님 안녕하세요. 10월 7일 DevDay에서 OpenAI가 발표한 내용을 보셨나요? 솔직히 말씀드리면, 이번 발표는 작년과는 차원이 다릅니다. "AI로 뭘 할 수 있을까?"라는 질문이 이제 "AI로 지금 당장 무엇을 만들 것인가?"로 바뀐 순간이었습니다.

이번 뉴스레터에서는 OpenAI DevDay 2025의 핵심 내용을 마케터의 관점에서 풀어드리겠습니다. 단순한 기술 소개가 아니라, 여러분이 바로 적용할 수 있는 실용적인 인사이트에 집중했습니다.

❶ ChatGPT가 앱 플랫폼이 되었습니다

여러분은 ChatGPT를 어떻게 사용하고 계신가요? 아마 질문하고 답을 받는 형태일 겁니다. 하지만 이제 ChatGPT는 단순한 대화 도구를 넘어 앱 런처이자 통합 작업 공간으로 진화했습니다.

Apps SDK의 등장

새로 발표된 Apps SDK를 통해 개발자들은 ChatGPT 대화창 안에서 작동하는 완전한 앱을 만들 수 있습니다. 광고 크리에이티브를 만들어야 한다면, 기존에는 ChatGPT에서 아이디어를 받고 피그마로 이동해 디자인하고 다시 돌아오는 과정을 반복했습니다. 이제는 "캔바로 이 콘셉트를 소셜 미디어 포스터로 만들어줘"라고 말하면 ChatGPT 안에서 캔바 앱이 실행되고 실시간 수정까지 가능합니다.

MCP 표준과 확장성

OpenAI는 MCP(Model Context Protocol) 표준을 강조했습니다. 이는 다양한 앱들이 ChatGPT와 원활하게 연동될 수 있는 기술적 기반입니다. 마케터 입장에서는 현재 사용하는 CRM, 광고 플랫폼, 분석 도구가 ChatGPT와 직접 연결된다는 의미입니다.

구글 애널리틱스 앱이 연동되면 "지난주 전환율이 낮았던 유입 경로를 분석해줘"라고 물었을 때 대화창 안에서 바로 데이터를 불러와 시각화하고 개선 방안까지 제시받을 수 있습니다. 툴 간 이동 없이 한 곳에서 모든 작업이 이루어집니다.

Agentic Commerce Protocol

더 흥미로운 부분은 향후 계획입니다. OpenAI는 Agentic Commerce Protocol을 예고했는데, 앱 내에서 결제와 구독까지 처리할 수 있는 시스템입니다. ChatGPT가 단순 작업 도구가 아니라 고객 접점이자 판매 채널이 될 수 있다는 뜻입니다.

고객이 "여름휴가 가방 추천해줘"라고 물으면, 여러분의 이커머스 앱이 제품을 추천하고 재고를 확인하고 할인 쿠폰을 적용해 바로 구매까지 완료할 수 있습니다. 모든 과정이 자연스러운 대화 흐름 안에서 이루어집니다.

핵심 요약

• Apps SDK로 ChatGPT가 앱 플랫폼으로 진화, 대화창이 작업 공간이 됨
• MCP 표준으로 마케팅 툴(CRM, 광고, 분석)이 ChatGPT와 직접 연동
• Agentic Commerce로 ChatGPT가 판매 채널로 확장 예정
• 크리에이티브 제작, 경쟁사 분석, 상권 조사 등 한 곳에서 완성 가능
• 툴 간 이동 시간 절약, 통합 워크플로 구축으로 생산성 극대화

❷ 에이전트를 만드는 시대

Agent Builder 시각적 워크플로

Agent Builder는 노코드 방식의 워크플로 디자인 도구입니다. 캔버스에 노드를 배치하고 연결선으로 이어줍니다. 각 노드는 특정 작업을 담당합니다. '데이터 수집' 노드, '분석' 노드, '의사결정' 노드, '실행' 노드를 순서대로 배치하면 하나의 완전한 에이전트 워크플로가 완성됩니다.

