“AI로 다시 쓰는 MICE 산업: 기획, 콘텐츠, 마케팅, 그리고 미래 인재”
저자소개
대학과 공공기관, 중소기업 등에서 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 정보보안, 프로젝트관리 등의 내용전문가 및 평가위원으로 활동하며 정보통신 분야의 전문성을 강화하고 있으며, 공기업 정책 및 평가기준 수립에 관한 연구 등을 수행하고 있다.
전체 목차
프롤로그
PART 1. MICE 산업, 왜 AI가 필요한가?
1-1. MICE 산업의 변화와 위기
1-2. AI 시대의 도래와 MICE 산업의 기회
1-3. 인간의 기획력과 AI의 데이터 분석, 그 시너지
PART 2. AI가 바꾸는 MICE 산업의 4대 핵심영역
2-1. 제안서와 기획서: AI로 빠르고 날카롭게
2-2. 콘텐츠 제작과 마케팅 자동화
2-3. 시장 조사, 타겟 분석, 트렌드 대응
2-4. 행사 기획과 운영에서의 AI 활용
PART 3. MICE 산업에서 필요한 AI 인재의 조건
3-1. 데이터 기반 기획자형 인재
3-2. 마케팅/콘텐츠 중심의 AI 크리에이터
3-3. 기술과 실무를 잇는 AI 운영 전문가
3-4. 조직 내 AI 이해도 향상을 위한 교육 전략
PART 4. AI 도입을 위한 조직과 개인의 준비
4-1. MICE 기업의 디지털 전환 로드맵
4-2. 현장 실무자 중심의 AI 교육 설계
4-3. 기술보다 중요한 AI 리터러시
PART 5. 미래를 준비하는 MICE 업계의 전략
5-1. AI와 공존하는 행사 기획의 미래
5-2. 지속가능한 MICE 산업을 위한 데이터 활용법
5-3. 글로벌 트렌드에 맞춘 AI 전략
에필로그
프롤로그
미래를 기획하는 사람들에게 필요한 것
MICE 산업은 철저히 ‘사람을 위한 산업’이었다. 행사장을 누비는 기획자들, 수천 명의 사람을 한 공간에 모으기 위한 전략가들, 그리고 기업의 메시지를 정확히 전달하기 위해 밤낮 없이 제안서를 작성하는 마케터들. 그들은 오랜 시간 동안 오직 ‘경험’과 ‘감’으로 움직였다.
그러나 2020년 이후, 세상은 빠르게 바뀌었다. 팬데믹은 오프라인 중심의 MICE 구조를 흔들었고, 디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 인공지능(AI)은 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 타겟 마케팅, 심지어 기획서 작성까지 다양한 영역에서 인간을 보조하기 시작했다. 처음에는 거부감이 있었고, 낯설었다. 하지만 이제 MICE 산업에서도 ‘AI를 잘 다루는 사람’과 ‘그렇지 못한 사람’ 사이에는 분명한 격차가 생기고 있다.
이 책은 그 격차를 좁히고, MICE 산업에서 AI를 실질적으로 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 어떤 인재가 앞으로 살아남을 수 있는지를 알려주기 위해 집필되었다. 단순히 기술적인 설명을 넘어서, 실제 MICE 업계의 기획자, 마케터, 현장 운영자들이 즉시 활용할 수 있는 인사이트와 전략을 중심으로 구성했다.
‘AI가 내 일을 뺏을까?’에서 ‘AI가 내 일을 도와줄 수 있을까?’로
많은 이들이 AI에 대해 가장 먼저 떠올리는 것은 ‘대체’라는 단어다. 과연 AI가 제안서를 쓰고, 행사 기획을 하며, 콘텐츠를 만들 수 있을까? 정답은 ‘부분적으로는 이미 하고 있다’이다. 하지만 중요한 것은, AI가 인간의 일을 완전히 대체하기보다는, 인간의 한계를 보완하고 강화하는 방향으로 사용될 때 진정한 가치를 발휘한다는 점이다.
예를 들어 제안서를 작성할 때, 과거에는 경쟁사 분석이나 시장 트렌드 조사를 위해 수십 개의 문서를 뒤져야 했다. 이제는 AI가 요약해준다. 콘텐츠를 만들 때, 어떤 키워드가 먹히는지 몰라 감으로 기획했던 것을 이제는 검색 패턴과 SNS 데이터를 분석해 인사이트를 준다. 인간이 더 빠르고 정확하게 의사결정을 할 수 있도록 AI는 강력한 보조자가 된다.
이 책이 다루는 것
이 책은 크게 다섯 파트로 구성되어 있다.
1부에서는 MICE 산업의 현재와 AI의 등장 배경, 그리고 이 둘이 어떻게 연결될 수 있는지를 설명한다. AI는 왜 지금 MICE 산업에 필요한가? 기존 방식은 왜 한계를 보였는가?
2부는 가장 실무적인 파트로, 제안서, 콘텐츠, 마케팅, 행사 운영 등 네 가지 핵심 영역에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적인 사례와 툴 중심으로 다룬다. 단순한 설명이 아닌, 독자가 읽고 바로 적용할 수 있는 실용적 정보에 중점을 둔다.
3부에서는 인재에 집중한다. 어떤 사람이 앞으로 MICE 산업에서 살아남을까? 단순한 코딩 능력이 아닌, AI를 전략적으로 활용할 줄 아는 사고방식과 기획력이 핵심이 된다.
4부는 조직과 개인의 준비 전략을 제시한다. AI를 도입하려면 어떤 조직 문화가 필요한가? 현장 실무자를 위한 AI 교육은 어떻게 설계해야 할까? AI를 기술이 아닌 문화와 태도의 문제로 풀어낸다.
5부는 미래 전략에 관한 내용이다. 글로벌 MICE 시장에서 AI는 어떻게 활용되고 있으며, 우리는 어떻게 대응해야 하는가? 지속가능한 발전과 ESG 경영에도 AI가 어떤 역할을 할 수 있을까?
AI 시대, MICE는 더욱 ‘사람’ 중심의 산업이 된다
역설적이게도, AI가 더 많이 도입될수록 사람의 감성과 공감력, 그리고 창의력은 더욱 중요해진다. 이 책이 말하고자 하는 핵심도 여기에 있다. AI는 도구일 뿐이며, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 결국 사람의 기획력에 달려 있다.
이제 우리는 질문을 바꿔야 한다.
“AI가 나의 일을 대체할까?”가 아니라,
“AI를 어떻게 활용하면 나의 가치를 더 높일 수 있을까?”로.
이 책이 그 여정의 시작점이 되기를 바란다.
PART 1. MICE 산업, 왜 AI가 필요한가?
1-1. MICE 산업의 변화와 위기
MICE 산업의 본질은 ‘경험’이었다
MICE(Meeting, Incentive, Convention, Exhibition)는 단순한 이벤트를 넘어 사람과 정보, 네트워크가 만나는 종합 플랫폼이다. 과거의 MICE는 대면 중심으로 설계되었고, 물리적 공간에서 이루어지는 현장 경험과 감각적 자극이 가장 중요한 자산이었다.
기획자는 참가자들의 동선을 고려해 프로그램을 설계하고, 브랜드의 이미지를 살릴 수 있는 공간 연출에 집중했으며, 마케팅 팀은 오프라인 매체와 미디어 커버리지를 통해 노출 효과를 극대화하려 했다. 이 모든 과정은 경험의 완성도를 중심으로 움직였다.
팬데믹이 가져온 구조적 충격
2020년 전 세계를 강타한 코로나19 팬데믹은 MICE 산업에 직격탄을 날렸다. 오프라인 행사는 연기되거나 취소되었고, 국제 행사들은 온라인 또는 하이브리드 방식으로 전환되었다.
이 시기를 지나며 MICE 산업은 단순한 일시적 위기를 넘어서 구조적 전환의 기로에 서게 되었다. 예전과 같은 대면 행사로의 완전 복귀는 점점 불가능해졌고, 참가자들의 기대 역시 달라졌다. 이제 참가자는 단순히 정보를 얻기 위해 전시회를 방문하지 않는다.
그들은 더 개인화되고, 더 빠르며, 더 ‘스마트’한 경험을 원하게 되었다.
기존 기획 방식의 한계
이런 변화 속에서 전통적인 MICE 기획 방식은 빠르게 한계에 부딪혔다.
