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[IT뉴스]AI 패널 쏟아지는데 믿어도 될까…피앰아이 “휴먼 데이터 없인 신뢰도 없다”

온카뱅크관리자

2026-05-29 09:27:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 조민희 피앰아이 대표 “AI는 리서치 대체 아닌 의사결정 속도 바꾸는 도구” 
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 [디지털데일리 이안나기자] 6·3 지방선거를 앞두고 각종 여론조사 결과가 쏟아지고 있다. 지지율 몇 퍼센트 포인트 차이에 촉각을 곤두세우는 뉴스가 연일 이어진다.이 숫자들은 수백, 수천명 응답을 수집하고 분석해 만들어진다.
 불과 몇 년 전만 해도 이런 조사 하나를 완료하는 데 수주가 걸렸다. 지금은 AI와 자동화 플랫폼 덕분에 며칠 안에 수십 개 시나리오를 동시에 검증할 수 있다. 설문 설계부터 분석 보고서 작성까지 AI가 상당 부분 대신하는 시대가 되면서 리서치 회사가 무엇을 차별화 역량으로 내세워야 하는지 업계 안팎에서 근본적인 질문이 제기되고 있다.
 조민희 피앰아이 대표는 &lt;디지털데일리&gt;와의 서면 인터뷰에서 “AI는 리서치를 자동화한 것이 아니라 리서치가 의사결정 과정에 개입하는 속도 자체를 바꾸고 있다”고 했다. 피앰아이는 900만명 규모 패널과 연간 120테라바이트(TB) 이상 빅데이터를 처리하는 시장조사 전문기업으로 연간 4000건 이상 프로젝트를 수행한다. 조 대표가 주목하는 건 ‘AI가 무엇을 대체하느냐’가 아니라 ‘AI가 의사결정 과정에 어떻게 개입하느냐’다.
 ◆ “데이터 수집 기업 vs 의사결정 인텔리전스 기업”…리서치 시장 재편 가속
 조 대표는 앞으로 리서치 시장이 단순 데이터 수집 기업과 AI 기반 의사결정 인텔리전스 기업으로 재편될 것으로 내다봤다. AI와 자동화 플랫폼 도입으로 조사 속도가 빨라지면서 고객사 요구 자체가 달라졌기 때문이다. 데이터를 받아보는 것 자체보다 시장 반응을 얼마나 빠르게 확인하고 실제 실행까지 연결할 수 있는지를 더 중요하게 본다. 리서치가 의사결정의 사후 도구에서 실행 전 방향을 좁히는 도구로 변화하고 있다는 것이다. 이에 따라 단순 조사 수행 능력보다 데이터를 해석하고 의사결정과 연결하는 역량이 리서치 회사의 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다.
 이는 리서치 회사의 역할 자체를 다시 정의하는 문제다. 데이터를 수집하고 납품하는 역할은 자동화로 대체될 수 있지만 어떤 질문을 던지고 결과를 어떻게 해석해 의사결정과 연결하느냐는 여전히 사람의 영역이라는 게 조 대표의 판단이다. 조 대표는 “AI는 반복적인 탐색과 가설 검증에 강하지만 결과를 어떻게 해석하고 의사결정과 연결할지는 여전히 사람의 역할”이라며 “피앰아이는 초기부터 이 방향을 보고 데이터 수집·분석 과정은 자동화하되 질문 설계와 해석 역량은 오히려 더 강화하는 방식으로 기술을 접목해왔다”고 했다.
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 피앰아이가 기업간거래(B2B) 전용 조사 인프라인 ‘패널허브’, 누구나 설문 설계부터 분석까지 직접 실행할 수 있는 ‘유니서베이’ 등 플랫폼을 운영하는 것도 이 맥락에서다. 고객사가 리서치 회사에 의존하지 않고 스스로 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 만드는 것이 목표다.
