2025년, AI가 비즈니스 전략을 강화하는 방법

AI는 미래가 아닙니다 — 지금 우리 눈앞에서 일어나고 있습니다

그리고 아직 못 보셨다면, AI는 모든 것을 혁신하고 있습니다.

우리가 (무료로) 빌려 쓸 수 있는 연산 능력 덕분에 AI가 해결하지 못할 일은 거의 없습니다. 하지만 AI가 진정으로 빛을 발하는 곳은 방대한 데이터셋입니다.

AI는 본질적으로 인류가 시대를 거쳐 축적해 온 최고의 지식에 즉시 접근할 수 있게 해주는 거대한 도서관입니다. AI의 말은 수백만 명의 가장 뛰어난 사람들의 유령과도 같으며, 이제 우리는 이 모든 것에 접근할 수 있게 되었고, 가능성은 거의 무한합니다

아마 이 모든 내용을 이미 알고 계실 겁니다. 하지만 비즈니스 전략 관리에 도움이 되도록 그 잠재력을 충분히 활용해 보셨나요?

인간으로서 우리가 할 수 있는 일의 경쟁자라기보다, 저는 AI를 우리가 외주를 줄 수 있는 보조 수단으로 생각하는 편입니다. 이를 우리의 업무 방식에 통합하면 비즈니스는 최대의 이점을 얻을 수 있습니다.

아직 AI를 비즈니스에 활용하고 있지 않다면, 활용해야 합니다. 이것은 질문이 아니라 사실입니다 — 모두가 그렇게 하고 있고, 뒤처지고 싶지 않은 분야이기 때문입니다.

그럼 AI의 미래를 비즈니스 계획에 통합하는 몇 가지 기본적인 방법을 살펴보겠습니다.

고객 서비스를 위한 AI

우리 대부분은 아마 ‘말하는 로봇’으로서 AI를 처음 접했을 것입니다. 마치 H.G. Wells나 Michael Crichton의 책 페이지에서 바로 튀어나온 듯한 존재 말입니다. 복잡한 질문을 주고받고, 그 시점까지의 일반 검색보다 훨씬 더 능숙하게 이를 해내는 종류의 것이었죠.

따라서 먼저 비즈니스 내에서 그 대화형 역할에 AI를 활용하는 아이디어를 살펴보는 것이 타당합니다. 고객 서비스를 처리하고, 고객의 말투에 적응하며, 이제는 AI의 트레이드마크 같은 공감 능력으로 여겨지는 것을 발휘하는 데 능숙한 AI는 “거의 인간 같은” 수준의 직관을 구현할 수 있습니다(하지만 실제로는 수십억 개의 다른 데이터 포인트 패턴을 기반으로 한 예측입니다).

AI 컨시어지 도입

이런 AI는 실제 고객 서비스 팀을 둘 수 없는 소규모 비즈니스에 훌륭한 선택지가 될 수 있으며, 기본적인 문제를 해결해 문의를 사람 지원팀으로 넘기지 않음으로써 기존 팀의 효율을 높이는 데도 도움이 됩니다. FAQ를 생생하게 구현해 주는 기계의 작은 도움의 손길이라고 할 수 있습니다.

그리고 비용도 아주 많이 들 필요는 없습니다. 즉시 사용할 수 있는 다양한 옵션이 있으며, 그중 일부는 무료로 사용해 볼 수 있습니다.

Spaceship의 Alf — 사례 연구

혹시 Alf를 이미 만나보셨나요? 우리의 친절하고(그리고 놀라울 만큼 유용한) AI 도우미입니다.

Alf를 차별화하는 점은 고객 서비스를 위한 AI라는 기본 개념을 훨씬 더 확장했다는 것입니다. Alf는 플랫폼과 완전히 통합되어 있기 때문에 단순한 문의 응대 이상의 방식으로 고객을 돕습니다.

