가전제품이 우리의 생활을 개선한 것으로 여겨지지만 실제 가사 노동에 드는 시간은 크게 줄어들지 않았다. 실제로 지난 20년간 감소한 가사 노동 시간은 하루 단 10분에 불과하다. 세탁할 때마다 적정 세제량과 빨랫감의 오염도를 가늠하고, 바닥재에 맞춰 흡입력을 조절해가며 청소기를 돌리는 등 가전 기술이 정교해지면서 사용자의 의사 결정 시간은 오히려 늘어나기도 한다.
삼성전자가 제안하는 AI 생태계 ‘AI 라이프’는 이러한 고민 시간을 아껴준다. 내 손안의 모바일 기기와 집안의 가전들이 연결되어 알아서 집안일을 끝내주고, 내 손이 닿지 않아도 내 집은 깨끗하고, 맛있고, 쾌적해지며 가사 노동에 들이는 시간을 획기적으로 줄여주기 때문이다. 고도화된 AI를 탑재한 가전과 TV, 스마트폰은 물론 이를 하나로 연결해 맞춤 루틴으로 실행하는 스마트싱스 플랫폼까지 갖췄기에 가능한 변화다.
◇AI로 집안일에 여가도 해결
삼성 AI는 불필요하게 낭비되는 시간, 수고, 걱정을 덜어주며 삶의 방식을 변화시키고 있다.
최근 결혼하며 AI가 탑재된 삼성 신혼 가전을 마련한 김성미(30)씨는 “출근하면 비스포크 AI 스팀이 집 안을 깨끗하게 청소하고, 퇴근 시간에 맞춰 비스포크 AI 콤보가 세탁부터 건조까지 알아서 해줘서 서툰 가사에 시간을 쓸 필요가 없다”고 했다. 외부에 있을 때 누군가 현관 도어벨을 누르면 휴대폰으로 마치 집에 있는 것처럼 응대할 수 있다. 또 휴대폰으로 연결된 동작 감지 센서와 문 열림 센서가 실시간으로 알려주기도 한다.
세 살, 여덟 살 자녀가 있는 이은정(41)씨는 “삼성 AIRK 아이가 자야 할 시간이 되면 스마트폰 버튼 하나로 조명부터 공기청정기, 에어컨, TV까지 한 번에 최적 취침 모드로 조절되어 바로 잠들 수 있도록 도와준다”고 했다. 이 씨처럼 자녀가 있는 가정에서는 부모가 외출했을 때 학교 갔던 아이가 집에 돌아오면 비스포크 AI 스팀이 감지해 휴대폰 알람으로 귀가를 알려주고, 아이에게 남겨둔 메시지도 전달해 준다. 집에 혼자 있는 아이가 무서워하지 않도록 전등을 켜주거나 날씨에 맞춰 에어컨과 공기청정기도 작동할 수 있다.
삼성 AI가 집안일만 하는 게 아니다. 여가 시간에도 집에서 PT를 받는 것처럼 전문적으로 운동할 수 있도록 해준다. TV로 홈트레이닝 영상을 보며 운동할 때 워치로 측정한 심박 수, 소모 칼로리 등을 실시간으로 TV 화면에서 보여준다.
◇모든 가전을 유기적으로 연결
삼성 AI 라이프로 누릴 수 있는 장점은 여러 제품을 함께 활용할 때 더 커진다. 스마트싱스 맞춤 설정으로 서로 연결된 가전들이 유기적으로 작동되는 AI 라이프만의 방식이 가사 노동에 소요되는 시간을 획기적으로 줄여줄 수 있기 때문이다. 또 가전, TV, 모바일 등 전 품목을 아우르는 제품 라인업은 물론 이들을 하나로 연결해 맞춤 루틴을 실행해 주는 ‘스마트싱스’ 플랫폼까지 갖추고 있다. 삼성전자는 연결성을 구현하기 위해 지난 2014년 홈 IoT 플랫폼 스마트싱스를 인수했다. 스마트싱스는 현재 세계적으로 300여 파트너사, 제품 약 300종과 연결되어 있고, 2억9000만명이 사용할 정도로 영향력이 커졌다.
삼성전자는 AI가 익숙하지 않던 시절부터 가전에 AI 기술을 접목하는 다양한 시도를 이어오며 AI 라이프의 초석을 다졌다. 그 결과 AI 기술력을 인정받아 한국표준협회에서 △국내 가전업계 최초로 AI+ 인증 및 AI 신뢰성 인증 △세계 최초 AI 경영 시스템 인증을 받고, 글로벌 안전 과학 회사 UL 설루션스에서 세계 최초 AI 검증 및 최고 보안 등급을 획득했다.
최근엔 세계 최초의 AI 스마트폰 ‘갤럭시 S24 시리즈’를 선보이며 세상과 소통하는 방식까지 새롭게 바꾸었다. 이제 언제 어디서나 온라인에 접속할 필요 없이 AI로 빠르고 편리하게 소통하며 언어의 장벽을 넘어 새로운 모바일 라이프를 경험할 수 있다. 여기에 강력한 보안을 지원하는 통합 설루션 ‘삼성 녹스(Knox)’까지 탑재해 개인 보안 문제도 해결했다.
삼성전자의 AI 라이프에서는 새 제품에 익숙해져야 했던 적응 시간도 필요 없다. 삼성의 AI 디바이스들은 소비자의 데이터를 학습해 AI 기능의 정확도를 지속적으로 개선해 준다. 제품을 오래 사용할수록 쌓이는 데이터는 사용자의 생활과 패턴에 맞춰주며 한층 정교해진다.
