SeSAC 패션 브랜드 마케팅 실무과정 AI Survival 교육 후기

2026년 7월 14일 화요일 오전, SeSAC 패션 브랜드 마케팅 실무과정 교육생을 대상으로 AI Survival 특강을 진행했습니다.

이번 교육은 디지털 전환의 흐름부터 생성형 AI, 자료 조사와 질문 설계, NotebookLM, Agentic AI까지 연결해 패션 마케팅 직무에서 AI를 바라보는 시야를 넓히는 데 목적을 두었습니다.

검색에서 질문으로 바뀌는 마케팅 환경

온라인 커머스와 디지털 마케팅을 지나 이제는 검색 방식 자체가 달라지고 있습니다. 검색창에 키워드를 입력해 여러 페이지를 비교하던 방식에서 ChatGPT와 Gemini에 질문하고 결과를 정리하는 방식으로 이동하고 있습니다.

교육에서는 URL을 활용한 특정 자료 조사와 딥리서치를 활용한 비교 조사를 살펴봤습니다. 단순히 OOO을 조사해줘라고 요청하기보다 조사 목적과 결과물의 사용처를 설명하고, 조사에 필요한 프롬프트부터 AI와 함께 설계하는 방법을 다뤘습니다.

NotebookLM으로 자료를 이해하고 재구성하기

조사한 자료를 실제 업무와 학습에 연결하기 위해 NotebookLM 활용법도 소개했습니다.

선별한 문서와 URL을 소스로 넣고 해당 자료 안에서 질의응답하는 방법, 전체 구조를 마인드맵으로 확인하는 방법, 음성과 영상 형태의 자료로 재구성하는 방법을 함께 살펴봤습니다.

자료 조사 → 자료 선별 → NotebookLM → 질의응답 → 마인드맵·음성·영상의 흐름으로 AI를 단순한 답변 도구가 아니라 개인과 조직의 지식 활용 도구로 확장했습니다.

생성형 AI와 Agentic AI 이해하기

LLM이 답을 만드는 기본 원리와 할루시네이션 문제를 설명하고, AI의 결과를 그대로 받아들이기보다 출처와 근거를 확인해야 한다는 점을 강조했습니다.

웹에서 질문하고 답을 받는 생성형 AI와 내 PC의 파일을 바탕으로 여러 작업을 이어가는 Agentic AI의 차이도 살펴봤습니다. 운영진의 요청에 따라 노션 사용법과 Antigravity 설치 방법을 안내해 교육생들이 직접 시작할 수 있도록 도왔습니다.

만족도 4.66점, 그리고 다음 교육을 위한 개선점

교육 후 27명이 만족도 조사에 참여했으며 5점 척도 9개 정량 문항의 전체 평균은 4.66점이었습니다.

서술형 응답에서는 AI 활용법을 구체적으로 알게 된 점, 직접 실습한 점, 마지막의 결국은 사람이라는 메시지가 좋았다는 의견이 있었습니다.

반면 초보자에게는 속도가 다소 빨랐고 여러 도구를 안내하는 순서가 즉흥적으로 느껴졌다는 의견도 있었습니다. 운영진의 요청 사항과 현장에서 추가한 NotebookLM 내용을 한 번에 전달하면서 전체 흐름이 매끄럽지 않았던 부분과 연결되는 피드백이었습니다.

다음 교육에서는 자료 조사 → 좋은 질문 만들기 → NotebookLM 활용 → Agentic AI 설치·활용의 전체 지도를 먼저 제시하고, 설치가 필요한 실습은 독립된 단계로 나눌 계획입니다.

결국은 사람

AI가 시장 자료를 조사하고 콘텐츠 초안을 만들 수는 있습니다. 하지만 브랜드가 누구에게 어떤 이야기를 해야 하는지, AI가 만든 결과를 믿어도 되는지 판단하는 일에는 사람의 전문성이 필요합니다.

도구를 다루는 기술은 빠르게 평준화될 수 있습니다. 그럴수록 문제를 찾는 시선과 좋은 질문을 만드는 힘, 고객을 이해하는 마음이 더 중요해집니다.

이번 교육의 마지막 메시지도 결국은 사람이었습니다. 패션 브랜드 마케팅이라는 각자의 전문성 위에 AI를 올려놓고 자신만의 경쟁력을 만들어갈 교육생들을 응원합니다.

데이터공방은 기업과 기관의 직무에 맞춰 생성형 AI, 데이터 분석, 업무 자동화 교육을 설계하고 진행합니다.