AI가 리서치 전 과정을 대신 해준다면, 나는 무엇을 잘하는 사람이어야 할까요? 오픈서베이는 2026년 6월 진행된 <Research with AI 웨비나 | AI가 리서치를 하면, 나는 무엇을 해야할까? 리서치, 리서치팀, 리서처의 역할 재정의>세션에서 이 질문을 정면으로 다뤘습니다. 이번 아티클에서는 세션에서 다룬 리서치 워크플로우 변화, 효율화 이후 남겨진 과제, 리서치팀과 리서처 개인에게 필요한 변화까지의 핵심 내용을 정리합니다.
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AI와 함께 일주일이 하루로 압축된 리서치 워크플로우
불과 2년 사이, 리서치 방식은 완전히 바뀌었습니다. 예전에는 리서치 기획 하나를 시작하려면 관련 자료를 하나씩 뒤져가며 맥락을 파악하고, 과거에 진행한 설문지를 참고해 가며 문항을 하나하나 다듬고, 완성된 설문지를 프로그래밍 담당자에게 넘기는 데만 상당한 시간이 걸렸습니다. 해외 조사가 필요하면 번역 외주를 맡기고 현지인 검수를 따로 거쳤고, 데이터가 나오면 전체 테이블을 읽으며 보고서 흐름을 짜고 시각화를 하나씩 고민했습니다.
지금은 다릅니다. AI와 대화하며 리서치 목적과 배경을 정리하면 기획서 초안이 나오고, 목적에 맞는 설문 구조와 문항도 AI가 제안합니다. 설문 로직 세팅, 번역과 검수, 데이터 분석 후 스토리라인 작성과 시각화까지, 전 과정에서 사람이 직접 처리해야 했던 반복 작업의 상당 부분을 AI가 맡습니다.
가장 크게 달라진 두 가지는 리드타임과 수행 방식입니다. 빨라도 일주일은 걸리던 리서치 리드타임은 1~2일로 줄었고, 기획, 설계, 프로그래밍, 번역, 분석 등 여러 부서가 나눠 맡던 분업 구조는 담당자 한 명이 AI와 함께 대부분을 처리하는 방식으로 바뀌었습니다.
리서치 효율화 그 이후, 우리에게 남겨진 진짜 과제
AI가 리서치 워크플로우의 많은 부분을 수행하게 되면서 두 가지 질문이 생깁니다. AI로 할 수 있는 것은 이미 다 달성한 걸까요? 그리고 외부에 맡기거나 여러 부서를 거쳐야 했던 일을 이제 직접 할 수 있게 된 게 좋은 일일까요?
첫 번째 질문의 답은 명확합니다. 프로세스 효율화는 시작일 뿐입니다. 리서치는 프로세스 효율화, 적시 인사이트 확보, 의사결정·실행 촉진, 비즈니스 성과 연결까지 네 단계를 거쳐야 완성되며, 효율화는 그 중 첫 단계에 불과합니다. 또한, AI 덕분에 내가 직접 할 수 있는 일이 늘어난다는 것은 결국 언제, 무엇을 할지를 직접 컨트롤할 수 있다는 장점이 있습니다. 외부에 일을 맡기면 산출물보다 소통에 시간을 더 쓰게 되고 설문지는 길어지고 리서치는 비싸고 느려집니다. 반면, 직접 하면 기다리지 않고 필요한 만큼만 하면서 더 좋은 방법을 계속 찾을 수 있습니다.
이 변화는 온전히 AI 때문만은 아닙니다. 업무를 잘게 쪼개 분업하던 양적 성장의 시대에서 업무 단계를 줄이고 성과 자체에 집중하는 질적 성장의 시대로의 전환은 이미 진행 중이었고, AI는 그 속도를 끌어올린 촉매일 뿐입니다. 다만 데이터를 한 번 쓰고 버리지 않고 자산으로 축적해야 할 필요성만큼은 온전히 AI 때문에 생긴 변화입니다. AI 성능이 평준화될수록 산출물의 품질을 가르는 건 결국 데이터이기 때문입니다.
