AI가 바꾸고 있는 마케팅 리서치 ‘AI가 못 보는 것’에 대한 성찰 필수

▶ Based on “AI-Evolved Marketing Research Method: Industry and Academic Considerations: Via A Technology Reflexivity Framework” (2025) by Melanie B. R & Trena M. P. in Marketing Education Review, Vol 35(3). doi.org/10.1080/10528008.2025.2521125

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최근 몇 년 사이 생성형 AI의 등장은 마케팅 연구 환경 전반을 빠르게 재편하고 있다. 연구자가 직접 설계한 설문과 제한된 정형 데이터에 의존하던 과거와 달리 오늘날 마케팅 연구는 텍스트·이미지·영상 등 방대한 비정형 데이터를 주요 자원으로 삼는다. AI 기술의 발전은 기존 분석 방법으로는 다루기 어려웠던 이 데이터들을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 대상으로 전환시켰고 그 결과 연구의 속도와 생산성은 비약적으로 높아졌다.

그러나 이러한 변화에도 불구하고 AI가 실제 연구 현장에서 연구 방법과 연구자의 역할을 어떻게 바꾸고 있는지에 대해서는 학술적으로 충분한 설명이 이뤄지지 않았다는 지적이 이어져 왔다. 산업 현장에서는 AI를 활용해 시장 조사와 소비자 분석을 더 빠르고 정확하게 수행하려는 요구가 커지고 있는 반면 학계에서는 AI 기반 연구의 타당성·신뢰성·윤리성에 대한 우려가 동시에 제기되고 있기 때문이다. 산업계가 실용성과 효율성을 중시하는 반면 학계는 방법론적 엄격성과 사회적 책임을 중시하는 서로 다른 논리로 AI를 받아들이고 있는 셈이다.

이에 미국 이스트테네시주립대 연구팀은 AI가 마케팅 연구 방법을 어떻게 변화시키고 있으며 그 과정에서 어떤 기회와 위험이 동시에 나타나는지를 학계와 산업계의 실제 경험을 바탕으로 분석했다. 연구는 특히 ‘기술 성찰성(Technology Reflexivity)’이라는 개념에 주목했다. 기술 성찰성이란 연구자가 AI를 활용하는 동시에 그 기술이 연구 질문의 설정과 해석, 결론 도출에 어떤 영향을 미치고 있는지를 지속적으로 점검하는 태도를 의미한다.