MGS 2026 OpenAI 세션 정리, ChatGPT가 바꾸는 마케터 워크플로우

AI 도구를 여러 개 도입했는데, 왜 팀의 일하는 방식은 1년 전과 그대로일까요? 초안 작성만 조금 빨라졌을 뿐 리서치·보고·공유를 여전히 사람이 하나씩 넘기고 있다면, AI로 얻는 이점은 생각보다 작을 수밖에 없습니다.

다글로 마케팅팀이 2026년 7월 21일 Modern Growth Stack(MGS) 2026 MAIN HALL에서 들은 OpenAI 이동재 님의 세션 「ChatGPT가 바꾸는 마케터 워크플로우」를 정리했습니다. MGS 2026은 AB180이 주최한 그로스 컨퍼런스로, 올해 주제는 "Stack AI, Rewrite Everything"이었습니다. 세션을 다글로로 받아써 두고 다시 읽으며 마케터가 바로 가져다 쓸 수 있는 내용만 추렸습니다.

ChatGPT 마케터 워크플로우, 왜 다시 설계해야 할까

ChatGPT 마케터 워크플로우 재설계란 AI를 초안 보조로 쓰는 데서 멈추지 않고, AI가 먼저 일하고 사람은 필요한 순간에 들어가 판단하도록 업무 구조를 바꾸는 것입니다. 발표자는 워크플로우가 그대로면 좋은 AI도 부분 최적화에 그친다고 강조했습니다.

배경에는 속도 차이가 있습니다. 예전에는 새 모델이 나오기까지 평균 15개월이 걸렸지만 지금은 훨씬 짧은 주기로 나옵니다. 모델이 좋아지는 속도를 개인과 기업이 따라가지 못하면서, 시장은 세 부류로 나뉘었습니다.

• AI가 중요한 걸 알지만 바빠서 쓰지 못하는 사람
• 쓰기 시작했지만 핵심 업무에는 쓰지 못하는 사람
• 이미 핵심 업무에 쓰며 개선을 체감하는 사람

발표자는 마케터에게 AI가 업무 파트너이자, AI로 정보를 찾는 사용자가 늘며 생긴 새로운 유저 접점이라고 정리했습니다.

챗봇에서 에이전트로, 에이전트의 세 단계

발표자는 2022~2024년을 묻는 말에 답하는 반응형 챗봇의 시대로, 2025년 이후를 맥락을 유지하고 시키지 않아도 먼저 움직이는 에이전트의 시대로 구분했습니다. 에이전트는 세 단계로 나뉩니다.

사람을 돕는 팀원 역할은 Workspace Agent부터 시작됩니다. 이를 가능하게 하는 특징은 세 가지입니다.

• 자연어로 만든다: 가장 잘 만드는 사람은 현업 워크플로우를 아는 사람이고, 마케팅 워크플로우는 마케터가 가장 잘 만듭니다.
• 학습이 빠르다: 원하는 결과물을 스크린샷으로 보여 주기만 해도 에이전트가 참고해 어떤 도구를 쓸지 판단하고, 학습은 조직 전체에 쌓입니다.
• 클라우드에서 독립 실행된다: 노트북을 꺼도, 로그아웃해도 돌아가는 사실상 24시간 일하는 AI 동료입니다.

비개발자인 발표자도 할 일 정리, 밤사이 제품 업데이트 요약, 고객 미팅 후속 준비 에이전트를 직접 만들어 쓰며, 각각 30분도 걸리지 않았다고 합니다.

위임은 이미 개발자만의 일이 아니다: OpenAI가 공개한 숫자

OpenAI 사내 아웃풋 토큰의 99.8%가 Codex와 ChatGPT Work에서 나오고, 재무·리크루팅·리걸 같은 비개발 조직에서도 Codex 비중이 60~90%에 이릅니다. 에이전트는 개발자 도구가 아니라 비개발자가 일을 맡기는 도구라는 뜻입니다.

기업 고객도 Codex를 통한 출력 비중이 50%를 넘었습니다. OpenAI 마케팅팀은 리서치부터 데이터 시각화, 캠페인 플래닝, A/B 테스트, 트렌드 모니터링까지 에이전트를 쓰고, 반복되는 워크플로우는 스킬로 만들어 둡니다. 그 결과 한 사람이 10배 가까운 시간과 테스트 커버리지를 확보했고, 데이터팀을 기다리던 병목도 사라졌다고 합니다.

더 중요한 건 그렇게 확보한 시간으로 이터레이션을 훨씬 자주 돌려 성과를 개선하는 것이다.

데모에서는 ChatGPT Work가 Drive의 캠페인 개요로 성과 슬라이드를 만들고, Slack 채널 이름만 주자 Executive Summary와 함께 리더십에 공유했습니다. 전제는 연결입니다. 파일 저장소, 메신저, 캘린더, 이메일에 더해 커스텀 MCP로 내부 레거시 툴까지 연결할 수 있습니다. 6월 한국 파일럿을 시작한 ChatGPT Ads도 소개됐습니다.

에이전트와 잘 일하는 다섯 가지 원칙

발표자는 프롬프트 작성 요령을 넘어, 에이전트에게 목표·맥락과 제약·종료 기준을 분명히 주라고 했습니다. 같은 에이전트, 같은 데이터를 써도 이 설계에 따라 결과 품질이 확연히 달라집니다.

1. 에이전트에게 명확한 목표를 준다.
2. 가져가야 할 맥락과 제약을 자세히 설명한다.
3. 언제 작업을 끝낼지 done when 기준을 분명히 준다.
4. 처음부터 하위 에이전트를 여럿 두기보다 강한 에이전트 하나로 시작하고 필요할 때 늘린다.
5. 길고 복잡한 작업일수록 먼저 이해하고 계획을 세운 뒤 실행하도록 설계한다.

무엇을 맡길지 모르겠다면 그것부터 AI에게 물어보라는 조언도 있었습니다. 발표자는 주기적으로 "지금까지의 대화를 기반으로 병목으로 판단되는 업무 영역을 진단해 달라"고 요청하고, 최근에는 고객 질문 답변 패키지와 모듈형 슬라이드를 미리 만들어 두라는 제안을 받았다고 합니다.

정리: 마케터가 내일 바로 해 볼 체크리스트

이 세션의 결론은 'AI 도입'과 '워크플로우 재설계'는 다른 일이라는 것입니다. 우리 팀이 지금 어느 단계에 있는지부터 점검해 보세요.

• 지금 AI를 초안 보조로만 쓰는지, 업무 자체를 맡기고 있는지 구분해 본다.
• 매주 반복하는 업무(성과 리포트, 경쟁사 모니터링, 회의 후속 정리) 중 하나를 골라 에이전트에 맡겨 본다.
• 일을 맡길 때 목표·제약·done when 기준을 한 세트로 적는다.
• AI에게 "내 업무의 병목이 어디인지" 먼저 진단을 요청한다.
• 아낀 시간은 실험 횟수를 늘리는 데 쓴다.

발표자가 여럿인 세션처럼 누가 말했는지 구분이 중요한 기록에는 다글로 보이스매칭이 유용합니다. 목소리를 기억해 다음 녹음부터 '참석자 1' 대신 실제 이름을 자동으로 넣어 주는 기능으로, 다글로가 국내 최초로 모든 사용자에게 제공합니다. 보이스매칭 자세히 보기

MGS 2026에서 들은 다른 세션은 MGS 2026 전체 정리 글에서 이어서 볼 수 있습니다. 행사 정보는 MGS 2026 공식 사이트에 있습니다.

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