에이전틱 엔터프라이즈 거버넌스: 마케팅 리더가 지금 알아야 할 것

지금까지 화두는 마케터가 AI를 사용해야 하는가였습니다. 이제 그 논쟁은 끝났습니다. 그러나 그다음 과제는 더 복잡합니다. 터치포인트, 채널, 상호작용 전반에 연결된 고객 데이터가 더 통합되고 완전할수록 AI가 창출할 수 있는 가치도 커집니다. 하지만 개인정보 보호와 거버넌스 요건 측면에서 더 큰 책임이 따릅니다. 즉, 데이터 액세스가 확대될수록 더 정교한 제어, 더 명확한 책임성, 그리고 데이터 사용 방식에 대한 더 높은 신뢰가 필요합니다. 오늘날 마케터는 상충하는 우선순위 사이에서 해법을 찾고 있습니다. 개인정보 보호 요구 사항을 지키면서도 가능한 한 많은 데이터에서 가치를 끌어내려면 어떻게 해야 할까요? 대규모 환경에서 AI를 신뢰할 수 있을 만큼 제대로 거버넌스하면서 속도를 유지하려면 어떻게 해야 할까요?

Snowflake는 이번주 Cannes Lions 국제 크리에이티비티 페스티벌에서 ‘최신 마케팅 데이터 스택 보고서 5th Edition: 에이전틱 엔터프라이즈 거버넌스’를 공개합니다. 이 보고서들의 전체 흐름과 마케팅 스택의 구성은 명확합니다. 처음에는 조직이 고객 데이터를 통합할 수 있는가를 물었습니다. 이후에는 AI가 그 데이터를 더 잘 활용하도록 도울 수 있는가로 질문이 확장됐습니다. 이제는 제어를 유지하고 규정 준수를 지원하면서 AI 에이전트가 데이터에 따라 실행할 수 있게 하는 도구와 아키텍처를 살펴보고 있습니다.

이것이 에이전틱 시대를 규정하는 핵심 과제입니다. chiefmartec 분석가 Scott Brinker는 올해 보고서에서 이렇게 밝혔습니다. “AI는 기존 도구를 대체하여 마케팅 스택을 재편한 것이 아니라, 그 위에 새로운 제어 영역을 구축하여 그 구조를 바꾼 것입니다.”

하나로 수렴하는 세 가지 힘

이전 에디션들에서는 최신 마케팅 데이터 스택을 재편하는 세 가지 힘, 바로 AI, 개인정보 보호, 데이터 중력을 추적했습니다. 올해의 변화는 더욱 현실적인 단계로 접어들었습니다. 이제 이 세 가지 힘은 실제 업무 수행 방식 안에서 나타나고 있습니다.

AI는 실행 단계에 더 가까워지고 있으며, 스택 전반에서 워크플로우를 형성하고 작업을 트리거하며 의사 결정에 영향을 미치기 시작했습니다. 이는 데이터 파운데이션의 역할을 바꿉니다. 시스템이 결정을 내리거나 권고하려면 팀이 신뢰하는 거버넌스 적용 데이터에 기반해야 합니다.

개인정보 보호 역시 같은 변화의 일부입니다. 더 많은 의사 결정이 자동화될수록 동의와 데이터 사용 규칙을 데이터가 액세스되고 조치가 이뤄지는 시스템 안에 내장하는 것이 더욱 중요해집니다.

그렇기 때문에 거버넌스 프레임워크가 전체를 관통하는 축이 됩니다. 이를 통해 팀은 제어력을 잃지 않으면서 더 빠르게 움직일 수 있습니다. 또한 AI가 언제 실행할 수 있는지, 사람이 언제 개입해야 하는지, 성과를 어떻게 측정할지를 명확히 합니다. 

AI, 데이터 중력, 개인정보 보호의 수렴은 최신 마케팅 데이터 스택의 구축, 운영, 거버넌스 방식을 바꾸고 있습니다.

1. AI의 ROI와 거버넌스가 실제로 가능하게 하는 것

AI 역량은 마케팅 스택 전반으로 급격히 확장됐습니다. 하지만 지난 1년간 더 중요한 변화는 생성형 AI를 넘어 에이전틱 워크플로우가 초기 단계로 부상했다는 점입니다. 이는 개별 작업을 지원하는 수준을 넘어, 일련의 작업을 조율하고 도구를 호출하며 의사 결정을 내리고, 사람의 감독과 제어 아래 정의된 결과를 향해 최적화하는 시스템입니다.

