2026년 AI 투자 수익률(ROI) 달성 경로

2025년, 기업들은 인공지능 실험에 상당한 시간을 투자했습니다. 부서 간 팀들은 글쓰기 보조 도구, 메모 작성 도구, 챗봇, 경량 자동화 프로젝트 등 다양한 AI 모델을 시도했습니다.

이러한 초기 AI 프로젝트들은 단기적인 생산성 향상을 가져왔습니다: 더 빠른 초안 작성, 신속한 답변, 그리고 단축된 검토 주기 등이었습니다. 그러나 이러한 개선 효과는 개별 팀에 국한된 채 머물렀습니다. AI 프로젝트에서 생성된 작업물이 시스템 간에 어떻게 이동하는지에 대한 근본적인 재고 없이서는, 더 광범위한 투자 수익은 결코 나타나지 않았습니다.

한편, 다른 기업 그룹은 보다 통합된 접근 방식을 채택했습니다. 분산된 AI 기술을 운영하는 대신, 가장 마찰을 일으키는 업무 흐름을 간소화하기 위해 AI를 활용했습니다. 여기에는 다음과 같은 일상적이고 반복적인 업무가 포함되었습니다:

운영 효율성을 위해 모든 작업을 지연시켰던 인수인계, 서식 지정, 버전 관리, 번역 및 게시 단계를 자동화했습니다.

시간이 지남에 따라 두드러진 점은 누가 AI 솔루션을 사용했는지가 아니라 어떻게 사용했는지에 있었다. 업무 수행 방식 자체에 AI를 통합한 기업들은 실질적인 운영 성과를 거두기 시작한 반면, AI를 고립된 시범 운영에 국한시킨 기업들은 부서 차원에서 진전이 정체되는 모습을 보였다.

이 모델은 팀을 대체하지 않습니다. 팀 주변의 마찰을 제거하여 업무가 마침내 원활하게 흐르도록 합니다.

2025년 말까지 대부분의 기업들은 AI 도구가 효과적으로 작동할 수 있음을 입증했습니다. 이 도구들은 글쓰기를 가속화하고, 회의 진행을 지원하며, 콘텐츠 초안을 작성하고, 질문에 답변합니다. 도구들은 약속한 바를 이행했지만, 그 결과는 여전히 파편화된 상태로 남아 있었습니다.

각 부서는 종종 조정이나 공동 목표 없이 자체적으로 시범 운영을 진행했습니다:

• 마케팅 부서에서 초안 작성 도구를 사용해 보았습니다

• 인사 부서에서 챗봇을 테스트해 보았습니다

• 교육 개발 부서에서 번역 소프트웨어를 시험해 보았습니다

• 지원 부서에서 AI 기반 티켓 라우팅을 시도해 보았습니다

• IT 부서에서 에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 평가해 보았습니다

각 노력은 작은 문제를 해결했지만, 조직 전체에서 업무가 이동하여 비즈니스 목표를 달성하는 방식은 바꾸지 못했다.

모든 것을 늦춘 것은 도구 자체가 아니라 도구들 사이의 간극이었다:

이곳은 팀들이 대부분의 시간을 보냈고, AI 시스템이 충분히 연결되지 않아 도움을 주지 못했던 곳입니다.

의미 있는 투자 수익률(ROI)을 달성한 기업들은 AI에 가장 많이 투자한 기업들이 아니었습니다. 오히려 이러한 기본적인 운영 단계를 자동화한 기업들이었습니다.

인공지능이 워크플로 내에서 작동할 때, 이는 분산된 노력을 맥락과 결과가 지속적으로 정렬되는 연속적인 종단 간 프로세스로 전환합니다.