리서치팀에 필요한 변화: 단순화, 표준화, 그리고 직접 하기
리서치를 적시에 필요한 인사이트를 얻는 도구로 만들려면, 넓고 깊게 봐야 하는 리서치와 지금 당장 필요한 인사이트만 빠르게 얻어야 하는 리서치를 구분해야 합니다. 인사이트는 거창하지 않아도 됩니다. 지금 답해야 할 뾰족한 질문에 답이 되면 그게 인사이트입니다.
조직 차원에서는 또 다른 현실이 기다리고 있습니다. 이해관계자는 100명인데 리서처는 3명인 구조가 드물지 않습니다. 예산과 인원은 늘지 않는데 해야 할 일과 시간 압박은 줄어들지 않습니다. 리서치팀에 필요한 건 구조적 과부하 해소와 가치 증명, 두 가지입니다. 해법은 역설적으로 직접 하는 것에서 시작합니다. 선별적으로 내재화해 팀이 소화할 수 있는 수준으로 단순화하고, 반복 사용 가능한 구조로 표준화하고, 트래킹 조사나 데이터 정제는 툴로 효율화하는 것입니다.
실제 사례도 있습니다. 2인으로 구성된 한 구독서비스 기업의 리서처팀은 정량조사를 내재화한 뒤 리서치 속도는 2개월에서 1주일로, 빈도는 연 20회에서 120회로 늘었고 비용은 6분의 1 수준으로 줄었습니다. 한 글로벌 소비재 기업의 CMI팀은 5단계였던 정성조사 워크플로우를 초안→실사 단 2단계로 단순화해, 2025년 8월 이후 FGD·IDI 총 43세션을 자체 진행했습니다. 엔지니어에게 Jira가, 디자이너에게 Figma가 있듯 리서처에게도 워크플로우와 데이터 자산을 함께 관리할 업무 인프라가 필요합니다.
그래서, 리서처는 무엇을 잘하는 사람이어야 할까: 진짜 필요한 핵심 역량
AI가 리서치 프로세스를 수행하게 되면서 모두가 한 번쯤 떠올렸을 질문이 있습니다. AI가 리서치 실행을 한다면, 나는 무엇을 잘하는 사람이어야 할까요. 답은 생각보다 간단합니다. 리서치 프로세스의 앞뒤를 책임지는 것은 사람입니다.
프로세스의 앞, 즉 문제 정의 단계에서는 “이 결과로 어떤 의사결정을 하실 건가요?”라는 질문 하나가 리서치 요청을 훨씬 더 뾰족하게 만듭니다. 요구를 그대로 받아들이는 실행자가 아니라 의도를 파악하고 함께 문제를 정의하는 사람이 되는 것입니다. 프로세스의 뒤, 즉 결과 전달 이후에는 “지난번 결과 반영해서 결정하셨던 거, 실제로 어떻게 됐나요?”라고 묻는 것만으로 리서치 가치의 근거를 모으고 성과를 추적하는 비즈니스 파트너가 될 수 있습니다.
그렇다면 이 앞뒤를 잘 해내기 위해 리서처에게 가장 필요한 역량은 무엇일까요. 결국 이 모든 변화를 통과하는 데 가장 중요한 역량은 자신감입니다. 여기서 자신감이란 거창한 기술이 아닌, 내가 이미 갖고 있는 것들을 믿는 것입니다.
설문은 응답자와의 대화입니다. 우리는 이미 대화를 할 줄 아는 사람들이고, 그렇기 때문에 리서치가 완전히 잘못되기는 생각보다 훨씬 어렵습니다. 또 우리가 일을 하는 과정에서 쌓아온 직감은 야생의 직감이 아니라 훈련된 직감입니다. 내 직감을 믿고 검증하는 것과, 직감을 못 믿어서 남에게 의존하는 것은 전혀 다릅니다.
지금 이 리서치와 데이터에 대해 나만큼 깊이 고민한 사람은 없습니다. 또한, 우리 제품과 이를 사용하는 소비자나 고객에 대한 나의 고민과 지식이 작지 않다는 사실을 기억해야 합니다. 그리고 데이터를 믿어야 합니다. 리서치가 잘못됐을까 걱정될 때도 있지만, 수백 수천 명이 동시에 거짓말을 할 수는 없습니다. 가설과 다른 결과가 나왔다면 반드시 이유가 있고, 거기서 예상하지 못한 새로운 인사이트를 발견할 수도 있습니다.
