플레이디, 현업이 만든 AI 에이전트 42개 구축

[경제일보] 디지털 광고기업 플레이디가 현업 직원들이 직접 설계한 인공지능(AI) 에이전트와 업무 자동화 도구 42개를 구축했다. 단순히 생성형 AI를 이용하는 단계를 넘어 반복 업무의 데이터 수집부터 분석과 광고 문구 작성까지 하나의 업무 흐름으로 자동화하는 전사적 AI 전환에 나섰다.

SOOP 계열사 플레이디는 지난 2월부터 8월까지 약 6개월간 ‘AI TF 2기’를 운영해 AI 에이전트와 자동화 도구 42개를 개발했다고 2일 밝혔다.

이번 프로젝트의 특징은 개발조직이 일괄적으로 도구를 만들어 배포한 것이 아니라 각 조직의 실무자가 업무 과정에서 발생하는 비효율을 직접 발굴했다는 점이다. 조직별 ‘AI 파트너’가 반복 작업을 선정하고 이를 에이전트나 자동화 도구로 구현했다. 플레이디는 실무 교육과 AI 도구를 지원하고 조직별 활용 사례와 성과를 공유했다.

대표 사례는 광고기획자(AE)가 개발한 ‘AI 키워드 인사이트 솔루션’이다. 시드 키워드 하나를 입력하면 관련 데이터를 수집·분석하고 소비자 관심과 경쟁 상황을 정리해 전략과 광고 문구까지 제안한다.

기존에는 해당 작업에 담당자 한 명당 약 1~2일이 필요했지만 에이전트를 활용하면 약 20분 만에 분석 결과를 얻을 수 있다. 플레이디는 해당 에이전트가 도출한 인사이트와 전략을 광고주 제안에 적용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 성과도 냈다고 설명했다.

현업에서 만든 자동화 도구는 광고 업무 전반으로 확산됐다. 경쟁사의 광고 소재를 자동으로 수집·분석하는 에이전트와 비슷한 구도의 연출 이미지를 반복 제작하는 자동화 도구, 광고 문구와 소재가 심의 기준에 맞는지를 점검하는 AI 에이전트 등이 개발됐다.

광고업은 매체와 경쟁사 분석, 키워드 분류, 소재 변형, 심의 확인처럼 반복 작업이 많다. 동시에 결과물을 빠르게 만들어 여러 매체에서 시험하고 성과에 따라 수정해야 한다. 플레이디는 반복 작업을 AI에 맡기고 직원들이 전략 수립과 성과 분석, 광고주 커뮤니케이션 등 판단이 필요한 업무에 집중하도록 한다는 구상이다.

AI TF는 지난해 7월 처음 출범했다. 1기가 조직별 AI 활용 사례를 발굴하고 공유하는 단계였다면 2기는 개별 도구를 실제 업무 흐름에 연결하고 사업 성과를 만드는 데 초점을 맞췄다.

플레이디는 올해 3월 AI 전담조직 ‘AX 유닛(Unit)’을 신설하고 내부 업무 자동화뿐 아니라 광고 제작과 운영, 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 사업 범위를 넓히고 있다. 지난 4월 출시한 GEO 서비스는 6월 기준 36개 광고주의 46개 사이트를 진단했다. 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 축적한 데이터와 현장 경험을 AI 서비스에 결합한다는 전략이다.

이번 프로젝트는 내부 생산성 개선과 외부 AI 마케팅 사업을 연결하는 실험이라는 점에서도 의미가 있다. 현업에서 효과가 확인된 에이전트를 표준화하면 광고주 대상 솔루션이나 컨설팅 서비스로 발전시킬 수 있기 때문이다. 지난해 플레이디를 인수한 SOOP의 광고·콘텐츠 사업과 연계할 여지도 있다.

관건은 42개 도구 가운데 실제 사용이 정착되는 비율이다. 현업 직원이 만든 에이전트는 업무 적합성이 높지만 모델과 광고 플랫폼이 바뀔 때마다 유지보수가 필요하다. 광고주 정보 유출과 생성 결과의 오류, 저작권 침해, 광고 심의 오판을 막기 위한 데이터 접근권한과 사람의 최종 승인 절차도 갖춰야 한다.

안다희 플레이디 AI TF 리더는 “구성원들이 업무의 개선 지점을 직접 발굴하고 이를 AI 에이전트와 자동화로 구현해 실제 현업에 적용했다는 점이 가장 큰 의미”라며 “우수 사례를 전사로 확산해 생산성을 높이고 구성원들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

한편 플레이디의 다음 과제는 구축한 에이전트의 수보다 실제 절감 시간과 이용률, 광고 성과를 체계적으로 측정하는 일이다. 현업 주도형 AI 전환이 일회성 TF를 넘어 지속적인 업무 체계로 자리 잡는다면 내부 비용 절감뿐 아니라 신규 광고주 확보와 AI 마케팅 사업 확대에도 힘을 보탤 것으로 전망된다.