- 기획자 개인의 경험에 의존한 프로그램 설계
- 감에 의한 마케팅 전략
- 경쟁사 벤치마킹에 의존한 콘텐츠 기획
- 정량 데이터 부족으로 인한 성과 측정의 어려움
특히 데이터 분석과 전략적 사고가 결여된 제안서는 클라이언트와의 신뢰를 얻기 어렵게 만들었고, 트렌드에 민감한 참가자들은 디지털 콘텐츠 경험이 없는 행사에 매력을 느끼지 못했다.
이러한 상황은 업계 전체에 중요한 메시지를 던진다.
‘이제는 단순한 기획이 아니라, 전략과 기술이 결합된 설계가 필요하다.’
1-2. AI 시대의 도래와 MICE 산업의 기회
AI는 선택이 아니라 ‘시스템의 일부’가 된다
AI의 발전은 이제 단순한 기술 진보를 넘어서, 산업 구조 자체를 바꾸는 혁신의 축으로 자리 잡았다. 콘텐츠 생성, 자연어 처리, 이미지·영상 편집, 고객 분석, 맞춤형 마케팅 등은 이미 AI가 주도적으로 수행하고 있는 영역이다.
MICE 산업 역시 예외가 아니다. 다만, 다른 산업보다 도입 속도가 느린 이유는 ‘경험 기반 산업’이라는 특수성 때문이다.
그러나 지금은 그 패러다임이 바뀌고 있다.
- AI는 제안서 작성에 필요한 정보 요약 및 사례 분석을 자동화한다.
- AI는 마케팅 콘텐츠를 자동으로 제작하고 A/B 테스트까지 수행할 수 있다.
- AI는 참가자의 행동 데이터를 분석해 행사 구성과 동선을 제안할 수 있다.
- AI는 행사 후 데이터 리포트를 시각화해 클라이언트와의 커뮤니케이션을 강화한다.
위기 속의 기회, ‘기획자의 도약’
기획자는 이제 단순히 일정을 조율하고 장소를 섭외하는 역할을 넘어서,
데이터를 해석하고, 디지털 기술을 접목해 전략을 설계하는 디지털 기획자로 도약해야 한다.
이는 위기처럼 보일 수 있지만, 오히려 새로운 기회다.
누구보다 현장을 잘 아는 기획자가, AI를 도구로 활용하기만 한다면 기존보다 더 높은 설득력과 기획력을 발휘할 수 있기 때문이다.
1-3. 인간의 기획력과 AI의 데이터 분석, 그 시너지
AI는 ‘창의’를 대체하지 않는다
많은 사람이 오해하는 부분이 있다. AI가 창의력을 가지게 되면 인간의 기획력이 무력화되는 것 아니냐는 우려다. 하지만 이는 과장된 공포에 가깝다.
AI는 어디까지나 학습된 데이터를 바탕으로 예측하고 생성할 뿐, 완전히 새로운 컨셉을 창조하는 것은 여전히 인간의 몫이다.
AI는 기획자가 더 좋은 아이디어를 낼 수 있도록 기초 정보를 정리하고, 논리 구조를 강화하며, 다각도의 선택지를 제공하는 역할을 한다.
협업의 예: 제안서 작성
예를 들어, AI는 다음과 같은 방식으로 제안서를 지원할 수 있다.
- 기존 유사 행사 사례를 분석해 성공 포인트 도출
- 타겟 오디언스에 맞춘 메시지 구조 제안
- 시간, 장소, 예산 조건에 따른 시나리오 추천
- 감성적 표현과 숫자 데이터를 균형 있게 구성
그 결과, 기획자는 더 창의적이고 전략적인 제안서를 작성할 수 있으며, 시간도 단축된다.
협업의 예: 콘텐츠 마케팅
또 다른 예는 콘텐츠 마케팅이다.
- AI는 SNS 트렌드 데이터를 분석해 인기 있는 콘텐츠 유형을 제안
- 카피라이팅과 영상 편집을 자동화
- 일정에 맞춘 콘텐츠 발행 스케줄까지 자동 관리
기획자는 콘텐츠의 방향성만 결정하고, 세부 작업은 AI가 도와주는 식이다.
PART 1 정리
MICE 산업은 지금 구조적인 전환의 기로에 서 있다.
오프라인 중심, 감각 중심, 경험 중심이던 시대에서 이제는 디지털 기술 기반, 데이터 중심, 전략 중심으로 변화하고 있다.
이 변화의 중심에 있는 것이 바로 AI다.
하지만 AI는 인간을 대체하는 존재가 아니라, 인간의 역량을 극대화하는 보조 도구로 작동한다.
따라서 앞으로 MICE 산업에서 살아남고 성장할 사람은, 단순히 AI 기술을 ‘이해’하는 사람이 아니라, AI를 전략적으로 ‘활용’할 수 있는 사람이다.
PART 2. AI가 바꾸는 MICE 산업의 4대 핵심영역
2-1. 제안서와 기획서: AI로 빠르고 날카롭게
제안서의 성패가 곧 사업의 성패
MICE 산업에서 입찰 제안서는 단순한 문서가 아니다. 그것은 경쟁자들과의 전투에서 이기기 위한 무기이며 전략서이다.
수많은 업체가 동시에 참여하는 입찰 환경 속에서, 누가 더 통찰력 있는 분석과 독창적인 제안을 하느냐에 따라 사업의 향방이 갈린다.
하지만 기존의 제안서 작성 방식은 시간 소모가 크고, 반복적인 작업이 많으며, 분석이 감각에 의존하는 경향이 강했다.
이런 상황에서 AI는 기획자의 생산성과 기획력 모두를 끌어올릴 수 있는 핵심 도구가 된다.
AI는 어떤 방식으로 제안서 작성을 돕는가?
1) 데이터 수집 및 요약 자동화
- 기존에는 유사 행사 사례를 수집하고 요약하는 데만 수시간이 걸렸다.
- AI는 단 몇 초 만에 관련 기사, 행사 보고서, 트렌드 분석 자료를 수집·요약해준다.
- 자연어 처리(NLP) 기반 도구를 활용하면 RFP(입찰요청서)의 주요 요구사항을 자동 분해할 수도 있다.
2) 논리 구조 및 목차 설계
- AI는 제안서의 목적, 대상, 컨셉을 입력받아 논리적인 흐름을 가진 목차 구조를 자동 생성할 수 있다.
- 예를 들어, “공공기관 국제포럼 개최”라는 키워드를 입력하면,
- 행사 개요 → 기획 의도 → 행사 구조도 → 운영 방안 → 홍보 전략 → 예산 계획 등의 틀을 추천해준다.
3) 차별화된 전략 제안
- ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI는 기존 제안서를 분석하고, 차별화 포인트를 도출하는 데 유용하다.
- 타사 제안서를 분석해 SWOT 구조로 요약하고, 자사 제안의 강점을 강조하는 전략을 제시할 수 있다.
4) 빠른 초안 생성
- AI는 제안서의 1차 초안을 자동 생성해 기획자의 시간 부담을 대폭 줄인다.
- 예를 들어, 행사 개요나 추진 일정, 참가자 유치 전략 등의 기본 문장을 자동으로 작성하고, 기획자가 최종 다듬는 방식으로 작업 속도가 빨라진다.
실전 적용 예시
사례: 국제 IT 콘퍼런스 입찰 제안서 작성 시
| 항목 | 기존 방식 | AI 도입 후 |
| 유사 사례 조사 | 구글링 3~4시간 | AI 자동 요약 10분 |
| 트렌드 분석 | 내부 회의 및 감각에 의존 | ChatGPT 기반 전문가 의견 요약 |
| 표/도식 작성 | 파워포인트 수작업 | Notion AI + Canva 자동 생성 |
| 전체 작성 시간 | 평균 4~5일 | 2일 이내 가능 |
AI가 제안서에서 주는 핵심 가치는?
- 속도: 정보 수집 → 초안 생성 → 문장 다듬기까지 평균 2배 이상 빠르게
- 정확도: 최신 트렌드 및 데이터 기반 제안으로 설득력 강화
- 차별화: 유사 제안서의 패턴에서 벗어나 독창적인 구조 제안 가능
- 팀 협업 향상: AI가 중간 초안을 제공함으로써 구성원 간 피드백 중심의 협업 가능
기획자에게 필요한 능력은?
- AI 툴 자체를 ‘잘 다루는 능력’이 아닌,
어떤 정보를 입력하면, 어떤 결과를 받을 수 있는지를 설계하는 능력이 중요하다. - 즉, 기획자의 질문 능력(prompting skill), 그리고 AI 결과물을 기획적 언어로 다듬는 능력이 제안서 성공을 좌우한다.
