일문일답 | ‘팬 참여부터 경기장 운영까지’··· NFL CIO가 전하는 AI 기반 혁신 전략

NFL은 리그 운영 전반에 AI를 적극 도입하고 있다. 팬 참여도 향상부터 경기장 내 측정 방식의 혁신까지 AI가 다양한 영역에서 활용되고 있다. CIO 게리 브랜틀리는 정확도 향상, 경기 속도 개선, 팬 경험 개인화, 운영 효율화 등 다양한 목적을 위해 AI를 실질적으로 적용하는 방안을 설명했다. 아울러 이러한 혁신을 32개 구단 전체로 책임 있게 확장하기 위한 거버넌스 체계를 구축하는 과정도 소개했다.

NFL은 팬 경험을 어떻게 AI로 개선하고 있나?

원패스(OnePass)는 컴바인, 드래프트, 슈퍼볼, 해외 경기 등 다양한 NFL 이벤트에 참여할 수 있도록 지원하는 무료 모바일 앱이다. 티켓 관리부터 현장 활동 사전 신청까지 다양한 기능을 제공해 팬들의 편의를 높이고 있다. 여기에 생성형 AI 기반의 상담 에이전트 ‘애스크 빈스(Ask Vince)’가 추가돼, 팬들이 실시간으로 행사 일정을 계획할 수 있도록 돕고 있다. 예를 들어 어디로 가야 할지, 언제 도착해야 할지를 안내하고, 경기장 내 반입 가능 물품 등 정책에 대한 설명도 제공한다.

필드 안에서는 AI가 어떤 방식으로 쓰이고 있나?

가장 눈에 띄는 변화는 광학 트래킹(optical tracking) 기술의 도입이다. NFL은 그동안 필드 상태를 측정하는 데 체인 시스템을 사용해 왔다. 하지만 이제는 AI와 컴퓨터 비전 기술을 결합해 광학 트래킹을 활용하며, 이를 통해 측정 방식을 정밀하고 효율적인 방식으로 전환하고 있다.

NFL은 속도와 정밀성을 최우선 과제로 삼고 있다. 2025 시즌부터는 8K 카메라 6대를 퍼스트다운 여부를 판별하는 주된 도구로 사용할 예정이다. 이 시스템은 경기 중단을 최소화하면서도 빠르고 정확한 판정을 가능하게 해, 팀과 리그 관계자, 팬들에게 더 많은 정보를 제공할 수 있게 한다.

또한 중계 파트너 및 경기 연출 제작팀과의 협업을 통해, 이 판정 결과는 TV 방송과 경기장 디스플레이에 애니메이션과 그래픽 형태로 시각화된다. AI 지원 덕분에 더 빠르고 매끄러운 경기 운영이 가능해지고 있다.

그 밖에 주목할 만한 AI 활용 사례는?

마케팅 캠페인 기획에도 AI를 적극 활용하고 있다. 지난 2년간 디지털 채널 트래픽은 AI 엔진을 도입한 것만으로도 300% 이상 증가했다. AI는 콘텐츠 기획과 제작에도 기여하며, 과거 몇 주씩 걸리던 작업을 수일 내로 단축시키는 등 창의적 작업의 효율성 향상에도 중요한 역할을 하고 있다.

예를 들어 트레이딩 카드 제작을 보면, 이는 그동안 대부분 수작업으로 이뤄지는 품질 검수 과정을 필요로 했다. 매년 새로운 선수들이 등장하고 포지션도 달라지기 때문에, 각 선수에 대한 정확한 정보와 사진, 유니폼, 포지션에 맞는 액션샷이 카드에 정확히 반영돼야 한다. 현재는 AI가 이러한 데이터를 자동으로 분류하고 분석함으로써 카드 제작 속도를 크게 높이고 있다.

또한 글로벌 진출과 현지화 전략에서도 AI가 중요한 역할을 하고 있다. 자동 번역 기능을 통해 국가별 시장에 맞는 콘텐츠 접근 방식을 빠르게 조정할 수 있어, 글로벌 시장에 맞춤화된 크리에이티브 전략 수립이 가능해졌다.

예를 들어 브라질의 3,500만 팬을 대상으로 마케팅을 펼칠 경우, 콘텐츠가 현지 팬의 정서에 맞아야 하고 그들의 관심사, 언어, 선호 선수 등이 잘 반영돼야 한다. AI는 시장의 문화적 특성을 이해하는 데 필요한 데이터를 빠르게 수집 및 분석할 수 있도록 지원한다.

AI 솔루션을 개발하고 도입하기 위해 거버넌스를 어떻게 바꿨나?

