수년 동안 고스트라이터의 일은 테크 업계에서 보이지 않지만 핵심적인 역할을 해왔는데, 지금 AI의 등장으로 무엇이 달라지고 있을까?
실제로 많은 CEO의 LinkedIn 게시물과 Amazon, Meta, GitHub, OpenAI 같은 기업 임원들이 내놓은 공개적인 생각 뒤에는, 신뢰할 수 있는 공적 목소리를 만들어 내는 데 특화된 전문가들의 작업이 숨어 있는 경우가 많았다.
그중 한 명이 바로 수년간 기술 분야에서 활동해 온 고스트라이터 데이비드 존슨-이그라(David Johnson-Igra)였다. 하지만 그는 불과 몇 주 사이에 거의 모든 고객을 잃어버리는 경험을 했다.
이 시점은 Anthropic Claude 3 Opus라는 AI 모델의 출시와 맞물려 있었는데, 이 모델은 2025년에 고급 글쓰기 능력으로 엄청난 주목을 받았었다.
존슨-이그라는 자신의 비즈니스 붕괴가 인공지능 때문이라고 단정하지는 않는다. 테크 업계의 예산 삭감 역시 큰 영향을 미쳤기 때문이다.
그럼에도 불구하고, 그는 그 타이밍이 의미심장하다고 느꼈다. 기업들이 언어 모델을 활용해 더 빠르고 더 저렴하게 콘텐츠를 생산하는 방법을 고민하기 시작하던 바로 그때, 전통적인 글쓰기 의뢰들이 하나둘씩 사라지기 시작한 것이다.
Summary
갑작스러운 위기에서 재발명까지: 인공지능이 창의 노동을 바꿀 때
어쨌든 이 사건은 디지털 시장 전반을 관통하는 더 큰 변화를 잘 보여준다. 인공지능은 단지 몇 가지 업무를 자동화하는 데 그치지 않고, 창의 노동의 인식 가치를 바꾸고 있다.
오랫동안 논의의 초점은 Claude나 ChatGPT 같은 도구가 카피라이터, 마케터, 크리에이터를 대체할 수 있는지 여부에 맞춰져 있었다.
그러다 점차 또 다른 문제가 부각되기 시작했다. 바로 인공지능이 만들어 내는 콘텐츠의 과잉 공급이다.
테크 업계에서는 대량으로 생산되지만 개성, 깊이, 실제 전략적 비전이 부족한 콘텐츠를 가리켜 점점 더 자주 “AI slop”이라고 부르기 시작했다.
그리고 바로 이 지점에서 존슨-이그라는 자신의 비즈니스를 완전히 재구성하기로 결심했다.
그는 고객을 위해 단순히 글을 써 주는 데 그치지 않고, AI로 구동되는 콘텐츠 시스템을 구축하기 시작했다. 더 이상 단순히 기사나 소셜 포스트를 파는 것이 아니라, 인간의 전문성과 언어 모델을 결합한 맞춤형 에디토리얼 인프라를 제공하는 것이다.
이는 시장이 단순히 인공지능을 사용하는 사람보다, 인공지능을 정교하게 통합할 수 있는 사람을 더 높이 평가하고 있음을 보여준다.
임원과 기업을 위한 ‘두 번째 뇌’: 새로운 AI 시스템은 어떻게 작동하나
존슨-이그라의 새로운 접근법의 핵심은 그가 “디지털 두 번째 뇌”라고 부르는 개념이다.
고스트라이팅 세계에서는 예전부터 임원의 목소리를 일관되게 유지하기 위한 내부 문서들이 존재해 왔다. 톤, 어휘, 선호 주제, 커뮤니케이션 스타일 등이 그것이다.
하지만 오늘날 이러한 정적인 아카이브는 훨씬 더 발전된 무언가로 진화하고 있다.
존슨-이그라는 지식 그래프(knowledge graph)와 언어 모델 기반 시스템을 활용해 고객에 대한 동적인 메모리를 구축한다.
이 안에는 인터뷰, 과거에 발행된 콘텐츠, 게시물 성과, 전략적 아이디어, 기업 커뮤니케이션 관련 메모 등이 모두 저장된다.
임원이 새로운 주제를 다뤄야 할 때, 시스템은 과거 콘텐츠에 대한 참조를 자동으로 찾아내고, 주제 간 연결을 식별하며, 가장 효과적인 내러티브 방향을 제안한다.
