마케터 80%가 AI로 콘텐츠를 제작한다. GenAI를 광범위하게 도입한 브랜드가 매출 목표를 22% 초과 달성한 이유를 분석한다.
마케팅 팀이 콘텐츠를 생산하는 방식에 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 그리고 그 변화를 수치가 명확하게 증명하고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 마케팅 분야의 생성형 AI는 미래 가능성에 대한 논의에 그쳤습니다. 하지만 오늘날, 그것은 현실적인 운영 도구가 되었습니다. HubSpot의 2026 State of Marketing Report에 따르면, 마케터의 80%가 이미 AI를 활용해 콘텐츠를 제작하고 있으며, 61%는 이 산업이 20년 만에 가장 큰 변혁의 시기를 맞이하고 있다고 밝혔습니다.
그러나 단순한 도입률만으로는 전체 맥락을 파악하기 어렵습니다. 진정으로 중요한 질문은 따로 있습니다. AI가 실제로 마케팅 업무의 구조 안에 깊이 통합되어 있는가 - 이것이 여전히 파편적인 파일럿 프로그램을 운영하는 조직과 진정한 고성과 AI 기반 콘텐츠 팀을 구분하는 기준입니다. McKinsey, Deloitte, Gartner의 연구는 공통적으로 같은 결론을 가리킵니다. 도구는 이미 보편화되었지만, 실질적인 전환을 이룬 조직은 여전히 소수에 불과합니다. 이 아티클은 데이터가 실제로 보여주는 현실을 분석합니다. 어떤 팀이 앞서가고 있는지, 그 이유는 무엇인지, 그리고 마케팅 생산성 향상을 지속 가능한 경쟁우위로 전환하기 위해 무엇이 필요한지를 살펴봅니다.
2023년 내내, 그리고 2024년 초반까지도 마케팅 분야의 생성형 AI를 둘러싼 지배적인 서사는 '신중한 실험'이었습니다. 그 단계는 이미 끝났습니다. 전 세계 1,500명 이상의 마케터를 대상으로 한 HubSpot의 조사는 분명한 메시지를 전합니다. AI는 이제 기본 조건(table stakes)입니다. 2025년과 2026년의 진짜 격차는 AI를 사용하느냐의 여부가 아니라, 얼마나 잘 사용하느냐에 달려 있습니다.
AI 기반 마케팅 도구의 빠른 표준화를 보여주는 주요 수치들은 다음과 같습니다.
이러한 표준화를 이끄는 힘은 단순히 독립형 AI 툴의 성능이 아닙니다. 마케터들이 이미 일상적으로 사용하는 플랫폼 안으로 AI 마케팅 자동화 기능이 내재화되고 있기 때문입니다. AI가 CRM, 이메일 플랫폼, 분석 대시보드의 일부가 되는 순간, 도입 장벽이 사라지고 사용이 자연스럽게 확대됩니다. HubSpot의 데이터는 이 역학을 명확히 보여줍니다. 많은 팀에서 AI 도입이 가속화된 이유는 새로운 툴을 찾아서가 아니라, 기존 툴 안에 AI 기능이 추가되었기 때문입니다.
엔터프라이즈 수준에서도 이를 뒷받침하는 데이터가 있습니다. McKinsey의 State of AI 2025에 따르면, 현재 78%의 기업이 최소 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 활용하고 있으며(2024년 초 72%에서 증가), 71%는 마케팅, 제품 개발, 서비스 운영 전반에 걸쳐 생성형 AI를 정기적으로 배포하고 있습니다. 엔터프라이즈 전반의 AI 도입 현황을 더 폭넓게 이해하기 위해서는 2025년 글로벌 AI 시장 규모 데이터가 중요한 맥락을 제공합니다.
HubSpot 리서치에서 가장 주목할 만한 인사이트는 도입률 자체가 아닙니다. 핵심은 활용 사례의 분포에 있습니다. AI를 사용하는 마케터들 사이에서 콘텐츠 제작이 35%로 모든 카테고리를 압도하며 1위를 차지했고, 데이터 분석 및 인사이트(30%), 워크플로 자동화(20%), 리서치(15%)가 그 뒤를 이었습니다. 그러나 측정 가능한 성과를 내는 조직과 여전히 기대치를 밑도는 조직을 가르는 요인은, 이 활용 사례들이 개별 단위가 아닌 통합된 시스템으로 연결되어 있는가의 여부입니다.
이 지점에서 Deloitte Digital의 마케팅 콘텐츠 생산 분야 GenAI 리서치는 중요한 시사점을 제공합니다. 미국 기업 리더 650명을 대상으로 한 조사 결과는 다음과 같습니다.