2-2. 콘텐츠 제작과 마케팅 자동화
MICE는 이제 ‘콘텐츠 산업’이다
과거에는 행사를 열면 사람들이 알아서 찾아왔다. 하지만 지금은 다르다.
행사를 알리고, 참여를 유도하고, 재참여로 연결시키는 콘텐츠 전략이 핵심이 되었다.
즉, MICE는 콘텐츠 산업으로 진화했고, 이 콘텐츠를 대량으로 빠르게 생산해야 하는 환경에서 AI는 없어서는 안 될 도구가 되었다.
AI가 콘텐츠 마케팅에서 수행하는 역할
1) 콘텐츠 기획 지원
- 타겟 오디언스의 관심 키워드 수집 (예: Google Trends, SparkToro 활용)
- SNS 분석을 통한 인기 콘텐츠 유형 파악
- 블로그 주제, 행사 소개 콘텐츠 제목 등 자동 제안
2) 텍스트 콘텐츠 생성
- 블로그 글, 소개 문구, 보도자료, 사후 뉴스레터 등의 초안을 ChatGPT, Jasper AI 등을 통해 자동 생성
- SEO 최적화된 키워드 삽입까지 자동 처리 가능
3) 이미지 및 영상 제작
- Midjourney, RunwayML, Pika Labs 등의 툴을 통해 이미지 및 홍보 영상 자동 생성
- 예: “AI 콘퍼런스를 홍보할 30초 영상”이라고 입력하면, 관련된 영상과 음악을 자동 편집
4) 콘텐츠 일정 관리 및 퍼블리싱
- Notion AI, Buffer, Hootsuite 등과 연동하여 콘텐츠 일정 자동 생성 및 다채널 배포까지 자동화
실전 적용 예시
사례: ‘국제 교육 박람회’ 사전 홍보 콘텐츠 제작
| 콘텐츠 유형 | AI 활용 도구 | 생성 방식 |
| SNS 홍보 이미지 | Midjourney | 주제 키워드 기반 자동 생성 |
| 블로그 글 | ChatGPT | SEO 키워드 기반 콘텐츠 자동 작성 |
| 뉴스레터 | Copy.ai | 행사 요약 기반 자동 문장화 |
| 홍보 영상 | RunwayML | 텍스트 입력 기반 클립 자동 편집 |
콘텐츠 마케팅에서 중요한 AI 활용 포인트
- 콘텐츠 방향은 사람이 정한다
- 아무리 좋은 AI도 ‘왜 이 콘텐츠를 만들 것인가’를 결정하지는 못한다.
- 기획자의 전략적 사고가 우선이며, AI는 실무를 가속화하는 도구이다.
- 브랜드 일관성을 지켜야 한다
- 자동 생성된 문장이나 이미지도 브랜드 톤&매너에 맞게 교정해야 한다.
- 이 역할은 여전히 기획자의 몫이다.
- A/B 테스트와 반복 개선
- AI는 테스트용 콘텐츠 버전을 빠르게 생성할 수 있다.
- 클릭률, 반응률 등 데이터를 통해 반복 최적화 가능
2-3. 시장 조사, 타겟 분석, 트렌드 대응
“데이터 없는 기획은 더 이상 통하지 않는다”
과거에는 시장 조사나 트렌드 분석이 ‘있으면 좋다’는 선택사항이었다. 하지만 지금은 다르다.
기획서나 행사 운영 전략이 ‘데이터에 기반했는가’는 프로젝트 선정과 성공에 직결되는 핵심 요소다. 특히 공공기관이나 글로벌 파트너십을 수반하는 대형 프로젝트의 경우, 근거 없는 기획은 평가에서 즉시 제외된다.
이러한 환경에서 AI는 데이터 기반 의사결정을 기획자의 손에 실현 가능하게 만들어주는 핵심 파트너로 기능한다.
무작정 구글링하거나 시장조사 보고서를 정독하던 시대는 끝났다.
이제는 AI가 수집, 요약, 분석을 동시에 처리하며, 실시간 트렌드까지 반영한다.
AI가 시장 조사에 주는 결정적 가치
1) 정보의 ‘양’과 ‘속도’ 모두 확보
- 기존에는 5~6개의 주요 보고서를 읽고 요약하는 데 수일이 걸렸다.
- AI는 수백 개의 기사, 보고서, 통계자료를 크롤링하고 요약해 핵심만 정리해준다.
- 그 결과, 기획자는 더 전략적인 결정을 더 빨리 내릴 수 있다.
2) 트렌드 예측의 정교함
- AI는 수많은 트렌드 키워드의 발생 빈도, 시기, 지역 분포 등을 종합해 미래 예측 패턴을 제공한다.
- 예: “AI 기반 교육 콘텐츠의 6개월 내 검색량 증가 예측”, “전시회 참가자 연령별 관심 키워드 변화”
3) 경쟁 행사 분석 자동화
- 과거 경쟁 행사 분석은 홈페이지, 보도자료, SNS를 직접 찾아보며 수작업으로 정리했지만,
- 이제는 Similarweb, Semrush, Perplexity AI 등을 활용해 주요 통계와 콘텐츠 전략을 AI가 요약해준다.
실전 도구 예시 및 활용법
| 목적 | AI 도구 | 활용 방식 |
| 행사 관련 트렌드 키워드 분석 | Google Trends + ChatGPT | 특정 산업 키워드의 검색 추이, 계절성 파악 |
| 타겟 오디언스 관심사 파악 | SparkToro | 업종별 타겟의 SNS 활동, 콘텐츠 선호도 분석 |
| 경쟁 행사 비교 | Similarweb, Semrush | 웹 트래픽, 키워드, 유입 채널 분석 |
| 시장 동향 리서치 | Perplexity, You.com | 질문 기반 실시간 자료 요약, 정리 |
| SNS 콘텐츠 트렌드 | Buzzsumo | 어떤 콘텐츠가 ‘바이럴’ 되고 있는지 확인 |
타겟 분석: 기획의 중심은 ‘사람’이다
AI는 사람을 수치로 분석하고, 기획자는 그 의미를 해석한다
MICE 산업은 결국 ‘사람을 모으고, 반응하게 하고, 다시 돌아오게 만드는 것’이 핵심이다.
그렇다면 기획자는 어떤 사람이 우리 행사의 핵심 타겟인지, 그들의 성향과 니즈는 무엇인지 정확히 파악해야 한다.
이때 AI는 타겟의 온라인 행동 데이터를 기반으로 분석 자료를 제공해주며, 기획자는 그 결과를 바탕으로 메시지, 프로그램 구성, 홍보 전략을 최적화할 수 있다.
예: 산업별 타겟 오디언스 분석
| 산업 | 주요 타겟 | AI 분석 지표 | 기획 포인트 |
| 헬스케어 | 30~50대 전문가 | SNS 댓글 반응, 컨퍼런스 참가이력 | 전문가 강연 중심 구성 |
| 게임/IT | 20~30대 남성 | 커뮤니티 언급량, 유튜브 시청 패턴 | 체험형 부스 및 인플루언서 연계 |
| ESG·지속가능성 | 20~40대 여성 | 검색 키워드 분석, 기사 공유율 | 감성 콘텐츠 중심 홍보 |
트렌드 대응은 “기획의 전제조건”
AI가 실시간으로 제공하는 트렌드 인사이트
- 콘텐츠 트렌드는 짧게는 1주일, 길게는 3개월 단위로 변화한다.
- AI는 실시간 데이터를 바탕으로 어떤 키워드가 상승세인지, 어떤 콘텐츠 형식이 인기인지를 빠르게 보여준다.
- 예: “2025년 1분기, B2B 전시회에서 가장 많이 사용된 키워드 TOP 10”
기획자의 역할: 인사이트를 ‘전략화’하라
AI가 트렌드를 보여주는 것만으로는 부족하다.
기획자는 그 인사이트를 기반으로 다음과 같은 전략을 수립해야 한다.
