마케팅 분야의 AI 에이전트

실제로 현재 생성형 AI를 사용하는 회사의 50%가 2025년에 에이전틱 AI 시범 프로그램을 시작할 예정입니다.¹

이전의 툴과 달리 AI 에이전트는 보다 적은 인간 상호작용으로 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 고객 참여, 콘텐츠 제작, 캠페인 관리 및 성능 분석을 포함한 광범위한 마케팅 기능을 지원합니다.

마케터가 AI 에이전트를 사용하는 방법을 이해하려면 먼저 AI 에이전트 자체를 이해하는 것이 도움이 됩니다. 이는 생성형 AI와 에이전트 AI라는 두 가지 핵심 AI 유형의 차이점을 아는 것에서 시작됩니다. 생성형 AI는 사용자의 프롬프트를 기반으로 독창적인 콘텐츠를 생성합니다. 에이전트형 AI는 감독이 거의 없이 복잡한 목표를 추구하면서 스스로 결정하고 행동할 수 있습니다.

AI 어시스턴트는 연속선상에 존재합니다. 즉, 미리 정의된 스크립트를 따르는 규칙 기반 챗봇에서 시작하여 고급 가상 가상 어시스턴트로 발전하고, 단일 단계 작업을 처리할 수 있는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 기반 어시스턴트로 진화합니다. 이러한 발전의 최상위에는 자율적으로 작동하는 AI 기반 에이전트가 있습니다. 이러한 에이전트는 의사 결정을 내리고, 워크플로를 설계하고, 함수 호출을 사용하여 외부 툴과 연결해 지식의 부족한 부분을 메웁니다.

AI 에이전트는 단순한 마케팅 자동화 그 이상을 제공합니다. 기본 챗봇과 같은 AI 툴은 스크립트로 작성된 응답을 제공할 수 있지만, AI 에이전트는 여러 플랫폼에서 입력을 해석하고 옵션을 통해 추론하며 상황에 맞는 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 시간이 지날수록 행동을 조정하고 큰 목표를 더 작은 단계로 나눌 수 있으므로 최소한의 감독으로 복잡한 마케팅 전략을 지원할 수 있습니다.

예를 들어, IBM의 자사 혁신팀은 IBM 인사팀과 협력하여 더욱 간단하고 개인화된 데이터 기반의 직원 셀프 서비스 경험을 제공했습니다. 현재 IBM의 전사적 하위 수준의 HR 질의 중 94%가 AskHR 디지털 에이전트에 의해 답변되며, 이를 통해 HR 전문가는 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었습니다.²

이러한 결과를 달성하기 위해 AI 에이전트는 여러 기술의 조합에 의존합니다. 머신 러닝은 패턴 인식과 예측에 도움이 됩니다. 자연어 처리(NLP)를 통해 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있으며, 생성형 AI를 통해 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

이러한 에이전트는 일반적으로 추론 및 개인화를 지원하기 위해 대규모 데이터 세트에서 훈련된 AI 모델로 구동됩니다. 고객 관계 관리(CRM) 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 같은 외부 시스템과의 연결도 동일하게 중요합니다. 이를 통해 관련 데이터를 가져오고, 상호 작용을 개인화하고, 실제 환경에서 행동할 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트는 단순히 제품 질문에 답변하는 것이 아니라 일련의 질문과 수집된 고객 데이터를 기반으로 고객의 구매 의도를 인식할 수 있습니다. 그런 다음 에이전트는 주요 기능을 요약하고, 할인을 제공하고, 후속 조치로 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 에이전트는 명시적인 프롬프트를 받지 않고 이러한 단계를 수행합니다.

단일 AI 에이전트는 CRM 레코드 업데이트 또는 고객 쿼리에 대한 응답과 같은 비교적 간단한 반복 작업을 처리할 수 있습니다. 고급 애플리케이션에서 멀티에이전트 시스템은 지능형 팀처럼 작동합니다. 이러한 에이전트는 하위 작업을 위임하고, 정보를 공유하고, 여러 툴을 조정하여 캠페인 계획, 콘텐츠 변형 생성, 자료 배포, 성과 분석 등 복잡한 워크플로를 완료할 수 있습니다.

