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최근 전 세계를 휩쓴 생성형 인공지능(AI) 열풍을 단순한 거품으로 치부하는 시각도 존재한다. 하지만 필자가 현장에서 목도하는 기업들의 변화는 분명 다른 이야기를 말해준다. AI는 이제 기업의 생존과 성장을 좌우하는, 피할 수 없는 전략적 분기점이 되고 있다.
예컨대 유통·소비재 산업에서 한국 기업들이 직면한 도전은 단순한 경기 둔화를 넘어선다. 플랫폼 중심으로 재편되는 유통 구조, 초개인화된 소비자 경험, 그리고 빠르게 움직이는 글로벌 플레이어 속에서 시장의 변화 속도는 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다. 이제 매출 성장은 단순한 비용 절감이 아니라 얼마나 신속하게 맞춤형 의사 결 suv 신차 정을 실행할 수 있는가에 달려 있다. 이 지점에서 AI는 기업의 경쟁 방식을 근본적으로 재정의하는 전략적 동력으로 자리 잡고 있다.
마케팅·영업·가격 전략은 기업의 매출 성장을 견인하는 핵심 영역이다. 이 분야는 일찍부터 방대한 데이터를 기반으로 전통적 머신러닝, 이른바 ‘클래식 AI’를 폭넓게 활용해왔다. 마케팅에서는 수년간 축적된 데이 할부회선초과 터를 분석해 마케팅 믹스 모델을 만들고, 이를 바탕으로 카테고리·브랜드·지역 단위별 최적 예산을 배분해 왔다. 프로모션 기획에서도 과거의 실행 캘린더와 매출 데이터를 정밀하게 분석해 투자자본수익률(ROI)을 산출하고, 신규 프로모션의 효과까지 사전에 예측했다. 그러나 최근에는 상황이 달라지고 있다. 생성형 AI와 에이전틱(Agentic) AI가 결합하면서 skt 통합 그 활용 범위가 무한히 확장되고 있는 것이다. 과거에는 데이터 기반의 효율화와 예측이 중심이었다면, 이제는 전략 설계부터 실행까지 AI가 전 과정에 개입하며 새로운 가능성을 열고 있다.
◇크리에이티브 혁신: 비용이 아닌 경쟁력
마케팅에서 가장 큰 주목을 끄는 변화는 크리에이티브 제작이다. 디지털 미디어 시대에 접어들면서 퀵서비스 콘텐츠의 변주가 기하급수적으로 요구됐고, 이는 늘 브랜드의 고민거리였다. 생성형 AI는 이 난제를 해결한다. 기본 크리에이티브 자산을 수십, 수백 가지 버전으로 단기간에 변환해 비용과 속도 모두에서 이전과 전혀 다른 차원의 기회를 제공한다.
영업에서도 변화는 뚜렷하다. 특히 복잡한 기업 간 거래(B2B) 영업에서 에이전틱 AI의 활용이 현 다시사신예수 실화되고 있다. 머신러닝으로 고객을 세분화하고 잠재 가치를 산출한 뒤, AI 영업 에이전트가 우선순위가 높은 계정과 직접 연결돼 대화를 주도하고 성과를 창출하는 사례가 등장하고 있다. 이 과정에서 축적되는 대화와 거래 데이터는 다시 모델을 고도화해 영업 성공률을 높이는 선순환 구조를 만든다. 결국 마케팅·영업·가격 전략 전반에서 AI의 잠재력은 끝없이 확장되고 있으며, 앞으로도 새로운 활용 사례가 끊임없이 등장할 것이다.
