고객 신뢰와 투명성이 최우선 과제

생성형 AI는 오늘날 마케팅의 새로운 세대를 정의하고 있다. 올해 CEO의 98%가 기업의 생성형 AI 역량에 투자할 계획이지만, 66%는 여전히 최적의 도입 방법을 확신하지 못하고 있다. 이러한 상황에서 어도비와 EY는 생성형 AI 초기 도입자들을 대상으로 구조화된 인터뷰를 진행했다.

어도비의 연구 결과에 따르면, 소비자의 56%는 생성형 AI가 디지털 경험을 더 개인화할 것으로 기대하고, 54%는 콘텐츠가 자신의 선호도에 더 부합할 것으로 예상했으며, 53%는 제품과 서비스 혁신이 증가할 것으로 기대했다. 하지만 79%의 소비자는 기업이 자신의 개인정보를 어떻게 사용하는지에 대해 우려를 표명했다. 특히 주목할 만한 점은 80%의 고객이 자신이 인간과 대화하는지 봇과 대화하는지 알고 싶어한다는 것이다.

EY의 글로벌 고객 및 성장 리더인 로렌스 부캐넌은 "디지털 마케팅을 통한 고객 획득 비용이 여전히 높은 상황이다. 이는 우리가 정말로 퍼스트파티 데이터에 대해 생각하게 만든다. 어떤 데이터를 소유하고 싶은지, 그리고 그 데이터를 사용할 수 있는 적절한 동의와 허가를 어떻게 얻을 것인지를 고민해야 한다"고 지적했다.

직원 역량 강화와 불안감 해소

두 번째 과제는 직원들의 불안감을 해소하고 생성형 AI 전문가로 변화시키는 것이다. 어도비의 '디지털 트렌드 2024' 조사에서 고위 경영진들은 '핵심 인력을 위한 고급 AI 기술 교육'과 '모든 직원을 위한 기초 AI 이해'를 최우선 과제로 선정했다.

EY의 12주간 파일럿 프로그램 결과는 직원들의 인식 변화를 명확히 보여준다. 생성형 AI의 잠재력을 이해하는 직원 비율이 37%에서 84%로 크게 증가했으며, 생성형 AI 사용에 대한 우려는 99%에서 12%로 대폭 감소했다. 또한 생성형 AI를 활용할 수 있다는 자신감도 28%에서 77%로 큰 폭으로 상승했다.

전문가들은 생성형 AI 도입의 시작점으로 콘텐츠 제작과 콘텐츠 워크플로우 최적화를 권장한다. 구체적으로는 창의적 개념화와 아이디어 발상, 카피 초안 작성과 반복, 이미지 초안 작성과 개선 등의 영역에서 활용이 가능하다. 또한 다양한 채널, 시장, 페르소나를 위한 콘텐츠 변형 제작에도 효과적으로 활용될 수 있다.

EY의 던컨 아비스는 "과거에는 훌륭한 콘셉트와 아이디어가 있어도 구매자에게 보여주기까지 시간이 걸렸다. 이제 생성형 AI를 통해 그 아이디어를 매우 빠르게 시각화할 수 있다. 이러한 속도 향상이 분명한 이점"이라고 설명했다.

혁신을 위한 거버넌스 체계 구축

세 번째 과제는 혁신을 가능하게 하는 거버넌스 체계를 구축하는 것이다. 2024년 경영진의 우선순위에서 데이터 보안과 AI 거버넌스 프레임워크는 직원 기술 다음으로 높은 순위를 차지했다. 기업은 상업적 안전성을 고려하여 설계된 생성형 AI 도구를 선택해야 한다.

이상적인 생성형 AI 도구는 데이터 출처의 투명성을 제공하는 기본 모델을 갖추고 있어야 하며, 기업의 브랜드와 비즈니스에 맞게 자체 데이터로 학습이 가능한 커스텀 모델을 지원해야 한다. 또한 데이터의 보안과 프라이버시를 보장하고, 윤리적이고 책임 있는 AI 개발을 우선시하는 파트너십이 필수적이다.

기업들은 마케팅, 컴플라이언스, 기술 책임자로 구성된 'AI 관제탑'을 구축하여 조직 전반의 생성형 AI 개발을 조정하고 지휘해야 한다. 이 컨트롤 타워는 생성형 AI 거버넌스 프레임워크를 정의하고 전파하며, 새로운 생성형 AI 벤더와 제안에 대한 리스크를 평가한다. 또한 고객과 상업적 관련성에 따른 우선순위를 설정하고 생성형 AI 자본 투자를 지휘하는 역할을 수행한다.

한 글로벌 패키지 상품 조직의 IT 엔지니어링 디렉터는 "비허가 자료로 학습된 AI는 사용하고 싶지 않다. 우리는 대형 에이전시들이 책임 있는 관행을 자체 인증하기를 기대하며, 이를 계약에 명시할 것"이라고 강조했다.

전문가들은 생성형 AI 프로젝트에 단계적으로 접근할 것을 권장한다. 우선 콘텐츠 제작 워크플로우에 벤더 도구를 통합하고, 이후 자체 콘텐츠와 브랜드 가이드라인, 과거 캠페인으로 학습된 모델을 사용해 맞춤형 콘텐츠를 개발한다. 다음 단계로 마케팅 캠페인을 개인화하고, 최종적으로 비구조화 데이터 활용을 위한 생성형 AI 쿼리 및 인사이트 도출 단계로 발전시켜 나가야 한다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.