현장에서 가장 많이 듣는 말은 이것입니다. 누가 봐야 하는지 모르겠다. 표시광고에서도 똑같습니다. 마케팅팀은 매출을 위해 밀어붙이고, RA나 품질 담당자는 보수적으로 막고, 대표는 시간이 없다고 넘어가고, 결국 아무도 최종 책임을 지지 않는 상태가 됩니다. 이 구조에서 AI가 들어오면 속도만 빨라지고 갈등은 더 커집니다.

AI규제 관리는 기술의 문제가 아니라 역할의 문제입니다. 그래서 책임 구조를 직급으로 정하면 실패합니다. 팀장이라고 다 아는 것이 아니고, 실무자라고 다 모르는 것도 아닙니다. 역할은 업무 행위 기준으로 정해야 합니다. 누가 초안을 생성하는지, 누가 위험표현을 걸러내는지, 누가 근거자료를 확인하는지, 누가 게시를 승인하는지 이 행위를 기준으로 책임을 나눠야 합니다.

표시광고 사전점검을 운영하는 기업이라면 역할을 이렇게 설계하면 현실적입니다. 생성은 마케팅이 한다. 위험표현 1차 필터는 마케팅이 한다. 근거 확인은 RA나 품질이 한다. 최종 게시 승인만큼은 책임자가 한다. 중요한 것은 단계가 많아지는 것이 아니라, 단계마다 책임이 명확해지는 것입니다. 그리고 AI가 만든 문구일수록 이 구조가 더 필요합니다. 왜냐하면 AI는 글의 그럴듯함을 높여서 위험표현을 더 쉽게 숨기기 때문입니다.

여기서 많은 기업이 놓치는 지점이 있습니다. 승인 구조는 한번 만들고 끝이 아닙니다. 변경관리까지 포함해야 합니다. 같은 제품이라도 계절 캠페인에서 문구가 바뀌고, 상세페이지가 바뀌고, 후기 인용이 들어가고, 영상 자막이 생깁니다. 매번 다시 사전점검이 필요한지 기준을 정해야 합니다. 어떤 수준의 변경이면 재검토가 필요한지 정해두면, 불필요한 충돌을 줄이고 필요한 점검만 하게 됩니다.

결국 책임 구조는 규제관리의 골격입니다. 골격이 서면 문서가 살아 움직이고, 골격이 없으면 문서는 문서함에만 남습니다. 다음 글에서는 이 책임 구조가 실제로 작동하려면 무엇을 기록해야 하는지, 어디까지 기록하면 충분한지 기록과 증빙의 현실적인 범위를 정리하겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리 컨설턴트)

식품 박람회나 마트에 가보면 하루가 다르게 새로운 제품들이 쏟아져 나오는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 안타깝게도 그중 상당수는 소리 소문 없이 사라집니다. 단순히 맛이 없어서가 아닙니다. 변화하는 소비자의 라이프스타일과 니즈를 제품에 담아내지 못했기 때문입니다. 과거에는 공장에서 잘 만든 제품을 어떻게 팔 것인가를 고민하는 프로덕트 아웃 방식이 통했다면 지금은 시장이 원하는 것이 무엇인지 분석한 뒤에 제품을 만드는 마켓 인 전략만이 유효합니다.

최근 식품 시장을 관통하는 가장 큰 트렌드는 가정간편식(HMR)과 밀키트의 일상화입니다. 1인 가구의 증가와 조리의 번거로움을 피하려는 성향은 단순히 간편함을 넘어 제대로 된 한 끼를 원하고 있습니다. 여기서 중요한 기획 포인트는 R&D 기술을 통해 집밥의 퀄리티를 구현하는 것입니다. 예를 들어 지역의 유명한 국밥을 제품화한다고 가정해 봅시다. 단순히 국물을 얼려서 파는 냉동 방식은 유통 기한은 길지만 소비자의 냉동실 공간을 차지한다는 단점이 있습니다. 반면 상온 유통이 가능한 레토르트 기술을 적용하면 보관 편의성이 획기적으로 높아져 편의점이나 해외 수출까지 판로가 확장됩니다.

