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AI에 의존하는 인간, 인간을 필요로 하는 AI

Team MAXONOMY 2025.08.21

AI에 의존하는 인간, 인간을 필요로 하는 AI





AI가 변화시킨 세상


처음 AI가 등장했을 때, 이 무궁무진한 기술을 환호하는 사람이 있는가 하면, 반대로 부정적으로 바라보는 사람도 있었습니다. 가장 큰 이유는 일자리였죠. 언젠가 AI가 우리의 모든 일자리를 빼앗아 가지 않을까하는 걱정이 일부 사람들의 생각을 지배했습니다.


그런 걱정에도 불구하고 AI의 도입 속도는 그 어느 기술보다 빨랐습니다. 2024년 기준으로, 일반 근로자의 23%가 최근 업무에 생성형 AI를 사용했고, 9명 중 1명은 생성형 AI를 매일 사용하였습니다. 2025년인 지금은 이보다 훨씬 많은 사람들이 AI를 사용할 것으로 예측돼요.*


이런 AI 도입으로 인해 주당 평균 근로시간이 2시간 12분(전체 근로시간의 5.4%) 절약되었고, 절약된 근로시간만큼의 업무 효율이 증가했다는 여러 연구 결과들이 있습니다. 대신, 우려했던 것처럼, 프리랜서 시장에서 글쓰기, 코딩, 디자인 분야의 구인 공고가 각각 -30.4%, -20.6%, -18.5%씩 감소했다는 연구 역시 확인되었습니다.**


*NBER, Workplace Adoption of Generative AI, 2024.12.01

**KDI, AI가 바꾼 노동시장, 2025.03.05


이미지 출처: imageFX | AI가 변화시킨 세상


이런 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 업무 전반의 재구성과 시장의 구조적 변화를 부르고 있습니다. 실제로 한국은행은 보고서를 통해, 생성형 AI가 GDP 성장률을 최대 1%p 끌어올렸을 가능성까지 언급하기도 했습니다.







AI의 손이 닿지 않은 영역


그러나 아직까진 AI가 모든 것을 처리하지는 못합니다. 특히 마케팅은 여전히 사람의 감성, 공감, 스토리가 중심인 영역입니다. AI로 마케팅 업무의 효율은 확보될 지언정 ‘인간 중심’ 메시지까지 같이 강화될 수 있느냐는 살펴볼 문제인데요.


단적인 예로는 ‘AI 타겟 범위의 한계’가 있습니다. 청년층(18–29세)과 대학원 졸업자의 AI 활용률을 살펴보면 각각 67.5%, 72.9%로 높게 나타난 반면, 장년층과 대졸 이하 그룹은 상대적으로 낮은 활용률을 보이고 있습니다. AI는 이 젊은 유저의 데이터를 학습하고 젊은 유저의 니즈에 맞춤화될 가능성이 높죠. 이런 AI를 활용하여 캠페인을 구성한다면, 아무래도 장년층을 타겟하기에 한계가 있을 것입니다.


하지만 마케터는 젊은 세대뿐만 아니라 장년층도 타겟해야 합니다. 어쩌면 장년층의 소비력이 더 강할지도 모르죠. 젊은 세대에게는 트렌디한 메시지와 콘텐츠를, 장년층에게는 신뢰와 편안함 중심 메시지를 제공하여 세대를 아우르는 브랜드 메시지를 전달해야 합니다. 마케터는 AI가 만들어내는 결과물이 정말 우리 고객을 만족시키는지 확인하고, 필요하다면 직접 조정 및 수정하는 일이 여전히 남아있습니다.







AI, 엇갈리는 희비


비용에 주목하는 경영진과 기대와는 다른 실무 AI활용

이런 정성적이고 디테일한 과제가 많이 남아있음에도, AI에 대한 전략 방향과 스팩트럼은 오직 효율화 향상에만 집중되고 있는 모습입니다. 특히 제조, 헬스케어, 금융 분야에서는 이미 35~45% 수준의 도입률과 높은 투자 회수율(ROI)이 확인된 사례들이 있어서 효율성 개선, 업무자동화 그리고 비용 절감의 목적을 위하여 많은 경영진들이 확신을 가지고 전적인 AI 투자 계획을 펼치고 있습니다.


