글로벌 기업들의 실험 시대가 끝나가는 이유
진정한 제약은 작업이 팀과 시스템을 넘나들어야 할 때마다 발생했습니다. 콘텐츠는 한 환경에서는 더 빠르게 생성되고 다른 환경에서는 더 빠르게 수정될 수 있었지만, 익숙한 마찰 지점에서는 여전히 진행 속도가 느려졌습니다: 분산된 워크플로, 수동 인계, 승인 사이클, 그리고 CMS, LMS, 지역별 출시 프로세스 사이에 갇힌 콘텐츠 등이 그 예입니다. 속도는 고립된 단계 내에서만 개선되었을 뿐, 리더들이 책임져야 하는 전체 운영 흐름 전반에서는 개선되지 않았습니다.
2025년 의미 있는 진전을 이룬 조직들은 다른 접근법을 취했습니다. 도구를 추가하기보다는 업무가 시스템, 팀, 시장 간에 어떻게 이동하는지에 집중했습니다. 업무 흐름을 고립된 작업이 아닌 연결된 시스템으로 재설계함으로써 방해를 줄이고 글로벌 규모로 운영할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이러한 사고방식은 이제 의사 결정권자들이 2026년 AI에 대한 기대치를 설정하는 방식을 형성하고 있습니다.
대부분의 기업 리더들이 간과하는 AI 비용
인공지능이 서로 연결되지 않은 도구와 워크플로에서 작동할 때, 조직은 처음에는 쉽게 간과하기 쉬운 비용을 부담하게 됩니다. 팀은 출력물을 조정하고, 수동으로 승인을 조정하며, 작업이 시스템 간 이동할 때 발생하는 불일치를 수정하는 데 시간을 소비합니다. 각 작업 인계는 지연, 위험 및 간접비를 초래하며, 이는 작업량과 시장 커버리지가 증가함에 따라 누적됩니다.
팔크 고틀롭
최고 제품 책임자
시간이 지남에 따라 이러한 비효율성은 AI가 제공해야 할 가치를 훼손합니다. 개별 단계에서의 실행 속도 향상은 비즈니스 차원에서 더 빠른 출시, 명확한 책임 소재, 예측 가능한 성과로 이어지지 않습니다. AI가 핵심 운영에 통합될수록 이러한 숨겨진 비용은 경영진에게 더 잘 드러나며 정당화하기 점점 더 어려워집니다.
2026년, 인공지능 실험에 대한 의욕이 없다
“경영진 간 대화에서 AI에 대한 어조는 낙관론에서 책임감으로 전환되었습니다. 리더들은 이제 AI를 수익 시스템, 확장 전략, 운영 비용에 적용하는 것과 동일한 기준으로 평가하고 있습니다. 재무적·운영적 검증을 견디지 못하는 AI는 인프라가 아닙니다. 단순한 실험에 불과합니다.” — 론 토마스, 스마트캣 최고수익책임자
산업 전망: 생명과학
Operating environment
Policies and regulations are moving targets, and product evidence evolves faster than approval cycles.What this means for AI
Any AI involved in scientific content has to hold up under audit and validation from day one.How decisions are made
AI proposals now sit alongside other strategic investments. Leaders ask whether they will grow revenue, make global launches more reliable, or reduce risk.What doesn't make the cut
Work that can’t meet these criteria remains experimental.
시장 출시 속도가 AI 투자 수익률의 진정한 척도인 이유
전략적 계획에 AI를 평가한 후에는, 리더들은 지역과 규제 환경 전반에 걸쳐 성과를 가시화할 수 있는 지표가 필요합니다. 비용은 여전히 중요하지만, 비용만으로는 시스템이 조직이 변화에 대응하고, 출시를 조정하며, 위험이 높은 상황에서 정확성을 유지하는 데 도움이 되는지 여부를 보여주지 못합니다.
실제적으로 병목 현상은 AI 역량과 관련이 있습니다. Smartcat의 글로벌 마케팅 부사장 니콜 디니콜라가 지적하듯, 팀들은 AI를 통해 작업량을 확장하는 방법을 터득했지만, 여전히 시스템과 워크플로우를 연결하고, 중복 버전을 관리하며, 배경에서 발생하는 불일치를 수정하는 데 시간을 낭비하고 있습니다. "운영상의 복잡성이 더 큰 장애물로 부상하고 있습니다. 바로 그 부분에서 팀들이 여전히 시간을 잃고 있습니다."