이를 AI 에이전트 팀이 병렬로 작업하는 것으로 생각해보세요. 각 에이전트는 정의된 역할을 수행하며, 워크플로 전반에 걸쳐 협업하여 작성과 현지화부터 서식 지정과 게시까지 모든 작업을 처리합니다. 한 에이전트는 콘텐츠를 재작성하고, 다른 에이전트는 브랜드 목소리를 적용하며, 또 다른 에이전트는 번역을 담당하고, 또 다른 에이전트는 용어를 적용하며, 또 다른 에이전트는 특정 플랫폼에 맞게 서식을 지정하고, 마지막 에이전트는 CMS, LMS, HRIS, PIM 또는 DAM으로 게시합니다.

각 에이전트:

• 정의된 역할을 가짐

• 구조화된 입력을 받음

• 예측 가능한 출력을 생성함

• 독립적으로 또는 다른 사람들과 병렬로 작업함

이러한 다중 에이전트 팀들은 콘텐츠 제작과 현지화를 함께 조율하여 모든 단계가 연결되고 일관되며 모니터링되도록 합니다. 팀은 기본적인 병렬 에이전트 워크플로우를 고려할 필요가 없습니다. 그들은 단순히 연결된 시스템의 효과를 체감할 뿐이며, 그 시스템에서는 다음과 같은 특징이 있습니다:

작업은 이제 각 단계를 자동으로 진행되며, 인간은 맥락이나 전문성이 필요한 부분에 집중합니다.

병렬로 작업하는 이러한 에이전트 팀들이 구조를 형성합니다— 인간의 협력이 이를 영향력으로 전환시킵니다.

모든 기업은 핵심 비즈니스 성과를 책임지는 팀들로 운영됩니다: 캠페인 출시, 교육 콘텐츠 유지, 웹사이트 관리, 규제 대상 문서 제작 등이 있습니다. 이러한 팀들은 AI 도입으로 사라지지 않습니다. 오히려 지원을 받게 됩니다. 

이는 고립된 도구가 아닙니다. 구조화된 환경 내에서 작동하는 에이전트들의 조율된 팀으로, 각 작업 인계는 자동화되고 모든 결과물은 일관성을 유지합니다.

인간-에이전트 시스템에서는 사람이 중심에 머무르며, AI 에이전트가 그들과 함께 작업하여 업무 속도를 늦추는 반복적인 단계를 제거합니다.

에이전트는 다음과 같은 다양한 사용 사례를 처리합니다:

사람들은 맥락, 판단, 감독을 제공합니다. 에이전트는 규모와 실행을 처리합니다. 그 결과, 매번 업무 인계 시마다 멈추지 않고 지속적으로 진행되는 워크플로우가 탄생합니다.

여기서 ROI 지표가 가시화됩니다. 팀은 프로세스 관리 대신 의사 결정과 성과 개선에 집중하며 시간을 보냅니다.

이러한 각 사례에서 다중 에이전트 팀은 배경에서 작동하며 콘텐츠 업데이트부터 현지화 및 규정 준수에 이르기까지 여러 워크플로를 함께 조정합니다.

학습 및 개발(L&D) 팀은 오랫동안 버전 관리와 글로벌 정렬 문제로 고생해 왔습니다. 한 지역에서 정책이 변경되면 모든 교육 모듈, 모든 언어, 모든 플랫폼에 반영되기까지 수개월이 소요될 수 있습니다.

• 정책 업데이트 시 새 초안이 자동으로 생성되었습니다.

• 용어 및 규정 준수 규칙이 즉시 적용되었습니다.

• 20개 이상의 언어로 현지화가 동시에 진행되었습니다.

• 업데이트된 모듈이 해당 LMS에 직접 게시되었습니다.

기존에는 수주간의 조정이 필요했던 비즈니스 목표 달성이 이제 며칠로 단축되었습니다. L&D 팀은 이제 다양한 형식, 지역, 시스템에 걸친 업데이트 관리 대신 교육 콘텐츠의 질적 향상에 집중하고 있습니다.

