마케팅 자동화 플랫폼은 2026년 상반기를 인사이트에서 캠페인 시작까지의 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축하는 데 보냈으며, 아직 아무도 이름을 밝히지 않은 싸움은 소프트웨어를 소유한 사람이 아니라 해당 인텔리전스 계층을 소유한 사람이 누구인지에 대한 것입니다.

• 긴장: 모든 플랫폼은 실행 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축하기 위해 경쟁하고 있지만 실제로 소유할 가치가 있는 것, 무엇을 시작할지 결정하는 인텔리전스는 조용히 다른 곳으로 통합되고 있는 반면 속도는 테이블 스테이크가 되고 있습니다.
• 소음: 공급업체 홍보는 인터페이스와 속도, 즉 “캠페인이 며칠이 아닌 몇 분 만에 진행됩니다”로 경쟁합니다. 이는 대부분의 에이전트 도구가 동일한 소수의 기반 모델에서 실행된다는 사실을 방해합니다.
• 직접 메시지: 독점적인 컨텍스트, 데이터, 의사 결정 논리, 실제로 작동한 메모리를 소유한 사람은 누구나 가치를 소유합니다. 이를 둘러싼 소프트웨어 래퍼는 필수품이 되고 있습니다.

당사의 편집 접근 방식에 대해 자세히 알아보려면 직접 메시지 방법론을 살펴보세요.

EMARKETER가 인용한 Scott Brinker의 2026년 연구에 대한 Martech에 따르면 현재 마케팅 조직의 90%가 스택 어딘가에 AI 에이전트를 사용하고 있습니다. 실험하지 않습니다. 사용. 2026년 상반기는 파일럿 프로그램 대화 지점에서 운영 기본값으로 전환된 기간이었고 모든 플랫폼이 수렴한 피치는 속도였습니다. 캠페인을 일반 언어로 설명하면 소프트웨어가 캠페인을 조립, 초안 및 실행하여 며칠이 걸렸던 수동 구성을 몇 분의 검토로 전환했습니다.

그 압축은 진짜입니다. 또한 그 자체로는 별로 해자가 아닙니다.

모든 벤더가 만드는 며칠 단위의 프레젠테이션

Salesforce에는 Agentforce 360이 있습니다. Adobe에는 Experience Cloud 전반에 계층화된 에이전트 기능이 있습니다. HubSpot, Braze 및 Tofu와 같은 AI 기반 도전자들은 모두 동일한 약속의 일부 버전을 판매합니다. 목표를 설정하면 시스템이 캠페인을 구축합니다. 공급업체는 실행 속도가 여러 배 빨라졌거나 일부 마케팅 자료에서는 거의 10배 가까이 빨라졌다고 보고합니다. Gartner는 기업 애플리케이션의 40%가 2026년 말까지 AI 에이전트를 내장할 것으로 예상했는데, 이는 전년도 5% 미만에서 증가한 수치입니다.

그 결과, “AI 에이전트가 캠페인을 빠르게 시작합니다”가 1분기쯤에는 차별화 요소가 되지 않게 되었습니다. 이는 20년 전 전자상거래에서 무료 배송이 그랬던 것처럼 기본 기대치가 되었습니다. 모든 공급업체가 이를 약속하면 구매자가 실제로 선택하는 것은 그 약속이 아닙니다.

동일한 기초 모델, 다른 로고

이러한 변화에 대한 대부분의 보도는 한 가지 세부 사항을 과소평가합니다. 이러한 경쟁 플랫폼 중 다수는 동일한 소규모 기본 모델 세트를 기반으로 하고 있습니다.

EMARKETER의 자체 분석에 따르면 이제 많은 제공업체가 동일한 OpenAI 또는 Anthropic 모델을 사용하므로 모델 계층에서 에이전트 제품을 서로 “거의 구별할 수 없게” 만듭니다. 인터페이스가 다릅니다. 워크플로우 브랜딩이 다릅니다. 밑에 있는 추론 엔진은 경쟁자가 임대하고 있는 엔진과 동일한 경우가 많습니다.

이는 이러한 플랫폼이 실제로 무엇을 판매하는지에 대한 전체 대화를 재구성합니다. 원시 모델 기능인 인텔리전스 자체가 점점 더 공유 유틸리티가 된다면 “누가 최고의 AI를 보유하고 있는지”를 둘러싼 싸움은 사실상 단일 공급업체의 독점이 아닌 무언가를 두고 벌이는 싸움입니다. 경쟁해야 할 남은 것은 모델 주변에 있는 것입니다. 즉 모델이 훈련되고 기반을 둔 데이터, 모델이 내장된 워크플로우, 특정 브랜드 청중이 실제로 반응한 것에 대한 제도적 기억입니다.

