마케팅 팀은 AI를 사용하여 대규모 콘텐츠를 제작할 준비가 되어 있지만, 새로운 초안이 나올 때마다 규정 준수 병목현상에 부딪히게 됩니다. 신뢰와 안정성을 기반으로 구축된 기관의 경우 이는 심각한 문제입니다. 법률 및 규정 준수 팀은 리스크를 우려하여 오래된 수동 검토 프로세스를 새로운 고속 현실에 적용하고 있습니다. 이러한 마찰은 단순히 속도를 늦추는 데 그치지 않고 혁신을 멈추게 합니다. 새로운 시스템, 즉 속도와 안전을 위해 구축된 거버넌스 계층이 필요합니다.
주요 내용
- 채택 P.A.C.E.D. 프로세스: 규정 준수 표준을 손상시키지 않으면서 콘텐츠 전략을 신속하게 추진할 수 있도록 특별히 설계된 5단계 거버넌스 프레임워크를 구현합니다.
- 위험 등급 분리하기: 에스컬레이션 트리거와 함께 계층형 거버넌스 모델을 사용하여 위험도가 낮은 콘텐츠를 빠르게 추적하는 방법을 알아보세요.
- '증거 팩'을 구축하세요: 주장에 대한 권위 있는 증거를 묶어 법무팀과 영향력을 행사해야 하는 AI 모델을 모두 만족시키는 방법을 알아보세요.
- 언어 은행을 만드세요: 사전 승인된 문구 라이브러리를 구축하여 팀이 규정을 준수하는 콘텐츠를 빠르게 만들 수 있도록 하세요.
오래된 콘텐츠 워크플로우가 문제가 되는 이유
기존의 콘텐츠 승인은 글 작성, 검토, 편집, 승인, 게시 등 일률적으로 이루어집니다. 이는 한 달에 몇 개의 문서에 적합합니다. 하지만 수백 개의 페이지 또는 제품에 대한 AI 지원 콘텐츠 제작을 관리할 때는 이러한 선형적인 프로세스가 무너지게 됩니다. 특히 대기업이나 규제 산업에 속한 기업의 경우 마케팅의 민첩성 요구와 법률의 주의 의무가 직접적으로 충돌하는 병목 현상이 발생합니다.
이는 비효율적일 뿐만 아니라 전략적 위험입니다. 검토 주기에 갇혀 있는 동안 경쟁업체는 시장을 선점하고 있습니다.
- 이전: 블로그 게시물과 중요한 제품 클레임이 동일한 수준의 면밀한 검토로 처리되는 느린 단일 승인 대기열로 인해 지연이 발생했습니다.
- 이후: 데이터 기반 트리거를 사용하여 위험도가 낮은 콘텐츠를 빠르게 추적하는 계층형 거버넌스 모델을 통해 규정 준수 팀은 가장 중요한 업무에만 집중할 수 있습니다.
P.A.C.E.D. 프로세스: 물건을 망가뜨리지 않고 빠르게 이동하기
이를 해결하기 위해 콘텐츠 전략이 법률 및 규정 준수 표준을 위반하지 않으면서도 신속하게 추진될 수 있도록 설계된 거버넌스 계층인 P.A.C.E.D. 프로세스를 개발했습니다. 이는 혁신과 엄격한 내부 승인 사이에서 균형을 유지해야 하는 대기업 및 규제 대상 산업의 비즈니스를 위한 시스템입니다. 각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.
1단계: P = 사전 승인된 문구
사전 심사를 거친 언어 은행으로 신속하고 규정을 준수하는 콘텐츠 제작[인용: 505]을 시작하세요. 법무팀 및 제품팀과 협력하여 핵심 제품과 서비스를 설명하는 표준적이고 승인된 방식을 정의하세요. 브랜드 일관성 도구[인용: 130]를 제공하는 ContentFlow AI Suite와 같은 중앙 시스템에 저장하면 콘텐츠 제작자와 AI 어시스턴트가 규정을 준수하는 빌딩 블록으로 새로운 자산을 구축하여 검토 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.
2단계: A = 공신력 있는 증거 팩
특히 데이터 포인트나 경쟁사 비교 등 어떤 주장을 하든 그 증거를 "증거 팩"으로 묶어 제출하세요 이 번들에는 출처 연구 링크, 내부 데이터 검증, 법적 면책 조항 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 증거 팩은 법무팀과 AI가 여러분의 주장을 신뢰할 수 있도록 증거를 한데 묶어 제공하도록 설계되었습니다.
3단계: C = 인용 추적 및 교육
거버넌스는 내부에만 국한되지 않습니다. 또한 AI 모델이 야생에서 콘텐츠를 어떻게 인용하거나 잘못 해석하는지도 추적해야 합니다. 여기에는 AI의 '인용 공유'를 감사하고 격차를 파악하기 위한 피드백 루프를 만드는 것이 포함됩니다. 이 데이터는 내부 팀을 교육하고 기계가 더 명확하고 모호하지 않게 콘텐츠를 다듬는 데 매우 중요합니다.