실제로 전남의 한 김치 제조업체는 이러한 R&D의 중요성을 간파하고 성공을 거두었습니다. 일반적인 김치는 발효 가스로 인해 유통 중 포장이 터지거나 맛이 변하기 쉽습니다. 이 업체는 가스 흡수제를 포장재 내부에 부착하고 특정 유산균을 활용하여 발효 속도를 조절하는 기술을 개발했습니다. 그 결과 캔 김치 형태로 제품을 출시하여 여행객과 캠핑족의 필수 아이템으로 자리 잡았고 냄새 없는 김치라는 콘셉트로 해외 시장까지 진출했습니다. 이는 전통 식품에 포장 공학이라는 기술을 접목하여 새로운 시장을 창출한 대표적인 사례입니다.

또한 가치 소비 트렌드에 발맞춘 대체 식품 개발도 놓쳐서는 안 될 분야입니다. 비건이나 저당 그리고 고단백 제품은 더 이상 소수만을 위한 시장이 아닙니다. 건강과 환경을 생각하는 일반 소비자들도 식물성 단백질 제품을 찾습니다. 콩을 활용한 대체육 개발 시 가장 큰 난제는 콩 특유의 비린내와 퍽퍽한 식감입니다. 이를 해결하기 위해 압출 성형 기술과 천연 향미 소재를 배합하는 R&D 과정은 필수적입니다. 단순히 고기를 흉내 내는 것이 아니라 그 자체로 맛있는 식물성 요리를 제안하는 기획력이 필요합니다.

제품 기획 단계에서 공무원이나 기업 지원 담당자들이 주목해야 할 부분은 표준화입니다. 손맛에 의존하는 제조 방식은 대량 생산과 품질 유지에 치명적입니다. 할머니의 손맛을 염도계와 당도계 그리고 pH 측정기를 통해 데이터로 수치화하고 이를 공정 레시피로 변환하는 과정이 선행되어야 합니다. 로컬푸드 가공 센터나 농업기술센터가 지역 농가들에게 제공해야 할 핵심 지원도 바로 이 레시피의 표준화와 공정 설정 컨설팅입니다. 맛의 표준화가 이루어져야 비로소 학교 급식이나 대형 유통 채널에 납품할 수 있는 자격이 주어집니다.

비즈니스 모델 측면에서는 자체 브랜드(PB)와 주문자 상표 부착 생산(OEM) 사이의 전략적 선택이 중요합니다. 초기 제조 시설을 갖춘 업체라면 대형 유통사나 유명 브랜드의 제품을 대신 생산해 주는 OEM이나 제조업자가 개발까지 주도하는 ODM 방식으로 안정적인 매출 기반을 다지는 것이 좋습니다. 까다로운 대기업의 품질 기준을 맞추며 제조 노하우를 쌓은 뒤 그 수익을 바탕으로 우리만의 철학을 담은 자사 브랜드를 론칭하는 단계적 성장 전략이 리스크를 줄이는 길입니다.

결국 성공하는 가공식품은 책상 머리가 아닌 데이터와 현장에서 나옵니다. 타겟 고객층이 20대 여성인지 50대 중장년층인지에 따라 포장 디자인의 폰트 크기부터 맛의 강도까지 달라져야 합니다. 우리 지역의 특산물을 활용하되 소비자가 지금 이 순간 가장 필요로 하는 형태 즉 뜯어서 바로 먹을 수 있는 컵 과일이나 전자레인지에 데우기만 하면 되는 덮밥 소스 등으로 가공하는 유연한 사고가 필요합니다.

기술로 완성도를 높이고 기획으로 소비자의 마음을 읽는 것 그것이 바로 대기업 틈바구니에서 우리 농식품 기업이 살아남는 R&D의 비밀입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만

문서라고 하면 부담스럽습니다. 규정집 같은 것을 떠올리기 때문입니다. 하지만 실제로 필요한 것은 두꺼운 문서가 아니라, 현장이 움직일 수 있는 한 장짜리 기준서입니다. 표시광고 사전점검도 마찬가지입니다. 기준과 금지 표현과 근거 요건이 한 장으로 정리되어 있으면, 담당자가 바뀌어도 사고가 줄어듭니다. AI도 그 정도면 시작할 수 있습니다.