Key Takeaways: 우리가 지금 당장 실행해야 할 습관의 변화
시대적 변화는 거부할 수 없습니다. 반보 앞서 나가는 방법을 빨리 찾아야 합니다. 리서치의 가장 큰 미션은 고립되지 않고 비즈니스와 연결되는 것입니다. 그러려면 리서치가 더 가볍고 빠르게, 현업에서도 직접 활용할 수 있는 형태가 되어야 합니다.
분석할 줄 아는 사람만 데이터를 보는 게 아니라, 의사결정을 해야 하는 사람이 데이터를 직접 봐야 합니다. 바쁘다고 맡기기보다 직접 하면서 팀에 맞게 단순화하고, 개인 폴더가 아니라 공유된 툴 안에서 데이터를 관리해야 합니다.
리서치팀의 역할은 프로세스 수행자를 넘어, 비즈니스 파트너이자 기업의 데이터 자산 관리자로 확장되어야 합니다. 이 모든 변화의 한가운데서 가장 중요한 역량은 결국 자신감입니다. 대화 능력과 훈련된 직감, 고민한 시간과 데이터에 대한 믿음을 가지고 리서치가 비즈니스에 밀착할 수 있는 방법을 만들어가야 합니다.
효율을 넘어 성과로, 데이터스페이스와 함께하는 리서치 혁신
본 아티클은 오픈서베이가 2026년 6월 진행한 <Research with AI 웨비나 | AI가 리서치를 하면, 나는 무엇을 해야할까? 리서치, 리서치팀, 리서처의 역할 재정의> 세션 내용을 바탕으로 제작했습니다.
Research with AI 웨비나 시리즈는 리서치 AX가 가져온 변화와 각 단계별 AI 활용법, 그리고 오픈서베이가 직접 시도하며 얻은 경험과 팁을 상세히 공유합니다. AI가 반복적인 작업을 자동화함에 따라 리서처는 협업과 의사결정 같은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있으며, 이번 웨비나 시리즈에서는 이러한 변화를 위협이 아닌 기회로 바꾸기 위한 여정을 함께 만들어갑니다.
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오픈서베이 소개
Opensurvey는 AI 리서치 테크 기업입니다. 리서치 기획부터 데이터 수집, 분석까지 전 과정을 AI로 연결하며, 플랫폼과 리서치 전문가 서비스, 소비자 패널을 함께 보유하고 있습니다. 삼성전자, P&G, CJ제일제당, 우아한형제들 등 시대를 이끄는 기업들과 함께하며, 지난 14년간 3,000여 기업 고객과 25,000개 프로젝트를 수행해 왔습니다. ISMS-P, ISO/IEC 27001·27701, ISO 20252 인증과 ESOMAR 정회원 자격을 통해 보안과 리서치 품질 모두 국제 기준을 충족합니다.
데이터스페이스 소개
데이터스페이스는 오픈서베이가 제공하는 AI 기반 컨슈머 인텔리전스 플랫폼입니다. 리서치 맥락을 이해하는 오케스트레이터와 단계별 전문 에이전트가 기획부터 데이터 수집, 분석, 인사이트 보고, 공유까지 리서치 전 과정을 함께 합니다. 통계 연산과 AI 추론을 분리한 Dual Layer 구조로 분석의 정확도를 확보하며, 모든 인사이트에는 실제 소비자 응답에 기반한 근거가 함께 제시됩니다.
한국을 포함한 20개국 소비자 패널과 연결할 수 있고, 자사 고객을 대상으로 직접 데이터를 수집하거나 CRM 등 외부 플랫폼과 연동하는 API도 제공됩니다. 데이터스페이스에 축적된 소비자 데이터와 리서치 맥락은 기업의 인텔리전스 자산으로 남습니다. 이를 기반으로 자사 브랜드에 특화된 합성 소비자를 구축해 대화를 나누고 시장 반응을 예측할 수도 있습니다.
오픈서베이 그로스 마케팅 매니저
황희영 HY
오픈서베이 CEO
