마케터의 역할이 변화하고 있으며, 그에 따른 오류 위험도 함께 진화하고 있습니다. 지난 2년간 AI는 이메일 초안 작성, 캠페인 요약, 세그먼트 제안 등 마케터의 업무를 지원해 왔습니다. 이제 에이전트는 단순한 정보 제공을 넘어, 목표를 바탕으로 실행 단계를 계획하고 여러 시스템에 걸쳐 작업을 수행하며 결과를 직접 도출하는 실질적인 업무를 맡기 시작했습니다. 이러한 변화 속에서 마케터의 역할은 업무를 직접 수행하는 것에서 이를 지휘하고 감독하는 것으로 전환되고 있습니다.
마케팅이야말로 자동화에서 가장 많은 것을 얻을 수 있는 분야입니다. 마케팅 업무의 상당 부분은 여러 단계로 이루어지고 반복적이기 때문에 자동화에 적합합니다. 그러나 그 결과물은 브랜드와 고객에게 직접적인 영향을 미치는 만큼, 오류를 허용할 여지가 거의 없습니다. 따라서 에이전트가 임의의 판단에 의존할 수 있는 여지도 매우 제한적입니다. 사람이 모든 결과물을 검토할 때는 실수가 즉시 발견됩니다. 그러나 에이전트가 10단계짜리 캠페인을 단독으로 실행할 경우, 초반에 생긴 잘못된 가정이 다음 단계의 입력값이 됩니다. 에이전트는 정보의 공백을 확신에 찬 추측으로 채우고 빠진 정보가 있어도 이를 거의 알리지 않기 때문에, 오류는 눈에 띄지 않은 채 점점 누적됩니다. 그렇게 만들어진 결과물이 실제 고객에게 브랜드의 목소리로 전달된다면, 그에 대한 책임은 누군가가 반드시 져야 합니다.
에이전트의 신뢰성을 결정하는 것은 모델이 아닌 컨텍스트입니다
오늘날 모든 주요 마케팅 플랫폼은 수준이 비슷한 AI 모델 위에서 작동합니다. 신뢰할 수 있는 에이전트와 그렇지 않은 에이전트를 가르는 기준은 모델이 아니라, 에이전트가 실제로 작동할 때 갖추고 있는 컨텍스트입니다. 즉, 에이전트가 무엇을 알고 있는지, 무엇을 허용받았는지, 그리고 브랜드에서 “좋은 결과”가 무엇을 의미하는지가 핵심입니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 잘못된 컨텍스트에서는 확신에 찬 오류를 범하지만, 동일한 모델이라도 올바른 컨텍스트를 갖추면 안전하고 유용한 업무를 수행할 수 있습니다. 따라서 에이전트 도입을 검토하는 마케팅 조직이 진정으로 던져야 할 질문은 “어떤 AI인가?”가 아니라 “어떤 컨텍스트인가?”입니다.
상황 인식 워크플로를 만드는 조건
마케팅 조직의 실제 업무 방식에 관한 가장 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터는 워크플로 안에 정의되어 있습니다. 캠페인 목표, 마감일과 의존 관계, 승인 책임, 완료된 작업, 그리고 미완료 업무가 모두 여기에 담겨 있습니다. 에이전트가 필요로 하는 모든 상황 인식 정보는 이미 통제되고 책임이 부여된 형태로 확보되어 있습니다.
이 접근 방식을 안전하게 실제 운영 환경에 도입하려면 6가지 설계 결정이 필요합니다. 마케터 입장에서 이 결정들은 결국 하나의 핵심 요구사항으로 귀결됩니다. 바로 사람과 에이전트가 함께 협업하고, 모든 에이전트가 적절한 컨텍스트를 기반으로 정해진 범위 내에서 작동하며, 누가 무엇을 했는지 명확히 추적할 수 있는 단일 공간입니다.
