생성형 AI(Generative AI, 이하 Gen AI)는 마케팅 세계에 커다란 충격을 주고 있다. 블로그 글, 광고, 고객 맞춤형 제안, 고객 응대 메시지 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생산할 수 있다는 점에서, 마케터들은 이를 강력한 혁신 도구로 주목하고 있다. 실제로 Vanguard는 Gen AI를 통해 링크드인 광고 전환율을 15% 끌어올렸고, Unilever는 고객 응답 속도를 90% 단축시켰다. 그러나 Salesforce 설문에 따르면, 마케터의 96%가 Gen AI를 도입했거나 도입 예정이라고 응답했지만, 실제 완전한 구현을 마친 조직은 32%에 불과하다. 그 이유는 Gen AI 도입이 단순히 기술 문제를 넘어, 전략적 판단과 리스크 관리가 필요한 고차원적 과업이기 때문이다.

많은 기업은 여전히 Gen AI 도입 전략이 미비한 상태에서, 개별 실무자가 독자적으로 툴을 시험하고 있으며, 이는 비효율적이고 위험한 상황을 초래할 수 있다. 이 글은 마케팅 분야에서 Gen AI를 효과적으로 활용하기 위해, 기업이 세 가지 핵심 결정을 어떻게 내려야 하는지를 설명한다. 첫 번째는 해당 과제가 Gen AI에 적합한지, 아니면 분석형 AI(Analytical AI)가 더 적절한지를 판단하는 것이다. 분석형 AI는 구조화된 데이터를 바탕으로 예측과 분류에 강점을 보이는 반면, Gen AI는 비구조적 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 특화되어 있다. 예컨대, “다음으로 구매할 제품”을 예측하는 데는 분석형 AI가, 해당 제품을 매력적으로 소개하는 콘텐츠를 만드는 데는 Gen AI가 적합하다. 마케터는 이 둘을 함께 사용해 시너지 효과를 얻을 수 있다.

두 번째는 Gen AI 모델을 훈련할 때 일반 데이터로 충분한지, 아니면 기업 고유의 맞춤형 데이터가 필요한지를 결정하는 것이다. 일반 데이터(위키백과, 인터넷 등)를 사용하는 모델은 비용이 낮고 접근이 용이하지만, 정확성과 기업 특화성이 떨어질 수 있으며 ‘환각(hallucination)’ 같은 오류의 위험도 있다. 반면, 맞춤형 데이터를 활용하면 정교한 결과를 얻을 수 있지만, 학습과 유지 비용이 크고 사내 데이터 유출에 대한 우려도 동반된다. 최근에는 이 둘의 장점을 결합한 “RAG(Retrieval-Augmented Generation)” 방식이 대세다. 이 접근법은 기본 모델에 사내 데이터를 프롬프트 형태로 불러와 결과를 보정하는 방식이며, Colgate-Palmolive, Jasper AI 등 여러 기업이 채택하고 있다.

세 번째는 Gen AI의 결과물을 고객에게 전달하기 전에 어느 정도 수준의 ‘인간 개입(human augmentation)’이 필요한지를 판단하는 것이다. 예를 들어, 상품 리뷰 요약처럼 오류의 영향이 적은 콘텐츠는 바로 고객에게 전달해도 되지만, 법적 효력을 지닌 제안이나 의료 기기 설명과 같은 민감한 콘텐츠는 반드시 사전 검토가 필요하다. 실제로 Air Canada는 챗봇이 약속한 할인 혜택을 사후에 거부했지만, 법원은 이를 인정해 기업에 손해를 끼친 사례도 있다. 따라서 인간 개입의 정도는 정확성과 리스크의 수준에 따라 결정해야 한다.

이러한 의사결정을 체계화하기 위해 글에서는 ‘4분면 프레임워크’를 제시한다. 

(1) 일반 데이터 + 검토 없음: 단순한 내부 콘텐츠 처리에 적합, 

(2) 일반 데이터 + 검토 필요: 블로그나 광고처럼 외부 공개 콘텐츠에 적합, 

(3) 맞춤형 데이터 + 검토 없음: 내부용 고객 서비스나 챗봇에 적합, 

(4) 맞춤형 데이터 + 검토 필요: 법적, 규제 민감도가 높은 콘텐츠에 적합하다. 

기업은 각 상황에 맞는 조합을 전략적으로 선택해야 한다.

결론적으로, Gen AI는 마케팅에서 강력한 도구가 될 수 있지만, 만능은 아니다. 분석형 AI와 함께 조화를 이루며, 데이터 유형, 조직의 리스크 감수 성향, 정확성 요구 수준에 따라 맞춤형 전략을 수립해야 한다. 기술의 진보에만 의존하는 것이 아니라, 이를 어떤 방식으로 통합하고 관리할 것인가가 앞으로의 경쟁력을 좌우할 것이다.