AI 시대, 콘텐츠를 ‘잘 만드는 것’보다 더 중요해진 능력

CMTS 2026 현장에서 본 콘텐츠 운영의 패러다임 전환

강연자료에서 가장 먼저 눈에 들어온 단어는 ‘운영’ 이었다. 슬라이드 한복판에 박혀 있던 한 줄, “AI를 쓰는 기업은 많지만, AI로 콘텐츠를 ‘운영’하는 기업만 남을 것입니다.” 강연이 시작되기도 전에, 지금 마케팅 업계가 어디로 흘러가고 있는지 그 한 줄에 압축돼 있다는 인상을 받았다.

지난 몇 년간 마케팅 현장에서 ‘AI’는 거의 모든 회의의 단골 주제였다. 어떤 툴을 도입할지, 어떤 모델이 더 빠른지, 어떤 프롬프트가 잘 먹히는지. 그런데 이번 강연을 듣고 나서는 그 질문 자체가 한 세대 전 이야기처럼 느껴졌다. 업계가 묻고 있는 질문이 ‘무엇을 도입할까’에서 ‘무엇을 통제할까’로 옮겨가는 흐름이 분명하게 읽혔다.

이 글은 행사 후기가 아니다. 마케팅 실무자의 시선에서, 지금 우리 업계가 어떤 변화를 겪고 있는지, 그리고 AI 시대에 마케터의 역할은 왜 어떻게 바뀌고 있는지를 정리해본 기록에 가깝다.

1. AI 시대, 콘텐츠 생산 전략이 왜 완전히 달라지고 있을까?

AI 슬롭(AI Slop)의 문제

피드를 한 번 천천히 내려보자. 인스타그램이든 유튜브든, 최근 노출되는 콘텐츠 중에는 ‘어디서 본 것 같은’ 영상이 부쩍 늘었다.

비슷한 비율, 비슷한 톤, 비슷한 배경음악, 비슷한 컷 전환. 이른바 AI 슬롭(AI Slop)이라 불리는, AI로 양산된 저퀄리티 콘텐츠가 빠르게 늘어나고 있다는 이야기는 이제 업계 안에서도 자주 들린다. 강연에서는 한국이 ChatGPT 유료 가입률과 AI 활용 증가 속도에서 글로벌 상위권이라는 흐름이 소개됐다. 변화의 한복판에 있다는 의미인 동시에, 부작용도 가장 먼저 체감하는 시장이 될 가능성이 크다는 해석으로 읽혔다.

실무 입장에서 더 신경 쓰이는 건 이 흐름이 단순한 ‘피드 피로감’으로 끝나지 않는다는 점이다. 정성껏 만든 우리 브랜드 콘텐츠가, 비슷한 AI 영상들 사이에 묻혀 그저 한 장면으로 흘러가버린다. 시간과 비용을 들였는데 노출 한 줄로 소비되는 경험을, 최근 들어 다들 한 번씩은 해보고 있을 것이다.

슬라이드에 박혀 있던 세 개의 질문이 인상에 오래 남았다. “우리 크리에이티브는 ‘양산’인가, ‘전략적 선택’인가?” 회의실에서 한 번쯤 마주해본 듯한 질문이라, 가볍게 지나가지 않았다.

콘텐츠를 많이 만드는 것이 더 이상 경쟁력이 아닌 이유

불과 2년 전만 해도 마케팅 팀의 미션은 대체로 ‘콘텐츠 생산성 N배’였다. 디자이너 한 명이 하루에 몇 개를 뽑아낼 수 있는지, 한 편을 며칠 만에 마칠 수 있는지. 회의 안건도 대부분 속도와 양에 관한 것이었다.

그런데 요즘 실무에서 체감되는 건 조금 다른 결의 고민이다. AI를 도입한 뒤 콘텐츠는 분명 많아졌는데, 검수하고 골라야 할 결과물이 함께 폭증한다. 생산은 쉬워졌는데 판단은 오히려 더 어려워지는 역설이 곳곳에서 보인다. 강연자의 표현을 빌리면, AI가 100개를 만들 수 있는 시대에는 100개를 만드는 것보다 “어떤 1개를 내보낼지 고르는 안목”이 더 큰 변수가 되어가고 있다.

바꿔 말하면, 질문이 ‘어떻게 더 많이 만들 것인가’에서 ‘무엇을 남길 것인가’로 이동하고 있다는 뜻이다. 양의 경쟁이 일정 임계점을 넘은 시장에서는, 결국 선택의 기준이 차별점이 된다.

2. AI 마케팅의 핵심은 ‘생성’이 아니라 ‘운영’이다

AI 도입보다 운영 구조가 중요한 이유

요즘 실무에서 흔히 빠지는 함정은

‘AI 계정 여러 개 사서 구성원 들에게 풀었으니 AX는 도입한 셈’이라는 생각이다. 강연에서도 비슷한 맥락을 짚었는데, 이건 도입이 아니라 ‘툴 보급’에 가깝다는 인상을 받았다. 운영 구조가 함께 바뀌지 않으면, AI는 결국 ‘있어도 잘 안 쓰는 비싼 도구’로 남기 쉽다.

한 명의 구성원이 Nano Banana나 Krea를 능숙하게 다루는 것과, 회사가 매일 수백 개·매월 수만 개의 콘텐츠를 ‘반복 가능하게’ 뽑아내는 것은 완전히 다른 일이라는 점은 현장에서 일해본 사람일수록 더 와닿을 것 같다. 후자는 결국 워크플로우, 권한, 승인 흐름, 검수 기준이 모두 맞물려야 가능한 ‘운영’의 영역이다.

