Beyond Human Limits: The Future of Creative Content with GenAI Inside

2026년까지 마케팅 업무 42% 대체할 생성형 AI, 생산성 40% 향상 예상

생성형 인공지능(GenAI)이 창의적 콘텐츠 제작의 미래를 새롭게 그리고 있다. IDC의 연구에 따르면 2026년까지 생성형 AI가 전통적인 마케팅 업무의 42%를 대체하고, 2029년까지 전체 마케팅 생산성을 40% 향상시킬 것으로 예측된다. 이미 79%의 마케터들이 콘텐츠 작업에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 기업들의 30%는 AI 투자에서 2배의 투자수익률(ROI)을, 40%는 3배 이상의 ROI를 기대하고 있다.

창의적 마케팅 팀들은 기존 방법론과 새로운 기술이 충돌하는 역동적인 환경에 놓여 있다. 생성형 AI의 등장으로 기존 작업 방식이 급격히 변화하고 있으며, 마케터들이 직면한 가장 큰 과제는 '콘텐츠 홍수'다. 캠페인 진행과 다양한 채널, 형식, 언어에 필요한 콘텐츠 양이 지속적으로 증가하고 있어 전통적인 워크플로우로는 이러한 수요를 따라잡기 어려워졌다. IDC의 2023년 7월 고객 경험 조사에 따르면, 전 세계 기업의 28%가 확장되는 데이터 양이 고객 경험 전략에 가장 큰 영향을 미칠 것이라고 보고했다.

생성형 AI는 콘텐츠 변형과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 창의적 전문가들이 아이디어 구상이나 고객을 위한 고품질 3D 모델 제작과 같은 고차원적 창의적 노력에 집중할 수 있는 시간을 확보해준다. 매력적인 콘텐츠는 높은 전환율, 빠른 캠페인 실행, 그리고 대규모 개인화 경험 제공 능력으로 이어진다. 선도적인 리더들은 생성형 AI를 증가된 전환을 통한 수익 성장과 생산성 및 시장 출시 속도 향상을 통한 비용 최적화를 동시에 이끌 수 있는 도구로 보고 있다.

마케터 79%가 이미 활용 중인 생성형 AI, 기업 40%는 3배 이상 ROI 기대

마케팅 세계는 생성형 AI의 부상으로 중대한 변화를 겪고 있다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작과 관리에 새로운 접근 방식을 제공하여 창의적 팀이 워크플로를 간소화하고, 경험을 개인화하며, 궁극적으로 비즈니스 성장을 이끌 수 있도록 지원한다. 맞춤형 콘텐츠를 수작업으로 제작하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 소모되었지만, 생성형 AI로 인해 1:1 개인화 마케팅이라는 꿈이 현실에 가까워졌다.

IDC의 생성형 AI ARC 설문조사에 따르면, 조직의 70%가 AI 프로젝트에 투자한 1달러당 2배의 투자수익률(ROI)을 예상하며, 19%는 4배 이상의 ROI를 기대하고 있다. 생성형 AI가 즉각적인 혜택을 가져올 수 있는 영역은 다음과 같다.

가속화된 콘텐츠 생산: 생성형 AI의 입증된 이점 중 하나는 대규모로 고품질의 브랜드 일관성 있는 콘텐츠를 생성하는 능력이다. 생성형 AI는 이미 개인화, 지역화, 채널/크기 변형, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물, 기본 광고 문구와 같은 대량 창의적 작업을 자동화하고 있다. IDC에 따르면 79%의 마케터가 이미 콘텐츠 작업에 생성형 AI를 사용하고 있으며, 더 모험적인 팀들은 배경 제거, 디지털 미디어 채우기 및 크기 조정, 색상 변경, 비디오에 프레임 추가, 조명 변경과 같은 시간 소모적인 시각적 작업을 자동화하기 위해 생성형 AI를 활용하고 있다.

콘텐츠 개인화: 생성형 AI의 대규모 콘텐츠 개인화 능력은 인지도, 고려도, 전환 및 고객 생애 가치의 상당한 증가로 이어질 수 있다. 팀은 생성형 AI를 사용하여 브랜드 음성과 메시지 일관성을 유지하면서 특정 대상과 채널에 맞게 콘텐츠를 조정할 수 있다. 대상 메시지가 고객과 공감할 때 참여와 전환이 증가한다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼의 관련 콘텐츠는 클릭률을 증가시키고, 랜딩 페이지의 전환율은 개인화된 콘텐츠로 급증하며, 고객들이 진정으로 이해받는다고 느낄 때 고객 생애 가치가 상승한다.

브랜드 보호: 디지털 시대에는 투명성과 브랜드 보호가 가장 중요한 관심사다. 다행히, 생성형 AI에 대한 신중한 접근 방식은 이러한 문제도 해결할 잠재력이 있다. 업계 리더들은 AI 생성 콘텐츠에 워터마크를 삽입하고 자격 증명을 부여하는 방법을 개발하여 콘텐츠 출처에 대한 신뢰와 명확성을 촉진하고 있다. 이는 적절한 귀속을 보장하고 잘못된 정보의 가능성을 완화하는 데 도움이 된다. 또한 일부 생성형 AI 제공업체는 잠재적으로 유해하거나 불쾌한 콘텐츠를 감지하고 제거하는 관행과 기능을 내장했다. 이는 브랜드 평판을 보호하고 모든 사람에게 긍정적인 온라인 환경을 조성한다.

