올해 초 저희가 마케터 106명에게 AI 활용 현황을 물었습니다. 10명 중 9명이 업무에 AI를 쓰고 있다고 답했는데요. 그에 비해 AI를 조직의 업무 프로세스로 정착시켰다는 응답은 단 10%에 그쳤습니다. 나머지는 각자 AI 채팅 창을 열어 블로그 초안을 받거나 메일을 다듬는 정도였습니다. 원하는 AI 지원 내용을 물었을 때 가장 많이 나온 답은 교육이 아니라 업무 자동화 구축이었는데 말이죠.
이 숫자는 저희가 컨설팅 현장에서 보는 장면과 겹칩니다. AI 교육을 이미 한 번 받은 회사가 많습니다. 강의 당일에는 다들 신기해하고, 몇 주는 써 보다가, 석 달쯤 지나면 교육 전과 같은 방식으로 일하고 있는 것을 보게 됩니다. 교육의 질이 나빠서가 아닙니다. 교육이라는 형식으로는 해결되지 않는 문제들이 남아 있기 때문입니다.
이번 글에서는 AI 교육이 끝나면 왜 원래대로 돌아가는지 이유 3가지를 살펴보고, 도구 사용법을 가르치는 단순 교육과 진짜 프로세스로 정착하는 환경을 만드는 AX(AI Transformation) 컨설팅이 어떻게 다른지 함께 알아보겠습니다.
교육의 한계 1. 배운 곳과 일하는 곳이 다르다
교육은 대부분 강사의 화면으로 진행됩니다. 강사 PC에는 필요한 도구가 다 깔려 있고, 계정도 연결되어 있고, 예제 데이터도 준비되어 있습니다. 교육이 끝나고 수강생이 자기 업무 환경으로 돌아오면 아무것도 남아 있지 않습니다.
올해 AI 활용 컨설팅을 본격적으로 진행하면서 방식을 하나 바꿨습니다. 저희 화면을 단순히 보여드리고 종료하는 대신, 고객사 담당자의 PC에서 직접 AI 활용 환경을 구축하고 업무에 적합한 워크플로우 설계 및 실습을 진행했습니다. 케이스에 따라 설치에만 60분이 소요된 적도 있습니다. 이렇게 시간을 투자한 이유는, 저희 화면을 보여 드리는 것만으로는 컨설팅이 끝난 뒤에 혼자 사용할 수가 없다는 판단 때문이었습니다.
직접 컨설팅을 하다 보면 일회성 교육에서는 절대 드러나지 않는 여러 문제 사항들이 확인됩니다. 회사 PC의 백신 프로그램이 설치를 막고, 사용자 폴더 이름이 한글이라 도구가 경로를 못 읽기도 합니다. 이런 사소한 문제 하나가 AI 활용을 정착시키는 데 큰 장벽이 되고, “그냥 사용을 포기하는” 결과로 이어집니다.
교육의 한계 2. 어떤 환경에서 써야 할지 모른다
교육은 준비된 예제를 기준으로 진행됩니다. 그래서 담당자도 그 외적인 업무에 활용하려는 시도가 잘 발생하지 않습니다. AI를 활용하는 환경은 크게 세 가지가 있고, 각 환경에 적합한 업무의 내용이 다릅니다. 아래 구분은 개발 환경(IDE)까지 포함한 일반적인 분류가 아니라, 마케터의 실무를 기준으로 나눈 것입니다.
- 채팅(웹·앱 대화창): 질문 하나, 초안 하나처럼 그 자리에서 끝나는 일. 대화가 닫히면 맥락도 함께 사라집니다.
- 데스크톱 앱: 내 PC의 폴더와 파일을 함께 보며 진행하는 일. 광고 소재 제작처럼 사람이 매번 결과를 보고 고르는 작업에 적합합니다.
- 터미널(CLI): 프로젝트 폴더 단위로 일하는 환경. 반복해서 자동으로 돌아가야 하는 일, 여러 도구를 한 번의 요청으로 이어서 실행하는 일에 적합합니다. 세팅이 파일로 남아 내용을 공유해 줄 수 있습니다.
이 구분을 모르면 모든 일을 채팅창에서 하려고 합니다. 매주 반복하는 리포트도 채팅창에서 시작하면 우리 회사가 어떤 곳인지, 결과물은 어떤 형식이어야 하는지를 대화마다 처음부터 다시 설명해야 합니다. 이 반복이 귀찮아지는 순간 사용을 중단합니다. 반대로 사람이 매번 보고 골라야 하는 일을 터미널에 올려놓으면, 익숙하지 않은 화면 때문에 역시 안 쓰게 됩니다.
그래서 저희는 컨설팅에서 담당자의 업무를 이 세 갈래로 먼저 나눕니다. 그 자리에서 끝나는 일은 채팅창에 두고, 매번 사람이 보고 고르는 일은 데스크톱 앱에, 반복해서 돌아가야 하는 일은 터미널에 스킬 파일로 옮깁니다. 스킬 후보를 고르는 기준은 하나입니다. 반복적이고 번거로운 업무를 대신 해결해 줄 수 있는가? 그 절차를 파일로 적어 두면 다음부터는 명령어 한 줄로 작업이 실행됩니다. 파일 형태로 남게 되니 팀원에게 복사해 줄 수 있고, 담당자가 바뀌어도 회사에 남습니다.
