한눈에 보는 핵심 5가지
- 미국 광고회사 10곳 중 9곳이 생성형 AI를 업무에 활용하고 있고, 절반은 스스로 작업 흐름을 이어가는 에이전트형 AI까지 도입했어요.
- AI를 쓰는 가장 큰 이유는 직원 생산성 향상(81%)이었고, 문서 요약(74%)·조사 및 경쟁사 분석(70%) 같은 반복 업무 처리에 집중돼 있어요.
- AI로 크리에이티브 질을 높이겠다는 목적은 생성형 AI 기준 65%로, 효율 목적보다 낮게 나타났어요.
- 기업 마케팅 담당자가 광고회사에 가장 기대하는 AI 효과는 비용 절감(71%)으로, 창의성보다 효율이 먼저인 구조가 바깥에서도 형성되고 있어요.
- 포레스터는 AI로 절약한 시간과 비용을 창의성·인재·혁신에 다시 투자해야 지속 가능한 성장이 가능하다고 강조했어요.
포레스터가 올해 미국광고협회(4As)와 함께 발표한 조사에서 미국 광고회사 90%가 생성형 AI를 업무에 활용하고 있다는 결과가 나왔어요. 그런데 같은 보고서에서 나온 또 다른 숫자가 눈에 걸려요. AI로 크리에이티브의 질을 높이겠다는 목적은 65%로, 생산성 향상(81%)보다 낮았어요. 빠르게 퍼진 AI가 정작 광고의 핵심인 창의성보다 효율 쪽에 쓰이고 있다는 신호예요.
광고회사가 AI를 가장 많이 쓰는 업무는 반복 작업이에요
광고회사들의 AI 활용은 문서 요약, 조사, 생산성 향상처럼 반복성 높고 시간이 걸리는 업무에 집중돼 있어요.
포레스터가 미국광고협회(4As)와 공동 발표한 '2026 미국 광고회사 내 AI 현황(The State of AI Inside US Marketing Agencies 2026)' 보고서에 따르면, 미국 광고회사 90%가 생성형 AI를 업무에 활용하고 있어요. AI를 도입한 가장 큰 목적은 직원 생산성 향상(81%)이었어요.
어떤 업무에 AI를 쓰는지 구체적으로 보면, 문서·커뮤니케이션 요약에 활용한다는 응답이 74%, 조사와 경쟁사 분석이 70%였어요. 시간이 오래 걸리고 반복적인 업무일수록 AI가 먼저 들어간 거예요.
절반은 에이전트형 AI(목표를 주면 스스로 계획을 세우고 여러 단계의 작업을 연이어 처리하는 자율형 AI)까지 도입했어요. 일반 생성형 AI보다 훨씬 복잡한 업무를 맡길 수 있는 도구인데, 그 활용 목적 역시 업무 생산성 개선(63%)이 가장 높게 나왔어요. AI의 종류와 복잡도가 올라가도 쓰임새는 같은 방향을 가리키고 있어요.
왜 창의성은 뒷전이 됐을까요
AI로 크리에이티브 질을 높이겠다는 목적이 효율 목적보다 낮게 나타난 건, 광고회사만의 선택이 아니라 광고주의 기대 구조와도 맞닿아 있어요.
생성형 AI를 크리에이티브 질 향상에 활용한다는 응답은 65%, 에이전트형 AI는 35%예요. 같은 AI를 쓰면서도 '더 좋은 광고를 만들겠다'보다 '더 빠르게 처리하겠다'는 목적이 앞서는 거예요.
광고주 쪽 기대도 같은 방향이에요. 기업 마케팅 담당자가 광고회사에 기대하는 AI 효과를 물었더니, 비용 절감(71%)이 가장 높았고 마케팅 성과 향상(49%)이나 매출 성장(27%)은 상대적으로 낮았어요. 광고회사가 창의성 쪽으로 방향을 틀더라도, 광고주가 먼저 효율을 기대하는 구조가 만들어져 있는 거예요.
포레스터 부사장 겸 수석 애널리스트 제이 패티솔은 "광고회사는 AI를 업무에 빠르게 적용해 생산성을 높이는 데는 성공했지만, 이제는 효율성과 마케팅 효과를 같은 의미로 받아들이는 사고에서 벗어나야 한다"고 지적했어요. AI로 확보한 시간과 비용을 창의성과 인재, 혁신에 다시 투자하는 기업이 지속적인 성장을 이끌게 된다는 말이에요.
AI를 수익 서비스로 키운 회사는 아직 10%도 안 돼요
대부분의 광고회사는 AI를 운영 비용 절감 수단으로 쓰고, 이를 독립 서비스로 팔아 수익을 내는 데까지 나아간 곳은 극히 적어요.