AI는 먼저 초안을 생성하고, 이후 사람이 이를 다듬는다. 존슨-이그라에 따르면, 장점은 단지 속도에만 있지 않다.
진짜 차이는 개별 전문가가 즉각적으로 포착하지 못할 수 있는 정보들 사이의 연결을 만들어 내는 능력에 있다.
실질적으로 고스트라이터의 역할은 단순한 텍스트 생산에서 벗어나, 맞춤형 정보 생태계를 설계하는 일로 이동하고 있는 셈이다.
이러한 진화는 전문가와 AI의 관계 전반에서 벌어지고 있는 더 큰 변화를 반영한다. 많은 창의 분야에서 가치는 점점 기술적 실행이 아니라 전략적 감독으로 이동하고 있다.
이제는 단순히 포스트를 쓰는 것만으로는 충분하지 않다. 일관된 시스템을 구축하고, 정보 흐름을 학습시키며, 인지 가능한 에디토리얼 방향을 유지하는 것이 중요해졌다.
많은 테크 기업들이 마케팅 언어와 자동화 언어를 모두 이해할 수 있는 하이브리드 인재를 찾기 시작한 것도 우연이 아니다.
실제로 인공지능은 도구를 수동적으로 사용하는 사람이 아니라, 도구들을 조율해 내는 사람의 가치를 높이고 있다.
아이러니하게도, 처음에는 고스트라이터를 대체할 것처럼 보였던 바로 그 도구들이 이제는 더 전문화된 전문가들에게 새로운 기회를 만들어 주고 있다.
하지만 이러한 새로운 균형은 불과 몇 년 전과는 완전히 다른 역량을 요구한다.
글쓰기에서 소프트웨어로: 콘텐츠 마케팅이 점점 더 기술화되는 이유
어쨌든 존슨-이그라의 일 변신은 에디토리얼 제작에만 그치지 않는다. 오늘날 그의 서비스에는 복잡한 마케팅 프로세스를 자동화하기 위해 설계된 맞춤형 소프트웨어 도구, 파이썬 스크립트, AI 커넥터도 포함된다.
예를 들어, 그는 한 고객을 위해 수천 줄에 달하는 LinkedIn 데이터를 분석해 콘텐츠 성과에 대한 자동 보고서를 생성하는 시스템을 개발했다.
또 다른 사례에서는 경쟁사 임원 수백 명의 게시물을 비교 분석해, 히트맵과 의미 분석을 통해 주요 주제를 시각화하는 경쟁력 감사(audit)를 만들었다.
그는 또한 MCP 도구, 즉 언어 모델이 외부 서비스와 기업 데이터베이스와 상호작용할 수 있게 해 주는 커넥터 작업도 진행 중이다.
목표는 스타트업과 벤처 캐피털 펀드의 커뮤니케이션을 표준화해, AI가 생성하는 메시지의 일관성을 보장하는 것이다.
이러한 진화는 콘텐츠 마케팅의 미래에 대해 중요한 사실을 말해 준다. 점점 더 자주 요구되는 역량은 단순한 글쓰기 능력을 넘어, 프로세스를 설계하고, 데이터를 통합하며, 고급 기술 도구를 다루는 능력까지 포함하고 있다.
실질적으로 콘텐츠는 소프트웨어 제품이 되어 가고 있다. 그리고 이 현상은 이제 디지털 경제의 상당 부분을 포괄한다.
따라서 많은 기업들이 범용 프리랜서와의 전통적인 협업을 줄이고, 더 복잡하고 자동화된 솔루션을 제공할 수 있는 인재를 선호하는 것도 놀라운 일이 아니다.
동시에, 획일화의 위험도 커지고 있다. 모두가 같은 언어 모델, 같은 내러티브 프레임워크, 같은 최적화 전략을 사용한다면, 결과물은 서로 크게 다르지 않은, 구분하기 어려운 콘텐츠 덩어리가 될 수 있다.
바로 이 지점에서 인간의 역할은 여전히 결정적인 가치를 지닌다.
AI는 생산 속도를 높이고 방대한 양의 정보를 정리할 수 있지만, 문화적 맥락을 해석하고, 미묘한 뉘앙스를 포착하며, 독창적인 비전을 구축하는 능력은 여전히 인간의 경험에 깊이 의존하고 있다.
