Generative AI in innovation and marketing processes: A roadmap of research opportunities 혁신 및 마케팅 프로세스에서의 생성형 AI: 연구 기회 로드맵

🌬️ 바람 BARAM Newsletter | Vol.2025-08-13
[AI 시대의 브랜드 경험]
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혁신과 마케팅 프로세스에서 생성형 AI 연구 기회

AI의 진화는 이제 그 궤적을 쫒아가기도 어려울 정도다. 마케팅 분야에서 GenAI에 대해 연구 기회를 제시하는 논문들이 지속적으로 업데이트 되고 있다. 관련한 논문을 소개한다. '혁신 및 마케팅 프로세스에서의 생성형 AI: 연구 기회 로드맵' 에 대한 내용이다.

1. 연구 배경

생성형 AI(Generative AI, GenAI)는 텍스트, 이미지, 영상 등 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 AI 모델 그룹으로, 기하급수적인 성장을 보이고 있다. 마케팅은 GenAI에 의해 가장 큰 영향을 받을 기업 기능으로 예측되며, 연간 약 4,630억 달러에 달하는 마케팅 생산성 향상 효과가 기대된다. 이미 코카콜라, 유니레버, 네슬레와 같은 기업들은 신제품 공동 개발이나 광고 제작에 GenAI를 활용하기 시작했다.

그러나 이러한 파급력에도 불구하고 마케팅 분야에서 GenAI의 영향을 탐구하는 학술적 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 기존의 AI 관련 연구들은 주로 반복 작업을 수행하는 '기계적 AI'나 분석적 의사결정을 지원하는 '사고적 AI'에 초점을 맞추었으나, 새로운 콘텐츠를 창조하는 GenAI는 근본적으로 다른 방식으로 마케팅을 변화시킬 잠재력을 가진다. 따라서 이 연구는 GenAI가 기업의 혁신과 마케팅 프로세스에 미치는 영향을 소비자 및 기업 관점에서 통합적으로 분석하고, 미래 연구를 위한 체계적인 로드맵을 제시하는 것을 목표로 한다.

2. 연구 방법

이 논문은 특정 데이터를 사용한 실증 연구가 아닌, 미래 연구 방향을 제시하는 개념적 연구(Conceptual Research)다. 연구진은 다음과 같은 과정을 통해 연구 로드맵을 구축했다.

1. 기술적 개요 제공: GenAI 모델이 어떻게 학습하고 콘텐츠를 생성하는지에 대한 기술적 원리(예: 자기 지도 학습, 파운데이션 모델, 프롬프트)를 먼저 설명했다.
2. 혁신 프로세스 기반 프레임워크 구축: 기업의 혁신 과정을 개발(Developing), 테스트(Testing), 커뮤니케이션(Communicating), 참여(Engaging) 의 4단계 순환 프로세스로 정의하고, 각 단계에서 GenAI가 미칠 영향을 분석의 틀로 삼았다.
3. 관리자 심층 인터뷰를 통한 검증: 하이엔드 패션, 소비재, 보험, 유틸리티 등 다양한 산업의 관리자들과 심층 인터뷰를 진행하여 제안된 연구 질문들의 현실 적합성을 검증했다.
4. 로드맵 확장: 인터뷰 결과, 관리자들은 GenAI의 혁신적 잠재력뿐만 아니라, 반복적인 사용이 마케팅 역량과 소비자 행동에 미칠 장기적 결과에 대해서도 깊은 우려를 표했다. 이를 반영하여 'GenAI 사용의 결과'에 대한 두 번째 연구 영역을 추가하여 로드맵을 완성했다.

3. 연구 결과 (연구 로드맵)

연구 결과로 제시된 로드맵은 크게 두 부분으로 구성된다.

