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TBWA코리아, AI 기반 모듈형 마케팅 솔루션 'AIM' 공개

글로벌 독립광고회사 TBWA코리아가 AI 시대의 변화하는 소비자 행동에 맞춰 브랜드를 진단하고 최적의 마케팅을 연결해 실행하는 모듈형 마케팅 솔루션 'AIM by TBWA'를 선보인다. 7일 회사에 따르면, AIM by TBWA는 AI 환경 내 브랜드 인식을 진단하고 소비자 데이터를 결합해 전략부터 미디어·PR, 콘텐츠, 고객 데이터, CRM까지 필요한 마케팅 영역을 모듈 형태로 연결·실행하는 솔루션이다. TBWA코리아가 자체 개발한 GEO 방법론 기반 진단을 시작으로 '진단·전략·미디어 및 PR·콘텐츠·고객 확보 및 DB 구축·CRM·재진단'으로 이어지는 7단계 순환 구조로 운영된다. 브랜드는 상황과 과제에 따라 필요한 영역만 선택해 조합할 수 있다. 이숙인 TBWA코리아 전무는 “소비자의 브랜드 인지도와 선망을 형성하는 기존의 마케팅 커뮤니케이션 'For Human'과 더불어, 이제는 AI가 우리 브랜드를 정확히 이해하고 추천할 수 있도록 최적화하는 마케팅 커뮤니케이션 'For Machine'까지 동시에 연구하고 실행해야 하는 시대”라며 “AI가 소비자의 브랜드 탐색과 선택에 미치는 영향이 커지는 환경에서, AIM이 기계와 인간 모두를 사로잡아 브랜드와 소비자를 효과적으로 연결하는 강력한 마케팅 솔루션이 될 것”이라고 밝혔다.

2026.10.07 08:52백봉삼 기자

"캠페인 기획 시간 7시간서 1시간으로”…블럭스, '반자동 모드' 추가

AI 고객관계관리(CRM) 마케팅 에이전트 기업 블럭스가 마케터의 별도 요청 없이 데이터 분석부터 캠페인 기획안까지 선제적으로 제시하는 '반자동 모드' 기능을 출시했다. 6일 회사에 따르면, 반자동 모드는 매주 월요일 아침 AI가 주요 지표와 성과를 종합 분석해 5~7개의 추천 액션을 도출하고 캠페인·시나리오·인앱 메시지 초안을 미리 생성하는 기능이다. 마케터는 대화창에서 제안을 검토한 뒤 클릭 한 번으로 즉시 집행할 수 있다. 이번 기능은 실제 집행 데이터 약 1만 1000건을 정밀 분석해 구축한 83종의 'CRM 운영 레시피'를 기반으로 작동한다. 캠페인 1건당 평균 기획·세팅 시간을 7시간에서 약 1시간으로 대폭 줄였으며, 도입 4주간 제안된 액션의 실제 채택 실행률은 약 60%를 기록했다. 이지혁 블럭스 대표는 “이번 업데이트는 에이전트가 마케터의 요청에 답하는 수준을 넘어, 할 일을 스스로 찾아 제안하는 능동적 동료로 진화했음을 의미한다”며 “마케터는 무엇을 해야 할지 고민하는 대신 에이전트가 제시한 양질의 제안을 고르는 데 집중하게 될 것이며, 수동에서 반자동, 완전 자율로 이어지는 CRM 자율운영의 길을 가장 앞에서 열어가겠다”고 밝혔다.

2026.10.06 22:01백봉삼 기자

"2~3일 걸리던 분석 15분 만에"…무신사·컬리, AI로 마케팅 어떻게 바꿨나 보니

무신사와 컬리, 코오롱FnC 등 국내 기업들이 인공지능(AI)을 마케팅과 고객관계관리(CRM), 상품 기획 등에 적용해 업무 시간을 줄이고 있다. 신상품 기획을 위한 데이터 분석에 걸리는 시간을 수일에서 15분으로 단축하거나, 수주가 필요했던 상세페이지 초안을 몇 시간 만에 만드는 사례도 등장했다. AI 마케팅 성과 분석 플랫폼 기업 에이비일팔공(AB180)은 지난 7월 열린 마케팅 컨퍼런스 '모던 그로스 스택 2026(MGS26)'에서 발표된 기업들의 AI 활용 사례를 정리한 'MGS26 인사이트 리포트' 3종을 발간했다고 30일 밝혔다. 리포트는 ▲AI와 모바일 앱 마케팅 ▲AI와 CRM ▲AI와 그로스 등 세 가지 주제로 구성됐다. 기업들이 AI를 실제 마케팅 업무에 적용한 방법과 성과 지표 등을 담았다. 무신사는 데이터 분석 플랫폼 앰플리튜드와 데이터 수집 환경을 통합하고 AI가 업무 맥락을 이해할 수 있는 환경을 구축했다. 그 결과 도입 3개월 만에 조직 내 AI 활용률이 10%대에서 70% 이상으로 높아졌다고 소개했다. 기존 2~3일 걸렸던 신상품 기획 관련 데이터 분석과 제안 작업은 15분으로 줄었다. 컬리는 상품 상세페이지 제작에 AI를 활용했다. 기존 2~4주가 걸리던 상세페이지 초안 제작 기간을 2~3시간으로 단축했다. CRM 분야에서도 AI를 활용한 업무 자동화 사례가 소개됐다. W컨셉은 앤트로픽의 '클로드 코드'에 에어브릿지와 브레이즈의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연동해 AI 팀원 '지원이'를 구축했다. 이를 통해 월 40시간의 업무 시간을 줄였다는 설명이다. 코오롱FnC는 208건의 정기 CRM 메시지 설정 과정을 자동화했다. KFC는 약 2000개 조합을 활용한 개인화 실험을 진행해 인앱 클릭률을 40% 높였으며, 아정당은 고객이 상담을 기다리다 이탈하는 것을 줄이기 위한 AI 상담 시스템을 구축했다. 모바일 앱 마케팅 사례도 담겼다. 스푼랩스는 AI로 제작한 숏드라마 캠페인을 운영하면서 마케팅 최적화 주기를 24시간에서 1시간으로 단축했다고 밝혔다. 액션핏은 '빠지냥'을 출시한 뒤 4개월 만에 매출 100억원을 기록한 성장 전략을 공유했다. 구독 서비스와 온보딩 관련 데이터도 공개됐다. 레비뉴캣은 안드로이드 구독 해지 가운데 32.2%가 결제 오류에 따른 비자발적 이탈이라고 분석했다. '쑥쑥찰칵'을 운영하는 제제미미는 온보딩 방식을 개선해 유료 결제 화면 전환율을 2배 이상 높인 사례를 소개했다. 이번 리포트는 AB180 공식 홈페이지에서 무료로 제공된다. 남성필 AB180 대표는 "AI가 효율화 도구를 넘어 업무와 조직 운영 방식을 재설계하는 데 활용되고 있다"며 "기업들이 실제 업무에 적용할 수 있는 지표와 사례를 이번 리포트에 담았다"고 말했다.