- 프로그램 구성 시, 최신 이슈를 반영한 세션 추가
- SNS 콘텐츠에 트렌드 키워드를 반영한 제목 삽입
- 트렌드에 맞는 파트너/스폰서 유치 전략 수립
실전 시나리오: ‘글로벌 창업 콘퍼런스’ 기획
목표: 2030세대 창업가를 타겟으로 한 행사 기획
AI 분석 기반 전략 수립 예시:
| 항목 | AI 도출 인사이트 | 기획 전략 |
| 관심 키워드 | “소셜임팩트 창업”, “AI 스타트업”, “제로웨이스트” | 프로그램 주제 구성에 반영 |
| 콘텐츠 선호 | 영상 기반 콘텐츠, 짧은 하이라이트 | 쇼츠형 홍보 콘텐츠 제작 |
| 채널 | 인스타그램, 유튜브, 뉴스레터 | SNS 연계 이벤트 + 리마케팅 광고 진행 |
PART 2-3 요약 정리
- 시장 조사와 트렌드 분석은 더 이상 전문가의 ‘감’에만 의존하지 않는다.
- AI는 실시간 데이터 분석과 요약을 통해 빠르고 정밀한 전략 수립을 지원한다.
- 기획자는 AI의 수치 데이터를 ‘사람 중심’의 기획 언어로 해석하고 적용할 줄 알아야 한다.
2-4. 행사 기획과 운영에서의 AI 활용
기획에서 운영까지, 이제는 AI와 함께 설계하는 시대
MICE 산업에서 ‘행사 기획’은 단순히 장소를 정하고 일정을 짜는 수준이 아니다.
그것은 곧 전체 브랜드 경험을 설계하는 전략적 행위이며, 기획서 → 실행 → 피드백 → 개선의 순환 구조를 가진 복합적인 업무다.
이 구조 속에서 AI는 단지 자료를 검색하거나 콘텐츠를 만드는 수준을 넘어,
행사 구조 자체를 설계하고, 운영 흐름을 예측하며, 실시간 데이터를 기반으로 개선안까지 제시할 수 있는 동반자로 발전하고 있다.
AI는 행사 ‘기획’ 단계에서 어떤 역할을 할 수 있는가?
1) 프로그램 구성 자동 제안
- 행사 주제와 타겟을 입력하면, AI는 유사 행사 사례를 기반으로 세션 구성을 제안할 수 있다.
- 예: “AI 스타트업 콘퍼런스”라는 키워드 입력 → 기조연설 주제, 패널 토론 테마, 네트워킹 세션 구조 추천
2) 참가자 동선 시뮬레이션
- 특히 대형 전시회나 다세션 콘퍼런스의 경우, 참가자의 흐름이 곧 ‘경험 품질’로 직결된다.
- AI는 과거 행사 데이터를 기반으로 최적의 동선 및 세션 배치 시뮬레이션을 제공한다.
- 참가자 정체 현상, 인기 세션의 혼잡도 예측 등도 가능
3) 세부 일정 자동화
- 행사의 전반적인 일정을 입력하면, AI는
- 세부 실행 계획
- 인력 배치
- 물품 납기
- 리허설 일정까지 자동으로 제안
- 특히 팀이 많은 프로젝트에서 협업 일정 조율을 AI가 도와주는 구조는 큰 효율을 가져온다.
4) 행사 위험 요소 사전 예측
- 참가자 수, 동선, 날씨, 교통, 유사 행사 일정 등을 종합 분석해
- 돌발 변수 가능성을 사전에 경고하고
- 대응 시나리오를 제시할 수 있다.
AI는 행사 ‘운영’ 단계에서 어떻게 활용되는가?
1) 챗봇을 통한 참가자 지원
- AI 챗봇은 행사 전후로 24시간 참가자 문의에 대응할 수 있으며,
- 등록 안내, 일정 공지, 장소 확인, 세션 추천 등의 서비스를 실시간으로 제공한다.
- 최근에는 GPT-기반 대화형 챗봇이 도입되면서 보다 자연스럽고 맥락 있는 대화 지원이 가능해졌다.
2) 참가자 행동 데이터 실시간 분석
- 참가자의 앱 사용 기록, 세션 입장/이탈 기록, 질문 제출, 네트워킹 빈도 등을
- AI가 실시간으로 분석하여 행사 운영 흐름을 바로 조정할 수 있다.
- 예: 특정 세션 이탈률이 높으면, 현장에서 좌석을 재배치하거나 홍보 문구를 조정
3) 현장 운영 자동화
- 출입 체크인, 세션 출석 확인, 증강현실 가이드, 로봇 안내원 등 AI 기반 운영 요소가 다수 도입되고 있다.
- 이는 운영 인력을 줄이는 동시에, 운영의 정밀도와 효율성을 높이는 데 기여한다.
행사 후, AI가 만드는 ‘보고서의 혁신’
1) 사후 평가 자동화
- 참가자 피드백, 설문 결과, SNS 반응, 언론 보도 등을 AI가 수집·정리해
- 사후 보고서를 자동으로 구성할 수 있다.
- 자연어 처리 기반 요약 기능을 통해 의미 있는 피드백만 추출해주는 것도 가능하다.
2) 데이터 기반 개선안 도출
- AI는 이전 행사들과의 비교 분석을 통해
- 참가자 유입률, 만족도, 체류 시간 등 핵심 지표에서 어떤 변화가 있었는지 시각화하고
- 다음 행사에서 보완할 점을 정량적으로 제시한다.
실전 적용 시나리오: 대규모 글로벌 포럼 운영
| 단계 | 기존 방식 | AI 활용 방식 |
| 세션 구성 | 내부 회의 및 벤치마킹 | 유사 행사 기반 자동 추천 |
| 참가자 지원 | 운영요원 배치 | GPT 기반 챗봇으로 24시간 대응 |
| 동선 관리 | 현장 감으로 조정 | AI 시뮬레이션 및 실시간 분석 |
| 사후 보고서 | 엑셀 기반 수기 정리 | 자동 수집 + 요약 + 시각화 보고서 생성 |
AI 활용 시 주의할 점
- 모든 것을 AI에 맡기지 마라
- AI는 어디까지나 ‘기획을 보조’할 뿐, 핵심 전략과 방향은 여전히 인간의 판단이 결정한다.
- 기획자가 AI의 결과물을 해석하고 재구성할 능력이 없다면 오히려 기획의 질이 떨어질 수 있다.
- 데이터 품질이 결과를 좌우한다
- AI가 학습하는 데이터가 부정확하거나 불균형하면 잘못된 추천이나 오류 가능성도 높다.
- 따라서 신뢰할 수 있는 출처의 데이터를 기반으로 설계해야 하며, AI 결과를 무조건 신뢰하지 말고 반드시 검토해야 한다.
- 기술의 과시보다 ‘참가자 경험’을 중심에 두어라
- AI 기술을 쓰는 것이 목적이 되어선 안 된다.
- 핵심은 기술이 참가자의 만족도를 얼마나 높이고, 운영 효율을 얼마나 향상시키느냐이다.
PART 2-4 요약 정리
- AI는 행사 기획과 운영 전 과정에서 전략적 파트너로 작동한다.
- 세션 구성, 참가자 분석, 운영 자동화, 사후 평가까지 모든 단계에서 생산성과 정밀도를 끌어올릴 수 있다.
- 하지만 기술의 중심은 ‘참가자’이며, 기획자는 AI의 능력을 행사 전략에 효과적으로 녹여낼 줄 아는 역량이 필수다.
PART 3. MICE 산업에서 필요한 AI 인재의 조건
3-1. 데이터 기반 기획자형 인재
기획의 중심은 여전히 사람이다
디지털 전환이 가속화되며 많은 역할이 자동화되고 있지만, 행사 기획의 본질은 여전히 사람을 중심에 둔 설계와 스토리텔링이다.
다만 이제는 데이터 없는 기획은 신뢰받기 어렵고, AI를 이해하지 못하는 기획은 실행력이 떨어진다.
이런 상황에서 가장 필요로 하는 인재 유형은 바로 ‘데이터 기반 기획자형 인재’다.
이 인재는 행사 주제와 목적을 통합적으로 이해하고, 정량적 데이터와 정성적 감각을 동시에 활용하여 전략을 설계할 수 있는 역량을 갖춘 사람이다.
데이터 기반 기획자란 누구인가?
