2026년 고객 참여를 위한 AI 및 디지털 트렌드
AI 기반 고객 참여의 성과와 과제
Adobe의 2026년 고객 참여를 위한 AI 및 디지털 트렌드 보고서
에이전틱 AI가 고객 상호작용을 재구성하는 동시에 목표와 현실 간의 격차를 드러내고 있습니다. 기업들은 실시간 개인화에 대한 원대한 목표를 세우고 있지만, 그 성패는 데이터 준비도, 분석 인프라, 그리고 리더십과 실무 간 일치 전반의 격차를 해소하는 데 달려 있습니다.
올해 보고서는 브랜드가 에이전틱 AI의 잠재력을 인식하는 단계에서 실질적인 수익을 실현하는 단계로 전환하고 있는 방식에 대한 인사이트를 바탕으로 다음과 같은 데이터를 살펴봅니다.
- 에이전틱 AI가 처리할 고객 상호작용 유형: 향후 18개월 내 62%의 기업이 대화형 고객 참여에 이를 활용할 계획입니다.
- 기업의 대규모 배포를 가로막는 걸림돌: 에이전틱 AI의 대규모 출시를 지원할 수 있는 공유 고객 데이터 플랫폼을 갖춘 기업은 39%에 불과합니다.
- 경영진과 실무진 간 불일치: 경영진과 실무진이 동일한 AI 전략을 공유한다고 답한 기업은 21%에 그칩니다.
2026년 고객 참여를 위한 AI 및 디지털 트렌드
AI 기반 고객 참여의 성과와 과제
에이전틱 AI가 고객 참여의 새로운 표준을 설정하며 실시간 개인화에 대한 기대치를 높이고 있습니다. 하지만 올해 고객 참여를 위한 AI 및 디지털 트렌드 보고서에 따르면, 대부분의 조직은 아직 이에 대응할 데이터, 분석 기능 또는 조직 간 일치를 확보하지 못해 대규모 확장을 위한 우선순위가 뚜렷하게 부각되고 있습니다.
주요 섹션으로 이동하여 고객 참여에 대한
인사이트 살펴보기
배경
브랜드들은 에이전틱 AI가 대부분의 고객 상호작용과 운영 워크플로우를 관리하여 직원 생산성과 크리에이티브 성과를 높이는 미래 업무 환경을 구축하고 있습니다. 그러나 Adobe 2026 AI 및 디지털 트렌드 보고서에서 전 세계 3,000명의 경영진과 실무진을 대상으로 한 설문 조사 결과, AI 기반 대규모 실시간 개인화에 대한 원대한 목표를 뒷받침하기에는 조직의 준비 상태가 상당히 미흡함을 알 수 있습니다.
AI 투자를 확장하는 데 필요한 데이터 품질, 통합된 프로파일, 분석 프레임워크를 갖춘 조직은 거의 없습니다. AI가 이미 주요 마케팅 워크플로우 전반에 걸쳐 개선을 이끌고 있지만, 팀들은 이러한 이점을 경영진에게 정량화 가능한 수익으로 전달하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI 전략에 대한 경영진과 실무진 간의 지속적인 인식 차이는 이러한 문제를 심화하고 있습니다. AI 기반 참여를 효과적으로 확장하려면 조직은 데이터 준비도, 측정 인프라, 경영진과 실무진 간 일치라는 세 가지 격차를 동시에 해소해야 합니다.
섹션 1
디지털 성숙도의 한계와 실시간 개인화를 향한 브랜드의 도전
조직들은 실시간 개인화를 차세대 고객 경험(CX)으로 보고 대대적으로 투자하고 있지만, 현재의 디지털 역량으로는 이를 대규모로 구현하기 어렵다는 점을 인식하고 있습니다.