이러한 협업 기능은 AI 에이전트를 전통적인 어시스턴트와 차별화합니다. 에이전트는 인사이트를 공유하고 책임을 분담함으로써 상호 의존적인 작업을 처리하고 한 프로세스에서 다른 프로세스로 컨텍스트를 전달할 수 있으므로 마케팅 운영을 보다 지능적이고 적응력 있고 효율적으로 만들 수 있습니다.

에이전틱 AI 시스템은 인상적입니다. 하지만 이러한 시스템은 자율적이고 불투명한 의사결정과 편향성에 대한 취약성, 사이버 보안 위협 및 규제 격차로 인해 복잡한 거버넌스 문제를 안고 있습니다. 또한 머신 러닝 및 외부 API에 의존적이므로 공정성, 책임 및 개인정보 보호를 보장하기가 어렵습니다.

조직은 이러한 위험을 관리하기 위해 전통적인 거버넌스 관행 이상으로 조치를 확장해야 합니다. AI 샌드박싱, 스트레스 테스트, 에이전트-에이전트 모니터링, 비상 종료 메커니즘, 인간 감독 및 IBM® watsonx.governance 툴킷과 같은 거버넌스 시스템 등의 보호 장치를 도입해야 합니다. AI 시스템이 확장됨에 따라 책임감 있는 거버넌스는 안전하고 윤리적이며 효과적인 사용을 보장하는 데 매우 중요합니다.³

IBM이 의뢰한 연구에 따르면, 고객 관리 및 영업 지원은 AI 에이전트가 성능 향상과 ROI에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 두 가지 사용 사례입니다.⁴ Gartner 보고서에 따르면 2028년까지 일상 업무 결정의 최소 15%가 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이루어질 것으로 예측되며, 이는 2024년의 0%에서 증가한 수치입니다 ⁵

AI 에이전트는 마케터에게 강력하고 새로운 툴을 제공합니다. 이제 마케터는 실제 의사 결정과 실행을 대규모로 학습하고, 추론하고, 수행하는 시스템에 위임할 수 있습니다. AI 마케팅 에이전트는 고객 데이터를 분석할 수 있습니다. 개인화된 메시지를 작성하고 보낼 수 있습니다. 광고 캠페인을 관리하고 전략을 조정할 수 있습니다. 에이전트는 사람의 지속적인 안내 없이 이 모든 작업을 수행합니다.

이러한 사용 사례는 주요 마케팅 기능 전반에 걸쳐 존재하며, 이러한 마케팅 기능에는 이메일 마케팅, 소셜 미디어, SEO 및 가격 전략이 포함됩니다. 이와 같은 능력 덕분에 AI는 오늘날의 마케팅 성과를 촉진하는 주된 동력이 되었습니다.²

예를 들어, 간단한 챗봇은 누군가 "반품 정책이 어떻게 되나요?"라고 입력하면 스크립트로 작성된 답변으로 응답할 수 있습니다. AI 에이전트는 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 고객이 구매할 가능성이 있음을 인식하고 적극적으로 도움을 제공할 수 있습니다. 또한 제품 세부 정보를 요약하고 후속 조치를 개인화하여 시간이 지남에 따라 학습한 내용을 기반으로 동작을 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트는 단순히 기존 워크플로의 속도를 높이는 것을 넘어 마케팅 팀이 달성할 수 있는 성과를 재정의하고 있습니다. AI 에이전트는 창의성과 고객 참여 전략을 지원하는 지능형 디지털 마케팅 툴의 새로운 세대를 대표하며, 선제적 협력 파트너로서 데이터 분석과 실행의 복잡성을 처리할 수 있습니다.  

AI 에이전트는 의사 결정과 조치 방식을 근본적으로 재구성하기 때문에 마케팅 활동에서 중요합니다. 전통적인 마케팅 시스템은 자동화되더라도 사전 정의된 규칙과 인간 중심의 캠페인 계획에 크게 의존합니다. 이러한 접근 방식은 현대 소비자 행동의 속도, 규모 및 가변성을 따라잡는 데 어려움을 겪습니다.

AI 에이전트는 자율적으로 추론하고 학습하며 행동하도록 설계되었습니다. 이를 통해 마케터는 개별 고객의 요구에 실시간으로 대규모로 대응할 수 있습니다.