2026.09.30 11:23안희정 기자

[송호철 칼럼] AI 직원이 들어오면 회사는 어떻게 달라져야 하는가

AI가 자신의 역할과 기억, 지식과 스킬을 가지고 여러 시스템을 넘나들어 실제 일을 수행하기 시작하면 AI는 단순한 소프트웨어 기능이 아니라 조직 안에서 역할을 수행하는 새로운 업무 주체가 된다. 그렇다면 AI가 직원처럼 일하기 시작했는데 지금의 업무환경을 그대로 사용해도 될까? 나는 어렵다고 생각한다. 지금의 업무환경은 '사람만 일한다'는 전제로 만들어졌다 그룹웨어, 메일, 메신저, 전자결재, ERP, CRM, HR, 회계시스템에는 일하는 주체는 사람이라는 공통전제가 있다. 최근 AI 기능이 빠르게 추가되고 있지만 AI가 실제 동료가 되는 순간에는 한 단계 다른 문제가 생긴다. AI가 사람의 일을 도와주는 것을 넘어 자신의 업무를 가지기 시작하기 때문이다. AI에게도 '자리'가 필요하다 새로운 직원에게 조직, 역할과 책임, 시스템 접근권한, 규정과 업무지침, 업무도구와 보고체계를 부여하듯 AI 직원에게도 같은 운영체계가 필요하다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 거래처 정보를 알고 ERP에 접근하며 견적서를 읽고, 일정 금액 이상에서는 사람에게 승인을 요청하고, 계약 검토는 법무 AI에게, 예산 확인은 재무 AI에게 협업을 요청할 수 있어야 한다. 다음 날에도 어제 무슨 일을 했는지 기억해야 한다. 조직도에도 AI가 들어올 수 있다 미래에는 사람과 AI가 같은 조직도에 존재할 수 있다. Market Research AI, Proposal AI, Financial Analyst AI, Contract Review AI 등이 각자의 역할과 업무를 가지면서 서로 협업한다. 더 중요한 변화는 AI가 사람에게 일을 요청하는 것이다. 계약의 예외조건, 예산 초과 가능성, 고객 이탈 위험을 AI가 먼저 발견해 보고한다면 업무의 시작점 자체가 달라진다. Human-in-the-Loop의 의미도 달라진다 AI 네이티브 엔터프라이즈의 목표는 사람을 제거하는 것이 아니다. 어떤 업무까지 AI가 자율적으로 수행하고, 어떤 업무는 사람이 확인하며, 어떤 거래에는 승인이 필요한지 설계해야 한다. AI가 자신의 권한을 넘어서는 순간 사람에게 판단을 요청하고, 사람이 승인하면 다시 업무를 이어가는 구조에서 사람은 모든 업무의 실행자가 아니라 중요한 판단과 책임을 담당하는 존재로 이동할 수 있다. 그룹웨어에 AI를 넣는 것과 AI 네이티브 업무환경은 다르다 기존 그룹웨어에 AI 기능을 추가하는 것은 기존 업무 흐름을 유지하면서 사람의 생산성을 높이는 접근이다. 반면 AI Native Work Environment는 '사람과 AI가 모두 조직의 구성원이라면 업무환경은 어떻게 만들어져야 하는가?'라는 질문에서 시작한다. 사람과 AI가 같은 채널에서 대화하고, AI가 메일과 문서, 일정과 업무를 이해하고, 사람에게 보고하고 다른 AI에게 일을 요청하며, 사람은 AI의 업무를 보고 필요할 때 개입할 수 있어야 한다. 이는 AI 버튼 하나를 추가하는 문제가 아니라 업무환경 자체를 다시 설계하는 문제다. AI 직원 관리 AI 직원이 늘어나면 어느 조직에 배치할지, 어떤 역할과 지식, 스킬과 툴을 부여할지, 성과를 어떻게 평가하고 새로운 규정을 어떻게 교육할지 관리해야 한다. 이는 HR과 IT의 중간에 가까운 새로운 경영 영역이 될 수 있다. AI 에이전트가 많아질수록 개별 에이전트의 성능보다 AI 직원 전체를 얼마나 잘 조직하고 운영하는가가 더 중요해질 가능성이 있다. AI 네이티브 엔터프라이즈는 조직을 다시 설계하는 일이다 클라우드 네이티브가 단순히 기존 서버를 클라우드로 옮기는 것을 의미하지 않았듯 AI 네이티브 역시 기존 업무에 AI 기능을 추가하는 것만을 의미하지 않는다. 업무 프로세스와 조직, 권한과 책임, 사람이 해야 할 일과 AI가 해야 할 일을 다시 나누는 일이다. 핵심 질문은 'AI에게 어떤 일을 시킬 것인가?'가 아니라 '사람과 AI가 어떻게 하나의 조직으로 일하게 할 것인가?'이다.

2026.09.07 14:40송호철 컬럼니스트

토스랩-레이어드허브, 피부 미용의원 매출 안정화 운영 팁 푼다

업무용 협업 툴 '잔디' 운영사 토스랩이 미용 의료 운영 솔루션 기업 레이어드허브와 함께 피부 미용의원 대상 원내 운영 시스템 세미나를 개최한다. 3일 회사에 따르면, 이번 세미나는 이달 13일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스 아틀라스홀에서 'Connect Beauty AtoZ'를 주제로 열린다. 피부 미용의원 개원의와 개원 예정의를 대상으로 고객 문의부터 상담·예약·내원·시술·재방문까지 환자의 모든 접점을 하나로 연결하는 방법을 상담·운영·재방문 3단계로 나눠 제시한다. 행사는 ▲김대현 토스랩 대표의 개회사 '조직의 연결 방식을 다시 설계하다'를 시작으로 ▲서민호 레이어드허브 대표의 '레이뷰CRM' 활용 사례 ▲서준호 토스랩 최고기술책임자(CTO)의 외부 채널 상담 툴 '잔디톡' 소개 ▲패널 질의응답·네트워킹 순으로 진행된다. 토스랩의 잔디톡은 카카오톡·네이버톡톡·인스타그램 등 여러 채널에 흩어진 고객 문의를 한곳에 통합하는 솔루션이다. 레이뷰CRM은 예약·접수·시술·고객 기록을 연결하는 데이터 기반 고객관계관리(CRM) 시스템이다. 행사 현장에서는 부스 운영과 럭키드로우, 참가자 100여명의 네트워킹이 진행된다. 세미나 참가 신청은 이벤터스 행사 페이지에서 할 수 있다. 김대현 토스랩 대표는 “지난 10년간 42만 개 이상의 팀이 잔디로 일하는 방식을 바꾸는 과정을 함께해 왔다. 이제 협업의 범위는 조직 내부를 넘어 고객과 만나는 모든 접점으로 확장되고 있다”며 “이번 세미나에서 내부 협업과 외부 고객 소통을 하나로 연결하는 새로운 경영 방향성을 제시하겠다”고 말했다. 서민호 레이어드허브 대표는 “진료와 병원 운영을 직접 하며 상담·예약·내원·시술 기록이 서로 단절되는 문제를 매일 체감했고, 이를 해결하기 위해 레이뷰CRM을 직접 개발했다”면서 “병원 밖의 대화를 연결하는 잔디톡과 병원 안의 운영을 잇는 레이뷰CRM이 만나면 의원 운영은 더 효율적으로, 매출은 더 안정적으로 이어질 것”이라고 밝혔다.

2026.09.03 11:16백봉삼 기자

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

블럭스, AI CRM 마케팅 에이전트 2.0 선보여

블럭스가 고객관계관리(CRM) 마케팅 전 과정을 단일 환경에서 자율운영하는 '블럭스 2.0'을 선보였다. 13일 회사에 따르면, 블럭스는 지난해 11월 대화형 AI CRM 마케팅 에이전트 '블럭스 1.0'을 출시했다. 블럭스 에이전트는 사용자가 익숙한 대화형 에이전트 환경에서 자연어 프롬프트 명령과 클릭(선택)형 제안을 통해 초보 마케터도, 개발자나 디자이너가 없는 소규모 마케팅 조직도 고효율로 CRM 마케팅 캠페인을 진행할 수 있도록 돕는다. 기존 1.0 버전이 자연어 질의응답을 통해 데이터를 분석하고 차트와 인사이트를 제공하는 '조수' 역할을 수행했다면, 이번 2.0 버전은 캠페인 집행 단계까지 전면 자율화한 '풀퍼널 실행형 동료'다. 이를 통해 마케터는 복잡한 수작업 세팅 노동에서 벗어나 검토와 승인 등 본질적인 전략 의사결정에 집중할 수 있다. 특히 이번 2.0 버전은 복잡도가 높은 전문 마케팅 작업을 여러 에이전트나 플랫폼의 전환 없이 에이전트 대화창 한 곳에서 완결한다. 시작 조건과 분기, 종료 조건이 얽힌 자동화 시나리오 설계를 에이전트가 초안부터 완성까지 처리하며, 카카오 알림톡 템플릿 작성부터 승인 요청까지 직접 수행한다. 또 브랜드의 기존 이미지를 학습해 톤앤매너에 맞는 행사 소재를 자율제작하고, 지정된 시각에 캠페인을 정기 점검해 개선안을 제안하는 '스케줄 명령어'와 대규모 작업을 병렬 처리하는 '서브 에이전트 엔진'도 탑재됐다. 아울러 블럭스는 성과 예측과 경제성 최적화에 초점을 맞춘 '에이전트 3.0' 로드맵을 제시했다. 3.0 버전은 캠페인 실행 전 예상 매출과 전환 성과를 미리 산출해 순위화하고, 발송 대상의 수익성(ROAS)을 실시간 분석해 손익이 맞지 않는 모수를 자동 제외하는 등 성과 검증과 최적화 루프까지 자율운영하는 것이 목표다. 이지혁 블럭스 대표는 “2.0이 마케팅 실행의 자율화를 보여줬다면, 향후 3.0을 통해 성과 예측과 최적화까지 스스로 해내는 차세대 CRM 환경을 구축할 방침”이라고 밝혔다.