80%의 기업이 탐색 중인 생성형 AI, 진정성과 데이터 보안 해결이 관건

생성형 AI가 창의적 마케터에게 많은 이점을 제공하지만, 그 도입은 과제 없이 이루어지지 않는다. 마케터들은 AI 도구를 사용할 때 신뢰와 진정성에 대해 우려하고 있다. 법적 책임, 브랜드 통제, 데이터 개인 정보 보호 및 AI 모델의 잠재적 윤리적 편향은 모두 마케터가 해결해야 할 유효한 우려 사항이다. 마케팅 작업 전반에 걸쳐 생성형 AI의 성공적인 도입을 위해서는 AI 생성 콘텐츠에 대한 투명성과 통제를 보장하는 것이 중요하다.

진정성과 신뢰: AI 생성 콘텐츠로 포화되고 있는 환경에서 브랜드 진정성을 보장하고 고객과의 신뢰를 구축하는 것이 가장 중요하다. IDC의 2023년 8월 생성형 AI ARC 설문조사에 따르면 전 세계 조직의 80%가 어떤 형태로든 생성형 AI를 탐색하고 있다. 고객 경험 향상 및 콘텐츠 생성 가능성이 이러한 급격한 채택을 이끌고 있으며, 기업의 22%가 상당한 투자를 하고 있다. 이 설문조사는 기업 리더들이 탐색해야 할 두 가지 주요 과제를 식별한다:

브랜드 진정성 유지: 고객은 브랜드와의 진정한 연결을 갈망한다. 우려되는 점은 생성형 AI가 신중하게 구현되지 않으면 일반적이고 구분할 수 없는 콘텐츠로 이어져 브랜드가 돋보이고 감정적 연결을 형성하기 어려워질 수 있다는 것이다. 이러한 획일화는 신뢰와 브랜드 충성도를 약화시킬 수 있다. 리더들은 브랜드를 정의하는 고유한 목소리와 가치를 보존하면서 생성형 AI를 활용하는 방법을 찾아야 한다.

공개 모델과 데이터 보안 및 통제: 2023년 8월 생성형 AI ARC 설문조사는 특히 공개 생성형 AI 모델을 훈련할 때 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려를 강조했다. 조직의 1/3 이상이 실험 및 테스트를 위해 이러한 모델을 활용하여 잠재적으로 독점 데이터를 노출시키고 있다. 이는 금융 및 의료와 같은 규제 산업에서 특히 큰 우려 사항이다. 8월 설문조사에 따르면 조직의 36%가 공개 데이터에서 훈련된 생성형 AI 모델의 개인 버전을 선택하는 반면, 신중한 26%는 완전한 통제를 유지하기 위해 자체 데이터에서만 훈련된 모델을 선택한다.

세 가지 접근법으로 성공하는 생성형 AI 도입 전략

생성형 AI 솔루션은 콘텐츠 제작 방식을 혁신하고 있다. 성공하기 위해 기업은 세 가지 접근 방식이 필요하다. 첫째, 브랜드를 발전시키는 콘텐츠를 만들기 위한 다양한 팀을 구축하고 권한을 부여해야 한다. 이야기꾼은 비전을 제공하고, 디자이너는 매력적인 경험을 만들며, 마케터는 관심을 끌고, 창의적 과학자는 인간과 AI 사이의 격차를 해소한다.

둘째, 조직은 품질, 통제 및 정밀도에서 뛰어난 도구를 선택하고 우선시하면서 윤리적 AI 모델과 안전한 데이터 처리를 보장해야 한다. 이러한 기술은 규모를 주도하고 개인화 및 콘텐츠 최적화와 같은 주요 마케팅 이니셔티브를 가능하게 할 것이다. 마지막으로, 조직은 AI의 책임 있는 사용, 투명성, 저작권 보호 및 브랜드 위험 관리를 보장하는 명확한 거버넌스 정책을 수립해야 한다.

생성형 AI는 창의적 인재, 비기술적 마케터 및 디자이너가 콘텐츠를 구축할 수 있게 하지만, 브랜드 일관성과 통제가 중요하다. 스타일 가이드, 접근 제어 및 잠긴 템플릿과 같은 기능을 사용하여 콘텐츠가 브랜드 표준을 준수하도록 해야 한다. 이러한 균형은 성공적인 콘텐츠 마케팅의 핵심이다. 또한 생성형 AI 도입은 맞춤화되어야 한다. 모델 미세 조정, 개인 데이터 세트 활용 또는 모델 사용자 정의와 같은 기술은 조직에 대한 적합성을 향상하고 결과에 대한 자신감을 제공할 수 있다.

FAQ

Q: 생성형 AI를 사용할 때 브랜드 일관성을 어떻게 유지할 수 있나요?
A: 사용자 정의 모델 훈련, 브랜드 스타일 키트 사용, 명확한 브랜드 가이드라인 설정 등을 통해 브랜드 일관성을 유지할 수 있습니다. Adobe Firefly와 같은 플랫폼은 기업이 자체 자산으로 AI 모델을 훈련시켜 생성된 콘텐츠가 브랜드 정체성을 일관되게 반영하도록 합니다. 또한 접근 제어 및 템플릿을 통해 콘텐츠가 브랜드 표준을 준수하도록 보장할 수 있습니다.

Q: 생성형 AI 도입 시 데이터 보안과 관련된 우려사항은 무엇인가요?
A: 주요 우려사항으로는 독점 데이터가 공개 AI 모델에 노출될 가능성, 저작권이 있는 자료를 사용한 AI 훈련으로 인한 법적 문제, 개인 정보 보호 규정 준수 등이 있습니다. 이를 해결하기 위해 많은 조직(36%)이 공개 데이터로 훈련된 개인 모델을 사용하거나, 더 엄격한 통제를 위해 일부 조직(26%)은 자체 데이터로만 훈련된 모델을 선택합니다. 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크 구축이 필수적입니다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.