AI 슬롭 시대, 더 많이 만들수록 덜 보인다 — 파이온코퍼레이션이 말하는 ‘AI는 운영 시스템’

AI 덕분에 누구나 짧은 시간에 콘텐츠를 수십 개씩 만들 수 있게 됐습니다. 그런데 모든 브랜드가 같은 속도로 생산량을 늘리면 소비자 화면은 더 붐비고, 개별 브랜드는 오히려 덜 보입니다. 맥스서밋 2026에서 ‘AI로 더 많이 만드는데, 더 안 보이게 됐다’ 세션을 진행한 정범진 파이온코퍼레이션 대표는 모비인사이드 인터뷰에서 이 역설의 해법을 ‘운영 시스템’에서 찾았습니다.

한국이 마주한 AI 슬롭의 역설

정 대표가 짚은 수치는 이렇습니다. 마이크로소프트 조사에서 2025년 하반기 한국의 AI 사용자 증가 속도는 조사 국가 중 1위였습니다. 동시에 Kapwing이 국가별 인기 유튜브 채널을 분석한 결과 한국의 AI 슬롭(저품질 AI 콘텐츠) 채널 조회수도 가장 높았습니다. AI를 가장 빨리 받아들이는 나라가 AI 저품질 콘텐츠도 가장 많이 소비하는 셈입니다.

그는 문제가 AI를 쓴 데 있지 않다고 말합니다. 누구에게 왜 보여 줄지 정하지 않은 채 그럴듯한 결과물을 계속 찍어 내는 데 있다는 것입니다. 예전에는 소재를 만드는 게 병목이었다면, 이제는 그 많은 소재 중에서 고객이 멈춰 볼 이유를 찾는 게 더 어려워졌습니다.

‘AI는 마법지팡이가 아니라 운영 시스템’

좋은 프롬프트 한 줄이 좋은 광고를 계속 만들어 주지는 않습니다. 상품 정보가 부정확하거나, 브랜드가 쓰면 안 되는 표현이 정리돼 있지 않거나, 최종 검수자가 불분명하면 결과가 흔들립니다. 정 대표가 말하는 ‘구조’는 다음과 같습니다.

• 상품·고객에 대한 정확한 데이터
• 브랜드 표현 기준
• 제작·승인 절차
• 배포 채널
• 성과를 다음 제작에 반영하는 흐름

그는 “AI가 무엇을 만들었나보다, 우리 조직이 그 결과를 믿고 쓸 수 있느냐가 중요하다”고 강조했습니다.

사례로 본 마케팅 AX

네이버쇼핑 AI 라이브

요청서나 상품 URL만 넣으면 판매 포인트 정리, 대본, 음성·영상·상품 정보 카드 생성, 편집이 한 번에 이어지는 시스템입니다. 촬영 없이 10분짜리 라이브 영상을 만들고, 상품에 따라 수십에서 수백 편까지 변주할 수 있습니다. 같은 조건에서 비교했을 때 AI 쇼호스트 라이브의 매출이 사람 쇼호스트보다 높았고, 푸드 카테고리 인기 베스트 1위에 오른 방송도 나왔습니다.

일본 현지화

맘스터치 일본 캠페인은 현지 문화에서 출발해 기획한 AI 영상으로 한 달 만에 약 50만 회 재생을 기록했습니다. 정 대표는 글로벌 캠페인에서 어려운 건 영상 한 편이 아니라, 언어·가격·혜택·규제 문구·화면 속 인물까지 시장별로 계속 고치는 일이라고 말합니다. AI를 쓰면 원본의 핵심 장면은 지키면서 바꿀 요소만 유연하게 바꿔, 시장별 메시지를 작게 시험해 볼 수 있습니다.

현대자동차와 A 면세점

현대자동차 사례에서는 본사의 이미지·표현 기준을 지키면서 현지 조직이 필요한 소재를 직접 빠르게 만드는 체계를 만들었습니다. A 면세점에서는 상품 이미지 약 4만 장의 형태를 유지한 채 어울리는 배경을 생성했는데, 핵심은 기존 승인 절차 안에서 생성·검수·활용이 돌아가도록 설계한 것이었습니다.

리서치에서 성과 학습까지 잇는다

파이온이 새로 소개한 애드캐치(AdCatch)는 경쟁사 광고의 소구점, 타깃, 행동 유도 문구, 비주얼을 비교해 다음 제작의 단서를 찾는 도구입니다. 목표는 베끼기가 아니라 고객이 관심은 있는데 아직 답을 듣지 못한 질문을 찾는 것이라고 합니다. 발견, 제작, 집행, 성과 학습이 다시 발견으로 이어지는 반복 구조가 그들이 말하는 ‘마케팅 에이전트 OS’입니다.

실무 시사점

AI 도입을 검토하는 마케팅 팀이라면 어떤 도구를 쓸지보다 브랜드 표현 기준, 승인 절차, 성과 피드백 흐름이 문서로 정리돼 있는지부터 점검하는 게 순서입니다. 정 대표의 말처럼 앞으로 뛰어난 마케터는 결과물을 가장 많이 뽑는 사람이 아니라, 좋은 가설을 세우고 가장 빨리 배우는 사람일 것입니다. 저품질 AI 콘텐츠에 대한 플랫폼의 대응은 링크드인 AI 슬롭 탐지 정밀도 94% — 사용자 신고로 AI를 가르쳐 AI 글을 걸러낸다에서, 조직 안에 AI를 업무 흐름으로 심은 사례는 광고대행사 사내 AI 플랫폼 구축 사례 — 대홍기획 D-AISY가 편성 정보 수집 2일을 줄인 방법에서 볼 수 있습니다.