AI규제 관리 최소 문서의 목적은 단 하나입니다. 누구나 같은 기준으로 AI를 쓰게 만드는 것. 여기에는 기술 용어가 필요하지 않습니다. 어떤 업무에 AI를 쓸 수 있는지, 어떤 데이터는 넣지 말아야 하는지, 결과물을 어디에 쓸 때는 반드시 검토해야 하는지, 문제가 생기면 어디에 보고해야 하는지를 평문으로 적으면 됩니다. 그 자체가 규제관리의 시작입니다.

가장 먼저 정해야 하는 것은 사용 목적입니다. AI를 어디에 쓰는지 모호하면 통제는 불가능합니다. 상세페이지 문구 초안, 고객응대 답변 초안, SNS 카피 초안처럼 구체적으로 적어두면 됩니다. 다음은 금지 입력입니다. 예를 들어 고객 개인정보, 미공개 원료 배합, 협력사 단가, 내부 파일 원문 같은 것들을 입력 금지로 두면 됩니다. 그리고 결과물 사용 규칙입니다. 광고에 쓰는 문장은 표시광고 기준에 따라 최종 검토 후 사용, 의료적 효능을 연상시키는 표현은 사용 금지, 기능성처럼 오해될 수 있는 표현은 근거 확인 없이는 사용 금지 같은 식으로 적어두면 됩니다.

여기에 반드시 들어가야 하는 마지막 요소가 승인과 기록입니다. 승인이라는 말이 부담스러우면 확인 담당자만 정해도 됩니다. 누가 최종 확인을 하고, 확인이 완료되었음을 어디에 남길지 정해두는 것입니다. 예를 들어 문구가 게시되기 전 최종 확인자가 체크를 남긴다, 근거가 필요한 표현은 근거자료 파일명을 남긴다 같은 수준이면 충분합니다. 이 한 장이 있어야 AI를 쓰면서도 조직이 흔들리지 않습니다.

이 글에서 말한 한 장짜리 문서는 완벽한 문서가 아닙니다. 시작 문서입니다. 표시광고 사전점검도 시작은 단순하지만, 실제 사례가 쌓이면서 세분화됩니다. AI규제 관리도 같습니다. 중요한 것은 완벽함이 아니라 반복 가능한 기준입니다. 다음 글에서는 이 기준이 실제 운영에서 돌아가려면 누가 무엇을 결정하고 책임지는지, 책임 구조를 어떻게 만들면 좋은지 풀어보겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리)

화장품 사업을 하시는 분들 사이에서 흔히 식약처 단속은 운이 나쁘면 걸리는 것이라는 말이 돌곤 합니다. 수만 개의 브랜드와 수억 개의 상세페이지가 존재하는데 설마 내 작은 스토어까지 들여다보겠냐는 안일한 생각, 혹은 남들도 다 쓰는데 나만 잡혔다는 억울함이 섞인 말일 것입니다. 하지만 최근의 단속 흐름을 면밀히 분석해 보면 이는 더 이상 운의 영역이 아님을 알 수 있습니다. 식약처의 사이버조사단 운영 방식이 과거와는 확연히 달라졌기 때문입니다.

과거에는 담당 공무원이나 모니터링 요원이 일일이 검색어를 입력하고 게시물을 읽어가며 위반 사항을 적발했습니다. 하지만 최근에는 이 과정이 자동화, 고도화되고 있습니다. 온라인 쇼핑몰, 오픈마켓, SNS 등 다양한 채널에서 특정 키워드가 포함된 게시물을 자동으로 수집하고 분류하는 시스템이 가동되고 있다는 뜻입니다. 즉, 사람이 잠든 새벽 시간에도, 주말에도 시스템은 24시간 돌아가며 법 위반 의심 게시물을 긁어모으고 있습니다.

