하지만 여전히 우려스러운 부분은 존재한다. AI와 빅데이터 분석은 양질의 데이터 확보에서부터 시작이다. 수집된 데이터가 정확한지, 일관성을 가지는지 모니터링에 힘써야 하고 데이터의 보안과 프라이버시 이슈에도 적절한 대응과 준비를 해야 하며 정기적인 보안 교육을 통해 모든 구성원들의 보안 의식을 높이는 것도 중요하다. 구체적으로 데이터 암호화 기술을 적용해 저장 및 전송 중인 데이터를 보호하고 안전하게 관리하며 역할 기반 접근 제어(RBAC) 시스템을 구축하여 데이터의 접근 보안을 높여야 한다. 산업에 속해 있는 기업들은 윤리적 부분과 양질의 데이터 확보를 위해 많은 노력을 해야 할 것이며 특히 발전을 통한 새로운 기술은 윤리적인 측면이 고려된, 서로 조화로운 상태에서 AI의 활용이 중요할 것이다.
--- 「01_AI 코스메틱」 중에서

패턴 분석과 예측하여 자동화된 디자인 생성, 디자인의 최적화다. AI는 기존의 디자인 데이터를 학습하여 디자인 트렌드나 스타일을 예측할 수 있으며 사용자에게 맞춤형 디자인을 제안하고 텍스트, 이미지, 색상 조합 등을 기반으로 디자인을 자동으로 생성하거나 수정할 수 있다(설현진, 2023). 또한 디자인 요소를 분석하여 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 디자인을 개선하는 데 도움을 준다. 수없이 많은 모델과 학습된 데이터로 인간이 창조하거나 인간의 예술적 감각을 뛰어넘는 디자인이 나오게 되는 것이다. 예를 들어 어도비 센세이(Adobe Sensei)는 어도비의 AI 기반 디자인 플랫폼으로, 디자이너가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 다양한 기능을 제공한다(https://www.adobe.com/). 이미지 분석과 패턴 인식 기능을 통해 사용자가 업로드한 이미지를 자동으로 자르거나 색상을 최적화하는 작업을 자동화하며 AI는 디자인 요소를 분석하여 사용자의 스타일에 맞는 레이아웃을 추천하고, 자동으로 텍스트를 디자인에 맞게 조정하는 기능도 제공한다.
--- 「03_AI 패키징」 중에서

기업들은 고객 만족을 위해서 다양한 노력을 하고 있다. 하지만 맞춤형 화장품의 소비자 만족은 제품을 받아 직접 사용하였을 때 느껴지는 감정과 유지력일 것이다. 맞춤형 화장품은 소비자의 피부 상태에 맞춰 제조되기 때문에 성분과 효능에 대한 정확한 정보 제공이 필요하다. 이를 통해 소비자가 자신에게 적합한 제품을 선택할 수 있어야 하기 때문에 성분 분석과 성분에 대한 정보를 정확히 전달해야만 하는 것이다.
--- 「06_화장품의 개인화」 중에서

뷰티 업계는 환경 보호를 위한 지속 가능성 실현을 큰 숙제로 안고 있다. 패키징이나 유통뿐만 아니라 원료 소싱까지 제품의 지속 가능성을 꼼꼼하게 들여다보고 구매를 결정하는 소비자들이 늘어나고 있으며 환경 보호에 대한 기업의 사회적 책임도 커져 가고 있다. 실제로 많은 미국 소비자들이 화장품 구매 시 제품의 지속 가능성을 중요하게 인식하고 있다. 미국 내 여성 뷰티 소비자 2000명을 대상으로 설문 조사한 결과 뷰티 제품의 지속 가능성이 구매 결정에서 매우 중요하다고 응답한 비율은 64%로 아주 높은 수치를 나타냈다.