광고의 본질은 여전히 사람의 마음을 움직이는 것이지만, 그 방법론은 매일 진화하고 있습니다. 단순히 아이디어와 크리에이티브만으로는 더 이상 시장에서 살아남기 어려운 시대. AI는 이제 단순한 기술적 도구를 넘어서 광고의 기획부터 실행, 성과 측정까지 모든 단계를 혁신하는 게임 체인저로 자리잡았습니다.

더에스엠씨는 이러한 패러다임 변화를 단순한 트렌드가 아닌 필연적 진화로 받아들이고, 기업부설연구소인 ‘AI Labs’를 중심으로 체계적인 AI 혁신을 통해 광고업계의 물결을 새롭게 만들어가고 있습니다.

그렇다면 에이전시 안에 ‘연구소’가 있다는 건 정확히 어떤 의미일까요? 모든 기업이 AI를 이야기하는 지금, 더에스엠씨의 AI Labs는 어떤 철학과 어떤 방식으로 AI를 연구하고 있을까요? 자체 생산성 툴 개발부터 광고주 프로젝트까지 다양한 실험을 이어가고 있는 더에스엠씨 AI Labs의 리더들을 직접 만나 들어보았습니다.

Q. ‘연구소’라고 하면 ‘혁신’, ‘도전’ 같은 진취적인 키워드가 떠오르는데요. AI Labs를 대표하거나 소개할 수 있는 키워드가 있을까요?

김진구D AI Labs는 대표적으로 ‘주도성’이 두드러지는 조직입니다. 누군가 요청하지 않아도 먼저 문제를 찾아 솔루션을 제안하기 때문인데요. 사실 실무를 수행하는 마케터의 입장에서는 내부 연구 조직에 무엇을 요청할 수 있는지를 판단하기 어렵고, 혹은 무엇을 해결할 수 있는지 그 문제 인식 자체가 어려울 때도 많죠. 이때 먼저 개선 가능성을 발견하고 해결 방안을 제안하는 것이 저희의 방식입니다.

김도훈SM ‘AI 엔지니어’라고 소개할 수 있을 것 같아요. LLM 등 AI 기술을 직접 개발하진 않지만, 마케팅 환경에서 어떻게 이런 기술을 활용할지 고민하고 구현하는 역할을 하니까요. AI를 활용해 실제로 어떤 결과를 만들 수 있을지를 고민하는, AI와 함께 일하는 개발자라고 보시면 됩니다.

서한결M ‘경계 없음’이라는 키워드로 설명하고 싶어요. 프론트와 백엔드, 기획자와 개발자, 산업 간의 전통적인 경계가 이제는 무의미하다고 느끼거든요. 저희는 다양한 직무가 유기적으로 협업하며 새로운 흐름을 만들어내는 조직이에요.

Q. 최근 AI 기술이 하루가 다르게 발전하고 있는데요. 앞서 언급해주신 것처럼 AI와 함께 일하는 ‘AI 엔지니어’로서 이러한 시대의 변화가 더 남다르게 다가올 것 같습니다. 업무를 하실 때 특히 중요하게 생각하는 원칙이나 철학이 있다면 들려주세요.

서한결M 요즘은 아무리 열심히 공부해도 한 달만 지나면 무용지물이 되는 시대예요. 기술의 변화 속도가 빠른 만큼 “왜 이 기술을 써야 하는가”라는 목적성을 가장 중요하게 생각합니다. 기술을 도입하기 전에 먼저 “이걸로 무엇을 해결할 것인가”라는 질문을 던지는 거죠. 단순히 구현이 아닌, 목적 있는 구조와 프롬프트 설계에 더 집중하고 있습니다.