그렇다면 이 자동화된 모니터링 시스템은 무엇을 집중적으로 잡고 있을까요? 최신 단속 트렌드를 보면 시기별 이슈와 신기술 적용 제품에 집중되어 있습니다. 예를 들어 줄기세포 배양액을 함유한 화장품이 살아있는 줄기세포가 들어있는 것처럼 오인하게 광고하는 경우, 혹은 MTS(Microneedle Therapy System)와 같은 홈 케어 기기와 결합하여 화장품을 피부 내로 주입하는 것처럼 묘사하는 경우가 대표적인 타깃입니다.

또한 최근 뷰티 시장에서 핫한 키워드인 엑소좀, 스킨 부스터 등의 용어를 사용할 때도 주의가 필요합니다. 병원 시술에서 유래한 용어들이다 보니, 화장품임에도 불구하고 마치 주사 시술과 동일한 효과를 내는 것처럼 광고하여 소비자를 현혹하는 사례가 늘고 있기 때문입니다. 식약처는 이러한 신조어나 유행어가 등장할 때마다 이를 집중 모니터링 키워드로 설정하고 대대적인 점검에 나섭니다.

문제는 이러한 단속의 그물이 점점 더 촘촘해지고 있다는 것입니다. 예전에는 단순히 문구만 봤다면, 이제는 영상 속의 자막, 인플루언서의 구두 멘트, 심지어 해시태그까지 모니터링 범위에 포함됩니다. 마케터가 아무리 조심한다고 해도, 시시각각 변하는 단속 키워드와 트렌드를 사람이 실시간으로 파악하여 대응하는 것은 불가능에 가깝습니다. 내가 모르는 사이에 우리 브랜드의 상세페이지가 식약처의 위반 의심 리스트에 올라갈 수 있는 것입니다.

AI가 감시하는 시대에는 방어하는 수단 역시 AI여야 합니다. 제가 화장품 법규 컨설팅에 AI를 도입한 핵심적인 이유가 바로 이것입니다. 식약처가 AI를 활용해 위반 사례를 찾아낸다면, 우리도 AI를 활용해 그들이 찾아낼 문제점을 미리 파악하고 수정해야 합니다.

제가 활용하는 AI 리스크 관리 시스템은 식약처의 최신 보도자료, 행정처분 사례, 그리고 법령 개정 사항을 실시간으로 학습합니다. 현재 당국이 어떤 키워드에 민감하게 반응하는지, 어떤 표현이 새로운 단속 트렌드로 떠오르고 있는지를 데이터로 분석합니다. 이를 통해 마케터가 작성한 문구 중에서 현재 시점에 적발될 확률이 높은 고위험군 표현을 사전에 걸러내고, 안전한 대체 문구를 제시해 줍니다.

단속은 예고 없이 찾아오지만, 대비는 할 수 있습니다. 식약처의 모니터링 시스템보다 한발 앞서 움직이는 AI 컨설턴트와 함께, 변시하는 규제 환경 속에서도 흔들림 없는 안전한 마케팅 전략을 구축해 보시길 바랍니다. 소 잃고 외양간 고치기엔, 화장품 비즈니스의 기회비용은 너무나도 큽니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만

오늘날 화장품 마케팅에서 바이럴을 빼놓고는 이야기를 할 수 없습니다. 신제품이 출시되면 블로그 체험단을 모집하거나 인스타그램 인플루언서에게 제품을 협찬하여 리뷰를 생성하는 것이 필수적인 성공 공식으로 자리 잡았기 때문입니다. 소비자들이 브랜드가 직접 하는 광고보다 다른 소비자의 솔직한 후기를 더 신뢰한다는 점을 공략한 것입니다. 하지만 이 과정에서 많은 브랜드 담당자가 간과하는 치명적인 오해가 하나 있습니다. 바로 인플루언서가 개인적으로 작성한 후기니까 문제가 생겨도 브랜드 책임은 아니겠지라고 생각하는 것입니다.