1. 에이전트는 작업 모델의 핵심 참여자
에이전트를 사람과 동등한 담당자로 취급하려면 시스템에 봇을 단순히 추가하는 것이 아니라 데이터 모델 자체를 변경해야 합니다. 에이전트에게는 역할과 속성에 기반한 권한 범위와 함께 고유한 ID 및 자격 증명이 필요합니다. 이를 통해 에이전트의 모든 행동이 단순한 프롬프트가 아닌 정책에 의해 제어됩니다. 또한 비용 예산 및 동시 실행 제한과 같이 기존에 사람에게는 필요하지 않았던 리소스 제어도 갖춰야 합니다. 에이전트는 인원 수가 아닌 토큰과 병렬 실행 방식으로 확장되기 때문입니다. 담당자, 작성자, 승인 필드는 사람이든 에이전트든 모든 행위자를 참조할 수 있어야 하며, 이를 통해 양측 모두의 책임 소재가 명확하게 확보됩니다.
2. 기록 기반의 단계별 컨텍스트 구성
여기서 컨텍스트 엔지니어링이라는 개념이 중요해집니다. 컨텍스트는 한 번 로드되어 재사용되는 것이 아니라, 각 단계마다 새롭게 구성됩니다. 목표는 현재 작업에 필요한 최소한의 최신, 핵심적이며 허용된 정보만 제공하는 것입니다. 데이터가 많다고 반드시 좋은 것은 아닙니다. 모델의 주의 집중 용량은 한정되어 있기 때문입니다. 컨텍스트 창이 채워질수록 모델이 가장 중요한 정보를 파악하는 능력은 저하되고, 핵심 정보가 방대한 컨텍스트 속에 묻혀버릴 수 있습니다.
에이전틱 워크플로의 각 작업은 구조화된 쿼리, 시맨틱 검색, 그래프 탐색을 통한 관련 검색 결과와 이전 단계의 압축된 요약본을 결합하여 실시간으로 관련 컨텍스트를 수집해야 합니다. 이를 통해 에이전트는 현재 작업에 필요한 가장 최신의 핵심 정보를 확보할 수 있습니다. 엔터프라이즈 규모에서 운영하려면 런타임 시 데이터에 권한 필터를 적용하여 에이전트가 자신의 ID로 접근이 허가된 컨텍스트만 사용하도록 해야 합니다. 또한 결과 컨텍스트는 워크플로 기록에 보존되어 참조 가능해야 하며, 이해 당사자들이 각 작업에 어떤 컨텍스트가 반영되었는지, 그에 따른 결과물은 무엇인지 정확히 확인할 수 있어야 합니다.
3. 기록으로 제어되는 의사결정
에이전트가 대규모로 실질적인 가치를 발휘하려면 스스로 올바른 판단을 내릴 수 있어야 합니다. 담당자가 에이전트의 모든 행동을 일일이 확인해야 한다면 에이전트를 도입하는 의미가 없습니다. 핵심은 지침과 규칙을 분리하는 것입니다. 에이전트가 받는 컨텍스트는 원하는 결과를 설명하는 브리프처럼 에이전트의 사고와 계획을 안내합니다. 반면 브랜드 요건, 법적 제한, 승인 임계값처럼 절대 어겨서는 안 되는 규칙은 에이전트의 판단에만 맡겨둬서는 안 됩니다. 대신 시스템이 모든 행동을 실행 전에 해당 규칙에 따라 검증합니다. 검증에 실패하면 에이전트는 규칙을 준수할 때까지 작업을 수정하고 다시 시도하도록 돌려보내집니다.