2026.08.13 09:53백봉삼 기자

카페24, 'K-뷰티 스케일업 2026' 컨퍼런스 연다

글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24가 이달 20일 서울 성동구 이스케이프 코지에서 뷰티 특화 컨퍼런스 'K-뷰티 스케일업 2026'을 개최한다. K-뷰티의 온오프라인 성장세가 가파른 흐름에 발맞춰 카페24는 중소·인디 K-뷰티 브랜드의 글로벌 스케일업 여정을 제시하는 컨퍼런스를 마련했다. '지속가능 K-뷰티 브랜드의 이커머스 성장 전략'을 주제로 열리는 이번 행사에서는 ▲뷰티 기획·컨설팅부터 ▲매거진 ▲크리에이터 지식재산(IP) ▲커머스 플랫폼 등 뷰티 밸류체인 각 분야 전문가들이 나서 실전 노하우와 협업 인사이트를 소개할 예정이다. 뷰티 생태계를 이끄는 업계 리더들이 최신 K-뷰티 시장 변화와 실전 성장 전략을 소개한다. 김기현 클린뷰티 전문기업 슬록(SLOC) 대표는 '클린뷰티2.0: 규제를 알면 시장이 보인다'를 주제로 글로벌 규제 동향과 대응법을 공유하며 지속가능성 확보 전략을 제안한다. 허강우 뷰티 전문 미디어 '코스모닝' 편집국장은 글로벌 성공 사례를 바탕으로 인디 브랜드의 새로운 성장 공식을 짚는다. 이어 김주아 뷰티 크리에이터 IP 솔루션 기업 '디밀' 본부장은 광고와 커머스를 잇는 크리에이터 협업 전략을, 최민형 '더여백26' 대표는 CRM과 전환 퍼널 중심의 자사몰 그로스 노하우를 공유한다. 카페24 세션에서는 이커머스 전문가들이 자사몰 기반의 성장 구조와 구체적인 글로벌 확장 해법을 제시한다. 권계영 카페24 소장은 '선택받는 뷰티 브랜드, 카페24 프로로 만드는 성장 구조'를 통해 마켓 판매 실적을 자사몰 고객 자산으로 전환하는 노하우를 공개한다. ▲자사몰 구축부터 ▲상세페이지 ▲CRM ▲글로벌 확장까지 연결되는 실전 로드맵을 구체적으로 설명한다. 장성연 매니저는 치열한 경쟁 속에서 브랜딩과 매출을 동시에 잡는 맞춤형 마케팅 전략을 전할 예정이다. 참가자들의 현장 고민 해결과 실질적인 파트너십 구축을 돕는 프로그램도 운영된다. 참가자들은 행사 중간 운영되는 브레이크 타임을 활용해 ▲자사몰 운영 ▲마케팅 ▲글로벌 진출 등에 관한 1:1 현장 컨설팅을 받을 수 있다. 또 업계 관계자 및 연사진과의 네트워킹을 통해 현장 인사이트를 실제 비즈니스 실행으로 연결할 수 있도록 지원할 방침이다. 이재석 카페24 대표는 "K-뷰티 인디 브랜드가 글로벌 시장의 새로운 성장 주역으로 부상한 지금, 필요한 건 지속 가능한 성장 궤도에 오르는 전략"이라며 "자사는 자사몰 구축부터 글로벌 진출까지 브랜드의 성장 여정 전 과정을 함께하는 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.08.11 10:32박서린 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

[유미's 픽] "AI 투자 부담에 가려졌다"…오라클, AI 에이전트 타고 재평가 받을까

오라클이 인공지능(AI) 데이터센터 투자 부담에 가려졌던 데이터 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 시장의 재평가를 받을지 주목된다. AI 에이전트 확산으로 데이터베이스와 전사적자원관리(ERP), 인사·공급망 시스템을 함께 연결하는 역량이 중요해지면서 오라클의 통합 사업 구조가 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 24일 업계에 따르면 미즈호는 오라클에 대해 '매수' 의견을 유지하고 목표주가를 320달러로 제시했다. 오라클이 동종 인프라 기업보다 높은 성장세를 기록하면서도 2027년 예상 실적 기준 주가수익비율(PER)의 약 14배에 거래돼 저평가됐다는 판단에서다. 실제 오라클 주가는 올해 들어 약 40% 하락해 전일 정규장 종가 기준 120.04달러를 기록했다. AI 데이터센터 투자 확대로 부채가 늘고 신용등급이 하향 조정되면서 자금 조달과 수익성에 대한 우려가 커진 영향이다. 하지만 미즈호는 이 같은 인프라 투자 부담이 오라클의 본업 경쟁력까지 가리고 있다고 봤다. 또 AI 인프라 증설로 확보한 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 용량이 매출로 전환되고 자금 조달 우려가 완화되면 주가를 짓눌러 온 요인도 약해질 수 있다고 분석했다. 여기에 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 결합한 데이터 플랫폼 사업의 성장세가 확인될 경우 추가적인 기업가치 재평가도 가능할 것으로 내다봤다.시티 파니그라히 미즈호 애널리스트는 "오라클은 동종 인프라 기업을 웃도는 성장세를 기록하고 있음에도 비교 기업보다 할인된 가격에 거래되고 있다"며 "현재 커버리지 종목 가운데 가장 매력적인 위험 대비 보상 구조를 제공하고 있다"고 말했다. 업계에선 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 함께 보유한 오라클의 사업 구조가 향후 주가 상승을 견인할 주요 요인이 될 것으로 전망했다. 오라클은 기업 핵심 데이터가 저장되는 데이터베이스와 데이터를 활용하는 ERP·인적자원관리(HCM)·공급망관리(SCM)를 함께 보유하고 있다. 업계 관계자는 "글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 최근 AI 에이전트를 앞다퉈 앞세우고 있지만, 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있으면 실제 업무 수행까지 연결하기 어렵다"며 "AI 에이전트가 재무 처리와 인사 관리, 구매 승인, 재고 조정 등을 수행하려면 기업 데이터뿐 아니라 이용자 권한과 업무 절차, 애플리케이션 간 연계가 필요하다"고 지적했다. 그러면서 "오라클은 데이터 저장부터 업무 시스템까지 하나의 플랫폼으로 제공할 수 있다는 점이 다른 SaaS 기업과 차별화되는 요소"라며 "AI 에이전트 확산으로 이 같은 통합 구조의 가치가 높아질 경우 시장의 기업가치 평가도 달라질 수 있다"고 덧붙였다. 오라클은 이런 통합 구조를 바탕으로 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 전반에 AI 기능을 확대하고 있다. 데이터베이스에선 정형 데이터뿐 아니라 문서와 JSON, 벡터 데이터 등을 함께 처리할 수 있도록 기능을 강화해 기업이 AI 서비스를 구축할 때 데이터를 별도 플랫폼으로 옮겨야 하는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ERP와 HCM, SCM을 포함한 퓨전 클라우드 애플리케이션에도 AI 에이전트 기능을 적용하고 있다. 재무 분석과 채용, 구매, 공급망 관리 등 개별 업무에서 정보를 제공하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 규칙, 승인 체계를 활용해 실제 작업을 수행하도록 서비스 범위를 넓히는 방식이다. 이 같은 전략은 기존 데이터베이스 고객을 기업용 애플리케이션과 AI 서비스로 확장하는 데 유리하다. 오라클 데이터베이스를 사용하는 기업이 퓨전 애플리케이션과 AI 에이전트까지 도입하면 고객당 매출과 반복 매출을 함께 늘릴 수 있어 데이터 플랫폼 사업의 수익성도 높아질 수 있다. 멀티클라우드 전략도 고객 기반 확대에 힘을 보태고 있다. 오라클은 마이크로소프트 애저와 구글클라우드, 아마존웹서비스(AWS)에서 자사 데이터베이스를 사용할 수 있도록 지원하며 고객이 기존 클라우드 환경을 유지한 채 오라클 데이터 서비스를 활용할 수 있도록 했다. 이는 고객을 OCI로 전면 이전시키기보다 기업 데이터가 위치한 환경에서 오라클 데이터베이스의 사용 범위를 넓히려는 전략으로 풀이된다. OCI와 외부 클라우드를 함께 활용하는 고객이 늘면 오라클은 인프라 시장 점유율 경쟁에만 의존하지 않고 데이터베이스와 애플리케이션 매출을 동시에 확대할 수 있다. 시장에선 이 같은 사업 구조가 AI 데이터센터 투자 부담을 상쇄할 수 있을지 주목하고 있다. OCI 증설분이 매출로 전환되고 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 성장세가 함께 확인되면 대규모 설비투자가 단순한 비용 증가가 아니라 데이터 플랫폼 사업 확대를 위한 선행 투자로 평가받을 수 있다. 반면 일각에선 인프라 투자 속도에 비해 매출 전환이 늦어지면 부채와 현금흐름에 대한 우려가 이어질 가능성이 있다고 지적했다. 이에 따라 오라클 주가의 재평가 여부는 OCI 성장률과 데이터베이스·기업용 애플리케이션의 교차 판매 성과에 좌우될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "오라클은 AI 인프라와 데이터베이스, 기업용 애플리케이션을 모두 갖추고 있어 투자 효과를 여러 사업에서 동시에 거둘 수 있는 구조"라며 "OCI 증설이 데이터베이스 사용량과 퓨전 애플리케이션 매출 확대로 이어진다는 점이 실적으로 확인되면 현재의 할인 요인도 상당 부분 해소될 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.24 09:40장유미 기자

