영업의 미래는 수작업으로 예비 프레젠테이션을 준비하고 데이터를 분석하는 것에서 벗어나, 인간 팀보다 속도와 효율성 면에서 뛰어난 자율 AI 시스템과 원활하게 협업하는 방향으로 빠르게 진화하고 있다. 미시시피대학교 마케팅 교수 게리 헌터(Gary Hunter)가 이끄는 연구는 이러한 변화의 흐름을 강조하며, “능동적 AI 시스템이 절대적인 수준에 도달하고 있으며, 경쟁력을 유지하려면 대부분의 영업 조직이 어떤 형태든 능동적 AI를 수용해야 한다”고 밝혔다. 2026년 1월 ‘비즈니스 리서치 저널’에 게재되고, 샌디에이고 주립대 가브리엘 곤잘레스(Gabriel Gonzalez), 휴스턴 대학교 요하네스 하벨(Johannes Habel)과 공동 집필한 이 연구는 AI 에이전트가 고객 발굴, 잠재 고객 자격 판단, 미팅 일정 잡기, 메시지 맞춤화, 거래 추적, 팔로우업 관리 등 영업 전 과정에서 독립적으로 인지, 추론, 행동을 수행하는 방식을 강조한다. 이전의 챗GPT 같은 프롬프트 기반 도구와 달리, 이 에이전트들은 지속적인 인간의 감독 없이 학습하고 적응하며, 2000년대 세일스포스와 허브스팟 등 CRM 선도 기업들이 디지털 혁신을 이끈 것과 유사한 영향을 미친다. 미시시피 대학 부교수 카시 아프샤르(Kash Afshar)는 “능동적 AI는 이제 전체 업무 흐름에서도 인지, 추론, 행동이 가능하다. 이는 단순 작업에 국한되지 않는다”고 말했다. 시장 전망은 긴박감을 더한다: 연구에 인용된 업계 추정에 따르면, 자율 AI 에이전트 시장은 2025년 76억 달러에서 2033년에는 1, 390억 달러 이상으로 급증할 것으로 예상된다. 초기 도입자들은 24시간 운영과 정교한 패턴 인식의 혜택을 누리며 경쟁에서 앞서가지만, 뒤처지는 기업은 이러한 디지털 노동자들을 도입하는 경쟁사에 의해 도태될 위험이 크다. 헌터 팀은 AI 에이전트가 잠재 고객 발굴과 같은 초기 단계뿐만 아니라 판매 전반에서 판매 능력을 확장시키며, 인간은 신뢰 구축과 협상 등 핵심 역할을 유지한다고 강조한다. 헌터는 “자율성은 강력하지만, 책임 또한 요구된다”며, 투명성과 감독과 같은 안전장치를 통해 빠른 기술 발전을 관리할 필요성을 제기한다. 이는 조직의 준비 상태보다 빠르게 발전하는 도구에 영업 리더들이 고민하는 시점에 매우 중요한 균형이다. 실제 사례를 보면 SaaStr 설립자 제이슨 렘킨(Jason Lemkin)은 10인 규모의 SDR(세일즈 개발 대표)과 AE(계약 담당자) 팀을 20 AI 에이전트로 대체했고, 이들은 모두 1. 2명의 인력으로 운영되며 prospecting에서 계약 성사까지 효율성을 늘렸다. 이 모델은 수치로 검증되는 성과다. 비슷하게 세일스포스의 ‘에이전트포스(Agentforce)’ 플랫폼은 기업 규모의 AI 통합 사례를 보여주며, 여러 에이전트를 판매, 서비스, 운영 등에 걸쳐 조율한다. 9개월간의 내부 시험에서는 백만 건의 대화를 처리했고, 36만 시간을 절약했으며, CEO 마크 베니오프는 이를 영상으로 공개해 X(구 트위터)에서 널리 공유되었다. 전선에서 사용하는 상용 도구들도 AI 주도 영업 자동화를 지원한다. 아티잔(Artisan)의 아바(Ava)는 외부 연동 없이 리드 소싱, 조사, 맞춤 이메일 작성, 배달 가능성 검증, 미팅 예약 등 outbound SDR 역할을 자동화한다. 이와 유사하게, 11Labs는 수신되는 잠재 고객의 78%를 자율적으로 자격 판단하는 AI 에이전트를 배포했고, 구매자 여정을 가속화한다. 허브스폿은 CRM 내에 AI 에이전트를 통합해 글쓰기 지원, 데이터 정리, 인사이트 제공, 채팅 기능을 강화하며 부서 간 협업 생산성을 높이고 있다. 아웃리치(Outreach)의 ‘리버뉴 에이전트’는 고의도가 있는 잠재 고객 탐색, 연락처 확보, 메시지 작성 업무를 맡아 영업 담당자들이 전략적 활동에 집중할 수 있도록 한다. 사용자들은 전환율과 파이프라인 속도가 30~40% 향상됐다고 보고하며, @I_amDamola 같은 실무자들은 콜 분석 에이전트 덕분에 거래 성사가 30% 늘었다고 전한다. 음성 AI 플랫폼인 VoiceGenie는 전화 시스템을 24시간 상시 대화형 판매 채널로 바꾼다. @elevenlabsio는 이들의 AI가 수신 리드 자격 판단에 활용되며, 다양한 통신 채널로 확장되고 있음을 소개했다. 기업 차원의 도입도 급속히 늘고 있다.

