주간 리포트2026년 6월 15일 - 6월 21일

ChatGPT 같은 AI 검색 도구가 늘어나면서 기업 웹사이트가 검색 결과에 안 떠서 고객을 못 만나고 있어요

세일즈포스가 고객 문제를 자동으로 해결하는 AI 에이전트 회사를 약 3.6조원에 사들였어요

AI 검색 엔진은 예전에 누군가 쓴 브랜드 리뷰나 뉴스를 학습해 저장했다가, 지금도 그 과거 이야기를 마치 현재 사실인 양 반복해서 보여줘요.

광고사들이 HixField라는 AI 도구로 광고를 더 빠르고 효율적으로 만들고 있어요

서드파티 쿠키가 사라지면서 전체 마케팅 효과를 보는 MMM(큰 그림)과 구체적 캠페인을 최적화하는 MTA(세부 조정)를 함께 써야 합니다

옥외광고 허가 신청 검토를 AI로 자동화해서 15분 걸리던 일을 1분으로 줄였다는 거예요

AI 에이전트 커머스 플랫폼에 투자하기 전에 3년 후에도 당신의 브랜드가 소유, 통제, 측정할 수 있는 자산이 무엇인지 먼저 파악해야 한다는 거예요

선거 캠프가 후보자의 얼굴을 AI로 합성해 상대를 조롱하는 광고를 만들고 있는데, 이게 거짓 정보와 혐오 문제를 일으키고 있어요

AI가 의료 행위를 할 수 없으면서도 '의사'처럼 광고하는 게 괜찮은지에 대한 논쟁입니다

고객 정보를 모으기만 하던 CDP가 이제 AI가 직접 마케팅 결정을 내리고 실행하는 단계로 넘어가고 있어요

AI로 만든 가짜 광고가 연예인 얼굴을 무단으로 사용해 소비자를 속이고 있어요

AI가 앞으로 3년간 일자리를 없애는 쪽이 많을 거라고 생각하는 전문가가 71%인데, 정작 자기 일자리를 걱정하는 사람은 20%뿐이라는 거예요

Alphabet과 Meta 중 누가 AI 광고 시장에서 더 큰 성장 기회를 가진 회사인지 비교 분석한 내용이에요

고객이 친구한테 말하지만 설문조사에선 절대 안 하는 진짜 고민을 AI로 캐내서 광고 메시지를 쓰는 거예요

좋은 데이터 도구를 많이 가져도, 그 데이터를 빠르게 실행에 옮기지 못하는 게 마케팅 팀의 진짜 문제예요

대형 미디어 회사 워너브러더스 디스커버리와 아마존의 클라우드 서비스 AWS가 손잡아 마케터들이 AI를 활용해 자동으로 광고 캠페인을 짜고 실행할 수 있게 해주는 새로운 플랫폼을 만들었어요

전 세계 대형 광고회사 WPP가 아마존 AWS와 손을 잡고 마케팅과 전자상거래에 필요한 AI 기술을 본격적으로 도입하기 시작했어요

큰 자본의 AI 광고 투자가 늘어나면서 스타트업들이 돈을 쓰지 않고 언론과 입소문으로 알려지는 방식을 더 중요하게 봐야 한다는 거예요

거대 미디어 기업이 AWS와 손잡고 스스로 판단해서 광고를 최적화하는 AI 시스템을 만들기 시작했어요

마케터들이 더 이상 AI를 테스트만 하는 게 아니라 실제 마케팅 업무에 본격적으로 써먹고 있다는 뜻이에요

AI 도구를 써서 텍스트 설명만으로 광고 이미지를 만들 수 있다는 거예요

ChatGPT에서 광고를 보여주는 실험을 OpenAI가 한국 사용자 일부한테 하고 있어요

AI로 각 사람에게 다른 광고를 무한정 만들어 보내면 오히려 효과 측정이 불가능해지고 브랜드 가치를 해친다는 거예요

올해 전 세계 광고 시장이 8.9% 성장할 것으로 예상되는데, AI 기술과 ChatGPT 같은 AI 챗봇 내 광고라는 새로운 광고채널이 주도하고 있어요.

AI 도구와 게임사들이 광고를 보여주고 수익을 나누는 새로운 방식을 시도하고 있어요

아웃도어 브랜드들이 고객의 운동 기록을 파이썬으로 분석해 커뮤니티의 숨은 니즈와 트렌드를 발견하고 있어요

올리브영에서 계속 1위를 차지한 브랜드가 실제로 어디인지 데이터로 파악한 거예요

데이터 회사 가트너가 앞으로 데이터를 분석하고 활용할 때 주목해야 할 6가지 흐름을 공개했어요

OpenAI가 광고 사업을 키우려는데 광고를 놓을 자리가 부족해서 고민인 거예요

트럼프 행정부가 한 AI 모델은 규제하고 다른 하나는 허용한 배경에는 성능과 정책 차이가 있다는 분석이에요

미국이 보안상 이유로 Anthropic의 Claude 모델 일부 기능을 제한한 사건인데요

OpenAI가 시스템 통합, 컨설팅, 기술 파트너들과 함께 기업의 AI 도입을 돕는 공식 네트워크를 만들고 있어요

Claude Max 유료 구독 사용자들이 광고된 이용량보다 적게 쓸 수 있다고 소송을 제기했어요

Meta의 AI 안경에 카메라가 달려 있어 다른 사람을 몰래 촬영할 수 있다는 우려가 나오고 있어요.

