[메타콘 2026] 누구나 만들 수 있는 AI 시대, 관심은 더 희소해졌다...어텐션 이코노미 공략법

AI 기술 확산으로 누구나 쉽게 제품을 개발할 수 있게 됐지만 실제 사용자를 확보하고 반응을 이끌어내는 일은 오히려 더 어려워졌다는 진단이 나왔다. 콘텐츠와 제품이 넘쳐나는 시대일수록 사람들의 관심과 주의력이 가장 중요한 자원이 됐다는 설명이다.

4일 TV조선이 주최하고 토큰포스트가 공동 주관한 국내 대표 AI 컨퍼런스 '메타콘 2026'에서 이주형 인포그랩 매니저는 "AI로 만든 제품, 어떻게 사용자에게 닿게 할 것인가?"를 주제로 발표하며 AI 시대의 제품 마케팅과 검증 전략을 소개했다.

이 매니저는 "AI로 제품을 쉽게 만들 수 있게 된 것과 그것을 사용자에게 전달하는 것은 전혀 다른 문제"라며 "만드는 사람이 많아진 만큼 관심을 얻어내는 비용은 오히려 기존보다 높아졌다"고 말했다.

정보와 콘텐츠가 넘쳐나는 환경에서는 사람들의 주의력이 가장 가치 있는 자원이 된다는 '어텐션 이코노미(Attention Economy)' 개념을 언급하며 제품 개발 단계부터 사용자의 문제와 수요를 명확히 정의하는 것이 중요하다고 설명했다.

이어 제품 성공의 핵심 요소로 "사용자의 문제를 정확히 정의해 가치 있는 제품을 만드는 것"과 "사용자에게 효과적으로 후킹할 방법을 고민하는 것"이라는 두 가지 축을 제시했다.

작은 기능을 무료 도구로 배포해 시장 반응 검증

이 매니저는 'EAM(Engineering as Marketing)' 전략을 소개했다. 제품의 작은 기능 하나를 별도 무료 도구로 만들어 배포하고, 이를 통해 사용자 관심과 시장 반응을 검증하는 방식이다.

그는 "홍보 자료가 아니라 실제 기술력을 기반으로 만든 도구를 무료로 제공하기 때문에 기술력 자체를 증명할 수 있다"며 "제품 생명주기를 수개월 단위가 아닌 작은 단위로 쪼개 즉각적으로 사용자 반응을 확인할 수 있다는 장점이 있다"고 설명했다.

또 "작은 기능을 미리 시험해봄으로써 제품이 시장에서 얼마나 먹힐지를 사전에 검증할 수 있고, 사용자 역시 무료 자산을 얻을 수 있어 양측 모두에게 가치가 있다"고 강조했다.

인포그랩은 이러한 EAM 파이프라인을 'Gary Agent'라는 가상 에이전트를 통해 운영하고 있다고 소개했다. 발굴 단계에서는 노션 기반 위키에 저장된 업무 맥락과 슬랙 대화, 고객 피드백, 개발 코드 등을 분석한다.

이를 바탕으로 조직 내부에서 효과적으로 활용되는 AI 스킬, 구성원들의 불편 사항, 고객의 요구사항 등을 종합해 해결할 문제를 찾아낸다.

여기에 Y콤비네이터(YC) 오피스아워 방식을 적용해 ▲사용자가 실제 불편을 겪고 있는지 ▲기존에는 어떻게 문제를 해결해왔는지 ▲가장 작은 단위의 해결 기능은 무엇인지 ▲관련 시장 신호나 데이터가 존재하는지를 검증한다. 네 가지 질문에 모두 답하지 못하면 다음 단계로 넘어가지 못하도록 설계했다고 설명했다.

실제 사례로 사내 자동화 도구인 M8N에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 만든 'M8N 워크플로우 복잡도 분석기'를 소개했다.

그는 "사용하지 않는 방치된 노드, 에러 처리 미흡, 퇴사자가 만든 워크플로우가 계속 운영되는 문제 등이 있었다"며 "Gary Agent를 통해 이를 분석하는 도구를 제작했다"고 말했다.

이 도구를 공개했을 때 높은 반응을 얻었고 이 같은 검증을 거쳐 보다 확장된 정식 제품인 'Napper' 개발 단계로 이어졌다고 덧붙였다.

AI 브랜드 영상도 에이전트 팀이 만든다

인포그랩 매니저는 제품을 사용자에게 적극적으로 알리기 위한 방법으로 AI 브랜드 영상 제작 파이프라인도 소개했다.

AI 사용자 후기(UGC) 영상, 제품 데모 영상 자동 제작 시스템 등을 운영하고 있으며 브랜드 영상 제작에 CEO 에이전트와 여러 서브 에이전트로 구성된 팀 구조를 적용했다고 설명했다.

그는 "영상 제작에는 방대한 맥락과 복잡한 작업이 필요하기 때문에 하나의 에이전트가 모두 수행하면 품질과 효율이 떨어진다"며 "적합한 에이전트가 적합한 일을 수행하도록 역할을 분리했다"고 말했다.

CEO 에이전트는 작업 분배와 맥락 전달, 품질 검증을 담당하고, 최종 판단은 사람이 수행하는 '휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)' 방식으로 운영된다.

이를 위해 검색 도구, 영상 생성 플랫폼 힉스필드(Higgsfield), 제미나이 TTS, 플레이라이트, FFmpeg 등 다양한 도구를 연결해 AI가 영상 생성부터 편집과 렌더링까지 수행할 수 있도록 구성했다고 설명했다.

또 캐릭터와 공간에 대한 레퍼런스를 사전에 정의하고, 제품의 강점과 시장 문제를 분석해 이를 바탕으로 영상 콘티와 카피라이팅을 생성한다고 소개했다.

특히 영상 품질 향상을 위해 시나리오만 생성하는 것이 아니라 장면별 스틸컷 이미지를 먼저 제작한 뒤 이를 영상 생성 모델에 함께 입력하는 방식을 적용했다고 밝혔다.

이 매니저는 "AI로 만든 제품을 사용자에게 전달하는 과정은 결국 작은 기능으로 시장 반응을 검증하고, 다양한 방식으로 사용자의 관심을 확보하는 것"이라며 "복잡한 에이전트 시스템이 없더라도 자신이 가진 기능 중 일부를 작은 도구로 만들어 검증해보길 권한다"고 말했다.

메타콘 2026은 TV조선이 주최하고 토큰포스트가 공동 주관하는 국내 대표 AI 컨퍼런스로, 3~4일 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 'AI Makers Rise'를 주제로 개최됐다. 행사에서는 기술, 기업 혁신, 마케팅, 투자 등 다양한 분야의 AI 전략과 실행 경험이 공유되며 AI가 산업과 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 조망했다.