AI Literacy

1. AI Literacy란 무엇인가?

최근 들어 AI가 마케팅 업계에서 자주 언급되는 이유를 생각해보면, 단순히 기술이 발전했기 때문만은 아니다.
AI 기술은 데이터 폭증, 연산 능력 향상, 알고리즘의 성숙, 그리고 실생활 적용 범위 확대가 동시에 맞물리면서 사람의 판단과 창의 영역까지 일부 보완·확장하고 있기 때문이다.

 

2. AI Literacy의 핵심 이해

AI Literacy는 단순히 “AI를 사용할 줄 아는 능력”을 넘는다. AI가 어떤 알고리즘적 특성을 갖는지 파악하고, 그 한계와 오류 가능성을 판단하고 비판적으로 이해할 수 있는 능력이라 할 수 있다.
단순히 “정해진 답을 내는 프로그램”이 아니라 상황에 따라 달라지는 입력을 이해하고 대응하는 것이 핵심‼️

 

3. AI 내부 원리, 마케팅에서 왜 중요할까?

AI를 단순히 쓰기만 하면 안 된다.
예를 들어
• 규칙 기반 시스템은 사람이 설계한 정답 기준을 따르는 반면,
• 패턴 학습 기반 시스템은 데이터에서 스스로 구조를 학습한다.
이 차이는 마케팅에서도 매우 의미가 있다. 데이터 기반 세그먼테이션이나 추천 시스템처럼 패턴 학습 결과를 해석할 때는, 단순 숫자 결과가 아니라 그 결과가 어떤 데이터 특성에서 비롯된 것인지 이해할 수 있어야 한다.

 

4. 마케팅 실무에서의 적용 시나리오

1) 콘텐츠 생성과 실험 자동화
AI는 생성형 모델을 통해 광고 카피나 제목을 빠르게 만들어내고, 이를 기반으로 CTR/전환율 같은 마케팅 지표 실험을 빠르게 돌릴 수 있다.
하지만 여기서 중요한 건 “단순 출력물을 그대로 쓰는 것이 아니라, 맥락과 목표를 명확히 한 프롬프트 설계를 통해 결과 품질을 높이는 것.”
즉, 마케터는 AI 출력 → 사람 판단 → 반복 실험 단계를 설계해야 한다.

2) 개인화 및 추천 강화
RAG(Retrieval-Augmented Generation)처럼 외부 지식/문서 기반으로 생성 AI 응답을 보강하는 개념은 단순 생성 이상의 신뢰도 높은 출력을 만든다. 이는 개인화 추천이나 고객 응대 자동화에서 고객 행동 데이터와 내부 브랜드 콘텐츠를 결합해 정확도 높은 응답을 생성하는 데 유리하다.

 

5. 리스크와 함께 오는 책임

AI의 편리함 뒤에는 분명한 리스크가 있다.
그 중 대표적인 것이 환각(Hallucination) : 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상이다.
마케팅에서는 브랜드 신뢰가 핵심 자산이므로, AI 결과물을 쓸 때는 무조건 검증과 보완이 필요하다.
이는 단순 기능 습득을 넘어서, AI Literacy의 본질인 비판적 판단 능력과 맞닿아 있다.

 

➞ 내가 얻은 인사이트 + 남은 질문

이번 정리를 통해 내가 느낀 가장 큰 인사이트는 다음과 같다.

AI는 ‘대체 도구’가 아니라, 인간의 판단을 빠르게 확장해주는 보조자다.
그렇기에 마케터가 AI를 잘 쓰기 위해 필요한 것은
기술 자체가 아니라, 그 결과를 해석하고 전략으로 연결할 수 있는 능력이다.

그리고 다음과 같은 의문도 남았다.

• AI 생성 결과의 품질에 대한 정량적 검증 방법은 무엇일까?
• 실무에서 AI 오류를 어떻게 기준화하고 대응할 수 있을까?

이런 질문들을 다음 공부에서 다뤄보고 싶다.