재밌는 것은, 반복적인 업무는 AI에게 맡기고 인간 고유 능력이라 여겼던 창의적인 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있을 것이라 생각했지만, 오히려 아이디어, 글쓰기, 디자인 등 창의적 업무를 AI에게 의존하고, 데이터 입력, 문의 응대, 발주와 같은 단순 업무에 더 집중하는 현상이 발생한다는 것입니다.


단순 비용과 효율을 넘어 고객에게 어떤 경험을 줄 수 있을지, 업무의 어떤 영역을 맡겨야 할지 근본적인 고민이 필요하지만, 안타깝게도 아직까진 이런 고민은 많이 부족한 상황입니다.



프리랜서, 침체 혹은 기회

물론 코딩과 같은 정형화된 업무는 AI가 가장 잘 수행하는 업무 영역이 될 것이 거의 확실하기 때문에 전문성이 부족한 개발자들이 AI로 대체되는것은 막을 수 없는 현상처럼 보입니다. 앞에서 말한 글쓰기, 번역, 디자인과 같은 분야에서의 프리랜서 수요가 크게 줄고 있는 현상 역시 이와 유사하게 해석할 수 있습니다.


그러나 또 다른 시각에서는 프리랜서가 AI로 인한 기회의 직종이 될 수 있다고 주장합니다. AI 활용 능력을 가진 하이브리드 인재는 혼자서도 기획, 개발, 디자인팀의 역량을 전부 갖춰, 일종의 소규모 팀 역할을 수행 가능하다는 것입니다.








마케터를 위한 AI 활용법


AI가 아무리 발전해도, 그것을 현업 맥락에 맞게 적용하고, 문제에 대한 판단과 해결은 최종적으로 인간의 몫으로 남을 확률이 높습니다. 예를 들어 마케터라면 단순히 광고문구 생성을 AI에게 명령하고 AI의 결과물을 무조건적으로 수용하는것이 아니라 브랜드 톤과 캠페인 의도에 맞는지 점검하고, 거시적인 시야에서 각 캠페인을 실행하고 관리해야 합니다. 여기서 AI와의 협업을 잘 수행하는 마케터와 그렇지않은 마케터의 업무 역량 차이는 갈 수록 벌어질 것입니다.


방대한 데이터를 기반으로 한 콘텐츠 생산에 있어 인간은 AI를 뛰어넘기에 역부족일 수 있지만, 그 콘텐츠를 직접 느끼는 것은 여전히 AI 보다 인간이 잘 수행하는 영역입니다. 공감을 불러일으키는 스토리텔링, 진정성 있는 브랜드 메시지는 결국 인간을 위한 것이고 이의 좋고 나쁨을 최종 판단하는 주체는 앞으로도 인간일 것입니다.







마치며


AI와의 협업으로 인간의 일자리와 그 생태계가 재편되었을 때 가장 먼저 영향을 받는 것은 마켓 시장의 구조 변화 입니다. 기업은 AI를 통해 업무 효율성을 확보하면서 동시에 소비자의 접점에서는 더 인간적인 경험을 제공하려 노력하고 있습니다.


창의, 전략, 인간중심의 역량을 필요로하는 직종은 AI로 인한 일자리 위험에 너무 사로잡히기 보단, 새로운 기회를 만들어 낼 수 있는 긍정적인 변화들을 먼저 주목해 보는 것을 어떨까요? AI가 언제까지 그리고 어디까지 발전할지는 아무도 모르지만, ‘실행’은 결국 인간의 몫입니다.







