Layer 1 — 전체 요약
이 영상은 AI Community Bloom(블룸) 세션으로, 티오더 마케터이자 '응답하라 마케팅' 운영자인 최재인 님과 AB180 남성필 대표가 AI 시대에 마케터와 SaaS 기업이 어떻게 살아남을지를 다룬다. 한쪽은 코딩을 못하는 마케터가 실무 문제를 AI로 자동화한 구체적 사례를 보여주고, 다른 한쪽은 11년간 마테크 회사를 이끈 대표의 시각에서 SaaS의 미래를 '에이전트'와 '인프라'로 재정의한다. 두 사람은 공히 'AI가 도메인 지식과 문제 정의 없이는 아무것도 못 한다'는 점, '운영은 AI에게 맡기고 인사이트와 기획에 집중해야 한다'는 점, 그리고 'SaaS는 죽는 것이 아니라 분화될 것'이라는 점을 강조한다. 결국 AI는 일하는 방식의 증폭기이며, 승자는 문제를 정확히 정의하고 AI를 집요하게 활용하는 사람과 조직이 될 것이다.
Layer 2 — 상세 흐름
1. 오프닝: 스피커 소개
한원주 블룸 운영자가 진행을 맡아 남성필 AB180 대표와 최재인 티오더 마케터를 소개한다. 남 대표는 AB180을 11년 넘게 운영 중이며, 마케팅 스위트(에어브릿지 등)와 국내 최대 마케팅 컨퍼런스를 운영하고 있다. 최재인 님은 본업이 티오더 마케팅이며, 비개발자 입장에서 최근 오픈AI 주최 해커톤에서 1등을 하며 AI를 본업에 활용한 사례를 공유할 예정이다.
2. 최재인 마케터: AI를 실무에 끌어들이기
2.1 뉴스레터와 마케터 커뮤니티
최재인 님은 '응답하라 마케팅' 뉴스레터를 5년째 운영 중이며, 구독자 약 2만 명 중 77%가 마케터라고 밝혔다. 마케터들이 성장, AI 활용법 등을 질문하는 오픈 채팅방도 운영하며, AI 시대에 마케터가 어떤 고민을 하는지를 가까이서 보고 있다.
2.2 AI 자신감의 상실과 회복
AI 콘텐츠에서 '링크 하나만 넣으면 모든 콘텐츠가 나온다' '한 달에 200만 원이 자동으로 벌린다' 등의 과장된 사례를 보며 자신감을 잃었었다. 하지만 오픈AI 코덱스 해커톤에서 자신의 실제 업무(티오더 신규 점주 보고서)를 AI로 해결하는 과정을 보여주며, '실질적으로 내 업무에 활용할 수 있겠구나'라는 자신감을 되찾았다.
2.3 티오더 보고서 스킬 사례
티오더는 자영업자가 계약 후 초반에 서비스 가치를 느끼도록 '소프트 랜딩'이 중요하다. 점주가 계약 후 일주일간의 주문 데이터를 바탕으로 추가 매출, 1위 메뉴, 체류 시간, 가장 바쁜 시간대 등을 보여주는 보고서를 보낸다. 예를 들어 마라탕집의 경우 '매운 마라탕'이 1위, '덜 매운 마라탕'이 2위 메뉴로 나왔다는 식의 인사이트를 전달한다. 예전에는 데이터를 다운로드해 스프레드시트에 행(row)을 입력하고 피벗을 돌리는 데 하루가 걸렸다. 코덱스 해커톤에서는 이 주문 데이터를 입력하면 AI가 고객에게 보낼 보고서 형태로 만들어주는 '리포트 제작 스킬'을 만들었다. 이 스킬은 화려하지 않았지만, 실제 현장에서 큰 호응을 얻었다.
2.4 도메인 지식과 문제 정의
최재인 님은 개발자가 변호사나 의사를 위한 대시보드를 만들려면 해당 분야의 도메인 지식이 필요하듯, AI 시대에 중요한 것도 '도메인 지식'이라고 강조한다. 변호사나 의사는 본인의 진단 데이터와 안목을 가지고 문제를 해결할 수 있듯, 마케터도 자신의 업무 도메인을 정확히 알아야 AI를 쓸 수 있다. 그는 '결국 중요한 것은 문제를 정의하는 것'이라며, AI 도입의 출발점은 명확한 문제 정의라고 말한다.
