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    AI matters

    시장조사 전문가들이 AI는 받아들이면서 합성 데이터는 거부하는 이유

    2025.05.12. 01:00:14
    읽음88

    <!-- wp:paragraph {"align":"center"} --> <p class="has-text-align-center"><strong>What does the market research industry make of AI and synthetic data?</strong></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph {"fontSize":"medium"} --> <p class="has-medium-font-size"><strong>직무별 격차 뚜렷: 연구 직책 AI 활용 7~11% 높고, 프로젝트 매니저는 46%로 최저</strong><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>시장조사 산업에서 인공지능(AI) 도입이 빠르게 확산되고 있다. 글로벌 시장조사 및 리서치 기술 기업 Cint가 발표한 보고서에 따르면, 조사 대상 시장조사 및 인사이트 전문가의 74%가 현재 업무에서 AI 기반 소프트웨어를 사용하고 있다고 응답했다. 이는 AI가 더 이상 미래 기술이 아닌 시장조사 산업의 일상적 도구로 자리 잡았음을 보여준다. 특히 시장조사 산업에서는 AI를 통해 고객 인사이트 분석 속도를 높이고, 복잡한 프로세스를 간소화하며, 비용 절감 효과를 얻고 있다.<br><br>직무별 AI 활용도에서는 흥미로운 패턴이 발견됐다. 연구 관련 직책(매니저, 디렉터, VP)을 가진 응답자들은 다른 직군보다 7~11% 더 높은 AI 활용률을 보였다. 반면 프로젝트 매니저는 46%로 가장 낮은 AI 채택률을 기록했다. 이는 데이터 분석과 전략적 의사결정에 더 많이 관여하는 역할일수록 AI 도입에 적극적임을 시사한다. 조사에 참여한 응답자들은 CEO부터 계정 관리자까지 다양한 직무를 포함했으며, 시장조사, 교육, 브랜드 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었다.<br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:ultimate-post/image {<!--336a2f","currentPostId":"20856",--><img src=https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg><!--20859,"size":{"full":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg","thumbnail":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg","medium":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg","medium_large":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint-768x553.jpg","large":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg","1536x1536":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg","2048x2048":"https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2025/05/cint.jpg"},"alt":"What does the market research industry make of AI and synthetic data?","caption":"이미지 출처: Cint"},"imgAlt":"What does the market research industry make of AI and synthetic data?","imgAlignment":{"lg":"center"},"headingText":"이미지 출처: Cint"} /--> <!-- wp:paragraph --> <p><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph {"fontSize":"medium"} --> <p class="has-medium-font-size"><strong>데이터 분석(81%)·프로젝트 기획(78%)에서 높은 AI 활용, 개념 테스트(51%)와 현장조사(65%)는 저조</strong><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>AI의 실제 활용 영역을 살펴보면, 데이터 분석 분야가 81%로 가장 높은 비중을 차지했다. 프로젝트 설정 및 기획 단계에서도 78%의 응답자가 AI를 활용한다고 답했다. 반면 개념 검증/테스트 영역은 51%, 현장조사 및 데이터 수집 영역은 65%로 상대적으로 낮은 활용도를 보였다.<br><br>이러한 결과는 AI가 데이터 처리와 의사결정 지원 같은 '분석적' 업무에서 더 널리 활용되고 있으며, 현장 데이터 수집이나 개념 검증처럼 인간의 판단이 중요한 영역에서는 아직 제한적으로 사용되고 있음을 보여준다. 특히 분석 단계에서 AI의 강점인 대량 데이터 처리와 패턴 인식 능력이 시장조사 산업에서 높이 평가받고 있는 것으로 보인다. 데이터 분석에서는 12%만이 AI를 사용하지 않는다고 답했고, 7%는 확실하지 않다고 답했다. 프로젝트 기획에서는 14%가 사용하지 않는다고 응답했으며, 8%는 확실하지 않다고 답했다.<br><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph {"fontSize":"medium"} --> <p class="has-medium-font-size"><strong>합성 데이터에 대한 거부감: 60%가 '가짜 데이터' 우려, 긍정적 의견은 2%에 불과</strong><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>AI 기술의 한 분야인 합성 데이터(Synthetic Data)는 시장조사 업계에서 아직 냉담한 반응을 얻고 있다. 합성 데이터란 실제 수집된 데이터를 기반으로 알고리즘을 통해 인공적으로 생성된 데이터를 말한다. 조사 결과, 응답자의 60%가 합성 데이터 사용에 부정적인 견해를 표명했다. 이들은 윤리적 문제, 신뢰성, 진정성, 데이터 품질에 대한 우려를 주요 이유로 꼽았다. 많은 응답자들이 합성 데이터를 '가짜 데이터'로 인식하거나 결과를 조작하는 것과 동일시하는 경향이 있었다.<br><br>중립적이거나 혼합된 의견을 가진 응답자는 38%였다. 이들은 합성 데이터에 대한 조심스러운 관심을 보이면서도 더 높은 투명성, 증거, 방법론에 대한 상세한 설명이 필요하다고 강조했다. 