Doug Tallmadge, Gradial 공동 창업자 겸 CEO — 인터뷰 시리즈

Doug Tallmadge는 Gradial의 공동 창업자 겸 CEO로, 항공우주, 위성 통신, 금융, 기업용 AI 분야에서 경력을 쌓은 기술 기업가이자 기술 조직의 리더입니다. 2023년 Gradial을 설립하기 전에는 SpaceX (SPCX )에서 거의 5년간 근무했습니다. Starlink 네트워크의 초기 확장을 돕고, 고객 수가 0명에서 50만 명 이상으로 늘어나는 과정을 뒷받침한 네트워크 분석을 이끌었으며, 네트워크 최적화와 시뮬레이션을 담당하는 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 과학자 팀을 관리했습니다. Starlink의 위성과 휴대전화를 직접 연결하는 사업과 초기 위성 전력 시스템에도 기여했습니다. 이전에는 Lockheed Martin (LMT )과 Bridgewater Associates에서 일하며 깊이 있는 기술 전문성과 대규모 시스템 및 기업 운영 경험을 함께 쌓았습니다.

Gradial은 기업용 AI 회사로, 자체적으로 ‘에이전트 기반 마케팅 운영’이라고 부르는 분야에 주력합니다. 대규모 조직이 크리에이티브 전략과 캠페인 실행 사이의 운영 업무를 자동화하도록 돕습니다. AI 생성 콘텐츠에만 집중하는 대신 Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira, 콘텐츠 관리 플랫폼, 디지털 자산 관리 도구, 마케팅 업무 흐름 등 여러 시스템에 걸쳐 AI 에이전트를 조율합니다. 플랫폼은 거버넌스, 규정 준수, 접근성, 브랜드 기준을 지키면서 마케팅 자료를 작성하고 최적화하며, 태그를 붙이고 품질을 검사해 게시할 수 있습니다. 기업 시스템들을 연결하는 조직의 공통 지식 계층을 구축해 대규모 마케팅 팀을 자주 지연시키는 수작업 조율을 줄이는 것이 목표입니다. 이를 통해 조직이 캠페인을 더 빨리 출시하고 개인화 콘텐츠 제작 규모를 늘리며, 점점 복잡해지는 디지털 경험을 효율적으로 관리하도록 지원합니다.

Gradial을 창업하기 전 SpaceX에서 복잡한 네트워크 시스템을 다루며 Starlink 이용자를 0명에서 수십만 명으로 늘리는 데 기여했습니다. 기업 마케팅 인프라에도 비슷한 구조적 비효율이 있다고 깨달은 순간은 언제였으며, 그 통찰이 어떻게 Gradial 창업으로 이어졌나요?

이전 직무에서 대규모 조직의 업무 마찰이 연쇄적으로 커지는 모습을 직접 봤습니다. 아주 작은 비효율도 뒤따르는 모든 과정을 늦출 수 있습니다. 이러한 병목의 부정적 영향이 가장 크게 나타난 곳이 마케팅이었습니다. 팀은 플랫폼을 오가며 자료를 올리고 승인을 관리하며 업무 인계를 조율하는 데 많은 시간을 썼습니다. 전략적 사고와 크리에이티브 방향 설정은 여러 겹의 실행 업무에 묻혀 버렸습니다.

AI를 적용하기에 아주 적합한 문제였지만, 제가 주목한 것은 업계의 관심이 향하는 곳이었습니다. 대부분의 플랫폼은 AI로 콘텐츠를 작성하고 있었습니다. 하지만 대규모 조직의 마케터들과 이야기해 보니 콘텐츠 부족은 문제가 아니었습니다. 콘텐츠는 쉽게 만들 수 있었지만, 빨리 게시할 수는 없었습니다. 아이디어가 실제 캠페인으로 공개되기까지 며칠, 몇 주, 때로는 몇 달이 걸렸습니다. AI 투자의 대부분은 제작에 집중됐고, 콘텐츠를 실제로 세상에 내놓는 더 어려운 문제는 완전히 외면받았습니다. 우리는 이 공백을 메우기 위해 Gradial을 만들었습니다. 초안과 승인부터 게시, 브랜드 기준 준수, 성과 최적화까지 에이전트가 처리해 마케터가 사람의 판단이 필요한 업무에 집중하도록 하는 것입니다.