2.5 세 가지 AI 활용 유형
최재인 님은 자신의 AI 활용을 세 가지로 분류한다. (1) 바이브 코딩: 스프레드시트 대신 웹앱이나 앱 형태로 문제를 해결하는 도구를 만든다. (2) 자동화: 매주 월요일이나 매일 특정 시간에 자동으로 실행되는 반복 업무를 처리한다. (3) 스킬: 특정 입력을 넣으면 동일한 결과물이 나오게 하는 템플릿화된 업무. 이 세 가지를 조합해 회사와 뉴스레터의 업무 병목을 해결하고 있다.
2.6 추가 실전 사례
- 프로모션 캐시백 조회: 매장이 계약 시 받은 혜택(예: 캐시백)을 추적하려면 예전에는 Slack에서 Ctrl+F로 상호명을 검색하고 복사해 답변해야 했다. 이를 바이브 코딩으로 매장 지점명을 입력하면 관련 할인 프로모션을 보여주는 도구로 바꿨다.
- 경쟁사·자사 SNS 모니터링: 매주 월요일 경쟁사 인스타그램을 캡처해 PPT에 붙이고 좋아요·댓글 수를 세던 일을 자동화하여, 어떤 계정이 어떤 콘텐츠를 올리고 어떤 반응을 얻었는지 분류·크롤링한다. 자사 SNS도 스냅샷으로 매일/매주 성과 변화를 추적한다.
- 정부 지원 사업 SEO 콘텐츠: 자영업자들이 고용 피해 지원금, 소상공인 생활문화 혁신지원 사업 등을 궁금해하므로, 정부 사이트에서 새로운 지원 사업을 크롤링하고 워드 공문을 스킬.md 형식으로 변환해 반복적으로 SEO 콘텐츠를 생산한다. 대부분의 관련 홈페이지 콘텐츠가 이 방식으로 나오고 있다.
- 아직 AI에 맡기지 않는 영역: 브랜드 SNS용 이미지 생성 콘텐츠는 인하우스 디자이너의 기준을 충족하지 못해 사람이 계속 만진다.
2.7 마케터의 역할 재정의
마케터는 운영에 쏟는 시간을 줄이고 기획과 인사이트에 집중해야 한다. 경쟁사 SNS 보고서의 핵심도 예쁜 보고서가 아니라 '이 콘텐츠 전략을 우리도 해보자'는 전략 제안이다. AI에게 맡겨야 할 일과 사람이 해야 할 일을 구분하고, AI가 처리한 결과를 바탕으로 임팩트를 내는 것이 마케터의 미래 역할이라고 주장한다.
3. 남성필 대표 인터뷰: AB180 성장과 AI 시대 SaaS 전망
3.1 AB180 소개
AB180은 에어브릿지(Airbridge)와 앤피투드 브레이즈(Attribution/브레이즈 등) 제품으로 알려진 마케팅 테크놀로지(마테크) 회사다. 한국에서 500개, 미국·베트남·터키·중동 등에서 300여 개 기업을 지원하며, 최근 제품과 내부 업무에 AI를 본격적으로 적용하고 있다.
3.2 철학자에서 마테크 CEO까지
남 대표는 자유전공학부에서 철학을 공부하며 박사를 준비하다, 군 복무를 계기로 실용적인 일에 관심을 갖게 되었다. 학교 선배의 권유로 구글 키워드 마케팅 경진대회에 참여해, 외국인 관광객을 대상으로 하는 소상공인을 위해 다섯 개 국어로 키워드 광고를 직접 세팅하고 랜딩 페이지를 개선했다. 비공식적으로 한국 1위를 하며 마케팅의 매력에 빠졌다. 2013년 스타트업에 입문해 개발자가 되었고, 소프트웨어 마에스트로에서 만난 공동창업자들과 11년 전 AB180을 창업했다.
