하이테크 마케팅 리더들에게서 늘 비슷한 이야기를 듣습니다.

파일럿은 순조롭게 진행 중입니다. 제품 마케팅 팀은 AI로 콘텐츠를 제작하고, 수요 창출 팀은 오디언스 타기팅에 활용하며, 고객 마케팅 팀은 라이프사이클 프로그램 자동화를 추진하고 있습니다. 각 팀은 성공적인 사용 사례를 내세울 수 있습니다.

그런데 누군가 이런 질문을 던집니다. 다음에 어디에 자금을 투입해야 하고, 얼마나 투자해야 할까요? 이 질문에 선뜻 답하기가 쉽지 않습니다.

각 팀은 서로 다른 목표, 다른 시스템, 다른 성공 기준으로 성과를 측정해 왔습니다. 개별 프로그램 내에서는 뚜렷한 성과가 있을 수 있지만, 이를 비교하거나 다음 투자처를 결정할 근거는 거의 없습니다.

오늘날 많은 하이테크 기업이 처한 현실이 바로 이것입니다. 유능한 AI 기술은 부족하지 않습니다. 실험도 활발하게 이루어지고 있습니다. 문제는 이러한 노력들이 대부분 사일로 안에 갇혀 있다는 점입니다.

CMO, 수요 창출 VP, 고객 마케팅 총괄을 비롯해 마케팅 운영, 영업, IT 분야의 리더들이 각자 AI를 이끌고 있지만, 서로 다른 우선순위, 데이터, 의사결정 방식으로 움직이고 있습니다. 개별적으로는 분명 진전이 있습니다. 하지만 그 진전을 하나로 모아 반복 가능한 업무 방식으로 전환하는 것은 훨씬 어렵습니다.

하이테크의 프로즌 미들

Adobe는 Incisiv와 협력하여 12개 산업의 임원 5,633명을 연구했으며, 이 중 하이테크 분야는 521명입니다. 연구 결과, 하이테크 조직의 44%가 이른바 프로즌 미들에 머물고 있는 것으로 나타났습니다.

이 기업들은 이미 실험 단계를 넘어섰습니다. AI는 개별 부서 내에서 활발히 활용되고 있지만, 한 팀의 성공적인 사용 사례를 조직 전체로 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

콘텐츠 생성, 개인화, 계정 인텔리전스, ABM이 사업 곳곳에서 이미 운영되고 있을 수 있습니다. 하지만 각각이 독립적으로 예산을 배정받고 관리되며 측정될 때, 리더들은 개별 캠페인을 넘어 ROI를 입증하거나, 투자를 비교하거나, 어떤 사용 사례에 더 많은 예산을 배정해야 할지 결정하기가 어렵습니다.

기업들이 이런 상황에 이르는 이유는 어렵지 않게 이해할 수 있습니다.

AI는 대개 하나의 사용 사례에서 시작합니다. 각 팀은 저마다의 속도로 움직입니다. 한편, 마케팅, 데이터, 기술을 연결하는 많은 프로세스는 연간 계획 수립 주기와 분기별 검토를 기반으로 설계되었습니다.

AI는 훨씬 더 빠르게 움직입니다. 팀은 빠르게 반복 작업을 수행하고, 의사결정 권한이 누구에게 있는지 파악하며, 그 결정에 필요한 데이터에 공동으로 접근할 수 있어야 합니다.

이러한 조건이 갖춰지지 않으면 개별 배포가 계속 누적됩니다. 그리고 누적될수록 이를 연결하고 관리하기는 더욱 어려워집니다.

승인 데이터가 이 문제를 명확히 보여줍니다. 하이테크 분야에서 제안된 AI 이니셔티브 100개 중 프로덕션 단계에 도달하는 것은 단 18개에 불과합니다. 통합 평가가 첫 번째 관문에서 가장 많은 비율을 탈락시킵니다.

데이터 권한, 시스템 소유권, 통합에 관한 문제들은 처음부터 사용 사례를 설계하는 데 반영될 수 있었음에도 불구하고, 대부분 프로세스 후반부에야 수면 위로 떠오릅니다.

리더 기업이 다르게 실행하기

이번 연구는 운영 모델 성숙도 상위 6%에 속하는 342개 조직을 산업 전반에 걸쳐 파악했습니다. 이 리더 기업들의 운영 방식을 살펴보면, 다섯 가지 실행 방법이 뚜렷이 두드러집니다.

1. 리더 기업은 기능 전반의 성과를 책임질 AI 책임자를 지정합니다: 리더 기업은 명확한 권한과 예산 권한을 갖춘 AI 책임자를 지정할 가능성이 2.3배 높습니다. 하이테크 산업 전반을 살펴보면, 조직의 40%만이 AI 책임자를 임명했으며, 책임자가 있더라도 그 역할은 대개 해당 기능 영역의 경계에서 멈춥니다.

AI 워크플로가 여러 팀에 걸쳐 진행되면 이는 실질적인 문제로 이어집니다. 라이프사이클 사용 사례 하나만 해도 제품 사용 데이터, CRM 액세스, 고객 경험 플랫폼을 통한 개인화가 필요할 수 있습니다. 이러한 의존 관계를 해결하고 업무가 계속 진행될 수 있도록 충분한 권한을 가진 담당자가 반드시 필요합니다.

반드시 새로운 임원이나 조직 내 추가 계층이 필요한 것은 아닙니다. CMO나 마케팅 VP가 이 역할을 맡을 수 있습니다. 중요한 것은, 해당 담당자가 예산, 플랫폼, 데이터, 팀 전반에 걸쳐 의사결정을 내릴 수 있는 충분한 권한을 부여받는 것입니다.

