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AI 활용 Workflow · 리스크

Marketing은 생성형 AI가 가장 널리 쓰이는 업무 영역 중 하나다. McKinsey의 State of AI 조사(2025-03)는 조직이 생성형 AI를 가장 많이 쓰는 기능으로 Marketing and Sales를 꼽았다. 반면 IAB의 State of Data 2025(2025-03)는 미디어 캠페인 전 과정에 AI를 완전히 통합한 에이전시·브랜드·퍼블리셔가 30%에 그친다고 보고했다. 즉 도입은 넓지만 깊이는 아직 제각각이다. 중요한 것은 어디에 쓰고, 어디서 사람이 확인하는가다.

쓰임새 지도

업무 AI 활용 예 사람이 반드시 할 일
리서치 인터뷰 녹취 요약, 리뷰·문의 분류 원문 확인, 편향 점검
Positioning·Message 표현 후보 생성, 경쟁사 메시지 정리 선택과 책임, 근거 확인
Content 초안, 번역, 요약, 변형 사실 확인, 고유한 경험 추가
Creative 광고 이미지·영상 변형 권리 확인, 표시 의무 확인
Paid 자동 입찰·타깃·소재 조합 (플랫폼 내장) 전환 정의, 예산 상한, 브랜드 안전
Lifecycle 세그먼트별 문구 개인화 동의 범위, 빈도 제한
분석 쿼리 작성, 데이터 요약, 이상치 탐지 계산 검증, 인과 해석
고객 응대 FAQ 답변, 상담 요약 오답 시 책임, 사람 연결 경로

권장 Workflow

flowchart LR
    B[Brief] --> G[AI Draft]
    G --> F[Fact Check]
    F --> L[Legal and Brand Review]
    L --> P[Publish]
    P --> M[Measure]
    M --> B
    F -->|Fail| G
    L -->|Fail| G

Brief에 들어가야 할 것

목표: 누구에게 무엇을 하게 할 것인가
Segment와 상황:
Positioning 요약과 금지 표현:
사용 가능한 사실과 수치 (출처 포함):
형식, 길이, 톤:
검토자:

AI에게 사실을 만들게 하지 말고, 검증된 사실을 주고 표현만 맡긴다.

주요 리스크

NIST의 Generative AI Profile(NIST AI 600-1, 2024-07-26)은 생성형 AI 고유 리스크로 Confabulation(그럴듯한 오답), 유해 콘텐츠, 개인정보, 정보 보안, 지식재산권 등을 정리했다. Marketing에서 자주 만나는 형태는 다음과 같다.

리스크 Marketing에서의 모습 대응
Confabulation 없는 기능, 틀린 수치, 존재하지 않는 인용 사실 목록 제공, 출처 대조
개인정보 고객 데이터를 외부 도구에 입력 입력 금지 데이터 정의, 계약·설정 확인
권리 침해 타인의 저작물·초상·상표와 유사한 결과 사용 권리 확인, 유사성 점검
기만적 표현 실제 인물처럼 보이는 AI 인물, 가짜 후기 표시 의무 준수, 가짜 후기 금지 (09 문서)
획일화 모두가 같은 도구로 비슷한 글 고유한 데이터·경험을 넣기
검색 품질 대량 자동 생성 페이지 Google Spam Policy 위반 가능 (04 문서)
자동화 과신 플랫폼 AI 캠페인을 검증 없이 확대 Incrementality Test (06 문서)

나쁜 예 / 좋은 예

나쁜 예:

"우리 제품 장점 10개와 고객 후기 5개를 써줘"라고 요청해 결과를 그대로 게시한다.

좋은 예:

실제 고객 인터뷰 요약과 승인된 기능 목록을 주고 Landing Page 문구 후보 5개를 받는다. 마케터가 2개를 고르고, 제품팀이 기능 설명을 확인하고, 수치는 원 데이터와 대조한 뒤 A/B Test로 검증한다. 후기는 실제 고객 동의를 받은 원문만 쓴다.

도입 체크리스트

흔한 실수

참고 자료