생성형 AI vs 에이전틱 AI: 차세대 AI 기반 마케팅을 주도하는 방법
생성형 AI와 에이전틱 AI의 강점을 최적의 팀, 데이터, 가이드라인과 결합하여 기업 차원의 대규모 성장을 실현하세요.
생성형 AI 및 에이전틱 AI 마케팅 가이드
생성형 AI와 에이전틱 AI는 현대 마케터의 업무 방식을 재정의하고 있습니다. 생성형 AI는 제작과 인사이트 도출을 가속화하고, 에이전틱 AI는 통합 관리와 실행을 주도합니다. 이 둘을 연결하면 크리에이티브, 자동화, 인텔리전스를 통합하여 더 시의적절하고 개인화된 적응형 경험을 제공하는 새로운 성장 엔진이 구현됩니다.
본 가이드는 두 기술의 고유한 역할과, 마케팅 라이프사이클 전반에 걸친 상호 협력 방식을 분석합니다. 또한 인력, 프로세스, 플랫폼 전반에 걸쳐 두 기술을 책임 있게 통합하기 위해 리더가 취해야 할 실행 방안을 제시합니다. AI 전략의 도입부터 고도화 단계까지, 단순한 실험을 넘어 전사적 트랜스포메이션을 실현하는 방법을 알아보세요.
AI 전환점: 생성형 AI와 에이전틱 AI가 마케팅을 재정의하는 방법
생성형 AI와 에이전틱 AI의 급속한 부상이 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. AI는 새로운 이점에서 진정한 비즈니스 필수 요소로 전환되어, 조직이 가치를 창출하고 포착하는 방식을 혁신합니다. 리더가 직면하는 문제는 더 이상 도입 자체가 아니라 완전한 잠재력을 실현하여 측정 가능한 성장, 효율성, 고객 효과를 제공하는 것입니다.
단 1년 만에 기업의 생성형 AI 도입률이 33%에서 71%로 두 배 이상 증가했습니다i. 개별 테스트로 시작되었으나 이제 비즈니스 기능 전반에 적용되고 있으며, 특히 마케팅과 영업에서 두드러집니다. AI는 이미 캠페인이 생성되고, 개인화되고, 측정되는 방식을 재구성하여 기업 전체의 속도를 설정하고 있습니다.
생성형 AI에 대한 글로벌 지출은 2028년까지 2,020억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 전체 AI 투자의 거의 3분의 1에 해당합니다ii.
동시에 새로운 AI 기능이 등장하며 빠르게 확산되고 있습니다. 향후 몇 년 내에 Fortune 500 기업의 절반이 AI '경험 에이전트'를 도입할 것으로 예상됩니다. 이는 대규모로 개인화된 고객 상호작용을 제공할 수 있는 에이전틱 AI의 초기 형태입니다iii.
이러한 급속한 변화는 리더에게 엄청난 기회를 제공하지만 동시에 막중한 책임감을 요구합니다. 이제 성공은 표면적인 이해를 넘어 다양한 유형의 AI가 제공할 수 있는 가치를 명확히 파악하는 데 달려 있습니다. 모든 AI가 동일하게 제작되는 것은 아니며, 어떤 방식을 선택하느냐에 따라 전략적 파급 효과는 완전히 달라집니다.
Adobe는 이러한 변화를 헤쳐 나가는 수천 개의 브랜드와 협력하며, 가장 큰 성과를 이끄는 두 가지 뚜렷한 원동력을 파악했습니다. 바로 창의적이고 분석적인 작업을 가속화하는 생성형 AI와 그 가치를 자율적 실행으로 확장하는 에이전틱 AI입니다.
이러한 기술이 어떻게 다르며 또 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것은 새로운 환경을 헤쳐 나가는 모든 리더에게 필수적입니다.
생성형 AI와 에이전틱 AI의 역할과 두 기술이 비즈니스 가치를 창출하는 방법
생성형 AI와 에이전틱 AI는 마케팅 엔진의 서로 다른 부분을 담당합니다. 두 기술을 효과적으로 활용하려면 각각 어떤 영역에서 가치를 창출하는지 알아야 합니다.
기업 마케팅의 판도를 바꾸는 생성형 AI
생성형 AI는 지난 몇 년간 단순한 기대를 넘어 실질적인 성과를 내는 단계로 빠르게 진입했습니다. 한때 기대와 의구심을 동시에 받았지만, 이제 수많은 이들이 혁신적이라고 여기는 이유를 증명했습니다.
생성형 AI의 핵심은 프롬프트에 응답하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 기존 자료를 검색하는 대신, 대규모 데이터 세트에서 학습한 패턴을 바탕으로 독창적인 텍스트, 이미지, 영상, 디자인, 심지어 코드까지 생성합니다. 미리 정의된 규칙을 따르거나 특정 작업을 실행하는 기존 AI와 달리, 생성형 AI는 완전히 새로운 결과물을 만들어냅니다.
마케터의 경우 브랜드 가이드라인, 과거 캠페인 에셋, 고객 세그먼트 데이터를 시스템에 입력한 후 브랜드에 맞는 광고 문구, 소셜 이미지, 영상 스크립트 초안을 생성하도록 프롬프트를 제공하는 것을 의미합니다. 이는 기존에 며칠이 걸리던 작업입니다.
