1. 생성형 AI 시대, ‘소비자 신뢰‘ 이해하기
소비자 신뢰의 중요성
GPT, 달리(DALL-E) 등 생성형 AI 기술이 빠르게 성장하면서 비즈니스에 미치는 영향이 커지고 있다. 비즈니스 리더는 이 기술이 브랜드와 소비자 간 ‘신뢰’에 미치는 영향을 이해하고 선제적으로 대응해야 한다. 소비자는 당연하게도 가족, 친구, 동료 등 가까운 사람들을 가장 신뢰한다. 그럼에도 불구하고 7,000명 이상의 소비자를 대상으로 한 글로벌 연구에 따르면, 기술과 브랜드 및 비즈니스에 대한 신뢰 수준도 크게 뒤쳐지지 않은 것으로 나타났다.
디지털 기술 중에서 생성형 AI에 대한 소비자 신뢰는 낮은 편이다. 생성형 AI가 새로운 기술이기 때문일 수 있다. 그럼에도 AI에 대한 친숙도는 꾸준히 상승하고 있다. 전 세계 소비자의 약 절반이 생성형 AI를 실험, 학습을 목적으로 사용한 경험이 있는 것으로 나타났으며, 생산성 향상과 일상 생활의 편리성 측면에서 도움될 것으로 기대하고 있다.
▶ 소비자는 가까운 사람들(가족, 친구, 동료 등)을 가장 신뢰하고, 기술과 비즈니스는 그 뒤를 잇는다.
신뢰의 모순: 생성형 AI에 대한 소비자의 우려 및 기대 사항
소비자는 AI 기술의 잠재력을 확인하는 것을 좋아하면서도, 잘못된 정보, 개인 정보 침해, 일자리 대체 등 회의적인 시각을 가진다. 이는 특정 이슈에 대해 모순된 감정을 갖는 사람의 자연스러운 경향인, ’갈등 소비자(conflicted consumer)’의 특성이다.
AI 기반 제품이나 프로세스에 대한 신뢰를 구축하려면, 이러한 모순적인 사고방식을 이해하고 해결해야 한다. 브랜드는 혜택과 가치를 강조하면서 동시에 우려사항과 균형을 맞춰야 한다. 소비자 신뢰의 모순을 해결하는 방법은 다음과 같다 :
(1) 소비자 혜택 및 브랜드 적합성, (2) 개인화 및 데이터, (3) 사람과 AI의 연결성
▶ 신뢰를 구축한다는 것은 소비자의 모순을 아는 것에서부터 시작된다.
2. 소비자 신뢰 문제를 해결하기 위한 방향성
신뢰를 쌓기 위해 노력하라
AI는 거래할 때 발생하는 불편함을 줄이거나 효율성을 높이는 등 소비자 경험을 높일 수 있다. 또한 AI 알고리즘은 제품 및 영화 추천 등 큐레이션 기능을 개선할 수 있다.
비즈니스 리더는 변화가 어렵다는 점을 인식해야 한다. 일반적으로 소비자 행동 변화는 느리고, AI를 활용하는 것이 이론적으로 더 빠르거나 편리하더라도 소비자는 받아들이기 어려울 수 있다. 또 일부 소비자는 온라인 주문 대신 오프라인 매장을 천천히 둘러보는 것을 선호할 수 있다.
마찬가지로, 데이터를 올바르게 활용하지 않으면 소비자의 신뢰를 파괴할 수 있다. 즉 AI를 활용할 때 브랜드의 가치 제안과 조화를 이루는 것이 중요하며, 단순히 기술을 쓸 수 있다는 이유로 활용해선 안된다.
사람과 AI의 연결을 촉진하고 한계를 존중하라
연구에 따르면, 소비자는 전반적으로 AI보다 사람과의 상호작용을 더 선호하는 편이다. 특히 상호 호혜성을 더 많이 느낄수록 사람과의 연결을 선호할 가능성이 더 높다. 예를 들어 음식 주문과 같은 간단한 거래의 경우, 많은 소비자는 사람보다 AI를 더 신뢰하거나 둘 다 동등하게 신뢰하는 경향이 있다. 반면, 금융 상담이나 의료 서비스와 같이 복잡한 상호작용이 필요할수록 소비자는 일반적으로 AI보다 사람을 더 신뢰한다.
▶ 소비자는 AI 보다 사람을 더 선호하는 경향이 있다.
하지만 사람과 AI 간의 양자택일의 문제가 아니고, 상황에 따라 약간의 차이가 존재한다. 예를 들어, 질적 연구에 따르면 소비자는 AI 금융 고문이 편견이 적고 소비자의 특정 재무 상황에 맞는 조언을 더 잘 제공할 수 있다고 믿으며, 인간 고문은 자신의 금전적 이익이나 위험 감수성에 대한 편견을 반영할 수 있다고 우려할 수 있다. 마찬가지로, 소비자는 전문의 한 사람의 경험과 지식에 의존하기보다는 수백만 장의 이미지로 학습된 의료 AI가 영상을 판독하는 것을 선호할 수 있다.
따라서 사람의 역할과 AI 기능 간의 상호작용을 신중히 고려하고, 어떻게 서로를 보완할 수 있는지 고민해야 한다. 또한 소비자에게 AI의 이점을 제공하면서도 인간적인 유대감을 유지하려면 '인간'과 '기계' 사이의 적절한 균형을 유지하고 이해하는 것이 중요하다.
앞으로 나아갈 길을 설계하라
위 내용에서 살펴봤듯이, AI 기술을 소비자와 상호작용하기 위한 종합적인 해결책으로 간주하면 안된다. AI는 효율성 및 개인화와 같은 핵심 영역에서 가치를 창출할 수 있지만, 신뢰의 모순과 기술적 한계로 인해 사람과의 상호작용을 완전히 대체하는 것보단 보완하는 역할로 활용해야 한다.
생성형 AI가 어떻게 소비자 가치와 브랜드 적합성을 높일 수 있는지 이해하는 것에서 출발하여, 신뢰를 높이는 방향으로 나아가야 한다. 예를 들어, 고객을 가족처럼 대하겠다는 브랜드 약속이 있다면 대부분의 고객 상호작용을 AI에게 맡기는 것은 합리적이지 않을 수 있다.
또한, AI에 대한 소비자의 기대와 우려를 평가하는 것도 중요하다. 가령, ‘소비자는 어떤 영역에서 사람 대신 AI와 소통하는 것을 더 편하게 여길까?, 사람의 역할이 중요한 영역은 어디일까? AI 기반 상호 작용에서 생성된 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해 소비자는 어떤 우려를 가지고 있을까?’ 와 같은 질문을 던져보자. 소비자 관점에서 가장 적합한 영역에 AI를 배치하고, 개인화와 개인 정보 보호 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 될 것이다.
일반적인 목표는 소비자를 위한 다양한 제품 및 서비스에 AI를 신중히 도입하여 신기술을 능동적이고 지능적으로 활용하면서, 소비자의 신뢰를 강화하는 것을 최우선으로 삼는 것이다.