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OpenAI가 개발한 ChatGPT를 필두로 생성형 AI 서비스가 크게 늘어나고 있음에도, 마케터 입장에선 기존 업무 방식에 어떤 새로운 변화를 가져왔는지 쉽게 체감되지 않지요.이미지 출처 : yahoo finance | Global Artificial Intelligence In Marketing Market Size물론, 오래전부터 마케팅 현업에서 개선하고자 했던 영역 중 일부는 AI를 통해 점차 자동화되고 있기는 합니다만, 아직까지는 AI의 기능을 100% 활용한다기 보다는 단편적인 기능 위주로만 사용되는 경우가 많습니다.시작부터 부각되는 AI 마케팅 부작용AI를 마케팅에 활용하면, 소비자도 기업도 win-win 하는 마케팅 혁신이 가능할 것이라는 시장의 기대와는 달리, AI 마케팅의 부정적인 측면이 먼저 부각되고 있습니다. 가장 심각하게 우려되는 문제는 생성형 AI를 통해 분명한 의도와 배경 없이 무분별하게 생산되고 있는 콘텐츠들입니다.큰 비용을 들이지 않고도 단 한번의 프롬프터 명령만으로 너무나 손쉽게 콘텐츠 생산이 가능하기 때문에, AI를 통해 무작정 콘텐츠를 생성한 후 적합하지 않은 타겟에게까지 노출되는 케이스가 등장한 것인데요. 이는 단순 노출 증가를 통한 게시글 상단 노출과 물리적 콘텐츠량 증가를 기반으로하는 광고 효과 극대화가 목적입니다. 이런 무분별한 AI사용으로 인한 광고와 마케팅 때문에 무엇보다 디지털 콘텐츠의 품질이 빠른 속도로 저하되고 있습니다. 이미지 출처 : X | Danny Sullivan 트윗ddddddAI 콘텐츠가 나쁘다 말한 적 없습니다. 다만, 사람이 아닌 검색 엔진을 위하여 주요하게 생성되는 콘텐츠들은 문제가 된다는 점을 분명히 말씀드립니다. 이것이 바로 우리가 집중하고 있는 부분입니다. 만약 검색 순위를 위해 100명의 사람을 고용하여 콘텐츠를 작성하는 것과, 스피너(spinner), 또는 AI를 고용하는 경우도 결국엔 같은 문제가 발생합니다. - Danny Sullivan -그럼에도 누가 어떤 AI 플랫폼을 이용해 무슨 목적으로 콘텐츠를 만들고 있는지 관리되고 있지 않은 것이 현실인데요. 이러한 정보가 잘 파악되지 않을뿐더러, 관련 규제와 시스템들이 사전에 준비되어 있지 않았기 때문입니다. 이러는 동안에도 AI 콘텐츠 남용은 빠른 속도로 증가하고 있죠.이 때문에, 최근 구글은 생성형 AI를 통해 만들어지는 자동화 콘텐츠들에 대해 적극 대응하기로 나섰고, 2024년도 3월 초 구글 검색 담당 부사장인 '판두 나야크'는 스팸 정책 및 관련 업데이트를 발표하며 “더이상 AI를 통해 검색 결과가 조작되지 않도록, 품질 좋은 콘텐츠가 노출되는 검색 환경으로 바꾸겠다. 그리고 AI를 통해 대규모 콘텐츠 남용이 발생하는 현황에 대해 가능한 빠른 조치를 취하겠다.”고 말했습니다. 자동화 콘텐츠에 대해 강력한 규제안을 마련하겠다는 것인데요. AI 이전에는 마케팅 대행업체가 특정 블로그를 임대해 블로그의 주제와 무관한 광고 콘텐츠를 올리기도 했었는데요. 이 당시에도 구글은 규제 안을 통해 해당 유형의 콘텐츠 노출을 최소화했습니다. AI 자동화 콘텐츠 역시 같은 길을 밟게 될 확률이 높아보입니다.AI 마케팅 부작용, 바로잡기는 더 어려워AI를 통해 대량 생산되는 자동화 콘텐츠는 콘텐츠의 규모를 늘리는데만 집중되어 무분별하게 남용된다는 문제점도 있지만, 스스로 잘못된 정보들을 조합하는 환각 현상*을 일으켜 쉽사리 ‘가짜뉴스’ 로 변질될 수 있다는 점도 있습니다.