향후 18개월 동안 조직의 절반 이상이 더 개인화된 고객 경험 제공을 AI 투자의 최우선 목표로 꼽았으며, 이는 반복적인 작업과 워크플로우 자동화, 데이터 품질 및 거버넌스 개선, 콘텐츠 제작 가속화 등 다른 우선순위를 앞선 것입니다(그림 1). 향후 2~3년 동안 획기적인 CX를 정의하는 요소가 무엇인지 묻는 질문에 80%가 실시간으로 고객의 요구를 예측하는 고도로 개인화된 경험을 지목했습니다.
섹션 2
에이전틱 AI에 대한 원대한 목표를 뒷받침하지 못하는 배포 준비도
브랜드들은 에이전틱 AI 도입에 대해 공격적인 일정을 세우고 있으나, 현재의 실제 배포 진척도는 기업별로 상당한 격차를 보이는 불균형한 현실을 보여줍니다. 조직의 3분의 1 미만이 파일럿 단계를 넘어 고객 서비스용 에이전틱 AI를 조직 전체 또는 부서 간 배포로 확대했습니다(30%). 이는 많은 조직이 가까운 미래에 자동화할 것으로 예상하는 영역입니다. 마케팅 콘텐츠 제작 및 활성화(22%)와 개인화 및 추천(18%) 분야에서 동일한 수준으로 에이전틱 AI를 배포한 조직은 더 적습니다.
에이전틱 AI 확장에서 제한적인 진전에도 불구하고, 대부분의 브랜드는 이 기술이 고객 접점 전반의 상당한 부분을 직접 처리할 것으로 예상합니다. 향후 18개월 내에 4분의 3 이상이 에이전틱 AI가 최소 절반의 고객 서비스 상호작용을 관리할 것이라고 믿고 있습니다. 구매 후 지원, 고객 영업 및 거래, 대화형 참여에서도 에이전틱 AI의 역할에 대해 비슷한 기대를 갖고 있습니다(그림 2). 고객 참여에서 에이전틱 AI의 역할 확대에 대한 이러한 열망은 규모를 넘어섭니다. 또한 기업의 42%는 다양한 오디언스에 맞춰 차별화된 AI 에이전트 페르소나를 설계할 계획이며, 이는 AI 기반 접점 전반에 대한 고객 경험의 근본적인 재정의가 시작되었음을 시사합니다.
내부 프로세스 최적화 측면에서도 에이전틱 AI 도입 계획은 과감합니다. 같은 기간 내에 기업은 에이전틱 AI가 직원의 연구 및 지식 검색 지원(69%), 제품 고객 서비스 작업 자동화(63%), 마케팅 캠페인 통합 관리 지원(52%), 마케팅 캠페인용 콘텐츠 제작(44%)에 기여할 것으로 예상합니다.
이러한 야심 찬 계획들은 기업이 에이전틱 AI가 제공할 엄청난 이점에 대해 낙관적임을 명확히 보여줍니다. 거의 3분의 2(63%)가 에이전틱 AI를 통해 조직이 전략과 크리에이티브 작업에 더 집중할 수 있게 되리라고 믿고 있으며, 47%는 한 걸음 더 나아가 에이전틱 AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이라고 말합니다. 약 3분의 1은 이미 생성형 AI와 같이 널리 채택된 접근법보다 에이전틱 AI 투자를 우선시하고 있습니다. 하지만 확신과 배포 간의 격차가 시사하듯, 에이전틱 AI를 실험 단계에서 대규모 활용으로 전환하려면 여러 운영상의 장벽에 직면할 것이며, 이는 원대한 목표만으로는 해결할 수 없습니다.
섹션 3
AI 기반 참여의 전제조건인 통합된 데이터 기반
AI는 조직이 대규모 실시간 개인화라는 비전을 달성하는 데 도움을 줄 수 있지만, 분산된 데이터는 구현의 주요 장벽입니다. 대부분은 AI를 구현하여 실질적인 효과를 내는 데 필수적인 데이터 기반(즉, 품질, 통합, 접근성)을 아직 제대로 구축하지 못한 상태입니다.