[유미's 픽] 챗GPT, 회사 업무까지 맡는다…CRM·협업툴 주도권 흔드나

오픈AI가 인공지능(AI) 챗봇을 넘어 기업 업무 전반을 수행하는 플랫폼으로 영역을 넓힌다. 여러 업무 도구에 흩어진 정보를 모아 분석하고 후속 작업까지 처리하는 범용 AI 에이전트를 내놓으면서 고객관계관리(CRM), 협업툴, 전사적자원관리(ERP) 등 글로벌 기업용 소프트웨어 시장의 경쟁 구도도 달라질 전망이다. 오픈AI는 GPT-5.6과 코덱스 기술을 기반으로 한 업무 에이전트 '챗GPT 워크'를 10일 공개했다. 이용자가 업무 목표와 참고 자료를 제공하면 필요한 정보를 조사하고 작업 계획을 세운 뒤 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹 애플리케이션 등 완성된 결과물을 제작하는 서비스다. 챗GPT 워크는 마이크로소프트(MS) 팀즈와 구글 드라이브, MS 셰어포인트, 이메일, 캘린더, CRM, 프로젝트 관리 도구 등과 연결된다. 또 내장 브라우저와 컴퓨터 사용 기능을 통해 화면을 클릭하거나 내용을 입력하고 파일을 옮기는 작업도 수행한다. 예약 작업을 설정하면 이용자가 자리를 비운 동안 반복 업무나 장시간 프로젝트도 이어갈 수 있다. 기업 적용 범위도 문서 작성에 머물지 않는다. 영국 항공사 버진 애틀랜틱의 경우 경쟁 항공사의 승객 경험을 조사해 자사 서비스와 비교하는 데 챗GPT 워크를 활용했다. 몇 주가 걸리던 분석 시간을 몇 시간으로 줄이고 향후 5년간 투자할 영역을 선정하는 데 참고했다. 엔비디아는 기술 콘퍼런스 'GTC' 준비와 사후 평가 업무에 적용했다. 챗GPT 워크가 등록 고객사와 미팅 일정, 영업팀 준비 현황을 추적하고 행사 후에는 수백 건의 세션 녹취록과 고객 미팅 기록을 종합해 목표 달성 여부를 분석했다. 회사 측은 행사 준비 시간의 약 40%를 차지하던 엑셀 작업을 줄일 수 있었다고 설명했다. 이에 가장 직접적인 압박을 받을 분야로는 CRM과 협업툴 시장이 꼽힌다. CRM 업체들은 고객 정보와 영업 이력, 이메일, 상담 기록을 기반으로 고객 분석과 영업 기회 발굴, 후속 메일 작성, 상담 자동화를 수행하는 자체 AI 에이전트를 성장 동력으로 키워왔다. 하지만 챗GPT 워크가 CRM 데이터와 이메일, 일정, 문서를 함께 불러와 영업 업무를 처리하면 기존 업체가 별도 판매하는 AI 기능과 중복될 수 있다. 고객 데이터는 기존 시스템에 남더라도 직원이 업무를 요청하고 결과를 확인하는 화면은 챗GPT로 이동할 가능성이 있다. 실제 업무 자동화 기업 자피어는 챗GPT 워크를 CRM과 이메일에 연결해 매달 수천 건의 잠재 고객 정보를 검토했다. 후속 조치가 끊긴 부분을 찾아내고 놓친 영업 기회를 주간 경영진 대시보드로 정리해 잠재 매출이 상당한 규모에 달하는 기회를 발굴했다. 협업툴 업체들도 비슷한 과제에 직면할 전망이다. 메신저와 문서, 일정, 프로젝트 관리 서비스를 각각 열지 않고 챗GPT에서 업무를 지시할 수 있게 되면 개별 애플리케이션의 이용 시간과 사용자 접점이 줄어들 수 있어서다. ERP 시장은 CRM보다 변화 속도가 완만할 것으로 예상된다. 구매와 회계, 공급망, 생산 업무는 거래 정확성과 승인 절차, 권한 관리에 깊이 연결돼 있어 범용 에이전트가 단기간에 대체하기 어렵다. 다만 SAP '쥴'처럼 기존 ERP 안에서 제공되던 분석과 업무 보조 기능은 챗GPT 워크와 일부 겹칠 수 있다. 앤트로픽, MS, 구글, 서비스나우 등 기업용 AI 업체들과의 경쟁도 거세질 전망이다. 오픈AI가 모델과 코딩, 리서치, 문서 제작, 컴퓨터 제어를 하나의 업무 환경에 묶으면서 경쟁 기준이 모델 성능에서 앱 연결성과 업무 완결성으로 넓어졌기 때문이다. 업계 관계자는 "챗GPT 워크가 CRM이나 ERP를 바로 대체하기보다 그 위에서 업무를 지시하고 결과를 확인하는 통합 창구를 노리는 것으로 보인다"며 "기업이 기존 데이터와 권한 체계를 유지하면서도 여러 시스템을 안전하게 연결할 수 있는지가 오픈AI와 글로벌 SaaS 업체 간 주도권 경쟁을 가를 것"이라고 말했다.그러면서도 "기업 고객이 CRM과 ERP, 문서관리 시스템에 쌓인 데이터를 오픈AI 서비스에 어디까지 연결하고 접근 권한을 허용할 수 있을지는 여전히 의문"이라며 "챗GPT 워크가 장시간 복합 업무를 수행할수록 추론과 도구 호출에 필요한 연산 비용도 커지는 만큼 보안과 비용 문제를 함께 해결해야 기업 시장에서 확산할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.10 16:45장유미 기자