*AI 환각 현상(Hallucination) : 인공지능의 정보 학습 과정 중 실제로 존재하지 않거나 분명 사실과 다른 정보들이 조합되었지만 AI가 어느 순간 이를 사실 정보로 생성해버렸기 때문에, 동시에 해당 정보가 존재하지 않았다는 사실에 대해 인지하지 못하는 현상.특정 기업에 대해 잘못된 정보가 어느 특정 웹페이지에 등록되었다고 상상해봅시다. 해당 정보가 무한히 퍼져나가는 것은 단 몇 초면 가능하지만 마케터가 이를 바로잡기 위해서 얼마나 많은 시간과 노력을 투입해야 할지 예측이 어렵습니다. 무엇보다 콘텐츠는 기업의 가치를 소비자에게 전달하는 매개체입니다. 잠재 고객과 충성고객 모두 기업이 제공하는 다양한 콘텐츠를 경험하며, 관계가 형성되고 또 이는 고객의 상품 구매 결정에 깊게 관여될 수 밖에는 없는데요. 이 여정에서 AI가 생성한 가짜 콘텐츠를 접했을 때는, 단순히 오류 정보를 제거하는 것 만으로는 해결되지 않을 것이며, 잘못된 정보를 받아들인 고객에게 이해를 구하고 고객의 인식을 다시 되돌려야 하는 새로운 난관을 마주하게 될 것입니다.오롯이 고객의 더 나은 경험을 위해 집중할 시간도 부족한데, 마케터가 사실 정보를 바로잡는 일에 시간을 투자해야 한다면, 과연 AI 때문에 업무 효율이 좋아졌다고 할 수 있을까요? 가짜 콘텐츠가 폭발적으로 증가하는 상황 속에서 마케터의 진심을 담은 콘텐츠를 고객에게 무사히 전달하는 방법을 고민해보아야할 때입니다.그럼에도 AI (코카콜라 & DALL-E)이미지 출처 : Open AI | DALL-E를 활용한 코카콜라 이미지 생성이러한 문제점과 걱정들 때문에 AI를 포기하고 싶지만, AI 대전환을 이뤄야 한다는 지금 시대의 흐름을 거스를 수 없다면 AI와 시너지를 만들 수 있는 방향으로의 접근이 중요합니다. 대표적인 사례로 코카콜라가 DALL-E를 활용한 캠페인이 있는데요.글로벌 음료기업인 코카콜라는 OpenAI와 전략적 파트너십을 체결합니다. 무려 Chat GPT나 DALL-E가 대중들에게 많이 알려지기 이전에, 코카콜라의 고객들이 먼저 DALL-E를 사용하여 직접 코카콜라 관련 콘텐츠를 생산해낼 수 있도록 콘테스트를 개최했습니다.이미지 출처 : 코카콜라 홈페이지 | 크리에이트 코카콜라 콘테스트콘테스트에 참여하는 소비자들이 코카콜라의 대표 IP인 북극곰 캐릭터, 코카콜라 로고 등을 마음껏 사용하고 AI를 통해 변형시키며 자유롭게 이미지를 생성해볼 수 있는 고객 참여형 이벤트였습니다. 고객은 처음 접하는 생성형 AI를 통해 코카콜라라는 브랜드를 보다 새롭고 흥미롭게 접할 수 있었고, 마치 코카콜라의 전문 디자이너가 되어 콘텐츠 생산에 직접 기여했다는 뿌듯한 브랜드 경험을 맛보게 해주었다는 점에서 성공적인 캠페인으로 평가받고 있습니다.게다가 해당 콘테스트를 통해 고객이 최근 선호하는 트렌드의 방향, 취향 그리고 그들의 가치관이 담긴 정보를 수집하고 이를 고객 경험 여정 단계에 녹아내여, 고객 공감과 높은 친밀도를 쌓을 수 있었습니다.건강한 AI 마케팅 실천하기건강하고 효과적으로 AI를 활용하기 위해선 다음의 2가지 전략적인 접근 방안으로 마케팅 콘텐츠의 변화를 만들어내야 합니다. 1. 현시점, 브랜드가 제공해야 하는 우선순위 콘텐츠의 기준을 재정의해보세요예를 들어, 앱설치를 유도하고 가능한 많은 클릭을 유도하기 위해 노출 영역과 노출 횟수가 기존 콘텐츠의 중요한 기준이 되었다면, 고객의 경험을 설계하는 과정에 고객의 각 여정 단계마다 어떤 콘텐츠가 위치해야 하는지, 고객의 여정 속 각각의 콘텐츠들이 브랜드와 고객간 어떤 상호작용을 만들어 줄 것인지에 대한 기준을 정의해보는 것이 중요합니다. 