에이전시가 AI에게 진짜 필요한 것은 더 많은 콘텐츠가 아니다

내가 잘못된 걸 만들고 있다는 걸 깨달은 순간은, 한 에이전시 대표가 "10초 만에 LinkedIn 포스트 아이디어 50개"에 신나 하는 장면을 머릿속에서 떠올리고 있는 나 자신을 발견했을 때였다.

콘텐츠 아이디어가 쓸모없어서가 아니다. 그렇지 않다.

하지만 에이전시 주변에서 조금이라도 실제 시간을 보내 본 적이 있다면, 그게 이 일의 무서운 부분이 아니라는 걸 안다.

무서운 건 신뢰다.

계정 매니저가 시스템이 Client A와 Client B를 실수로 섞어 버릴지 걱정하는 것.

전략가가 "이걸 경쟁 계정에 안전하게 써도 되나?"라고 생각하는 것.

그리고 에이전시 대표가 어떤 AI 홈페이지도 그다지 답하고 싶어 하지 않는, 훨씬 덜 섹시한 질문을 던지는 것.

이게 한 클라이언트의 인텔리전스를 다른 클라이언트 작업으로 새게 만들면 어떻게 되는가?

그 질문은 "캡션을 몇 개나 생성할 수 있나요?"보다 훨씬 더 중요하다.

나는 AI 소프트웨어 시장의 큰 일부가 아직도 에이전시를 잘못 이해하고 있다고 생각한다. 왜냐하면 실제 업무를 잘못 이해하고 있기 때문이다. 에이전시는 주로 단어 부족으로 힘들어하지 않는다. 그들이 겪는 건 복잡성이다.

• 여러 클라이언트
• 여러 브랜드
• 여러 내부 역할
• 여러 승인 단계
• 여러 버전의 "누가 무엇을 볼 수 있는가"

그러니 AI 벤더가 와서 "좋은 소식입니다, 이제 더 많은 콘텐츠를 더 빨리 만들 수 있습니다"라고 말하면, 내 마음 한켠에서는 이렇게 말하고 싶어진다. 실제로 에이전시 워크플로 안에 앉아 본 적 있나요?

STRAŦUM을 더 많이 만들수록, 에이전시가 가장 먼저 필요한 것은 더 많은 콘텐츠가 아니라는 사실은 더 분명해졌다.

그들이 필요한 건 신뢰를 위한 더 나은 인프라다.

에이전시의 문제는 볼륨이 아니다. 위험이다

이건 실제 이해관계가 걸린 클라이언트 업무를 책임져 본 적이 있다면 더 쉽게 이해된다.

브랜드 하나만 맡고 있으면 삶은 단순하다. 내 메모는 내 메모다. 포지셔닝 작업은 한 레인 안에 머문다. 실수는 여전히 아프지만, 적어도 로컬하다.

에이전시는 거기 살지 않는다.

에이전시는 이런 걸 동시에 돌린다.

• 서로 다른 브랜드 보이스
• 서로 다른 카테고리
• 서로 다른 승인 체계
• 서로 다른 성공 정의
• 심지어 서로 경쟁할 수도 있는 클라이언트들

그 말은 실수의 비용이 단순히 "평범한 초안을 만들었다"가 아니라는 뜻이다.

어쩌면 비용은 이렇다.

• 잘못된 것을 잘못된 클라이언트에게 보냈다
• 잘못된 워크스페이스에 잘못된 맥락을 드러냈다
• 플랫폼 자체가 안전하지 않게 느껴졌다
• 클라이언트가 이제 뒤에서 다른 것도 허술한 건 아닌지 의심하기 시작했다

그리고 클라이언트가 저 마지막 질문을 하기 시작했다면, 당신은 이미 비싼 영역으로 들어온 것이다.

그래서 나는 에이전시용 AI가 거의 전적으로 결과물 예시를 통해 팔릴 때 회의적이 된다. 생성된 콘텐츠 데모는 모델이 콘텐츠를 생성할 수 있다는 것만 증명한다. 알겠다. 하지만 에이전시에게 더 중요한 증명은 아키텍처 쪽이다.

