모비인사이드
쏘카, 삼쩜삼 AI 도입 사례로 본 진짜 AI 경쟁력의 조건
마케팅/AX원본 2026년 8월 24일
한마디로
AI 도구는 다 똑같이 좋아졌으니, 진짜 격차는 회사가 쌓아온 노하우를 AI가 이해할 수 있게 정리해뒀는지에서 갈린다는 이야기예요
무슨 내용인가
쏘카와 삼쩜삼(자비스앤빌런즈) 실무자들이 모비인사이드 대담에서 각자의 AI 도입 시행착오를 공유했어요. 쏘카는 전사 공모전에서 100명이 100가지 다른 결과물을 만드는 파편화 문제를 겪었고, 디자인 시스템을 AI가 이해할 수 있는 구조로 재설계해 해결했습니다. 삼쩜삼은 타깃 선별을 확률 모델에 맡겨 무작위 발송 대비 6배 성과를 냈지만, 콘텐츠와 광고 소재 영역에서는 AI가 만든 결과물이 숙련 마케터를 계속 이기지 못했다고 밝혔어요. 두 회사 모두 결론은 같았는데, AI 도구 자체가 아니라 회사 고유의 노하우를 기계가 읽을 수 있는 형태로 정리하는 작업이 진짜 경쟁력이라는 점이었습니다.
에디터 노트 | FactStack
이 사례가 흥미로운 건 두 회사가 정반대 문제로 같은 결론에 도달했다는 점이에요. 쏘카는 파편화를, 삼쩜삼은 특정 영역의 한계를 겪었는데 결국 둘 다 정리 안 된 노하우는 AI가 아무리 좋아져도 못 쓴다는 걸 확인한 셈입니다. 다만 삼쩜삼의 타깃 선별 6배 성과와 콘텐츠 영역의 패배를 나란히 놓은 건 중요한 신호인데, 정형화된 의사결정은 AI에 넘기고 비정형 판단은 사람이 쥐는 분업이 지금 시점의 현실적인 답이지 전면 자동화가 아니라는 뜻이에요. 강의에서도 늘 강조하는 부분인데, 학생들이 프롬프트 스킬에 집중할 때 저는 사내 문서와 성공 사례를 구조화된 데이터로 정리하는 작업부터 시키거든요. 그게 지루하고 티 안 나는 일이라 다들 건너뛰려 하는데 결국 격차는 거기서 벌어집니다.
실무 시사점
AI 도입 성과는 도구 선택이 아니라 내부 노하우와 데이터를 AI가 이해할 수 있게 구조화하는 작업, 그리고 GEO 시대에는 AI 검색 유입량을 직접 측정하는 체계가 핵심 경쟁력이 됨을 시사합니다
태그
용어 풀이
- GEO
- 챗GPT 같은 AI 답변에 우리 브랜드가 노출되도록 최적화하는 작업
- AI 도입 사례
- 실제 기업이 AI를 업무에 적용하며 겪은 성공과 실패 경험
- 디자인 시스템
- 버튼, 색상, 폰트 등을 회사 차원에서 표준화해둔 부품 상자 같은 규칙 모음
- 타깃팅
- 누구에게 광고나 메시지를 보낼지 데이터로 골라내는 작업
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