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.

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.

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.