Deloitte의 연구에서 핵심 단어는 '광범위하게(extensively)'입니다. 가장 큰 성과를 거두는 조직들은 AI를 단순히 초안 작성용 도구로 사용하는 데 그치지 않습니다. 아이디어 발굴, 초안 작성, SEO 최적화, 개인화, 검토·승인 라우팅, 성과 분석에 이르기까지 전체 워크플로에 걸쳐 AI 콘텐츠 생성을 통합하고 있습니다. 이것이 바로 AI 기반 마케팅의 실체입니다 - 단일 작업을 빠르게 처리하는 단축키가 아니라, AI가 모든 단계에서 작동하는 통합 생산 시스템입니다. 이런 방식으로 운영되는 팀들은 더 많은 콘텐츠를 더 빠르게, 그리고 타겟 오디언스와의 더 높은 관련성을 갖춰 생산해내고 있습니다.
HubSpot의 자체 데이터도 같은 방향을 가리킵니다. AI를 활용하는 마케터의 84% 가 콘텐츠를 더 효율적으로 제작하고 있으며, 85% 는 AI가 콘텐츠 품질을 향상시켰다고 답했습니다. 또한 마케터들은 콘텐츠 1건당 평균 3시간, 하루 전체적으로 2.5시간을 절감하고 있다고 보고했습니다.
AI 기반 마케팅 전략의 경제적 파급력을 가장 면밀히 수치화한 기관은 McKinsey & Company입니다. 생성형 AI의 경제적 잠재력에 관한 McKinsey의 핵심 리서치에 따르면, 마케팅 및 영업은 고객 운영, 소프트웨어 엔지니어링, R&D와 함께 생성형 AI의 전 세계 연간 가치 창출 총액의 75% 를 담당하는 4대 비즈니스 기능 중 하나입니다. 마케팅 생산성 관점에서 함의는 분명합니다. AI 가치 창출 잠재력의 중심에 가장 가까이 있는 엔터프라이즈 기능은 마케팅입니다.
McKinsey의 추정치에 따르면, 생성형 AI 투자 및 경제적 파급 규모는 63개 활용 사례 전반에 걸쳐 전 세계 경제에 연간 2.6조~4.4조 달러를 추가할 수 있을 것으로 분석됩니다. 비교하자면 2021년 영국의 GDP 전체가 3.1조 달러였습니다. 생성형 AI가 기존 소프트웨어 시스템 전반으로 광범위하게 통합될 경우, 이 수치는 두 배 가까이 증가해 연간 7.9조 달러 수준에 달할 수 있습니다.
마케팅 리더 입장에서 AI 콘텐츠 마케팅은 단순한 비용 절감 수단이 아닙니다. 엔터프라이즈 기능 중 가장 높은 경제적 잠재력을 지닌 수익 성장 레버입니다. 다만 McKinsey의 State of AI 2025는 중요한 단서를 덧붙입니다. AI 고성과 기업, 즉 AI 활용을 통해 EBIT에 5% 이상의 기여를 달성한 조직은 응답자의 약 6% 에 불과합니다. 이들을 나머지 기업들과 구분하는 요소는 무엇일까요?
McKinsey의 분석에 따르면, 고성과 기업들은 다음의 공통적인 특성을 공유합니다.
마케팅 AI 실무자들에게 이 교훈은 분명합니다. 툴을 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 경쟁우위는 콘텐츠 팀의 운영 방식 자체를 재구성하는 조직에게 돌아갑니다.
Gartner의 리서치는 생산성 논의에 중요한 경쟁 차원을 더합니다. 2025년 2월 418명의 마케팅 리더를 대상으로 실시된 Gartner 설문에 따르면, AI 도입은 증가하고 있지만 결과는 여전히 크게 불균등합니다. 주요 데이터는 다음과 같습니다.
마지막 수치가 가장 결정적입니다. AI를 주로 효율성 도구로만 활용하면 얻을 수 있는 가치는 제한적입니다. 탁월한 성과를 내는 조직들은 단순한 업무 자동화를 넘어, 전략·프로세스·인재 모델 자체를 재설계하는 방식으로 AI를 활용하고 있습니다.
Gartner의 부사장 애널리스트 Nicole Greene은 이 발전 경로를 명확히 설명합니다. 현재 대부분의 조직은 "Stage 1" - AI를 일상적 작업 자동화 도구로 활용하는 단계 — 에 머물러 있습니다. 다음 단계는 에이전틱 AI가 에이전트로서 캠페인 기획, 콘텐츠 제작, 성과 최적화를 자율적으로 실행하는 단계입니다. Gartner는 2028년까지 브랜드의 60% 가 에이전틱 AI를 활용해 개인화된 일대일 고객 상호작용을 제공할 것으로 전망합니다.
