디지털데일와의 서면 인터뷰에서 피앰아이 조민희 대표는
AI가 리서치의 작업 방식이 아니라 의사결정 속도 자체를 바꾸고 있다고 진단했습니다.
AI 시대, 리서치 시장에서 진짜 경쟁력이 무엇인지, 그리고 피앰아이가 주목하는 차별화 전략을 함께 정리했습니다.

🔹 AI 시대, 리서치 산업의 새로운 기준을 말하다

디지털데일리의 보도에 따르면, 여론조사 결과에 촉각을 곤두세우는 시장 환경 속에서
리서치 업계의 본질적 변화에 대한 질문이 제기되고 있습니다.

조민희 대표는 "AI는 리서치를 자동화한 것이 아니라, 리서치가 의사결정 과정에 개입하는 속도 자체를 바꾸고 있다"고 진단했습니다.
피앰아이는 900만 명 규모 패널, 연간 120테라바이트(TB) 빅데이터 처리, 연간 4,000건 이상 프로젝트를 수행하는 시장조사 전문기업입니다.

🔹 리서치 시장의 양극화 – 데이터 수집 기업 vs 의사결정 인텔리전스 기업

AI와 자동화 도입으로 조사 속도가 빨라지자, 시장은 빠르게 두 갈래로 나뉘고 있습니다.
하나는 단순 데이터 수집 기업, 다른 하나는 AI를 기반으로 한 의사결정 인텔리전스 기업입니다.
단순 조사 수행 능력은 자동화로 대체 가능해졌고, 데이터를 해석하고 의사결정과 연결하는 역량이 새로운 경쟁력으로 떠올랐습니다.
리서치의 역할은 이제 사후 도구, 즉 결과를 뒤돌아보며 정리하는 도구가 아니라 실행 전 방향을 좁히는 도구로 이동하고 있습니다.

피앰아이는 데이터 수집·분석 과정은 자동화하면서도, 질문 설계와 결과 해석 같은 사람의 영역 역량은 꾸준히 강화해왔습니다.

🔹 AI 패널의 본질 – 응답 자동화가 아닌 시뮬레이션 도구

AI 패널은 실제 사람 대신 AI가 소비자 응답을 시뮬레이션하는 방식으로 업계의 관심을 끌고 있습니다.
비용과 시간을 크게 줄여준다는 장점 때문에 도입 기업이 늘고 있지만, 응답의 신뢰성과 대표성에 대한 우려도 함께 자라고 있습니다.

조민희 대표는 "AI 패널을 단순히 AI가 응답하는 기술로 보면 개념 자체를 오해하는 것"이라고 강조하며,
핵심은 응답 자동화가 아니라 수백 개 시나리오를 현실 데이터 기반으로 빠르게 실험하고 비교할 수 있는 시뮬레이션 기능이라고 설명했습니다.

AI 패널의 확산과 신뢰성 확보 과제가 공존하는 현 단계에서,
피앰아이는 'AI가 방향을 설계하고 휴먼 데이터가 현실을 검증하는 구조'를 가장 효과적인 AI 패널 활용 모델로 정의하고 있습니다.

🔹 고객의 자율적 데이터 의사결정을 지원하는 플랫폼 전략

피앰아이는 고객사가 리서치 회사에 의존하지 않고
스스로 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 만들기 위한 플랫폼을 운영합니다.

#1. 패널허브(Panelhub) – 국내 최대 B2B 리서치 인프라

• 기업간거래(B2B) 전용 조사 인프라인 패널허브
• 900만 명 규모 국내 최대 패널 네트워크 기반
• 실시간 패널 프로파일 업데이트로 최적의 타겟을 빠르게 추출

#2. 유니서베이(Unisurvey) – 셀프 리서치 자동화 툴

• 누구나 설문 설계부터 분석까지 직접 실행 가능
• 리서치 회사 의존도를 낮추고 사용자 스스로 의사결정
  

🔹 인식 데이터 + 행동 데이터 결합 – 말과 행동의 간극을 넘어서다

설문조사는 '어떻게 생각하는지'는 잘 포착하지만, '실제로 어떻게 행동하는지'는 담아내기 어렵습니다.
이 간극을 메우기 위해 결제 데이터, 소셜 버즈, 유동인구 같은 행동 데이터를
인식 조사와 함께 보는 방식이 주목받고 있으며, 피앰아이의 핵심 역량도 이 지점에 있습니다.

#1. 고립·은둔 청년 조사 사례

• 일반적인 방식으로는 대상자 확보 자체가 어려운 집단
• 연령·지역 기준 1차 설정 → 이동 거리·빈도 등 행동 데이터로 활동 제한 패턴 선별
• 조사 설계의 출발점 자체를 데이터가 바꾼 대표 사례로 평가

#2. 행동·환경 데이터 결합 서비스 고도화

• 14년간 축적한 국내 최대 규모 패널 인프라를 기반으로 운영
• 설문조사만으로는 도달하기 어려운 인사이트를 고객사에 제공
  

🔹 데이터의 현실성이 곧 AI의 경쟁력 – 조민희 대표의 데이터 철학

"앞으로 가장 강력한 AI는 가장 많은 데이터를 가진 기업이 아니라, 가장 현실에 가까운 휴먼 데이터를 가진 기업에서 나올 것이다."

조민희 대표는 AI가 학습 데이터의 영향을 피할 수 없다는 현실을 짚으며,
어떤 데이터를 기반으로 학습하고 검증하느냐가 결과 품질을 좌우한다고 강조했습니다.
빠르게 변하는 감정이나 예상 밖의 사회적 반응은 AI만으로는 온전히 담아내기 어려운 영역입니다.

피앰아이는 다음과 같은 방향을 지향합니다.

• 기술이 리서치의 본질을 대체하는 것이 아니라, 더 빠르고 정교하게 만들어주는 도구
• 질문 설계와 결과 해석은 사람의 영역으로 남아 있으며, 그 역량을 키우는 것이 핵심
• 휴먼 데이터 품질 확보에 집중해 AI 패널의 신뢰성을 확보

피앰아이는 AI 시대, 리서치 산업의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.

*인터뷰 링크 : https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026052909085388716