2️⃣ 서비스마다 다른 MCP 활용 범위 - Google·Meta·Semrush·Tiktok의 예시
3️⃣ 이제 인플루언서 마케팅 업무를 대체하는 에이전트들 - Muse·Dots·Spark
AI에게 일을 '맡겨본' 적 있으신가요?
지난 레터에서 소비자가 AI에게 추천받고 구매하는 흐름을 살펴봤다면, 이번에는 마케터 쪽을 보려고 합니다. 요즘 AI는 광고·분석 툴에 직접 연결돼 데이터를 가져오고, 앱을 닫아도 혼자 일을 이어가기 시작했는데요.
AI를 가장 깊게 쓰는 개발 업무부터, 서비스마다 다른 MCP 권한, 인플루언서 마케팅 업무의 변화까지 차례로 살펴봤습니다!
AI가 가장 많이 쓰이는 업무는? - 개발 업무 💻
Anthropic의 2025년 AI 사용 리포트를 보면, Claude.ai 대화의 36%가 코딩 같은 컴퓨터·수학 업무였고, 기업이 API로 쓴 경우엔 44%까지 올라갔는데요. 특히 코드에 직접 접근하는 코딩 에이전트 Claude Code에서는 대화의 79%가 AI가 일을 직접 수행하는 '자동화' 유형이었습니다. 같은 코딩 대화라도 일반 채팅에서는 49%였죠.
AI가 작업장에 직접 들어갈 수 있는 곳에서 활용이 먼저 깊어진 셈입니다. 광고 관리자, GA, 크리에이터 툴에 일이 흩어진 마케터와는 출발선이 달랐던 거죠.
MCP는 ChatGPT나 Claude에 광고·분석 툴을 연결하는 공통 규격인데요. 앱을 깔듯 연결해두면, 채팅창에 물어보는 것만으로 AI가 툴에서 직접 숫자를 가져옵니다.
다만 연결됐다고 다 실행되는 건 아니었습니다. Google Ads MCP는 '읽기 전용'이라 성과 조회까지만 되고, Meta Ads MCP는 캠페인 생성·삭제까지 열되 계정마다 에이전트 권한을 규칙으로 제한하게 했어요. TikTok은 MCP로 캠페인을 집행·관리하는 광고주가 출시 이후 200% 넘게 늘었다고 밝히기도 했죠(내부 데이터 기준). 플랫폼이 열어준 권한만큼만 AI에게 맡길 수 있는 셈입니다.
9월에는 Meta의 Muse, OpenAI의 Dots처럼 앱을 닫아도 일을 이어가다 승인이 필요할 때 돌아오는 상주형 에이전트도 나왔는데요. Dots는 발송을 잊은 인보이스를 먼저 찾아 작성하고, 사용자 승인 후 보낸 테스터 사례를 소개하기도 했습니다. 해외에서는 Kolsquare, Upfluence, IQFluence 같은 인플루언서 데이터 업체들도 크리에이터 검색, 가짜 팔로워 체크 등을 대화로 처리하는 MCP를 내놓기 시작했고요.
업무별로 정리해보니, 경쟁사 PPL 조사나 크리에이터 검증, 게재 모니터링 같은 조회·정리·감시는 AI로 넘어가고, 브랜드 핏 판단과 단가 협상, 최종 승인은 사람에게 남는 구조였습니다. 그리고 결과의 품질은 에이전트가 어떤 데이터에 닿느냐가 가르죠.
AI에게 맡길 수 있는 범위는 결국 연결된 데이터와 열린 권한이 정하고, 가장 먼저 넘어가는 일은 조회·정리·감시입니다. 유광기도 한국 시장의 콘텐츠·크리에이터·PPL 데이터를 AI와 연결하는 MCP를 준비하고 있는데요. 어떤 일을 가장 먼저 맡기고 싶으신지, 유광기 블로그에서 전체 내용을 확인하고 의견을 남겨주세요!
