에서 99%의 정확도 점수를 달성했습니다. 이러한 향상은 직원들이 더 큰 신뢰와 확신을 가지고 새로운 기능을 조직 전반에 걸쳐 활용할 수 있도록 뒷받침하고 있습니다.
직원들의 데이터 활용 방식도 크게 바뀌었습니다. 이제는 일회성 질문마다 맞춤형 대시보드를 만드는 대신, 직원들은 이제 자연어로 질문만 하면 됩니다. 이는 L'Oréal 직원들이 정보에 접근하고 분석하는 방식이 근본적으로 달라졌음을 보여줍니다.
L'Oréal의 내부 AI 플랫폼은 빠르게 확산되며, 일 15,000명, 주 33,000명, 월 44,000명의 고유 사용자가 여러 모델을 통해 매달 250만 건의 메시지를 생성하고 있습니다. 또한 30~50명의 개발자들을 대상으로 실시된 Claude Code 초기 테스트 결과, 엔지니어링 생산성에 대한 긍정적인 결과가 나타나고 있습니다.
L'Oréal은 에이전틱 AI가 아직 조직 내에서 초기 단계에 있다고 판단합니다. Menard는 “에이전트 기반 기술이 이제 본격적으로 부상하기 시작했으며, Anthropic 모델이 우리를 뷰티 테크의 최전선으로 이끌 것이라고 믿습니다."라고 말합니다. L'Oréal은 앞으로 에이전트 역량을 확대하고, Anthropic과의 파트너십을 강화하여 뷰티 테크 리더로서의 입지를 더욱 공고히 할 계획입니다.
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에이전트 기반 기술이 본격적으로 부상하기 시작했으며, Anthropic 모델이 우리를 뷰티 테크의 선두로 이끌 것이라고 믿습니다.
에이전트 플랫폼 및 연구소 책임자, L'Oréal
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