4. 유형 지정과 조건 검증을 갖춘 인계
인계란 작업이 한 주체에서 다른 주체로 넘어가는 모든 시점입니다. 사람에서 에이전트로, 에이전트 간, 에이전트에서 다른 시스템으로, 혹은 다시 사람에게로 이어지는 모든 전달 과정이 이에 해당합니다. 다단계 작업이 가장 자주 실패하는 지점이 바로 이 인계이므로, 각 인계마다 명확한 규칙이 필요합니다. 모든 인계에는 다음 단계에 필요한 정보와 해당 작업의 수행 권한을 가진 주체에 대한 기록이 포함되어야 합니다. 또한 작업이 계속되기 전에 결과물이 완전하고 예상된 형식에 맞는지 검증해야 합니다. 이러한 검증 절차가 없으면 한 단계의 오류가 그대로 전달되어 이후 단계들이 애초 의도에서 점점 멀어지게 됩니다.
5. 모든 인계 단계에 적용되는 거버넌스와 수행 이력 기록
담당자가 정책을 설정하면 시스템이 작업이 다음 단계로 넘어갈 때마다 이를 자동으로 적용합니다. 각 인계 시점에서 시스템은 에이전트의 결정과 행동이 적절한 권한 부여, 사내 정책, 승인 임계값 등 모든 요건을 충족하는지 확인합니다. 이 확인을 통과해야만 작업이 계속됩니다. 이러한 검증은 에이전트가 자체적으로 수행하는 검사에 더해 두 번째 품질 관리 계층을 형성합니다. 또한 워크플로가 실행될 때마다 모든 에이전트가 동일한 규칙을 따르도록 보장합니다.
6. 사람과 에이전트 작업 전반의 완전한 가시성
모든 단계는 기록을 남깁니다. 에이전트가 활용한 정보, 호출한 도구, 내린 결정과 그 이유, 신뢰도, 결과, 소요 시간, 비용까지 모두 기록됩니다. 이는 단순한 관리 작업이 아닙니다. 핵심 기능입니다. 여러 단계로 구성된 워크플로에서는 완성된 결과물만 보고 14번째 단계에서 무엇이 잘못되었는지 파악할 수 없습니다. 그래서 시스템은 각 실행의 로그를 저장하여 팀에게 무슨 일이 있었는지에 대한 하나의 신뢰할 수 있는 기록을 제공합니다. 이 이력은 거버넌스가 적용된 워크플로와 함께, 늘어나는 에이전트를 빠짐없이 관리하는 팀의 핵심 수단이 됩니다.
하나의 기준점이 모든 것을 하나로 묶습니다. 워크플로 시스템은 기업 규모의 품질 보장에 필요한 거버넌스를 제공하는 단일 통합 플랫폼으로 유지되며, 그 안에서 운용되는 모델과 에이전트(Adobe 에이전트, 제3자 에이전트, 사용자 정의 사내 에이전트 등)는 필요에 따라 교체할 수 있습니다. 시스템의 제어는 단일화되어 있기 때문에 실행은 다양하게 이루어질 수 있습니다. 이를 통해 기업은 특정 벤더의 모델에 종속되거나 시스템이 지원하는 에이전트에 제한받지 않고 자유롭게 에이전트를 도입할 수 있습니다.
Adobe Workfront가 이를 실현하는 방법과 차별점
이것이 바로 우리가 Adobe Workfront에 구축하고 있는 아키텍처이며, Workfront는 항상 상황 인식 작업 기록을 제공하도록 설계되어 왔기 때문에 이 구조는 자연스럽게 맞아떨어집니다. 체계적인 접수, 책임 소재가 명확한 승인, 종속성을 고려한 조율, 포트폴리오 가시성은 모두 사람과 업무를 조율하기 위해 구축되었습니다. 에이전트가 업무를 신뢰받기 위해 필요한 것도 바로 이 기반입니다. 즉, 요청이 대화로 시작되더라도 목표에 대한 신뢰할 수 있는 기록, 승인 권한자를 이미 파악하는 승인 모델, 업무 연결 방식을 이해하는 종속성 맵이 필요합니다. Workfront를 사람과 에이전트가 함께 일하는 공간으로 만드는 것은 재발명이 아닌 자연스러운 진화입니다.