1. 소스 시스템에서 업데이트 감지

2. 현지화된 콘텐츠 즉시 생성

3. 브랜드 및 용어 규칙 일관성 있게 적용

4. 업데이트를 지역별 CMS 환경에 직접 반영

한때 몇 주가 걸리던 현지화가 이제 몇 시간 만에 이루어집니다. 제품 페이지와 마케팅 콘텐츠는 수동 조율 없이도 모든 시장에서 일관성을 유지합니다.

연결되지 않은 도구는 콘텐츠가 여러 팀, 언어, 채널을 거치면서 종종 일관성 없는 결과를 만들어냅니다.

150개 이상의 고객사를 대상으로 아마존 스토어프론트와 이커머스 콘텐츠를 관리하는 웬더만 톰슨은 매일 이러한 복잡성에 직면했습니다. 공유된 에이전트 주도형 워크플로를 도입함으로써:

1. 브랜드 음성과 용어가 자동으로 적용되었습니다

2. 번역 메모리를 통해 시장 간 일관성이 보장되었습니다

3. 각 지역별 콘텐츠 변형이 즉시 생성되었습니다

4. 여러 마켓플레이스로의 게시가 원활해졌습니다

동일한 인원으로 팀의 처리 능력을 30% 향상시켰습니다. 이는 조정된 업무 흐름이 추가적인 운영 부담 없이 직원 생산성을 증대시킨다는 증거입니다.

인공지능 도입에 대한 초기 열기와 과대광고는 많은 조직들이 기존 프로세스를 최적화하기 위해 자체적인 인공지능 에이전트 통합 시스템을 구축하려 시도하게 만들었습니다. 일부는 소규모로 성공했지만, 대부분은 동일한 문제에 직면했습니다.

결과는 예상된 것이었다. 내부 노력은 개념 증명만 제공했을 뿐 장기적인 영향력은 없었다. 시스템은 한 부서에서는 작동했지만 사업 전반으로 확장하는 데 실패했다.

AI 투자 수익률(ROI)을 측정할 때 경영진은 수년에 걸친 개발 주기 이후가 아닌 지금 당장 측정 가능한 결과를 원합니다. 그들은 신뢰할 수 있고 규정 준수를 충족하며 기존에 사용 중인 도구와 즉시 통합 가능한 시스템을 필요로 합니다.

그렇기 때문에 많은 기업들이 모든 것을 자체적으로 구축하려고 시도하기보다는 이 목적을 위해 설계된 플랫폼을 선택하고 있습니다.

Smartcat과 같은 시스템은 완전히 통합된 인간-에이전트 워크플로 환경을 제공하여, 각 단계가 연결되고 지속적으로 최적화되는 하나의 구조화된 환경 내에서 여러 에이전트를 조정합니다. 팀은 처음부터 구축하는 대신 즉시 작동하는 인프라를 기반으로 시작하여 비즈니스 성과 개선에 집중합니다. 그 결과 다국어 및 글로벌 콘텐츠 운영 전반에 걸쳐 더 빠른 영향력과 측정 가능한 ROI를 달성할 수 있습니다.

현재 포춘 1000대 기업 중 4분의 1 이상이 다국어 및 글로벌 콘텐츠 운영을 위해 Smartcat을 사용하고 있습니다.

기업 워크플로우는 사람, AI 에이전트, 연결된 시스템 간의 지속적인 협업으로 전환되고 있습니다. 새로운 모델은 다음과 같이 정의됩니다:

• 사람들은 의사 결정, 창의성, 맥락에 집중합니다

• 반복 작업, 조정, 일관성을 관리하는 AI 에이전트

• 지역, 언어, 플랫폼을 넘나드는 워크플로우의 모든 단계를 연결하는 시스템

그 결과 품질 저하 없이 조율되고 확장 가능한 작업이 이루어지고 있습니다. 현재 이 모델을 도입하는 조직들은 향후 수년간 콘텐츠가 생성되고 전달되는 방식을 정의할 운영 기반을 구축하고 있습니다.