AI 기술이 기업의 영업 및 마케팅 부문에서 중요한 역할을 하게 되면서, 많은 기업들이 이를 앞다투어 도입하고 있다. 하지만 기술에 대한 과도한 기대와 잘못된 전제는 오히려 실무를 방해하고 있는 실정이다. 이 글은 실제 기업 현장에서 자주 나타나는 다섯 가지 오해를 중심으로, AI 활용에 있어 주의해야 할 점들을 짚는다.

첫 번째 오해는, 성능이 뛰어난 AI 모델만 있으면 모든 문제가 해결될 것이라는 믿음이다. 그러나 실제로 중요한 것은 알고리즘이 아니라 이를 둘러싼 인프라와 실행 환경이다. 고품질의 데이터를 일관되게 수집·관리할 수 있는 시스템, 현업의 수용성, 조직 간 협업 구조가 함께 갖춰져야 AI의 성능이 실제 성과로 이어질 수 있다.

두 번째는, AI가 고객 여정 전체를 최적화할 수 있다는 기대다. AI는 고객 유치나 광고 타겟팅처럼 명확한 목적과 정량화된 지표가 있는 단계에서는 유용하다. 하지만 고객 충성도 관리, 이탈 방지, 장기 관계 형성 등은 여전히 인간의 직관과 감정적 판단이 필요한 영역이다. 따라서 고객 여정 전체를 AI로 일괄 처리하려는 접근은 무리다.

세 번째는, AI가 곧바로 매출 증가로 이어질 것이라는 착각이다. 많은 기업이 단기 수익성만을 기대하며 AI 프로젝트를 도입하지만, 실제로는 기술이 제대로 작동하기까지 시간이 걸리고, 반복적 테스트와 개선이 필요하다. 단기 지표에만 집착하면 오히려 도입 성과를 제대로 확인하지 못한 채 프로젝트를 중단하게 되는 위험이 있다.

네 번째는, 데이터가 많을수록 좋다는 생각이다. AI는 양보다는 질에 민감하다. 고객 관련 데이터를 무작정 모으기보다, 의사결정에 필요한 정보가 무엇인지 선별하고 정제하는 과정이 필수적이다. 특히 고객의 니즈, 구매 패턴, 맥락 등을 설명할 수 있는 데이터가 중심이 되어야 효과적인 분석이 가능하다.

마지막으로, AI가 인간보다 항상 더 나은 판단을 내릴 수 있다는 가정도 경계해야 한다. AI는 반복적인 업무에는 뛰어나지만, 맥락을 읽거나 상황의 복잡한 의미를 해석하는 데는 한계가 있다. 고객과의 커뮤니케이션, 브랜딩, 감정 기반 설득 등은 여전히 인간의 역할이 중요하다.

결국 AI는 만능 해결책이 아니라, 잘 설계된 전략과 준비된 조직 안에서 비로소 효과를 발휘하는 도구다. 기업은 AI를 도입하기 전에 무엇을 기대할 것인지 명확히 하고, 기술만이 아닌 조직, 데이터, 실행 체계 전반을 함께 점검해야 한다. 그래야만 AI가 영업·마케팅을 방해하는 것이 아니라, 진정한 생산성 향상의 도구가 될 수 있다.

출처: https://www.hbrkorea.com/article/view/atype/di/category_id/3_1/article_no/1360/page/2