[유미's 픽] "고객 데이터만으론 한계"…기업 AI 주도권, 데이터 플랫폼으로 이동

기업용 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 업무 애플리케이션에서 데이터 플랫폼으로 이동하고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 실제 업무에 투입되기 시작하면서 특정 애플리케이션 안에 쌓인 고객 데이터만으로는 기업 AI 수요를 감당하기 어려워졌기 때문이다. 10일 업계에 따르면 클라우데라, 스노우플레이크, 데이터브릭스 등 데이터 플랫폼 업체들은 최근 기업 AI 실행 환경을 겨냥한 기능 고도화에 속도를 내고 있다. AI 에이전트가 영업·고객지원 보조를 넘어 계약 검토, 재고 확인, 정산, 보안 정책 적용 등 업무 실행 단계로 확장되면서 전사 데이터를 연결하는 역량이 중요해진 탓이다. 기업용 AI는 그동안 고객관계관리(CRM) 등 업무 애플리케이션에 기능을 추가하는 방식으로 확산돼 왔다. 고객 문의 요약, 영업 기회 추천, 이메일 초안 작성 등 생산성 개선 기능이 중심이었다. 이 단계에선 고객 정보와 영업 이력만으로도 일정 수준의 효과를 낼 수 있었다. 그러나 AI 에이전트가 실제 업무 처리 단계로 들어가면서 필요한 데이터 범위는 최근 들어 넓어졌다. 고객 요청을 처리하려면 고객 이력뿐 아니라 계약 조건, 재고 상황, 납기 일정, 결제 상태, 보안 권한까지 함께 확인해야 하기 때문이다. 이에 고객 접점 데이터를 앞세운 업무 애플리케이션 사업자는 데이터가 특정 애플리케이션 안에 머물 경우 AI의 판단 범위가 제한될 수밖에 없다. 이 같은 흐름 속에 데이터 플랫폼 업체들은 최근 저장·분석 중심 사업을 AI 실행 기반으로 확장하고 있다. 클라우데라는 하이브리드 데이터·AI 플랫폼을 통해 온프레미스와 클라우드에 분산된 데이터를 통합 관리하는 전략을 강화하고 있다. 스노우플레이크는 데이터 클라우드 기반 AI 기능을 확대하고 있으며, 데이터브릭스는 레이크하우스 기반으로 기업 데이터와 AI 에이전트를 연결하는 기능을 고도화하고 있다. 기업 입장에서도 어떤 AI 모델을 쓰느냐 못지않게 해당 모델이 어떤 데이터 환경에서 작동하는지가 중요해졌다. 범용 대형언어모델(LLM)의 성능이 빠르게 평준화되면서 같은 모델을 쓰더라도 내부 데이터와 업무 맥락을 얼마나 정교하게 연결하느냐에 따라 AI의 답변 품질과 실행 범위가 달라지고 있어서다. 업계 관계자는 "업무 애플리케이션에 AI 기능을 많이 붙이는 것만으로는 이제 기업 AI 경쟁력을 설명하기 어려워졌다"며 "고객 접점 데이터가 많더라도 전사 데이터 거버넌스와 하이브리드 인프라 대응력이 약하면 AI 에이전트 경쟁에서 제약을 받을 수밖에 없다"고 지적했다. 국내에서도 최근 금융, 제조, 공공 분야를 중심으로 프라이빗 AI와 하이브리드 데이터 아키텍처에 대한 관심이 커지고 있다는 점에서 데이터 플랫폼 업체들에게 기회로 작용하고 있다. 데이터 보안과 규제 문제로 민감 정보를 외부로 쉽게 옮기기 어려운 산업일수록 내부 시스템과 데이터를 연결해 AI 활용 범위를 넓히려는 수요가 늘고 있는 분위기다. 업계 관계자는 "기업 AI 경쟁은 특정 업무 앱 안에 AI 기능을 얼마나 많이 붙이느냐가 아니라 데이터를 어디까지 연결하고 통제할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "고객 데이터만으로는 기업 전체 업무를 움직이는 AI 에이전트를 만들기 어렵고, 앞으로는 전사 데이터를 안전하게 묶는 플랫폼의 영향력이 더 커질 것"이라고 말했다.

2026.07.10 10:04장유미 기자

각종 할인쿠폰 손쉽게 다운로드…네이버, CRM 연동 확대

네이버는 네이버 플레이스 사업주들이 스마트플레이스 시스템을 통해 고객 관계 관리(CRM) 서비스 ▲도도포인트 ▲페이히어 ▲오케이포스를 활용할 수 있는 멤버십 연동 기능을 도입했다고 14일 밝혔다. ▲도도포인트 ▲페이히어 ▲오케이포스는 멤버십 회원을 대상으로 ▲쿠폰 발급과 ▲적립 ▲할인 등 다양한 마케팅 솔루션을 제공하는 고객 관리 서비스이다. 그동안 플레이스 사업주들은 방문객 대상 쿠폰 발급과 할인, 포인트 적립 혜택 등을 별도의 CRM 솔루션으로 관리해야 했지만, 이번 연동으로 네이버 플레이스·네이버 지도에서도 멤버십 대상 기획전과 혜택을 제공할 수 있게 됐다. 이에 따라 네이버 플레이스·네이버 지도 내 매장 페이지에 할인 쿠폰 등 멤버십 혜택 제공 현황이 표출돼 신규 고객 확보에도 도움을 받을 수 있고 플레이스 멤버십 가입자만을 위한 전용 쿠폰 발급 기능을 활용할 수 있다. 사용자들도 네이버 플레이스·네이버 지도에서 매장을 탐색하거나 예약하며 멤버십 연계 쿠폰을 곧바로 발급받고 포인트 적립 등 혜택 관련 정보를 편리하게 파악할 수 있다. MY플레이스에서는 업체별 멤버십과 혜택 정보를 한눈에 살필 수 있는 기능도 제공한다. 네이버에 따르면 플레이스 매장 페이지에서 멤버십 전용 쿠폰을 다운 받은 사용자 4명 가운데 1명은 매장 결제 시 해당 쿠폰을 사용한 것으로 나타났다. 네이버 플레이스는 CRM 뿐만 아니라 프랜차이즈 브랜드들이 자체적으로 운영하는 회원 관리 시스템과도 연동을 확대 중이다. 지난 2월에는 토스트 프랜차이즈인 '이삭토스트'의 자체 회원 관리 시스템과의 연동을 시작했으며, 향후 더욱 다양한 파트너사와의 제휴를 확대해 나갈 계획이다. 현재 플레이스 멤버십과 연동된 CRM 솔루션을 운영하고 있는 사업주가 플레이스 내 멤버십을 도입하려면, 이용중인 CRM 서비스 화면을 통해 즉시 연결할 수 있다. 브랜드사 가맹점 경우 네이버 플레이스 제휴 제안 채널을 통해 별도 요청을 통해 진행 가능하다. 네이버는 음식점, 미용실 등 다양한 사업장에 도입중인 '네이버페이 커넥트' 단말기와 네이버 플레이스 멤버십의 연계성도 연내 지속적으로 고도화해 나갈 계획이다. Npay 커넥트는 플레이스 솔루션과 연계한 다양한 사용성이 강점이다. 현재 Npay 커넥트 단말기는 ▲주문과 ▲결제, ▲리뷰 작성과 ▲포인트 적립 기능을 제공하며 ▲멤버십 가입 ▲스탬프 쿠폰 적용 등 플레이스 멤버십과 연계한 다양한 서비스 기능도 추가 탑재할 예정이다. 이렇게 되면 사용자가 네이버 플레이스에서 장소 탐색과 예약·주문을 마친 후 현장에서 커넥트 단말기로 결제하면서 포인트 사용·적립 등 멤버십 혜택을 함께 활용하고 리뷰를 남기는 과정이 유기적으로 이어질 것 전망이다. 이세훈 네이버 플레이스 사업기획 리더는 "플레이스 사업주들이 네이버 시스템 내에서 신규 고객을 확대하고 단골 고객은 꾸준히 관리할 수 있도록 멤버십 연동 서비스를 도입했다"며 "앞으로 Npay 커넥트 단말기 확대 흐름에 맞춰 주문·예약·리뷰·멤버십 등 다양한 플레이스 솔루션 연계 활성화를 통해 사업주의 효과적인 매장 운영을 지원할 계획"이라고 말했다.