AI 윤리 지침 수립을 출발점으로 삼았으며, 이를 NFL 본사뿐 아니라 각 구단에도 적용되는 정책으로 확장했다. 이후 조직 전반에 걸쳐 지침을 실행하고 확산시킬 리더들을 지정했다. 이를 위해 법무, 마케팅, 보안, 기술, 데이터 및 분석, 국제 사업, 커머셜 스폰서십, 사업 개발 부문 등 다양한 부서로 구성된 AI 운영위원회를 설립했다.

AI 거버넌스 구조는 전략 수립과 실행 간 균형을 맞추는 방향으로 설계했다. AI 운영위원회는 부사장(EVP)과 수석부사장(SVP)급 리더들이 맡고, 그 아래에 실무 그룹을 배치했다. 빠른 실행을 위해 전략과 비전 중심의 상위 리더들은 개입을 최소화하고, 전무(VP)급 리더들이 풋볼 기술, 마케팅, 정책 및 법률, 스폰서십 등 분야별 실무 그룹을 이끄는 방식이다.

각 실무 그룹이 매주 전략 회의를 열고 의장이 AI 운영위원회에 보고하는 구조로 운영된다. 이를 통해 전체 전략과 개별 실행 과제를 유기적으로 연결하고, 조직 내 모든 구성원이 긴밀히 소통할 수 있도록 하고 있다. 또한 전무급 리더에게 더 많은 의사결정 권한을 위임함으로써 의사결정 속도와 실행력을 높이고 있다.

AI 구축에서 중요한 요소 중 하나는 ‘스토리텔링’이다. NFL에서는 이를 어떻게 설명하고 있나?

팬, 파트너, 선수 모두에게 AI가 기존 역량을 확장해 주는 ‘슈퍼 파워’와 같다고 설명한다. 예를 들어, 태클에 강한 선수라면 AI가 진입 각도를 더 정밀하게 잡아주고, 달리기가 빠른 선수는 AI의 실시간 피드백을 통해 더 나은 동선을 파악할 수 있다. 즉, 지금 잘하는 것을 더 잘하게 만들어주는 기술이라는 점을 강조하고 있다.

이는 단지 필드 위에서의 활용에 그치지 않는다. AI는 선수 개인의 학습 방식에 맞춰 플레이북을 분석하고 이해하는 데도 도움을 준다. 시각 자료 중심, 텍스트 중심, 청각 자료 중심 등 각기 다른 학습 스타일에 맞춰 AI가 지원하는 것이다. 즉, 이미 갖고 있는 능력을 한층 더 발전시켜주는 확장 도구라고 할 수 있다.

AI 도입을 위해 어떤 기술 스택을 준비하고 있나?

기술 아키텍처의 핵심은 비즈니스 전반의 통합이다. 과거에는 많은 CIO들이 섀도우 IT 현상으로 어려움을 겪었다. 각 부서가 자체적으로 기술을 도입하면서 아키텍처가 단절되고 파편화됐기 때문이다. 하지만 AI는 비즈니스 전 영역이 유기적으로 연결된 기술 스택 위에서 작동해야 하므로, 이처럼 분산된 환경에서는 AI를 효과적으로 활용하기 어렵다.

NFL은 약 2년 전부터 모든 IT 시스템과 자원을 중앙 IT 조직으로 통합하기 시작했다. 동시에 아키텍처 검토 위원회를 설립해 그동안 분리돼 있던 부서와 시스템을 하나의 구조로 연결했다. 이로써 NFL 조직의 디지털 코어, 즉 아키텍처 기반에서 전략적 의사결정을 내릴 수 있는 체계를 갖췄다.

현재는 NFL 네트워크, NFL 필름, 사이버 보안, 데이터 및 분석, 마테크(MarTech) 등 비즈니스 전 부문이 유기적으로 연결돼 있다. NFL의 리더들은 이제 개별 부서의 관점이 아닌, 조직 전체의 관점에서 의사결정을 내려야 한다는 인식을 공유하고 있다.

이 모든 전략을 NFL의 커미셔너인 로저 구델에게 설명한다면?

우리는 데이터 저장 장비를 도입할 때도 단일 부서만을 위한 용도로 생각하지 않고 조직 전체에 어떤 영향을 줄지를 먼저 고려한다. 챗GPT나 코파일럿(Copilot) 같은 사용자 도구는 학습을 위해 구조화된 데이터가 필요한데, 만약 시스템이 통합돼 있지 않거나 데이터가 잘 정리돼 있지 않다면 AI의 효과는 미미하고 확장도 어려워진다. 데이터는 계속해서 증가하고 있다. 이를 하나의 통합된 공간에 모아야 NFL이라는 거대한 조직을 한눈에 파악할 수 있다. 그렇게 해야만 팬, 직원, 선수 모두에게 더 큰 가치를 제공하고, 사이버 보안을 기반으로 보호받을 수 있는 NFL을 만들 수 있다.
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