플레이디 AI 에이전트 42개 구축, 업무 자동화로 글로벌 수주 성공 비결

씨앗 뉴스: "SOOP 계열사 플레이디, AI 에이전트 42개 구축…전사 업무 자동화" (전자신문) · 원문 검색 아래는 위 이슈에 대한 실제 보도 3건에서 검증한 사실을 근거로 AI가 작성한 오리지널 트렌드 해설입니다(원문 번역·복제 아님). 출처는 글 하단 참고.

SOOP 계열사 플레이디가 6개월간 AI 에이전트 42개를 구축하며 전사 업무 자동화를 추진하고 있다. 특히 기존에 1~2일 걸리던 광고 카피 제작을 20분으로 단축해 글로벌 뷰티 광고주 수주에 성공한 사례는 실무 리더에게 생산성 혁신의 실질적 장벽과 해법을 제시한다.

6개월간 42개 에이전트, 왜 지금 전사적 자동화가 급물살을 타나

SOOP 계열사 플레이디는 지난해 7월 인공지능 태스크포스를 출범한 데 이어, 올해 2월부터 8월까지 약 6개월간 'AI TF 2기'를 운영하며 전사적 자동화 속도를 높였습니다. 이 기간 동안 총 42개의 AI 에이전트와 업무 자동화 도구를 구축한 것으로 알려졌습니다. 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 전체의 업무 프로세스를 재설계하려는 의지가 담긴 수치입니다.

이러한 집중적인 구축 배경에는 현장의 즉각적인 효율 개선 필요성이 있습니다. 각 조직 구성원이 스스로 업무 과정의 비효율을 발굴하고, 이를 AI 에이전트로 구현하는 방식이 채택되었기 때문입니다. 기존에는 특정 부서나 전문가에게만 의존하던 자동화 개발을 전사 단위로 확산시켜, 실무자가 체감할 수 있는 변화를 빠르게 만든 것이 특징입니다.

기간: 2024년 2월부터 8월까지 약 6개월간 AI TF 2기 운영
성과: AI 에이전트 및 업무 자동화 도구 42개 구축
방식: 구성원 주도형 비효율 발굴 및 직접 구현
목적: 업무 생산성 향상 및 고부가가치 업무에 대한 집중력 확보

이러한 시의성은 글로벌 경쟁력이 요구되는 환경에서 필수적인 대응 전략으로 자리 잡고 있습니다. 안다희 플레이디 AI TF 리더는 업무 생산성 향상과 고부가가치 업무 집중을 위해 AI 기반 혁신을 확대하겠다고 밝혔습니다. 이는 단순한 비용 절감 차원을 넘어, 핵심 역량에 자원을 집중하기 위한 구조적 전환의 시작점으로 해석됩니다.

비효율 발굴부터 구현까지, 구성원이 직접 만드는 자동화 구조

플레이디는 중앙집중식 개발이 아닌, 각 조직 구성원이 업무 과정의 비효율을 직접 찾아 AI 에이전트로 구현하는 분산형 방식을 채택했다. 올해 2월부터 8월까지 약 6개월간 운영된 'AI TF 2기'는 전사적 자동화 툴 42개를 구축하는 데 성공했는데, 이는 현장 실무자가 문제의식을 체감하고 해결책을 직접 설계했기 때문이다. 이러한 접근법은 IT 부서의 개발 병목을 줄이고, 업무 현장의 미세한 비효율을 빠르게 포착해 해결책으로 전환하는 데 강점이 있다.

구체적으로 구성원들은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 식별한 뒤, 이를 AI 에이전트화하는 과정을 주도했다. 대표 사례인 'AI 키워드 인사이트 솔루션'이 좋은 예시다. 이 솔루션은 데이터 수집부터 카피 제작까지 전 과정을 자동화하여, 기존에 1인당 1~2일 걸리던 업무를 시드 키워드 입력 시 약 20분 안에 처리하도록 개선했다. 이처럼 현장 중심의 구축 방식은 단순한 도구 도입을 넘어, 업무 프로세스 자체를 재설계하는 계기가 된다.

문제 인식: 현장 구성원이 직접 업무 비효율 지점을 발굴
해결 설계: 발굴된 문제를 AI 에이전트 구현으로 전환
속도 확보: 중앙 개발 의존도 낮추고 분산형 구축으로 실행력 강화
실무 반영: 경쟁사 분석, 연출컷 제작 등 현업에 즉시 적용 가능한 도구 개발

이러한 분산형 구조는 AI 도입의 초기 장벽을 낮추고, 구성원 개개인의 생산성 향상을 극대화하는 데 기여한다. 안다희 플레이디 AI TF 리더가 밝힌 바와 같이, 이는 궁극적으로 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 조직 문화를 만드는 핵심 전략이다.