내게 보여 달라.

• 데이터가 어디에 사는지
• 클라이언트 맥락이 어떻게 격리되는지
• 누가 무엇에 접근할 수 있는지
• 승인 흐름이 내장되어 있는지
• 한 클라이언트의 작업이 다른 클라이언트를 오염시킬 수 있는지

에이전시가 실제로 관심 갖는 제품 스토리는 바로 이것이다. 런치 영상에 넣기엔 훨씬 덜 재밌더라도 말이다.

아마도 내 광고업 배경이 이걸 더 빨리 명확하게 보게 했을 것이다

광고업에서 왔기 때문인지, 나는 에이전시에게 "콘텐츠가 병목이다"라는 이야기를 애초에 별로 믿지 않았다.

오해는 마라. 에이전시는 분명 콘텐츠를 만든다. 그것도 아주 많이. 그리고 맞다, 거기에는 실제 효율 개선 여지가 있다.

하지만 에이전시 일을 어렵게 만드는 건 보통 첫 번째 초안의 부재가 아니다.

그 초안 주변의 운영 환경이다.

누가 이걸 검토했는가? 이건 어느 클라이언트를 위한 것인가? 어떤 맥락이 이 추천을 만들었는가? 이건 올바른 브랜드 제약 아래 생성되었는가? 누군가 잘못된 가정을 재사용한 건 아닌가? 누가 이걸 승인할 수 있는가?

인하우스라면 이 중 일부만 중요할 수도 있다.

에이전시라면, 이 모든 것이 매일 중요하다.

그래서 나는 STRAŦUM 초기에 다소 무리해 보이는 결정을 내렸다. 거의 바로 multi-tenancy를 만들기 시작한 것이다. 사실상 Day 2였다. 지금 돌아보면, 그건 규율 있었던 걸 수도 있고 약간 미친 짓이었던 걸 수도 있다. 당신이 얼마나 관대한지에 따라 다르다.

그때 나는 겨우 하나의 작동하는 에이전트만 갖고 있었다. 그렇게 이른 시점에 클라이언트 격리를 만드는 건 시기상조처럼 느껴졌다.

그런데 결과적으로는 맞는 판단이었다.

에이전시를 제대로 보기 시작하면, 그들이 단지 "사용자가 더 많은 SME"가 아니라는 걸 알게 되기 때문이다. 운영 모델 자체가 근본적으로 다르다.

내가 org_id만으로는 안 된다는 걸 깨달았던 날

내 첫 multi-tenancy 버전은 전형적인 낙관적인 빌더 버전이었다.

모든 것에 org_id를 붙인다. 정책을 쓴다. 필터를 믿는다. 끝이라고 생각한다.

이 접근은 놀랄 만큼 많은 소프트웨어에서 돌아간다. 동시에, 사실은 기본 범위 지정만 해결해 놓고 격리를 해결했다고 착각하게 만드는 편안한 환상도 준다.

STRAŦUM에서는 그걸로 충분하지 않았다.

에이전시에게는 조직 레이어 하나만 있었던 게 아니기 때문이다. 조직 아래에 클라이언트가 있었다. 그리고 각 클라이언트는 각자의 맥락, 결과물, 히스토리, 안전 경계를 가져야 했다.

즉, 나는 두 개의 서로 다른 데이터 모델을 하나의 정신적 지름길 안에 욱여넣으려 하고 있었다.

• SME: 하나의 조직, 하나의 비즈니스 맥락
• Agency: 하나의 조직, 그 아래 여러 클라이언트 맥락

이걸 애플리케이션 로직으로 잠깐 속일 수는 있다. 사람들은 그렇게 하기도 한다. 하지만 내가 더 오래 들여다볼수록, 겉보기에 맞아 보이면서도 구조적으로는 지나치게 믿음이 많은 시스템을 만들고 있다는 생각이 강해졌다.

그건 나쁜 조합이다.