그렇게 되면, 보다 집중해야 될 콘텐츠가 무엇인지 콘텐츠 우선순위를 확인할 수 있으며, 자연스럽게 어떤 콘텐츠가 고객들의 경험에 도움이 되는지 판단할 수 있게 됩니다.2. 각 콘텐츠의 성과지표를 확인할 수 있도록 전환 항목을 상세화하세요.각 여정 단계에서의 콘텐츠 역할이 정의되었다면 단계에 따른 콘텐츠 마다 성과지표 또한 달라져야 합니다. 기존까지는 단순 클릭이 많다거나, 유입량이 늘었다면 일차적으로 해당 콘텐츠는 역할을 충실히 했다고 판단하게 될 수 있습니다. 하지만 AI를 활용해 단순 콘텐츠 배포를 늘리고 노출 영역을 넓혔다면 유입량 증가는 당연히 따라오는 항목일 것입니다. 고객 만족과 상관없이 말이죠.게다가 최근의 디지털 생태계는 쿠키리스로 대전환을 맞이해야 함에 있어, 클릭 자체만을 추적하는 것이 점차 무의미해지고 있습니다. 클릭을 통한 페이지 이동 추적은 정확한 전환 성과지표로 활용하지 못하는 외부 환경으로 변화하고 있는 것 입니다. 이러한 기존 마케팅 환경의 변화 때문에라도 기업과 브랜드마다 자신들의 충성 고객 속성에 맞추어 자체적인 성과 전환항목을 새롭게 정의해야될 필요가 있습니다.또한, 앞서 살펴본 코카콜라 사례처럼, AI는 광고와 마케팅 영역에서 새로운 역할으로 발전될 가능성을 보여주고 있습니다. AI 자체가 새로운 유형의 미디어가 될 수 있다는 것인데요. 그러므로, 마케터가 직접 생산한 콘텐츠와 대비하여 AI가 생산한 콘텐츠에 대해서는 별도의 성과 지표 기준 마련하는 것도 좋은 방법일 것입니다.이렇듯 고객의 브랜드 경험 여정을 설계함과 동시에, 각 단계별 콘텐츠로 인한 고객의 목표 행동으로의 전환 여부까지를 확인하여 성과를 판단하는 것이 중요합니다. 만약 단일 콘텐츠를 고객의 여정 여러 군데 배치시키게 된다면, 고객은 해당 콘텐츠와 상호 작용하는데 있어 각 단계마다 다른 경험으로 인식할 수 있고, 이로 인한 고객의 전환행동 또한 다르게 반응하는 데이터를 확인하게 될 것 입니다. 🚩 맥소노미가 PICK한 이유!AI가 활용된 광고라 하더라도 이를 부정적으로 인식하지 않도록, 더 나아가 고객이 브랜드와의 소통을 긍정적으로 받아 들일 수 있는 적합한 지점을 찾아내는 것은, '인간' 소비자를 가장 잘 이해할 수 있는 마케터의 중요한 몫 입니다. 코카콜라는 AI를 브랜드 자신만의 디지털 콘텐츠로 발전시켰으며, AI 기술만으로는 채울수 없는 브랜드의 신뢰를 코카콜라가 가지고 있는 역사와 상품 그리고 고객 소통으로 메꾸었습니다.  마케터와 AI는 서로를 학습시킬 수 있는 관계이며, 그 학습과정에 오히려 참신한 콘텐츠들이 생산될 수 있다고 믿습니다. 그렇기 때문에 AI에게 전적으로 의지하는 것보다는 AI가 학습한 고객의 행동 정보와 요구 사항들이 다시 한 번 마케터의 검증을 거치게 되었을 때, 고객의 유대감과 신뢰를 받는 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것입니다.AI 기술이 마케터에게 도움을 줄 수 있는 영역이 앞으로 점차 확대되겠지만, 역으로 AI가 마케팅 분야에서의 역할을 더 잘 하도록 도와줄 수 있는 존재도 마케터입니다. AI를 감독하는 마케터의 역량이 앞으로 기업의 마케팅 수준과 성장을 판가름하는 가장 중요한 기준이될 것이라는 사실을 기억해야 함을 말씀드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.

