찰리 브루튼(Charlie Bruton) / Director of innovation, AI and technology, Iris* London
* 영국 런던에 본사를 둔 제일기획의 글로벌 자회사

2026년이 시작되자 업계는 일제히 숨을 고르며 한숨을 내쉬었다. AI의 맹공격이 닥쳐왔기 때문이다. 공급업체, 플랫폼, 도구들이 시장을 뒤덮었다. 그 안에 유용한 것들이 있다는 건 알았지만, 정확히 무엇이 유용한지 파악해야 했다.

에이전시와 브랜드들은 12개월 동안 한 발 물러서기로 합의했다. 이러한 암묵적인 합의 덕분에 우리는 실험하고 배울 수 있는 숨 쉴 틈을 얻었다. 내가 아는 사람 중 누구도 이 유예 기간을 달갑지 않게 여기는 사람은 없다. 우리는 이 기간을 활용해 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지 함께 알아가고 있다. 심지어 – 에이전시들의 오랜 관행과는 달리 – 아이디어를 공유하기도한다.

하지만 시간은 흘러가고 있다. 올해도 벌써 절반 넘게 지났다. 머지않아 2027년의 예산과 전략에 대한 고민이 시작될 것이다. 기대감은 높아지고, 예산 배분 결정이 내려질 것이다. 크리스마스까지 AI 계획이 명확하지 않다면, 뒤처지게 될 것이다.

AI 전략에 있어 남은 시간은 이미 지나간 기간보다 훨씬 더 중요하다.

AI 적용을 통해 얻은 교훈

“AI 학습의 해”는 지금까지 협력적이고, 영감을 주며, 즐거운 시간이었다. 또한 우리 직원들이 AI가 자신의 일자리를 빼앗을 것이라는 위협으로 인해 압박감을 느낀 적은 단 한 번도 없었다.

오히려 이 기술은 인간의 기여를 더욱 중요하게 만든다. 반복적인 프로세스(문서 수정, 예측, 대량 이메일 발송 등)가 자동화될 수 있고 실제로 자동화되고 있는 것은 사실이다. 하지만 그 결과물에는 새로운 차원의 품질 보증이 필요하다.

적정 규모이면서도 강력한 팀을 구성하고 안정감을 느낀 우리는 생성형, 에이전트형, 분석형 등 모든 유형의 AI를 실험하기 시작했다. 이는 고객을 대신해서뿐만 아니라 내부적인 목적으로도 진행됐다.

수천 가지 도구를 탐색하는 데 수백 시간을 투자한 끝에, 우리가 배운 몇 가지 교훈은 다음과 같다:

절대 혼자서 작업하지 말라. 당연한 말처럼 들릴지 모르지만, 눈부신 신기술이 등장하면 그 기술에 대한 생각과 활동에 갇혀 고립되기 쉽다. 관련 에이전시와 고객사 팀 모두가 참여하는 공동의 비전과 협력적인 노력은, 양측 비즈니스 모두를 발전시킬 수 있는 상호 이익이 되는 AI 전략을 수립하는 데 필수적이다.

과도한 약속을 하지 말라. 에이전시들은 인상 깊게 보이거나 안심을 주기 위해 무심코 “우리는 모든 것을 할 수 있습니다”라고 말하는 경향이 있다. 현재 단계에서 AI가 제공하는 모든 해답을 파악하는 것은 불가능하다. 고객과 협력해서 그들의 고유한 과제를 파악하고, 그에 따라 가능한 해결책을 설계하는 것이 훨씬 더 낫다.

적절한 프로젝트를 선정하라. AI의 가능성은 거의 무한한데, 어디서부터 시작해야 할까? 답은 언제나 그래왔듯이, 클라이언트의 과제와 목표를 명확하고 깊이 있게 이해하는 것에서 시작해야 한다. AI의 역량을 이에 맞춰 조정해 작업 목록을 작성하라. 그런 다음 시범 운영을 반복하라. 항상 성공하지는 않겠지만, 동시에 진행할 수 있고 어떤 방향으로 개발해야 할지 신속하게 가늠할 수 있는 프로젝트를 추진하라.

일단 실행해 보고 어떤 것이 통하는지 확인하라. 이 단계에서는 에이전트형, 생성형, 분석형 플랫폼을 막론하고 가능한 한 많은 새로운 접근 방식을 테스트하고, 수정하고, 시도해 보는 것을 주저하지 마라. 최고의 발견 중 일부는 오로지 실험을 통해서만 이루어진다. 아직 시간이 우리 편인 지금, 우리는 AI 시범 운영을 가능한 한 폭넓게 수용해야 한다. 기술은 모든 사람의 격차를 좁혀주는 훌륭한 수단이다. 업계에 막 발을 들인 사람이 발견한 것이 수십 년 경력의 리더가 이룬 성과만큼이나 가치 있을 수 있다.

오직 ‘모두를 위한 도구’만이 효과를 발휘한다. AI 투자가 성과를 내려면, 이 기술이 가능하게 하는 도구가 조직 내 가능한 한 많은 부서에 접근 가능해야 한다. 슬랙(Slack)을 생각해 보자. 이 플랫폼의 성공에서 흥미로운 점은 그것이 프로젝트 관리 도구라는 사실이다. 하지만 사용 편의성과 생산성 향상은 플랫폼에 정서적 유대감을 불어넣었다. AI 도구를 더 많은 사람을 위해 만들수록, 그 혁신은 더욱 성공적일 것이다.