결론부터 말씀드리면 이는 매우 위험한 착각입니다. 화장품법과 표시광고의 공정화에 관한 법률 등 관련 법령에 따르면, 브랜드가 경제적 대가(현금, 제품 등)를 제공하고 작성된 게시물은 광고로 간주합니다. 따라서 해당 게시물에 과대광고나 허위 사실이 포함되어 있다면, 그에 대한 행정처분의 책임은 글을 쓴 인플루언서가 아닌, 제품을 의뢰한 화장품 책임판매업자에게 돌아갑니다. 실제로 블로거가 쓴 '아토피가 낫았어요'라는 후기 때문에 해당 브랜드가 광고 업무 정지 처분을 받은 사례는 심심치 않게 발생합니다.

가장 빈번하게 발생하는 문제는 가이드라인의 오류에서 시작됩니다. 마케터가 체험단에게 배포하는 가이드라인에 효능을 강조해주세요라고 막연하게 적거나, 피부 재생, 트러블 치료 같은 위험한 키워드를 필수 키워드로 지정해 주는 경우입니다. 인플루언서들은 화장품법 전문가가 아니기 때문에, 브랜드가 요청한 대로 혹은 조회수를 높이기 위해 자극적인 단어를 무분별하게 사용합니다. 비포 애프터 사진을 과도하게 보정하여 올리거나, 의약품처럼 보일 수 있는 효능을 단정적으로 적는 행위가 모두 여기서 비롯됩니다.

또한 공정거래위원회의 추천 보증 등에 관한 표시 광고 심사지침에 따라 경제적 이해관계를 명확히 표시해야 하는 의무도 중요합니다. '내돈내산'인 척 가장하여 후기를 올리는 뒷광고가 적발될 경우, 브랜드의 신뢰도 하락은 물론 법적 제재를 피할 수 없습니다.

문제는 수십, 수백 명에 달하는 체험단의 리뷰를 담당자 혼자서 일일이 검수하기가 물리적으로 불가능하다는 점입니다. 게시물이 올라올 때마다 들어가서 내용을 읽어보고, 법에 저촉되는 표현이 있는지 확인하고, 수정 요청을 하는 과정은 엄청난 시간과 노력을 필요로 합니다. 게다가 이미 확산된 게시물을 뒤늦게 수정하는 것은 마케팅 효과를 반감시키기도 합니다.

이러한 바이럴 마케팅의 리스크를 효율적으로 관리하기 위해 저는 AI 기술을 활용한 모니터링 시스템을 제안합니다. 제가 활용하는 AI 컨설턴트는 두 가지 측면에서 안전장치 역할을 합니다. 첫째, 체험단에게 배포할 가이드라인 자체를 사전에 진단합니다. 마케터가 작성한 가이드라인에 법 위반을 유도할 수 있는 지시 사항이 포함되어 있는지 분석하여 안전한 가이드라인으로 교정해 줍니다. 둘째, 업로드된 리뷰 게시물의 URL을 수집하여 자동으로 내용을 스캔합니다. AI가 화장품법 위반 소지가 있는 단어나 문맥을 실시간으로 포착해 내므로, 담당자는 문제가 있는 게시물만 선별하여 빠르게 수정 요청을 진행할 수 있습니다.

소비자의 목소리를 빌려 홍보하는 바이럴 마케팅은 강력한 무기이지만, 그 목소리가 법의 선을 넘는 순간 브랜드의 목을 겨누는 칼이 될 수 있습니다. 통제하기 어려운 수많은 리뷰까지 꼼꼼하게 관리하고 싶다면, 사람의 눈보다 빠르고 정확한 AI 컨설턴트와 함께 안전한 체험단 운영 전략을 세워보시길 바랍니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장

AI규제 관리라고 하면 많은 분들이 법 조문부터 떠올립니다. 그래서 아예 시작을 못하는 경우가 많습니다. 하지만 중소기업 기준에서 AI규제 관리는 법을 정리하는 작업이 아니라, 회사가 AI를 쓰는 방식을 설명 가능하게 만드는 작업입니다. 설명 가능하다는 것은 외부기관에 제출하는 거창한 보고서가 아니라, 내부에서 누가 보더라도 판단 근거를 추적할 수 있다는 뜻입니다.

