시장조사 98%가 매일 AI 사용…10명 중 4명은 ‘오류’ 지적, 신뢰의 벽

핵심 요약: 폭발적 채택과 신뢰의 간극

QuestDIY(더 해리스 폴 산하)가 2025년 8월 미국 시장조사·인사이트 종사자 219명을 조사한 결과, 98%가 AI를 업무에 도입했고 72%는 매일 사용했다. 56%는 주당 5시간 이상 절감했지만, ‘시장조사 AI’의 신뢰성 문제도 두드러졌다. 39%는 오류 가능성이 있는 기술 의존이 늘었다고, 37%는 데이터 품질·정확성 위험이 커졌다고, 31%는 재검증 업무가 늘었다고 답했다.

시장조사에서의 AI 일상화

일일 사용자는 하루 1회(39%), 하루 여러 차례(33%)로 집계됐고, 80%가 6개월 전보다 사용이 늘었다고 했다. ‘시장 조사 AI’의 대표 과제는 다중 데이터 소스 분석(58%), 정형 데이터 분석(54%), 인사이트 리포트 자동화(50%), 개방형 응답 분석(49%), 요약(48%)으로, 과거 수시간 걸리던 작업을 수분 내로 단축했다. 정확도 향상(44%), 놓쳤을 인사이트 발굴(43%), 전달 속도 개선(43%), 창의성 고양(39%) 등 질적 개선도 보고됐다.

생산성의 역설: 시간 절감 vs 끝없는 검증

같은 조사에서 정확도 불만이 가장 큰 좌절로 꼽혔다. 권위 있게 보이지만 사실을 꾸며내는 ‘환각’(hallucinations) 때문에, ‘시장조사 AI’는 속도와 범위를 제공하되 항상 인간의 감시와 판단이 필요하다. 게리 토피올(QuestDIY)은 “AI는 감독이 필요한 주니어 분석가”라고 비유했고, 현장은 초안으로 취급해 시니어 검토를 거치는 워크플로로 위험을 관리한다.

AI 시장조사: ‘주니어’에서 ‘공동 분석가’로

에리카 파커(더 해리스 폴)는 “AI가 태스크를 가속하고 발견을 빠르게 하지만, 품질을 보증하고 컨설팅 인사이트를 제공하는 건 인간의 몫”이라고 말했다. 현재 워크플로는 ‘인간 주도+상당한 AI 지원’(29%)과 ‘대체로 인간+일부 AI’(31%)가 주류다. 2030년에는 의사결정 보조 파트너 구상(61%)이 우세하며, 설문·리포트 초안 생성(56%), 합성 데이터(53%), 프로젝트 셋업·코딩 자동화(48%), 예측 분석(44%), 심층 인지 인사이트(43%)가 확대될 전망이다.

가장 큰 걸림돌: 데이터 프라이버시와 보안

규정, 투명성, ‘노-AI’ 조항의 현실

업계는 GDPR·CCPA 등 규제 하의 민감 데이터와 PII를 다루기에, 클라우드 LLM 공유·학습 이슈가 ‘누가 통제하고, 경쟁사 모델 학습에 쓰일 수 있는가’라는 합리적 우려로 이어진다. AI 이용 제한 요인으로 프라이버시·보안(33%)이 1위였고, 실험·학습 시간(32%), 교육(32%), 통합(28%), 내부 정책(25%), 비용(24%), 투명성 부족(31%)도 뒤따랐다. 일부 고객은 계약에 ‘AI 금지’ 조항을 넣어 윤리·설명 가능성 문제를 압박한다.

온보딩이 기능보다 중요하다

보고서는 “온보딩이 기능 과잉을 이긴다”고 강조한다. 패키지형 워크플로, 템플릿, 가이드드 셋업이 학습 시간을 줄여 실제 활용을 빠르게 키운다. 한편 QuestDIY는 ISO/IEC 27001 인증 플랫폼 내에 AI를 내장하는 접근으로, 범용 도구 대비 데이터 통제와 잔존 위험을 낮추려 한다.

새 워크플로: 인간 주도, AI 보조

Insight Advocate로의 역할 전환

연구자는 기술 실행보다 판단·맥락·스토리텔링으로 차별화하는 ‘Insight Advocate’로 전환한다. 요구 역량은 문화 감수성, 전략적 스토리텔링, 윤리적 책무, 탐구적 인사이트 옹호 등으로 재편된다. ‘시장조사용 AI’가 기계적 작업을 맡고, 인간은 해석·전략·비즈니스 임팩트 연결에 집중한다.

타 직군에 주는 교훈과 앞으로의 과제

속도는 실제로 경쟁력이다. 한 에이전시는 설문을 당일 완결한 실시간 집계를 경험했고, 그 덕에 의사결정 창구가 열려 있을 때 인사이트를 투입할 수 있었다. 다만 절감한 시간이 검증으로 상쇄될 수 있어 순효과는 과제·툴 품질·검토 역량에 좌우된다. 확률적 모델 특성상 같은 입력에도 출력이 달라져 QA 표준화가 어렵고, 검증 부담이 상수로 남는다. ‘AI 시장조사’ 현장은 일상적 사용을 통해 어디서 잘하고 어디서 실패하는지에 대한 직관을 축적하고 있으며, 궁극적으로는 인간 판단이 기계 속도를 따라잡아 고객 신뢰를 설득할 수 있는지가 승부처다.