이 한 장이 강연 전체를 압축하는 슬라이드처럼 느껴졌다. 특히 Enterprise AI ≠ Tool adoption = Ops integration. 도구를 사는 일과, 그 도구를 조직의 일하는 방식에 끼워 넣는 일은 결이 다르다는 메시지로 읽혔다.

브랜드 기준이 없는 AI 콘텐츠가 위험한 이유

범용 AI는 이미 충분히 좋다는 게 강연의 또 다른 전제였다. 이미지·영상·카피 모두 일정 수준 이상은 누구나 만들 수 있는 시대에 가까워졌다. 그렇다면 차이는 어디서 날까. 강연이 반복적으로 짚은 답은 브랜드 기준이었다.

현장에서 AI 도입이 흔들리는 지점도 대체로 비슷한 모습이다. 톤앤매너 불일치, 가이드 위반, 재작업과 검수 비용 증가. 결과물 품질의 문제라기보다 ‘제작 기준’의 부재에서 비롯되는 경우가 많다. “우리 브랜드는 무엇을 허용하고, 무엇을 절대 하지 않는가”에 대한 합의가 없을 때, AI는 가장 빠르게 브랜드 톤을 흩뜨리는 도구가 되기도 한다.

" Generic AI makes contents. Brand AI makes assets.

범용 AI는 콘텐츠를 만들고, 브랜드 AI는 자산을 만든다. "

3. 네이버 쇼핑 사례로 본 AI 콘텐츠의 변화

AI 라이브커머스는 왜 등장했을까?

강연에서 가장 흥미롭게 들었던 사례는 네이버 쇼핑이었다.

배경부터 짚어두면, 네이버는 LLM 시대로 접어들면서 검색 트래픽의 자리가 이전과는 다른 양상으로 흐른다는 인식을 가지고 있고, 그래서 쇼핑, 특히 라이브 커머스에 무게를 두고 있다는 설명이 나왔다.

문제는 라이브 한 편을 만드는 데 평균 2~3주, 길게는 한 달까지 걸린다는 점이었다. 스튜디오, 쇼호스트, 스크립트, 회의에 한 편당 약 400만 원 수준의 비용까지. 네이버가 1년에 직접 서포트해 만드는 라이브가 약 1,000건 미만 수준인데, 이걸 1만 건 규모로 확장하고 싶지만 사람과 스튜디오를 10배 늘릴 수는 없다는 고민이 있었다. 그래서 던진 질문이 “AI로 라이브를 만들 수 있겠냐”였다는 이야기로 이어졌다.

60분 방송 대신, 10분 콘텐츠를 반복한 이유

여기서 작은 발상의 전환이 흥미로웠다. 라이브 한 편은 보통 60분이지만, 강연자는 “60분을 다 앉아서 보는 시청자가 얼마나 될까”라는 질문을 던졌다. 실제로 시청자는 도중에 들어와 5~10분 보고 빠지는 경우가 많다는 데이터를 근거로 들었다.

그렇다면 60분짜리를 한 번 찍는 대신, 10분짜리를 여러 번 돌리는 게 시청 패턴에 더 가깝지 않을까라는 발상이 나온다. AI라면 충분히 시도해볼 수 있는 구조다. 그 결과 한 달 걸리던 콘텐츠가 3일로 줄었다고 했다. 단순한 비용 절감 이야기로 듣기보다는, 사람이 일하던 콘텐츠 문법을 AI라는 도구의 결에 맞게 다시 짠 사례로 읽혔다.

특히 이 사례가 단순한 생성 서비스가 아니라 솔루션화된 워크플로우 형태로 구현됐다는 점이 마음에 남았다. 시나리오 → AI 모델 생성 → 제품 특장점 도출 → 스크립트 → 씬 생성 → 합본·검토 → 출고. 사람이 일하던 방식 자체를 자동화 라인으로 옮긴 그림에 가까웠다.

AI 콘텐츠가 실제 판매 성과를 만들기 시작했다

성과 이야기도 인상적이었다. 첫 송출에서 평균 거래액의 약 80%를 달성했다는 설명이 나왔고, 이어 더 도전적인 실험이 진행됐다. “사람 쇼호스트와 AI 쇼호스트를 같은 제품으로 동시 송출해 매출을 비교해보자.” 트래픽을 반씩 나눠 매일유업 식빵 한 제품으로 붙었다는 이야기였다.

결과는 그 주 네이버 라이브 카테고리에서 AI로 만든 콘텐츠가 매출 1위, 다른 AI 콘텐츠가 4위에 올랐다는 설명이 나왔다. 강연자도 “AI가 사람을 대체했다”는 식의 해석보다는, “사람이 만들던 라이브는 사람이 만들고, 추가로 확장해야 하는 분량은 AI가 만들 수 있는 가능성을 확인한 사례”로 정리했다.

이 사례가 시사하는 건 비교적 분명해 보였다. 업계에서 한동안 들리던 질문이 “AI로 만들면 어색하지 않아요?” 였다면, 이제는 “AI로 만든 콘텐츠가 더 잘 팔릴 수도 있는가?”로 이동하고 있다는 점이다. 다음에 따라올 질문은, 우리 조직이 그 흐름을 어떻게 받아들일 준비가 되어 있는가일 것 같다.

4. 글로벌 브랜드는 왜 AI 현지화에 집중할까?

현대차가 콘텐츠 표준화에 집중한 이유

글로벌 사례는 현대차였다. 신차 한 대 출시에 글로벌 마케팅비로 약 500억 원 규모를 집행하는데, 실제 광고 제작은 각국의 현지 딜러사가 담당한다는 설명이 있었다. 결과적으로 나라마다 결과물의 편차가 커서, 브랜드 아이덴티티가 일관되게 유지되기 어려운 구조였다는 이야기였다.