매코믹이나 유니레버 같은 글로벌 식품 기업들은 이미 10년 전부터 인공지능을 활용해 왔더라고요. 단순히 유행을 따르는 수준이 아니라 실제 제품 출시 기간을 25% 가까이 단축하며 시장을 선점하고 있습니다. 최근에는 신생 AI 식품 개발 스타트업들이 이 거대한 시장에 도전장을 내밀며 레시피의 공식을 새롭게 쓰고 있습니다.
AI 식품 개발이 대기업 주방에 불러온 25%의 변화
매코믹은 핫소스와 시즈닝으로 유명한 기업인데 벌써 10년째 인공지능을 맛의 조합을 찾는 데 활용하고 있어요. 이들은 AI를 통해 유망한 풍미 조합을 식별하고 물리적인 시제품을 만들기 전에 테스트 대상을 좁히는 방식을 택했습니다. 덕분에 제품 개발 일정이 평균 20%에서 25% 정도 줄어들었다고 하더라고요.
유니레버의 사례도 흥미로웠어요. 이들은 수천 개의 레시피를 디지털 공간에서 단 몇 초 만에 테스트할 수 있는 시스템을 갖추고 있습니다. 크노르의 페이스트 제품은 일반적인 개발 시간의 절반 만에 완성되었는데 이는 인공지능이 수많은 변수를 미리 계산해 준 덕분이었습니다.
- 매코믹의 10년 데이터 기반 풍미 조합 최적화
- 유니레버의 디지털 레시피 시뮬레이션 시스템
- 제품 개발 주기 20~25% 단축 효과 달성
- 물리적 시료 제작 비용 및 시간 절감
헬만스 마요네즈 용기 설계에 AI가 사용된 이유는?
식품의 맛뿐만 아니라 패키징 영역에서도 인공지능의 활약은 대단했습니다. 헬만스 마요네즈의 이지 아웃 스퀴즈 병을 디자인할 때 인공지능 모델이 제형의 거동을 미리 예측했더라고요. 용기 안에서 내용물이 어떻게 흘러나오는지 디지털로 시뮬레이션한 덕분에 수개월의 실험실 작업을 아낄 수 있었습니다.
이처럼 대기업들은 이미 데이터의 힘을 알고 있었습니다. 과거에는 연구원이 일일이 실험을 거쳐야 했던 부분을 인공지능이 대체하면서 효율성을 극대화한 것이죠. 단순히 레시피를 만드는 것을 넘어 유통과 소비자의 사용 편의성까지 계산하는 단계에 이르렀습니다.
레시피 스타트업이 직면한 데이터 확보의 한계
최근 등장한 AI 식품 개발 스타트업들은 가상 감각 시스템을 앞세워 시장에 진입하고 있습니다. 하지만 전문가들은 이들이 대기업의 벽을 넘기 위해서는 데이터라는 큰 숙제를 해결해야 한다고 지적하더라고요. 대기업은 수십 년간 쌓아온 독자적인 레시피와 소비자 반응 데이터를 보유하고 있지만 스타트업은 이를 확보하기가 매우 어렵습니다.
IBM의 쉐프 왓슨처럼 초기에 주목받았던 프로젝트들도 현재는 활발하지 않은 상태입니다. 이는 식품 데이터가 단순한 언어 모델과는 달리 매우 복잡하고 폐쇄적이기 때문이에요. 스타트업들이 투자자를 설득하기 위해 기술력을 과시하지만 실제 대규모 제조 현장에서 적용될 만큼의 예측력을 갖췄는지는 아직 미지수입니다.
- 대기업의 독자적인 포뮬러 데이터 접근 불가
- 실제 산업 파트너십 부족으로 인한 데이터 결핍
- 지적 재산권 문제로 인한 기업 간 데이터 공유 기피
- 일반적인 AI 모델과 전문 식품 데이터 간의 간극
인간의 미각을 AI가 완벽히 대체하기 어려운 과학적 이유
왜 인공지능은 아직 완벽한 맛을 구현하지 못할까요? 전문가들은 그 이유를 생물학적 복잡성에서 찾고 있습니다. 인간의 감각 지각은 유전, 문화, 개인의 경험에 따라 천차만별이거든요. 평균적인 소비자라는 개념 자체가 존재하지 않기 때문에 기계가 이를 수치화하는 데 한계가 있다는 분석입니다.
특정 화학 화합물의 혼합물을 보고 인간이 어떤 맛을 느낄지 예측하는 것은 아직 현대 과학으로도 풀기 어려운 숙제입니다. 데이터가 아무리 많아도 개인마다 느끼는 풍미의 미묘한 차이를 인공지능이 모두 학습하기는 어렵기 때문이죠.
AI 식품 개발 효율을 극대화하는 3가지 실무적 방법
그렇다면 현재 수준에서 인공지능을 가장 잘 활용하는 방법은 무엇일까요? 업계 전문가들은 인공지능을 창의성의 주체가 아닌 효율성을 높이는 도구로 정의하고 있습니다.
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데이터 정리 및 자산화
과거의 레시피와 감각 데이터를 체계적으로 디지털화하여 연구원들이 언제든 꺼내 쓸 수 있는 환경을 만드는 것이 우선입니다. -
불필요한 테스트 제거
수천 가지 조합 중 가능성이 낮은 항목을 미리 걸러내어 물리적 실험 횟수를 줄이는 데 집중해야 합니다. -
오프 플레 Flavor 감지
제품 개발 과정에서 발생할 수 있는 이상한 맛이나 결함을 빠르게 식별하는 용도로 활용하는 것이 실질적인 도움이 됩니다.
결국 최후의 판단은 기계가 아닌 인간의 몫인 이유
인공지능이 아무리 정교해져도 결국 음식을 먹고 즐기는 주체는 인간입니다. 기술은 복잡한 과정을 단순화하고 지속 가능하며 건강한 성분을 찾는 데 큰 도움을 주겠지만 맛의 최종 승인권은 인간의 미각에 남아 있을 거예요. 기계는 효율을 만들지만 인간은 감동을 주는 맛을 만듭니다.
미래의 식탁을 준비하는 우리의 자세
인공지능은 이제 우리 식탁 뒤편에서 묵묵히 레시피를 다듬는 조력자로 자리 잡았습니다. 앞으로 우리가 마트에서 만나는 수많은 신제품 속에는 AI 식품 개발 기술이 녹아들어 있을 가능성이 높습니다. 기술의 진보를 열린 마음으로 받아들이되 그 중심에는 항상 인간의 즐거움과 건강이 있다는 점을 잊지 말아야겠습니다.
출처: https://www.cnbc.com/2026/02/14/big-food-ai-recipes.html
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