규칙 기반의 자동화에서 진정한 콘텐츠 생성으로의 패러다임 전환은 생성형 AI가 마케팅에서 강력한 영향력을 미치게 된 핵심 동력입니다. 이는 팀이 일하고 협력하며 경쟁하는 방식을 완전히 바꾸어 놓으며 눈에 보이는 성과를 창출하고 있습니다.
생성형 AI를 사용하는 고위 임원 중 상당한 팀 효율성 향상을 보고한 비율iv
생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 및 프로덕션을 통해 3년간 평균 7.1배의 순 ROI와 연간 약 2억 달러의 가치 실현 가능v.
단기적으로 생성형 AI의 가치는 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 데 있습니다. 연구에 따르면 생성형 AI의 생산성이 향상하면 전 세계 경제에 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러에 해당하는 가치가 증가합니다vi. 마케팅팀과 영업팀이 생성형 AI를 활용해 캠페인 주기를 단축하고, 개인화를 심화하며, 콘텐츠를 더 민첩하게 운영하면서 이러한 영향의 가장 큰 몫을 차지할 것으로 예상됩니다.
생성형 AI는 이미 마케팅팀의 업무 방식을 다음과 같이 변화시키고 있습니다.
- 크리에이티브 프로덕션 가속화. 컨셉에서 에셋 완료까지의 주기가 몇 주에서 며칠로 단축되었습니다. 여러 전문가와 긴 수정 과정이 필요했던 작업이 이제는 크리에이터와 마케터가 생성형 AI와 직접 협업하여 진행됩니다.
- 과부하 없는 개인화. 고객 세그먼트별 카피, 이미지, 크리에이티브 버전을 실시간으로 생성합니다. 팀은 이제 추가 작업 없이도 수십 개의 시장과 채널에서 관련성을 유지할 수 있습니다.
- 데이터를 의사결정으로 전환. 복잡한 리서치, 경쟁 업체 분석, 성과 데이터를 명확하고 이해하기 쉬운 인사이트로 변환하여 더 빠르고 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다.
Adobe의 실전 활용
Adobe는 마케터가 생성형 AI의 잠재력을 확장 가능한 실무로 전환할 수 있도록 돕는 연결된 에코시스템을 제공합니다. 온브랜드 이미지, 영상, 오디오 생성을 위한 Adobe Firefly부터 빠른 콘텐츠 제작을 위한 Adobe Express, 콘텐츠 프로덕션 워크플로우 관리를 위한 Adobe GenStudio for Performance Marketing까지, 모든 솔루션은 팀이 품질이나 거버넌스에 영향을 미치지 않고 크리에이티브 역량을 확장할 수 있도록 설계되었습니다.
차세대 고객 경험을 주도하는 에이전틱 AI
생성형 AI가 제작과 인사이트 도출을 담당한다면, 에이전틱 AI는 이를 실제 실행으로 전환합니다. 에이전틱 AI는 최소한의 수동 감독으로 특정 비즈니스 목표를 추진할 수 있는 시스템을 의미합니다. 모든 단계에서 인간의 승인을 기다리는 기존 AI와 달리, 에이전틱 AI는 더 높은 수준의 자율성을 보여줍니다. 수동 입력과 유효성 검사를 바탕으로 작업을 계획하고, 의사결정을 내리며, 다단계 워크플로우를 실행하여 정의된 결과를 자율적으로 달성할 수 있습니다.
이메일 초안을 작성해 주는 AI 어시스턴트와, 이메일을 작성, 최적화, 예약, 발송하면서 성과를 모니터링하고 결과에 따라 접근 방식을 조정하는 AI 어시스턴트의 차이라고 생각해 보세요. 에이전틱 AI는 생성형 AI의 콘텐츠 생성 능력을 기반으로 의사결정, 툴 통합, 지속적인 학습 기능을 추가합니다.
글로벌 AI 에이전트 시장은 연간 45% 성장하여 2024년 57억 달러에서 2030년 521억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다vii
생성형 AI와 에이전틱 AI의 차이점
생성형 AI는 제작에 중점을 두어 프롬프트를 바탕으로 독창적인 텍스트, 이미지, 코드 또는 인사이트를 생성합니다. 에이전틱 AI는 실행에 중점을 두어 이러한 결과물을 활용해 다단계 작업을 계획하고 수행하여 정의된 목표를 달성합니다. 마케팅에서는 두 기술이 함께 사용될 때 최고의 효과를 발휘합니다. 생성형 AI가 콘텐츠와 인사이트를 제공하고, 에이전틱 AI가 통합 관리와 실행을 주도합니다.
생성형 AI
- 텍스트, 이미지, 영상, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
- 단일 프롬프트나 질문에 즉각적인 결과로 응답합니다.
- 크리에이티브 프로덕션과 분석 작업 가속화에 최적화되어 있습니다.
- 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 수익 증가를 가져올 것으로 예상됩니다.
- 일반적인 용도: 마케팅 카피 작성, 이미지 생성, 번역, 요약
에이전틱 AI
- 해당 콘텐츠를 바탕으로 작업을 계획하고, 의사결정을 내리며, 실행합니다.
- 변화하는 입력값에 대응하여 다단계 또는 연속적인 작업을 수행합니다.
- 실행 자동화와 핸드오프 감소에 최적화되어 있습니다.
- 2030년까지 연간 4,500억 달러에서 6,500억 달러의 수익 증가를 가져올 것으로 예상됩니다.