AI 에이전트의 중요성은 자동화뿐만 아니라 브랜드와 소비자 사이의 적응형 중개자 역할을 할 수 있는 잠재력에 있습니다. 사용자가 플랫폼, 채널 및 장치를 탐색하면서 마케팅 프로세스가 더욱 세분화됨에 따라 AI 에이전트는 컨텍스트를 해석하고 고객 여정에서 사용자를 참여시키고 안내할 수 있는 지능형 엔티티 역할을 합니다.

새로운 정보를 기반으로 전략을 지속적으로 업데이트하여 순위 및 전환율과 같은 주요 지표에서 성과를 개선하는 동시에 브랜드 보이스의 일관성을 유지할 수 있습니다.

AI 에이전트는 또한 점점 더 커지는 전략적 과제, 즉 인간의 관심과 조직 역량의 한계를 해결합니다. 채널, 툴 및 데이터 소스의 수가 증가함에 따라 마케팅 팀이 이 모든 정보를 실시간으로 종합하는 것은 실용적이지 않습니다. AI 에이전트는 지속적이고 자율적으로 작동하므로 마케팅 시스템은 더 민첩해집니다.

이를 통해 인간 팀이 실행의 모든 요소를 세세하게 관리해야 할 필요성을 줄여 더 높은 수준의 계획, 브랜드 전략 및 크리에이티브 방향에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트는 마케팅 운영 모델을 정적인 캠페인에 기반한 모델에서 동적이고 지속적이며 지능적인 시스템으로 전환합니다. 조직은 이러한 변화를 통해 고객에게 서비스를 제공하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 있어 적응력, 반응성 및 효율성을 더욱 높일 수 있습니다. 이러한 종류의 엔드투엔드 혁신은 SaaS 공급업체, 전자상거래 플랫폼 및 금융 서비스 회사와 같이 복잡한 다중 접점 고객 여정을 가진 비즈니스에 특히 유용합니다.

마케터는 AI 에이전트를 지능적 코파일럿으로 사용하여 수동 작업, 지속적인 모니터링 또는 대규모 조정이 필요한 작업을 관리합니다. 다음은 AI 기반 마케팅 이니셔티브에 적용되는 몇 가지 예입니다.

AI 에이전트는 지능형 채팅 인터페이스를 통해 브랜드가 고객과 상호 작용하는 방식을 개선합니다. 기존의 규칙 기반 챗봇과 달리 이러한 에이전트는 자연어를 이해하고, 진행 중인 대화의 컨텍스트를 추적하고, 보다 인간적인 방식으로 응답합니다.

제품 선택이나 서비스 문제 해결과 같은 복잡한 작업을 통해 사용자를 안내할 수 있으며, 종종 ChatGPT와 같은 LLM 툴과의 통합으로 향상되어 능력이 더욱 확장됩니다.

전문적인 예로는 셀프 서비스 지식 리소스를 동적으로 업데이트하여 고객이 독립적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 지식 기반 에이전트가 있습니다.⁶

AI 에이전트는 사용자 행동, 선호도 및 기록을 분석하여 다양한 잠재 고객 세그먼트를 대상으로 하는 이메일 캠페인을 위한 수십 개의 광고 변형을 수동으로 설계하는 대신 모든 사람을 위한 맞춤형 메시지를 생성할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 자연어 생성을 사용하여 고유한 카피 및 머신 러닝을 제작하여 어떤 콘텐츠가 클릭, 전환 또는 더 깊은 참여로 이어질 가능성이 가장 높은지 결정합니다.

한 걸음 더 나아가 개인화된 동영상 대변인 에이전트는 사용자의 이름을 부르며 인사하고 특정 관심사를 언급하는 맞춤형 동영상을 만들어 동적 콘텐츠에 인간적인 느낌을 더합니다.⁶

AI 에이전트는 마케팅 캠페인을 자율적으로 실행 및 개선할 수 있으며 전통적으로 대규모 팀에서 처리하던 작업을 수행할 수 있습니다. 검색 엔진, 디스플레이 네트워크 및 LinkedIn과 같은 소셜 네트워크와 같은 플랫폼에서 미디어 구매를 자동으로 관리할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 노출수, 클릭률, 캠페인 성과와 같은 실시간 실적 데이터를 모니터링한 다음 캠페인의 목표에 맞게 입찰가, 타겟팅 기준, 예산 할당을 조정합니다.