제대로 만들려면 다시 지어야 했다. 별도 라우팅. 별도 스키마 로직. 데이터베이스 레벨에서 더 많은 가드레일. 더 명시적인 맥락 처리. "그냥 어디서나 잘 필터링하는 걸 잊지 맙시다"는 식의 접근은 줄이고.

짜증났나? 그렇다.

가치 있었나? 그것도 그렇다.

솔직히 말하자면 — 재구축 이후에도, 몇 주 뒤에 또 다른 허점을 발견했다. 특정 클라이언트에 배정된 사용자가 다른 쿼리 경로를 통해 여전히 다른 클라이언트의 데이터를 볼 수 있었던 것이다. 아키텍처는 더 나아졌지만 완전하지는 않았다. 지금도 완전히 빈틈없다고 확신하지는 못한다.

에이전시의 신뢰가 밤 11시 30분에 개발자가 if/else 브랜치를 하나도 빠뜨리지 않기를 바라며 유지되어서는 안 되기 때문이다.

AI는 신뢰 문제를 더 낫게 만드는 게 아니라 더 악화시킨다

이게 내가 보기에 아직 이 카테고리가 충분히 말하지 않는 부분이다.

AI는 에이전시 업무 위에 얹는 또 하나의 UI 레이어가 아니다. 이제 시스템이 맥락을 저장만 하는 게 아니라 종합해 버릴 수 있기 때문에, 리스크 프로파일 자체를 바꾼다.

강력하다.

그리고 바로 그렇기 때문에, 경계가 나쁘면 절대 용납할 수 없다.

AI 시스템이 잘못된 맥락에 접근할 수 있으면, 그것은 단순히 원시 데이터를 노출하는 데서 끝나지 않는다. 그것을 재조합할 수 있다. Client A의 인사이트가 조용히 Client B의 전략에 스며들게 할 수 있다. 격리 실수를 매끈해 보이는 결과물로 바꿔 버릴 수 있다. 솔직히 보이는 버그보다 더 나쁘다. 발견하기가 훨씬 어렵기 때문이다.

그래서 사람들 마음대로 여러 계정을 넘나들며 쓰기 시작할 때, 범용 AI 도구가 에이전시 환경에서 나를 긴장하게 만든다.

한동안은 그걸로 버틸 수 있다.

그러다 어느 날 누군가 문장이 낯익다고 느낀다.

혹은 추천안에 그 워크스페이스에 있으면 안 되는 경쟁사 프레임워크가 들어 있다.

혹은 클라이언트가 당신의 시스템이 정말 칸막이되어 있는지 의심하게 만드는 무언가를 보게 된다.

그 의심이 관계 안에 들어오는 순간, 당신이 고치는 건 콘텐츠 워크플로가 아니다.

신념을 수리하는 일이다.

블로그 캡션 몇 개 더 만든다고 해결될 일은 아니길 빈다.

에이전시가 진짜로 더 필요로 하는 것

모든 AI 연극을 걷어내고 나면, 에이전시에게 더 시급한 건 몇 가지 화려하지 않은 것들이라고 생각한다.

1. 클라이언트 안전한 맥락 격리

단순한 계정 전환이 아니다.

단순한 폴더도 아니다.

단순한 "우리는 개인정보를 중요하게 생각합니다" 카피도 아니다.

진짜 분리다 — 데이터베이스 레벨에서의 분리이지, 애플리케이션 레벨이 아니다. 별도의 스키마나 별도의 라우팅을 말하는 것이다. client_id 컬럼이 있는 공유 테이블 하나에 모든 쿼리가 제대로 필터링되기를 기도하는 것이 아니다.

2. 역할 인지형 권한

서로 다른 사람에게는 서로 다른 접근 수준이 필요하다.

• strategist
• account manager
• approver
• client stakeholder
• admin

이게 없으면, 도구는 데모에서는 "협업적"으로 보이고 현실에서는 혼란스럽게 된다.