- 일반적인 용도: 여정 통합 관리, 실시간 의사결정, 프로세스 자동화
- 캠페인 개발 및 활성화 속도 향상: AI 에이전트가 오디언스 데이터를 분석하고, 잠재력이 높은 세그먼트를 식별하며, 고객 여정을 매핑하고, 초안 캠페인 계획을 구성하는 운영 기반 작업을 수행합니다. 마케터는 실행 전에 검토하고 개선하며 전략적 방향을 추가할 수 있습니다.
- 실시간 디지털 경험 최적화: 에이전틱 시스템이 웹사이트 성능, 참여 패턴, 전환 신호를 지속적으로 모니터링하며, 콘텐츠 배치, 개인화 규칙, 타켓팅 매개변수를 자동으로 조정합니다. 초기 캠페인 이메일의 열람률이 낮음으로 나타나면, 시스템이 새로운 제목을 테스트하고, 발송 시간을 조정하며, 오디언스 세그먼트를 수정하면서 결과를 추적하고 접근 방식을 개선합니다.
- 개인화된 고객 상호작용 대규모 제공: AI 에이전트가 디지털 브랜드 대표자 역할을 하며, 실시간 고객 맥락과 행동을 기반으로 관련성 높은 추천, 오퍼, 콘텐츠를 능동적으로 제시합니다. 마케팅팀이 브랜드의 정체성과 전략적 가이드라인을 설정하면, AI 에이전트가 맞춤형 전달을 수행합니다. 이를 통해 인력의 투입 없이도 각 고객과 긴밀하게 소통하는 '일대일 참여'를 실현합니다.
Adobe의 실전 활용
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator는 여러 AI 에이전트를 연결하여 엔드투엔드 마케팅 사용 사례를 제공하는 기반을 마련합니다. 기업이 실행을 조정하는 동시에 마케터가 고객 경험 전략, 크리에이티브 방향, 브랜드 표준을 확실히 통제할 수 있도록 지원합니다.
생성형 AI와 에이전틱 AI를 통합하여 마케팅 성과 극대화
생성형 AI와 에이전틱 AI는 마케팅 수행 방식을 재구성하고 있지만, 이를 개별적으로 사용하면 효과가 제한됩니다. 완전한 잠재력을 실현하려면 마케터는 두 기술의 강점을 결합하고 일상적인 워크플로우에 적용해야 합니다.
사용 사례
AI 기술을 결합하여 마케팅 라이프사이클 전반에서 효율성 향상
점진적 개선과 진정한 트랜스포메이션의 차이는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 단일 마케팅 엔진으로 통합하는 데 있습니다. 생성형 AI는 아이디어를 실현하는 데 필요한 크리에이티브 및 분석 작업을 가속화하고, 에이전틱 AI는 이러한 아이디어를 대규모로 실현하는 데 필요한 작업을 조정하고 자동화합니다.
고객 경험 제공에 있어서 이러한 조합은 마케터가 고객의 요구에 실시간으로 대응할 수 있음을 의미합니다. 이미 많은 팀이 카피 작성이나 비주얼 제작과 같은 특정 사용 사례에 생성형 AI를 활용하기 시작했고, 점차 더 많은 실행 업무를 에이전틱 AI에 맡기고 있습니다. 이러한 점진적 전환은 신뢰를 구축하는 동시에 통합 워크플로우의 가치를 입증합니다.
마케팅의 6단계에 걸친 에이전틱 AI와 생성형 AI의 워크플로우 시너지
계획 및 지원
문제: 캠페인 계획 수립에는 데이터 수집, 경쟁 업체 분석, 내부 논의 등으로 몇 주가 소요될 수 있습니다. 계획이 확정될 즈음에는 이미 시기를 놓칠 위험이 있으며, 크리에이티브팀은 이미 업무 과부하에 시달리고 있습니다.
해결책: 생성형 AI와 에이전틱 AI를 결합하면 이 주기를 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 과거 성과, 시장 트렌드, 예산 영향을 분석하여 가장 강력한 전략을 도출하고, 생성형 AI는 이러한 인사이트를 요약, 컨셉, 메시지 프레임워크로 전환합니다.
예시: 봄철 업그레이드 프로모션을 계획하는 SaaS 기업이 에이전틱 AI를 사용하여 갱신 위험이 높은 계정과 최적의 할인 단계를 식별하고, 생성형 AI가 각 고객 그룹에 맞춤화된 이메일 템플릿과 캠페인 컨셉을 작성합니다.
오디언스 관리
문제: 오디언스 타겟팅은 무한 반복되는 테스트 루프에 빠지기 쉽습니다. 팀은 세그먼트를 구축하고 A/B 테스트를 실행하는 데 몇 주를 소비하지만, 캠페인 중간에 행동 패턴이 변화하면서 캠페인 효율이 정체되는 현상이 빈번하게 발생합니다.
해결책: 생성형 AI와 에이전틱 AI를 결합하면 타겟팅을 정확하게 적응형으로 유지할 수 있습니다. 생성형 AI는 페르소나, 리서치 요약, 유사 프로필을 생성하여 타겟팅을 빠르게 시작하고, 에이전틱 AI는 세분화를 자동화하고 실험을 실행하며 성과 데이터에 따라 실시간으로 매개변수를 조정합니다.