4단계: E = 에스컬레이션 트리거
모든 콘텐츠가 동일한 위험을 수반하는 것은 아닙니다. 위험도가 낮은 콘텐츠를 신속하게 처리하려면 계층화된 거버넌스 모델이 필수적입니다. 콘텐츠를 더 높은 수준의 검토로 에스컬레이션하기 위한 명확한 트리거를 정의하세요. 예를 들어, 사전 승인된 문구만 사용하는 콘텐츠는 자동으로 승인되는 반면, 새로운 통계적 주장을 하는 콘텐츠는 자동으로 법률 검토로 에스컬레이션될 수 있습니다.
5단계: D = 데이터 기반 검토 로그
마지막으로 콘텐츠, 승인 및 성과에 대한 투명한 로그를 유지하세요. 이렇게 하면 규정 준수에 대한 감사 가능한 추적이 생성되고 데이터가 풍부한 피드백 루프가 제공됩니다. 특정 유형의 콘텐츠가 지속적으로 문제 없이 승인되고 성과가 좋으면 해당 데이터를 사용하여 검토 요건을 더욱 완화하여 속도와 효율성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
작동하는 거버넌스 계층 구현
P.A.C.E.D. 프로세스는 안전하고 확장 가능한 AI 콘텐츠를 위한 청사진을 제공합니다. Mercury는 귀사의 고유한 운영 과제와 전략적 목표에 맞는 맞춤형 AI 모델을 개발하여 이 프레임워크를 구축하고 자동화할 수 있도록 지원합니다.
AI 거버넌스에 대해 자주 묻는 질문
어떤 콘텐츠가 '저위험' 콘텐츠에 해당하는지 어떻게 결정하나요?
간단한 규칙으로 시작하세요. 콘텐츠가 사전 심사를 거친 언어 은행의 언어를 100% 사용하여 작성되었다면 위험도가 낮은 것으로 간주할 수 있습니다. 새로운 통계를 소개하거나, 경쟁사와 직접 비교하거나, 미래 예측 재무제표를 다루는 콘텐츠는 고위험으로 분류하여 정의된 에스컬레이션 트리거를 통해 자동으로 전송해야 합니다.
이 P.A.C.E.D. 프레임워크를 자동화할 수 있나요?
네. 최신 CMS 또는 맞춤형 AI 솔루션은 이러한 작업의 대부분을 자동화할 수 있습니다. Mercury는 맞춤형 AI 모델과 머신 러닝 알고리즘을 구현하여 승인되지 않은 문구를 사용하거나 관련 증거 팩이 없는 콘텐츠에 프로그래밍 방식으로 플래그를 지정한 다음 올바른 승인 워크플로우를 통해 라우팅할 수 있도록 지원합니다.
이 과정에서 법무팀의 역할은 무엇인가요?
이들의 역할은 모든 콘텐츠에 대한 게이트키퍼 역할에서 시스템의 설계자 역할로 전환됩니다. 사전 승인된 문구 은행을 구축하고 에스컬레이션 트리거를 정의하는 데 노력을 집중해야 합니다. 이는 그들의 시간과 전문성을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방법입니다.
이 거버넌스는 외부 AI 검색(GAIO)에 어떻게 도움이 되나요?
AI 모델은 신뢰할 수 있고 일관되며 검증 가능한 정보를 우선시합니다. P.A.C.E.D. 프로세스는 정확히 이러한 유형의 콘텐츠를 만들도록 합니다. 특히 권위 있는 증거 팩은 법률 전문가와 AI 모두 귀하의 주장을 신뢰하는 데 도움이 되는 증거를 번들로 제공하며, 이는 잠재 고객의 미묘한 의구심을 해결하는 데 매우 중요합니다.
더 안전한 AI 콘텐츠를 위한 첫걸음
대대적인 개편 없이도 지금 바로 이 프로세스를 구현할 수 있습니다. 다음 세 가지 초기 단계를 수행하세요:
- 마케팅팀과 법무팀 간의 30분 회의를 예약합니다. 유일한 안건은 단일한 선형 승인 시스템이 아닌 계층화된 위험 기반 승인 시스템을 만들겠다는 목표에 동의하는 것입니다.
- "사전 승인된 문구" 5개를 선정합니다 함께 협력하여 회사의 주요 가치 제안을 설명할 수 있는 공식적이고 규정을 준수하는 방법을 적어보세요. 이것이 사전 심사를 거친 언어 은행의 시작입니다.
- 하나의 "권위 있는 증거 팩" 만들기 마케팅 자료에 사용하는 가장 중요한 통계를 가져와서 원본 출처로 연결하고 필요한 맥락이나 면책 조항을 포함하는 간단한 문서를 만드세요. 이렇게 하면 주장에 대한 증거를 한데 묶을 수 있습니다.