Alf는 고객이 도메인 이름을 찾도록 돕는 것부터 네임서버 전환이나 DNS 레코드 변경처럼 도메인 관리와 관련된 (기존에는) 더 복잡한 작업을 수행하는 것까지 모두 할 수 있습니다. 이런 맥락 기반 지원이야말로 보다 단순한 컨시어지 시스템보다 Alf가 뛰어난 이유입니다.

물론 Alf는 Spaceship에 맞춤 제작된 서비스이지만, 완전히 통합되었을 때 AI 도우미가 무엇을 할 수 있는지에 대한 기존의 생각에 도전하는 많은 새로운 시스템 중 하나입니다. 이에 대해서는 뒤에서 더 이야기하겠습니다. 기성형 솔루션을 원한다면 고객 컨시어지부터 시작하는 것은 매우 좋은 선택입니다.

또한 Alf는 실제 사람으로 구성된 우리 팀을 보완하는 지원 서비스라는 점도 언급할 가치가 있습니다. AI와 인간 고객 지원의 균형은 ‘두 세계의 장점’을 모두 누릴 수 있는 시나리오를 제공합니다.

고객은 Alf로부터 빠르고 신뢰할 수 있는 응답과 지능적인 제안을 받을 수 있으며, 더 복잡한 문의는 다른 지원으로 이관되므로 전반적인 응답 시간이 개선됩니다.

인사이트와 분석을 위한 AI

막대한 연산 능력과 수조 개의 데이터 포인트 덕분에 AI는 인간을 모방하는 데 뛰어날 수 있지만, 동시에 우리 대부분이 무료로 접근해 본 것 중 가장 강력한 컴퓨터이기도 합니다.

최근 저는 Microsoft의 Copilot에게 단순한 질문 하나에 답하는 데 얼마나 많은 연산 능력이 필요한지 물어봤습니다. 아이러니하게도 이에 대한 답은 간단하지 않지만, 요지는 이렇습니다. AI 모델은 단순히 사실을 검색해 가져오는 것이 아닙니다. 방대한 데이터셋 전반의 패턴을 분석해 응답을 생성합니다. 쉽게 말해, “단순한” 질문조차도 우리 대부분이 개인적으로 소유할 가능성이 거의 없는 수준의 컴퓨팅 파워를 필요로 할 수 있습니다.

제 조언은 이 선물을 최대한 활용하라는 것입니다(가능할 때까지). 나중에 분석하려고 모아 둔 그 모든 비즈니스 데이터… AI에게 맡겨보는 건 어떨까요? 성공 가능성을 높이려면 원하는 내용을 말로 설명하기보다 구조가 잘 잡힌 CSV 파일을 업로드하는 것이 좋지만, 데이터에서 추출하고 싶은 것이 있다면 AI가 대신 해줄 가능성이 큽니다.

아래에 이어지는 내용은 거의 무한한 가능성 중 몇 가지 예시에 불과합니다. 구상 중인 일에 AI가 도움이 될지 확신이 없으신가요? 그냥 물어보세요!

AI 데이터 분석 예시

핵심 요점

위의 예시들을 보면 많은 기능이 인상적이거나 심지어 너무 좋아서 믿기 어려워 보일 수 있습니다. AI가 정말로 공급업체와의 협상에 도움을 줄 수 있을까요?

음, 그렇기도 하고 아니기도 합니다. 데이터를 손쉽게 손끝에 가져다준다는 점에서 AI는 거의 무한하게 도움을 줄 수 있습니다. 옛말에 아는 것이 힘이라고 하듯, 제안을 내놓는 것 자체는 언제나 좋은 일입니다 — 다만 그중 무엇이 현실적이고 실행 가능한지 분별할 수 있어야 합니다! 스스로 판단하기 어렵다면 간단합니다. AI에게 더 깊이 파고들어 달라고 요청하세요. AI가 아주 잘하는 것 중 하나는 사용자가 이해할 때까지 내용을 잘게 풀어 설명하는 것입니다.