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코로나 바이러스의 대 유행으로 외식 산업이 심각한 타격을 입은 반면, 배달 음식 서비스 부분은 점점 더 인기가 높아지고 있습니다. 이렇듯 외식 산업과 배달 서비스 부문의 상반된 상황에서도 각 부문 1위를 달성하는 브랜드에는 한 가지 공통점이 있습니다. 고객의 주문을 이끌어내기 위해 최상의 디지털 환경을 구축하는 것에 우선 순위를 두고 있다는 점입니다.고객의 기대치가 계속해서 진화하고 있고 브랜드가 이에 빠르게 적응해야 하는 새로운 환경 속에서, 기업이 변화하는 환경을 탐색하고 투자 및 우선 순위에 대해 전략적으로 생각할 수 있도록 작성된 ‘글로벌 고객 인게이지먼트 리뷰 (CER: Customer Engagement Review)’를 소개합니다. 이 보고서에는 업계의 경영진들이 마케팅 예산을 어떻게 지출할 계획인지, 기업들이 당면한 주요 과제는 무엇인지, 고객 참여를 높이고 최적화할 수 있는 가장 큰 기회는 어디에 있는지 등에 대한 인사이트가 포함되어 있습니다.특히 그 중에서도 패스트푸드로 대표되는 퀵서비스 외식 부문(QSR: Quick Service Restaurant)과 배달 서비스 부문의 고객 참여 현황에 대한 몇가지 주요한 내용을 확인할 수 있습니다. 2021년 QSR 및 배달 서비스 브랜드에 대한 고객 인게이지먼트 지표와 우선순위2020년, 미국의 리서치 전문 기관 Wakefield Research가 CER(고객 인게이지먼트 리뷰)의 일환으로 1,300명의 마케팅 임원을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, QSR 및 배달 서비스 브랜드 중 약 1/3(32%)이 지난 12개월 동안 매출 목표를 초과 달성했다고 합니다. 하지만 이는 리테일, 금융, 미디어, 엔터테인먼트 등 Braze(브레이즈)가 분석한 모든 업계 중 가장 낮은 수치입니다. 설문 조사에 참여한 경영진의 과반수 이상(84%)은 이 결과를 바탕으로 분석한 고객 인게이지먼트 지표를 매출 목표와 연계하는 것이 가장 큰 과제라고 답했으며, 이는 설문 조사를 진행했던 다른 업계와 비교해 보았을 때 가장 높은 수치입니다. Braze(브레이즈)의 분석에 따르면, QSR과 배달 서비스 브랜드가 고객 참여와 크로스 채널 메시지에 우선 순위를 두고 이 과제를 해결하려는 노력을 한다면, 고객 액티베이션 비율, 수익 창출(유저별 구매가 거의 5배 증가하는 것을 포함), 리텐션 등 다양한 분야에서 상당히 높은 ROI를 실현할 수 있다고 합니다.또한, 설문 조사에 참여한 경영진 48%의 응답에 따르면 QSR과 배달 서비스 브랜드는 신규 고객 확보에 어려움을 겪고 있는 반면, 리텐션에는 그보다는 덜 어려움을 느끼는 것으로 확인되었습니다. QSR 및 배달 서비스 브랜드를 위한 고객 인게이지먼트 향상 기회#1: 앱 사용 및 인앱 전환율 증가 (외식 브랜드)배달 음식 서비스의 애플리케이션 사용률 및 인앱 전환율이 각각 34.72%, 6.43%로 전 업종에서 가장 높은 반면, 오프라인에서 레스토랑을 운영하는 외식 브랜드는 두가지 지표 모두를 개선해야할 필요가 있습니다. 외식 브랜드의 앱 이용률과 구매 전환률은 각각 4.43%, 3.06%로 평균 이하의 수치였습니다.그렇지만 외식 브랜드에서 수치를 높이기 위해 할 수 있는 많은 방법이 있습니다. 인앱 메시지, 딥 링크, 개인화 설정 등의 다양한 방법이 인앱 전환과 인앱 구매를 한 단계 더 높이려는 외식 브랜드를 위한 매우 효과적인 도구가 될 수 있습니다. #2: 다양한 채널과 메시지 믹스 추가 (QSR, 배달 서비스 모두에 해당)고객과의 관계 구축에는 많은 노력이 필요하다는 점은 더 이상 놀라운 사실은 아닙니다. 오늘날 고객은 모바일, 태블릿, 데스크톱 및 각종 기기를 연결하여 자유롭게 번갈아가면서 사용하기 때문에 메시지의 연속성을 유지하기 어려울 수 있습니다. 이러한 환경을 고려해 볼 때, 성공 가능성이 가장 높은 브랜드는 고객이 어떤 기기를 사용하든 접점을 만들어 연결된 메시지를 전달할 수 있는 브랜드입니다. 이는 새로운 업데이트를 전달하기 위해 SMS를 발송하고, 서비스 품질을 확인하기 위해 이메일을 발송하거나, 최근 추가된 메뉴 혹은 재고 상품을 안내하기 위해 인앱 메시지를 발송하는 것이 될 수 있습니다.구매, 반복 구매, 세션, LTV 향상을 목적으로 QSR과 배달 서비스 브랜드 모두 가능한 많은 채널을 통해 메시지를 발송하는 것이 효과입니다. 일반적으로 채널을 사용하지 않는 것보다 한 채널을 통해 메시지를 보내는 것이 효과적이고, 한 채널을 사용하는 것 보다 두 채널을 사용하는 것이 더 효과적입니다.





