읽고 싶은 흐름을 먼저 고릅니다.

Five9 조사에서 기업의 AI 상담 도입은 보편화됐지만, 고객이 기억하는 브랜드 경험은 사람에게 이어지는 순간에서 갈렸습니다.

편의점과 산업 현장, 광고 제작 도구까지 AI가 들어오면서 중요한 질문은 도입 여부보다 운영과 검수의 순서로 옮겨가고 있어요.

리테일 미디어와 Ad Tech가 얽히면서 광고주는 가격표보다 집행 구조와 성과의 연결을 더 꼼꼼히 봐야 하게 됐습니다.

매출보다 눈에 띈 건 수익성입니다. 전자소재와 AI 인프라가 두산의 오래된 사업 지도를 다시 그리는 중이에요.

생성형 AI가 시안을 빨리 뽑는 단계를 지나, 전략과 문제 정의까지 건드리기 시작했다는 현장형 관점입니다.

한국기술교육대 STEP의 24개 무료 과정은 생성형 AI를 ‘도구 체험’이 아니라 광고 프로젝트의 실제 순서 안에 넣었습니다.

콘텐츠 제작과 타기팅은 정교해졌지만, 소비자가 시간을 내어 참여한 장면만이 브랜드를 오래 남기고 있어요.

생성형 AI를 쓰는 능력만큼, 쓰지 않는 선택과 검수 기준이 광고 제작의 새 경쟁력이 되고 있습니다.

Adverity 조사에서 드러난 문제는 도구 부족이 아니라, 데이터를 실제 캠페인 판단으로 바꾸는 조직의 속도입니다.

생성형 AI를 썼다는 이유만으로 막지는 않지만, 복붙형 영상과 민감 분야 아바타 조언에는 돈이 붙지 않게 됩니다.

Pangram의 100만 건대 스캔 결과는 AI 글이 짧은 홍보 문구보다 긴 의견글과 전문 게시물로 깊숙이 들어왔다는 점을 보여줘요.

VML의 Mukund Olety는 생성형 AI 시대에도 크리에이터의 일은 결과물을 뽑는 속도가 아니라 선택의 이유를 세우는 데 있다고 말합니다.

VML의 Mukund Olety 인터뷰는 생성형 AI 시대에도 브랜드 크리에이티브의 핵심이 ‘가능한 것’보다 ‘필요한 이유’에 있음을 짚습니다.

이미지와 영상 생성 모델이 늘어날수록 제작자는 더 좋은 프롬프트보다 어떤 모델을 언제 쓸지부터 따져야 합니다.

WARC와 PHD는 2030년 AI 에이전트가 관여하는 소비지출을 3조3,500억 달러로 봤습니다. 브랜드는 이제 사람뿐 아니라 AI에게도 읽혀야 합니다.

OpenAI가 미국 사용자에게 건강 기록 연결 기능을 넓히면서, AI가 답을 잘하는지보다 누가 어떻게 확인할지가 더 큰 쟁점이 됐어요.

AI가 광고 이미지를 대량 생산하는 도구를 넘어, 작가의 세계관과 브랜드 경험을 잇는 무대 장치로 쓰이기 시작했습니다.

AI를 더 빨리 만들고 더 넓게 쓰는 경쟁이 커질수록, 이제는 멈추는 방법도 제품 설계의 일부가 되고 있어요.