[최지혜의 트렌드2026]결과물이 흔해진 시대, 사람의 손길이 차별화가 된다

무엇을 자동화할 것인가 넘어
사람이 해야 가치있는 일 추구
AI는 효율…감동은 인간에게

전 세계적으로 흥행한 영화 '오디세이'에는 약 2억5000만달러의 제작비가 투입됐다. 그중 상당액은 실물 제작과 현지 촬영에 쓰였다. 오디세우스의 배로는 실제 항해가 가능한 대형 목조선을 썼고, 배우들은 항해와 노 젓기를 직접 배웠다. 트로이 목마는 높이 10.7m, 무게 3t이 넘는 실물로 제작해 배우들이 그 안에 들어가 연기했다. 크리스토퍼 놀란 감독은 뜻대로 통제되지 않는 물리적 공간의 예측 불가능성이 영화에 긴장감과 생생함을 더한다고 설명한다. 관객이 이 제작 방식에 감탄하는 것은 결과물을 만들기까지 사람이 들인 노력과 손길을 높이 평가하기 때문이다.

과거에는 '컴퓨터로 만든 것처럼 완벽하다'는 말이 찬사였다. 그러나 생성형 인공지능(AI)이 글과 이미지, 영상을 몇초 만에 만들어내면서 사정이 달라졌다. 결과물을 만드는 속도가 빨라지고 비용이 낮아질수록 결과물만으로 차별화하기는 어려워진다. 대신 사람이 무엇을 경험하고 선택했는지, 어디에 손을 보탰는지, 어떤 판단을 내리고 책임졌는지가 차별화 요소가 된다. AI 자동화 시대에 인간의 흔적이 프리미엄이 되는 현상은 여러 영역에서 확인된다.

첫째, 불완전함이 오히려 고유한 매력으로 인정받는다. 즉석카메라 브랜드 폴라로이드는 2026년 한국과 미국, 영국 등에서 '최고의 여름은 아날로그(The Best of Summer is Analog)' 캠페인을 전개했다. 국내에서는 '픽셀이 불완전해도 괜찮아(Be Pixel Imperfect)'라는 메시지도 함께 내세웠다. 즉석사진은 화질이 좋아서 인기를 얻는 것이 아니다. 디지털 사진은 촬영 후에도 계속 수정할 수 있지만, 즉석사진은 조금 흔들리거나 빛이 과하게 들어가도 결과를 되돌릴 수 없다. 수정할 수 없기 때문에 그 불완전함이 폴라로이드만의 개성으로 받아들여진다. 29CM에 따르면 2025년 5월 한 달간 폴라로이드 거래액은 전년 대비 114% 이상 증가한 것으로 나타났다.

둘째, 결과에 이르는 과정이 콘텐츠가 되는 현상도 주목할 만하다. 전동칫솔 브랜드 큅(Quip)은 2026년 입 모양의 머리 장식을 쓴 배우가 과장된 크기의 칫솔을 든 초현실적인 광고를 선보였다. 영상이 지나치게 정교했던 탓에 소비자들 사이에서 생성형 AI로 만든 가짜가 아니냐는 의심이 나왔다. 큅은 실제 세트와 소품을 제작해 촬영하는 장면을 담은 영상을 공개하며 'No AI, just us'라고 밝혔다. 완성된 광고만으로는 사람이 만들었다는 사실을 전달할 수 없었고, 제작 과정을 보여준 뒤에야 그 사실이 확인된 것이다. 영국 스트리밍 서비스 브릿박스(BritBox)도 2025년 90초 분량의 광고를 위해 11개의 실물 세트를 짓고 14시간 동안 원테이크로 촬영한 과정을 전면 공개함으로써 소비자에게 진정성을 전달한 바 있다.

셋째, 서비스의 품질을 결정하는 요소로 사람의 손길을 강조하는 현상도 등장하는 추세다. 스타벅스는 2025년 북미 35개 매장에 생성형AI 기반 업무 지원 도구 '그린닷 어시스트(Green Dot Assist)'를 도입했다. 바리스타가 레시피와 매뉴얼을 일일이 검색하는 대신 AI에 물어 바로 답을 얻게 하는 도구다. 도입 목적은 인력을 줄이는 것이 아니라 직원의 업무 부담을 덜어 음료 제조와 고객 응대에 더 집중하게 하는 데 있다. 스타벅스는 이와 함께 고객을 맞이하며 눈을 맞추고 이름을 기억하는 '초록 앞치마 서비스'를 강화하고 있다. AI가 반복적인 정보 처리를 맡고, 그만큼 확보한 시간을 사람이 고객 한명 한명에게 쓰는 것이다.

이러한 변화의 배경에는 AI 결과물에 대한 피로와 불신이 있다. 2025년 베터업 랩스와 스탠퍼드대 소셜미디어랩은 '워크슬롭(workslop)'이라는 개념을 제시했다. 언뜻 보면 잘 완성된 업무 같지만 자세히 보면 내용이 부실해 동료에게 재작업을 떠넘기게 되는 AI 결과물을 가리킨다. AI로 보고서를 빠르게 만들어도 맥락과 사실 검증이 부족하면 받은 사람이 일일이 다시 확인하고 고쳐야 한다. 조사에서 미국 사무직 근로자의 약 40%가 이런 워크슬롭을 받아본 경험이 있다고 답했다.

AI의 능력이 과제마다 고르지 않다는 점도 원인이다. 하버드 경영대학원 등 공동 연구진은 BCG 컨설턴트 758명을 대상으로 AI 활용 실험을 했다. AI가 잘하는 영역의 과제에서는 GPT-4를 사용한 참가자들이 더 빠르고 품질 높은 결과를 냈다. 반면 AI의 역량을 벗어난 과제에서는 AI를 사용한 집단의 정답률이 오히려 낮아졌다. AI를 언제 믿고 언제 의심해야 하는지 그 경계가 눈에 보이지 않기 때문에 결과를 검증하고 책임지는 사람의 역할이 더 중요해진다.

그렇다고 기술을 거부하자는 이야기는 아니다. 반복 업무와 정보 검색, 데이터 분석처럼 AI가 더 잘하는 일은 AI에 맡기는 편이 합리적이다. 글로벌 브랜드 스탠리(Stanley 1913)의 사례가 참고할 만하다. 스탠리는 공급망과 운영에는 AI 기반 분석을 활용해 효율을 높인다. 하지만 소비자가 직접 접하는 광고 제작물에는 생성형 AI를 쓰지 않는다는 원칙을 정했다. 기업 내부의 효율은 AI로 높이고, 고객 접점에는 사람이 한 일을 남기는 방식이다. 앞으로 기업과 개인의 경쟁력은 AI를 얼마나 많이 쓰는지보다 어디까지 AI에 맡기고 무엇을 사람이 할지를 정하는 판단에서 갈릴 가능성이 크다. 지금 필요한 질문은 '무엇을 자동화할 것인가'에 더해 'AI가 할 수 있음에도 사람이 해야 더 가치 있는 일은 무엇인가'다.

최지혜 트렌드코리아 공저자