전통적인 공식 기록 관리 시스템, 이른바 ‘시스템 오브 레코드’가 사실상 기술 부채의 시스템이 됐다고 말씀하셨습니다. 기업이 AI를 도입하려 할 때 기존 마케팅 시스템에서는 구체적으로 무엇이 잘못되나요?

CMS, 프로젝트 관리 도구, 승인 절차, 자료 라이브러리 같은 공식 기록 관리 시스템은 정보를 정리하기 위해 만들어졌지, 빠르게 일하기 위해 만들어진 것이 아닙니다. 기업이 이런 기존 시스템 위에 AI를 덧붙이면 곧 문제가 생깁니다. 도구는 자신이 지원하는 사업이나 브랜드 표현 방식, 규정 준수 요건, 승인 절차를 모릅니다. 결국 마케터가 모든 결과물을 검토하고 맥락 부족으로 생긴 오류를 고쳐야 합니다. 이미 여러 채널에서 수천 개의 콘텐츠를 관리하는 조직에 덧붙인 AI는 또 하나의 복잡한 관리 대상이 됩니다.

마케팅 분야의 AI 논의는 주로 콘텐츠 생성에 집중돼 왔습니다. 진짜 기회는 실행에 있다고 보시는 이유는 무엇이며, 그 변화는 실제로 어떤 모습인가요?

마케터가 어려워하는 것은 아이디어를 내는 일이 아닙니다. 콘텐츠를 여러 검토 단계에 통과시키고 브랜드 표현을 일관되게 유지하며, 수십 개 도구를 넘나들고 다양한 고객층에 맞춰 최적화하는 일이 어렵습니다.

브랜드가 발견되는 방식에도 구조적 변화가 일어나고 있습니다. 지난 1년 동안 Google 검색량이 거의 20% 감소하면서 브랜드는 더 이상 SEO에만 의존할 수 없게 됐습니다. AI 검색 답변에도 등장해야 합니다. 그러려면 AI 모델이 쉽게 해석하고 인용하며 제시할 수 있는 콘텐츠를 게시해야 합니다. 문제는 모델이 정보를 가져오는 출처를 계속 바꾼다는 것입니다. 오늘 답변에 나타난 브랜드가 내일은 조용히 사라질 수 있습니다. 마케터가 공백을 찾아 콘텐츠를 수정하고 승인을 마칠 즈음에는 모델이 이미 달라져 있습니다.

콘텐츠 생성만으로는 해결되지 않습니다. 더 빨리 제작하더라도 같은 승인 대기열에 갇힐 수 있고, AI 검색 답변에 노출되도록 최적화되지 않은 채 남을 수 있습니다. Gradial은 마케터가 이미 사용하는 도구에 연결돼 콘텐츠 수정, 브랜드 기준 점검, 여러 플랫폼에 게시하는 일처럼 전체 진행을 늦추는 업무를 맡습니다. 그 결과 캠페인은 몇 주가 아니라 몇 시간 안에 공개되고, 콘텐츠는 정확하면서 브랜드에 부합하며 고객층이 실제로 정보를 찾는 곳에 노출됩니다.

Gradial은 흔히 에이전트 기반 플랫폼으로 소개됩니다. 포춘 500대 기업의 일상적인 마케팅 업무 흐름에서 AI 에이전트가 실제로 무슨 일을 하는지 설명해 주시겠어요?

고객 사례가 가장 좋은 답입니다. T-Mobile에서 캠페인을 실행하려면 여러 팀을 조율하고 승인을 모으며 몇 주씩 이어지는 제작 대기열을 기다려야 했습니다. Gradial에서는 AI 에이전트가 크리에이티브 작업 지침부터 검토와 게시까지 전 과정을 처리합니다. 과거에는 마케터가 각 단계의 진행을 일일이 수작업으로 챙겨야 했던 일이 이제는 저절로 진행됩니다. 그 결과 캠페인 실행 속도가 90% 빨라졌습니다.

