AI SDR은 영업 개발 대표(Sales Development Representative, 이하 SDR) 역할을 인공지능이 수행하는 기술 기반 솔루션이다. 주로 생성AI, 자연어처리(NLP), 머신러닝을 활용해 리드 발굴부터 대화, 약속 예약까지 초기 영업 프로세스를 자동화한다.

이 기술은 이메일·콜 스크립트 생성기, 회의 예약 시스템, 리드 정제 봇, 고객 반응 분석기 등으로 구성된다. 대부분의 AI SDR 솔루션은 세일즈포스(Salesforce), 허브스팟(HubSpot) 등 CRM 시스템과 연동된다. 이를 통해 SDR은 고가치 리드에 집중할 수 있다.

AI SDR은 특히 리드의 행동 데이터를 기반으로 이메일 열람률, 반응률, 전환 가능성 등을 분석해 최적화된 메시지를 자동 작성하고, 적절한 시점에 후속 조치를 실행하는 특징을 갖는다.

AI SDR 기술은 SaaS, 금융, 리테일, 의료, 통신, 제조, 미디어, 교육, 정부기관 등 다양한 분야에서 채택되고 있다. 특히 정보량이 방대하고 초기 접점 확보가 중요한 산업일수록 도입률이 높다.

의료·생명과학 산업은 높은 개인정보 보호 기준과 규제 환경에도 불구하고, 정밀한 커뮤니케이션 수단으로 AI SDR을 활용해 환자 대응과 임상 커뮤니케이션을 개선하고 있다.

B2B 기술 및 클라우드 SaaS 기업은 고객 여정 전반에서 리드 확보 자동화 수요가 커지고 있어 가장 적극적인 도입 산업군으로 분류된다.‘

시장조사기관 마켓앤마켓츠(MarketsandMarkets)는 AI SDR 시장의 연평균 성장률을 29.5%로 예측했다. 2025년 41.2억 달러였던 시장은 2030년까지 150.1억 달러로 3.6배 성장할 것으로 분석된다.

이러한 성장 추세는 전통적인 SDR 역할이 자동화로 전환되는 산업 흐름과 맞물려 있으며, 특히 북미와 아시아 시장의 빠른 기술 채택 속도가 주된 원인이다. 보고서는 AI SDR의 도입이 기업의 영업 성과 향상과 비용 절감, 인력 효율성 증대에 직접적으로 기여하고 있다고 평가했다.

시장 성장 요인

AI SDR의 성장은 리드 타겟팅 정확도의 향상과 자동화 효율성에 기인한다. 첫째, 의도 기반 리드 식별 기능은 행동 데이터 분석을 통해 전환 가능성이 높은 고객을 실시간으로 추적하고 평가할 수 있다.

둘째, 생성AI 기반 메시지 개인화는 리드별 관심사, 산업, 지역 특성에 따라 커스터마이즈된 아웃리치를 가능케 한다. 대량 발송에도 불구하고 고객 개개인에게 맞춤형 콘텐츠를 전달할 수 있다.

셋째, 하이브리드 운영 모델은 인간 SDR과 AI의 협업을 통해 효율성과 감성 커뮤니케이션을 동시에 확보할 수 있다. 반복 업무는 AI가 담당하고, 전략적 대응은 사람이 맡는다.

넷째, 클라우드 기반 API 연동을 통한 CRM 통합은 실시간 데이터 동기화를 지원해 전사적 영업 활동을 자동화한다. 이는 마케팅 자동화, 고객 서비스 플랫폼과의 유기적 연계를 가능하게 한다.

다섯째, 아시아태평양 지역의 디지털 전환이 활발하다. 인도의 SaaS 생태계, 일본의 자동화 투자, 한국의 고객경험 중심 전략, 중국·호주의 AI 도입 확대가 시장 성장을 주도하고 있다.

여섯째, 에이전틱 AI 기반 학습 시스템이 지속 개선되고 있다. AI SDR 솔루션은 고객 피드백과 결과 데이터를 자체 학습해 다음 캠페인에 반영함으로써 성능을 향상시킨다.

일곱째, 팬데믹 이후 원격근무와 비대면 영업 증가로 비대면 커뮤니케이션 플랫폼 수요가 증가했다. 이로 인해 AI SDR 솔루션은 고정비 감소와 리드 접근성 개선이라는 이점을 제공한다.

