KEY POINT

- 구글은 컴퓨팅 인프라부터 UI까지 통합한 '풀 스택 AI' 전략을 통해 기업의 업무 혁신을 지원한다.

- 기업용 플랫폼 '제미나이 엔터프라이즈'는 AI 에이전트를 안전하게 구축·관리하여 에이전트 중심 기업으로의 전환을 돕는다.

- 국내 주요 기업들은 구글 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 새로운 고객 경험을 창출하는 실질적 비즈니스 성과를 거두고 있다.

통합 기술 스택으로 구현하는 풀 스택 AI 전략

기업 현장의 실무자들은 인프라부터 모델, 애플리케이션까지 복잡하게 얽힌 기술 스택을 통합하는 과정에서 큰 어려움을 겪는다. 구글은 지난 2026년 7월 14일부터 16일까지 서울 신라호텔에서 개최한 '구글 AI 포 비즈니스 2026'을 통해 이러한 기술적 파편화 문제를 해결할 '풀 스택 AI(Full Stack AI)' 전략을 제시했다. 구글은 컴퓨팅 인프라, AI 모델, 오케스트레이션 플랫폼(여러 AI 모델과 서비스를 조율하고 관리하는 시스템), 사용자 인터페이스(UI)를 아우르는 통합 기술 스택을 제공함으로써 기업이 인프라 관리에 들이는 비용을 절감하고 모델 성능 최적화에 집중하도록 지원한다. 특히 구글은 이번 행사를 통해 마케팅 중심의 '구글 마케팅 라이브'와 클라우드 기술 중심의 '구글 클라우드 AI 라이브앤랩스'를 통합하여 기업의 업무 전반을 혁신하는 기술적 토대를 마련했다. 윤구 구글코리아 사장과 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 기자간담회에 참석해 AI가 마케팅을 넘어 기업 업무 전반을 지원하는 플랫폼으로 진화하고 있음을 강조했다.

제미나이 엔터프라이즈를 통한 에이전트 중심 기업으로의 전환

기업이 AI를 도입하는 궁극적인 목표는 단순한 자동화를 넘어 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전트 중심의 기업(Agentic Enterprise)으로 체질을 개선하는 것이다. 구글은 기업용 플랫폼인 '제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)'를 중심으로 기업이 다양한 AI 에이전트(특정 목적을 수행하기 위해 자율적으로 판단하고 행동하는 AI 시스템)를 안전하게 구축, 확장, 최적화 및 관리할 수 있도록 지원한다. 구글 리서치팀은 이 플랫폼의 성능을 뒷받침하기 위해 AI 모델의 문맥 이해 범위를 확장하는 뉴로컨텍스트(NeuroContext) 기술과 AI 에이전트의 인지 기능을 향상시키는 최신 연구 과제를 공개했다. 실무자들은 '제미나이 플레이그라운드'를 통해 디지털 컨시어지(상담 및 안내 자동화), 헬스케어, 금융 등 산업별로 특화된 AI 기술을 직접 체험하며 자사 비즈니스 모델에 맞는 적용 가능성을 검증했다. 또한 CJ올리브영, 카카오뱅크, 대원제약, 위버스, 여기어때 등 국내 주요 기업들은 구글 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 새로운 고객 경험을 구현한 실제 사례를 공유하며 AI가 산업 전반에서 만들어내는 실질적인 비즈니스 성과를 입증했다.

변화하는 구매 여정과 마케팅 ROI의 재정의

생성형 AI와 AI 검색 기술의 확산은 소비자의 정보 탐색과 구매 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이에 따라 기업이 비즈니스 성과를 측정하는 ROI(투자 대비 효과)의 개념도 재정의되고 있다. 구글은 행사 마지막 날 진행된 '구글 마케팅 라이브 2026(GML 2026)' 세션을 통해 변화된 고객 여정에 맞춘 새로운 마케팅 전략을 제시했다. 마케팅 담당자들은 검색, 크리에이터, 디멘드젠(Demand-gen, 고객의 수요를 창출하는 맞춤형 광고 모델) 마케팅의 성공 사례를 공유하며 AI가 고객의 의사결정 과정에 깊숙이 개입하는 환경에서 데이터 기반의 정교한 고객 경험 설계가 필수적임을 확인했다. 구글은 제미나이 엔터프라이즈를 활용해 고객 데이터를 실시간으로 분석하고 마케팅 캠페인을 자동으로 최적화하는 에이전트를 구축함으로써 이러한 마케팅 변화를 기술적으로 뒷받침한다. 이번 행사는 국내 기업들이 AI를 통해 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 기술과 플랫폼, 파트너십을 기반으로 한 구글의 지속적인 지원 의지를 확인하는 자리였다. 기업은 제미나이 엔터프라이즈가 제공하는 풀 스택 환경을 기준으로 자사 데이터와 에이전트 워크플로우를 연결하여 실제 업무 자동화 범위를 검토하는 것을 시작으로 AI 전환 전략을 수립해야 한다.