역사적으로 데이터 분석은 정량적이거나 정성적인 한쪽에 치우치는 경우가 많았지만, AI의 유연한 특성 덕분에 두 가지를 동시에 쉽게 제공할 수 있어 데이터에 현실 세계의 의미를 부여합니다.

예를 들어 2분기 수익이 왜 감소했는지 물어보면, AI는 사용자의 데이터 밖까지 살펴보며 귀사와 비슷한 수백만 개 기업의 보고된 경험에서 인사이트를 끌어올 수 있습니다. 지역 및 글로벌 경제 요인을 함께 반영해, 눈앞에서 데이터에 생명을 불어넣는 이야기를 들려주고 주변 세계와 연결된 더 넓은 맥락을 제공할 수 있습니다. 우리가 자신의 에코 챔버에 너무 갇혀 있을 때 종종 잊히는 요소이기도 합니다.

또한 AI는 항상 거기에 있다는 점도 기억할 가치가 있습니다. 아주 작은 변화가 생기거나 어떤 수치에 대한 추가 맥락이 생기면, 완전히 무료로 다시 평가해 달라고 요청할 수 있습니다.

전용 데이터 분석 도구

ChatGPT 같은 도구는 데이터를 탐색하고 요약하는 데 도움을 줄 수 있지만, 대규모 데이터 처리와 실시간 대시보드 측면에서는 전용 분석 플랫폼을 완전히 대체하지는 못합니다.

더 자세한 분석 심층 탐색을 위해 Microsoft의 Power BI, Google의 Looker 또는 Apache의 Superset 같은 시스템을 살펴보는 것도 좋습니다.

이 세 가지 도구는 모두 AI 시대 이전에 탄생했지만, 이제는 모두 AI 강화 기능을 갖추고 있습니다(다만 Superset은 이를 위해 추가 플러그인을 다운로드해야 합니다). Alf처럼 AI를 직접 통합하면, 해당 영역에서 매우 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

마케팅의 정성 분석을 위한 AI

지금까지는 수치 데이터에 대해 다뤘는데, 완전히 정성적인 데이터는 어떨까요?

이 또한 매우 흥미롭습니다. AI 이전에는 인간의 해석 외에 정성적 데이터를 진정으로 이해할 수 있는 도구가 있었는지 떠오르지 않습니다.

리뷰 피드백 — AI는 고객이 말하는 내용에서 반복되는 주제를 감지할 수 있습니다. 이 분석의 일부로 검색을 활용하기 때문에, 사용자가 이전에 보지 못했던 피드백도 찾아낼 수 있습니다.

감정 분류 — AI는 정성적 데이터에 담긴 감정을 분류할 수 있습니다. 그런 다음 이를 더 이분법적으로 만들어 달라고 요청할 수 있습니다(예를 들어 긍정, 부정, 중립으로 분류). 이렇게 하면 필요할 경우 정성적 데이터를 쉽게 정량화할 수 있습니다.

오디언스 페르소나— 이것은 다소 “파격적”일 수 있지만, AI는 위에서 언급한 것과 같은 데이터를 활용해 가장 일반적이거나 가능성이 높은 고객층을 도출하고, 공통된 특성, 관심사 또는 성격 유형까지 정의할 수 있습니다.

여기서부터 AI는 비즈니스를 더 명확히 정의하거나 인식과 관련해 겪고 있을 수 있는 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다만 이런 종류의 결과는 매우 신중하게 받아들이시기 바랍니다.

물류 솔루션과 비즈니스 자동화를 위한 AI

다음으로는 일상적인 활동에 도움을 줄 수 있는 보다 일반적인 비즈니스 솔루션을 살펴보겠습니다.