DevDay 현장에서 가장 놀라운 순간은 라이브 데모였습니다. 발표자가 컨퍼런스 웹사이트에 세션 추천 에이전트를 만들어 배포하는 데 걸린 시간이 단 8분이었습니다. 가드레일 설정(개인정보 보호), 파일 지식 연결, 커스텀 UI 위젯까지 포함해서 말입니다.

가드레일과 휴먼 인 더 루프

중요한 것은 가드레일 기능입니다. 에이전트가 잘못된 판단을 하거나 권한을 벗어난 행동을 하지 못하도록 제약을 걸 수 있습니다. 광고비 관리 에이전트를 만들 때 "일일 예산 증가는 20%를 초과할 수 없음"이라는 가드레일을 설정하면 에이전트가 갑작스러운 예산 폭증을 방지할 수 있습니다.

휴먼 인 더 루프 기능도 핵심입니다.

특정 의사결정 지점에서 사람의 승인을 받도록 설정할 수 있습니다. 에이전트가 새로운 광고 카피를 생성하면 자동 게재가 아니라 마케터에게 검토 요청을 보내고 승인 후 실행하도록 할 수 있습니다.

Chat Kit 브랜드 맞춤 채팅

Chat Kit은 여러분의 웹사이트나 앱에 AI 채팅 기능을 임베드할 수 있는 도구입니다. Agent Builder에서 만든 에이전트와 연동된 브랜드 맞춤형 대화 경험을 제공할 수 있습니다.

마케터 관점에서 Chat Kit의 진가는 고객 데이터와의 통합에 있습니다. CRM, 주문 이력, 고객 행동 데이터를 에이전트가 참조하게 하면 각 고객에게 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다. "지난 구매 내역을 보니 스킨케어에 관심이 많으시네요. 신제품 라인이 출시되었는데 샘플을 보내드릴까요?"처럼 맥락을 이해하는 대화가 가능합니다.

Evals for Agents

에이전트를 만드는 것도 중요하지만 제대로 작동하는지 평가하고 개선하는 것은 더 중요합니다. Evals for Agents는 에이전트의 각 단계를 트레이싱하고 노드별로 성능을 그레이딩합니다. 자동 프롬프트 최적화 기능도 제공하는데, 시스템이 자동으로 여러 프롬프트 버전을 테스트하고 가장 성과가 좋은 것을 찾아줍니다.

핵심 요약

• Agent Builder로 노코드 방식의 에이전트 제작, 8분 만에 프로덕션 배포 가능
• 가드레일로 에이전트 행동 제약 설정, 휴먼 인 더 루프로 중요 결정은 사람 승인
• Chat Kit으로 브랜드 맞춤 채팅을 웹사이트/앱에 임베드, 고객 데이터 연동
• Evals로 에이전트 성능 트레이싱, 자동 프롬프트 최적화
• 광고 분석, 콘텐츠 기획, 리텐션, 리뷰 관리 등 실무 에이전트 즉시 구축 가능

❸ 코딩의 새로운 패러다임

데이터 기반 마케팅이 일상화되면서 마케터들도 데이터 파이프라인, 대시보드, 자동화 스크립트를 다루는 일이 많아졌습니다. 전통적으로 무언가 자동화하려면 개발팀에 티켓을 올리고 몇 주를 기다려야 했습니다. Codex가 바꾸려는 것은 바로 이 프로세스입니다.

GPT-5 Codex 생각하는 코딩 파트너

GPT-5 Codex는 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어 복잡한 문제를 단계별로 사고하면서 해결합니다. OpenAI는 이를 "생각 시간 가변 조절"이라고 표현했습니다.