예시: 새로운 신용카드 리워드 프로그램을 홍보하는 은행이 생성형 AI를 사용하여 '여행 빈도가 높은 고객', '온라인 쇼핑객', '일상 소비자' 프로파일을 작성하고, 에이전틱 AI가 가장 높은 전환율을 보이는 세그먼트에 실시간으로 예산을 재배분합니다.
콘텐츠 제작
문제: 콘텐츠 수요가 팀의 제작 역량을 계속해서 앞지르고 있습니다. 수동 프로덕션 주기로는 이에 대응할 수 없고, 급하게 제작된 크리에이티브 콘텐츠는 브랜드 신뢰도를 해칠 위험이 있습니다.
해결책: 생성형 AI와 에이전틱 AI를 결합하면 품질 저하 없이 콘텐츠 규모를 확장할 수 있습니다. 생성형 AI는 캠페인 카피, 이미지, 영상 스크립트, 광고 버전을 빠르게 생성하고, 에이전틱 AI는 실시간 성과를 모니터링하여 상위 성과 에셋을 자동으로 교체해 캠페인의 관련성과 효과를 유지합니다.
예시: 시즌 중 세일을 진행하는 패션 리테일 업체가 생성형 AI를 사용해 현지화된 배너, 푸시 알림 카피, 소셜 영상을 몇 분 만에 제작하고, 에이전틱 AI가 클릭률이 가장 높은 비주얼을 자동으로 교체하여 노출합니다.
고객 여정 통합 관리
문제: 고객 여정이 너무 복잡해서 수동으로 관리하기 어렵습니다. 여러 접점에 걸쳐 오퍼, 콘텐츠, 채널을 조정하는 과정에서 캠페인의 일관성이 떨어지는 경우가 많으며, 이로 인해 전환율이 정체될 수 있습니다.
해결책: 생성형 AI와 에이전틱 AI를 결합하면 일관성과 민첩성을 확보할 수 있습니다. 생성형 AI는 여정 맵, 육성 시퀀스, 맞춤형 메시지 초안을 작성하고, 에이전틱 AI는 실시간 신호를 기반으로 콘텐츠, 타이밍, 채널을 조정하여 동적으로 배포합니다.
예시: 스포츠 부가 패키지를 제공하는 스트리밍 플랫폼은 생성형 AI를 활용해 업그레이드 안내 이메일, 인앱 배너, 이탈 방지 문구를 작성하고, 에이전틱 AI를 통해 스포츠를 시청하지만 아직 업그레이드하지 않은 사용자에게만 선별적으로 알림을 보냅니다.
경험 관리
문제: 개인화가 고객 행동을 따라가지 못하는 경우가 많습니다. 일반적인 콘텐츠와 지연된 조정으로 인해 참여도가 낮아지고 기회를 놓치게 됩니다.
해결책: 생성형 AI와 에이전틱 AI를 결합하면 경험을 최신 가치로 유지할 수 있습니다. 생성형 AI는 개인화된 카피, 제품 설명, 챗봇 응답을 생성하고, 에이전틱 AI는 실시간으로 반응하여 변화하는 의도에 맞춰 추천, 탐색 또는 오퍼를 조정합니다.
예시: 주말 특가 상품을 운영하는 한 항공사는 생성형 AI를 활용해 프로모션 헤드라인과 챗봇 FAQ를 즉각 업데이트하는 한편, 에이전틱 AI로는 좌석 매진이나 수용 급증 상황에 맞춰 홈페이지 메인 배너와 추천 노선을 실시간으로 조정합니다.
성과 분석
문제: 인사이트가 너무 늦게 확보되어 의사결정에 도움이 되지 않습니다. 보고서가 완성될 때쯤이면 고객 행동은 이미 변화한 후입니다.
해결책: 생성형 AI와 에이전틱 AI를 결합하면 데이터를 실시간 조치로 전환할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 이상 징후, 트렌드, 최적화 기회를 발생하는 즉시 파악하고, 생성형 AI는 데이터를 팀이 즉시 활용할 수 있는 일반 언어 요약, 시각적 스토리, 추천으로 변환합니다.
예시: '금요일 무료 배송' 이벤트를 진행 중인 한 배달 앱은 에이전틱 AI를 통해 두 개 도시의 특정 시간대 주문 감소를 포착하는 한편, 생성형 AI로 지역별 맞춤형 푸시 알림 제안을 담은 인사이트 요약 보고서를 즉시 생성합니다.
AI 툴을 마케팅 스택에 통합하여 성과 향상
가장 스마트한 AI 툴이라도 독립적으로는 한계가 있습니다. 신뢰할 수 있는 고품질 결과를 제공하려면 생성형 AI와 에이전틱 AI 모두 기존 마케팅 시스템인 고객 관계 관리 및 디지털 에셋 관리 시스템, CMS, 분석 플랫폼, 캠페인 툴에 연결되어야 합니다.
연결되면 실제 고객 데이터, 브랜드 가이드라인, 성과 신호를 활용해 빠를 뿐만 아니라 정확하고 관련성 높으며 브랜드에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 통합으로 의사결정 과정의 감사가 가능해져 고객에게 결과물이 도달하기 전에 규정 준수 가이드라인, 승인, 사용 권한 등을 사전에 설정할 수 있습니다.
다음은 이러한 통합이 가장 큰 영향을 미치는 5가지 비즈니스 역량입니다.