에이전틱 AI는 피로 없이 지속적으로 작동합니다. 예를 들어, 대기업의 광고 캠페인을 하룻밤 사이에 조정할 수 있습니다. 광고 지출을 결정하고 콘텐츠를 제작 및 게시할 수도 있습니다. 전략 에이전트는 예측 분석과 과거 성능 데이터를 기반으로 캠페인 구조를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.⁶

AI 에이전트는 대량의 시장 데이터, 고객의 피드백 및 캠페인 결과를 처리하여 인사이트를 생성하거나 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 일부 에이전트는 서로 조율하여 하나는 콘텐츠 제작을 관리하고, 다른 하나는 배포를 담당하고, 세 번째 에이전트는 성능을 평가할 수 있습니다. 이러한 오케스트레이션은 시간이 지남에 따라 학습하고 조정할 수 있는 더 스마트하고 연결된 마케팅 시스템을 만들어 결과를 보여주는 전략적 프레임워크와 사례 연구에 기여합니다.

예를 들어, 트렌드 및 인사이트 에이전트는 행동 데이터 및 감정 분석을 마이닝하여 신흥 시장 트렌드를 파악할 수 있습니다. 동시에 소셜 리스닝 에이전트는 온라인 대화를 적극적으로 모니터링하고 실시간으로 청중과 소통하여 브랜드 인식의 변화를 감지하고 대응합니다.⁶

내부적으로 AI 에이전트는 콘텐츠 생성, 보고 및 성능 추적과 같은 내부 작업을 자동화하여 마케팅 운영을 간소화합니다. AI 에이전트는 카피 변형의 초안을 작성하고, 참여 패턴을 분석하고, 툴과 플랫폼 전반에 걸쳐 조정하면서 다음 작업을 권장할 수 있습니다.

AI 에이전트는 발전발수록 점점 더 둘과 시스템 간의 다리 역할을 하고 마케터가 복잡한 부서 간 프로세스를 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 FAQ, 고객 워크플로 및 홍보 캠페인 통합이 포함됩니다.

예를 들어, 콘텐츠 생성 에이전트는 텍스트, 이미지 및 동영상 전반에 걸쳐 상황에 맞는 개인화된 자료를 생성할 수 있습니다. 멀티모달 크리에이티브 브리프 에이전트는 일관성과 속도를 지원하는 재사용 가능한 템플릿을 사용하여 샘플 메시지, 디자인 방향, 고객 인사이트가 포함된 포괄적인 크리에이티브 브리프로 캠페인 목표를 전환할 수 있습니다.^6.

AI 에이전트가 마케팅 팀의 작업 방식을 개선하고 혁신하는 주요 방법은 다음과 같습니다.

지속적인 개선: AI 에이전트는 성능 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 인간의 입력을 기다리지 않고도 캠페인을 자율적으로 테스트하고 학습하고 조정할 수 있습니다. 이를 통해 메시지, 크리에이티브 및 예산을 지속적으로 미세 조정하고 더 나은 아웃풋을 얻을 수 있습니다.

고객 참여 개선: AI 에이전트는 기존 챗봇과 같은 스크립트 응답을 제공하는 대신, 상황을 이해하고 고객 요구 사항을 추론하며 세션과 채널 전반에 걸쳐 대화를 진행하여 보다 유용하고 관련성 높은 고객 상호 작용을 만들 수 있습니다.

시스템 전반의 복잡성 감소: 마케팅 시스템은 일관성이 없는 경향이 있어 조정이 더 어렵습니다. AI 에이전트는 지능형 중간 계층 역할을 하여 툴, 데이터 및 워크플로를 연결하여 여러 팀이나 플랫폼이 조정해야 했던 프로세스를 자동화합니다.

낮은 오버헤드로 확장가능한 실행: AI 에이전트는 직원 수를 늘리지 않고도 메시지 테스트나 타겟팅 조정 등 수천 개의 세부 결정과 작업을 동시에 관리할 수 있습니다. 또한 HubSpot, Salesforce 및 기타 CRM 솔루션과 같은 플랫폼과 통합하여 엔드투엔드 캠페인 관리를 지원할 수 있으므로 소규모 팀이 정교한 마케팅 전략을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

강화된 의사결정 지원: 일부 AI 에이전트는 작업을 실행할 뿐 아니라 전략적 권장 사항을 제공하고, 문제점을 표시하고, 제안을 하여 인간의 판단을 보완합니다.