요금 구조가 빠르게 변화하고 있다. 지난 해 여름 소프트웨어 크레딧이 팀에 확보해 준 활동 수준은 새해가 되자마자 이미 줄어들고 있었다(일부 전문가들이 예측했던 대로). 이는 결국 AI를 통한 효율성 제고를 위해서는 더 많은 예산이 필요하다는 것을 의미한다. 인력 투입 시간은 예상만큼 줄어들지 않았으므로, 균형을 유지하는 것이 계속해서 중요할 것이다.

AI 학습의 해가 반환점을 돌면서 고민해야 할 점이 많다. 게다가 앞으로 다가올 일, 즉 콘텐츠가 어떻게, 언제 노출될지에 대한 주도권을 LLM(대규모 언어 모델)으로부터 되찾는 ‘GEO 전략’에 대해서는 아직 언급조차 하지 않았다. 하지만 다행인 점은 아직 시간이 남아 있다는 것이다. 우리 모두는 AI가 형성한 새로운 환경 속에서 엄청난 진전을 이루고 있다. 앞으로 남은 기간 그 속도를 더욱 높여야 할 뿐이다.

* 이 글은 영국의 마케팅 전문 매체 Decision Marketing에 게재된 칼럼을 번역·재구성한 콘텐츠입니다.
* 원문 링크 : Why the clock is ticking to get your AI strategy in place – DecisionMarketing

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Why the clock is ticking to get your AI strategy in place

When 2026 began the industry took a collective breath. An AI onslaught overwhelmed. Vendors, platforms and tools flooded the zone. We knew there was good stuff in there – but we needed to figure out what.

So, agencies and brands agreed to step back for 12 months. That tacit understanding gave us breathing space to experiment and to learn. No one I know calls this grace period unwelcome. We’re collectively using it to discover what works and what doesn’t. Even – contrary to agencies’ age-old rules of engagement – to share ideas.

But time is ticking by. We’re almost halfway through the year. Soon thoughts will turn to 2027 spend and strategy. Expectations will ramp up, budget calls will be made. If your AI plan isn’t clear by Christmas, you’ll get left behind.

For AI strategy the next six months are even more crucial than those already behind us.

Learnings from AI application

The “Year of AI Learning” has so far been collaborative, inspirational – and fun. It’s also worth saying that at no point have our people felt under pressure from the threat of AI stealing their jobs.

If anything, the tech makes human input more important. It’s true that repetitive processes (document iteration, forecasting, mass emails to name a few) can and are being automated. But the outputs require a new level of quality assurance.

With a lean but strong team in place, and feeling secure, we began to experiment with all flavours of AI: generative, agentic and analytical. We did this on behalf of our clients and for internal purposes, too.

After hundreds of hours spent exploring thousands of tools here are some of the things we’ve learned:

Never operate alone. It might sound obvious, but when there’s a shiny new toy in town it’s easy to become isolated in thoughts and activities around it. A shared vision and collegiate effort to find solutions, involving all relevant agency and client teams, is critical to find a mutually beneficial AI strategy which can take both businesses forward.

Don’t overpromise. Closely related to the previous point is the tendency for agencies to default to “we can do everything” in a bid to impress or reassure. It isn’t possible to possess all of AI’s answers at this stage. Much better to collaborate with the client, uncover their unique challenges and design possible solutions accordingly.

Pick the right projects. The possibilities of AI are almost endless, so where do you begin? The answer is what it has always been. Start with a clear and deep understanding of client challenges and goals. Align AI’s capabilities with them to create a task list. Then pilot, pilot, pilot. Spin up projects that won’t always succeed, but can run simultaneously and quickly point the way to what should be developed.

Just do it and see what sticks. At this stage it’s fine to give yourself permission to test, tinker and try as many new approaches as possible – whether with agentic, generative or analytical platforms. Some of the best discoveries are made through experimentation alone. While time is still on our side we should embrace the widest possible scope for AI pilots. The tech is a great leveler: what someone new to the industry uncovers can be just as valuable as the work of a leader with decades of experience.

Only ‘tools for all’ will work. If investment in AI is to pay off, tools the tech enables must be accessible to as many parts of your organisation as possible. Think of Slack. The amusing part of its success is the fact it’s a project management tool! But its ease of use and productivity boost have attached emotional energy to the platform. The more people you make AI tools for, the more successful those innovations will become.

Fee structures are changing fast. Activity levels which software credits secured for your team last summer were already shrinking by the new year (as some of us predicted they would). This means AI efficiencies now require more budget after all. Human hours aren’t as undercut as expected – a balance will continue to be vital.

There’s plenty to think about as the year of AI learning reaches half time. And I haven’t even covered what comes next: most likely GEO strategy, where taking back control from LLMs over how and when content is surfaced is a growing consideration. But the good news is, time isn’t up. We’re all making huge progress though the new AI-shaped landscape. We just need to move even faster in the six months ahead.

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