월마트, 수천 개의 사용 사례를 지원하는 통합 프레임워크로 엔터프라이즈 AI 규모 달성

Walmart는 신뢰 아키텍처에 대한 엔지니어링 중심 접근 방식을 통해 엔터프라이즈 규모의 자율 AI 시스템 구현을 선도하고 있습니다. 이 회사의 신흥 기술 담당 부사장인 Desirée Gosby는 VB Transform 2025에서 이 유통 업계의 리더가 매주 2억 5천 5백만 명의 고객을 지원하는 에코시스템 전반에 걸쳐 신뢰 구축을 운영하는 방법을 공개했습니다.

네 개의 기둥으로 구성된 AI 아키텍처

Walmart는 일반적인 플랫폼이 아닌 각 사용자 그룹을 위한 맞춤형 솔루션을 갖춘 이해관계자 중심의 AI 프레임워크를 채택합니다. 이러한 목표 지향적 접근 방식을 통해 모든 팀은 특정 운영 과제를 해결하는 목적에 맞게 구축된 기능을 확보할 수 있습니다.

• 대화형 커머스를 위해 Sparky와 상호 작용하는 고객
• 매장 직원에게 재고 최적화 도구 제공
• 판매자는 카테고리 관리를 위해 예측 분석을 활용합니다.
• 공급업체는 자동화된 비즈니스 솔루션을 통해 통합
• 개발자는 고급 에이전트 생성 툴킷에 액세스합니다.

신뢰의 필수 요소

입증된 가치를 통한 자연스러운 채택

Walmart의 혁신적 인사이트: AI가 지속적으로 측정 가능한 이점을 제공할 때 신뢰는 유기적으로 형성됩니다. 고스비는 매장 방문에서 예측 배송에 이르기까지 어머니의 쇼핑 진화를 통해 이를 설명하며, 원활한 가치 창출이 의무적인 규정 준수보다 채택을 촉진하는 방법을 보여줍니다.

가치 방정식

1. 핵심 워크플로우에서 마찰 제거
2. 즉각적인 유용성 입증
3. 실제 문제 해결
4. 지속적인 성과를 통한 신뢰 확보

운영 혁신

몇 달에서 몇 주로 단축

Walmart의 트렌드-상품 AI 시스템은 실시간 소셜 데이터 분석을 통해 패션 주기를 단축하여 다음과 같은 성과를 달성합니다:

• 제품 개발 일정 60~80% 단축
• 재고 회전율 개선
• 자본 효율성 향상
• 가격 경쟁력 강화

기술 아키텍처

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

월마트는 다음을 통해 분산 시스템 원리를 에이전트 AI에 적용합니다:

• 도메인 분해 전략
• 표준화된 서비스 인터페이스
• 레거시 인프라 현대화
• 에이전트 오케스트레이션 프레임워크

기관 지식 증폭

유니티는 수십 년간 축적된 판매자 전문 지식을 확장 가능한 AI 자산으로 전환합니다:

• 카테고리 전문 지식의 코드화
• 암묵적 전문 지식을 구조화된 데이터로 변환
• 대화형 인터페이스를 통해 기관의 지혜 제공

혁신 지표

재정의된 성공

Walmart는 자율 시스템에 초점을 맞춘 새로운 측정 프레임워크를 개척합니다:

• 프로세스 준수보다 목표 달성
• 문제 해결 대 전환 퍼널
• 가치 전달 지표

엔터프라이즈 구현 프레임워크

1. 초기 단계부터 아키텍처 가드레일 구현
2. 다양한 사용자 그룹을 위한 타겟팅 솔루션 개발
3. 점진적인 성공을 통해 신뢰 구축
4. 직원의 전문성을 기관의 자산으로 전환
5. 자율 시스템 KPI 설계
6. 확장 전 인터페이스 표준화

"우리의 북극성은 여전히 실제 사람들을 위한 실제 문제를 해결하는 것입니다."라고 Gosby는 강조합니다. "파티 계획에 대한 조언이 필요한 고객이든 재고를 관리하는 직원이든, 우리는 기술 배포가 아닌 가시적인 성과로 성공을 측정합니다."

산업 간 적용 가능성

월마트의 프레임워크는 다음과 같은 분야에 적용 가능한 원칙을 제공합니다:

• 혁신과 규제의 균형을 맞추는 금융 서비스
• 환자 치료를 조정하는 의료 시스템
• 글로벌 공급망을 최적화하는 제조업체
• 여러 이해관계자의 복잡성을 관리하는 모든 기업