HSAD, 국내 광고업계 최초 통합 마케팅 AI 플랫폼 사내 구축

HSAD, 국내 광고업계 최초

통합 마케팅 AI 플랫폼 사내 구축

취재·글 장 웅 ｜ 사진·팡고TV촬영 유희래

ChatGPT, 미드저니, SoraAI 등 다양한 AI 툴들이 최근 광고업계 현업에 점점 더 많이 활용되고 있다.

HSAD는 지난 8월 국내 광고업계 최초로 ‘DASH AI’라는 통합 마 케팅 AI 플랫폼을 사내에 구축했다. ‘AI 추진팀’이라는 광고회사 에서는 다소 생소한 팀명하에 ‘DASH AI’의 개발을 진두지휘한 김 경진 담당, 정진석 책임, 신혜진 선임을 만나 ‘DASH AI’의 개발 과 정 및 앞으로의 목표에 대해 들어봤다.

Q. AI 추진팀은 어떤 팀인가?

김경진 담당 이번에 출시한 ‘DASH AI’를 기획하고, 해당 플랫폼 에 대한 서비스와 운영을 맡고 있는 팀입니다. 가끔 개발을 팀에서 담당하는 건지 물어보곤 하는데, 개발에 필요한 요건을 정리하고 플랫폼에 필요한 개발 요구사항을 기획해서 개발사에게 요청하는 프로젝트 매니지먼트를 하는 구조로 일하고 있습니다.

Q. 광고회사에서 AI 추진팀은 굉장히 생소하다. 팀 구성은 어떻게 되어있나?

김경진 담당 일단 기존의 광고 대행사에서 하지 않던 업무를 진행 하고 있는 것은 맞습니다. 팀 구성은 개발 기획, 서비스 기획, 플랫 폼 기획 그리고 개발 관리로 이뤄져 있고, 구성원은 기존 회사에 있던 멤버들도 일부 같이 일하고 있지만, 개발 경험을 가지고 있으 면서 플랫폼 기획을 할 수 있는 사람이나, AI 전문가 또는 AI에 관 심이 있어서 합류한 분들도 있습니다. 저도 광고 대행사가 아닌 개 발과 서비스 기획 출신이기도 하고요.

Q. 최근 상용화된 ‘DASH AI’에 대해 설명 바란다

정진석 책임 간단하게 설명하자면, HSAD의 모든 구성원들이 업 무의 워킹 프로세스에서 마케팅 크리에이티브를 조금 더 원활하 게 할 수 있도록 도와주는 AI 서비스 플랫폼이라고 보면 됩니다. 부연 설명을 드리자면, 기존 광고 대행사는 클라이언트의 브랜 드를 이해하고 과제에 대한 커뮤니케이션 전략을 만들고 그 전략 에 기반한 제작물을 제작하여 매체에 싣고 나면 성과 관리를 하 는 4단계의 업무 플로우를 가지고 있습니다. 그 업무 플로우의 크리에이티브를 강화하고 더 효율적인 수행을 가능하게 하기 위 해 ‘DASH AI’라는 플랫폼을 만들었습니다. 결과적으로는 그게 ‘DASH AI’의 지향점이고 현재의 구성된 구조라고 봐주시면 될 것 같습니다.

Q. ChatGPT, 미드저니 등 기존에 사용하고 있던 AI 툴과의 차이 점은 무엇인가?

신혜진 선임 첫 번째로는 저희 회사의 데이터와 자산 그리고 노하 우 같은 경험들을 업력이라고 얘기하는데, ‘DASH AI’의 경우 그 런 업력 데이터에 기반을 두고 있기 때문에 좀 더 마케팅 크리에이 티브에 맞는 산출물이 나올 수 있습니다. 또한 계속해서 업력 데 이터를 쌓아나가면서 플랫폼을 통해 저희 클라이언트의 브랜드에 대한 프로젝트를 좀 더 유기적으로 수행할 수 있다고 생각합니다. 두 번째로는 기존의 AI 툴들은 해당 툴의 목적에 맞게 각각의 서비 스를 필요할 때마다 찾아가서 활용을 했다면, 저희 플랫폼의 경우 에는 마케팅 프로세스 안에 필요한 작업들을 하나의 플랫폼에서 모두 해결할 수 있다는 점이 차별점입니다.

정진석 책임 추가적으로 저희 플랫폼에 대한 자랑을 하자면, 기존 의 AI 툴의 경우에는 처음 사용할 때 프롬프트 텍스트 입력창 정도 만 마주하게 되어서 막막한 경우가 많습니다. 그런 분들을 위해 간 단한 조작만으로도 플랫폼을 사용할 수 있도록 UX를 구성했습니 다. 또한 추가로 AI 플랫폼을 좀 더 전문적으로 쓰길 원하는 분들 을 위해 전문가 모드도 만들어서 서비스하고 있습니다.