"GA4 데이터를 BigQuery에서 가져와서 코호트 분석을 하고 Looker Studio 대시보드로 시각화해줘"라는 복잡한 요청을 하면, Codex는 즉시 코드를 던지는 것이 아니라 필요한 단계를 먼저 정리합니다. GA4 API 연결, 코호트 정의 로직, 데이터 변환, 대시보드 구조를 먼저 설명하고 각 단계를 순서대로 구현합니다. 중간에 문제가 생기면 스스로 디버깅하고 수정합니다. 요 원인은 모바일 랜딩페이지 로딩 속도 증가로 추정됨"처럼 구체적인 진단까지 제공합니다.

Slack 통합 팀 워크플로 안으로

Codex의 Slack 통합은 실용성을 극대화합니다. 개발 관련 스레드에서 직접 Codex를 호출할 수 있습니다. 마케팅 데이터 논의 중에 "이 SQL 쿼리를 최적화해줘" 또는 "이 에러 메시지가 뭘 의미하는지 설명해줘"라고 스레드에서 멘션하면 Codex가 바로 답변하고 코드를 제안합니다.

이는 비동기 협업을 가능하게 합니다. 개발자가 자리에 없어도 Codex에게 먼저 물어보고 초안을 만든 뒤 나중에 개발자가 검토하는 방식으로 일할 수 있습니다.

Codex SDK 자동화의 자동화

Codex SDK는 팀의 반복 작업을 완전히 자동화할 수 있는 프레임워크입니다. 매주 월요일 아침마다 필요한 마케팅 리포트가 있다면 Codex SDK 태스크로 만들면 주말 동안 자동으로 데이터를 수집하고 리포트를 생성하고 인사이트까지 요약해서 월요일 아침 슬랙에 올려줍니다.

더 나아가 리포트에서 이상 패턴을 발견하면 자동으로 알림을 보낼 수도 있습니다. "지난주 대비 전환율 15% 하락, 주요 원인은 모바일 랜딩페이지 로딩 속도 증가로 추정됨"처럼 구체적인 진단까지 제공합니다.

핵심 요약

• GPT-5 Codex는 복잡한 문제를 단계별로 사고하며 해결, 자동 디버깅 가능
• Slack 통합으로 개발 스레드에서 즉시 코드 요청, 비동기 협업 지원
• Codex SDK로 반복 작업 완전 자동화, 정기 리포트 생성 및 이상 패턴 알림
• 데이터 파이프라인, A/B 테스트, 커스텀 대시보드를 자연어로 구축
• 마케터가 개발팀 의존도 낮추고 데이터 드리븐 의사결정 속도 향상

❹ 더 강력해진 AI 모델들

OpenAI는 GPT-5 Pro를 공개하며 금융, 법률, 헬스케어 같은 전문 영역에서의 정확도와 추론 깊이를 대폭 강화했다고 밝혔습니다. 마케팅에도 단순한 질문이 아니라 복잡한 의사결정이 필요한 순간이 많습니다.

GPT-5 Pro 고난도 의사결정

OpenAI는 GPT-5 Pro를 공개하며 금융, 법률, 헬스케어 같은 전문 영역에서의 정확도와 추론 깊이를 대폭 강화했다고 밝혔습니다. 마케팅에도 단순한 질문이 아니라 복잡한 의사결정이 필요한 순간이 많습니다.

"신규 시장 진입을 위한 가격 전략을 세워야 하는데 경쟁사 가격, 고객 지불 의향, 물류 비용, 환율 변동을 고려해서 최적 가격대를 찾아줘" 같은 요청에 GPT-5 Pro는 여러 변수를 동시에 고려하고 시나리오별로 결과를 시뮬레이션하며 리스크와 기회를 균형 있게 평가합니다.

단순히 답을 주는 것이 아니라 "이 가격대에서는 이런 시나리오가, 저 가격대에서는 저런 시나리오가 예상됩니다"라는 식으로 맥락과 근거를 함께 제시합니다. 고객 생애 가치 예측, 코호트 분석, 리텐션 모델링처럼 통계적으로 복잡한 작업을 맡기면 단계별 계산 과정을 보여주면서 최종 인사이트를 도출합니다.