Part 1: 혁신 과정에서 GenAI의 잠재력 활용

• 개발 (Developing - 공동 창작)
  • 소비자: GenAI는 아이디어 '생성'과 '탐색'이라는 두 가지 인지 과정을 분리시킬 수 있다. 이 과정에서 소비자는 GenAI의 제안에 순응하거나(Conformity), 오히려 차별화하려는(Diversification) 경향을 보일 수 있다.
  • 기업: 소비자들이 GenAI에 과도하게 순응할 경우, 공동 창작의 결과물들이 획일화될 위험(AI-conformity effect)이 있다. 기업은 이를 줄이기 위한 플랫폼 설계 방안을 연구해야 한다.
• 테스트 (Testing - 가상 소비자)
  • 기업: GenAI는 특정 인구통계학적 특성을 가진 소비자를 시뮬레이션하는 '알고리즘 충실도(algorithmic fidelity)'를 통해, 기존의 설문조사나 전문가 패널을 대체하여 시장 조사를 수행할 잠재력이 있다. 실제로 GPT를 활용한 가상 시장 조사가 실제 인간 기반의 조사와 유사한 결과를 보인 연구들이 있다. 하지만 고관여 제품에 더 효과적이거나, 특정 브랜드에 편향되는 등의 한계도 존재한다.
• 커뮤니케이션 (Communicating - 설득 및 공개)
  • 소비자: GenAI가 만든 메시지의 설득력은 '온도(temperature)'와 같은 객관적 파라미터 조절에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 기업이 GenAI 사용을 '공개(Disclosing)'할 경우, 소비자는 기존의 알고리즘 기피 현상과 더불어, 일자리 감소 우려 등 새로운 이유로 부정적 반응을 보일 수 있다.
  • 기업: 마케팅 목표에 따라 최적의 메시지를 생성하기 위해 LLM 파라미터를 어떻게 조절할지 연구해야 합니다. 또한, GenAI 사용 공개 시 발생할 수 있는 부정적 영향을 완화하기 위해, 브랜드 연상(예: 혁신성, 사회적 책임)과 공개 메시지를 어떻게 정렬할지 전략을 수립해야 한다.
• 참여 (Engaging - 고객 참여 활동)
  • 소비자: GenAI는 창의적 능력이 부족한 소비자도 쉽게 브랜드의 과업 기반 참여 활동(예: 코카콜라의 이미지 생성 콘테스트)에 참여할 수 있도록 장벽을 낮춥니다. 하지만 이로 인해 소비자가 느끼는 '심리적 소유감'이 감소하여 오히려 참여도가 저하될 수도 있다.
  • 기업: 더 넓은 소비자층의 참여를 유도하는 장점과 개별 소비자의 심리적 소유감 감소라는 단점 사이의 트레이드오프를 관리할 새로운 참여 전략이 필요하다.

Part 2: GenAI 사용의 장기적 결과

• 기업에 미치는 영향:
  • GenAI의 반복적 사용은 브랜드 자산과 같은 '시장 기반 자산(market-based assets)'의 형성과 진화 과정을 근본적으로 바꿀 것이다.
  • 기업의 경쟁 전략(원가 우위 vs. 차별화)에 따라 GenAI를 마케팅 비용 절감을 위한 '대체재'로 볼 것인지, 혹은 역량을 강화하는 '보완재'로 볼 것인지가 결정될 것이다.
• 소비자에게 미치는 영향:
  • GPS 사용이 인간의 방향 감각을 저하시키는 것처럼, GenAI에 대한 과도한 의존은 소비자의 창의력과 같은 핵심 인지 능력을 영구적으로 변화시킬 수 있다.
  • 이는 소비자의 선호도 변화로 이어질 수 있으며('포스트-GenAI 소비자'), 마케팅 과정에서 소비자의 역할(예: 공동 창작자로서의 역할 감소)을 재정의하게 만들 것이다.