에이전틱 엔터프라이즈 시대는 운영 모델을 근본적으로 바꿉니다. AI가 조직을 대신해 실행할 수 있는 순간, 데이터 파운데이션의 품질과 (올해 보고서에서 강조하는) 거버넌스 제어의 명확성이 그 실행이 가치를 만들지, 위험을 초래할지를 결정합니다.

AI 실험 초기에는 CMO들이 가장 빠르게 움직이거나 가장 많은 도구를 배포함으로써 앞서가려 했습니다. 그러나 가장 좋은 성과를 내는 조직은 특정 사용 사례를 고품질의 거버넌스 적용 데이터와 결합하고 있으며, 이번 보고서에서도 주요 조직의 사례를 통해 잘 보여주고 있습니다.

특히 Fanatics는 이러한 접근 방식이 대규모로 어떻게 구현되는지를 잘 보여줍니다. 스포츠, 게임, 수집품 전반에서 매일 수십억 건의 팬 신호가 생성되고 별도 사업부로 분산돼 있던 상황에서, Fanatics는 Snowflake 기반 FanGraph를 구축했습니다. 이는 1억 명 이상의 팬에 대한 단일 뷰를 하나로 연결하는 통합 기반입니다. 이후 Fanatics는 Snowflake CoWork를 배포해 비즈니스 팀이 데이터를 직접 활용할 수 있게 했습니다. 이제 마케팅 및 운영 이해관계자는 모든 요청을 데이터 분석가에게 라우팅하지 않고도 데이터를 탐색하고, 후속 질문을 던지고, 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이처럼 거버넌스가 적용된 기반을 갖춘 뒤, Fanatics는 인사이트 수집을 자동화하고 팬 경험을 대규모로 개인화하기 위한 엔터프라이즈 에이전트를 구축하기 시작했습니다. Fanatics의 수석 프로덕트 매니저 Daniel Fox는 이렇게 설명합니다. “우리는 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 하지만 그 데이터를 제대로 이해하고 활용할 수 있어야 합니다. 이제는 이를 실현할 수 있는 도구를 갖추게 되었고, 이를 통해 팬들에게 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.”

에이전트의 역할이 커질수록 가장 먼저 정의해야 할 중요한 요소 중 하나는 책임성입니다. 올해 보고서에 참여한 파트너들은 일관된 패턴을 지적합니다. 의사 결정의 소유권과 측정 기준이 불명확하면 에이전틱 이니셔티브는 정체됩니다. 진전을 이루는 조직은 초기에 거버넌스를 수립하고 책임 있는 오너를 명확히 지정합니다.

2. 개인정보 보호 규정 준수 직무를 넘어 운영 역량으로

개인정보 보호 환경은 1년 전보다 오히려 더 복잡해졌습니다. 집행은 강화됐고 소비자의 기대치는 높아졌습니다. AI 에이전트가 더 자율적인 역할을 맡게 될수록 발생할 수 있는 리스크의 범위도 넓어집니다.

우수한 조직들은 개인정보 보호를 더 이상 규정 준수를 위한 형식적인 체크박스 항목으로 보지 않습니다. 이들 조직은 동의, ID 및 데이터 사용량 제어를 데이터가 액세스되고 공유되는 방식에 직접 내장했으며, 특히 자동화된 워크플로우에서 더욱 그런 경향이 강했습니다. AI 에이전트가 스택의 더 많은 영역에서 실행될수록 모든 작업을 실시간으로 검토할 수는 없습니다. 거버넌스 정책은 데이터에 접근하는 순간에만 적용되는 것이 아니라 데이터가 실제로 활용하는 환경 전반에 내장되어 있어야 합니다.

이를 제대로 구현해야 하는 더 근본적인 이유는 소비자 신뢰입니다. 감시와 검증이 강화되는 시대에 신뢰는 브랜드가 구축할 수 있는 가장 가치 있는 자산 중 하나이며, 한 번 훼손되면 다시 쌓기 가장 어려운 자산이기도 합니다. 규제 환경이 앞으로 어떻게 변하든 퍼스트 파티 데이터, 투명한 동의, 고객에게 입증된 가치는 지속 가능한 경쟁 우위로 남게 될 것입니다.

