너무 많은 마케팅 팀이 워크플로우의 에이전트화가 모든 문제의 즉각적인 해결책이라고 착각함

이전에도 말했지만, 다시 한번 강조하고 싶음. 일종의 성토임.

나는 마케팅 분야, 특히 초기 단계 B2B 창업자들이 에이전트 몇 개만 쓰면 비즈니스가 수십억 배 효율적으로 돌아가고 수백만 달러를 벌어다 줄 거라고 생각하는 걸 보면 여전히 기가 참. 그리고 그들이 지불하는 비용은 고작 햄버거 몇 개 값 정도임.

대부분의 경우, 그들이 실제로 무엇을 하고 있는지(전체 B2B 영업 전략의 맥락에서) 살펴보면, 그들의 문제는 에이전트가 필요하냐 아니냐, 혹은 AI 도구가 필요하냐 아니냐와는 아무런 상관이 없음. 그들의 전체 워크플로우는 정리되지 않은 개별 프로세스들의 엉망진창일 뿐이고, 그들은 AI 도구가 이 모든 걸 해결해주길 바라고 있음. 하지만 실제로는 그저 혼란만 가중될 가능성이 높음.

이건 그들이 사용해 본 도구에 대한 비판이 아님. 이론적으로는 순수하게 양적인 측면에서 전달력을 100배 높일 수 있는 강력한 프레임워크를 갖춘 도구들도 분명히 존재하니까(예를 들어, Expandi 시퀀서를 사용하여 잠재 고객의 압박 신호에 따라 백 개 이상의 개별 조건부 메시지를 보내는 것). 이 도구들은 모두 제 기능을 하지만, 사람들이 생각하는 것처럼 '짠! 마법 지팡이를 휘두르면 해결!' 같은 방식은 아님. 이건 '도구'임, 이름 그대로라고. 제대로 설정하고 전체 B2B 영업 전략과 일치하는 방식으로 사용하지 않으면, 그리고 그 전략 자체가 탄탄하지 않으면, 이건 어떤 문제도 스스로 해결해 주는 자율적인 해결사가 아님.

에이전트도 마찬가지지만, 일반적인(상업용) AI 도구보다 상황이 훨씬 더 나쁨. 왜냐하면 여기에는 더 많은 오해가 깔려 있기 때문임. 그리고 에이전트는 기성 프레임워크보다 훨씬 까다롭고 훨씬 더 많은 감독이 필요함. 에이전트는 주니어 직원을 대체하는 마법의 직원이 아님. 에이전트는 제약 조건이 필요하고, 정확한 데이터를 입력해야 하며, 평가와 재평가, 그리고 명확한 제약 조건과 프로세스 정의가 필요함.

요점은, 내가 함께 일했던(혹은 일해야 했던) 많은 사람들이 에이전트가 더 많은 자유를 주고 '완전히' 자율적으로 일할 수 있다고 생각한다는 거임. 하지만 사실, 에이전트에게 자유를 많이 줄수록, 여기 계신 분들이라면 다들 아시겠지만, 수백 가지 일이 잘못될 가능성만 커짐.

그들이 에이전트로 해결할 수 있다고 생각하는 대부분의 일은 이미 워크플로우의 수동 부분으로 설정되어 있어야 함. 좋은 리드 소스, 데이터 강화, B2B 제품이 문제를 어떻게 해결하는지 보여주는 좋은 카피, 그리고 무엇보다 중요한 것은 이 모든 프로세스에 대한 인간의 검토와 감독임. 그것만으로도 에이전트를 구축하느라 낭비하는 시간을 아낄 수 있을 텐데... 사람들은 가끔 생각하기 싫어하는 것 같음. 그래서 생각하는 것조차 에이전트에게 아웃소싱하고 싶어 하는 거겠지. 사람들이 지쳐 있다는 건 이해하지만, 이건 올바른 방향이 아님.

결론적으로, 대부분의 마케팅 팀은 에이전트가 필요하지도 않고, 어떻게 사용하는지도 모름. 그들은 그냥 자기 일을 더 효율적으로 하는 법을 배워야 하고, 예전 방식대로 적응하는 법을 배워야 함. 시장에 적응하는 것을 에이전트 도입과 착각하거나, 현실과 동떨어진 만능 해결책에 현혹되지 말아야 함.