Claude 사용 시 제시된 가격과 실제 청구액이 다르다는 고객 불만으로 Anthropic이 소송을 당했어요.

영국 주택 건축 허가 신청을 검토하는 공무원들이 AI 어시스턴트를 써서 서류 정리 시간을 절반으로 줄일 수 있게 되는 거예요

새 모델을 공개하기 전에 실제 사용자들과의 대화 기록을 활용해 모델의 위험한 행동이 얼마나 자주 나타날지 미리 테스트하는 거예요

AI 에이전트가 코딩을 자동화해도 경험 많은 개발자의 가치가 높아지는 현상이 나타난다는 거예요

위성사진만으로는 보이지 않던 농지의 헤지로우(울타리 숲)나 작은 숲 같은 생태계를 AI로 정확히 찾아내 지도에 실제로 쓸 수 있는 데이터로 변환하는 기술이에요

AI가 화학 실험을 스스로 설계하고 실행하면서 약물 합성에 자주 쓰이는 반응을 크게 개선했어요

AI가 단순한 생물학 문제를 푸는 것 뿐 아니라 실제 연구원이 하는 복잡한 판단과 실험 설계를 얼마나 잘 도와줄 수 있는지를 측정하는 평가 기준이 나왔어요

Hugging Face 데이터 모음을 로봇 학습에 쓸 때 여러 도구를 따로따로 써야 하는데, 이제 에이전트 하나로 시뮬레이션, 학습, 배포를 연달아 할 수 있다는 거예요

리서치 에이전트가 웹 검색을 할 때 여러 개의 검색어들이 함께 보면 비밀 정보가 드러나는 '모자이크 효과'를 막는 AI 훈련 방법이에요

ChatGPT가 의료 질문에 답할 때 응급 상황을 더 잘 알아채고, 모르는 부분을 솔직하게 설명하도록 업그레이드됐어요

Claude가 업무 코드를 함께 작성하고 실시간으로 수정, 공유할 수 있는 협업 도구를 기업용으로 출시했어요

메타가 AI에 쏟아붓는 수십억 달러가 광고 수익이나 새로운 상품으로 생각보다 훨씬 더 큰 돈을 벌어다줄 거라는 전망이에요

미국이 Anthropic의 인공지능 모델을 해외 팔지 못하게 금지하면서 우방국과의 신뢰가 깨지고 있어요

Claude의 디자인 체계를 새로 구성했는데, 디자이너와 개발자가 성공 여부를 두고 의견이 나뉘어요

Meta가 인공지능에 막대하게 쏟아붓는 돈이 생각보다 훨씬 큰 수익을 가져올 거라는 예측이에요

AWS가 제공하는 Claude Fable 5를 쓰려면 여러분의 생성 과정 데이터가 Anthropic에 자동으로 전송되는 거예요

SpaceX가 거대한 IPO로 시장의 주목을 받으면서, 다른 AI 회사들도 앞다퉈 상장하려고 하는 거예요

중국 관련 집단이 Anthropic의 강력한 AI 모델에 접근했을 수도 있다는 우려가 미국 정부의 수출 제한 결정을 이끌었어요

미국 정부가 Anthropic의 최신 AI 모델을 국가안보를 명분으로 갑자기 폐쇄하도록 강제했는데, 실제로는 기술적 문제보다는 행정부와의 갈등이 배경이었다고 해요

Google Docs에서 나타나는 Gemini 팝업을 간단한 설정으로 비활성화할 수 있어요

미국 정부가 위험한 AI 모델을 수출 금지하려 하는데, 지난 30년간 암호화, 스파이웨어 통제도 거의 실패했던 거거든요

미국 정부가 보안 우려를 이유로 Anthropic의 최신 AI 모델 2개를 강제로 내렸는데, 역설적으로 이것이 회사 평판에 도움이 될 수도 있다는 거예요

구글 검색 대신 AI 모델들이 실제로 당신을 얼마나 잘 기억하고 있는지 점수로 보여주는 서비스예요

AI가 왜 그런 답을 줬는지 설명하려면 그 사람이 이미 믿고 있는 것을 먼저 이해해야 한다는 거예요

AI 에이전트가 여러 질문을 동시에 탐색할 때 비슷한 질문들만 반복되는 문제를 해결해서 더 다양한 답변을 찾을 수 있게 하는 거예요

법률 사건 검색할 때 LLM이 스스로 검색 규칙을 만들고 평가해서 계속 개선하는 방식이에요

LLM 기반 AI 에이전트가 도구를 실행하거나 데이터를 다룰 때 회사 규칙을 자동으로 지키도록 제어하는 기술이에요

AI가 다음 글자를 하나씩 예측하는 방식 대신, 전체 문장을 동시에 여러 번 다듬으면서 만드는 새로운 언어 모델들이 어떻게 작동하는지 체계적으로 검증한 연구예요

여러 AI가 함께 답을 주고받으면서 의견을 조정하는 과정에서, 각 AI가 원래 가지고 있던 내부 신념이 최종 답을 얼마나 당기는지 측정하는 기술이에요