2026.05.14 10:26박서린 기자

사방넷, 이커머스 마케팅 노하우 공유한다

치열해지는 이커머스 경쟁과 치솟는 마케팅 비용 속에서 셀러들을 위한 새로운 매출 돌파구가 제시된다. 다우기술(대표 김윤덕)이 운영하는 쇼핑몰 통합관리 서비스 '사방넷'은 이달 27일 강남구 삼성동 섬유센터 2층 A룸에서 멀티채널 운영 브랜드 대상 오프라인 세미나 '하나로 연결하는 이커머스 혁신, 사방넷 2.0'을 개최한다. 이번 세미나는 단순한 쇼핑몰 연동 및 관리 기능을 넘어, 커머스 데이터를 기반으로 매출 성장을 이끄는 데이터&브랜딩 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 사방넷 2.0에 축적된 커머스 데이터를 분석해 매출 전략을 도출하고, 고객관계관리(CRM) 마케팅을 통해 충성 고객을 확보하는 실전 방법을 소개한다. 첫 번째 세션은 '잘 나가는 셀러의 판매 전략: 사방넷 2.0을 활용한 커머스 데이터 통합관리'를 주제로 열린다. 사방넷과 AI 데이터 분석 플랫폼 '라플라스'가 연사로 참여해 커머스 데이터를 AI가 분석 가능한 구조로 전환하는 방법과 수익성 분석 전략, 실제 활용 사례를 공유할 예정이다. 두 번째 세션은 '발견형 쇼핑 시대, 비싼 광고비 대신 메시지로 매출 전환하는 CRM 마케팅'을 주제로 진행된다. 고객 데이터 분석 및 마케팅 플랫폼 '와이즈트래커'와 카카오톡 챗봇 기반 CRM 마케팅 솔루션 '챗봇나우'가 연사로 참여해 자사몰 유입 고객의 행동 데이터 기반 알림톡 마케팅과 오픈마켓 고객을 자사 브랜드 고객으로 전환하는 카카오톡 채널 CRM 전략을 소개할 예정이다. 강연 종료 후에는 연사들과의 질의응답이 진행되며, 참여 브랜드 간의 네트워킹과 파트너사 개별 상담 시간도 별도로 마련된다. 다우기술 커머스부문 김정우 부문장은 “이번 세미나는 사방넷 2.0의 진화된 기능과 업계 최고 파트너사들의 인사이트가 만나는 자리인 만큼, 셀러들이 치열한 시장에서 한 단계 더 도약할 수 있는 강력한 판매 전략을 얻어 가길 바란다”고 말했다.

2026.03.18 10:12백봉삼 기자

"AI·인간 상담원 협업"…세일즈포스, '에이전트포스 컨택센터' 공개

세일즈포스가 인공지능(AI) 기반 고객 응대 플랫폼을 공개해 컨택센터 경쟁력을 강화했다. 세일즈포스는 차세대 컨택센터 서비스 '에이전트포스 컨택센터'를 출시했다고 12일 밝혔. 이 솔루션은 음성 채널을 비롯한 디지털 채널, 고객관계관리(CRM) 데이터, AI 에이전트를 한 플랫폼에서 통합 관리하는 것이 특징이다. 에이전트포스 컨택센터는 기업 고객 응대 과정에서 발생하는 데이터 사일로 문제 해결에 초점을 맞췄다. 고객 데이터와 채널 AI 시스템을 단일 환경서 연결해 고객 상호작용 전반에 대한 실시간 가시성을 제공한다. 기업은 해당 플랫폼에서 고객 셀프서비스 확대와 AI 상담원 협업을 동시에 운영할 수 있다. 고객 문의 처리 과정에서 AI 에이전트와 인간 상담원 간 업무 전환도 가능하다. 플랫폼에서는 모든 상담원과 AI 에이전트가 동일한 고객 데이터를 기반으로 작동한다. 음성 통화 기록, 채팅 메시지, 구매 이력, 마케팅 활동 등 다양한 정보를 통합 활용해 고객 맥락을 파악한다. 이 플랫폼은 AI 에이전트가 반복적이거나 단순한 문의를 먼저 처리하고 복잡한 문제만 상담원에게 전달하는 구조로 운영된다. AI에서 상담원으로 업무가 넘어가는 경우에도 기존 대화 기록과 고객 정보가 그대로 전달된다. 플랫폼 내 음성 데이터가 CRM과 직접 연결돼 전화 상담 내용도 실시간으로 분석된다. 분석 결과는 고객 기록에 반영돼 기업이 고객 감정과 요구사항을 보다 정확하게 파악하도록 지원한다. 관리자는 단일 대시보드를 통해 고객 응대 흐름과 컨택센터 운영 상황을 확인할 수 있다. 이를 기반으로 고객 경험 개선을 위한 데이터 기반 전략 수립도 가능하다. 현재 일부 기업은 해당 플랫폼을 고객 서비스 혁신에 활용하고 있다. 미국 스마트홈 기업 서번트시스템스는 고객 특성에 맞는 상담원 연결 체계를 구축했으며, 미국 배관 유통 기업 퍼거슨은 디지털 채널 대응 역량을 강화했다. 키샨 체탄 세일즈포스 에이전트포스 서비스 부문 총괄은 "여러 레거시 시스템을 조합해 운영되는 기존 컨택센터 환경에서는 AI와 CRM 간 연결성을 확보하기 어렵다"며 "우리는 음성 AI CRM을 하나의 서비스 환경으로 통합해 사람과 AI가 동일한 고객 맥락을 공유하도록 지원한다"고 말했다.

2026.03.12 10:08김미정 기자

DXE, 글로벌 CRM 솔루션 기업 '브레이즈'와 파트너십 체결

CJ ENM 계열 디지털 광고대행사 DXE는 글로벌 CRM 플랫폼 기업 '브레이즈(Braze)'와 공식 파트너십을 체결했다고 6일 밝혔다. 협약을 통해 DXE는 브레이즈를 포함해 인사이더, 빅인, 데이터라이즈, 이프두, 스냅푸시, 마켓탭 등 국내외 주요 CRM 솔루션 7개사와 전략적 파트너십 네트워크를 완성해 스타트업부터 글로벌 엔터프라이즈 기업까지 폭넓은 스팩트럼을 아우르게 됐다. 이를 바탕으로 고객사의 규모와 예산, 비즈니스 환경에 최적화된 솔루션 매칭부터 캠페인 설계, 운영, 고도화까지 원스톱으로 지원하는 '데이터 기반 풀퍼널(Full-Funnel) CRM 컨설팅' 역량도 강화했다. 앞으로 브레이즈의 최신 AI 기능을 결합한 초개인화 CRM 마케팅을 선보일 예정이다. 나아가 커머스, 식품, 여행, 플랫폼 등 각 산업군을 대표하는 베스트 프랙티스(Best Practice)를 지속적으로 창출해 시장 리더십을 더욱 공고히 할 계획이다. DXE와 손잡은 브레이즈는 실시간 데이터와 AI 기반 의사결정을 바탕으로 고객 여정을 설계·오케스트레이션하는 글로벌 고객 참여(Customer Engagement) 플랫폼이다. 모바일 푸시, 이메일, SMS, 카카오톡 등 다양한 채널을 통합적으로 활용해 고객별 맥락에 맞는 개인화된 경험을 제공할 수 있다. 권진희 DXE 데이터컨설팅팀장은 “파트너십을 통해 DXE가 새로운 차원의 CRM 컨설팅 및 마케팅 사례를 지속적으로 선보일 수 있을 것으로 기대한다”며 “앞으로 브레이즈의 기술력과 DXE의 CRM 전문성을 기반으로 고객사 비즈니스의 어려움을 해결하는 핵심 파트너로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

