2026 비즈니스 AI 활용법: 마케팅·영업·리스크 절감 실전 사례

핵심 메시지

• AI를 도입하려고 기술 회사가 될 필요는 없다 — 인터넷을 쓰듯 여러 도구 중 하나로 사업에 활용하면 되고, 먼저 움직인 사람이 큰 수익을 가져간다.
• 진짜 경쟁력은 사업 통찰과 기술 통찰의 결합('클라우드부터 흙바닥까지' 수직 통합된 지식)에서 나온다 — 사업주가 무엇이 가능한지 가장 잘 안다.
• AI는 기존 업무를 더 쉽고 빠르게 만들 뿐, 영업 같은 과정을 여전히 제대로 해야 한다 — 반쯤 만든 AI를 수년간 다듬은 프로세스와 비교하면 안 된다.
• PayPal·JP모건·클라르나 사례처럼 AI는 사기 손실, 변호사 시간, 고객 응대 비용 같은 리스크와 비용을 크게 줄인다.
• 하루 업무 중 한 가지를 처음부터 끝까지 완전히 자동화해보는 것이 시작점이며, 자기 워크플로를 자동화해야 더 가치 있는 일에 쓸 시간이 생긴다.

쉽게 이해하기

알렉스 호르모지는 사업에 AI를 적용할 때 가장 흔한 오해가 'AI 회사가 되어야 한다'는 생각이라고 말한다. 그는 인터넷에 비유한다. 거의 모든 사업이 인터넷을 쓰지만 인터넷 회사일 필요는 없듯, AI도 무엇을 팔든 그것을 전달하는 여러 도구 중 하나로 쓰면 된다. 과거 웹페이지가 있다고 '기술 선도' 기업이던 시절이 있었고 먼저 움직인 사람들이 큰 수익을 가져갔듯, 지금이 그 시점이라는 것이다.

두 번째 오해는 '기술에 밝은 누군가가 대신 해줄 것'이라는 생각이다. 호르모지는 고수준 전략부터 사람·소통·마케팅, API 연결 같은 세부까지 아우르는 '클라우드부터 흙바닥까지'의 수직 통합된 지식이 차별적 성과를 만든다고 강조한다. 무엇이 가능한지는 사업을 가장 잘 아는 사업주만이 알아볼 수 있고, 기술자는 자신이 본 적 있는 '범용 자동화'로 기본 회귀하기 쉽다. 진짜 큰 개선은 사업 감각 위에 기술 감각이 겹쳐질 때 나온다. 그는 스스로 기술을 좋아하지 않는다면서도 '필요악'으로서 반드시 잘 다뤄야 한다고 말한다.

실천법으로는, 특정 업무 자동화를 다룬 유튜브 영상의 링크나 자막을 AI에 넣고 '이걸 만들고 싶다'고 요청한 뒤, 막히면 화면을 캡처해 '이제 뭘 해야 하나'라고 묻기를 반복하라고 권한다. 또한 사과 대 사과로 비교하라고 강조한다. 수년간 다듬은 프로세스에 반쯤 만든 AI를 갖다 대고 '안 된다'고 결론짓지 말고, 같은 훈련과 표준운영절차(SOP) 노력을 AI에도 들여야 한다는 것이다. 영업 AI는 드래그앤드롭이 아니라 신입 영업사원을 들이는 것과 같아 처음에는 형편없고, 애초에 좋은 영업 프로세스가 없으면 더 나쁘다. AI는 일을 더 쉽고 빠르게 할 뿐 일 자체를 없애주지는 않는다.

그는 AI 사용을 굳이 광고하지 말라고 한다. 고객은 더 빠르고 싸고 좋고 위험 없는 결과에만 관심이 있을 뿐이며, 인터넷을 쓴다고 광고하지 않는 것과 같다. 리스크·비용 절감 사례로는 PayPal이 패턴 인식으로 한 해 사기 손실을 7억 달러 줄인 일, JP모건의 COIN이 약 35만 변호사 시간을 절약하며 1만 2천 건의 신용계약을 순식간에 처리한 일, 클라르나가 고객상담 700명을 AI로 대체해 연 4천만 달러를 아낀 일을 든다. 그 자신도 책 출시 때 에이전트 5개로 약 12만 건의 문의를 처리해 90%를 사람 개입 없이 해결했다.

마지막으로 그는 하루 중 한 시간대를 정해 업무 한 가지를 처음부터 끝까지 완전히 자동화해보라고 권한다. 직감이나 본능을 '패턴 인식'으로 다시 보면, 캘린더를 읽고 통화를 기록·전사하는 봇이 한 주의 흥미로운 순간 다섯 개를 뽑아 콘텐츠 소재를 만들어주는 식으로 업무를 관찰 가능한 행동으로 분해할 수 있다. 다만 B2B에서는 'AI가 한 말'에 증거가 필요하다고 본다. 마케팅에서는 아이디어·헤드라인·썸네일 생성과 자동 테스트, 트렌드 리서치와 브랜드 교차, 어제 콘텐츠로 매일 광고를 도는 자동 루프가 가능하고, 영업에서는 리드 보강·빠른 응답·개인화 메시지·AI 간 인계를 통한 동적 일정 조율이 가능하다. 그는 '아무것도 없는 사람도 부를 만들 수 있는 약 18개월의 기회'가 열려 있다고 말한다.

주요 인사이트

• AI 도입의 핵심은 기술 회사로의 변신이 아니라, 인터넷처럼 결과를 만들기 위한 도구로 조용히 활용하는 것이다.
• 사업주의 업무 지식 위에 기술을 겹쳐야 진짜 가치가 나오며, 기술자에게만 맡기면 흔한 범용 자동화에 그친다.
• AI 성과를 평가할 때는 수년간 다듬은 기존 프로세스가 아니라 같은 훈련 노력을 들인 상태와 비교하는 '사과 대 사과'가 필요하다.
• 고객은 도구가 아니라 더 빠르고 싸고 좋고 위험 없는 결과를 살 뿐이므로, AI 사용 자체를 마케팅 포인트로 삼을 필요가 없다.
• 직감을 '패턴 인식'으로 재정의하면, 캘린더·통화 기록을 읽는 봇처럼 막연해 보이던 업무도 관찰 가능한 단계로 분해해 자동화할 수 있다.

자주 묻는 질문

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