다음 세 가지 특징을 갖춘 기획자다:
- 데이터에 근거한 논리를 설계할 줄 안다
- 감각에만 의존하지 않고, 수치와 지표로 기획 의도를 설명할 수 있음
- 타겟 분석, 참가자 동선, 프로그램 구성 모두를 데이터 중심으로 사고
- AI 툴을 전략적으로 활용할 줄 안다
- 단순히 툴을 ‘사용’하는 것을 넘어서,
- 어떤 정보를 입력해야 유의미한 결과가 나오는지 ‘설계’할 수 있음
- 콘텐츠, 기획서, 제안서까지 아우르는 통합 기획자
- 마케팅, 콘텐츠, 운영 등 각 영역의 언어를 이해하고 통합적으로 기획을 구성할 수 있음
실무 시나리오 예시: 서울시 글로벌 인재 포럼 기획자
상황: 매년 열리는 ‘글로벌 인재 포럼’에서 신규 기획자를 선발 중
| 항목 | 기존 기획자 | 데이터 기반 기획자형 인재 |
| 타겟 설정 | 연령·성별 추정 기반 기획 | 검색 트렌드 + SNS 관심 키워드 기반 세분화 타겟 설정 |
| 주제 선정 | 내부 회의와 과거 사례 참고 | ChatGPT+Trends 기반 미래 화두 예측 후 기획 |
| 제안서 작성 | 경험 중심 서술 | 인사이트·수치·경쟁 분석 기반 스토리텔링 |
| 예산 배분 | 전년도 구성 참조 | 프로그램별 ROI 시뮬레이션을 통한 전략적 배분 |
필요한 도구와 스킬셋
| 역량 영역 | 추천 툴 | 설명 |
| 시장 분석 | Google Trends, SparkToro, Perplexity | 트렌드 키워드, 관심도 조사 |
| 데이터 시각화 | Canva, Flourish, Power BI | 기획서를 위한 데이터 시각화 |
| 기획 설계 | Notion AI, ChatGPT | 기획 구조 생성 및 문장화 |
| 전략 발표 | Beautiful.ai, Tome | 발표자료 자동 구성 및 디자인 |
성장 전략: 기획자는 이렇게 AI 역량을 갖춘다
- Prompt Engineering 기초 학습
- ChatGPT, Claude 등을 다루기 위해선 질문을 구조화하는 능력이 필요
- 잘 짜인 프롬프트가 기획서 수준을 결정
- 타겟 분석 기반 사고 훈련
- 타겟의 성향, 채널, 언어 등을 파악하고 이를 콘텐츠와 연결시키는 훈련이 필요
- 이를 위해 정기적인 SNS 분석, 트렌드 리서치 습관화
- AI 협업을 통한 기획서 작성 루틴 만들기
- ‘자료 수집 → 구조 설계 → 초안 작성 → 정제’ 전 과정에 AI를 끼워넣는 루틴화
- 반복을 통해 실무 효율과 완성도 모두 향상
3-2. 마케팅/콘텐츠 중심의 AI 크리에이터
마케팅 콘텐츠는 AI가 더 잘 만든다고?
최근 ChatGPT, Jasper, Midjourney, RunwayML 등 생성형 AI의 등장으로
MICE 마케팅의 실무 환경은 완전히 달라졌다.
단순한 카드뉴스 수준을 넘어서, 영상, 슬로건, 랜딩페이지, 이벤트 메시지까지도
AI가 초안 수준을 넘어 ‘완성형 콘텐츠’로 직접 제작할 수 있는 시대가 된 것이다.
이런 흐름 속에서 필요한 인재는 바로
AI 기술을 적극적으로 활용해 콘텐츠를 기획·제작·테스트·배포까지 전 과정을 담당할 수 있는 ‘크리에이터형 인재’다.
어떤 사람이 AI 콘텐츠 크리에이터인가?
- 키워드 기반 콘텐츠 설계에 능하다
- 타겟의 검색 키워드를 파악하고, 이를 기반으로 메시지를 구조화할 수 있음
- 이미지·영상 콘텐츠까지 다룰 줄 안다
- 단순 텍스트 작성에 그치지 않고, AI 도구를 통해 시각 콘텐츠를 자동 제작
- A/B 테스트를 통한 최적화 감각을 가진다
- 콘텐츠를 한번 만들고 끝내지 않고, 반응 데이터를 기반으로 반복 개선 가능
실무 예시: 전시회 사전 홍보 콘텐츠 3일 내 제작
| 항목 | AI 도구 | 설명 |
| 블로그 글 | ChatGPT | 키워드 기반 SEO 콘텐츠 자동 작성 |
| 카드뉴스 이미지 | Canva AI | 텍스트 입력 기반 디자인 자동 생성 |
| 숏폼 영상 | Pika Labs, Runway | 30초 짜리 행사 소개 영상 제작 |
| SNS 카피라이팅 | Copy.ai | 다양한 톤앤매너로 문장 변환 |
| A/B 테스트 | Google Optimize | CTA 문구 실험 → 클릭률 비교 분석 |
필요한 스킬셋
| 역량 | 설명 |
| AI 콘텐츠 기획 | 메시지 구조 설계 + 키워드 전략 수립 능력 |
| 영상/이미지 툴 | Midjourney, Runway 등 툴 익숙함 |
| SEO 최적화 | 검색노출 중심 키워드 구성 |
| 마케팅 자동화 | 콘텐츠 퍼블리싱 + 테스트 구조 이해 |
3-3. 기술과 실무를 잇는 AI 운영 전문가
기술만 아는 사람도, 기획만 아는 사람도 부족하다
AI 시대의 MICE 산업에서는 기술을 현장에 실제로 적용할 줄 아는 사람,
즉 ‘기획 언어를 이해하고, 기술을 직접 도입하고 운영할 줄 아는 중간자 역할’을 하는 인재가 절대적으로 필요하다.
이들이 바로 AI 운영 전문가다.
이들은 개발자처럼 코드를 짜지는 않더라도,
AI 툴을 적절히 선정하고, 행사 환경에 맞게 세팅하고,
현장에서 안정적으로 작동되도록 운영하고 개선하는 실무형 테크 기획자에 가깝다.
왜 지금, AI 운영 전문가가 필요한가?
1) 도입보다 ‘정착’이 중요해진 시대
- 많은 MICE 기업이 AI에 관심은 있지만, 실제 업무에 정착시키는 데 어려움을 겪는다.
- 기술과 툴은 넘쳐나지만, 누가 언제 어디서 어떻게 활용해야 할지 ‘사용 설계’가 비어 있다.
2) 기술과 사람을 연결할 사람이 필요하다
- 기획자는 기술 용어에 약하고, 개발자는 현장 맥락을 잘 모른다.
- 이 두 세계를 모두 이해하며 “현장 맞춤형 AI 활용법”을 설계할 수 있는 인재가 필수다.
3) 운영 중심 산업 특성상, 기술 구현력보다 ‘적용력’이 우선
- 복잡한 개발보다, 기존 도구들을 적절히 조합해 문제를 해결할 수 있는 실무형 감각이 더 중요하다.
- 예를 들어, 챗봇을 도입하려면 코딩보다 시나리오 설계 + UI 구성 + 데이터 연동이 더 큰 비중을 차지한다.
어떤 사람이 AI 운영 전문가인가?
| 역량 범주 | 요구되는 능력 |
| 기획 언어 해석 | 기획자의 요구사항을 기술적 요구로 번역할 수 있음 |
| 툴 도입 능력 | 필요한 AI 도구를 선정하고 실제로 적용할 수 있음 |
| 운영 경험 | 현장 상황, 이슈, 대응 방식에 대한 실무 감각 보유 |
| 커뮤니케이션 | 기획자-운영자-개발자 간 중재 및 실행 총괄 가능 |
실무 시나리오: 글로벌 콘퍼런스에서 AI 기술 도입
상황: AI 기반 Q&A 자동 응답 챗봇을 행사 기간 동안 운영해야 함
| 항목 | 기존 방식 | AI 운영 전문가가 있을 때 |
| 챗봇 도입 | 외주 개발 의존, 일정 지연 | 기획팀과 협업해 직접 GPT 챗봇 세팅 |
| 시나리오 구성 | 고객 문의 유형 직접 조사 | 과거 문의 데이터를 AI로 분류 및 구조화 |
| 운영 방법 | 현장에 종이 안내문 배포 | 챗봇 링크 자동 전송, 실시간 응답 로깅 |
| 피드백 반영 | 행사 후 검토 | 운영 중에도 실시간 수정 및 성능 개선 |
실제로 필요한 도구 및 기술
| 기술/도구 | 역할 | 난이도 |
| ChatGPT API | 맞춤형 챗봇 구축 | 중 |
| Zapier / Make | 여러 툴 간 연동 자동화 | 중 |
| Notion AI | 정보 구조화 및 내부 자동화 | 하 |
| Airtable | 참가자 정보 관리 + 데이터베이스 구성 | 중 |
| QR 시스템 연동 | 출입 확인 및 데이터 수집 자동화 | 중 |
AI 운영 전문가의 핵심 포인트
- 기술보다는 목적을 이해하라
- 무엇을 해결하고자 하는가? 기술은 그다음이다.