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*NBER, Workplace Adoption of Generative AI, 2024.12.01

**KDI, AI가 바꾼 노동시장, 2025.03.05


이미지 출처: imageFX | AI가 변화시킨 세상


이런 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 업무 전반의 재구성과 시장의 구조적 변화를 부르고 있습니다. 실제로 한국은행은 보고서를 통해, 생성형 AI가 GDP 성장률을 최대 1%p 끌어올렸을 가능성까지 언급하기도 했습니다.







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그러나 아직까진 AI가 모든 것을 처리하지는 못합니다. 특히 마케팅은 여전히 사람의 감성, 공감, 스토리가 중심인 영역입니다. AI로 마케팅 업무의 효율은 확보될 지언정  ‘인간 중심’ 메시지까지 같이 강화될 수 있느냐는 살펴볼 문제인데요.


단적인 예로는 ‘AI 타겟 범위의 한계’가 있습니다. 청년층(18–29세)과 대학원 졸업자의 AI 활용률을 살펴보면 각각  67.5%, 72.9%로 높게 나타난 반면, 장년층과 대졸 이하 그룹은 상대적으로 낮은 활용률을 보이고 있습니다. AI는 이 젊은 유저의 데이터를 학습하고 젊은 유저의 니즈에 맞춤화될 가능성이 높죠. 이런 AI를 활용하여 캠페인을 구성한다면, 아무래도 장년층을 타겟하기에 한계가 있을 것입니다.


하지만 마케터는 젊은 세대뿐만 아니라 장년층도 타겟해야 합니다. 어쩌면 장년층의 소비력이 더 강할지도 모르죠. 젊은 세대에게는 트렌디한 메시지와 콘텐츠를, 장년층에게는 신뢰와 편안함 중심 메시지를 제공하여 세대를 아우르는 브랜드 메시지를 전달해야 합니다. 마케터는 AI가 만들어내는 결과물이 정말 우리 고객을 만족시키는지 확인하고, 필요하다면 직접 조정 및 수정하는 일이 여전히 남아있습니다.