광고회사 61%는 AI를 수익 사업이 아니라 운영 효율을 높이기 위한 비용으로 인식하고 있었어요. 생성형 AI를 독립적인 서비스로 수익화하는 기업은 10%에도 미치지 못했어요.
가능성은 에이전트형 AI에서 보여요. 응답 기업 31%가 향후 24개월 안에 에이전트형 AI를 새로운 수익 사업으로 발전시킬 계획이라고 답했어요. 에이전트형 AI가 복잡한 업무 흐름 전체를 처리할 수 있게 되면, 이를 클라이언트에게 서비스 형태로 팔 수 있다는 판단이 생기고 있는 거예요.
다만 AI 도입을 막는 장벽도 여전히 높아요. 가장 큰 걸림돌은 정확성과 편향성 문제(63%)였고, 법적 리스크(62%)와 개인정보 보호·보안 우려(55%)도 높게 나타났어요. 에이전트형 AI에서는 전문 인력 부족(54%)과 데이터 인프라 미비(51%)가 주요 장애 요인으로 꼽혔어요. 도입이 빠른 만큼 해결해야 할 과제도 함께 쌓이고 있는 상황이에요.
AI 효율의 다음 단계는 창의성에 투자하는 거예요
AI가 절약해준 시간을 다시 창의적인 실험에 쓰는 것이 포레스터 보고서가 제안하는 핵심 방향이에요.
AI가 반복 업무를 대신 처리하면서 사람이 쓸 수 있는 시간이 생겼어요. 그 여유를 또 다른 효율 작업에 쓰는 게 아니라, 새로운 캠페인 아이디어를 시도하거나 브랜드 방향을 고민하는 데 써야 한다는 게 보고서의 핵심 메시지예요.
몰리 로즌 미국광고협회(4As) 회원 솔루션 부문 사장은 "이제 중요한 것은 AI를 도입했느냐가 아니라 AI를 어떻게 활용해 더 나은 마케팅과 새로운 가치를 만들어내느냐"라고 강조했어요. 같은 일을 더 빨리 처리하는 것에서 벗어나, 이전에는 시도하지 못했던 방향을 탐색하는 것이 AI의 진짜 가능성이라는 말이에요.
자주 묻는 질문
Q. 에이전트형 AI는 일반 생성형 AI와 어떻게 달라요?
A. 생성형 AI는 질문에 답하거나 글·이미지를 만드는 한 번의 작업에 특화돼 있어요. 에이전트형 AI는 목표를 주면 스스로 계획을 세우고, 검색·요약·정리 같은 여러 단계의 작업을 연속으로 처리해요. 단순히 한 번의 출력에 그치지 않고, 작업 흐름 전체를 자율적으로 완성한다는 차이가 있어요.
Q. 광고회사가 AI로 창의성을 높이기 어려운 이유가 뭔가요?
A. AI는 학습 데이터를 바탕으로 평균적으로 잘 나오는 결과물을 빠르게 생성하는 데 강해요. 창의적인 결과를 뽑으려면 AI 결과물을 비판적으로 보고 방향을 잡아줄 사람의 판단이 꼭 필요해요. 효율 압박이 강해지면 그 검토 과정이 줄어드는 경향이 있고, 결국 비슷한 결과물이 반복될 수 있어요.
Q. 이 보고서가 미국 기준인데 한국 시장에도 참고가 될까요?
A. 이번 조사는 미국 광고회사를 대상으로 한 결과예요. 한국 시장과 직접 비교하기는 어렵지만, AI 도입 초기에 효율·비용 절감 쪽으로 먼저 쏠리는 흐름과 광고주가 AI에 창의성보다 비용 절감을 먼저 기대하는 구조는 한국도 비슷하게 나타날 가능성이 높아요.
AI 시대, 효율을 쌓았다면 창의성을 꺼낼 차례예요
AI 도입은 이미 광고 업계의 기본이 됐어요. 10곳 중 9곳이 쓴다는 건, AI를 쓰느냐 마느냐의 문제는 끝났다는 뜻이에요. 남은 건 어떻게 쓰느냐예요.
포레스터와 미국광고협회(4As)가 이 보고서를 낸 이유도 여기에 있어요. AI 덕분에 효율이 올라간 건 맞는데, 거기서 멈추면 안 된다는 경고예요. AI가 절약해준 시간과 비용을 창의성과 인재, 혁신에 다시 투자하는 광고회사와 효율에만 묶어두는 곳 사이의 차이가 앞으로 점점 벌어질 거예요.
효율은 출발점이고, 창의성이 목적지예요. AI는 그 사이를 더 빠르게 달리게 해주는 수단이에요.