- 목적 → 흐름 설계 → 툴 도입 → 운영 최적화의 순서를 설계해야 한다.
- 실행 가능성에 집중하라
- 이론적인 AI 모델보다는, 현장에서 당장 작동할 수 있는 현실적인 솔루션이 더 중요하다.
- "될 것 같은 기술"보다 "지금 당장 되는 기술"이 우선이다.
- 운영 데이터를 기반으로 지속 개선하라
- 참가자의 사용 행태, 반응 시간, 오류 로그 등을 분석해
- 운영 중간에도 계속해서 개선할 수 있는 유연성을 가져야 한다.
- 참가자의 사용 행태, 반응 시간, 오류 로그 등을 분석해
이 역할은 어떻게 준비해야 할까?
- 기획서를 기술 흐름도로 변환해보는 연습
- Zapier, Make 등 노코드 툴 사용법 마스터
- GPT 챗봇 시나리오 설계 경험 축적
- 행사 현장에서 일해본 경험이 있다면, 그것이 가장 큰 자산
PART 3-3 요약 정리
- AI 운영 전문가는 기획과 기술 사이의 가교 역할을 수행하는 실전형 인재다.
- 이 인재는 툴을 ‘사용’하는 수준이 아니라, 업무에 ‘정착’시키는 설계자이며,
- 행사 전반에서 AI를 목적 중심으로 안정적·효율적으로 적용할 수 있는 능력이 핵심이다.
3-4. 조직 내 AI 이해도 향상을 위한 교육 전략
기술 도입보다 더 어려운 것: 구성원의 ‘이해’와 ‘활용’
많은 MICE 기업과 조직들이 최근 다양한 AI 툴을 도입하고 있다.
하지만 실제 현장에서 제대로 활용되지 않는 경우가 대부분이다.
그 이유는 명확하다.
기술 자체가 어려워서가 아니라, “어디에 써야 할지 모르기 때문”, 그리고 “내 업무에 어떤 식으로 연결되는지 체감되지 않기 때문”이다.
즉, 문제는 기술이 아니라 ‘AI 리터러시(AI Literacy)’의 부족이다.
이를 해결하기 위해선, 조직 전체의 AI 이해 수준을 끌어올리고, 실무 중심의 교육 체계를 구축해야 한다.
조직 내 AI 교육이 실패하는 흔한 이유
- 이론 중심의 교육
- AI 원리, 기술 구조, 알고리즘 중심의 강의
- 실무자에게 직접적인 도움이 되지 않음
- 업무와의 연결 부족
- “이게 내 일과 무슨 상관이지?”라는 반응
- 사례와 맥락이 없어 활용 가능성을 이해 못함
- 일회성 워크숍 형태
- 1~2회의 외부 교육으로 끝나며,
- 반복 학습이나 현장 피드백 구조가 없음
효과적인 AI 교육은 어떻게 구성되어야 하는가?
AI 교육은 기술 강의가 아니라 업무 개선 전략 워크숍이 되어야 한다.
아래는 실무 중심의 교육 설계 원칙이다.
STEP 1. 업무 중심으로 시작하라
교육의 첫 단계는 “AI가 뭔가요?”가 아니라,
“내가 반복적으로 하는 업무 중, 자동화할 수 있는 게 뭘까?”라는 질문에서 시작해야 한다.
예시 질문:
- 매번 같은 양식으로 작성하는 보고서가 있나요?
- 행사 전에 반복적으로 수작업하는 업무가 있나요?
- 참가자와 같은 질문을 여러 번 주고받나요?
이러한 질문을 통해 AI로 자동화하거나 개선할 수 있는 지점을 실무자가 스스로 인식하게 만드는 것이 핵심이다.
STEP 2. 직무별 맞춤형 교육 설계
모든 구성원에게 똑같은 AI 교육을 제공하는 것은 비효율적이다.
직무별, 역할별로 적용 가능한 AI 툴과 기술이 다르기 때문이다.
| 직무 | 적용 가능한 AI 영역 | 교육 포인트 |
| 기획 | 제안서 구조 설계, 트렌드 조사 | 문서 자동화, 자료 요약 툴 |
| 마케팅 | 콘텐츠 제작, 키워드 전략 | 생성형 AI, SEO 최적화 콘텐츠 |
| 운영 | 참가자 응대, 챗봇 구축 | 챗봇 시나리오 설계, 실시간 대응 |
| 디자인 | 이미지·영상 자동 생성 | Midjourney, Canva AI 활용법 |
| CS | 반복 질문 대응 | GPT 챗봇 + FAQ 자동화 |
STEP 3. 소규모 실습 기반 워크숍
이론 중심의 강의보다, 실무 시나리오에 기반한 실습이 훨씬 효과적이다.
예를 들어,
- “우리 행사 소개문을 ChatGPT로 작성해봅시다.”
- “지난 행사 데이터를 기반으로 보고서 초안을 만들어봅시다.”
- “참가자 FAQ 챗봇을 GPT로 직접 설계해봅시다.”
이런 현업 중심의 과제 수행 방식이 학습 몰입도를 높이고,
실제로 적용 가능한 수준까지 끌어올려준다.
STEP 4. 현장 적용 후 피드백 구조 설계
교육은 ‘배우는 것’에서 끝나면 안 된다.
교육 이후 실제로 AI를 적용해본 경험을 바탕으로 개선점과 성과를 피드백할 수 있는 루프가 필요하다.
예시 구조:
- 교육 → 실무 적용 → 2주 후 활용 사례 발표 → 문제점 공유 → 튜터 피드백
이런 순환 구조는 실무자들의 정착과 응용을 가속화시킨다.
STEP 5. 사내 AI 챔피언 육성하기
모든 직원이 AI 전문가일 필요는 없다.
그러나 각 부서에 최소 1~2명씩, ‘AI 챔피언’ 역할을 하는 실무 전문가를 키우는 전략이 매우 효과적이다.
이들은 다음과 같은 역할을 수행한다:
- 새로운 AI 툴을 먼저 테스트하고 공유
- 팀원들의 질문에 빠르게 응대
- 교육 자료나 가이드를 사내 기준에 맞게 정리
- 부서의 AI 활용 문화 정착을 주도
이러한 내부 인재는 외부 강사보다 훨씬 지속 가능하고, 조직 맞춤형으로 작동한다.
실전 적용 사례: MICE 전문 기획사의 AI 교육 설계
| 구성 요소 | 내용 |
| 목적 | 제안서 품질 향상 및 콘텐츠 제작 자동화 |
| 대상 | 기획팀, 콘텐츠팀, 운영지원팀 |
| 교육 구조 | ① 사전 설문 → ② 직무별 워크숍 → ③ 1:1 실습 과제 → ④ 현장 적용 후 피드백 |
| 툴 | ChatGPT, Canva AI, Notion AI, Zapier |
| 성과 지표 | 제안서 작성 시간 단축률, 콘텐츠 제작량 증가, 내부 만족도 |
PART 3-4 요약 정리
- AI 교육은 기술 전수가 아니라 업무 개선 전략 설계여야 한다.
- 모든 구성원에게 동일한 교육이 아닌, 직무별 맞춤형 실습 중심 교육이 효과적이다.
- 교육 이후 현장 적용 → 피드백 → 반복 학습 → AI 챔피언 양성까지 이어지는
순환 구조를 구축해야 조직 전체의 AI 역량이 진화할 수 있다.
PART 4. AI 도입을 위한 조직과 개인의 준비
4-1. MICE 기업의 디지털 전환 로드맵
단순 도입은 시작일 뿐, 문제는 ‘정착’이다
많은 MICE 기업들이 AI 기술에 주목하고 있다.
실제로 ChatGPT, Notion AI, Canva AI, 다양한 마케팅 자동화 툴 등을
실험적으로 도입해보는 사례는 급속도로 늘고 있다.
그러나 상당수 조직은 이런 도입 이후, 활용률이 낮거나, 다시 기존 방식으로 회귀하는 문제를 겪는다.
이는 AI 자체의 한계가 아니라, 디지털 전환(Digital Transformation)에 대한 전략 부재와 조직적 준비 부족 때문이다.