상당수 조직에서 기본적인 전제조건이 여전히 충족되지 않고 있습니다. 단 44%만이 현재 데이터 품질과 접근성이 AI에 적합하다고 답했으며, 약 절반은 현재 데이터 통합 및 구조화 수준으로 인해 AI 이니셔티브 추진 능력이 제한된다고 말합니다.
에이전틱 AI에 대한 준비가 된 곳은 더 적습니다. 에이전틱 AI의 광범위한 도입을 지원할 수 있는 공유 고객 데이터 플랫폼을 갖춘 곳은 39%에 불과하며, 이 기술에 대한 명확한 데이터 관리 규칙과 프로세스를 갖춘 곳도 44%에 그칩니다. 상위 구현 과제를 묻는 질문에 75%가 인재 격차(71%)와 불명확한 ROI(68%)보다 앞서 데이터 통합과 품질을 꼽았습니다. 강력한 데이터 기반 없이는 조직이 에이전틱 AI를 배포해 오디언스 세그먼트 생성, 완전한 고객 프로파일 개요 생성, 실시간 참여 업데이트 제공 등의 작업을 효과적으로 관리하는 데 어려움을 겪을 것입니다.
인프라 투자도 같은 격차를 반영합니다. 조직의 89%가 생성형 AI를 위한 클라우드 기술에 투자한 반면, 에이전틱 AI에 투자한 곳은 51%에 그칩니다. 시스템 통합에서는 격차가 더 벌어집니다. 서로 다른 소프트웨어와 시스템을 연결하여 생성형 AI를 활용할 수 있는 도구를 갖춘 기업은 72%에 달하는 반면, 에이전트형 AI의 경우는 37%에 불과합니다. 또한 AI 에이전트와 대화형 인터페이스에서 생성된 데이터로부터 인사이트를 추출할 수 있는 통합된 고객 데이터 기반을 갖춘 조직은 39%에 그쳤습니다. 이는 대부분의 조직이 여전히 기존 AI 애플리케이션이 실제로 어떻게 작동하고 있는지 제대로 파악하지 못하고 있음을 보여줍니다.
섹션 4
AI가 실질적인 이점을 제공하고 있으나 여전히 가치 증명에는 한계
팀들은 AI 애플리케이션, 특히 생성형 AI를 통해 상당한 성과를 경험하고 있다고 보고하지만, 기술의 ROI를 리더십에 공식적으로 입증하는 데 필요한 측정 프레임워크를 개발한 곳은 거의 없습니다.
조직의 거의 3분의 2가 실용적이고 가치가 높은 AI 사용 사례를 파악했으며, 거의 절반이 이미 대규모 개인화를 구현하기 위해 여정 설계와 옴니채널 활성화에 에이전틱 또는 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 특히 생성형 AI는 다양한 워크플로우와 운영 전반에서 이미 추진력을 강화하고 있습니다. 대다수 조직은 생성형 AI가 콘텐츠 아이디어 도출 및 제작의 양과 속도를 개선하고, 일반 직무 팀의 콘텐츠 제작을 지원하고, 직원 생산성을 높이며, 데이터 기반 의사결정을 향상했다고 말합니다(그림 3).
이러한 이점에 대한 인식이 널리 퍼져 있음에도 불구하고, AI의 가치를 입증하는 것은 지속적인 과제입니다. 조직들은 고객 만족도와 충성도(예: Net Promotor Score, 유지율, 이탈률)를 매출 성장과 비용 절감보다 앞서 AI 성공의 가장 중요한 리더십 지표로 순위를 매기지만, 절반 이상(56%)이 궁극적으로는 리더십이 순전히 재정적 관점에서 AI 성과를 평가한다고 보고합니다. 이러한 불일치는 52%의 조직이 CX 관련 지표를 사용해 AI 투자의 측정 가능한 수익을 입증하는 데 어려움을 겪고 있다는 사실로 더 복잡해지며, 이로 인해 어느 쪽으로도 타당성을 입증하기 어려운 상황입니다.