2026.03.06 17:00홍지후 기자

마티니 아이오, '그로스 마케팅 포워드 2026' 성료

마티니 아이오(대표 이선규)가 지난 24일 롯데호텔 월드 크리스탈볼룸에서 '그로스 마케팅 포워드 2026(이하 GMF 2026)'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 마티니 아이오가 주최한 첫 번째 마케팅 컨퍼런스로, 마케팅 실무자 및 주요 의사결정권자 약 500여 명이 이상 참석해 성황을 이뤘다. 이번 컨퍼런스는 'Be First to Scale'(가장 먼저 만드는 성과)를 핵심 주제로, 2026년 마케팅 목표 달성을 위한 구체적 전략과 실무 사례를 집중적으로 다뤘다. 이선규 마티니 아이오 대표의 키노트를 시작으로, ▲퍼포먼스 ▲그로스 ▲CRM ▲AI 크리에이티브 ▲데이터 분석 등 마케팅 전 영역을 아우르는 인사이트가 공유됐다. 이선규 대표는 키노트에서 '차력(借力)'을 핵심 키워드로 제시했다. 파트너·솔루션·프로세스를 효과적으로 연결해 레버리지하는 것이 비즈니스 성장의 본질이라는 메시지와 함께, "좋은 솔루션 도입은 끝이 아니라 시작"이며 '연결된 운영'이 진짜 성과를 만든다고 강조했다. 이어 컬리의 오유미 그로스 마케팅 그룹장은 멤버십을 통해 낮은 비용 구조에서 성장을 만들어낸 사례를 발표했다. 아울러 KFC의 이형일 CDTO는 파편화된 고객 접점을 하나의 여정으로 연결하는 통합 캠페인 전략을 소개했다. 넥스트워크 이재철 대표는 "AI 시대의 핵심은 좋은 질문"이라며, 카카오 모먼트와 메타의 최적화 목표 불일치를 발견해 매출을 끌어올린 실제 사례를 공유했다. AI 활용의 세 가지 조건으로 ▲좋은 질문 구조 ▲잘 정의된 이벤트·프로퍼티 데이터 ▲비즈니스 맥락을 연결하는 마케터의 오케스트레이터 역할을 제시했다. 브레이즈 배민지 채널 세일즈 매니저는 이선규 대표와의 대담에서 글로벌 CRM 스탠다드를 "오케스트레이션 구조 위에서 AI가 속도를 올리는 것"으로 정의하며, 한국 CRM이 채널 기준에서 여정 중심으로 전환해야 할 시점이라고 진단했다. 마티니 아이오 광고기획팀 김성헌 팀장은 AI 크리에이티브의 세 가지 가치로 ▲효율 ▲확장 ▲광기를 제시하며, 원본 소스 하나로 연령대별 맞춤 소재를 무한 생성하는 사례를 소개했다. 진짜 경쟁력은 AI를 수치로 정교하게 컨트롤하는 AI 리터러시에 있다고 강조했다. 힐링페이퍼 이승민 분석팀 리드는 여러 액션의 조합으로 유저의 구매 의도를 정의하는 '컨텍스트 퍼널' 개념을 소개했다. 이용자 인터뷰 기반으로 패턴을 발굴하고 데이터로 검증해 현재 21개 유저 그룹을 정의, 브레이즈 기반 개인화 CRM에 활용 중이라고 밝혔다. 마티니 아이오 CRM 파트 리드 최영아는 예스24와 6개월간 협업한 서비스 간 교차 사용 캠페인 사례를 공개했다. 최 리드는 이를 "마케터의 목표가 아닌 유저가 처한 상황에 집중한 메시지만이 노이즈가 아닌 가치로 다가온다"라는 인텐트 CRM 개념으로 정리했다. 앱스플라이어 조현호 리드 어카운트 매니저는 앱스플라이어를 '모던 마케팅 클라우드'로 재정의하며 ▲웹 실시간 포스트백 ▲AI 오디언스 자동 생성·최적화 ▲크리에이티브 허브 ▲MCP 연동 등 주요 업데이트를 소개했다. 앰플리튜드 최동훈 한국 비즈니스 총괄은 6개월 만에 전 직원이 1000개 AI 에이전트를 구축하고 슈퍼 에이전트 '모다'를 출시한 경험을 공유했다. AI 전환의 핵심은 모델 선택보다 적용 업무 선정, 거창한 비전보다 세세한 워크플로우 개선에 있다고 밝혔다. 마티니 아이오 김진한 그로스 팀 리드는 "결정이 남지 않는" 판단 붕괴를 극복하기 위해, 분석 착수 전 ▲목적 ▲문제 정의 ▲가설 ▲사전 판단 기준을 반드시 작성할 것을 제안했다. 이번 행사의 하이라이트는 앤트로픽 이엽 APAC 스타트업 파트너십 총괄과의 파이어사이드 챗으로, 브레이즈·앰플리튜드·앱스플라이어 담당자들과 함께 클로드 MCP(Model Context Protocol)를 마테크 플랫폼에 연결한 실제 활용 사례를 공유해 참석자들의 큰 관심을 받았다. 이선규 마티니 아이오 대표는 "Amplitude·AppsFlyer·Braze 같은 글로벌 리더 솔루션은 성장을 앞당기는 강력한 기반"이라며 "진짜 차이는 데이터와 프로세스, 팀의 실행을 하나로 연결해 '연결된 운영'을 만드는 데서 생긴다. 앞으로도 현장에서 바로 쓰이는 인사이트와 사례를 함께 축적해 'Be First to Scale Together'를 실천하는 장을 이어가겠다"라고 밝혔다.

2026.02.26 08:39백봉삼 기자

오브젠, 잘레시아 합병 완료...'AI 데이터' 시장 정조준

오브젠이 데이터 엔지니어링 전문기업 잘레시아 흡수합병을 완료하고 매출 600억원대 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 기업으로 새롭게 재편됐다. 기존 AI 고객관계관리(CRM) 중심 사업에서 벗어나 데이터 엔지니어링·비즈니스 인텔리전스(BI) 역량까지 통합하며 기업 전반을 연결하는 '전사 AI 체계' 구축에 본격 나선다는 전략이다. 오브젠은 지난해 12월 인수한 잘레시아의 합병 절차를 마무리하고 통합 법인을 공식 출범했다고 25일 공시했다. 이번 합병은 인수 거래 종결과 자금 조달, 경영진 참여 유상증자 등 일련의 절차를 거쳐 최종 마무리됐다. 이번에 오브젠으로 흡수된 잘레시아는 데이터 분석 및 컨설팅 분야에서 20년 이상 연속 흑자를 기록해온 기업으로, 제조·공공 중심의 1000여 개 이상 B2B 고객을 확보하고 있다. 글로벌 BI 솔루션을 기반으로 프로젝트를 수행해 온 만큼 데이터 엔지니어링과 경영 의사결정 지원 영역에서 강점을 갖췄다. 오브젠 역시 최근 에이전틱 AI 및 고객 데이터 분석 기반 사업 확대에 힘입어 실적 개선 흐름을 이어가고 있다. 이번 합병은 단순한 외형 확대를 넘어 사업 구조의 성격을 바꾸는 작업에 가깝다. 그동안 오브젠은 금융·유통 산업의 마케팅 영역에서 AI 기반 CRM과 고객 데이터 분석에 강점을 보여왔다. 반면 잘레시아는 제조·공공 분야를 중심으로 데이터 엔지니어링과 BI 기반 경영 의사결정 지원 프로젝트를 수행해왔다. 이에 두 회사의 결합은 '고객 접점 데이터'와 '기업 내부 경영 데이터'를 연결하는 구조를 만든다는 점에서 의미가 있다. 오브젠의 산업 포트폴리오도 넓어졌다. 이번 일로 기존 금융·유통 중심에서 제조·공공까지 외연이 확장되면서 경기 변동에 따른 특정 산업 의존도를 낮추는 효과가 있을 것으로 예상된다. 또 양사 고객군의 중복이 거의 없다는 점도 계정 단위 확장 가능성을 높이는 요소다. 동일 기업 내에서도 마케팅 부서와 경영관리 부서를 동시에 공략할 수 있어 교차 판매 여지가 커졌다는 분석이 나온다. 이 같은 전략은 최근 기업들의 AI 도입 흐름과도 맞닿아 있다. 기업들의 AI 활용이 마케팅이나 고객 분석 등 특정 부서 단위 적용을 넘어 전사 차원의 운영 혁신 단계로 확산되면서 단일 솔루션만으로는 한계가 있다는 인식이 커지고 있기 때문이다. 이에 데이터 인프라 구축부터 분석, 실행까지 통합적으로 제공할 수 있는 플랫폼 기업에 대한 수요도 빠르게 늘어나는 분위기다. 특히 자율적 판단과 실행을 지향하는 에이전틱 AI가 화두로 떠오르면서 데이터 엔지니어링 역량을 자체적으로 확보한 기업이 경쟁 우위를 가질 수 있을 것으로 전망되고 있다. 이 같은 흐름 속에서 오브젠은 AI 모델링과 고객 데이터 분석 역량에 잘레시아의 데이터 인프라·BI 역량을 더해 데이터 수집부터 분석, 실행까지 이어지는 전주기 구조를 갖추게 돼 사업 경쟁력을 더 강화할 수 있게 됐다. 기존 CRM 중심 사업을 넘어 기업 운영과 의사결정 전반을 연결하는 플랫폼 사업자로 외연을 확장했다는 점에서도 의미가 있다.특히 이번 합병은 물리적 결합을 넘어 기술적으로도 '통합 AI 스택'을 즉시 완성했다는 점에서 차별화된다. 별도의 통합 기간 없이 '즉시 확장 가능한 구조'를 확보함에 따라 오브젠은 신규 고객사에 데이터 인프라 구축부터 에이전틱 AI 실행까지 원스톱 솔루션을 지체 없이 제공할 수 있는 실행력을 갖추게 됐다. 재무 측면에서도 단순한 외형 성장을 넘어 기업 펀더멘털 기반의 재무 건전성 강화를 이뤄냈다. 20년 연속 흑자를 기록해온 잘레시아의 안정적인 수익 구조가 편입되면서 합병 법인은 매출 600억원대 체격과 함께 200억원 이상의 현금성 자산을 보유하게 됐다. 이는 합병 초기의 재무적 불확실성을 해소하는 동시에 미래 성장을 위한 공격적인 투자 여력을 충분히 확보한 것으로 분석된다. 이번 합병은 오브젠이 'AI CRM 전문 기업'에서 '데이터 전주기를 포괄하는 AI 플랫폼 기업'으로 포지셔닝을 재정의하는 계기가 될 것으로 보인다. 산업 확장성, 기술 통합성, 재무 안정성을 동시에 확보했다는 점에서 중장기 성장 기반을 다졌다는 평가도 나온다. 조직 운영은 각자대표 체제로 유지된다. 기존 오브젠 사업은 전배문 대표가, 잘레시아 사업은 유용희 대표가 각각 총괄하며 독립성을 바탕으로 한 책임경영 체계를 지속한다. 또 잘레시아의 핵심 임원진은 변동 없이 승계되며, 기존 잘레시아 경영진의 유상증자 참여를 통해 통합 초기 조직 안정성과 사업 연속성을 강화했다. 유용희 오브젠 대표는 "이번 흡수합병은 AI CRM을 넘어 전 산업의 데이터를 통합·운영하는 플랫폼 기업으로 도약하는 전환점"이라며 "안정적인 재무 기반 위에서 지속적인 기술 고도화와 시장 확대를 통해 기업가치를 제고해 나가겠다"고 말했다.