비즈니스 자체의 운영 방식을 생각해 보세요. 근무표 작성, 일정 관리, 회의실 관리 또는 배송 업무일 수 있습니다. 마케팅 활동 자동화에도 도움을 줄 수 있습니다. 타기팅과 개인화에 특히 강합니다. 고객 인구통계를 알고 있다면, 각 그룹에 가장 잘 반응할 가능성이 높은 이메일과 소셜 미디어 게시물을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

근무표 작성은 어떨까요? 직원 목록, 각자의 가능 시간, 그리고 채워야 할 근무 시간을 ChatGPT 같은 도구에 입력해 보고 어떤 결과가 나오는지 확인해 보세요.

저는 비슷한 프롬프트를 입력해 봤습니다:

“제가 회의실 하나를 관리할 수 있도록 도와주세요. 이름은 Test Suite입니다. 월요일부터 금요일까지 오전 9시부터 오후 5시까지 이용 가능하며, 회사 이메일(name@site.com)이 있는 누구나 최대 1시간까지 예약할 수 있습니다.”

즉시 필요한 논리(이중 예약 방지 등)를 스스로 파악한 솔루션을 제시했고, 저는 이름과 시간만 입력하면 나머지는 알아서 처리해 주었습니다. 빈 시간대를 알고 싶으신가요? 문제없습니다. 현재 모든 예약의 요약이 필요하신가요? 바로 제공합니다. 쉽고, 직관적이며, 신뢰할 수 있습니다.

하지만 더 깊이 살펴보니, 이 도구는 현재 대화 안에만 저장되고 대화가 종료된 후에는 사라질 수도 있다는 사실이 드러났습니다(물론 대화 기록에서는 찾을 수 있었습니다). 그렇다면 그다지 그렇게 훌륭한 해결책은 아닐지도 모르겠습니다.

제가 이 문제를 지적하자 GPT는 Google Sheets나 다른 여러 앱에서 이 도구를 다시 만드는 과정을 안내해 줄 수 있다고 했습니다. 그 자체로도 꽤 괜찮지만, 동시에 다음 주제로 자연스럽게 이어집니다. 바로 보조 애드온으로서의 AI입니다.

AI 통합 및 애드온

우리는 이미 Alf를 통해 이 점을 언급했고, 아마 여러분도 매일 사용하는 앱과 소프트웨어가 AI 도구를 통합하기 시작하면서 이를 직접 경험했을 것입니다.

빠르게 진화하는 이 환경에서 모두가 자신의 도구를 최신 상태로 유지하고 시장의 최전선에 머물기 위해 노력함에 따라, 앞으로 이런 사례는 훨씬 더 많아질 것입니다. 그리고 바로 여기서 AI는 보다 맞춤형 작업에 유용해지기 시작합니다.

통합의 장점

도구에 AI가 직접 통합될 때의 장점은 매우 많습니다:

• 쉬운 접근성 — 별도 탭에서 AI와 대화하느라 화면을 이리저리 전환할 필요가 없습니다.

• 더 나은 이해력 — Alf처럼 AI는 해당 도구나 플랫폼의 ‘언어를 말하도록’ 미세 조정되어 있어, 일반적인 AI에서 제안을 받을 때 발생할 수 있는 코딩 오류나 호환성 문제를 줄여줍니다.

• 더 나은 조언 — Spacemail, Microsoft Office, Xero의 JAX 같은 도구에서는 AI가 구체적인 사용 사례를 바탕으로 학습되어 해당 플랫폼에 대한 깊고 구체적인 지식을 갖추고 있습니다.

현재 AI 통합 사례

제 일상에서도 제가 사용하는 많은 앱에 AI가 등장하는 것을 보았습니다. Mailchimp부터 Xero, Google 검색부터 Meta 제품에 이르기까지, 작은 AI 도우미 바나 아이콘이 점점 더 흔해지고 있습니다.

Xero 사용 사례

좋은 예라고 생각하는 사용 사례 중 하나는 재무 관리 소프트웨어 Xero입니다. 최근 Xero는 ‘사용자가 재무 활동을 이해하고 일상적인 부기 업무를 자동화하도록 돕는’ AI 도우미 JAX를 출시했습니다.