AWS에서는 새 웹페이지마다 대행사에 요구사항을 전달하고 초안을 기다린 뒤 여러 차례 수정하고, 게시를 위해 수작업으로 조율해야 했습니다. 전용 에이전트가 페이지 제작을 20배 빠르게 만들었습니다.

기업의 AI 도입에서 가장 큰 과제 중 하나는 신뢰입니다. AI 에이전트가 여러 시스템에서 실행 단계의 결정을 내릴 때 Gradial은 신뢰성과 거버넌스를 어떻게 보장하나요?

기업에서는 신뢰가 핵심입니다. 특히 금융과 의료 분야에서는 규정 준수 오류가 실제 피해를 초래합니다. Gradial을 도입할 때는 언제나 에이전트에게 브랜드 표현 방식, 메시지 지침, 규정 준수 요건, 승인 절차, 업계 기준에 관한 맥락을 제공하는 것부터 시작합니다.

사람의 관여 수준은 전적으로 조정할 수 있습니다. 처음 사용하는 팀이나 규제 환경에서 일하는 팀은 모든 사항을 공개 전에 승인하도록 요구할 수 있습니다. 에이전트의 모든 행동도 완전한 감사 추적 기록으로 남습니다. 우리는 신뢰가 자연스럽게 쌓인다는 것을 확인했습니다. 엄격한 통제로 시작한 팀은 에이전트가 실제 업무에서 능력을 입증함에 따라 점차 자율성을 넓혀 줍니다. 처음부터 모든 것을 넘기는 것이 목표였던 적은 없습니다. 감당할 능력을 증명하면서 더 많은 책임을 맡을 자격을 얻는 시스템을 만드는 것이 목표였습니다.

플랫폼은 기존 도구를 바로 대체하기보다 그 도구들과 통합됩니다. 장기적인 목표는 현재 시스템을 보완하는 것인가요, 아니면 완전히 대체하는 것인가요?

지금은 팀이 이미 갖춘 환경을 출발점으로 삼는 데 집중합니다. 대부분의 기업 마케팅 조직은 Figma, Adobe, 프로젝트 관리 시스템 같은 특정 도구를 중심으로 수년간 업무 흐름을 만들어 왔습니다. 이런 인프라를 포기하라고 요구하는 것은 현실적이지 않습니다. Gradial은 그 환경에 연결돼 진행을 늦춰 온 실행 업무를 처리합니다.

장기적 비전은 더 야심 찹니다. 기업 마케팅의 기반인 기존 소프트웨어 상당수는 AI 이전의 세상을 위해 만들어졌고, 그 한계가 드러납니다. 에이전트가 같은 맥락을 유지하면서 동시에 그에 따라 행동할 수 있다면, 콘텐츠 저장과 정리만을 위해 설계된 시스템은 크게 달라질 것입니다. 우리는 콘텐츠가 있는 곳과 일이 이뤄지는 곳의 구분이 결국 사라질 것이라고 봅니다. 두 가지가 모두 이뤄지는 인프라 계층을 지향하며 만들고 있습니다.

대기업에는 굳어진 업무 흐름과 내부의 변화 저항이 있는 경우가 많습니다. 포춘 500대 조직에 처음부터 AI를 중심으로 설계한 시스템을 성공적으로 도입하려면 실제로 무엇이 필요한가요?

먼저 Gradial은 누구에게도 일하는 방식을 바꾸라고 요구하지 않는다는 점을 명확히 합니다. 단순해 보이지만 기업 AI 도입에서 가장 큰 장벽입니다. 대부분의 도구는 새 시스템과 새 화면, 새 업무 방식을 가져온 뒤 6개월이 지나 도입이 정체되면 의아해합니다. 우리는 팀이 실제로 일하는 방식을 파악하고 그에 맞춰 Gradial을 설정하는 것부터 시작합니다.