김도훈SM 저는 AI가 단순한 도구라기보다는 협업할 수 있는 동료라고 생각해요. AI가 한 번에 정답을 내놓지 못하더라도, 질문과 피드백을 반복하면 유의미한 결과를 얻어낼 수 있거든요. AI는 빠르게 발전하는 만큼 무궁무진한 발전 가능성을 가지고 있고, 사용자의 입장에서 이것을 어떻게 다루느냐에 따라 개인 역량의 확장 폭이 달라지죠.

백형민M AI Labs에서는 이유와 목적에 대한 대화를 활발하게 나누는데요. 단순히 “최신 기술이니 도입하자”가 아니라, 왜 그리고 무엇을 위해 이 기술이 필요한지에 대한 질문이 자연스럽게 오가는 분위기예요. 그 과정을 통해 기술적 선택의 중심에 명확한 목적이 자리잡게 되었고, 이것이 저희 팀의 핵심 문화 중 하나라고 생각합니다.

Q. 더에스엠씨의 업무 환경에 최적화된 생산성 툴, ‘AI Agent’를 개발 중이신 것으로 알고 있습니다. 사내 생산성 향상이라는 목표 아래 어떤 관점과 기준으로 툴을 설계하셨는지 궁금합니다.

서한결M 기능을 만들기 이전에 가장 중요하게 생각한 건 데이터예요. AI가 의미 있는 답변을 제공하려면 회사 내부에서 어떤 데이터와 콘텐츠가 중요한지부터 정의돼야 하거든요. 지금은 기능 구현보다도 조직에 실질적인 도움이 되는 데이터, 그리고 구성원들이 필요로 하는 데이터가 무엇인지를 판단해 모으고 가공하는 데 집중하고 있습니다.

이렇게 데이터를 구조화하면 부서 간 협업에도 좋은 시너지가 생길 것이라고 기대하고 있어요. 지금은 다른 팀과 협업하려면 상대 팀이 어떤 조직인지 이해하고, 미팅을 잡고, 자료를 요청하거나 공유하는 등 복잡한 과정을 거쳐야 하죠. 하지만 AI Agent를 통해 그런 과정을 생략하고 같은 플랫폼 안에서 동일한 정보를 기반으로 소통할 수 있어요. 조직 간 정보나 소통의 벽을 허무는 도구가 되어주는 것이죠.

김진구D 핵심 KPI는 ‘업무 시간 20% 단축’이에요. 하루 8시간 기준으로 1~2시간을 절감하는 걸 목표로 하고 있죠. 이렇게 절감된 리소스를 기존보다 더 정교한 기획이나 크리에이티브에 투입할 수 있다면 캠페인의 퀄리티도 끌어올릴 수 있어요. 결국 AI Agent는 효율성 뿐만 아니라 전체 업무 역량이나 퀄리티의 평균치 최저선 자체를 끌어올리는 데 중요한 역할을 하게 될 겁니다.

Q. 내부용 툴은 외부용 서비스와는 성격이 조금 다를 것 같습니다. 특히 더에스엠씨처럼 다양한 부서와 직군이 존재하는 조직 안에서 모든 구성원이 만족할 수 있는 툴을 설계하고 구현하는 데에는 어떤 차별화된 접근이 필요했는지, 개발자로서의 인사이트가 궁금합니다.

서한결M 이전에 마케팅 데이터 솔루션 프로그램인 ‘ReFit’을 개발했었는데요. 당시 가장 중요하게 본 지표는 이탈률이었습니다. 단순히 한 번 써보고 끝나는 서비스가 아니라, 한 번 사용한 고객이 “ReFit이 없으면 안 되겠다”라고 느끼는 경험을 만드는 게 목표였죠. 한 마디로 ‘대체 불가능한 서비스’를 만드는 데 집중했습니다. 지금 개발 중인 AI Agent도 목표는 같아요.

다만 ReFit의 경우 외부 서비스였기 때문에 특정한 타깃을 선정해 우선 공략하는 방식이 가능했어요. 하지만 AI Agent는 모든 사내 구성원이 사용자가 되기 때문에, 특정 집단만 만족시키는 방식으로 접근할 수가 없어요. 모든 유저를 이해하고 설계해야 하죠. 다양한 팀과 사람들의 일하는 방식 자체가 다르다 보니, 커뮤니케이션과 접점 확보에 시간이 더 많이 들었던 것 같아요.