2. 리더 기업은 시작 전에 가치 측정 방법을 결정합니다: 리더 기업의 44%가 ROI를 종합적으로 측정하는 반면, 하이테크 조직은 20%에 불과합니다. 이는 사용 사례를 설계하는 단계에서 성과, 기준선, 기여도 측정 방식을 미리 정의하고, revOps 및 고객 성공 팀이 결과 해석 방법에 대해 사전에 합의하는 것을 의미합니다.

기준선은 나중에 재현하기가 매우 어려워지기 때문에 이 점이 중요합니다. 캠페인, 제품 출시, 또는 고객 상호 작용이 행동 변화를 일으키고 나면, 팀들은 결과에서 교훈을 얻기보다 AI가 무엇에 기여했는지 논쟁하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다.

처음부터 측정 체계를 구축해 두면, 마케팅 리더가 투자 논의에 다시 참여할 때 훨씬 강력한 근거를 제시할 수 있습니다.

3. 마케팅과 기술이 성과를 함께 공유합니다: 리더 기업의 81%가 협업 또는 통합 수준에서 운영되는 반면, 하이테크 조직은 41%에 불과합니다. 하이테크 기업의 59%는 여전히 사일로화되거나, 거래 중심적이거나, 자문 형태의 관계로 운영되고 있습니다.

공동 목표 및 핵심 결과(OKR)는 가장 명확한 차이점 중 하나입니다.

"수요 창출"과 "마케팅 운영"이 동일한 비즈니스 성과에 공동으로 책임을 질 때, 기획·작성·측정이 일관성 있게 연결될 가능성이 훨씬 높아집니다. 데이터 및 타이밍 관련 문제도 또 다른 인계 과정으로 남는 대신 작업 진행 중에 해결할 수 있습니다.

이러한 변화의 상당 부분은 기존 보고 체계 안에서 충분히 이루어질 수 있으며, 반드시 조직 개편이 필요한 것은 아닙니다.

4. 리더 기업은 실패에서 배운다: 이 결과는 제가 가장 흥미롭게 본 내용 중 하나입니다. 첨단 기술 조직의 16%는 비난과 반복으로 특징지어지는 파괴적인 실패 패턴을 보입니다. 반면 리더 기업에서는 그 수치가 1% 미만입니다.

첨단 기술 마케팅 팀은 항상 촉박한 일정 속에서 일합니다. 계정 스코어링 모델이 오작동하거나 AI가 생성한 콘텐츠가 확장 과정에서 품질을 잃으면, 당장의 문제를 수습하고 앞으로 나아가야 한다는 엄청난 압박이 뒤따릅니다.

하지만 그러한 실패 속에는 유용한 정보가 담겨 있습니다.

성과가 저조한 ICP 세분화 모델은 그 기반이 되는 데이터, 가정, 또는 프로세스의 문제를 드러낼 수 있습니다. 목표를 달성하지 못한 ABM 시퀀스는 오케스트레이션의 어느 단계에서 문제가 발생했는지 보여줄 수 있습니다.

리더 기업은 운영 검토 시 이러한 신호를 분석하고 그 배움을 다음 사용 사례에 적용할 여지를 마련합니다. AI 이니셔티브의 수가 늘어날수록 이러한 체계적인 접근 방식은 점점 더 중요해집니다.

5. 리더 기업은 내부 챔피언을 발굴하고 역량을 강화한다: 문화 관련 결과는 제가 가장 인상 깊게 본 내용입니다. 리더 기업의 42%는 내부 챔피언 발굴 및 역량 강화가 가장 효과적인 문화적 실천이었다고 답했으며, 이는 경영진 후원(16%)과 공식 교육(11%)을 앞선 수치입니다.

이는 제가 실제 현장에서 목격하는 모습과 매우 일치합니다.

사람들은 자신과 가까운 누군가가 AI를 활용해 익숙한 업무를 더 효과적으로 처리하는 모습을 볼 때 AI에 관심을 갖게 됩니다. 수요 창출 담당 매니저가 더 강력한 인텐트 신호로 ABM 브리프를 개선하거나, 콘텐츠 마케터가 런치 에셋 제작 속도를 높이거나, 라이프사이클 분석가가 제품 데이터를 더 효과적인 전환 트리거로 전환하는 경우가 그 예입니다.

이러한 실무자들은 조직 전반에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그들에게 가시성과 일부 리소스를 제공하고, 습득한 내용을 다른 팀에 전파할 수 있는 권한을 부여하면 도입이 조직 전반으로 자연스럽게 확산되기 시작합니다.

파일럿을 넘어 실제 업무 방식으로

이러한 결과들을 종합해 보면, 첨단 기술 산업에서 AI 도입의 다음 단계가 어디로 향하고 있는지 명확히 알 수 있습니다.

이미 많은 기업이 필요한 도구를 갖추고 있습니다. 사용 사례도 이미 보유하고 있습니다. 그리고 AI가 실질적인 가치를 창출할 수 있음을 증명하는 인재들도 이미 있습니다.

마케팅 리더에게 주어진 다음 과제는, 한 팀에서 효과적으로 작동한 방식을 조직 전반에 걸쳐 얼마나 잘 반복 가능한 프로세스로 만들어낼 수 있느냐입니다.

이를 위해서는 명확한 책임 소재, 공통된 가치 측정 기준, 마케팅과 기술 부문에 걸친 공유된 책임, 실패에서 배울 수 있는 여지, 그리고 성공적인 접근 방식을 조직 전반에 전파할 수 있는 실무자가 필요합니다.

이러한 조건들이 갖춰져야 AI가 유망한 AI 파일럿의 집합을 넘어 실제 비즈니스 운영 방식의 일부로 자리잡을 수 있습니다.

전체 보고서 살펴보기를 통해 하이테크 조직의 현황과 리더 기업이 무엇을 다르게 실천하는지 확인하세요.

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