산업 전망: 제조업
Where speed breaks down
Engineering changes only matter once they are reflected everywhere work actually happens, from plant floors to partner channels.What slows execution
When documentation and instructions lag behind product updates, or changes propagate unevenly across regions and systems.How delay compounds
Execution slows, operational and safety risk spreads across regions, and the cost of the delay increases as changes move from engineering to documentation, plants, and partners.What AI ROI depends on
Shortening the time from engineering changes to consistent execution everywhere.
2026년에는 선형 콘텐츠 워크플로가 따라잡을 수 없다
Smartcat에서는 전문화되고 협업하는 에이전트를 중심으로 아키텍처를 구축합니다. CMS, CRM, 디자인 플랫폼 등 고객이 사용하는 시스템에 에이전트를 직접 통합하여 AI가 기존 워크플로우를 방해하지 않고 그 안에서 작동할 수 있도록 합니다.
팔크 고틀롭
최고 제품 책임자
이러한 에이전트 팀은 일상적인 운영 업무를 병렬 처리함으로써 품질이나 브랜드 무결성을 저하시키지 않으면서도 콘텐츠가 시장 간에 더 빠르게 이동할 수 있도록 지원합니다. 생명과학 팀은 이를 활용해 승인된 주장 및 안전 관련 문구를 여러 시장에 동시에 적용하며, 제조업체는 엔지니어링 업데이트가 진행됨에 따라 기술 문서를 일관되게 유지하기 위해 이를 의존합니다.
협업하는 에이전트 팀은 거버넌스를 유지하면서 속도를 높일 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다. Invosphere 공동 창립자이자 Smartcat 고객인 로스 테일러는 더 넓은 가능성을 이렇게 설명합니다: "이는 단순히 기존 워크플로우를 더 빠르게 복제하는 것이 아닙니다. 호기심 문화가 형성되는 학습을 구축하는 새롭고 확장성 높은 방식을 열어가는 것입니다."
언어 워크플로: 확장성을 위한 최대 기회인가, 장벽인가
리더들이 운영 모델을 재구성함에 따라 언어는 글로벌 노력이 성공할지 좌초할지를 점점 더 좌우하고 있습니다. 많은 조직이 개인화와 콘텐츠 자동화에 막대한 투자를 하지만, 여전히 글로벌 대응을 프로세스의 마지막 단계로 취급합니다. 사후에 현지화를 추가하는 것은 출시 지연, 메시지 왜곡, 용어 불일치, 그리고 콘텐츠 양이 증가함에 따라 늘어나는 재작업으로 이어집니다.
그러나 언어가 처음부터 업무 흐름에 통합될 때 조직은 근본적으로 다른 결과를 목격합니다. 건강 중심 포장 식품 기업인 Huel은 건강 중심의 포장 식품 기업으로, 마케팅 과정에서 구매자의 모국어로 콘텐츠를 조기에 제작하는 글로벌 퍼스트(global-first) 접근법을 채택했습니다. 그 결과, 획득 비용을 낮추면서도 매출이 29% 증가하고 신규 고객 수가 80% 증가하는 성과를 거두었습니다. 로컬라이제이션을 핵심 콘텐츠 작업 흐름과 분리해 운영하는 기업들은 신규 시장 진출 시 이와 유사한 성과를 거두기 어렵습니다.
고성과 팀들은 이미 프로세스 초기에 지역별 준비 상태를 예측하여 후기 단계에서의 수정 작업이 필요 없도록 하고 있습니다.
니콜 디니콜라
글로벌 마케팅 부사장
글로벌 가전 브랜드의 한 리더는 내부 도구가 이러한 복잡성을 관리하지 못할 때 팀에 가해지는 부담을 이렇게 표현했습니다: "가끔은 다른 사람들의 번역을 고쳐야 하느라 제 번역을 할 시간조차 없습니다."
스마트캣의 글로벌 마케팅 부사장 니콜 디니콜라가 지적하듯, "고성과 팀들은 이미 프로세스 초기에 지역별 요구사항을 예측하여 후기 단계에서의 수정 필요성을 제거하고 있습니다."