Adobe가 생성형 AI와 에이전틱 AI를 통합하여 활용하는 방법
Adobe는 마케터가 매일 사용하는 툴 내에서 작동하는 전문 AI 에이전트를 제공하며, 사용 중인 데이터, 콘텐츠, 여정 활성화 시스템에 직접 연결됩니다. 생성형 AI 기술을 기반으로 하고 Adobe Experience Platform Agent Orchestrator로 구동되는 이러한 AI 에이전트는 에이전틱 AI를 전체 마케팅 라이프사이클의 일상적인 워크플로우에 도입하여 계획 수립과 오디언스 전략부터 콘텐츠 게재, 경험 최적화, 성과 인사이트까지 통합된 환경에서 모든 기능을 지원합니다.
Adobe Firefly, Adobe Express, Adobe GenStudio for Performance Marketing과 같은 크리에이티브 및 마케팅 툴과 Adobe LLM Optimizer, Adobe Brand Concierge와 같은 에이전틱 AI 솔루션을 통해 두 가지 AI 기술을 모두 제공합니다. 생성형 AI의 기능으로 제작을 가속화하고, 에이전틱 AI를 통해 통합 관리 기능을 제공하면서도 팀이 마케팅 전략, 브랜드 표준, 가이드라인을 계속 통제할 수 있도록 지원합니다.
기업이 먼저 도입해야 할 AI 모델
대부분의 조직은 크리에이티브 역량과 생산성을 향상하기 위해 생성형 AI부터 시작한 다음, 성숙해지면서 에이전틱 AI로 확장합니다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 인사이트 생성과 같은 기본 역량을 구축하고, 에이전틱 AI는 자동화와 연결된 실행을 통해 이러한 성능을 확장합니다. 기업의 성공적인 도입은 제작부터 시작한 다음 통합 관리로 확장하는 단계적 방식에 달려 있습니다.
강력한 위험 제어 전략으로 미래에도 지속 가능한 AI 도입 실현
생성형 AI와 에이전틱 AI가 파일럿에서 프로덕션으로 전환하면서 기회만큼 빠르게 위험도 확대됩니다. 생성형 AI를 사용하는 조직의 거의 47%가 최소 한 가지 부정적인 결과를 보고했습니다viii. 대부분 부정확성, 사이버 보안 격차, 설명 가능성 문제였으며 사이버 보안 리더의 77%는 이러한 위험이 자신들의 보안 전략을 훼손할 수 있다고 우려하고 있습니다ix.
기술적 결함을 넘어서, 책임 소재가 시급한 문제로 대두되고 있습니다. 기업이 시스템과 데이터 세트 전반에서 작동하는 생성형 AI 툴과 AI 에이전트를 배포하면서, 문제가 발생했을 때 의사결정을 추적하거나 책임을 할당하기가 점점 어려워지고 있습니다. 이러한 책임 공백은 많은 기업에서 점점 중요한 우선순위로 부상하고 있습니다.
리더는 위험을 나중에 고려할 사안으로 다룰 여유가 없습니다. 브랜드 신뢰, 고객 안전, 비즈니스 연속성을 보호하려면 처음부터 AI 전략에 위험 요소를 반영해야 합니다.
생성형 AI의 주요 위험 요소와 예방 방법
생성형 AI의 위험 요소는 이러한 모델이 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식에서 비롯됩니다. 적절한 통제 수단이 없다면 환각 현상, 잠재적 편향성, 불투명한 의사결정과 같은 문제들이 서비스의 품질과 신뢰도를 서서히 떨어뜨릴 수 있습니다. 여기에 더해, 문화가 도입 속도를 따라가지 못할 때 거버넌스가 빠르게 무너질 수 있습니다. 예를 들어, 직원 중 단 4분의 1만이 AI 결과물을 항상 검증한다고 답했습니다x. 가이드라인과 감독 없이는 작은 오류가 캠페인과 채널 전반에 빠르게 확산될 수 있습니다.
아래 테이블은 가장 일반적인 생성형 AI 위험 영역과 이를 완화하는 데 필요한 역량을 강조합니다.
에이전틱 AI의 주요 위험 요소와 예방 방법
에이전틱 AI의 위험은 이러한 시스템의 자율성에서 비롯된다는 점에서 다릅니다. 에이전틱 AI는 여러 툴에서 작업을 계획하고 실행할 수 있기 때문에, 잘못된 이메일 트리거 전송이나 세그먼트에 프로모션 과다 노출과 같은 운영 오류부터 연결된 플랫폼에서 에이전트가 작동할 때 의도하지 않은 데이터 액세스 위반까지, 오류가 빠르게 확산될 수 있습니다.
도입 규모가 확대되면서 권한과 액세스 제어 관리가 더 어려워집니다. 툴에 설정된 규칙이 전체 에이전틱 AI 워크플로우 체인에 자동으로 적용되지 않아 사각지대가 생기고 노출 위험이 증가하는 경우가 많습니다.
철저한 수동 감시와 추적 체계, 명확한 권한 관리가 뒷받침되지 않으면 선의로 설계된 시스템일지라도 예상치 못한 방식으로 작동할 수 있습니다.
아래 테이블은 에이전틱 AI의 가장 일반적인 위험 영역과 이를 완화하는 데 필요한 기능을 보여줍니다.