표시광고 사전점검을 떠올리면 이해가 쉽습니다. 위험한 표현을 피하는 것만으로 충분하지 않습니다. 왜 이 표현이 가능한지 근거가 있어야 하고, 근거가 어떤 범위에서 유효한지 정리되어야 합니다. AI도 같습니다. 우리가 어떤 데이터를 넣었는지, 어떤 목적의 결과물을 만들었는지, 결과물을 어디에 썼는지, 누가 승인했는지, 문제가 생기면 어떤 방식으로 수정하는지 이 흐름이 정리되어 있어야 합니다.

AI규제 관리의 핵심은 세 가지로 단순화할 수 있습니다. 기준을 세우고, 흐름을 만들고, 흔적을 남기는 일입니다. 기준은 무엇을 하면 안 되는지와 무엇을 하려면 무엇이 필요한지를 정리하는 것입니다. 흐름은 누가 만들고 누가 검토하고 누가 승인하는지 최소 단계로 정리하는 것입니다. 흔적은 입력과 출력과 승인과 근거가 남는 방식으로 기록을 남기는 것입니다. 표시광고 사전점검은 이 세 가지가 문장 영역에서 이미 검증된 방식입니다.

이 글을 읽는 분들 중에는 이렇게 말하는 분도 있습니다. 우리는 모델을 만드는 회사가 아니다, 그냥 AI 도구를 쓸 뿐이다. 그렇기 때문에 더 필요합니다. 외부 도구를 쓰는 순간 책임이 사라지지 않습니다. 오히려 데이터가 어디로 가는지, 어떤 약관으로 처리되는지, 결과가 어떤 기준으로 생성되는지 내부에서 설명할 수 있어야 합니다. 최소한 회사 안에서는 누구든 답할 수 있어야 합니다. 우리는 어떤 AI 도구를 어떤 업무에 쓰고 있고, 어떤 데이터는 넣지 않으며, 결과물은 어떤 방식으로 검토하고 게시한다는 수준의 정리는 필요합니다.

이제부터의 연재는 이 정리를 현실적으로 만드는 방법을 다룹니다. 첫 단계는 문서입니다. 다음 글에서는 중소기업이 AI규제 관리를 위해 딱 이 정도만은 있어야 한다고 말할 수 있는 최소 문서 세트를 제시하겠습니다. 이름은 거창하지 않아도 됩니다. 한 페이지로 시작해도 충분합니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리)

1. [Data 1] 조직화 기술(Texturization): '다짐육'을 넘어 '통살(Whole-Cut)'로

- 특허 핵심 키워드: 기존의 단순 압출 성형(Extrusion)을 넘어, 고기의 근섬유 결을 만드는 '3D 푸드 프린팅       (Scaffolding)' 및 '고수분 압출(High Moisture Extrusion)' 관련 공정 특허가 최근 2년간 200% 이상 급증

• 식품 산업 적용 포인트

  • "진짜 닭가슴살처럼 결대로 찢어지는" 식물성 닭가슴살 제품 개발.

  • 프리미엄 식물성 스테이크용 '근섬유 모사' 반제품(B2B 원료) 공급.

2. [Data 2] 균사체(Mycelium) & 발효 단백질: 콩을 대체할 '제3의 원료

- 임상/FDA 데이터: 버섯 균사체를 배양해 만든 단백질의 **'소화 흡수율(PDCAAS)'**이 동물성 단백질과 동등하다는 영양학 논문 발표가 이어지고 있으며, 미국 FDA GRAS(안전성 인증) 획득 사례 증가

• 식품 산업 적용 포인트

  • 콩비린내가 없고 감칠맛(Umami)이 풍부한 '클린라벨(첨가물 최소화)' 대체육 베이스 원료.

  • 버섯 특유의 쫄깃한 식감을 활용한 식물성 해산물(오징어, 조개 등) 대체재 개발.

3. [Data 3] 정밀 발효 지방(Precision Fermentation Fats): '마블링'을 만드는 미생물

- 기술 특허 동향: 특정 미생물(효모, 조류)의 유전자를 설계하여 소고기 기름(Tallow)이나 돼지기름(Lard)과 분자 구조가 동일한 지방산을 생산하는 '정밀 발효' 특허 출원이 식품 대기업을 중심으로 활발

- B2B 니즈: 식물성 지방의 낮은 녹는점 문제를 해결하여, 조리 시 육즙처럼 터져 나오고 풍미를 유지하는 '캡슐화 된 배양 지방'에 대한 수요 증가

•  식품 산업 적용 포인트

• 구웠을 때 실제 삼겹살처럼 기름이 자글자글 나오는 식물성 베이컨.