교육의 한계 3. AI가 우리 회사 데이터에 연결되어 있지 않다
“이번 달 광고 성과 분석해 줘”라고 채팅창에 입력하면 AI는 질문을 다시 할 겁니다. “어떤 광고를 진행 중이신가요?” 혹은 “데이터는 어떻게 전달해 주실 건가요?” AI는 우리 회사가 어떤 광고를 하고 있는지, 데이터를 어디에 어떤 형태로 저장하고 있는지 사람이 알려주지 않으면 모르기 때문입니다.
데이터 소스들을 먼저 연결하면 질문이 달라집니다. 오픈소스마케팅에서 진행한 컨설팅에서는 고객사의 PC에 GA4, Meta, Google Ads 등의 실제 고객사 계정을 API로 연결해 두고, 광고 집행 전후로 유입이 얼마나 늘었는지, 가입 전환이 얼마나 늘었는지를 고객사에서 직접 물어보도록 했습니다. 이렇게 AI가 기존 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들어 두면 AI가 알아서 데이터를 가져오고 분석할 수 있는 환경이 만들어집니다. 예약 작업을 걸어두면 원하는 시간에 담당자가 따로 신경 쓰지 않아도 리포트가 자동으로 발송되도록 할 수도 있습니다.
다만, 이렇게 자동화 환경을 구축하려면 먼저 우리가 어떤 도구들을 AI에 연결할 수 있는지, 또 어떤 형태로 전달해야 AI가 잘 참고할 수 있는지를 알아야 하는데요. 이런 부분들에 대해서는 지난번 블로그 글 “우리 기업에 AX를 도입하기 전 알아야 할 것”을 참고해 주세요.
단순 도구 교육과 환경 구축형 컨설팅의 차이
정리하면 두 방식은 목표 자체가 다릅니다.
| 구분 | 도구 교육형 | 환경 구축형 |
|---|---|---|
| 목표 | 도구를 이해하고 쓸 줄 알게 한다 | 회사 PC에서 반복 업무가 스스로 돌아가게 한다 |
| 진행 환경 | 강사 화면 | 담당자 PC |
| 끝난 뒤 남는 것 | 강의 자료와 기억 | 스킬 파일, 데이터 연결, 자동화 워크플로우 |
| 담당자 교체 시 | 처음부터 다시 | 파일과 문서가 남아 인수인계 가능 |
| 데이터 | 예제 데이터 | 내부 데이터, 실제 광고 계정 |
교육형이 필요 없다는 뜻은 아닙니다. 다만 교육만 하고 끝나면 석 달 뒤 원래대로 돌아가기 쉽고, 이미 그 비용을 한 번 치른 회사가 많습니다.
컨설팅이 끝나도 회사에 남는 것
저희가 구축하는 AI 업무 환경은 네 가지 구성으로 이루어집니다. 전부 담당자 PC와 회사 계정에 파일과 설정으로 남습니다.
- 스킬(Skill): 데일리 체크나 리포트 생성처럼 반복하는 업무의 절차를 적어 둔 파일. 요청 맥락에 맞으면 AI가 알아서 꺼내 쓰고, 필요하면 명령어로 직접 부를 수도 있습니다
- 서브에이전트(Subagent): 트래픽 분석, 리뷰 분석처럼 시간이 걸리는 업무를 나눠 맡는 작업자
- MCP(Model Context Protocol): GA4, 광고 계정, 구글 시트, 슬랙 같은 도구에 AI를 직접 연결하는 통로
- 훅(Hook): 특정 작업 전후에 검증이나 알림 같은 동작을 사람이 챙기지 않아도 항상 실행되도록 고정하는 장치
실제로 어떻게 돌아가는지 사례를 하나 들겠습니다.
AI 컨설팅을 진행한 한 기업에는 매주 월요일 지난주 광고비, 예약 매출, 광고비 대비 매출, 예약당 비용이 정리된 리포트가 자동으로 메일에 도착합니다. 광고 계정과 GA4에서 데이터를 읽는 부분은 스크립트가, 지난주와 무엇이 달라졌는지 설명하는 부분은 AI가 맡습니다. 저희가 만들어 드렸지만, 이제는 매주 사람의 손을 거치지 않고 자동으로 리포트가 작성되고 발송됩니다. 월요일 아침에 확인하는 것은 숫자가 아니라 “지난주 예약당 비용이 개선되었고, 원인은 검색 캠페인 비중 조정”이라는 한 줄입니다. 이렇게 만들어진 워크플로우 환경은 담당자가 지속적으로 사용하면서 다른 업무를 얹어가며 더 넓은 범위로 확장될 수 있습니다.
AX 컨설팅을 검토할 때 물어볼 질문 3가지
AX 컨설팅을 고민 중이시라면 이 세 가지를 점검해 보세요.
첫째, 끝난 뒤 우리 PC에 무엇이 남는지. 강의 자료라는 답만 돌아온다면 그저 일회성 교육입니다.
둘째, 우리 회사 데이터에 연결해서 진행하는지. 예제 데이터로만 진행한다면 돌아와서 연결하는 일은 우리 몫이 되고, 대부분 거기서 멈춥니다.
셋째, 실제로 작동하는 워크플로우를 남겨주는지. 할 수 있는 일만 나열하는 것은 정착보다 시연에 가깝습니다.
오픈소스마케팅의 AI 활용 컨설팅은 데이터 분석 환경과 마케팅 성과 관리 프로세스 위에 기업 맞춤 AI 업무 환경을 담당자 PC에 직접 구축하고, 반복 밀착 컨설팅으로 담당자가 스스로 키워 갈 수 있게 만드는 방식입니다. 우리 팀에 AI를 어디까지 맡길 수 있을지 고민 중이라면 언제든 편하게 문의 주세요.