4. 학술적/실무적 기여와 한계

• 학술적 기여:
  1. 기존 AI 연구를 넘어 '생성형 AI'에 초점을 맞춘 최초의 포괄적인 마케팅 연구 로드맵을 제시했다.
  2. 단편적으로 논의되던 소비자 수준과 기업 수준의 연구를 하나의 통합된 프레임워크로 연결했다.
  3. 마케팅의 핵심 기능인 '혁신' 과정에 GenAI가 미치는 영향을 체계적으로 분석했다.
• 실무적 기여:
  1. 마케팅 관리자들이 혁신 과정의 각 단계에서 GenAI의 잠재력을 이해하고 활용할 수 있는 구체적인 질문과 방향을 제공한다.
  2. GenAI가 마케팅 부서의 가치와 역할에 미칠 장기적 영향에 대한 경영진의 실질적인 우려에 답하며 미래 전략 수립을 돕는다.
• 한계:
  1. 논문 자체에서 지적하듯, 현재 GenAI는 사실과 다른 내용을 생성하는 '환각(hallucinations)' 현상과 인과관계 추론 능력의 한계를 가진다.
  2. GenAI 기술은 매우 빠르게 발전하고 있으므로, 본 논문에서 제시된 특정 한계점이나 연구 과제는 시간이 지나면서 변할 수 있다.
  3. 본 연구는 미래 연구를 제안하는 로드맵이므로, 제시된 가설과 관계들은 향후 실증적인 연구를 통해 검증될 필요가 있다.

5. 향후 연구 과제

본문에서 제시된 연구 질문들 외에, 저자들은 결론에서 다음과 같은 세 가지 추가 연구 영역을 제안한다.

1. 프라이버시(Privacy): 소비자의 데이터 프라이버시를 넘어, 기업이 자사의 고유 데이터를 GenAI 모델 미세조정(fine-tuning)에 사용할 때 발생하는 '기업의 지적 자산 유출 위험'과 그 균형점을 찾는 연구가 필요하다.
2. 허위정보(Disinformation): 특정 이념을 가진 집단이 GenAI를 이용해 특정 브랜드에 대한 조직적인 허위정보 캠페인을 벌이는 사례가 증가하고 있다. 이러한 공격이 브랜드 자산, 매출, 주가에 미치는 영향을 정량화하고, 이에 대한 방어 전략을 수립하는 연구가 시급하다.
3. "GenAI를 위한 마케팅(Marketing for GenAI)": 마케팅 분야가 축적해 온 인간의 인지 편향에 대한 지식을 활용하여, GenAI 모델 자체의 인지적 특성을 이해하고 환각 현상을 줄이는 등 모델을 개선하는 데 기여하는 연구가 가능하다.

논문 정보

• 논문 제목: Generative AI in innovation and marketing processes: A roadmap of research opportunities (혁신 및 마케팅 프로세스에서의 생성형 AI: 연구 기회 로드맵)
• 게재 학술지: Journal of the Academy of Marketing Science (JAMS)
• 연구자:
  • Paola Cillo (보코니 대학교 경영 및 기술학과)
  • Gaia Rubera (보코니 대학교 마케팅학과)
• 발표 시점: 2024년 8월 26일 온라인 게재

Generative AI in innovation and marketing processes: A roadmap of research opportunities - Journal of the Academy of Marketing Science

Nowadays, we are witnessing the exponential growth of Generative AI (GenAI), a group of AI models designed to produce new content. This technology is poised to revolutionize marketing research and practice. Since the marketing literature about GenAI is still in its infancy, we offer a technical overview of how GenAI models are trained and how they produce content. Following this, we construct a roadmap for future research on GenAI in marketing, divided into two main domains. The first domain focuses on how firms can harness the potential of GenAI throughout the innovation process. We begin by discussing how GenAI changes consumer behavior and propose research questions at the consumer level. We then connect these emerging consumer insights with corresponding firm marketing strategies, presenting research questions at the firm level. The second set of research questions examines the likely consequences of using GenAI to analyze: (1) the relationship between market-based assets and firm value, and (2) consumer skills, preferences, and role in marketing processes.

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