[AI+식품산업] 아이스크림 맛과 배합, 이제 AI가 창조한다

- 유니레버, 인공지능을 통해 ‚맛’낸 기술 응용해 신제품 출시 발표 - 급변하는 소비자 취향・구매 기준 만족・비용 절감 장점

2025-09-24     박진아 유럽 주재기자

[녹색경제신문 = 박진아 유럽 주재기자] 9월 22일(월요일=미국 뉴욕 시간 기준), 세계적인 다국적 가공식품 제조업체인 유니레버(Unilever)는 자사가 보유한 유명한 아이스크림 브랜드인 매그넘(Magnum®)의 기존 아이스크림 제품의 원료 및 성분 재배합과 신제품 맛 개발에 인공지능(AI) 기술을 활용하겠다고 발표해 향후 AI가 가공식품업계에서도 현대인의 식생활과 식음료 취향을 선도하는데 본격 도입될 것이 예상된다.

이 발표는 유니레버의 고급 아이스크림 사업부인 매그넘 아이스크림(The Magnum Ice Cream Company)을 오는 11월 뉴욕 주식시장에 상장할 예정인 가운데 나온 것으로, 업체는 기존 아이스크림 제품의 원료 및 성분 재배합과 신제품 개발에 칠레에 본사를 둔 AI 스타트업인 낫코(NotCo) 사의 기술을 사용할 것이란 내용이 주요 골자다.

매그넘

매그넘이 아이스크림 성분 배합과 맛 창조에 AI를 도입하기로 함에 따라서 향후 매그넘 아이스크림 제품은 칼로리 분석, 대체 식물성 원료 기반 제품 개발, 계속 상승하는 재료 및  포장재 가격, 생산라인 최적화에 따른 비용 절감 솔루션 모색에 인공지능 기술의 도움을 받을 것이라고 성명서에서 밝혔다.

이는 채식주의 및 비건주의 식생활 소비자 증가, 지속가능한 제품 개발, ESG 경영 등 까다롭고 다양한 소비자 취향 변화와 파리기후협약 목표 달성 의무 압력을 받고 있는 글로벌 가공식음료 제조업계에 AI가 새로운 해결책을 제시해 줄 수 있음을 시사하는 것이어서 주목된다.

매그넘 아이스크림 연구・디자인・혁신부서를 지휘하는 즈비그니에프 레비츠키(Zbigniew Lewicki) 총책임자에 따르면, 최근 소비자들은 아이스크림 같은 기호 식품을 만끽하고 싶어하지만 이전에 비해 포장 크기가 작고 지속가능한 소비 윤리가 반영된 제품(식물성 원료 함유, 공정하고 윤리적으로 공급된 원료와 친환경성을 고려한 공정 등)에 지갑을 여는 추세다. 그 같은 소비자 요구를 인공지능이 창조한 새로운 맛 공식과 원료 배합 감각을 통해 반영할 수 있을 것으로 업체는 기대한다.

한편, 매그넘과 협업하게 될 낫코는 AI로 가공식품 맛 창조 및 식물성 대체제 조합・발굴 기술을 전문으로 하는 기업으로, 이미 스타벅스, 멘델레즈, 버거킹, 셰이크셱, 크라프트하인즈 등 유수의 글로벌 가공식품 제조업체들과 협업해왔다. 2015년 칠레의 수도 산티아고 시에서 컴퓨터 과학과 식물 유전학을 전공한 3인이 모여 창업한 첨단 푸드테크 스타트업이다. 

낫코는 ‚주세페(Giuseppe)’로 이름 된 자체 개발한 AI 알고리즘을 이용해 식물성 식재료 및 원료를 분자 차원으로 분석한 후 적절한 맛, 감촉, 영양가가 이상적으로 조화를 이루도록 배합해 신제품을 창조한다.

전 세계 글로벌 식음료 업계 대표기업들은 벌써 AI 기반 푸드테크를 속속 도입하고 있다. 을 기업 고객 및 사업 파트너로 협업하고 있다. 예컨대, 크라프트 하인즈가 낫(not) 브랜드를 붙여 새로 출시한 식물성 비건 마카로니앤치즈, 낱개포장 치즈 슬라이스, 마요네즈는 모두 낫코의 AI 푸드테크를 통해 개발된 제품이다.

가공식품 제품 개발 및 맛 제조에 인공지능 솔루션을 도입하면 기존 R&D 과정에 소용되는  시간과 비용을 대폭 감축시킬 수 있다. 특히R&D 과정에서 고려해야 할 각종 최신 식품 규제 정보 업데이트와 준수 업무를 효율화시켜준다. 

가령, 현 도널드 트럼프 행정부의 보건부 주도의 미국을 다시 건강하게(Make America Healthy Again, MAHA) 운동 영향으로 성분에 민감해진 미국 소비자들의 구매 행동 변화와 기후변화로 인해 가격이 급상승한 커피・코코아・유제품 등의 대체 원료나 배합 솔루션을 제공해 소비자 가격 안정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

또, 제품의 원료 공급-생산-유통-마케팅에 이르는 제품 관리 전 과정 데이터화해 급변하는 소비자 취향과 구매 행위를 예측하고 신제품 개발 착상에 활용할 수 있다는 장점도 있다.