◇AI 성과, 무엇이 갈랐나
그러나 중요한 점은 AI 활용 사례를 무조건적으로 도입하거나, 단순히 도구를 많이 활용하는 것만으로는 성과가 보장되지 않는다는 사실이다. BCG가 글로벌 CEO를 대상으로 조사한 결과, AI는 언제나 경영 어젠다 상위 세 가지 안에 포함되지만 실제로 의미 있는 가치를 창출한 기업은 전체의 25%에 불과했다. 나머지 기업들은 이제 막 AI를 시작했거나 제한적인 파일럿 수준에 머물며 조직적 확산에는 실패하고 있다. 그렇다면 성과를 내는 기업은 무엇이 달랐을까? 성공한 기업들은 공통적으로 다섯 가지 원칙을 실천하고 있었다.
▲전략과의 연결(Strategic Alignment): AI는 독립된 기술 과제가 아니라, 기업 전략을 실행하기 위한 수단이다. 전사 전략과 긴밀히 연결될 때 비로소 의미 있는 성과를 낼 수 있다.
▲집중과 재구성(Focus & Reshape): 핵심은 많은 활용 사례를 확보하는 것이 아니라 가장 중요한 영역을 정조준해 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 것이다. 소수라도 제대로 설계된 사례는 조직 전체를 흔드는 파급 효과를 만든다.
▲비즈니스 주도와 전사적 조율(Business-led, Centrally Steered): 기술 조직이 주도할 경우 AI는 쉽게 ‘기술을 위한 기술’로 흐른다. 비즈니스 부서가 주도권을 갖고, 전사 차원에서 조율과 변화 관리가 함께 이뤄져야 성과로 이어진다.
▲가치 기반 파운데이션(Value-driven Foundations): 데이터·기술·인재 투자는 반드시 비즈니스 우선순위와 직결돼야 한다. 보여주기식 파일럿에 머물지 않고, 실제 업무 방식에 뿌리내릴 수 있도록 탄탄한 인프라와 인재 기반을 갖추는 것이 출발점이다.
▲사람 중심의 변화(10/20/70 법칙): BCG의 경험에 따르면 도구가 성과에 기여하는 비율은 10%, 데이터와 시스템은 20%에 불과하다. 나머지 70%는 사람·프로세스·조직 문화의 변화에서 나온다. 아무리 훌륭한 AI 툴과 시스템이 마련돼도, 이를 실제로 활용하는 사람과 조직이 변하지 않으면 성과는 제한적이다. 운동 기구와 트레이너가 아무리 좋아도 결국 변화를 만드는 것은 운동하는 사람 자신이듯, 기업의 AI 도입도 마찬가지다.
◇글로벌 사례가 말해주는 것
마케팅·영업·가격 전략에서 AI는 이미 실험 단계를 넘어, 기업의 성장 공식을 다시 쓰고 있다. 그러나 기술 도입만으로는 성과를 담보할 수 없다. 실제로 일부 글로벌 산업재 기업들은 AI 영업 에이전트를 현장에 투입해 우선순위가 높은 고객사와 직접 소통하고 계약을 성사시키고 있다. 과거에는 숙련 영업 인력의 경험과 네트워크에 크게 의존하던 영역에서 AI가 새로운 성과 창출자로 자리매김하는 것이다. 이와 동시에 생성형 AI와 에이전틱 AI가 소프트웨어 사용 행태를 바꾸면서 일부 글로벌 소프트웨어 기업들은 기존 사용자 수 기반 요금제(일명 좌석 기반 모델)에서 성과 기반·소비 기반 요금제로 전환하며 비즈니스 모델 자체를 혁신하고 있다. 또 선도적인 소비재 기업들은 마케팅 운영 모델 전체를 AI 중심으로 재편해 캠페인 속도와 의사 결정 단계를 줄이는 구조적 변화를 만들어내고 있다.
AI를 전략적으로 활용하는 기업들은 단순 효율화를 넘어 경쟁의 룰 자체를 다시 쓰고 있다. 다섯 가지 원칙을 체계적으로 실천하는 기업만이 AI 시대를 기회로 전환하며, 경쟁자보다 한발 앞서 시장을 선도할 수 있을 것이다.