• 동물성 성분 없이 깊은 맛을 내는 비건 베이커리/소스용 '배양 버터'.

AI가 광고 문장을 만들기 시작하면 작업 속도는 빨라집니다. 마케팅팀은 아이디어가 늘어나고, 상세페이지 제작은 더 자주 업데이트되며, 캠페인마다 문구를 바꾸는 것이 쉬워집니다. 문제는 속도가 빨라질수록 점검이 느려지면 사고의 확률이 올라간다는 점입니다. 표시광고에서 가장 흔한 사고는 화려한 문장을 만들었다가 나중에 근거를 맞추지 못하는 경우입니다. AI는 화려한 문장을 더 잘 만듭니다. 그게 AI의 장점이자 리스크입니다.

사람이 문장을 쓸 때는 대개 내부의 암묵적 기준이 작동합니다. 예전에 혼난 경험, 팀장에게 지적받은 표현, 심의 반려 사례 같은 기억이 브레이크가 됩니다. 하지만 AI는 그런 기억이 없습니다. 입력한 요청이 공격적이면 결과도 공격적이고, 경쟁사 표현을 따라하라고 하면 그 표현을 그대로 가져오기도 합니다. 결국 AI가 만든 문장이 위험한 이유는 AI가 나빠서가 아니라, 브레이크를 걸어줄 내부 기준이 없기 때문입니다.

여기서 많은 기업이 착각하는 부분이 있습니다. 우리는 AI를 참고만 한다, 최종은 사람이 검토한다라고 말하면 충분하다고 생각합니다. 그런데 실제 운영에서는 검토가 누락됩니다. 바쁜 날에는 급하게 올리고 나중에 보자고 넘어가고, 수정본이 여러 버전으로 돌아다니다가 누가 어떤 버전을 승인했는지 잊어버립니다. 시간이 지나면 문제가 된 문장이 어디서 나왔는지도 불분명해집니다. 이때 표시광고 리스크는 문장 리스크를 넘어 운영 리스크가 됩니다.

AI규제 관리라는 말을 어렵게 느낄 필요는 없습니다. 여기서 말하는 규제관리는 거대한 인증 체계가 아니라, 최소한의 통제장치를 만드는 일입니다. 문장을 만들 때 지켜야 할 기준을 한 장으로 정하고, 그 기준을 벗어나는 문장은 자동으로 표시되게 하고, 최종 승인 흔적이 남게 하고, 근거자료가 필요한 문장은 근거 체크가 완료되어야 게시할 수 있게 만드는 방식입니다. 표시광고 사전점검을 해본 기업이라면 이 방식이 낯설지 않습니다. 이미 사전점검의 논리와 동일하기 때문입니다.

AI가 만든 문장이라는 이유로 더 봐주는 규정은 없습니다. 오히려 문제는 더 복잡해집니다. 그래서 AI규제 관리는 결국 표시광고 사전점검의 확장판입니다. 다음 글에서는 AI규제 관리가 무엇인지, 중소기업은 어디까지 준비하면 되는지 아주 현실적인 기준으로 정리해보겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 (AI리스크관리/AI규제관리 컨설턴트)

화장품 업계에서 표시광고 사전점검을 이야기할 때 많은 분들이 문구 교정 서비스로만 생각합니다. 문장을 안전하게 바꿔주는 일, 문제가 될 표현을 지워주는 일, 근거자료를 챙기라고 안내해주는 일 정도로 받아들이기 쉽습니다. 그런데 현장에서 반복되는 문제를 가까이서 보면 표시광고 사전점검의 본질은 문구 교정이 아니라 규제관리입니다.