여러분이 저와 비슷하다면 회계의 약 80% 정도는 이해하지만, 나머지는 재무 자문가에게 의존할 가능성이 큽니다. 아마 JAX가 궁금한 점을 물어보느라 그들을 번거롭게 하지 않도록 도와주고, 그 과정에서 시간과 비용도 절약해 줄 수 있을 것입니다.

Spaceship의 AI 통합

Spaceship에서는 매일 여러분을 돕기 위해 AI 도구 통합을 시작했습니다. Alf(주로 계정 수준 기능)뿐만 아니라, 제품 수준에서도 AI를 통합해 웹사이트를 구축하고 성장시키는 과정에서 매일 더 역동적으로 활용할 수 있도록 했습니다:

WordPress AI 도구

당사의 WordPress AI 도구(Spaceship의 Shared Hosting 및 EasyWP에 포함)는 AI 글쓰기 도우미(제품 설명 같은 사이트 텍스트용)와 이미지 생성기(맞춤형 이미지 제작용)를 포함합니다.

또한 WordPress 자체를 보완해 완전한 웹사이트를 구축하는 데도 도움을 줄 수 있습니다 — WordPress는 현재 가장 인기 있는 CMS이기도 합니다. 이제 AI는 코딩 경험 없이도 더 빠르게 사이트를 만들 수 있습니다.

WordPress가 맞지 않더라도, 내장형 AI 텍스트 생성기가 포함된 SiteJet Website Builder도 제공합니다. 말하고 싶은 모든 내용을 표현할 단어를 찾는 데 안성맞춤입니다.

AI Website Builder

한 단계 더 나아가, Brizy로 구동되는 당사의 완전한 AI Website Builder를 사용하면 간단한 프롬프트만으로 전체 웹사이트 템플릿을 만들 수 있습니다. 여기에는 이미지, 텍스트, 레이아웃, 심지어 아이콘까지 포함됩니다.

초기 생성 후에도 모든 것은 완전히 편집 가능합니다. 제가 생각하기에 AI 통합의 큰 부분은 통제권을 완전히 넘기지 않는 것입니다. 그 순간부터 결과물은 당신의 비전에서 멀어지기 시작하고, 진부해질 위험이 있습니다. 결국 AI의 핵심은 이전에 만들어진 것들의 혼합체이기 때문입니다.

Spacemail의 AI Assistant

당사의 이메일 플랫폼 Spacemail에는 몇 가지 기본 아이디어를 정교하게 다듬어진 전문적인 이메일로 바꿔주는 새로운 AI 도우미가 있습니다. 비즈니스 톤 또는 비공식적인 톤을 선택할 수 있으며, 작성이 완료된 후에는 AI Assistant에게 이메일을 다시 작성하거나, 더 짧게 하거나, 더 길게 해 달라고 요청할 수도 있습니다. 이는 시간이 부족하거나 자신의 글에 자신이 없는 사람에게 매우 유용합니다.

통합 기능 활용하기

이 끊임없이 진화하는 영역을 주시하면, 이러한 기능이 조직에서 사용 가능해지는 즉시 활용할 준비를 갖출 수 있습니다.

현실적으로 이런 종류의 AI 도우미를 일상 업무에 도입하는 것은, 대화형 AI와 더불어, 아마도 AI를 비즈니스에 통합하는 가장 쉬운 방법이며 직원들로부터 더 많은 성과를 이끌어낼 가능성도 있습니다.

.ai 도메인이 필요할까요?

AI에 대한 이야기가 많다 보니, 비즈니스 이름(도메인)에 AI를 핵심으로 두는 것이 전략적 이점이 있는지 궁금하실 수 있습니다. 이 점을 고민 중이라면, 당사 자체 통계를 내부적으로 살펴보는 것이 유용한 인사이트가 될 수 있습니다.