2026.02.25 16:20장유미 기자

서비스나우, 어닝 서프라이즈에도 주가 5% 하락…수익 지속성 우려

서비스나우가 지난해 4분기 실적에서 시장 전망을 웃도는 성장세를 기록했지만 실적 발표 이후 주가는 약세로 돌아섰다. 생성형 인공지능(AI)의 확산 서비스나우의 수익모델을 흔들 수 있다는 우려를 잠재우는 데는 실패했다는 평가다. 29일 서비스나우는 매출은 35억6천800만 달러(약 4조8천200억원), 영업이익은 4억4천300만 달러(약 6천억원)를 기록했다고 밝혔다. 전년대비 매출은 20.5%, 영업이익은 18.4% 증가한 성과다. 구독 매출은 34억6천600만 달러(약 4조6천800억원)로 전년 대비 21% 증가했으며 4분기 순신규 연간계약가치(ACV) 100만 달러 이상 거래가 244건으로 전년 대비 약 40% 증가했다고 밝혔다. 500만 달러 이상 ACV 고객은 603곳으로 약 20% 늘었다. 빌 맥더못 서비스나우 최고경영자(CEO)는 "플랫폼에서 라이선스 사용자, 워크플로, 트랜잭션이 크게 성장했다"고 밝혔다. 회사는 AI 기반 제품 확산과 플랫폼 사용량 확대가 성장을 견인했다고 강조했다. 하지만 실적 지표가 개선됐음에도 주가는 시간외 거래에서 약 5% 하락하며 약세 흐름을 보였다. 시장에서는 생성형 AI 확산이 전통적 소프트웨어 기업의 과금 구조를 흔들 수 있다는 우려가 지속되고 있기 때문이다. AI 기능이 빠르게 보편화될 경우 기존 업체들이 '추가 과금'을 통해 기대만큼 수익을 끌어올리기 어려울 수 있다는 시각이다. 이를 극복하기 위해 서비스나우는 인사, IT 운영 등을 정리하고 자동화하는 소프트웨어를 제공하고 있으며 생성형 AI 기능을 제품 전반에 접목해 유료화하는 전략을 추진 중이다. 파트너십 강화도 병행한다. 서비스나우는 고객이 주요 AI 모델을 자사 플랫폼에서 활용할 수 있도록 생태계를 확장하고 있다. 이날 앤트로픽과 협력 확대를 발표하며 클로드를 서비스나우 AI 플랫폼에 더 깊게 통합하겠다고 밝혔다. 앞서 오픈AI와의 협업도 공개하며 기업용 에이전틱 AI 경험 확대를 강조한 바 있다. 한편 이사회는 추가로 50억 달러 규모의 자사주 매입을 승인했다. 서비스나우는 4분기 자사주 약 360만 주를 5억9천700만 달러에 매입했으며 추가로 20억 달러 규모의 가속 자사주 매입(ASR)을 추진할 계획이라고 밝혔다. 세일즈포스 지나 마스탄투오노 최고재무책임자(CFO)는 "마진 확대에 대한 절제된 집중을 포함한 전략은 변함없다"면서도 "목표는 더 높아졌고, 높은 유기적 성장에 대한 확신은 그 어느 때보다 크다"고 말했다.

2026.01.29 10:09남혁우 기자

놀이터 모래 속 1급 발암물질 불구 "측정 표준은 없다"

지하수와 토양에 숨어있는 1급 발암물질 '6가 크로뮴'을 보다 정확히 측정할 비파괴 방식의 '기준 물질'이 개발했다. 6가 크로뮴은 현재 국제 표준이 따로 없다. 한국표준과학연구원(KRISS)은 무기측정그룹 연구팀이 포항가속기연구소(PAL)와 환경 시료 내 6가 크로뮴 함량을 정확히 측정할 수 있는 '규조토 인증표준물질(CRM)'을 개발, 유료보급에 나선다고 28일 밝혔다. 무기측정그룹 조하나 책임연구원은 "불확도(정확하지 않은 정도)가 4.9%로 국제적으로 통용되는 6.26%보다 우수하지만, 6가 크로뮴에서는 정확도가 더 중요하다"며 "현재 이 분야에서는 국제 표준이 따로 없는 상태"라고 말했다. 6가 크로뮴은 강한 독성과 산화력을 가진 유해 물질이다. 세계보건기구(WHO) 산하 국제암연구소(IARC)가 1급 발암물질로 지정했다. 이 물질은 산업 시설뿐만 아니라 우리가 마시는 지하수나 놀이터의 모래 등 일상 곳곳에 존재한다. 환경 관리 법령에 따르면 지하수·토양과 생활 공간 내에 6가 크로뮴 포함 여부를 엄격히 검사하도록 규정하고 있다. 하지만 기존에는 환경 검사 기관별로 6가 크로뮴 측정 결과에 차이가 발생하더라도 이를 객관적으로 검증하고 교정할 표준화된 기준이 없어, 분석 결과의 정확도와 일관성을 높이는 데 한계가 있었다. 조하나 책임은 "측정 기준 물질인 CRM이 있어야, 측정 결과와 분석 방법이 정확한지 확인할 수 있게 된다"며 "CRM을 통해 검측 장비 정확도와 분석 방법의 유효성을 자체 검증해 측정데이터 신뢰성을 확보하게 된다"고 말했다. 그동안 6가 크로뮴 분석용 CRM 개발이 어려웠던 이유는 측정 과정에서 발생하는 화학종 변성으로 인해 정확한 측정이 원천적으로 불가능했다. 또 기존 방식인 '습식 분석법'은 고체 시료를 용액에 녹이는 전처리 과정이 필수인데, 이 과정에서 6가 크로뮴이 다른 산화수로 변하거나 함량이 실제보다 낮게 측정되는 문제가 발생했다. 연구팀은 방사광 X선 흡수 분광법(XAS)을 세계 최초로 도입해 이 문제를 해결했다. 태양보다 수억 배 밝은 빛을 이용해 시료를 파괴하지 않고도 6가 크로뮴 고유의 에너지 흡수 신호를 포착하는데 성공했다. 전처리 과정에서 나타나는 오류를 원천 차단하고 측정데이터의 미세한 편향까지 보정했다. 조하나 책임은 "마치 병원에서 MRI(핵자기공명)로 몸속을 들여다보듯 시료를 파괴하지 않는 새로운 분석법을 통해 정확성과 신뢰가 가능한 CRM을 제시한 것"이라고 말했다. 허성우 무기측정그룹장은 "유럽 유해물질 제한 지침(RoHS) 등 글로벌 환경 규제에 대응해야 하는 국내 수출 기업들의 분석 공신력과 경쟁력 확보에도 기여할 것"이라며 "향후 이 CRM이 환경 분석 현장 필수 기준으로 자리 잡을 것”이라고 밝혔다. 연구는 KRISS 기본사업 일환으로 수행됐다.

2026.01.28 15:29박희범 기자

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