김진구D 무엇보다 중요한 건 ‘고객 중심’입니다. 저희는 AI Agent를 만들 때 사용자, 즉 내부 구성원이 우리의 고객이라는 생각으로 접근하고 있어요. 때때로 개발을 하다 보면 조직의 방향성보다 개인적인 해석이나 판단이 우선되기도 하는데요. 이럴 때일수록 ‘이건 사용자에게 어떤 도움이 될까?’라는 기준을 잊지 않으려 해요. 그렇게 해야 기술이 진짜 의미 있는 결과로 연결될 수 있다고 믿고 있고요.

Q. 내부 연구나 솔루션 개발 외에도 배스킨라빈스 <그래이맛 콘테스트> 등 브랜드 캠페인 프로젝트에도 참여하신 것으로 알고 있습니다. 마케팅 캠페인에 AI를 접목할 때 가장 주목해야 할 포인트는 무엇일까요?

김도훈SM 사실 AI 기술 그 자체가 캠페인의 성공 여부를 좌우하는 요소인 것은 아닙니다. AI 자체보다는 그것을 활용한 기획력과 차별화된 아이디어가 우선이죠. 특히 초개인화라는 방향성을 고려하면 기술보다 “무엇을 해결하고자 하는가“를 먼저 고려해야 하고요.

실무 현장에서는 응답 속도나 비용 등 여러 현실적인 제약을 고려하는 것도 굉장히 중요한데요. <그래이맛 콘테스트> 사례도 우리가 생성형 AI에 익숙해졌기 때문에 자연스럽게 받아들일 수 있었지만, AI가 보편화되지 않았던 시절의 웹 캠페인 기준으로 보면 그렇지 않을 수 있거든요. 이것을 소비자들이 어떻게 받아들이도록 할 것인지, 어떻게 참여율을 높일 것인지를 잘 고민해야 합니다.

김진구D 앞으로 AI가 마케팅 영역에서 그 영향력을 넓힐 수 있는 잠재력에 주목할 필요도 있다고 봅니다. 사람은 자신이 가진 지식이나 사고의 폭 내에서 결과물을 만들어낸다면, AI는 그 이상으로 창의적이고 다채로운 결과를 도출할 수 있어요. 예를 들어 ‘유형 테스트’ 같은 콘텐츠를 만든다고 했을 때, 사람들이 16가지 유형으로 구분되는 MBTI를 중심으로 결과지를 기획한다면, AI는 수백에서 수천가지 유형도 도출해낼 수 있죠.

질문이 아무리 말이 안 되더라도 어떠한 결과물을 도출해내고, 전에 없던 상상을 구현해주는 것. 그게 AI의 확장성이라고 생각해요.

Q. 더에스엠씨에서 개발자로 일하면서, 다른 조직들과 비교해 특히 다르게 느껴지는 문화나 방식이 있었다면 무엇일까요?

김도훈SM 에이전시라는 환경이 주는 특수성이 있는 것 같아요. 다양한 클라이언트와 산업군을 경험할 수 있다는 점이 특히 달랐어요. 다른 회사에서는 최종 사용자만 고려하면 되지만, 에이전시에서는 업무 특성상 최종 사용자인 소비자는 물론, 광고주인 브랜드의 관점도 동시에 고려해야 하니까요. 이중적인 사용자 시점에서 개발하는 경험이 흥미로웠습니다.

백형민M 더에스엠씨의 개발자 업무는 단순히 특정 솔루션을 만들어달라는 요청을 받고, 그것을 만들어내는 구조로 이루어지지 않아요. “왜 이 프로그램을 이렇게 쓰지?”, “더 효율적인 방식은 없을까?” 같은 능동적인 고민을 팀 차원에서 많이 해요. 그런 문제 인식과 개선 방향을 스스로 찾아가는 문화가 있다는 점이 기존 외주 프로젝트 중심의 조직과 가장 달랐던 것 같아요.