정확성 증명, 실제 데이터와의 비교, 현실 세계 사례 등을 요구하는 목소리가 많았다. 반면 합성 데이터에 긍정적인 반응을 보인 응답자는 단 2%에 불과했다. 이들은 엄격한 검증 기준과 윤리적 명확성을 전제로 특수한 경우나 보조적 용도로 합성 데이터를 탐색할 의향이 있었다.<br><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph {"fontSize":"medium"} --> <p class="has-medium-font-size"><strong>78%가 합성 데이터 '전혀 사용 안 함', 틈새 타깃 보강에도 14%만 활용</strong><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>합성 데이터의 실제 활용도를 살펴보면, 가장 높은 채택률을 보인 영역은 '틈새 타깃 그룹의 표본 크기 증가'로 14%였다. 그러나 이 중에서도 '자주' 사용한다고 응답한 비율은 2%에 불과했다. 대부분의 응답자(78%)는 합성 데이터를 '전혀 사용하지 않는다'고 답했다. 나머지는 '가끔'(6%), '드물게'(7%), '모르겠다'(6%), '항상'(1%)로 응답했다.<br><br>시장조사 업계에서 합성 데이터가 고려될 수 있는 다른 활용 사례로는 '이미 완료된 설문조사에 추가 질문하고 합성 응답으로 채우기', '응답하지 않은 질문에 합성 응답을 추가하여 조사 길이 줄이기', '미완성 응답을 합성 응답으로 채워 완성하기', '특정 유형의 프로젝트에서 사람 응답자를 완전히 대체하기' 등이 있었으나, 이 모든 경우에서 사용률은 매우 낮았다. 이는 시장조사 업계가 아직 합성 데이터의 가치와 신뢰성에 회의적이며, 실제 사람들로부터 얻은 데이터를 더 중요시한다는 것을 보여준다. 특히 시장조사 분야에서는 데이터의 진정성과 신뢰도가 핵심 가치인 만큼, 합성 데이터가 이러한 기준을 충족시킬 수 있는지에 대한 의구심이 높은 것으로 나타났다.<br><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph {"fontSize":"medium"} --> <p class="has-medium-font-size"><strong>투명성과 소통이 관건: AI 미래는 밝지만 합성 데이터 신뢰 구축이 당면 과제</strong><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>신트의 보고서는 AI가 시장조사 업계의 업무 방식을 계속해서 변화시킬 것으로 전망한다. 기업들이 기술 변화에 적응하고 비용 절감과 시간 절약을 위해 워크플로우를 재정의함에 따라, 자동화는 업계 전반에서 중요한 도구로 자리 잡을 것이다. 그러나 합성 데이터에 대해서는 단기간 내 업계의 수용이 어려울 것으로 보인다. 윤리, 신뢰성, 진정성, 신뢰에 대한 우려가 쉽게 해소되기 어렵기 때문이다. 보고서는 향후 합성 데이터가 어떻게 책임감 있고 신뢰할 수 있게 사용될 수 있는지에 대한 더 큰 투명성과 소통이 있다면 이러한 인식이 변할 수 있다고 제안한다.<br><br>결국 AI와 합성 데이터의 미래는 기술적 발전뿐만 아니라 업계의 신뢰를 얼마나 얻을 수 있느냐에 달려 있다. 특히 합성 데이터는 실제 데이터의 가치를 유지하면서도 추가적인 이점을 제공할 수 있다는 것을 증명해야 하는 과제를 안고 있다.<br><br></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p><strong>FAQ</strong></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p><strong>Q: 합성 데이터(Synthetic Data)란 정확히 무엇인가요?</strong></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>A: 합성 데이터는 실제 수집된 데이터 샘플을 기반으로 알고리즘을 통해 인공적으로 생성된 데이터입니다. 실제 데이터의 패턴과 특성을 모방하면서도 완전히 새로운 데이터 세트를 만들어내는 기술입니다. 시장조사에서는 표본 크기 확대나 미완성 응답 보완 등에 제한적으로 활용되고 있습니다.</p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p><strong>Q: 시장조사 업계에서 AI는 주로 어떤 영역에 활용되고 있나요?</strong></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>A: 시장조사 업계에서 AI는 주로 데이터 분석(81%)과 프로젝트 설정 및 기획(78%) 영역에서 활용되고 있습니다. 대량의 데이터에서 패턴을 찾아내고, 복잡한 분석을 자동화하며, 인사이트 도출 시간을 단축하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 반면 현장조사나 개념 검증 같은 영역에서는 상대적으로 활용도가 낮습니다.</p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p><strong>Q: 왜 시장조사 전문가들은 합성 데이터에 회의적인가요?</strong></p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>A: 시장조사 전문가들이 합성 데이터에 회의적인 이유는 주로 윤리적 문제, 신뢰성, 데이터의 진정성에 대한 우려 때문입니다. 많은 전문가들이 합성 데이터를 '가짜 데이터'로 인식하거나 결과를 조작하는 것과 동일시하는 경향이 있습니다. 시장조사의 핵심 가치는 정확하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하는 것이기 때문에, 인공적으로 생성된 데이터가 이러한 기준을 충족시킬 수 있을지에 대한 의구심이 큽니다.</p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>해당 기사에서 인용한 리포트 원문은&amp;nbsp;<a href="https://www.cint.com/blog/what-does-the-market-research-industry-make-of-ai-and-synthetic-data/" data-type="link" data-id="https://www.cint.com/blog/what-does-the-market-research-industry-make-of-ai-and-synthetic-data/">링크</a>에서 확인할 수 있다.</p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>이미지 출처: Cint </p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p>기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.&amp;nbsp;</p> <!-- /wp:paragraph --> <!-- wp:paragraph --> <p></p> <!-- /wp:paragraph -->