규제관리는 법을 외우는 일이 아니라 회사가 안전하게 움직이도록 기준을 세우고 흔적을 남기는 일입니다. 표시광고는 대표적인 규제 영역입니다. 주장하고 싶은 효능과 실제로 말할 수 있는 효능 사이에는 항상 간격이 있고, 그 간격을 메우는 방식은 두 가지뿐입니다. 말을 줄이거나 근거를 갖추거나입니다. 이때 근거를 갖춘다는 것은 단순히 자료를 모으는 일이 아니라 누가 어떤 기준으로 판단했고 무엇을 근거로 결정했는지 회사 안에 남겨두는 일입니다.

여기에서 중요한 변화가 하나 있습니다. 예전에는 문구를 사람이 만들었습니다. 그래서 사고가 나더라도 책임과 원인을 추적하는 방식이 비교적 단순했습니다. 하지만 최근에는 상세페이지 문구, 광고 카피, 제품 소개 문장을 AI가 만들기 시작했습니다. 사람이 만든 문장이라도 위험한데, AI가 만든 문장은 왜 더 위험해질까요. 이유는 대개 문장 자체보다 문장을 만드는 과정이 관리되지 않기 때문입니다. 무엇을 입력했고 어떤 기준으로 생성했고 누가 승인했는지 남지 않으면, 같은 문제가 같은 방식으로 반복됩니다.

그래서 저는 표시광고 사전점검을 해온 기업일수록 AI규제 관리에 더 빠르게 적응할 수 있다고 봅니다. 표시광고에서 이미 익숙한 사고 방식이 있기 때문입니다. 기준선을 정하고, 금지 표현을 피하고, 근거를 맞추고, 최종 결정을 남기는 방식입니다. AI규제 관리는 이 방식을 문장에만 적용하는 것이 아니라 문장을 만드는 프로세스 전체에 적용하는 일입니다.

표시광고 사전점검은 과거의 서비스가 아닙니다. AI가 들어오는 순간 더 확장된 형태로 필요해집니다. 다음 글에서는 AI가 만든 상세페이지 문구가 왜 더 위험해질 수 있는지, 실제 현장에서 어떤 방식으로 문제가 생기는지부터 풀어보겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리, AI규제관리)

지난 시간 동안 꾸준히 이야기해 온 AI 리스크 관리가 기업이 스스로를 보호하기 위한 방패였다면 이제부터 이야기할 AI 규제 관리는 기업이 시장에서 생존하기 위해 반드시 갖춰야 할 자격증명과도 같습니다

많은 분들이 리스크 관리와 규제 준수를 비슷하게 생각하지만 이 둘은 엄연히 다릅니다 리스크 관리는 우리가 예측하지 못한 사고를 예방하는 내부적인 노력에 가깝지만 규제는 법이라는 테두리 안에서 사회가 기업에게 요구하는 최소한의 약속이기 때문입니다

최근 유럽연합의 인공지능법이 통과되고 미국과 한국에서도 관련 법안 논의가 급물살을 타면서 분위기가 완전히 바뀌었습니다 더 이상 AI 윤리가 도덕적인 구호에 그치지 않고 어기면 과징금을 내거나 사업을 접어야 할 수도 있는 법적 의무가 되어가고 있는 것입니다

그동안 리스크 관리라는 주제로 많은 분들과 소통하며 기업 현장의 고민을 깊이 들여다볼 수 있었습니다 이제는 그 고민의 방향을 조금 더 구체적이고 현실적인 대응으로 옮겨가야 할 때라고 생각합니다

앞으로 이어질 글들을 통해 복잡하게만 느껴지는 글로벌 AI 규제들이 실제로 우리 기업에 어떤 영향을 미치는지 그리고 실무자들은 당장 무엇부터 챙겨야 하는지 차근차근 풀어가 보려 합니다 막연한 두려움 대신 명확한 기준을 세우는 시간이 되기를 바랍니다

이 변화의 파도 앞에서 우리가 해야 할 일은 파도를 피하는 것이 아니라 파도를 타는 법을 배우는 것일 테니까요 다음 편에서는 전 세계 AI 규제의 표준이 되고 있는 유럽의 움직임부터 자세히 들여다보겠습니다

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제 전문가)