3.3 검색 엔진 → 딥링크 → 어트리뷰션 피봇
AB180의 첫 서비스는 앱 안의 콘텐츠를 웹에서 검색할 수 있게 하는 '앱 콘텐츠 검색 엔진'이었다. 당시 웹은 검색되지만 앱 콘텐츠는 검색되지 않는 문제를 해결하려 했다. 그러나 고객사들은 검색 엔진보다 '웹에서 앱으로 유입하는 딥링크' 기술에 더 관심을 보였다. 1년 만에 딥링크 도구로 피봇했고, 이후 광고 ROI와 유입 경로 추적 니즈가 커지면서 약 2년 뒤 어트리뷰션(기여도) 분석 도구인 에어브릿지로 전환했다. 이 모든 변화는 첫 50여 개 고객사와의 피드백을 통해 이루어졌다.
3.4 첫 고객 배달의민족·지마켓
에어브릿지의 첫 유료 고객은 배달의민족과 지마켓(이베이코리아)이었다. 이베이코리아 부장님이 도입 한 달 뒤 제주도로 내려가시며 지마켓에 소개해 주었고, 배달의민족 CMO는 믿을 수 있는 파트너와 긴밀하게 마케팅을 만들고 싶다며 AB180을 선택했다. 두 고객사와 3년간 협업하며 제품이 크게 성숙했다.
3.5 글로벌 진출과 웹투앱 마케팅
3년 전 국내 성장세로 구성원 동기나 투자자 기대를 충족하기 어려워지자 글로벌 진출을 시작했다. 처음에는 중국·베트남·터키에 갔으나 중국은 잘 안 되었고, 현재 베트남·터키·중동(이집트·사우디·UAE)과 1년 전부터 집중한 미국 시장에서 300여 개 고객을 지원한다. 그는 해외에서 가장 뜨는 마케팅 기법으로 '웹투앱'을 꼽는다. 한국과 달리 해외는 iOS 비중이 높아 iOS 앱 캠페인 효율이 떨어지므로, iOS 웹 캐페인의 도착지(destination)를 앱스토어로 보내는 전략이 핵심이라고 설명한다.
3.6 AB180의 AI 내부 전환
남 대표는 자신의 시간 중 약 90%를 AI와 함께 쓰며, AB180의 모든 웹사이트를 AI로 다시 만들었다. 에어브릿지 홈페이지도 원래 웹플로우로 만들었으나 현재는 AI로 구축되었고, 모던 그로스 스택 컨퍼런스 웹사이트도 디자인·마케팅 팀과 함께 클라우드/코덱스로 만들었다. 사내 에이전트 'A봇'은 Slack, GitHub, Jira, 내부 지식 소스 등에 연결되어 하루 400~500개의 쿼리가 날아간다.
3.7 SaaS의 운명: 에이전트 vs 인프라
SaaS가 모두 죽을 것이라는 'SaaS apocalypse' 주장에 대해 남 대표는 'SaaS가 망하는 것이 아니라 분화된다'고 반박한다. 그는 소프트웨어의 본질이 '결과를 내는 것'이라며, 기존 SaaS는 (1) 결과를 직접 내는 '에이전트'로 변화하거나, (2) 에이전트가 사용하는 '인프라'로 분화할 것이라고 전망한다. MCP 같은 표준은 기존 도구를 에이전트가 잡기 쉬운 '손잡이'로 바꾸는 역할을 한다. 로봇 키친의 튀김기 예시를 든다: 로봇이 돌아다녀도 튀김기는 여전히 필요하지만, 손잡이는 로봇이 잡기 쉬운 형태로 바뀐다. 즉, 도구의 역할은 그대로지만 인터페이스와 사용 주체가 바뀐다.
3.8 AI 마케팅의 단기적 승자
AI 마케팅은 '작은 인풋으로 큰 아웃풋을 내는' 그로스 해킹의 연장선상에 있다. 남 대표는 페이스북/소셜 광고 초기에 D2C 커머스 회사들이 소재, 카피, 훅을 집요하게 최적화해 기술의 레버리지를 극대화했던 것처럼, AI 시대에도 빠르게 학습하고 집요하게 극대화하는 사람이 단기적으로 이기는 게임이 될 것이라고 본다.