이러한 두 과제 모두의 근본적인 원인은 공식적인 측정 인프라의 부족입니다. 생성형 AI의 가치와 ROI를 추적하는 프레임워크를 도입한 조직은 44%에 그쳤으며, 에이전틱 AI에 이를 도입한 조직은 31%에 불과한 실정입니다. 거의 절반(47%)이 프레임워크를 전혀 도입하지 않았거나, 도입 여부 자체를 인지하지 못하고 있는 것으로 나타났습니다.
섹션 5
경영진과 실무진 간의 불일치 해소
조직이 AI 기반 참여에서 최고의 성과를 내려면 경영진과 실무진이 명확한 전략적 비전을 공유해야 합니다. 그러나 AI 전략에 대해 경영진과 일상 업무 담당 실무진의 목표가 상당히 일치한다고 보고한 조직은 21%에 불과합니다. 거의 절반(47%)은 부분적으로 일치하고, 거의 3분의 1은 완전히 불일치한다고 답했습니다.
불일치를 경험한 조직에 따르면, 불일치는 변경이나 기술 도입에 대한 저항(52%), AI 목표와 전략 간 소통 부족(52%), 전략적 계획 수립에 대한 실무진의 제한된 참여(39%), AI의 가치와 ROI를 명확하게 측정하기 어려운 한계(39%) 등의 요인에서 비롯됩니다. 경영진과 실무진의 목표가 일치하는 조직의 경우, AI 목표와 목적의 명확한 소통(72%), 공동 계획 수립과 의사결정(69%), 강력한 리더십 지원(59%)이 성공 요인으로 꼽혔습니다.
경영진과 실무진의 생각이 어긋나면 일반 직원들 역시 그 여파를 피할 수 없습니다. 절반이 넘는(57%) 조직은 직원들이 적응하기도 전에 AI가 업무 역할과 워크플로우를 너무 빠르게 바꾸고 있다고 답했으며, 58%는 AI를 받아들이지 못하는 직원은 뒤처질 것이라고 경고했습니다. 결국 AI 전략을 세우는 담당자와 이를 일상 업무에서 실행하는 실무진의 목표가 일치하지 않으면, 어느 쪽도 AI의 진정한 잠재력을 이끌어내지 못할 것입니다.
섹션 6
핵심 인사이트와 다음 단계
많은 기업이 에이전틱 AI가 고객 소통 방식을 완전히 바꿀 잠재력을 지녔다고 확신합니다. 크로스 채널 캠페인의 통합 관리와 실시간 고객 여정 의사결정부터, AI 분석을 기반으로 한 지속적인 최적화에 이르기까지 그 영역도 다양합니다. 이러한 변화는 이탈률 감소, 고객 유지율 증가, 상시 개인화 서비스 제공, 성장 촉진 등 핵심적인 비즈니스 성과를 이끌어낼 수 있습니다.
그러나 많은 기업이 강력한 측정 프레임워크, 데이터 인프라 통합, 경영진과 실무진 간 일치 등 이러한 야심 찬 목표를 뒷받침할 만한 구조적 기반과 운영 성숙도를 갖추고 있지 못한 상태입니다.
조직은 다음과 같은 핵심 단계로 이러한 격차를 해소하고 AI 기반 참여를 확장할 수 있습니다.
- 데이터 인프라를 강화해 에이전틱 AI 효과 극대화. AI 애플리케이션이 파일럿 단계에서 대규모 실시간 개인화로 성공적으로 전환할 수 있도록 데이터 품질, 통합, 접근성을 개선하세요.
- 측정 프레임워크를 체계화해 AI의 가치 증명. 에이전틱 AI를 확장하기 전에 재무 및 고객 경험 지표 모두에서 AI 성공을 평가하는 방법을 정의하세요.
- 리더십의 AI 비전과 현실적인 인력 운영 간 격차 해소. 공동으로 계획하고, 명확한 목표를 세우며, 직원 교육을 강화해 일상 업무 실행에 전략적 목표를 반영하세요.