Sora 2 영상 크리에이티브 혁신

Sora 2는 1세대 Sora에서 가장 큰 불만이었던 부분들을 개선했습니다. 바로 컨트롤(구도와 상태 유지)과 시청각 싱크입니다. 영상 크리에이티브를 만들 때 가장 어려운 부분은 일관성입니다. Sora 2는 키프레임 제어와 스타일 고정 기능으로 이 문제를 해결했습니다. 첫 장면에서 설정한 제품의 모습, 브랜드 색상, 분위기가 전체 영상을 관통하도록 유지할 수 있습니다.

더 중요한 것은 사운드와 비주얼의 싱크입니다. 제품 언박싱 영상을 만든다면 박스를 여는 소리, 제품을 꺼내는 소리, ASMR 같은 질감이 화면과 정확히 일치해야 몰입감이 생깁니다. Sora 2는 이를 자동으로 처리합니다.

Sora 제작 워크플로

DevDay에서 소개된 David Sheldrick은 Sora로 뮤직비디오를 제작한 크리에이터입니다. 그가 강조한 작업 원칙은 마케팅 영상 제작에도 그대로 적용됩니다.

첫째, 사전 콘셉트 보드를 만들어라. Sora에 바로 프롬프트를 던지는 것이 아니라 어떤 장면이 필요한지 어떤 순서로 이어질지를 먼저 정리합니다.

둘째, 프롬프트 스타일 프리셋을 활용하라. 영상 전체에서 일관된 톤을 유지하려면 프롬프트에 공통 요소를 포함시켜야 합니다.

셋째, 충분한 렌더링 시간을 확보하라. 여러 버전을 렌더링하고 가장 좋은 것을 선택하는 방식으로 작업합니다.

핵심 요약

• GPT-5 Pro는 다차원 분석(가격 전략, LTV 예측)에 강력, 시나리오별 시뮬레이션 제공
• Sora 2는 키프레임 제어로 일관성 유지, 시청각 싱크로 몰입감 향상
• 사전 콘셉트 보드, 프롬프트 스타일 프리셋, 충분한 렌더 시간이 제작 핵심
• 영상 크리에이티브 빠른 실험 가능, 3가지 스타일 × 2가지 길이로 테스트
• Realtime Mini로 콜센터, 키오스크, 라이브 커머스 음성 에이전트 구축

OpenAI DevDay 2025는 AI 마케팅의 새로운 장을 열었습니다. ChatGPT가 앱 플랫폼이 되고 에이전트를 누구나 만들 수 있게 되고 코딩 장벽이 낮아지고 영상과 음성 경험이 현실화되었습니다.

하지만 가장 중요한 메시지는 이것입니다. 지금 바로 시작하세요. 완벽한 계획을 기다리지 마세요. 작은 실험부터 시작하고 빠르게 학습하고 점진적으로 확장하세요.

핵심 인사이트

• 작게 시작하되 명확한 목표를 가지세요. 첫 주는 앱 하나, 에이전트 하나, 자동화 하나로 충분합니다. "이번 달까지 고객 리뷰 정리 시간을 50% 줄인다"처럼 구체적인 목표를 세우세요.
• 측정하고 개선하는 루틴을 만드세요. AI 도구는 도입하는 것보다 제대로 활용하는 것이 어렵습니다. 주간 단위로 "무엇이 효과가 있었고 무엇을 개선할까"를 팀과 논의하세요.
• 안전장치를 먼저 설계하세요. 가드레일, 휴먼 인 더 루프, 데이터 프라이버시 체크리스트는 프로젝트 시작 전에 준비하세요.
• 팀과 함께 배우세요. AI는 혼자 하는 것이 아닙니다. 실험 결과를 공유하고 실패도 솔직히 이야기하는 문화가 중요합니다.
• 고객 가치를 중심에 두세요. 기술이 아무리 멋져도 고객에게 더 나은 경험을 주지 못하면 의미가 없습니다. 모든 프로젝트에서 "이게 고객에게 어떤 가치를 주나?"를 먼저 물으세요.