20분 만에 끝나는 업무, 키워드 인사이트 솔루션의 구체적 변화

플레이디의 핵심 성과는 'AI 키워드 인사이트 솔루션'을 통해 데이터 수집부터 카피 제작까지의 전 과정을 자동화한 데 있습니다. 기존에는 담당자 1인당 1~2일이 소요되던 반복적인 업무가, 이제 시드 키워드만 입력하면 약 20분 안에 처리됩니다. 이 시간 단축은 단순한 속도 개선이 아니라, 인력 배분의 구조적 변화를 의미합니다.

구체적인 프로세스는 다음과 같습니다.

데이터 수집 자동화: 시드 키워드 입력 후 관련 시장 데이터 및 트렌드 정보를 실시간으로 수집합니다.
분석 및 인사이트 도출: 수집된 데이터를 기반으로 핵심 인사이트를 추출하고 구조화합니다.
카피 제작 지원: 분석 결과를 바탕으로 광고 카피 초안을 자동으로 생성해 담당자의 검토만 받습니다.

이러한 자동화 프로세스는 실무자가 데이터 정리에 시간을 쓰지 않고, 전략 수립과 창의적 기획에 집중할 수 있게 합니다. 실제로 플레이디는 이 솔루션을 활용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 성과를 거뒀습니다. 반복 업무의 자동화는 결국 고부가가치 업무에 인력을 재배치하는 실질적 기반이 됩니다.

경쟁사 분석부터 심의까지, 현장에 적용된 다양한 에이전트 사례

플레이디는 단순한 데이터 수집을 넘어, 실제 광고 제작과 운영 프로세스의 핵심 단계에 AI 에이전트를 심었습니다. 가장 주목할 만한 유형은 경쟁사 광고의 자동 수집과 분석입니다. 기존에는 담당자가 수동으로 경쟁사의 최신 광고를 찾아내고 성과 지표를 비교하는 데 상당한 시간이 소요됐으나, 이제 에이전트가 이 과정을 자동화해 시장 트렌드 파악 속도를 크게 높였습니다. 이를 통해 기획 단계부터 경쟁 우위를 확보하는 전략적 판단이 가능해졌습니다.

제작 단계에서는 반복적인 연출컷 제작을 자동화하는 에이전트가 적용되었습니다. 동일한 컨셉의 광고 소재를 다수 생성해야 하는 상황에서, AI가 초안을 빠르게 만들어내는 방식은 제작 리소스를 절감하는 데 기여했습니다. 또한 광고 심의 과정에도 AI 에이전트를 도입해 규정 위반 여부나 품질 검수를 자동화했습니다. 이는 인력이 직접 확인해야 했던 번거로운 절차를 줄여, 최종 배포 전 오류 발생 가능성을 낮추는 안전장치로 기능하고 있습니다.

경쟁사 분석: 경쟁사 광고 자동 수집 및 성과 지표 비교를 통한 시장 인사이트 확보
소재 제작: 반복적인 연출컷 생성 자동화로 제작 시간 단축 및 리소스 효율화
품질 관리: 광고 심의 자동화로 규정 준수 여부 및 품질 검수 과정의 정확도 향상

이러한 에이전트들은 특정 부서나 직군에 국한되지 않고, 기획부터 제작, 운영까지 전사적 업무 흐름에 걸쳐 배치되었습니다. 실무자들은 각자 담당 업무에서 발생하는 비효율을 직접 발굴해 이러한 도구로 구현함으로써, 일상적인 반복 업무에서 벗어나 창의적이고 고부가가치적인 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련했습니다.

글로벌 뷰티 수주 성공, 자동화가 가져온 비즈니스 성과

플레이디는 AI 기반 업무 자동화 역량을 단순한 내부 효율화 도구가 아닌, 직접적인 매출 창출 수단으로 전환하는 데 성공했습니다. 특히 'AI 키워드 인사이트 솔루션'을 활용해 글로벌 뷰티 광고주 수주에 성공한 사례가 대표적입니다. 이 솔루션은 데이터 수집부터 카피 제작까지 전 과정을 자동화하여, 기존에 1인당 1~2일씩 소요되던 반복 업무를 시드 키워드 입력만으로 약 20분 안에 처리할 수 있게 만들었습니다.

