강력한 생성형 AI의 등장은 많은 기업에 혁신적인 기대를 안겨주었습니다. 대규모 콘텐츠를 순식간에 생성하고 방대한 정보를 요약하는 능력은 마케팅 팀의 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 것처럼 보였습니다. 하지만 현실에서는 기대만큼의 성과를 얻지 못하는 경우가 허다합니다. 브랜드의 정체성, 타겟 고객, 그리고 기업의 전략적 목표와 AI의 결과물이 종종 엇박자를 내는 현상은 이제 더 이상 낯설지 않습니다. 이는 AI의 ‘능력’ 부족이 아니라, 핵심적인 한 가지 요소의 부재에서 비롯된 문제입니다. 바로 ‘맥락(Context)’의 부재입니다.
생성형 AI의 딜레마: 능력은 있지만 ‘의도’는 없다
생성형 AI는 막대한 연산 능력과 언어 생성 능력을 자랑합니다. 하지만 이러한 능력만으로는 기업이 경쟁 우위를 확보하는 이유, 고객이 특정 브랜드를 선택하는 미묘한 심리 등 비즈니스의 복잡한 뉘앙스를 이해하지 못합니다. 맥락이 결여된 AI는 빠르고 효율적인 ‘실행자’ 역할에 머무를 뿐, 전략적인 ‘파트너’가 되지 못합니다. 단순히 더 많은 것을 생산해내지만, 팀이 더 나은 의사결정을 내리도록 돕는 데는 한계가 명확합니다. 연산 속도보다 중요한 것은 ‘맥락을 꿰뚫는 눈’입니다.
데이터 사일로를 넘어서: CMO의 수평적 시야
이러한 현상은 특히 복잡한 마케팅 조직 내부에서 더욱 두드러집니다. 고객 인사이트는 디지털 팀에, 충성도 데이터는 로열티 팀에, 콘텐츠 성과는 콘텐츠 팀에, 미디어 반응은 미디어 팀에 파편화되어 존재합니다. BlueOcean의 CEO인 Grant McDougall이 설명했듯이, 데이터는 ‘수직적’으로 존재하지만, 최고 마케팅 책임자(CMO)는 ‘수평적’으로 사고해야 합니다. 고객 인사이트, 경쟁사의 움직임, 크리에이티브 성과, 그리고 판매 신호까지 모든 것을 하나의 일관된 시각으로 통합해야만 합니다. 이러한 데이터의 연결이야말로 의사결정 방식의 근본적인 변화를 가져옵니다.
이러한 변화는 AI 도입의 새로운 단계, 즉 ‘수직적 데이터’에서 ‘수평적 인텔리전스(깊이 있는 이해나 의사 결정)’로의 전환을 반영합니다. 이제 강조점은 단순히 ‘출력량(output volume)’에서 ‘의사결정의 질(decision quality)’로 이동하고 있습니다. 마케터들은 AI의 미래가 ‘기업이 누구인지, 그리고 고객에게 왜 중요한지’를 이해하는 인텔리전스에 달려 있음을 인식하기 시작했습니다.
- 데이터 사일로(Data Silo) : 데이터가 부서나 시스템별로 고립되어 서로 공유되지 않는 현상
‘맥락’이 곧 AI의 전략적 파트너십을 만든다
대규모 언어 모델(LLM)은 언어를 생성하는 데 탁월합니다. 하지만 브랜드의 본질적인 의미나 의도, 고객의 숨겨진 니즈까지는 본래적으로 이해하지 못합니다. 이것이 바로 일반적인 프롬프트가 일반적인 결과물로 이어지는 이유입니다. 모델은 통계적 예측에 기반하여 실행될 뿐, 전략적인 뉘앙스를 파악하지 못합니다.
그러나 ‘맥락’은 이러한 상황을 바꿉니다. AI 시스템에 브랜드 전략, 잠재 고객 인사이트, 그리고 크리에이티브 의도에 대한 구조화된 입력값이 제공되면, AI의 결과물은 훨씬 더 명확하고 신뢰할 수 있게 됩니다. 추천은 더욱 구체화되고, 크리에이티브는 본래의 기획안을 벗어나지 않게 됩니다. AI는 단순히 콘텐츠를 생성하는 도구를 넘어, 비즈니스의 목표와 한계를 이해하는 전략적 파트너처럼 행동하기 시작합니다.
이러한 전환은 BlueOcean의 최근 보고서 ‘마케팅 인텔리전스 구축: 상황 인지 AI를 위한 CMO 청사진’의 핵심 주제와도 일맥상통합니다. 이 보고서는 AI가 구체적인 맥락 정보를 갖췄을 때 가장 효과적임을 강조합니다. 이러한 ‘상황 인지 워크플로우’를 설계한 CMO들은 더 나은 성과, 더 강력한 크리에이티브, 그리고 더 신뢰할 수 있는 의사결정을 경험하고 있습니다. Amazon, Cisco, SAP, Intel 등 글로벌 브랜드와의 협업에서도, AI가 구조화된 브랜드 및 경쟁 맥락에 기반할 때 팀이 더 빠르게 움직이고 더 나은 결정을 내린다는 동일한 패턴이 나타났습니다.
에디터의 시선
많은 기업들이 여전히 AI를 ‘실험’ 단계에 머물게 하고 있습니다. 다양한 툴을 테스트하고, 파일럿 프로젝트를 운영하며 새로운 워크플로우를 탐색합니다. 이러한 시도들은 단기적인 생산성 향상을 가져올 수 있지만, 진정한 ‘인텔리전스’로 이어지지는 못합니다. 공유된 맥락 없이는 모든 팀이 AI를 각기 다르게 사용하게 되고, 그 결과는 단편화와 비효율성으로 귀결될 뿐입니다.
하지만 진정으로 진전을 이루는 기업들은 ‘맥락’을 모든 워크플로우에 걸쳐 공유되는 핵심 계층으로 다루고 있습니다. 동일한 브랜드 전략, 인사이트, 크리에이티브 가이드를 AI에 적용할 때, AI의 결과는 예측 가능하고 훨씬 더 가치 있게 됩니다. 이는 단순히 내부적인 맥락을 넘어, 시장의 감성 변화, 경쟁사의 움직임, 콘텐츠 성과, 그리고 더 넓은 산업 트렌드와 같은 ‘외부 신호’까지 포함할 때 그 효과는 극대화됩니다. ‘브랜드 맥락 AI(Brand-context AI)’는 브랜드 정체성, 고객 정서, 경쟁사 동향, 크리에이티브 성과를 하나의 환경에서 통합하여 실질적인 방식으로 워크플로우를 강화합니다.
이러한 흐름은 생성형 AI가 단순한 기술적 혁신을 넘어, 기업의 전략적 자산으로 자리매김하기 위한 필수적인 진화 단계를 보여줍니다. 미래의 AI는 데이터를 처리하고 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 기업의 고유한 가치와 시장에서의 위치를 깊이 이해하며, 이를 바탕으로 의미 있는 통찰과 실행 가능한 전략을 제시하는 진정한 ‘디지털 지성’이 될 것입니다. 이는 마케팅을 넘어 모든 비즈니스 영역에서 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 새로운 길을 열어줄 것이며, 이 길을 먼저 개척하는 기업들이 미래 시장의 승자가 될 것임을 확신합니다.