디지털 전환은 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라,
업무 방식, 의사결정 구조, 사람들의 사고방식까지 바꾸는 장기적 변화 과정이다.
MICE 산업에 특화된 디지털 전환 5단계 로드맵
MICE 기업이 AI를 포함한 디지털 역량을 조직에 효과적으로 도입하려면,
다음과 같은 5단계 디지털 전환 프로세스를 따를 필요가 있다.
1단계: 현실 진단 (Digital Baseline Assessment)
- 조직 내부에 어떤 반복 업무가 있는가?
- 수작업 중심의 업무가 얼마나 되는가?
- 직원들의 디지털 툴 숙련도는 어느 수준인가?
실행법:
- 부서별로 AI 도입 가능성이 높은 업무를 조사
- 반복적인 수기 업무, 정보 수집, 보고서 작성 항목 파악
- 직원 설문을 통해 디지털 역량의 현재 수준 진단
2단계: 전략 설정 (Vision & Goal Setting)
- 단순 효율화가 목표인가, 혁신적 서비스 도입이 목표인가?
- 도입 대상은 특정 팀인가, 전사적인 접근인가?
실행법:
- 경영진의 명확한 비전 선언
- 도입 범위, 기간, 목표 지표를 설정
- “왜 AI를 도입하는가”에 대한 내부 커뮤니케이션 강화
3단계: 도구 선정 (Tool Curation)
- 툴은 조직의 규모, 업무 흐름에 따라 달라져야 한다.
- 가장 유명한 툴이 아니라, 가장 맞는 툴이 중요하다.
실행법:
- 업무 목적별 툴 매칭 테이블 작성
- 시범 도입(Pilot) 팀 선정 후, 테스트 기간 운영
- UI/UX, 협업 가능성, 내부 IT 연동 여부 검토
예시:
| 업무 목적 | 추천 AI 툴 |
| 문서 요약 | ChatGPT, Claude |
| 행사 콘텐츠 제작 | Canva AI, RunwayML |
| 참가자 Q&A | GPT 기반 챗봇 (Chatbase 등) |
| 업무 자동화 | Notion AI, Zapier, Airtable |
4단계: 역량 강화 (Capability Building)
- 도구가 있어도 사용할 줄 모르면 아무 소용이 없다.
- 툴 자체 교육이 아니라, ‘업무 시나리오 기반 실습’이 핵심이다.
실행법:
- 부서별 업무 흐름 중심의 교육 설계
- 실습 → 현장 적용 → 결과 공유 구조 설계
- 디지털 멘토 그룹(사내 챔피언) 운영
5단계: 문화 정착 (Cultural Integration)
- 디지털은 도입보다 정착이 훨씬 어렵다.
- 핵심은 “AI를 쓰는 것이 자연스러운 조직 분위기”를 만드는 것이다.
실행법:
- 업무 일지나 회의 문서를 AI 요약본으로 제출
- 제안서에 AI 기반 분석 섹션 포함하기
- 내부 포상 제도 운영: ‘AI 활용 우수 사례’ 선정 및 보상
4-2. 현장 실무자 중심의 AI 교육 설계
실무자에게 ‘통하는’ 교육이 필요하다
많은 디지털 교육이 현장에서 외면받는 이유는
실무자 입장에서 전혀 도움이 되지 않기 때문이다.
특히 MICE 산업의 현장은 빠른 속도, 촘촘한 일정, 고객 응대, 현장 변수 대응 등
이론보다 ‘바로 써먹을 수 있는 실전 중심 교육’이 절대적으로 요구된다.
교육은 이렇게 설계되어야 한다
- “지금 하는 업무를 AI로 바꿔보자” 실습 중심 설계
- 콘텐츠 팀: 홍보 글을 ChatGPT로 쓰고, Canva로 이미지 제작
- 운영팀: 자주 묻는 질문을 GPT 챗봇으로 정리
- 기획팀: 과거 행사 데이터를 기반으로 제안서 초안 생성
- “1시간 안에 바로 성과가 나오는 과제” 제공
- 예: “이번 행사 소개문을 AI로 3가지 버전 만들고 비교해보세요.”
- 강의보다 실습, 실습보다 피드백
- 실무자가 직접 만든 결과물에 대해 튜터의 코칭 및 조언 제공
- 다른 실무자들과 결과물을 공유하고 비교해보는 구조
반복 학습 구조 도입하기
- 1회 교육 → 실무 적용 → 2차 보완 학습 → 성과 공유 → 정착
- 이렇게 반복 가능한 학습 설계가 되어야 실제 업무 변화로 이어진다.
4-3. 기술보다 중요한 AI 리터러시
도구보다 ‘질문’이 중요하다
AI 시대에는 도구를 다루는 법보다 도구에 무엇을 질문하느냐가 더 중요하다.
즉, 질문력을 갖춘 기획자, 분석가, 운영자가 더 경쟁력 있는 인재가 된다.
- “이 정보를 요약해줘” → 평범한 결과
- “2030 여성 소비자 중심의 콘텐츠 톤으로, 클릭 유도 문장 형태로 바꿔줘” → 강력한 결과
이러한 차이를 만드는 것이 바로 AI 리터러시다.
이는 단순한 툴 활용법이 아닌, AI와 협업하는 사고방식이다.
AI 리터러시란 무엇인가?
| 구성 요소 | 설명 |
| 구조화된 사고 | 질문을 논리적으로 나눌 줄 아는 능력 |
| 정보 설계력 | 어떤 입력을 주면 어떤 출력을 받을 수 있는지 예측 가능 |
| 해석 능력 | AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하고 재구성 가능 |
| 윤리 의식 | AI를 사용할 때의 데이터 윤리, 저작권, 신뢰도 고려 |
어떻게 키울 수 있을까?
- 많이 써보고, 많이 틀려보는 것
- AI는 써보지 않으면 감이 안 잡힌다.
- 일상 업무 중 “이걸 AI로 해보면 어떨까?”라는 실험을 꾸준히 해야 함
- 프롬프트(Prompt) 실력 향상
- 같은 질문도 표현 방식에 따라 완전히 다른 결과
- 다양한 프롬프트 예제를 보고, 따라 써보고, 변형해보기
- 피드백 기반 학습
- AI 결과를 팀원들과 공유하고, 어떤 버전이 더 설득력 있었는지 논의
- AI의 결과를 그대로 쓰지 않고, 인간의 기획 감각으로 다듬는 훈련
PART 4 요약 정리
- AI는 도입보다 정착이 어렵다.
- MICE 조직은 도구 중심이 아닌 ‘업무 흐름 중심의 디지털 전환’을 전략적으로 설계해야 한다.
- 실무 중심 교육, 반복 학습 구조, AI 리터러시 확산이 조직 전체의 역량을 끌어올리는 핵심이다.
PART 5. 미래를 준비하는 MICE 업계의 전략
5-1. AI와 공존하는 행사 기획의 미래
AI는 ‘끝’이 아니라, 새로운 시작이다
AI가 MICE 산업에 빠르게 스며들고 있다.
콘텐츠 제작, 제안서 작성, 참가자 응대, 행사 운영…
거의 모든 영역에 걸쳐 자동화와 지능화의 물결이 몰려오고 있다.
하지만 이 변화는 MICE 산업의 종말이 아니라,
더 창의적이고, 더 몰입도 높은 행사 기획의 시작점이 될 수 있다.
왜냐하면, AI가 반복 업무를 맡을수록, 인간은 더 전략적인 영역에 집중할 수 있기 때문이다.
미래 행사 기획의 변화 키워드 5가지
① Hyper-Personalization (초개인화)
- 참가자마다 다른 경험을 제공하는 행사
- AI 분석을 기반으로 세션 추천, 자리 배치, 네트워킹 대상 자동 매칭 등
② Real-Time Optimization (실시간 최적화)
- 행사 중간에도 운영 전략이 변경됨
- 이탈률 분석 → 프로그램 순서 조정 / 현장 반응 데이터 → 홍보 콘텐츠 수정
③ Immersive Experience (몰입형 체험)
- AR, VR, XR 기반 행사 공간
- AI 음성/이미지 합성을 활용한 가상 발표자, 인터랙티브 세션
④ Data-Driven Decision Making (데이터 기반 의사결정)
- 감각에 의존하던 기획 → 수치와 근거에 기반한 설계
- 예: 참가자 만족도 예측 모델, 세션별 ROI 추적
⑤ Sustainability + Tech (지속가능성과 기술의 결합)
- AI 기반 탄소배출 추적 시스템
- 폐기물 감축, 온라인 하이브리드 운영 전략 등
5-2. 지속가능한 MICE 산업을 위한 데이터 활용법
지속가능성은 ‘선택’이 아니라 ‘책임’
환경, 사회, 거버넌스를 뜻하는 ESG 경영은 이제 글로벌 MICE 산업에서도 핵심 가치가 되었다.
