AI 마케팅 데이터 품질 문제, 왜 지금 드러나나

이 얘기는 사실 새롭지 않아요. 데이터 웨어하우스 시절부터 나온 garbage in garbage out인데, AI가 그 쓰레기를 그럴듯한 문장과 숫자로 포장해서 내놓으니 문제가 눈에 안 띄다가 대시보드에서야 터지는 겁니다. 실무에서 보면 소비 단계 점검은 이미 사후약방문이고, 진짜 관건은 캠페인 태깅이나 UTM 규칙 같은 소스 단계의 규율을 누가 강제하느냐인데 마케팅 조직엔 이걸 감독할 사람도 프로세스도 없는 경우가 대부분이에요. 규제 산업처럼 데이터 거버넌스 인력을 따로 두라는 게 아니라, AI 워크플로우 도입 전에 파이프라인 감사부터 하라는 최소한의 요구인데 그것조차 안 하는 조직이 많다는 게 이 기사가 짚는 진짜 지점입니다.