Layer 3 — 핵심 증거·인용
- 'AI 시대에 중요한 건 도메인 지식이다.' (최재인, 마케터가 자신의 업무 도메인을 알아야 AI를 쓸 수 있다는 맥락)
- '결국 중요한 건 문제를 정의하는 거다.' (최재인, AI 도입의 출발점)
- '화려한 AI 스킬이 아니라 실질적으로 나의 업무에 활용할 수 있겠구나.' (최재인, 코덱스 해커톤 사례의 반응)
- '마케터는 운영에 드리는 시간들을 많이 줄이고 기획에 집중하려고 한다.' (최재인)
- 'AI에게 맡겨야 할 일이랑 그렇지 않은 일을 구분하고, 문제를 정확하게 정의하는 게 중요하다.' (최재인)
- 'AB180은 검색 엔진을 만들던 회사에서 시작했다.' (남성필)
- '고객사들이 딥링크를 더 신뢰할 수 있고 안정적으로 제공해 주고 트래킹이 되길 원했다.' (남성필, 딥링크 피봇의 이유)
- '배달의민족과 지마켓이 첫 유료 고객이었다.' (남성필)
- '3년 정도 전에 한국 성장세로 동기 부여나 기대치를 만족시키기 어려워져 글로벌로 진출했다.' (남성필)
- '해외 웹투앱은 iOS 웹 캠페인의 데스티네이션을 앱스토어로 보내는 것이다.' (남성필)
- '저는 시간의 90% 정도를 AI랑 같이 일하고 있다.' (남성필)
- 'AB180의 모든 웹사이트를 AI로 다시 만들었다.' (남성필)
- '사내 에이전트 A봇은 하루에 400~500개씩 쿼리가 날아간다.' (남성필)
- 'SaaS가 망하는 게 아니라 분화된다.' (남성필)
- '에이전트는 결과를 내는 소프트웨어의 본질이다.' (남성필)
- '기존 SaaS는 에이전트화되거나 인프라가 될 것이다.' (남성필)
- 'MCP는 에이전트가 잡기 편한 손잡이 같은 역할을 한다.' (남성필)
- 'AI 마케팅은 작은 리소스를 넣어 증폭시키는 심리가 반영돼 있다.' (남성필)
- '빠르게 학습하고 집요하게 극대화하는 사람이 이기는 게임이 될 것이다.' (남성필)
Layer 4 — 시사점 및 실천 항목
마케터
- 반복 업무를 나열하고, 문제를 정의한 뒤 바이브 코딩/자동화/스킬로 해결할 후보를 찾는다.
- AI 도구 선정보다 '어떤 문제를 해결할 것인가'가 우선이다.
- 운영 시간을 줄이고, AI 결과물을 해석·기획·전략에 활용하는 능력을 키운다.
- 도메인 지식을 지속적으로 축적한다. AI는 안목을 증폭할 뿐 대체하지 않는다.
- 브랜드·디자인 등 품질 기준이 높은 영역은 사람이 최종 검수하고 기준을 유지한다.
SaaS / 스타트업 대표
- 현재 제품이 '에이전트가 되는 길'과 '에이전트의 인프라가 되는 길' 중 어느 쪽에 가까운지 평가한다.
- 결과 중심의 기능 설계를 강화하고, MCP 등 에이전트가 연결하기 쉬운 인터페이스를 제공한다.
- AI로 내부 웹사이트, 문서, 사내 에이전트를 먼저 만들며 팀의 AI 사용 역량을 쌓는다.
- 초기 유료 고객의 피드백을 제품 진화의 핵심 동력으로 삼는다.
- 국내 성장 한계가 다가올 때 글로벌 시장을 병행하며 모멘텀을 유지한다.
AI 도입 일반
- AI에 맡길 수 있는 일과 사람이 해야 할 일을 명확히 분리한다.
- 작은 성공 사례를 '스킬'로 템플릿화하여 팀 전체로 확산한다.
- AI 마케팅은 단기적으로 '빠른 학습자의 게임'이므로, 실험 속도와 피드백 루프를 단축한다.
- 단, 단기 레버리지가 지속 가능한 경쟁 우위가 되려면 도메인 지식과 고객 신뢰가 뒷받침해야 한다.