팀이 실제 업무에서 효과를 빠르게 확인할 때 사용이 정착됩니다. 데모나 유리한 조건만 갖춘 시범 사업이 아니라 자신들의 캠페인, 콘텐츠, 업무 흐름에서 확인해야 합니다. 게시까지 걸리는 시간이 3주에서 당일로 줄어드는 것을 보면 내부 저항은 대개 자연스럽게 완화됩니다.

기술적으로 실행 엔진과 일반적인 생성형 AI 계층은 어떻게 다른가요?

생성형 AI 계층은 초안을 주지만, 실행 엔진은 그것이 게시되도록 합니다. 대부분의 마케팅 AI 도구는 결과물을 내는 데서 멈춥니다. 글을 쓰거나 수정을 제안하지만, 결과물이 승인을 거치거나 공개된 페이지에 반영돼야 할 때는 마케터에게 처리를 맡깁니다. 실제로 가장 많은 시간이 드는 부분이 바로 이 인계 과정입니다.

실행 엔진은 팀이 이미 사용하는 도구에 내장돼 있으며 그 기업의 구체적인 운영 방식을 이해한다는 점이 다릅니다. 마케터가 에이전트에게 작업을 요청하면 에이전트는 필요한 모든 단계를 진행하고 승인을 얻으며, 정말로 사람이 필요한 결정만 제시합니다. 마케터는 모든 단계의 중간에 개입하지 않아도 통제권을 유지합니다.

많은 회사가 AI를 실험하지만 의미 있는 투자 수익을 얻는 곳은 적습니다. 오늘날 대부분의 조직은 어디서 잘못하고 있다고 보시나요?

가장 흔한 실수는 AI를 작동하지 않는 절차를 고치는 수단이 아니라 생산성 도구로 다루는 것입니다. 모든 결과물을 대폭 편집해야 하거나 다른 시스템에 수작업으로 복사해야 하고, 공개 전 여전히 다섯 번의 승인이 필요하다면 문제는 해결되지 않은 것입니다.

실질적인 수익을 얻는 회사들은 문제를 구체화했습니다. 일이 정확히 어디에서 막히는지 찾아 그 문제에 AI를 투입했습니다. 광범위하게 적용하거나 단순히 실험한 것이 아니라, 이전의 느린 상태와 이후에 달성해야 할 빠른 상태를 명확히 이해했습니다. 이 정밀함이 실제 투자 수익과 데모에서는 인상적이지만 6개월 뒤 먼지만 쌓이는 도구를 가릅니다.

제대로 적용하면 성과는 구체적입니다. Gradial 고객들은 캠페인 가동을 8배 빠르게 하고, 첫해 운영 비용을 최소 35% 절감했으며, 모든 콘텐츠에서 브랜드와 접근성 요건을 100% 준수했습니다.

5년 뒤 완전히 AI를 기반으로 하는 마케팅 조직은 어떤 모습이며, 그 미래에서 Gradial은 어떤 역할을 하나요?

5년 뒤에는 마케팅의 운영 계층이 자율적으로 움직일 것입니다. 마케터가 에이전트에게 캠페인을 시작해 달라고 하면, 에이전트가 모든 중간 단계를 처리해 그날이 끝나기 전에 공개됩니다. AI 검색에서 브랜드의 노출은 자동으로 모니터링되고 조정됩니다. 규정 준수는 마지막 순간의 점검이 아니라 전체 과정에서 지속적으로 이뤄집니다. 마케터는 본래 채용된 이유에 해당하는 업무, 즉 브랜드를 구축하고 크리에이티브 작업을 발전시키며 사람의 판단이 필요한 고객 경험에 관한 전략적 결정을 내리는 데 시간을 쓸 것입니다.

Gradial의 역할은 마케팅 조직이 그 단계에 먼저 도달하도록 돕는 것입니다. 모든 것을 없애고 처음부터 다시 시작하라고 설득하는 대신, 기존 업무 흐름 안에서 이런 운영 방식이 가능하다는 것을 입증합니다. 이를 일찍 이해한 팀은 예전 방식으로 캠페인을 진행하는 팀에 비해 시간이 갈수록 커지는 우위를 얻게 될 것입니다.

좋은 인터뷰 감사합니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 Gradial을 방문해 주세요.