AI 결과물, 보고 마음이 움직이지 않는다면 데이터, 스토리텔링이 없기 때문입니다.
- DATA+WOMEN 🇰🇷 TUG 5월 화상 모임에서 그 해답을 찾아봐요! (5/20 저녁)


AI에게 "이 데이터로 차트 만들어줘"라고 하면 10초.
"이 주제로 보고서 써줘"라고 하면 30초.
"마케팅 카피 5개만"이라고 하면 10초.

그런데 이상하게도, AI가 만들어준 결과물에는 늘 뭔가가 빠져있죠. 정보는 다 들어있는데, 마음이 안 움직여요.

왜일까요?


🫀 '정보를 전달하는 것'과 '사람을 움직이는 것'은 완전히 다른 일이기 때문입니다.

콘텐츠가 넘치는 시대일수록, 사람들은 더 빨리 스크롤을 내립니다. 보고서도, 광고도, 대시보드도, 인스타그램 피드도 마찬가지죠. 같은 데이터, 같은 정보라도 누군가에겐 3초 만에 닫히는 화면이 되고, 누군가에겐 끝까지 읽게 되는 이야기가 됩니다.

이 차이가 바로 '스토리텔링' 이고, 흥미롭게도 AI 시대에 더 중요해지고 있어요.


💡 작년 VIZ GAMES 우승작에서 본 인사이트 3가지
작년 Tableau VIZ GAMES 우승작 「데이터로 파헤치는 해리포터」를 보면서 해답을 엿볼 수 있었어요. 데이터 시각화 대회였지만, 사실 모든 실무에 통하는 이야기였거든요.

같은 영화 데이터로 누군가는 '상영시간별 평점 추이'라고 제목을 달았을 거예요. 하지만 우승자 정소영님(빅스데이터 BigxData)은 이렇게 풀어냈습니다.

✨ 알로호모라! 주문과 함께 시작하는 호그와트 3교시 수업
1교시 덤블도어 교수 - "평점 높은 편과 낮은 편의 차이는?"
2교시 맥고나걸 교수 - "1인 다역 배우, 관객은 눈치챘을까?"
3교시 스네이프 교수 - "해리포터가 가장 많이 받은 상은?"

심사위원들이 '함께 일하고 싶을 정도'라고 평한 이 작품에서, 저는 모든 실무자 분들께 적용되는 아래 인사이트들을 발견했어요.

1️⃣ '어떤 정보인가'보다 '어떤 질문을 던졌는가'가 먼저
해리포터 데이터셋은 IMDb에 누구나 볼 수 있는 자료입니다. AI에게 분석해달라고 해도 비슷 비슷한 통계가 나왔겠죠. 차이는 '호그와트 수업'이라는 프레임이었습니다. AI는 답을 잘 만들지만, '무엇을 물어볼까'는 여전히 사람의 영역입니다. 마케팅 캠페인을 짤 때도, 보고서를 쓸 때도, 결국 질문이 결과물을 결정해요.

2️⃣ 첫 3초가 끝까지 보게 만든다.
'알로호모라' 한 마디로 청중을 호그와트로 데려가는 오프닝. 차트 하나하나의 정교함보다, '이걸 왜 봐야 하는가'를 첫 화면에서 설득하는 게 먼저였는데요.

인스타그램 후킹, 유튜브 썸네일, 보고서 표지, 회의 첫 멘트 - 모두 결국 첫 3초 싸움입니다. AI는 평균적인 결과물을 빠르게 만들 수 있지만, '어떻게 시작할까'의 감각은 만든 사람의 것이에요.

3️⃣ 흐름이 있어야 메시지가 남는다.
1교시→2교시→3교시→결론으로 이어지는 구조 덕분에 마지막 한 문장이 머리에 남았습니다. '해리포터는 짧은 상영시간이 만든 몰입도, 폭넓은 연기 스펙트럼, 예술 부문 수상으로 사랑받고 있다.'

AI가 정보를 무한히 생성할수록, 편집하고 흐름을 만드는 능력이 더 귀해져요.


💌 그래서, 이번 모임에서 이런 이야기를 나누어요.
저는 이 인사이트들을 단지 데이터 분석가만의 것이라고 생각하지 않아요. 매일 자료를 만들고, 보고서를 쓰고, 사람을 설득해야 하는 실무자 모두에게 해당하는 이야기죠.

DATA+WOMEN KOREA TUG 5월 모임에서는 2025 VIZ GAMES 우승자 정소영님과 함께, 실제 제작 과정 그대로 들여다봅니다.

✔️ 사람들이 끝까지 보게 만드는 주제는 어떻게 발굴했는지
✔️ 같은 데이터를 다르게 보여주는 스토리 프레임은 어떻게 설계했는지
✔️ 그 흐름을 어떻게 Tableau 기능으로 구현했는지

🎙️ 그리고 함께 이야기 나눠봐요.
차트로는 충분히 전달되지 않았던 메시지, 어떻게 풀어보셨나요?
AI 시대에 '사람의 스토리텔링'은 어떤 의미가 있을까요?


📅 일시: 2026년 5월 20일(수) 저녁 7시
장소: 온라인 (화상 모임)
참가비: 무료
대상: 데이터를 다루는 사람뿐 아니라, 콘텐츠·기획··시각화에 관심 있는 누구나
https://lnkd.in/gUvxFV_t

데이터 종사자가 아니어도, Tableau 유저가 아니어도 편하게 오세요. 좋은 시각화를 함께 보고 이야기 나누는 것만으로도 충분한 시간이 될 거예요 :)