장애물과 시장 조사의 어려움
AI 시대 신소비자 풍속도 2부
사람들의 일반적인 믿음과는 달리, AI에 의한 자율화의 고도화가 항상 높은 만족감으로 이어지는 것은 아니라고 한다. 자율성이 낮은 수준에서는 오히려 경직되고 실망스러울 수 있으며, 반대로 높은 수준에서는 소비자의 주체성을 위협하여 저항을 일으킬 수도 있기 때문이다. 가장 이상적인 균형점은 AI 가 막강한 협력자로서 구매 능력을 향상시키면서 사람의 통제력은 침해하지 않는 지점이라 할 수 있다.
AI 도입 시 문제
신뢰, 장애물, 그리고 과대광고
트렌드는 분명해 보이지만, '알고리즘 소비자'의 이용이 반드시 확산될 것이라는 보장은 없다. 예컨대 열악한 데이터 품질이 AI의 '환각 현상(예: 잘못된 제품을 자신 있게 추천하는 경우)'으로 이어질 수 있으며, 결국 이는 인간의 신뢰를 무너뜨릴 수 있다.
데이터 프라이버시와 AI 의도에 대한 회의감도 또 다른 장애 요인이다. '2025 Adyen 연간보고서'는 소비자의 41%가 AI 쇼핑 도우미에 대해 '신뢰할 수 없음'으로 응답했다고 한다. 기술적 장애 또한 잠재적 문제로서, 응답 기업의 44%는 '데이터 관리 시스템의 미흡함'을 지적하는 것으로 나타났다.
가트너(Gartner)사*의 '2025년 Hype** 사이클' 보고서는 AI 에이전트를 '증폭된 기대의 정점'으로 평가하면서 과장 광고와 실용적 활용 간에 차이가 존재하고 있음을 부각시킨 바 있다.
*가트너사 : 글로벌 연구 및 자문 기업
**Hype : 과대광고
시장 조사의 어려움
AI 시대의 시장 조사는 새로운 도저에 직면하고 있다. 예컨대 '알고리즘 소비자를 어떻게 이해할 것인가?'의 문제다. 전통적인 방법은 인간의 행동에 초점을 맞추어 왔지만, 의사결정자가 알고리즘이라면 분석 대상과 분석 방법 등에 애매모호함이 생길 수 있다. 이러한 문제해결을 위해 우선 다음과 같은 새로운 원칙 수립이 필요할 것으로 보인다.
1) 투명성 : 연구자는 투명성 격차를 측정하기 위해 AI 의 '의사결정 기록'을 접근하고 이해할 수 있어야 한다.
2) 다층 분석 : 인간의 목표, AI의 의사결정 과정, 그리고 이 둘 간의 상호작용을 살펴보아야 한다.
3) 동적 적응 : 조사는 지속적이고 유연하게 이루어져야 하며, 빠르게 발전하는 AI 시스템의 변화에 맞추어야 한다.
윤리적 문제
'알고리즘 소비자'로의 전환은 복잡한 윤리적 문제를 야기할 수 있다. 공정성, 책임성, 투명성의 원칙은 엄격하게 적용되어야 하며, 이는 데이터 프라이버시를 넘어서 AI 기반 의사결정의 거버넌스까지 확장되어야 한다.
향후 전망과 전략적 질문
미국의 경우 10곳 중 4곳의 소매업체는 이미 AI 기반의 시험 조사에 돌입함에 따라 마케팅 담당자들은 다음과 같은 전략적 질문에 답을 찾는 중이라고 한다.
AI 가 인간의 구매 행동에 영향을 미친다면 진정한 조사 대상은 누구인가?
전통적인 설문조사와 질적 조사기법으로 AI 의 의사결정과정을 이해할 수 있는가?
미래의 다양한 가능성을 어떻게 대비해야 하는가?
소비자와 함께 진화
지금까지 살펴본 바와 같이 '알고리즘 소비자'의 진화는 현재진행형이다. 시장조사 방법도 이에 맞춰 함께 발전해야 한다. 투명성, 다층 분석, 그리고 동적 적응성을 수용함으로써, 시장조사자들은 AI 지원 의사결정의 새로운 환경에 대한 통찰력을 발견할 수 있을 것이다.
다만 이 과제는 단순히 기술적인 문제일 뿐만 아니라 철학적이고 윤리적인 문제이기도 하다. 따라서 향후 기업은 새로운 조사 방법을 마련하고 다양한 시나리오에 대응할 준비를 갖출 필요가 있다.
<참고문헌>
https://www.bizcommunity.com/article/
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