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    • 캐딜락 에스컬레이드 페이스 리프트의 디자인

      글로벌오토뉴스 13:53:04
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    • 한자연, 파라과이에 전기버스 5대 인도

      글로벌오토뉴스 13:53:00
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    • 토요타, 2026년 전기차 150만 대 판매 목표 '재검토'…트럼프 관세 영향 우려

      글로벌오토뉴스 13:52:57
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    • 중국 CATL, 20피트 높이 혁신 ESS 'TENER Stack' 공개…150대 전기차 충전 용량

      글로벌오토뉴스 13:52:54
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    • BYD, 전체 판매 절반 해외 목표, 테슬라 추격 가속

      글로벌오토뉴스 13:52:50
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    • 테슬라 배터리 기술 총괄, 18년 만에 퇴사

      글로벌오토뉴스 13:52:47
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    • 웨이모 자율주행, 인간 운전자 대비 교통사고 현저히 감소…취약 계층 보호 효과 입증

      글로벌오토뉴스 13:52:44
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    • 셀센트릭, 대형 차량용 차세대 연료 전지 시스템 '넥스트젠' 공개

      글로벌오토뉴스 13:52:30
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    • 자동차 업계, SDV 핵심 '고성능 SoC' 개발 경쟁 심화…자율주행·ADAS 성능 향상 주력

      글로벌오토뉴스 13:52:26
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    • 바이두 아폴로, CAR Inc.와 손잡고 세계 최초 자율주행 렌터카 시대 연다

      글로벌오토뉴스 13:52:23
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    • 토요타, 일본 내 코롤라 가솔린 모델 생산 중단… 하이브리드 중심으로 전환

      글로벌오토뉴스 13:52:19
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    • 테슬라 직원들, 머스크 CEO 사퇴 요구… "수요 감소, 그의 책임"

      글로벌오토뉴스 13:52:16
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    • BMW 그룹 코리아, 창립 30주년 기념 대규모 페스티벌 개최

      글로벌오토뉴스 13:52:12
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    • 한성자동차, 5월 15일 ‘한성 라이브’ 통해 벤츠 C 200 라이브 커머스 진행

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    • 콘티넨탈, 차량용 레이더 센서 2억 개 생산 돌파

      글로벌오토뉴스 13:52:05
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    • 디펜더, 2026 다카르 랠리 출전 본격화…스테판 피터한셀·로카스 바츄슈카 합류

      글로벌오토뉴스 13:52:01
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