그 영향은 산업별로 다릅니다. 생명과학 분야에서는 용어 불일치가 승인 절차를 지연시키고 규정 준수 문제를 야기합니다. 제조업에서는 지침 불일치가 운영 및 안전 위험을 초래합니다. 소매업에서는 빠른 캠페인 주기 동안 언어 간 주장의 불일치가 브랜드 일관성을 약화시킵니다.
언어는 하류 작업이 아닙니다. 복잡성이 증가함에 따라 팀이 신속하고 자신 있게 움직일 수 있는지 여부를 결정합니다. Smartcat 고객사인 Ingram Micro의 글로벌 변화 관리 트레이너인 Celeste Daniels는 Smartcat이 바로 그녀의 팀이 이를 달성하도록 돕는다고 전합니다. "Smartcat 덕분에 우리는 메시지의 본질을 희석시키지 않고도 글로벌 커뮤니케이션을 효과적으로 전달할 수 있었습니다."
기업은 AI 도구를 자체 개발해야 할까, 구매해야 할까?
리더들이 성과가 거버넌스, 워크플로 설계, 운영 탄력성에 얼마나 의존하는지 깨닫게 되면, 그들은 실질적인 결정을 내려야 합니다: 내부 시스템을 구축할 것인가, 아니면 확장성과 AI 투자 수익률(ROI) 증대를 위해 설계된 인프라를 도입할 것인가?
일부 팀은 내부 담당자들이 유연하고 신속하게 배포할 수 있다고 판단하여 2025년에 구축하기로 선택했습니다. 이러한 접근 방식은 소규모 시범 운영에서는 종종 효과적이지만, 변화의 속도를 감당해야 할 때는 불안정해집니다:
엔지니어링 팀의 인력이 부족합니다
거버넌스 검토로 인해 새로운 기능 도입이 지연됩니다
워크플로가 증가함에 따라 유지보수 및 보안 요구사항이 누적됩니다
예를 들어 제조업에서는 사양 변경이 매주 이루어지는 상황에서 내부 자동화 작업에 필요한 엔지니어링 지원이 팀이 감당할 수 있는 수준을 종종 초과했습니다. 이러한 증상들은 종합해 볼 때 더 근본적인 원인, 즉 AI 시스템 자체의 설계 방식에 문제가 있음을 시사합니다.
스마트캣의 최고 제품 책임자(CPO)인 팔크 고틀롭은 바로 이 지점에서 내부 빌드가 문제를 일으킨다고 경고합니다. 그는 "2026년이 되면 기업들은 AI를 충분히 잘 구현하지 못해서가 아니라, 여전히 많은 플랫폼이 조정 가능하고 감사 가능한 종단 간 작업을 위해 설계되지 않았기 때문에 벽에 부딪히게 될 것"이라고 지적합니다.
기업이 실제로 기업 규모에서 AI를 작동시키는 방법
2026년에는 AI가 개별 작업 내에서의 빠른 출력뿐만 아니라 시장 전반에 걸친 실행을 지원할 때만 기업 규모에서 작동할 것입니다. 시스템은 정확성, 거버넌스 및 통제를 유지하면서 작업을 종단 간으로 이동시켜야 합니다.
실제로 실험과 운영 사이의 경계는 몇 가지 구체적인 우선순위로 귀결됩니다. 2026년에 팀이 매일 의지할 수 있는 AI를 원한다면, 여기에 집중해야 합니다.
1. 마찰 요인 점검: 업무가 여전히 지연되는 지점을 파악하세요. 업무 인수인계, 스프레드시트, 이메일 스레드, 승인 대기열 등 어디에서든 발견될 수 있습니다. 이러한 요소들이 종종 속도를 제한하는 진정한 제약 조건입니다.
2. 비즈니스 영향력에 따른 ROI 정의: 출시 소요 시간, 시장 동시 개척 가능성, 그리고 콘텐츠가 전 세계적으로 규제 및 브랜드 기대치를 충족한다는 확신을 평가하십시오.
3. 감독 역량 강화: 실행이 조정된 에이전트 팀으로 전환됨에 따라, 팀은 수동 생산에 소요되는 시간을 줄이고 규칙 수립, 결과물 감독, 경계 사례에 대한 판단 적용에 더 많은 시간을 할애합니다.