설계 단계부터 안전성을 최우선으로 고려하는 AI 파트너 선택
위험 관리는 단순히 내부 프로세스에만 국한되지 않으며, 어떤 파트너와 협력하느냐에 따라 달라집니다. 대다수 기업이 모든 안전 메커니즘을 자체적으로 구축할 수는 없으므로, 플랫폼 설계 단계부터 신뢰도, 책임감, 무결성을 반영하는 벤더를 선택해야 합니다. 생성형 및 에이전틱 AI 솔루션 도입을 검토할 때, 해당 벤더가 이러한 핵심 원칙을 실제로 실천하고 있는지 살펴보세요.
목적 기반 교육
엔터프라이즈 AI는 그 기반이 되는 데이터만큼만 정확하고 신뢰할 수 있습니다. 사용 사례에 맞춰 영역별로 특화되고 권리가 확보된 데이터 세트를 구축하는 벤더를 찾으세요. 이를 통해 처음부터 관련성 있고 브랜드에 안전하며 규정을 준수하는 결과물을 보장할 수 있습니다.
엄격하고 지속적인 테스트
벤더는 실행 전후에 모델과 기능을 철저히 검증해야 합니다. 여기에는 자동화된 편향 감지, 적대적 테스트, 지속적인 수동 평가가 포함되며, 특히 품질이 브랜드 평판에 직접적인 영향을 미치는 마케팅 및 크리에이티브 사용 사례에서 중요합니다.
투명성 및 추적 가능성
벤더의 플랫폼이 결과물 생성 과정에 대한 명확한 감사 추적 기능을 제공해야 합니다. 이를 통해 프롬프트, 모델 버전, 데이터 소스를 파악하여 필요할 때 AI 결정을 검토하고, 설명하고, 재현할 수 있습니다.
피드백 및 개선 루프
플랫폼은 사용자가 잠재적으로 편향되거나 유해한 결과물에 플래그를 지정할 수 있도록 하고, 문제를 검토하고 개선하는 명확한 프로세스를 제공해야 합니다. 이는 위험을 줄일 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 모델 품질을 지속적으로 향상하는 데 도움이 됩니다.
프로세스, 인력, 플랫폼을 강화하여 지속 가능한 AI 가치 구축
생성형 AI와 에이전틱 AI를 책임 있게 도입하는 것은 단순히 워험을 관리하는 차원을 넘어, 혁신이 역동적으로 일어날 수 있는 토대를 마련하는 과정입니다. 그 시작은 리더가 인력, 프로세스, 플랫폼에 조기 투자함으로써 AI가 안전하게 확장되고 일상적인 워크플로우의 신뢰할 수 있는 일부로 자리 잡도록 하는 것입니다. 제대로 수행되면 가치 실현을 가속화하고 조직 전반에 걸쳐 지속적인 신뢰를 구축합니다.
마케팅 리더에게 이는 곧 단계적인 여정으로서 구현에 접근해야 함을 의미합니다. 먼저 핵심 프로세스를 강화하고, 다음으로 인적 역량을 확보하며, 마지막으로 이를 대규모로 지원할 수 있는 기술 기반을 준비하는 것입니다.
프로세스
확장하기 전에 AI 배포를 강화하는 4단계
조직 전반에 생성형 AI 툴이나 에이전틱 AI 툴을 확장하기 전에, 환경에 적합한지 검증하고 성공을 위한 명확한 지표를 설정하세요.
1. 스택에서 적절한 진입점 파악
방법: 핵심 마케팅 및 콘텐츠 프로세스를 매핑한 다음, 생성형 AI 툴과 에이전틱 AI 툴이 기존 플랫폼을 향상할 수 있는 지점을 파악하세요. 예를 들어, CMS에서 생성형 AI를 사용해 콘텐츠 제작을 가속화하거나, 마케팅 자동화 스택에서 에이전틱 AI를 사용해 캠페인 게재를 자동화합니다.
핵심: AI는 단순히 활용하는 것이 아니라 일상적인 워크플로우와 결합될 때 효과를 발휘합니다. 하지만 대기업 중 AI를 비즈니스 프로세스 전반에 성공적으로 통합했다고 답한 대기업은 28%에 불과합니다xi.
2. 효과가 높은 사용 사례에 집중
방법: 캠페인 요약 생성, 이메일 개인화, 보고 자동화 등 AI가 명확한 가치를 추진할 수 있는 구체적이고 측정 가능한 워크플로우를 선택하여 확장 전에 통합 가치를 검증하세요.
핵심: 초기 모멘텀을 구축하려면 핵심적인 몇 가지 활용 사례에 집중해야 합니다. 하지만 기업이 너무 많은 AI 파일럿 프로젝트에 리소스를 분산시킴으로써 오히려 그 효과가 반감되는 경우가 많습니다. 연구에 따르면 평균 3.5개(다른 기업의 경우 6.1개)의 고가치 사용 사례에 우선순위를 두는 리더는 AI 이니셔티브에서 두 배의 ROI를 기대할 수 있습니다xii.
3. 처음부터 명확한 성공 지표 정의
방법: 콘텐츠 프로덕션 시간 단축, 에셋당 비용 절감, 캠페인 참여도 향상, 고객 만족도 증가 등 각 AI 사용 사례에 대해 측정 가능한 목표를 설정하세요.