특히 대규모 행사는 교통, 에너지, 자원 사용 측면에서 지속가능성을 확보하지 않으면 계약 자체가 어려워질 수 있다.
이 지점에서 AI는 행사 운영의 환경적 영향을 분석하고, 효율적인 지속가능 전략을 설계하는 데 중요한 역할을 한다.
AI 기반 지속가능 전략의 예
| 전략 영역 | AI 활용 방식 |
| 참가자 이동 최적화 | AI 기반 교통 패턴 분석 → 최적 경로 설계 및 셔틀 운영 |
| 에너지 사용량 분석 | 행사장 내 센서 데이터 분석 → 전력 소비 예측 및 조절 |
| 식음료 낭비 감축 | 참가자 수 예측 + 참여율 분석 → 식사 수량 최적화 |
| 디지털 전환 확대 | 온라인 콘텐츠 활용 비율 증가 → 종이, 장비 사용 감소 |
| 탄소배출 보고서 자동화 | 행사 운영 전/후 비교 데이터 자동 수집 + 리포트 작성 |
사례: 지속가능한 MICE의 AI 활용
국제 환경 포럼 사례
- 참가자 등록 시 교통수단 입력 → AI가 예상 탄소 배출량 계산
- 행사 중 실시간 에너지 사용량 대시보드 제공
- 행사 종료 후 자동 생성된 탄소중립 이행 보고서 제공 → ESG 기업에 인증 자료로 제출
이러한 데이터 기반 지속가능 전략은
참가자의 신뢰를 얻고, 기업 파트너십에서 경쟁력을 높이는 핵심 자산이 된다.
5-3. 글로벌 트렌드에 맞춘 AI 전략
세계는 이미 ‘AI 기반 MICE’로 움직이고 있다
국제적인 MICE 강국들은 이미 AI 기반 전략을 조직 내 전방위에 걸쳐 적용하고 있다.
싱가포르, 네덜란드, 아랍에미리트, 독일 등은 데이터 기반 마이스 산업 혁신을 정부 차원에서 지원하고 있다.
글로벌 AI-MICE 전략 트렌드 요약
| 국가 | 핵심 전략 | 특징 |
| 싱가포르 | Smart MICE 2.0 | 참가자 행동 데이터 분석 + 맞춤형 체험 제공 |
| 네덜란드 | 탄소 추적 MICE 시스템 | 행사별 탄소배출 측정 → 기업 보고 연계 |
| 아랍에미리트 | AI 기반 도시형 마이스 클러스터 구축 | 행사 + 관광 + 쇼핑을 데이터로 통합 운영 |
| 독일 | 하이브리드 컨벤션 전환 | 온·오프라인 완전 통합형 행사 시스템 도입 |
한국 MICE 산업의 전략 방향 제언
- AI 역량이 있는 기획자와 조직 중심의 인재 양성
- 데이터 수집·활용 체계화 → 성과 기반 기획 문화 정착
- 지속가능성과 기술을 연결하는 ESG형 마이스 설계자 육성
- 글로벌 흐름에 대응하는 다언어 AI 콘텐츠 및 분석 체계 도입
- 정부·지자체와의 공동 플랫폼 구축을 통한 산업 차원의 AI 표준화
PART 5 요약 정리
- AI는 MICE 산업을 단순히 자동화가 아닌 새로운 창의성과 몰입의 시대로 확장시키고 있다.
- 지속가능한 기획, 실시간 운영, 초개인화 경험, 데이터 기반 보고서가 표준 전략으로 자리잡을 것이다.
- 한국 MICE 업계는 AI 활용 인재 양성 + ESG 접목 + 글로벌 전략 정렬이라는 세 가지 키워드를 중심으로
미래형 산업 구조로 재편되어야 한다.
에필로그 ― 인간의 기획력은 AI와 함께 진화한다
AI는 대체자가 아니다, 확장자다
이 책을 쓰는 내내 강조한 것이 있다.
AI는 인간의 역할을 뺏는 존재가 아니라,
인간의 능력을 확장하는 파트너라는 점이다.
특히 MICE 산업처럼 사람의 감각과 창의력이 핵심이 되는 분야에서는
AI는 그 자체로는 절대 완성형이 될 수 없다.
AI가 해줄 수 있는 건 빠른 요약, 데이터 정리, 구조 추천, 자동화일 뿐이며
그 위에 이야기를 만들고, 사람을 연결하고, 감동을 설계하는 건 여전히 인간의 몫이다.
‘무엇을’ 할지가 아니라, ‘어떻게’ 할지가 중요해졌다
예전에는
- 어떤 콘텐츠를 만들지,
- 어떤 행사를 기획할지,
- 어떤 메시지를 전달할지가 가장 큰 고민이었다.
하지만 AI 시대에는
- 같은 콘텐츠를 어떻게 더 빨리,
- 같은 기획을 어떻게 더 설득력 있게,
- 같은 행사를 어떻게 더 몰입도 높게 구현할지가 더 중요한 질문이 된다.
그리고 이 질문에 답할 수 있는 사람은,
기획력과 감각뿐 아니라 AI 도구와 데이터의 언어를 이해하고 활용할 수 있는 사람이다.
변화는 이미 시작됐다
앞으로 다가올 미래는 단순한 변화가 아니라 질적 전환이다.
- 제안서 없이도 기획 의도를 설명할 수 있는 실시간 시각화 도구
- 참가자마다 다르게 구성되는 맞춤형 행사 경험
- 피드백이 끝나기도 전에 개선되는 운영 알고리즘
이 모든 변화는 상상이 아니라, 이미 일부 조직에서는 현실로 작동하고 있다.
그리고 이 변화는 몇몇 대기업이나 스타트업만의 이야기가 아니다.
중소형 MICE 기업, 프리랜서 기획자, 지역 기반 행사 운영자 등 누구에게나 해당되는 일이다.
당신이 지금 할 수 있는 아주 구체적인 한 가지
이 책을 읽으며 ‘좋은 내용이네’ 하고 끝난다면, 이 책은 실패한 책이다.
당신이 지금 당장 할 수 있는, 아주 작은 실천이 이 책의 진짜 시작이다.
예를 들어 이런 것들이다:
- 다음 기획안 초안을 ChatGPT에 맡겨보기
- 행사 참가자 유형을 트렌드 데이터로 분류해보기
- SNS 홍보 콘텐츠를 AI로 3가지 스타일로 만들어 A/B 테스트 해보기
- 반복되는 질문을 GPT 기반 챗봇으로 정리해보기
- 사내 동료에게 “이 일, AI로 해보면 어때요?” 라고 제안해보기
작은 변화는 생각보다 큰 속도로 당신의 일하는 방식을 바꿀 것이다.
우리는 도구를 넘어 사고를 바꾸는 시대에 살고 있다
AI는 도구다. 그러나 단순한 툴이 아니다.
사고의 방식, 기획의 문법, 업무의 정의를 근본적으로 바꾸는 촉매다.
이제는
- 기획자가 기술을 모르기 때문에 무기력해지는 시대가 아니라,
- 기술을 적절히 ‘활용’할 줄 아는 사람이 차이를 만드는 시대다.
MICE 산업은 본질적으로 사람을 연결하고, 이야기를 만들고, 경험을 설계하는 일이다.
그 본질은 변하지 않는다.
하지만 그것을 더 잘, 더 빠르게, 더 넓게 확장해줄 도구가 바로 AI다.
미래는 ‘기다리는 사람’이 아니라, ‘적응하는 사람’의 것이다
미래는 언제나 예고 없이 온다.
하지만 그 미래를 준비하는 사람은, 그 변화를 기회로 바꾼다.
당신이 MICE 산업에서 일하고 있다면,
혹은 앞으로 이 산업에 뛰어들고 싶다면,
이제는 AI라는 새로운 언어를 익히고,
그 언어로 당신만의 기획을 다시 쓰기 시작해야 한다.
이 책의 끝은, 당신의 시작이기를 바란다.
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