Q. ‘DASH AI’를 개발하게 된 이유는?

정진석 책임 작년부터 ChatGPT를 시작으로 업계에서 AI에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있는 상황이었습니다. 저희도 그런 상 황을 겪고 있었고, AI를 어떻게 하면 더 잘 쓸 수 있을지에 대한 고 민이 생겼습니다. 그래서 외부 솔루션들도 있지만, 우리가 가진 데이터를 활용하여 AI 플랫폼을 서비스화하면 활용도가 더 높아 질 것 같았습니다. 그래서 구축에 착수하게 됐습니다.

Q. 개발 과정은 어땠나?

정진석 책임 개발 착수 전에 인터뷰를 통해서 내부 구성원들의 의 견을 수렴했습니다. 기존 상용화된 외부 AI 툴을 쓰면서 어떤 부분 이 더 활용되기를 바라는지, 어떤 서비스가 출시됐으면 좋겠는지 같은 인터뷰를 진행했습니다. 인터뷰 결과를 보면 보통 시간과 인 길 바라는 니즈가 가장 많았고, 기획이나 크리에이티브 작업을 할 력이 많이 투입되는 핸드워크를 통한 제작 작업을 AI가 해결해주 때 아이디어를 고민하는 과정을 AI가 제안해 줄 수 있었으면 좋겠 다는 의견도 다수 존재했습니다. 그래서 이렇게 두 가지 방향성을 잡고 시작하게 됐습니다.

신혜진 선임 아무래도 회사가 다뤄보지 않은 영역의 업무이기 때 문에 텍스트를 생성하는 작은 PoC(개념 증명, Proof of Concept) 부터 시작했습니다. 저희 계열사에 있는 AI 연구원의 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Models)을 통해서 학습 과정과 데 이터 셋 구축 과정까지 함께 진행을 했고, 내부 반응이나 결과가 굉장히 유의미하게 나와서 텍스트 생성뿐만 아니라 전사 구성원 에게 도움이 될 수 있는 플랫폼으로 기획 범주가 확장됐습니다.

Q. PoC 진행 과정에서 내부 반응은 어땠나?

신혜진 선임 텍스트 생성에 대한 내부 PoC 결과는 굉장히 긍정적 이었습니다. 현업에 있는 카피라이터 분들도 결과물에 대해 업무 에 도움이 될 정도로 퀄리티가 좋다는 피드백을 주셨습니다. 이런 만족도 평가도 진행했지만, 저희 팀 내부적으로도 결과물이 정량 적, 정성적으로 기대 수준에 미치는지에 대한 평가도 계속 진행했 습니다. 그 결과 팀 내부적으로도 현업에서 아이디어를 내는 영감 에 도움을 줄 수 있을 것 같다는 판단 하에 플랫폼의 활용도에 대한 가능성을 확인했습니다.

김경진 담당 사실 저희는 대행사다보니 결론적으로 클라이언트 들이 결과물에 대해 만족해야 한다고 생각했습니다. 그래서 이미 지의 경우에는 클라이언트들과 PoC를 진행했습니다. 매주 저희 가 AI로 산출물을 만들면서 클라이언트들의 피드백을 받았고, 매 주 AI로 만들어지는 이미지에 대한 완성도가 높아지는 것을 보면 서 꽤 흡족해하셨습니다. 몇몇 클라이언트들은 플랫폼 구축에 대 한 과제가 끝나면, 실제 집행에 활용하겠다는 긍정적인 의사를 주 시기도 했습니다.

Q. ‘DASH AI’를 활용해 진행한 프로젝트는 어떤 것이 있나? 김경진 담당 MBK(Mercedes-Benz Korea)와 PoC를 함께 진 행했습니다. 아무래도 벤츠는 글로벌 회사다보니 글로벌 에셋 (Asset)으로 국내 고객과 커뮤니케이션을 해야 하는데, 에셋 자체 가 한국화가 안 되어 있었습니다. 그래서 AI를 통해 국내 시장에서 활용 가능한 배경, 인물의 이미지를 생성해보자는 과제를 목표로 삼았고, PoC를 거치면서 나온 결과물들이 클라이언트의 요청에 맞게 잘 작업되었습니다.

Q. ‘DASH AI’의 기획 시, AI와 사용자의 역할을 어떻게 설정했나? 김경진 담당 저희가 처음 PoC 진행 과정을 살펴봤을 때는 60%정 도는 AI로 하고, 40%정도는 사람의 손이 필요하겠다고 판단을 했 었습니다. 그런데 계속해서 디벨롭 하다 보니 80%정도까지도 AI 가 할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 앞으로 계속 AI의 퍼센티지 를 높여가는 것이 목표입니다.