핵심: 명확한 KPI는 가치를 증명하고 확장을 추진하는 데 필수적입니다. 하지만 기업 리더 중 조직이 현재 생성형 AI 솔루션에 대한 KPI를 추적한다고 답한 비율은 5명 중 1명 미만입니다. ROI 지표를 조기에 설정하면 AI가 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있습니다xiii.
4. 가이드라인에 따라 안전하게 확장
방법: 배포를 확장하기 전에 액세스 제어, 개인정보 보호, 법적 검토, 승인 워크플로우, 감사 기록을 포함한 기존 거버넌스 프레임워크 내에 AI 이니셔티브를 적용하세요.
핵심: 기업 리더의 74%가 생성형 AI 도입이 증가함에 따라 거버넌스가 큰 영향을 미칠 것이라고 답했지만, 조직의 거버넌스 성숙도가 체계적이거나 혁신적이라고 답한 비율은 21%에 불과합니다xiv. 이 격차를 줄이는 것이 AI를 안전하게 확장하는 데 중요합니다.
직원의 80%가 업무에서 생성형 AI를 사용하지만 액세스를 제공하는 기업은 20%에 불과
AI와 AI 기반 기술을 최대한 활용할 준비가 되어 있는 기업의 비율
비즈니스 전반에 AI를 확장할 때 리더가우선적으로 고려해야 할 사항
리더는 실험과 운영 규율 사이의 균형을 맞춰야 하며, 거버넌스, 데이터 무결성, 브랜드 표준을 유지하면서 팀이 혁신할 수 있도록 지원해야 합니다. 마케팅, IT, 운영, 데이터 팀 간의 부서 간 협업을 촉진하면 AI 기반 아이디어를 안전하고 효율적이며 대규모로 실행할 수 있습니다.
인력
팀이 AI를 자신 있게 활용하도록 지원
팀은 생성형 AI 툴을 공식적으로 도입했든 그렇지 않든 이미 이를 사용하고 있습니다. 직원의 약 80%가 업무에서 생성형 AI를 사용하고 있으며, 85%는 업무 속도 향상에 도움이 된다고 답했지만, 전사적으로 액세스를 제공하는 조직은 20%에 불과합니다xv.
이러한 접근성의 불균형은 도입의 격차를 초래합니다. 어떤 팀은 자유롭게 실험하는 반면, 다른 팀은 승인 부재로 가로막히거나 기존의 낡은 업무 방식에 머물러 있습니다. 마케팅이 IT 부서와 데이터 통합을 조율하지 않거나, 법무 및 규정 준수 부서와 정책을 세우지 않고 독자적으로 추진될 경우, 이는 결국 단절된 워크플로우, 출시 지연, 불필요한 수동 검토 작업 등의 문제를 초래하게 됩니다.
진정한 확장을 위해서는 모든 기능이 함께 현대화되어야 합니다. 한 부서만 업무 방식을 바꾼다면 AI의 이점은 기업 전체에 영향을 미치기 전에 정체됩니다. AI를 안전하게 확장하고 생산성 향상의 이점을 누리려면, 직원의 상황에 맞춰 다가가야 합니다. 명확한 체계와 신뢰를 제공하고 자유롭게 실험할 수 있는 환경을 조성하세요.
역할별 교육 제공
책임 있는 사용, 데이터 민감성, 투명성에 대한 역할별 교육을 제공하세요. 일상 업무에서 생성형 AI와 에이전틱 AI를 사용하는 실용적이고 실습 중심의 방법에 초점을 맞춥니다.
일상적인 사용 가이드 제공
AI 활용의 적정 범위를 규정하고, AI 지원 작업물의 표기 방식을 정하며, AI를 기존 워크플로우에 자연스럽게 통합하세요. 이를 통해 AI가 추가적인 업무가 아닌, 프로세스의 일부가 되도록 해야 합니다.
책임감 구축
검토 및 피드백 루프에 윤리적 검증 절차를 추가하세요. 문제를 조기에 제기하고 결과물에 대해 고객 가치와 브랜드 이미지를 우선적으로 고려하는 문화를 조성합니다.
성공 사례 공유
AI를 통해 시간을 절약하거나 품질을 개선한 실제 사례를 공유하세요. 눈에 보이는 성과는 신뢰를 구축하고 AI 도입을 가속화하는 원동력이 됩니다.
공유 감독 체계 구축
법무, HR, IT, 마케팅, 운영 부서의 부서 간 그룹을 구성하여 롤아웃을 조정하고, 위험을 관리하며, 정책을 실제 사용에 맞게 조율하세요.
모니터링 및 개선
직원들이 AI 툴을 사용하는 방식과 그에 따른 성과를 추적하세요. 수집된 데이터를 바탕으로 발생하는 격차를 해소하고, 교육 프로그램을 개선하며, 도입 확산 속도에 맞춰 관련 정책을 업데이트해야 합니다.
플랫폼
엔터프라이즈급 AI에 대응하는 데이터 및 인프라 준비
최고로 숙련된 팀이라도 시스템이 생성형 AI와 에이전틱 AI를 대규모로 지원할 수 없다면 성공할 수 없습니다. 대부분의 기업 병목 현상은 모델의 성능 부족이 아니라, 산재한 데이터와 불안정한 API, 그리고 자동화를 고려하지 않고 설계된 거버넌스 체계에서 비롯됩니다.