콘텐츠 마케팅 AI 실무자 관점에서 이 궤적은 중요한 함의를 지닙니다. 오늘날 '고도화된 AI 도입'으로 여겨지는 AI 보조 초안 작성이나 키워드 리서치는 곧 기본 조건이 될 것이며, 경쟁의 최전선은 자율적이고 다단계적인 콘텐츠 운영으로 빠르게 이동할 것입니다. 마케팅 분야의 생성형 AI를 단순히 켜고 끄는 기능이 아니라 구축의 토대로 삼는 리더들이 그 변화가 도래했을 때 가장 유리한 위치를 정하게 됩니다. 궁극적으로, 툴 도입과 워크플로 재설계 사이의 간극을 좁히는 조직만이 AI 기반 마케팅 전략을 일회성 생산성 향상이 아닌 지속적인 성과 우위로 전환할 수 있습니다.
HubSpot, McKinsey, Deloitte, Gartner의 데이터는 불편하지만 일관된 결론으로 수렴합니다. 대다수의 엔터프라이즈 기업들은 기대했던 AI 성과를 거두지 못하고 있으며, 그 원인은 기술적인 문제가 아니라 구조적인 문제에 있습니다.
Deloitte의 State of AI in the Enterprise 2026 - 24개국 3,235명의 시니어 리더를 대상으로 한 조사 - 는 핵심 문제를 명확히 짚어냅니다.
Deloitte는 이를 '야망에서 실행으로(ambition to activation)'의 문제로 정의합니다. 기업들은 툴에 투자하고, 접근 권한을 부여하고, 교육 프로그램을 운영합니다 - 하지만 기저에 있는 캠페인 생산 워크플로 자체를 바꾸지는 않습니다. 프롬프트 작성에 능숙한 마케팅 매니저도 결국 여전히 초안을 캠페인 브리프와 대조하고, 에셋 간 일관성을 확인하고, CTA가 전환 목표에 맞는지를 수동으로 검증하는 데 많은 시간을 씁니다. AI는 처음 5분을 빠르게 만들었지만, 이후 5시간은 바꾸지 못했습니다.
완전한 가치 실현을 지속적으로 가로막는 조직적 요인들은 다음과 같습니다.
Deloitte Digital의 마케팅 콘텐츠 분야 GenAI 리서치에서 특히 주목해야 할 데이터가 있습니다. AI 기반 콘텐츠 팀에 대한 투자가 왜 선택의 문제가 아닌지를 명확히 보여주기 때문입니다. Deloitte의 조사 결과는 다음과 같습니다.
이것이 AI 콘텐츠 마케팅을 단순한 트렌드가 아닌 구조적 필수 요소로 만드는 수요-공급의 격차입니다. 콘텐츠 팀은 더 많은 채널과 형식에 걸쳐, 더 높은 개인화 요건을 갖춘 콘텐츠를 더 빠르게 생산하도록 요구받고 있습니다. 그러나 대부분의 기업들은 크리에이티브 인력을 그에 비례해 확충하지 않았습니다. 채용만으로는 채울 수 없는 이 간극을 AI 콘텐츠 생성이 메워줍니다. AI를 체계적으로 통합하는 팀들에게 있어, AI가 가져다주는 마케팅 생산성 향상은 점진적 개선이 아닌 근본적인 전환입니다. HubSpot의 데이터에 따르면, 마케터의 63% 는 가까운 미래에 대부분의 콘텐츠가 최소 일부라도 생성형 AI의 도움으로 만들어질 것이라고 예상하며, 58% 는 생성형 AI 툴에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다.
가장 높은 성과를 내는 팀들은 AI를 개별 기여자의 속도를 높이는 도구로 보는 관점에서 벗어나, 브리프부터 퍼블리싱까지 전체 콘텐츠 운영의 생산 인프라로 활용하기 시작한 팀들입니다.
연구 전반에 걸쳐, 고성과 AI 기반 콘텐츠 팀의 일관된 프로필이 도출됩니다. 이들은 가장 많은 AI 툴을 보유하거나 가장 높은 AI 예산을 가진 조직이 아닙니다. 대부분의 경쟁사들이 하지 않은 특정한 구조적·문화적 선택을 내린 조직들입니다. 이들을 하나로 묶는 것은 마케팅 AI에 대한 의도적인 접근 방식입니다. 이들은 AI를 소프트웨어 구매 결정이 아닌 운영 모델 결정으로 다룹니다. 변하지 않은 워크플로 위에 AI 마케팅 자동화를 덧붙이는 것이 아니라, AI가 실제로 가능하게 하는 것들을 중심으로 워크플로 자체를 새롭게 구축합니다.
이들을 구별 짓는 핵심 특성들은 다음과 같습니다.