지금 실제로 차별화되는 점

Brinker의 연구에 따르면 콘텐츠 제작 에이전트는 조직의 68.9%에서 가장 널리 채택되는 범주로, 청중 발견 에이전트가 40.8%로 그 뒤를 따릅니다. 이는 눈에 보이고 데모하기 쉬운 기능입니다. 그러나 에이전트의 출력이 단순히 빠르기보다는 실제로 좋은지 여부를 결정하는 더 깊은 계층은 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터의 품질과 구조입니다.

이것이 바로 컴포저블 마테크 아키텍처가 다시 ​​대화에 등장하는 지점입니다. Chiefmartec의 2025년 마케팅 기술 환경 조사에 따르면 고객 데이터 플랫폼은 스택의 중심으로 축소되어 B2C Martech 아키텍처의 26.9%에서 17.4%로 감소했으며 기본 기능은 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 참여 플랫폼으로 직접 마이그레이션되었습니다. 이러한 마이그레이션은 실제로 레버리지의 마이그레이션이기 때문에 중요합니다. 캠페인 구축 인터페이스에 가장 가까운 사람보다 깨끗하고 관리되는 자사 데이터에 가장 가까운 사람이 AI 계층이 실제로 생산할 수 있는 것을 점점 더 통제하게 됩니다.

아무도 가격을 책정하지 않은 구매자 측 문제

이 모든 공급업체 측 속도 경쟁은 두 번째, 아마도 더 파괴적인 변화가 더 적은 방송 시간을 얻는 동안 일어나고 있습니다. 바로 구매자 측 AI 에이전트입니다. ChatGPT, Perplexity, Claude 및 Gemini는 검색, 소셜 및 자체 웹사이트 검색을 완전히 우회하여 마케팅 팀의 자체 캠페인이 도달하기 전에 잠재 고객이 브랜드를 조사하고 평가하는 곳이 점점 늘어나고 있습니다. McKinsey는 현재 기존 검색 채널에서 발생하는 트래픽의 20~50%가 이러한 변화로 인해 위험에 처해 있는 것으로 추정했습니다.

B2B 마케팅 리더의 63%는 구매자 행동의 이러한 변화를 인식하고 있다고 말합니다. Scott Brinker의 2026년 연구를 위한 Chiefmartec의 Martech 미리보기에 따르면 실제로 이를 설명하기 위해 콘텐츠와 검색 전략을 조정했다고 답한 비율은 14%에 불과합니다. 구조적 변화를 인식하는 것과 이에 대해 조치를 취하는 것 사이의 격차는 캠페인 시작 속도 지표가 포착하는 것보다 더 넓은 취약점입니다. 브랜드는 통찰력에서 출시까지의 주기를 9분으로 단축할 수 있으며 구매자가 해당 캠페인을 접하기 전에 상담한 AI 에이전트에게는 여전히 기능적으로 보이지 않습니다.

인텔리전스 계층이 실제로 통합되는 위치

이 두 교대조를 합치면 실제 싸움에 초점이 맞춰집니다. 대부분 유사한 속도와 유사한 기본 모델로 수렴하고 있는 마케팅 자동화 공급업체 간의 기능 비교 차트에서는 이러한 일이 발생하지 않습니다. 이는 자사 데이터, 이전 캠페인 성과에 대한 기억, 구매자 측 에이전트가 인용하거나 무시하기로 선택한 구조화된 콘텐츠 등 모델이 추론하는 맥락을 통제하는 사람이 한 단계 더 높은 수준에서 발생하고 있습니다.

캠페인을 빠르게 시작하는 소프트웨어는 인프라, 필수품, 테이블 스테이크가 되고 있으며 점점 더 상호 교환 가능해지고 있습니다. 실제로 무엇을 누구에게 말해야 할지, 외부 AI 에이전트가 추천할 만한 브랜드인지 여부를 실제로 결정하는 부분인 인텔리전스 계층에서는 가치가 조용히 이동하는 곳입니다. 출시 속도에 대해 여전히 공급업체를 벤치마킹하는 마케팅 팀은 이미 상품화되고 있는 스택 부분을 측정하고 있는 반면, 브랜드가 전혀 표시되는지 여부를 결정하는 부분은 대부분 측정되지 않고, 한 계층 위에 있고, 소유되지 않고, 손에 넣을 수 있는 상태로 있습니다.