실제로 기업의 50%가 IT 예산의 최대 30%를 AI에 투자했다고 답했음에도 불구하고xvi, AI와 AI 기반 기술을 최대한 활용할 준비가 된 기업은 13%에 불과합니다. 견고한 기반 없이는 AI가 고립된 실험에 머물러 핵심 시스템과 통합되거나 안정적인 결과를 제공할 수 없습니다.
흥미롭게도 금융 서비스와 같은 고도로 규제된 산업에서는 이미 강력한 데이터 거버넌스 정책을 갖추고 있기 때문에 AI 도입을 결정하면 더 빠르게 움직이는 경우가 많습니다. 명확한 데이터 계보와 엄격한 액세스 제어는 규정준수팀에 기반에 대한 신뢰를 주어 새로운 AI 사용 사례에 대한 승인을 가속화하는 데 도움이 됩니다.
AI를 안전하고 지속 가능하게 확장하려면 인적 지원만큼이나 데이터와 인프라 파이프라인이 준비되어 있어야 합니다.
AI 사용 확장을 위한 주요 통합 및 배포 고려사항
인프라 준비 상태 확인
데이터 파이프라인, API, 스토리지 시스템, 거버넌스 프로세스를 감사하여 병목 현상을 파악하세요. 분산된 데이터, 취약한 통합, 느린 응답 시간, 누락된 버전 관리 및 백업 등은 확장을 방해할 수 있습니다.
명확한 시스템 선택 기준 설정
새로운 툴을 도입하기에 앞서 '엔터프라이즈 수준(Enterprise-ready)'에 대해 명확하게 정의하고 투명성, 편향성, 암호화, GDPR(개인정보보호법) 및 NIST AI 위험 관리 프레임워크 준수에 대한 표준을 설정합니다.
부서 간 감독 체계 구축
데이터 과학, IT, 보안, 법무, 규정 준수를 아우르는 거버넌스 팀을 구성하세요. 위험을 관리하고, 배포를 감독하며, 규정이 발전함에 따라 정책을 조정할 수 있는 권한을 부여합니다.
실시간 성능 모니터링
결과물 품질, 모델 드리프트, 지연, 보안을 추적하는 AI 전용 모니터링 툴을 구현하세요. 자동화된 대시보드와 정기적인 수동 검토를 결합하여 편향, 유해한 콘텐츠 또는 규정 준수 문제가 확산되기 전에 포착합니다.
정기적인 위험 검토 실행
데이터 과학자, 규정 준수 담당자, 법무팀과 함께 배포된 시스템을 정기적으로 검토하세요. 구조화된 피드백 루프를 사용하여 안정성 문제를 감지하고 지속적으로 개선합니다.
배포 파이프라인에 AI 통합
AI 툴을 다른 엔터프라이즈 소프트웨어와 동일하게 활용하세요. 새로운 모델이 기존 시스템을 방해하지 않도록 버전 관리, 테스트, 롤백 옵션을 통해 단계적으로 제어하면서 배포해야 합니다.
AI 여정을 체계적이고 빠르고 확장 가능하도록 구현
생성형 AI와 에이전틱 AI는 이제 실험 단계를 지나 콘텐츠 제작 속도, 개인화, 고객 참여의 엔진으로 빠르게 자리잡고 있습니다. 마케팅 리더가 직면한 과제는 이러한 기술을 책임 있게 확장하여 단순한 단기 성과가 아닌 지속적인 가치를 창출하는 것입니다. 이를 위해서는 균형이 필요합니다. 팀에 강력한 툴을 제공하고, 가이드라인을 구축하며, AI를 기존 시스템에 연결해야 합니다.
Adobe는 설계 단계부터 엔터프라이즈에 최적화된 AI로 기업이 이러한 단계를 원활하게 진행하도록 지원합니다. 일상적인 마케팅 워크플로우에 연결되는 즉시 사용 가능한 AI 에이전트부터 브랜드 표준에 영향을 미치지 않으면서 제작을 가속화하는 생성형 AI 툴까지, Adobe는 크리에이티브, 거버넌스, 자동화를 하나의 연결된 에코시스템으로 통합합니다.
조직이 성공하려면 비전과 실행을 결합하고, 실험과 효율성의 균형을 맞추며 앞으로 나아가야 합니다. Adobe는 이러한 여정이 체계적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능하도록 도와드립니다.
출처
- McKinsey 글로벌 설문 조사: AI 현황, 2025년
- 전 세계 AI 및 생성형 AI 지출 가이드
- IDC Futurescape: 전 세계 고객 경험의 미래 2025년 예측
- Adobe 2025년 AI 및 디지털 트렌드 보고서
- Adobe 성장 잠재력 보고서
- McKinsey 보고서: 생성형 AI의 경제적 잠재력
- BCG - Grand View Research 공동 연구
- McKinsey 글로벌 설문 조사: AI 현황, 2025년
- 생성형 AI가 초래하는 4가지 새로운 위험 요소, Deloitte Insights.
- CCS Insight 설문 조사: 직원 업무 기술
- McKinsey 글로벌 설문 조사: AI 현황, 2025년
- BCG AI Radar 글로벌 설문 조사, 2025년
- McKinsey 글로벌 설문 조사: 2025년 AI 현황
- IBM의 AI 거버넌스 엔터프라이즈 가이드, 2024년
- CCS Insight 설문 조사: 직원 업무 기술
- CISCO AI 준비도 지수, 2024년
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