2026년까지 전체 엔터프라이즈 애플리케이션의 80% 이상에 AI 에이전트가 내장될 것으로 예상되며, 생산성 향상과 비용 절감으로 연평균 성장률이 46% 이상을 기록할 전망이다. 세일스포스는 AI 도입률이 282% 급증했고, 조직의 35% 이상이 광범위하게 AI 에이전트를 활용한다. 전자상거래 분야에서는 AI 검색 기술을 활용해 고객 확보 비용을 76% 절감하고 있으며, 2025년 평균 투자액은 291, 626달러이고, 2026년에는 11% 증가할 것으로 전망된다. 가트너(Gartner)는 연말까지 전체 엔터프라이즈 앱의 40%가 특정 업무용 AI 에이전트를 갖추게 될 것으로 내다봤다. PwC는 미국 기업의 53%가 주로 IT와 사이버보안 분야에 이들 에이전트를 도입했으며, 점차 영업 분야로도 확대되고 있다고 밝혔다. 예를 들어, 한 소매업체는 AI 에이전트를 활용한 수요 예측으로 90% 이상의 정확도를 기록했으며, 이는 과일과 채소 재고 관리에 큰 도움을 주었다고 한다. X(구 트위터)상의 커뮤니티에서는 창의적 활용 사례도 활발히 공유되고 있는데, @thecamjwright는 Snowflake 기반의 에이전트로 판매 신호를 분석해 개인 맞춤형 이메일을 작성했고, @aryanXmahajan은 ‘n8n-Claude’ 시스템으로 예약 노쇼를 30% 줄이고, 8자릿수 기업의 판매 속도를 두 배로 늘렸다. 하지만 여전히 어려움도 존재한다. 마이크로소프트는 AI 판매 목표를 하향 조정했으며, Foundry와 같은 능동적 AI 기능을 활용하지 못해 세일즈 대표들의 달성률이 저조하자 시스템 통합의 문제점을 드러냈다. Ars Technica에 따르면, 에이전트들은 깨끗하고 접근 가능한 데이터 없이는 제대로 작동하지 않으며, 복잡한 다단계 업무 흐름에서는 오류를 유발할 수 있다. AT&T의 앤디 마커스는 Axios에서, 2027년까지 비용과 위험 때문에 40%의 능동 AI 프로젝트가 취소될 것으로 내다봤다. 헌터는 업무 흐름 재설계와 성과 지표, 통제 방안 마련의 중요성을 강조하며, X 사용자 @karlmehta도 벤시오프의 세일스포스 시험 사례에서 드러난 신뢰성 문제에 대해 우려를 표시했다. 중간 단계의 복잡한 업무를 위한 인간의 감독 역시 여전히 중요하다. 아프샤르는 “AI를 주니어 직원처럼 관리하는 훈련이 필요하다”고 조언하며, 새로운 하이브리드 역할 창출과 함께 역량 강화를 강조한다. 인간의 책임과 AI의 자율성을 함께 유지하는 것이 핵심이다. 앞으로 영업진은 API를 통해 CRM에 AI 에이전트를 빠르게 통합하는 방향으로 나아갈 전망이며, 세일즈마트, 넷스위트, 마이크로소프트 다이내믹스 365 등은 이미 이를 구현하고 있다. 저코드 또는 노코드 플랫폼인 Lindy와 Relevance AI는 복잡한 프로그래밍 없이 맞춤형 AI 워크플로를 구축할 수 있도록 돕는다. 포레스터(Forrester)는 B2B 기업의 74%가 AI 에이전트를 채택했고, 데이터 거버넌스와 윤리적 배포에 관심이 집중되고 있다고 분석했다. 전자상거래에서는 AI 에이전트가 영업 업무의 20%를 담당하며 재고 비용을 10% 절감하는 효과가 나타나고 있다. SaaStr 커뮤니티는 AI 도입을 숙달하고, 지속적인 훈련과 개선을 통해 프리미엄 영업 역할을 확보하는 것이 중요하다고 강조한다. 애자로나(Asana)의 댄 로저스는 “2026년에는 AI 없이 불가능한 목표를 세우고, AI와 협력해 이를 일상화하는 기업이 시장을 선도할 것”이라고 말했다. 이처럼 영업의 진화는 CRM 혁명과 비슷하며, 변화를 받아들이는 적응력이 중요한 시점이다. 능동적 AI와 인간의 강점을 적절히 결합하는 영업팀이 미래를 주도하며, 잠재적 혼란을 지속적인 경쟁 우위로 전환할 것이다.