Spaceship에서는 전 세계적으로 AI 사용이 크게 증가함에 따라 2023년부터 2025년 사이 .ai 도메인 보유 수가 해마다 두 배로 늘었습니다.

Spaceship에 등록된 전체 도메인 중 .ai가 차지하는 비율은 현재 약 0.35%로, 기술적으로는 앵귈라의 국가 TLD라는 점을 고려하면 인상적인 수치입니다. 놀랍지 않게도 활동이 크게 증가하면서 Google은 .ai를 일반 TLD로 취급합니다 — 즉, 다른 ccTLD와 달리 이를 사용한다고 해서 ‘불이익’이 없습니다(다른 ccTLD는 검색 결과에서 등록 국가를 더 강하게 타기팅하는 경우가 많습니다).

.ai와 관련해서는 미국이 크게 앞서 있으며, 신규 TLD 등록의 무려 18%를 차지합니다.

이 데이터 해석하기

데이터만 놓고 보면 .ai 도메인을 구매하는 것은 분명한 트렌드를 따르는 일입니다. 하지만 전략적 이점 측면에서는 주로 AI 분야에서 활동할 때 도움이 됩니다. Google과 다른 검색 엔진은 이를 업계 관련성을 나타내는 신호로 사용합니다.

또한 사람들의 연상 작용이라는 요소도 있습니다. 많은 사람들은 .ai를 흥미로운 스타트업과 AI 기술 기업과 연결 지어 생각할 것입니다. 그리고 이는 자연스럽게 다음 질문으로 이어집니다:

고객 대면형 AI를 비즈니스에 도입해야 할까요?

앞서 논의했듯이, AI 고객 서비스나 도구를 업무 체계에 추가하는 것은 도움이 될 수 있습니다. 기존 AI 서비스를 여러분만의 봇으로 미세 조정할 수도 있습니다. 이는 고객 서비스 아이디어와 약간 다르지만(그 차이가 아주 크지는 않습니다).

일부 기업, 조직, 심지어 인플루언서들까지도 기존 AI 플랫폼을 기반으로 자체 봇을 학습시켜 자사 업계에 특화된 질문에 뛰어나도록 만들기 시작했습니다. 영국의 NHS는 좋은 예로, 여러 수준에서 환자 치료에 AI를 통합했습니다. 한편 소셜 미디어 분야에서는 인기 YouTuber Mentour Pilot이 만든 AI Travel Assistant Bot이 비행에 불안을 느끼는 사람들을 안심시키기 위해 구축되었습니다.

그러니 네, AI를 비즈니스에 통합하는 것은 고려할 가치가 있습니다. 하지만 AI를 거짓 예언자로 만들지는 마세요. 핵심 활동을 계속 최우선에 두고, AI는 보조 수단으로 생각하면서 뒤에서 여러분을 돕도록 활용하세요. 물론 상당한 시간, 전문성, 자원을 투입할 수 있다면, 과감히 시도해 보셔도 좋습니다!

그렇다면 2025년에 AI가 귀사의 비즈니스 전략을 강화할 수 있을까요?

그렇기도 하고 아니기도 합니다.

AI에 대한 이야기가 넘쳐나는 가운데, 우리는 어쩌면 가장 중요한 점을 놓치고 있었습니다. 바로 AI에는 당신이 운전석에 있어야 한다는 점입니다. 가장 진보한 AI조차도 대부분은 반응형이며, 능동적인 제안도 적극적인 입력과 요청이 있어야만 나옵니다.

하지만 도움이 될 수 있을까요? 물론입니다. 우리가 논의한 모든 방식과 그보다 훨씬 더 많은 방식으로 가능합니다. ‘가능성은 무한하다’라는 표현은 많이 남용됩니다. 하지만 AI 활용에 관해서는 그 어느 때보다도 더 적절하게 느껴집니다. 왜냐하면 우리는 비즈니스 계획에서 AI의 잠재적 활용 가능성의 표면만 겨우 긁고 있기 때문입니다.