3. 데이터 파운데이션이 곧 에이전틱 AI 파운데이션

2022년 이 보고서를 처음 발간했을 때, 핵심 주장은 명확했습니다. 먼저 단일 중앙 집중식 플랫폼에서 마케팅 데이터를 통합하고, 그 기반 위에 동종 최고의 도구를 배포하는 것이었습니다. 오늘날 이 원칙은 그 어느 때보다 중요합니다. AI 기반 워크플로우가 분석, 데이터 활성화, 측정, 협업 전반으로 확장되면서 중복 데이터를 중심으로 구축된 파편화된 스택은 더 이상 변화의 속도를 따라가기 어려워졌습니다. Scott Brinker는 이렇게 말합니다. “AI가 마법처럼 그 생태계를 하나로 통합해 주는 것은 아닙니다. 오히려 데이터와 거버넌스의 중요성을 한층 더 높일 뿐입니다. AI가 실제 비즈니스 가치를 만들어낼 수 있을지는 결국 데이터 파운데이션과 시맨틱 그리고 운영 통제 체계의 품질에 달려 있습니다.”

2026년 마케팅 조직을 결정짓는 질문은 스택에 어떤 애플리케이션을 포함할 것인가에 국한되지 않습니다. 복잡한 환경 전반에서 스택이 조율된 의사 결정, 거버넌스가 적용된 데이터 액세스, 제어된 자동화를 지원할 수 있는지가 핵심입니다. 스택은 데이터를 중심으로 재편돼야 합니다. 그리고 데이터에는 거버넌스가 적용돼야 합니다.

마케팅 리더가 지금 해야 할 일

첫째, 데이터 전략 없이는 AI 전략도 없으며, 거버넌스 없이는 데이터 전략도 없습니다. AI로 가장 빠르게 움직이는 조직은 기반을 먼저 구축한 조직입니다. 즉, 데이터가 액세스되고 공유되며 활용되는 방식에 대한 명확한 통제권을 갖추고 통합적이며 일관된 기반을 마련한 조직입니다. 거버넌스는 혁신을 늦추는 요소가 아닙니다. 오히려 확장 가능하고 책임 있는 AI 기반 실행을 가능하게 하는 전제 조건입니다.

둘째, 구성 가능한 사고방식을 받아들여야 합니다. 올해 보고서에는 매핑된 도구와 카테고리가 그 어느 때보다 많지만, 성공을 위해 대부분을 배포해야 한다는 뜻은 아닙니다. 성과를 내는 조직은 역량을 의도적으로 조합합니다. 데이터가 있는 곳에서 함께 작동하는 도구를 선택하고, 그 아래의 거버넌스 기반을 흔들지 않으면서 확장하거나 교체합니다. 기술이 계속 바뀌는 환경에서 구성 가능성은 애자일 상태를 유지하는 방법입니다.

최신 마케팅 데이터 스택과 그 진화를 조망하는 5번째 보고서를 공개하며 가장 확신하는 점은 이것입니다. 에이전틱 시대에 성장할 마케팅 리더는 거버넌스와 혁신이 서로 반대되는 개념이 아님을 이해하는 리더입니다. 데이터와 가장 가까이 있고, 그 데이터가 거버넌스되는 방식에 대해 가장 신중한 조직이 에이전트가 본격적으로 도입될 때 가장 빠르고 자신 있게 행동할 것입니다.

최신 마케팅 데이터 스택 5th Edition의 주요 내용

올해 보고서는 Snowflake의 파트너 및 고객 에코시스템 전반에 있는 CMO, 마케팅 기술 전문가, AI 전문가의 관점을 한데 모았습니다. 마케팅 조직이 에이전틱 AI를 실질적이고 비즈니스 크리티컬한 역량으로 만들기 위해 필요한 아키텍처, 운영 모델, 거버넌스 기반을 어떻게 구축하고 있는지 살펴봅니다. 물론, 스택 내 평가 대상 카테고리별 선도 기업(Leaders)과 주목할 만한 기업(Ones to Watch)도 제시합니다. 해당 기업 선정은 고객이 파트너 기술을 어떻게 활용하는지에 대해 Snowflake가 12개월간 분석한 내용을 기반으로 합니다. 전체 방법론에 대한 설명은 보고서 부록에서 확인할 수 있습니다.

최신 마케팅 데이터 스택 5th Edition을 다운로드하여 자세한 내용을 확인하세요.

혹시 이번 주 Cannes Lions에 계신다면, 직접 만나 대화를 이어가는 것도 좋을 것 같습니다.