Q. AI 중심 조직으로서, “이건 우리 팀만의 강점이다!”라고 자신 있게 말할 수 있는 부분이 있다면 무엇인가요?

김진구D AI Labs는 ‘양손잡이’라고 표현하고 싶어요. 기술과 마케팅 양쪽을 모두 이해하고 실무에 녹여내는 능력을 갖춘 사람들이 모였거든요. 팀원 개개인의 주도성이 강해서, 단순히 주어진 일만 하는 게 아니라 “이건 왜 이렇게 하지 않죠?”라고 먼저 묻고 개선해나가는 분위기가 있습니다. 또, 주간·월간 업무 공유 시스템, 매일 아침 AI 트렌드 공유 등 학습과 공유 문화도 활발히 운영되고 있어요.

서한결M ‘일을 잘하고 싶어하는 사람들’이 모인 곳이라는 점이 가장 큰 특징이에요. 일이 잘 되지 않아도 상관없다는 태도로 임하는 구성원이 있으면 팀 분위기가 금세 무너질 수도 있는데, 저희 조직은 모두가 끝까지 고민하고 포기하지 않아요. 서로를 자극하고 함께 끌어주는 동료들이 있다는 게 강점입니다.

백형민M 각 팀이 가진 역량도 뚜렷해요. 예를 들어 AX1팀은 빠른 실행력과 기획적 유연성, AX2팀은 다양한 성격의 프로젝트를 병행하면서도 완성도 있게 모든 일을 마무리하는 조직력, BD팀은 문제를 구조화하고 전략적으로 접근하는 깊이가 강점이에요. 다양한 색깔의 팀이 한 조직 안에 어우러져 있다는 것이 AI LABS의 강한 에너지라고 생각합니다.

Q. 마지막으로 AI Labs가 앞으로 반드시 풀어야 할 숙제, 혹은 언젠가 꼭 도전하고 싶은 연구가 있다면요?

서한결M AI라는 키워드가 아직은 하나의 도메인처럼 느껴지는데, 이게 일상적인 업무 환경에 제대로 녹아들기까지는 여전히 갈 길이 멀다고 봐요. 저희 팀이 그런 흐름의 선두에 설 수 있도록, AI를 더 구체적으로 정의하고 성과로 연결하는 연구를 이어가고 싶어요.

김도훈SM 현재는 텍스트 중심의 개발을 수행하고 있지만, 앞으로는 이미지·영상 같은 멀티모달 데이터를 기반으로 하는 콘텐츠 제작에 본격적으로 AI를 활용하고자 해요. 더빙, 번역, 캡셔닝 등 다양한 기능을 내재화하는 것이죠. 이런 기술이 고도화된다면 사업부에서 특정 프로젝트에 AI 활용을 위해 먼저 제안을 주시는 구조에서 나아가, AI 활용 프로젝트 아이디어를 역제안하는 구조로도 발전할 수 있을 겁니다.

김진구D 우리는 AI를 단지 마케팅을 더 효율적으로 만드는 도구로 보지 않습니다. 그보다는 AI를 통해, 지금까지 존재하지 않았던 방식으로 브랜드와 고객이 만나는 ‘완전히 새로운 접점’을 만드는 데 집중하고 있습니다.
모바일 시대변화의 흐름을 읽고 SNS 시대의 주역이 되었던 더에스엠씨처럼, 우리는 AI를 탑재한 ‘또 다른 세대의 마케팅’을 열어가고자 합니다. 기술의 중심이 아니라, 기술이 마케팅 자체를 다시 정의하는 변화의 중심에 서는 것. 그것이 우리가 도전하고 싶은 다음 과제입니다.

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