상시 마케팅: AI 에이전트를 활용하는 브랜드는 보다 쉽게 활성 캠페인과 하루 종일 고객 상호 작용을 유지할 수 있습니다. AI 에이전트는 휴식을 취하지 않으므로 인간 팀이 오프라인 상태일 때도 고객 경험, 업데이트 및 분석이 계속 실행됩니다.

AI와 AI 에이전트가 인간 마케터를 완전히 대체할 수는 없으며, 가까운 미래에도 그럴 수 없을 것입니다. 대신 AI와 AI 이에전트는 마케팅 팀이 중점을 두는 내용과 업무 방식을 혁신하고 있습니다. 다음은 마케팅 및 기타 산업에 영향을 미치는 10년 안에 실현될 AI의 발전입니다.⁷

멀티모달 현상 유지: 텍스트, 음성, 이미지 및 동영상과 같은 다양한 형태의 입력을 처리하고 통합하는 멀티모달 AI는 훨씬 더 정교해질 것입니다. 이러한 발전을 통해 AI는 인간의 커뮤니케이션을 더 잘 모방할 수 있으며, 복잡하고 컨텍스트가 풍부한 쿼리를 이해하고 다이어그램, 음성 지침 또는 동영상 데모와 같은 개인화된 멀티모달 아웃풋으로 응답할 수 있는 지능형 가상 어시스턴트를 강화할 수 있습니다.

AI의 민주화와 더 쉬운 모델 생성: AI 개발은 노코드 및 로우코드 플랫폼, 자동화된 머신 러닝 툴, 플러그 앤 플레이 API를 통해 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다. 기업가, 애호가 및 기업은 더 빠른 혁신 주기, AI 지원 워크플로 및 클라우드 기반의 사용자 지정 가능한 모델의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 발전 덕분에 비전문가도 맞춤형 AI 솔루션을 만들고 배포하여 창의성을 육성할 수 있습니다.

할루시네이션 보험: AI가 핵심 분야에 필수적이 됨에 따라 조직에서는 잘못된 아웃풋으로 인해 발생하는 재정적, 법적 또는 평판적 피해를 보호하기 위해 "AI 할루시네이션 보험"을 도입할 수 있습니다. 이러한 정책은 허위 정보, 잘못된 권장 사항 또는 편향된 결정과 같은 생성형 AI 실수로 인한 위험을 커버하고 모델 신뢰성에 대한 보호 장치를 제도화하는 데 도움이 됩니다.

최고 경영진을 위한 AI: AI는 임원진의 전략적 자문가 역할을 하며, 실시간 데이터 기반 통찰력과 시나리오 시뮬레이션을 제공하여 비즈니스 의사 결정을 돕습니다. 고급 시스템은 부서 간의 조정을 간소화하고, 예측 계획을 제공하며, 전통적으로 대기업에서만 사용할 수 있었던 툴을 통해 중소기업의 역량을 향상시킵니다. AI는 본질적으로 리더십이 신뢰할 수 있는 파트너가 될 것입니다.

AI 윤리 및 규제: 글로벌 AI 규정은 기술의 빠른 속도에 맞춰 진화할 것입니다. 이러한 규정은 특히 고위험 애플리케이션에서 투명성, 견고성 및 인적 감독을 강조할 것입니다. 편향, 개인정보 보호 및 책임과 같은 윤리적 문제는 위험 수준에 따라 AI를 분류하고, 안전 표준을 시행하며, 대량 감시 또는 사회적 점수와 같은 유해한 사용 사례를 금지하는 정책을 추진할 것입니다.

데이터 사용 및 거버넌스: 실제 데이터를 윤리적으로 대규모로 확보하기가 점점 더 어려워질수록 합성 데이터는 AI 교육의 표준이 될 것입니다. 조직은 맞춤형 모델을 만들기 위해 독점 데이터 세트와 엄격한 품질 보증을 우선시합니다. "섀도 AI"를 제어하고 승인된 시스템이 민감한 정보를 책임감 있게 처리하도록 하기 위해 보다 엄격한 거버넌스가 구현될 것입니다.