이러한 생산성 향상은 고객사 제안 단계에서 결정적인 경쟁 우위로 작용했습니다. 광고주는 통상 빠른 시장 인사이트 제공과 유연한 대응력을 중시하는데, 플레이디는 AI 에이전트를 통해 실시간으로 정밀한 분석 결과를 제시할 수 있었기 때문입니다. 결과적으로 내부 프로세스의 효율화가 외부 고객에게 제공되는 서비스의 품질과 속도 경쟁력으로 직결되어, 어려운 글로벌 수주 시장에서 실질적인 비즈니스 성과를 거두게 되었습니다.

핵심 가치: 반복 업무 자동화로 확보한 시간을 고부가가치 전략 수립에 재투자
고객 체감: 데이터 수집부터 카피 제작까지 약 20분 내 인사이트 제공
수주 성과: 글로벌 뷰티 광고주 확보를 통한 매출 확대 및 브랜드 신뢰도 제고

이처럼 AI 도입은 비용 절감 차원을 넘어, 고객사의 요구에 즉각적이고 고품질로 응답할 수 있는 영업 무기로 기능합니다. 실무자들은 자동화 툴을 통해 확보한 시간을 활용해 고객 맞춤형 전략을 고도화함으로써, 단순 실행력을 넘어 전략적 파트너로서의 입지를 확고히 다지는 것이 중요합니다.

현장 적용의 실질적 장벽과 고부가가치 업무 집중 전략

AI 기반 혁신이 확대되면서 단순 반복 업무가 자동화되고, 실무자는 이를 통해 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 여력이 생깁니다. 플레이디의 안다희 AI TF 리더도 업무 생산성 향상과 고부가가치 업무 집중을 위해 AI 기반 혁신 확대를 명확한 목표로 제시했습니다. 하지만 현장 적용 과정에서 실질적인 장벽이 존재합니다. 구성원이 직접 업무 과정의 비효율을 발굴하고 AI 에이전트로 구현하는 방식은 초기에 상당한 학습 곡선과 조직 내 합의 과정이 필요합니다. 특히 기존 업무 프로세스를 재설계해야 하는 만큼, 기술적 구현보다 업무 표준화와 데이터 정리가 선행되어야 합니다.

실무자가 고부가가치 업무에 효과적으로 집중하기 위해서는 다음과 같은 준비 사항이 필수적입니다.

업무 분해 및 자동화 대상 선정: 1인당 1~2일 걸리던 데이터 수집이나 카피 제작과 같은 반복적 업무를 정확히 정의하고, 시드 키워드 입력만으로 처리 가능한 범위로 축소해야 합니다.
피드백 루프 구축: 경쟁사 광고 분석이나 광고 심의 에이전트처럼 현장 적용된 도구들의 출력 품질을 지속적으로 검증하고, 오류를 즉시 반영하는 운영 체계가 필요합니다.
역량 재설계: 자동화로 확보된 시간을 전략적 기획, 크리에이티브 디렉팅, 고객 관계 관리 등 AI가 대체하기 어려운 고차원적 업무에 재배치하는 조직 문화가 형성되어야 합니다.

결국 AI 도입은 단순한 도구 추가가 아니라, 업무의 본질에 대한 재정의 과정입니다. 실무자는 자동화 툴을 단순히 사용하는 것을 넘어, 그로 인해 해방된 시간을 어떻게 가치 있는 결과물로 전환할지 명확한 로드맵을 세우는 것이 중요합니다. 이를 통해 글로벌 수주와 같은 비즈니스 성과로 이어지는 선순환 구조를 만들 수 있습니다.

자주 묻는 질문

플레이디가 구축한 AI 에이전트 42개의 핵심 특징은 무엇인가요?

각 조직 구성원이 업무 과정의 비효율을 직접 발굴해 AI 에이전트로 구현하는 방식으로 제작되었습니다. 이를 통해 전사 차원의 업무 자동화를 실현했습니다.

AI 키워드 인사이트 솔루션이 업무 효율에 미친 영향은 어떻게 되나요?

기존 1인당 1~2일 걸리던 업무를 시드 키워드 입력 시 약 20분 안에 처리할 수 있게 되었습니다. 데이터 수집부터 카피 제작까지 전 과정을 자동화하여 생산성을 크게 높였습니다.

플레이디의 AI 기반 혁신이 비즈니스 성과로 이어진 사례가 있나요?

해당 솔루션을 활용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 데 성공했습니다. 또한 경쟁사 광고 분석 및 광고 심의 등 다양한 현업에 AI 에이전트를 적용하여 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련했습니다.