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전통적 아이디어 발상법과 AI의 융합이 어떻게 창의적 광고를 혁신하는지 다룬다. 브레인스토밍부터 하이 콘셉트까지 AI는 아이디어 파트너로 인간의 사고를 확장하며 광고 아이데이션의 새로운 길을 연다.
아이데이션은 단순한 브레인스토밍이나 즉흥적인 발상 기술이 아니다. 그것은 정보를 어떻게 바라보고 해석할 것인가, 문제를 어떻게 정의하고 구성할 것인가, 그리고 가능한 해법을 어떻게 언어와 전략으로 구조화할 것인가를 체계적으로 설계하는 창의적 문제 해결의 사고 시스템이다. 이제 우리는 아이디어를 단순한 번뜩임이나 감성적 느낌으로 보지 않는다. 대신 그것을 질문으로부터 출발해 논리와 직관이 만나는 지점에서 도출되는 결과물로 이해한다. 그리고 이러한 과정을 재현 가능한 모델로 전환한 도구들이 바로 지금까지의 아이데이션 기법들이다. 다만 이러한 방식들도 인간의 사고 한계와 편향, 시간적 제약 속에서 언제나 완벽하지는 않았다. 그 한계를 뛰어넘는 새로운 도구로서 AI가 주목받기 시작한 것도 이 같은 실천적 배경에서 비롯된 것이다.
－01_“문제 해결을 위한 아이데이션 방법과 AI” 중에서
AI 기반 시뮬레이션은 프로토타입의 실패 비용을 줄인다. 피그마(Figma), 프레이머(Framer), 런웨이(Runway) 같은 AI 디자인 도구는 실제 인터랙션 흐름을 시뮬레이션하고 사용자의 클릭 패턴을 예측하거나 시각적 선호도를 수치화해 출시 전부터 사용자 경험을 정밀하게 예측할 수 있는 구조를 제공한다. 이는 과거의 직관 기반 시제품 제작보다 훨씬 효율적이고, 반복 가능한 실험이 가능함을 뜻한다. 디자인 싱킹은 더는 인간의 감성에만 의존하는 것이 아니라 데이터로 공감을 구조화하고 AI로 실행을 촉진하는 ‘하이브리드 창의 체계’로 진화하고 있는 것이다.
디자인 싱킹은 광고 기획 프로세스에서 ‘브리프 작성ᐨ인사이트 도출ᐨ콘셉트 설계ᐨ크리에이티브 실행’까지의 전 단계를 전략적으로 연결하는 사고 도구로 각광받아 왔다. 특히 브랜드 포지셔닝 재정의, 고객 여정 기반 메시지 설계, 옴니채널 캠페인 구조화와 같은 고차원 작업에 디자인 싱킹은 수평적 소통과 공감 기반 전략 수립을 가능하게 했다. 하지만 이러한 사고법 역시 현실에서는 시일과 자원의 한계를 넘어야 했고, 브리프 단계에서부터 실제 제작 단계로 자연스럽게 이어지기 위해서는 더 많은 실험과 피드백이 필요했다.
－03_“디자인 싱킹과 AI, 공감을 넘은 진화” 중에서
과거 브레인 라이팅이 인간 참여자의 창의성에 전적으로 의존했다면 AI는 수집된 글 사이 ‘의미의 간극’을 메우고 새로운 문맥을 생성해 내는 존재가 된다. 이는 특히 ‘고객 페르소나 기반 콘텐츠 설계’, ‘에센스 카피 발상’, ‘브랜드 스토리텔링 시나리오 구성’ 등 광고 실무에서 매우 유용하게 활용된다. 그뿐만 아니라 AI는 참여자별 스타일 분석을 통해 팀 내 크리에이티브 다양성을 수치화할 수 있다. 이는 광고 회사나 브랜드 팀에서 유사한 사고방식의 집단화를 방지하는 데 도움을 주어 개별적이고 창의적인 사고를 하도록 돕는다. 또한 창의성의 균형을 점검하는 데이터 기반 도구로도 기능한다.
－06_“브레인 라이팅과 AI 협업의 비선형 사고” 중에서
넷플릭스(Netflix)는 광고 지원형 요금제(ad-supported tier)를 2024년에 공식 도입하고 AI를 활용한 맞춤형 광고 실험을 시작했다. 특히 이 광고 시스템은 시청자의 장르 취향, 시청 이력, 감성 반응 데이터를 기반으로 하이 콘셉트 문구를 실시간으로 생성하는 방식을 도입하고 있다. 예를 들어, 다큐멘터리를 즐겨 보는 사용자에게는 “이야기는 당신의 다음 질문을 만든다”는 식의 인문적 메시지가, 로맨스를 즐기는 사용자에게는 “당신의 다음 사랑이 여기 있다”라는 감성적 문장이 제공된다. 이는 단순한 리타기팅 광고를 넘어 AI가 소비자 감성을 바탕으로 서사형 메시지를 창출하는 첫 사례로 평가받고 있다.
－09_“하이 콘셉트 사고법과 AI의 활용” 중에서