HubSpot의 리서치는 이 팀들이 유지하는 인간-AI 균형을 뒷받침합니다. AI를 활용해 콘텐츠를 작성하는 마케터의 86% 가 게시 전 수정 작업을 거칩니다. 고성과 팀들은 인간을 프로세스에서 제거하는 것이 아니라, 인간의 판단력을 더 높은 레버리지의 의사결정으로 이동시키고 있습니다.
데이터는 시장이 초기 분기 단계에 진입했음을 보여줍니다. McKinsey가 추산하는 약 6%의 소수 기업들은 마케팅 분야의 엔터프라이즈 AI 가치 창출 방식을 이미 터득했습니다. 이보다 약간 더 큰 그룹 - Deloitte 응답자 중 AI를 중심으로 핵심 프로세스를 재설계하는 약 3분의 1 - 은 의미 있는 성과로 가는 신뢰할 수 있는 경로 위에 있습니다. 대다수는 여전히 프로덕션 규모로 성장하지 못한 실험을 계속하고 있습니다.
이 분포가 중요한 이유는 우위가 복리처럼 쌓이기 때문입니다. 이미 더 빠르게, 더 높은 개인화와 더 강력한 성과 데이터로 콘텐츠를 생산하는 AI 기반 콘텐츠 팀들은 경쟁사보다 빠르게 학습하고 있습니다. 모델이 개선되고, 워크플로가 정제되며, 캠페인 사이클이 반복될수록 후발 주자들과의 격차는 더욱 벌어집니다. 결국 콘텐츠 마케팅 AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌 전략적 인프라로 다루는 조직만이 이 격차를 만들어내는 쪽에 설 수 있습니다.
Gartner의 예측은 이 궤적을 분명히 보여줍니다. CMO의 65% 가 AI의 발전이 향후 2년 내 자신의 역할을 근본적으로 변화시킬 것이라고 믿으며, 동시에 비즈니스 리더의 82% 는 AI가 시장에 미치는 영향에 발맞추기 위해 자사의 정체성이 상당히 변화해야 할 것이라고 답했습니다. AI를 단순한 부가 기능처럼 취급하는 조직들은 마케팅 운영 전체를 AI 중심으로 재구축한 조직들과 불균등한 경쟁을 치르게 될 것입니다.
장기적으로 중요한 것은 AI가 마케팅 팀을 대체한다는 것이 아닙니다 - HubSpot의 데이터는 마케터들이 AI를 대체자가 아닌 협력자로 원한다는 것을 일관되게 보여줍니다. 진짜 함의는, AI와 유연하게 협업하도록 갖춰진 조직들은 더 많은 것을 더 잘, 더 적은 조정 비용으로 해낼 수 있다는 것입니다 - 그리고 이 운영적 우위는 콘텐츠 품질, 도달 범위, 수익 전반에 걸친 복합적인 성과로 이어집니다. AI 기반 마케팅은 미래의 목표가 아닙니다. 지금 이 순간, 앞서가는 팀들이 실제로 실행하고 있는 운영 방식입니다.
AI 기반 콘텐츠 팀의 부상은 기술이 창의성을 대체하는 이야기가 아닙니다. 이는 조직들이 의도적이고 구조적으로 다른 방식으로 경쟁하기로 선택하는 이야기입니다. HubSpot의 리서치는 도입의 현실을 부정할 수 없게 만듭니다. 마케터의 80%가 AI를 활용해 콘텐츠를 제작하고 있으며, 대다수가 그 투자를 심화할 계획입니다. McKinsey의 리서치는 경제적 위험 부담을 부정할 수 없게 만듭니다. 마케팅과 영업은 수조 달러 규모의 생성형 AI 기회의 중심에 위치해 있습니다.
지금 결정되고 있는 것 - 이 수치를 읽는 모든 마케팅 리더에 의해 - 은 자사 조직이 변혁적 가치를 창출하는 소수의 그룹에 속할 것인지, 아니면 경쟁 격차가 벌어지는 동안 표면적인 효율성 향상에 머물 것인지입니다.
나아갈 방향은 모호하지 않습니다. 툴이 아닌 워크플로를 재설계하십시오. 플랫폼에 비례해 사람에게 투자하십시오. 콘텐츠 운영에서 AI를 개별 기여자의 보조자가 아닌 에이전트로 발전시키십시오. 그리고 처음부터 측정하십시오. 그래야만 매번의 반복이 단순히 더 빠른 초안이 아닌 조직적 학습을 생산합니다.
AI 시대의 마케팅 생산성은 AI를 지름길이 아닌 인프라로 다루는 팀에게 속합니다.
Hanna is an industry trend analyst dedicated to tracking the latest advancements and shifts in the market. With a strong background in research and forecasting, she identifies key patterns and emerging opportunities that drive business growth. Hanna’s work helps organizations stay ahead of the curve by providing data-driven insights into evolving industry landscapes.