정진석 책임 부연 설명을 드리자면, 앞서 말한 80%라는 수치가 워크 프로세스를 AI를 통해 80% 자동화해준다는 말은 아닙니다. 이 부분을 상당히 오해하시는 분들이 많은데, AI를 사용한다는 것은 전통적으로 일하던 방식을 AI로 바꿈으로써 좀 더 효율이나 생 산성을 올리는 방향으로 나아가는 것이지 아예 자동화가 되는 것 이 아닙니다. 일하는 방식이나 사용자에게 요구되는 스킬은 좀 달 라질 수 있겠지만요.

▲ 벤츠 프로젝트 (변경 전)

Q. AI 툴이 점차 대중화되면, 사용자에게는 어떤 역량이 요구될 것으로 생각하나?

정진석 책임 AI는 결국 어떻게 쓰느냐에 달려있습니다. AI는 작업 을 알아서 해주는 자동 머신 같은 것이 아니고, 사용자가 본인이 가진 경험과 노하우를 바탕으로 정확한 스킬을 가지고 사용을 해 야 원하는 결과물을 얻을 수 있는 것이죠. 디자이너가 그림을 잘 그리는 능력, 카피라이터가 카피를 잘 쓰는 능력 같이, 기존에 요 구되던 능력이 아니라 AI를 활용해서 빠르면서 스스로 상상하지 못했던 부분까지 구현하는 것을 방법론적으로 활용하는 것이 중 요합니다. 그래서 저희 플랫폼을 통해서 내부 구성원들이 기존의 전통적인 역할 구분에 얽매이지 않고 넓은 범위에서 깊게 크리에 이티브를 발휘할 수 있게 하는 것이 바라는 부분이었습니다. 앞으 로는 유저 어빌리티를 기반으로 기술을 다양하게 시도해보고 쓰 는 그런 능력들이 중요해질 것 같습니다.

김경진 담당 문제 정의를 어떻게 해서 내가 원하는 것이 무엇인지 를 AI에 얼마나 잘 디렉팅 하는지가 가장 큰 핵심 역량이 될 것 같 습니다.

정진석 책임 일단 저희 업력이 담긴 클라이언트 데이터들은 구분 해서 관리하고 있습니다. 문제가 없는 데이터들을 선별적으로 학 습시켜 AI 플랫폼으로 서비스화 하기 때문에, 클라이언트의 데이 터에 대한 저작권 문제는 생기지 않습니다. 상용되고 있는 AI 모델도 저희가 접목시켜 사용하고 있는데, 이런 경우에는 사전에 모델 의 라이선스 규정을 전부 확인하고 소유권자들과 협의해서 저희 가 원하는 목적에 사용할 수 있는지를 확인하고 쓸 수 있도록 조치 하고 있습니다.

Q. ‘DASH AI’를 외부에 서비스할 계획은 없나?

김경진 담당 이 질문이 외부에서 발표할 때나 세미나 때 가장 많 이 들어옵니다. 플랫폼의 기능을 준비하는 것도 중요하지만, 오픈 플랫폼 시장에 대응한다는 것은 스케일이 완전히 다르다고 생각 합니다. 저희는 솔루션 비즈니스를 하기 때문에, 외부 공개가 되 는 순간 플랫폼의 완성도는 페이를 한 만큼 올라가야 한다고 생각 합니다. 그런 부분에 대해 역량을 키우기 위해서는 조금 더 시간이 필요하고요, 장기적인 로드맵에는 반영되어 있습니다만 당장은 내부 서비스에 집중하고, 좀 더 완벽히 준비가 됐을 때 외부에 오 픈할 계획입니다.

Q. AI 추진팀의 앞으로의 목표는 무엇인가?

정진석 책임 플랫폼을 구축하고 있는 입장에서, 당초 목표했던 저 희 임직원들의 실질적인 마케팅 크리에이티브를 돕는 서비스 플 랫폼의 역할을 계속해서 고도화하는 것입니다. 또한 직원들이 기 존에 힘들게 해왔던 업무 방식들을 플랫폼 상에서 최대한 많이 쉽 게 처리할 수 있도록 구현하는 것이 또 하나의 목표라고 할 수 있 겠네요.

김경진 담당 정해진 기한 안에 플랫폼을 만들어내겠다는 책임감 하나로 여기까지 쉼 없이 달려왔습니다. ‘DASH AI’를 사용하는 임직원 분들도 이런 부분을 알아주셨으면 좋겠고, 앞으로도 다양 한 피드백을 계속 주시면 더 나은 플랫폼으로 구축해 나갈 예정이 니 많은 관심과 애정을 가지고 지켜봐 주셨으면 좋겠습니다.