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 ◆ AI 패널 확산 속 신뢰성 확보 과제…“휴먼 데이터 품질이 경쟁력”
 AI 패널은 실제 사람 대신 AI가 소비자 응답을 시뮬레이션하는 방식으로, 수백 개 시나리오를 빠르게 검증할 수 있어 리서치 업계에서 주목받고 있다. 기존 패널 조사와 비교해 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다는 점에서 도입을 검토하는 기업이 늘고 있지만 응답의 신뢰성과 대표성을 둘러싼 우려도 함께 커지고 있다.
 이에 조 대표는 “AI 패널을 단순히 AI가 응답하는 기술로 보면 이 개념을 제대로 이해하기 어렵다”고 잘라 말했다. 그가 강조하는 AI 패널 핵심은 응답 자동화에 있지 않다. 수백 개 시나리오를 현실 데이터 기반으로 빠르게 실험하고 비교할 수 있는 시뮬레이션 기능이 본질이라는 것이다.
 그는 “핵심은 인간이 하기 어려운 수백 개 시나리오를 현실 데이터 기반으로 먼저 실험해볼 수 있다는 점”이라며 “실제 조사에 앞서 방향을 좁히고 가설을 검증하는 사전 단계로 활용할 때 가장 효과적”이라고 했다. 피앰아이의 광고·캠페인 사전 검증 플랫폼 ‘샘픽(Sampick)’이 이 역할을 담당한다. TV광고·디지털 영상을 실제 집행 전에 소비자 반응으로 검증할 수 있어 마케터가 리서치 회사를 거치지 않고 직접 판단할 수 있는 환경을 제공한다.
 신뢰성 문제에 대해서도 직접 짚었다. AI는 학습 데이터 영향을 받을 수밖에 없고 어떤 데이터를 기반으로 학습하고 검증하느냐가 결과 품질을 좌우한다. 조 대표는 “AI와 휴먼 데이터 역할을 혼동하는 순간 신뢰는 오히려 떨어진다”고 지적했다. 빠르게 변하는 감정이나 예상하기 어려운 사회적 반응은 AI가 온전히 담아내기 어려운 영역이다. AI가 방향을 설계하고 휴먼 데이터가 현실을 검증하는 구조가 바로 현 단계에서 피앰아이가 정의하는 AI 패널의 올바른 활용법이다.
 ◆ “말과 행동 사이 간극 분석”…행동 데이터 결합으로 차별화
 설문조사는 응답자가 ‘어떻게 생각하는지’는 포착할 수 있지만 ‘실제로 어떻게 행동하는지’는 담아내기 어렵다. 이 간극을 메우기 위해 리서치 업계에서는 결제 데이터, 소셜 버즈, 유동인구 같은 행동 데이터를 인식 조사와 결합하는 방식이 주목받고 있다. 피앰아이가 핵심 역량으로 내세우는 것도 이 지점이다.
 조 대표는 고립·은둔 청년 조사를 대표 사례로 꼽았다. 규모에 비해 표면에 드러나지 않는 특성이 있어 일반적인 방식으로는 대상자 확보 자체가 어려운 집단이다. 피앰아이는 연령과 지역을 기준으로 1차 대상을 설정한 뒤 이동 거리·이동 빈도 같은 행동 데이터를 분석해 외부 활동이 제한적인 패턴을 보이는 이들을 선별해 접근했다. 조사 설계 출발점 자체를 데이터가 바꾼 사례다. 조 대표는 “인식 데이터와 행동 데이터를 함께 보면 무엇을 생각하는지 뿐 아니라 어떤 상황에 있는지도 이해할 수 있다”고 말했다.
 이 역량을 뒷받침하는 것이 14년간 축적한 국내 최대 규모 패널 인프라다. 피앰아이는 이를 기반으로 루밍 등 행동·환경 데이터 결합 서비스를 고도화하며 기존 설문조사만으로는 도달하기 어려운 인사이트를 고객사에 제공하고 있다. 그는 “앞으로 가장 강력한 AI는 가장 많은 데이터를 가진 기업이 아니라 가장 현실에 가까운 휴먼 데이터를 가진 기업에서 나올 것”이라고 했다.
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