3. 승인 워크플로

에이전시는 아이디어를 세상으로 바로 던지는 솔로 크리에이터가 아니다. 초안, 코멘트, 리뷰, 승인, 수정, 정치가 있다. 정말 많은 정치가 있다 :P

AI 시스템이 그걸 존중하지 않는다면, 에이전시 업무를 존중하지 않는 것이다.

4. 올바른 경계 안에서의 공유 메모리

이건 정말 중요하다.

특정 클라이언트 맥락 안에서는, 시스템이 시간이 갈수록 더 똑똑해져야 한다. 거기서 AI가 유용해진다. 하지만 그건 올바른 울타리 안에서 복리처럼 쌓여야지, 모든 업무 전반에 무차별적으로 퍼지면 안 된다.

5. 실행 전에 전략적 인텔리전스

다시 말하지만, anti-content가 아니다. 전체 스토리를 content-first로 두는 데 반대하는 것이다.

에이전시가 도움을 받아야 하는 건 이런 것들이다.

• 클라이언트가 무엇을 말해야 하는지
• 무엇을 강조해야 하는지
• 경쟁 상황에서 무슨 일이 벌어지고 있는지
• 전략의 어느 부분이 약한지
• 팀이 하나의 추천안에 정렬되도록 어떻게 이끌지

이건 또 하나의 평범한 결과물 더미를 만드는 것보다 훨씬 가치 있다.

그래서 STRAŦUM이 지금 같은 모양이 되었다

STRAŦUM의 많은 제품 결정은 이 렌즈로 보면 더 잘 이해된다.

왜 progressive learning인가?

에이전시는 이미 맥락을 너무 자주 반복하기 때문이다.

왜 multi-tenant routing인가?

클라이언트 맥락은 공손한 제안이어서는 안 되기 때문이다.

왜 approvals와 collaboration인가?

에이전시 일은 한 사람이 진공 상태에서 봇과 채팅하는 일이 아니기 때문이다.

왜 execution보다 intelligence에 집중하는가?

에이전시는 보통 더 많은 소음을 생산해서 돈을 받지 않는다. 클라이언트에게 확신, 방향, 더 나은 결정을 만들어 줄 때 돈을 받는다.

내가 그들을 위해 만들고 싶은 AI 제품은 바로 그런 종류다.

"얼마나 더 빨리 찍어낼 수 있는지 보세요"라고 말하는 제품이 아니다.

"전략 업무가 얼마나 더 안전하고 날카로워질 수 있는지 보세요"라고 말하는 제품이다.

나는 이 모든 것을 제대로 했다고 말하는 게 아니다. 이 문제들이 특정한 아키텍처 결정을 강제했고, 대부분의 범용 AI 도구는 아직 그런 결정을 내려야 할 필요가 없었거나 — 내리기를 선택하지 않았다는 것이다.

더 많은 AI 벤더가 인정했으면 하는 것

에이전시 구매자는 종종 두 개의 제품을 동시에 평가한다.

1. 데모 안의 제품
2. 그 제품이 미래에 만들 수 있는 문제

그래서 반짝이는 AI 결과물만으로는 설득되지 않는다.

구매자는 단지 "이게 우리를 도와줄 수 있나?"만 묻지 않는다.

이렇게도 묻는다. "이게 나중에 우리를 해칠 수도 있나?"

그 두 번째 질문에 제대로 답할 수 없다면, 당신의 아름다운 생성 결과물은 대부분 장식품이다.

나는 에이전시가 더 많은 장식품을 필요로 한다고 생각하지 않는다.

나는 그들이 클라이언트 앞에서 신뢰할 수 있는 시스템을 필요로 한다고 생각한다.

그건 훨씬 더 어려운 제품이다.

그리고 내 생각엔, 훨씬 더 정직한 제품이기도 하다.

내 이야기는 여기까지다.

특히 에이전시 쪽 사람들의 이야기를 정말 듣고 싶다. 당신이 본 AI 툴링은 실제로 리스크를 줄였나, 아니면 실제 운영상의 두통은 그대로 둔 채 팀이 만들어내는 콘텐츠 양만 늘렸나?

Cheers, Chandler