이 모델에서 Adobe Workfront AI 공동 작업자는 의도를 표현하고 실행하는 역할을 담당합니다. 마케터는 Adobe 및 제3자 시스템 전반에서 의도를 표현하고 이를 실현하는 데 필요한 작업을 수행할 수 있으며, 이 모든 것은 이미 익숙하고 신뢰할 수 있는 Workfront 플랫폼의 거버넌스 내에서 이루어집니다. Adobe는 빠르게 나아가고 있습니다. Workfront 기반의 Adobe Coworker 프로젝트는 Workfront가 대규모 인간-에이전트 협업을 어떻게 지원하는지를 보여주는 다음 단계의 구체적인 사례로, 그 어느 때보다 광범위한 기능을 제공합니다.
독립형 업무 관리 도구와 달리 Workfront 및 Adobe가 차별화되는 이유가 바로 여기에 있습니다. 워크플로는 접근 가능한 컨텍스트만큼만 상황을 인식하며, 독립형 도구는 작업 자체는 파악하더라도 그 이면의 브랜드, 고객, 콘텐츠, 캠페인은 볼 수 없습니다. Workfront는 Adobe 마테크 스택 내에 자리하며, 고객 프로파일과 동의를 관리하는 시스템(Adobe Experience Platform 및 Adobe Real-Time CDP), 고객 여정(Adobe Journey Optimizer), 분석(Adobe Customer Journey Analytics), 콘텐츠 및 디지털 자산(Adobe Experience Manager와 콘텐츠 공급망을 위한 GenStudio 솔루션), 그리고 Adobe Brand Intelligence와 함께 통합되어 있습니다. 따라서 Workfront 워크플로는 에이전트가 담당 작업은 물론, 충실히 따라야 할 브랜드, 지원해야 할 고객, 활용 가능한 콘텐츠, 이끌어내는 성과까지 모두 한 곳에서 엔터프라이즈 규모로 기본적으로 파악할 수 있도록 지원합니다. 이처럼 긴밀하게 연결된 마케팅 컨텍스트를 제공하는 업무 관리 플랫폼은 어디에도 없습니다.
완성됐다고 주장하기보다 아직 구현해 나가는 과정임을 솔직히 인정합니다. 그러나 Workfront가 위치한 환경에서 비롯되는 구조적 이점은 진정한 차별화 요소이며, 독립형 도구가 아무리 기능을 추가해도 따라올 수 없는 부분입니다. 이는 단순히 작업만 인식하는 워크플로 시스템과 마케팅 운영 전반을 인식하는 워크플로 시스템의 근본적인 차이입니다.
컨텍스트 인식 워크플로가 기반입니다.
에이전틱 시대에 성공하는 마케팅 조직은 에이전트를 가장 많이 보유한 곳이 아닙니다. 에이전트에게 실제 업무를 믿고 맡길 수 있는 조직이 성공합니다. 그러기 위해서는 신뢰가 필요하며, 신뢰는 에이전트 자체가 아니라 에이전트를 둘러싼 워크플로에서 비롯됩니다. 컨텍스트 인식 워크플로란 목표가 설정되고, 가드레일이 적용되며, 적절한 컨텍스트가 제공되고, 인간의 감독이 유지되며, 결과가 검증되고 측정되는 워크플로를 말합니다. 이를 통해 마케터는 에이전트에게 자신 있게 업무를 위임하고, CIO는 운영을 관리하고 감사할 수 있으며, 비즈니스는 놀라운 속도로 규모를 확장할 수 있습니다. Adobe Workfront는 이러한 워크플로 시스템을 Adobe의 세계적 수준 마테크 스택 내에 기본 탑재하여 인간과 에이전트의 협업을 지원하고 있습니다. 미래는 빠르게 다가오고 있으며, 그 미래를 만들어갈 기회는 바로 지금입니다.
Adobe Workfront의 AI 공동 작업자에 대해 자세히 알아보세요.