AI, 엇갈리는 희비


비용에 주목하는 경영진과 기대와는 다른 실무 AI활용

이런 정성적이고 디테일한 과제가 많이 남아있음에도, AI에 대한 전략 방향과 스팩트럼은 오직 효율화 향상에만 집중되고 있는 모습입니다. 특히 제조, 헬스케어, 금융 분야에서는 이미 35~45% 수준의 도입률과 높은 투자 회수율(ROI)이 확인된 사례들이 있어서 효율성 개선, 업무자동화 그리고 비용 절감의 목적을 위하여 많은 경영진들이 확신을 가지고 전적인 AI 투자 계획을 펼치고 있습니다.


재밌는 것은, 반복적인 업무는 AI에게 맡기고 인간 고유 능력이라 여겼던 창의적인 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있을 것이라 생각했지만, 오히려 아이디어, 글쓰기, 디자인 등 창의적 업무를 AI에게 의존하고, 데이터 입력, 문의 응대, 발주와 같은 단순 업무에 더 집중하는 현상이 발생한다는 것입니다.


단순 비용과 효율을 넘어 고객에게 어떤 경험을 줄 수 있을지, 업무의 어떤 영역을 맡겨야 할지 근본적인 고민이 필요하지만, 안타깝게도 아직까진 이런 고민은 많이 부족한 상황입니다.



프리랜서, 침체 혹은 기회

물론 코딩과 같은 정형화된 업무는 AI가 가장 잘 수행하는 업무 영역이 될 것이 거의 확실하기 때문에 전문성이 부족한 개발자들이 AI로 대체되는것은 막을 수 없는 현상처럼 보입니다. 앞에서 말한 글쓰기, 번역, 디자인과 같은 분야에서의 프리랜서 수요가 크게 줄고 있는 현상 역시 이와 유사하게 해석할 수 있습니다.


그러나 또 다른 시각에서는 프리랜서가 AI로 인한 기회의 직종이 될 수 있다고 주장합니다. AI 활용 능력을 가진 하이브리드 인재는 혼자서도 기획, 개발, 디자인팀의 역량을 전부 갖춰, 일종의 소규모 팀 역할을 수행 가능하다는 것입니다.








마케터를 위한 AI 활용법


AI가 아무리 발전해도, 그것을 현업 맥락에 맞게 적용하고, 문제에 대한 판단과 해결은 최종적으로 인간의 몫으로 남을 확률이 높습니다. 예를 들어 마케터라면 단순히 광고문구 생성을 AI에게 명령하고 AI의 결과물을 무조건적으로 수용하는것이 아니라 브랜드 톤과 캠페인 의도에 맞는지 점검하고, 거시적인 시야에서 각 캠페인을 실행하고 관리해야 합니다. 여기서 AI와의 협업을 잘 수행하는 마케터와 그렇지않은 마케터의 업무 역량 차이는 갈 수록 벌어질 것입니다.


방대한 데이터를 기반으로 한 콘텐츠 생산에 있어 인간은 AI를 뛰어넘기에 역부족일 수 있지만, 그 콘텐츠를 직접 느끼는 것은 여전히 AI 보다 인간이 잘 수행하는 영역입니다. 공감을 불러일으키는 스토리텔링, 진정성 있는 브랜드 메시지는 결국 인간을 위한 것이고 이의 좋고 나쁨을 최종 판단하는 주체는 앞으로도 인간일 것입니다.







마치며


AI와의 협업으로 인간의 일자리와 그 생태계가 재편되었을 때 가장 먼저 영향을 받는 것은 마켓 시장의 구조 변화 입니다. 기업은 AI를 통해 업무 효율성을 확보하면서 동시에 소비자의 접점에서는 더 인간적인 경험을 제공하려 노력하고 있습니다.


창의, 전략, 인간중심의 역량을 필요로하는 직종은 AI로 인한 일자리 위험에 너무 사로잡히기 보단, 새로운 기회를 만들어 낼 수 있는 긍정적인 변화들을 먼저 주목해 보는 것을 어떨까요? AI가 언제까지 그리고 어디까지 발전할지는 아무도 모르지만, ‘실행’은 결국 인간의 몫입니다.







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