시장 과제 

AI SDR 시장의 주요 과제는 데이터 품질, 감정지능 한계, 윤리적 문제, 개인정보보호 등이다. 우선, 리드 데이터의 부정확성은 잘못된 타겟팅으로 이어져 캠페인 효율을 저해한다. 알고리듬 기반 세분화 오류는 20% 이상의 전환율 손실을 초래할 수 있다.

또한, AI는 인간 SDR이 제공하는 감정 기반 설득력과 관계 구축 능력을 완전히 대체하지 못한다. 이는 고관여 B2B 세일즈 분야에서 한계로 작용한다. 특히 신규 제품이나 고가 상품군에서는 인간의 개입이 필요하다.

AI 생성 메시지에 대한 고객의 신뢰 부족도 문제다. 리드가 ‘자동화된 응답’이라는 인상을 받을 경우 응답률이 하락하며 브랜드 이미지에도 영향을 미친다.

마지막으로, GDPR, CCPA 등 개인정보보호 규제를 준수하지 못한 데이터 처리 시스템은 법적 리스크를 발생시킨다. 특히 금융·의료 산업은 사전 검증된 AI 도구 사용이 필수다.

시장 현황

유형별로는 기능 기준으로 이메일 생성기, 회의 예약, 리드 정제, 응답 자동화, 템플릿 생성기, CRM 연동, 통화 스크립트 관리 등으로 구분된다. 이 중 회의 예약 및 이메일 생성기가 가장 보편적으로 사용되고 있다.

배포별로는 클라우드 기반 모델이 전체 시장의 약 80% 이상을 차지하고 있으며, 온프레미스 솔루션은 보안 규제가 엄격한 금융, 공공기관에서 제한적으로 사용된다. 클라우드 SaaS 기반 모델은 초기 설치비용이 없고, 유지보수가 용이해 빠르게 확산 중이다.

산업별로는 B2B SaaS, 금융, 리테일, 의료, 교육, 제조, 통신, 부동산, 여행, 운송, 정부 부문이 주요 도입 산업이다. 특히 SaaS 및 리테일 산업은 대규모 리드에 대한 맞춤형 응답이 필수적이어서 AI SDR을 빠르게 채택하고 있다.

의료 산업은 환자 응대 자동화, 약속 스케줄링, 헬스케어 마케팅 등 다양한 영역에 AI SDR을 적용하고 있으며, HIPAA 등 규제에 맞는 맞춤 솔루션 수요가 증가 중이다. 금융 산업은 투자 리드 응대 자동화 및 보험 상담 등에 도입되고 있다.

지역별로는 북미가 전체 시장의 약 50% 이상을 점유하고 있으며, 특히 미국은 AI SDR의 선두 시장이다. 대기업 중심의 자동화 투자가 활발하며, Salesforce·HubSpot 등의 본사가 있는 생태계가 촘촘하게 구축되어 있다.

유럽은 GDPR 등 규제 강화로 인해 AI SDR의 채택이 느리지만, 금융과 제조 분야 중심으로 서서히 확산되고 있다. 아시아태평양 지역은 인도, 한국, 일본, 중국을 중심으로 폭발적인 성장이 예측된다. 이들 국가는 SaaS 스타트업, B2B 플랫폼, 의료기술 기업 중심으로 수요가 높다.

중동·아프리카는 ICT 인프라 구축과 함께 정부 주도 디지털 전환 프로젝트에서 AI SDR이 도입되고 있으며, 라틴아메리카는 통신·리테일 기업에서 시범 도입이 진행 중이다.

시장 내 주요 기업은 허브스팟(HubSpot), 세일즈포스(Salesforce), 디알패드(Dialpad), 아폴로(Apollo.io), 아웃리치(Outreach), 줌인포(ZoomInfo), 콜게니즘(Cognism), 오픈AI(OpenAI), 6센스(6Sense), 비드야드(Vidyard), 클라리(Clari), 레지.ai(Regie.ai), 리플라이.io(Reply.io), 퍼사나AI(Persana AI), 슈퍼렙AI(SuperRep AI) 등이다.

허브스팟은 이메일·콜 분석 기반 프레임AI(Frame AI)와 생성AI 기능을 통합한 Breeze AI를 통해 SDR 자동화 기술을 고도화하고 있다. 세일즈포스는 구글의 Gemini 모델을 Agentforce에 통합해 생성AI 기반 대화 기능을 확장하고 있다.

[알림] GTT KOREA GTT SHOW는 오는 8월 12일 오후 2시부터 3시까지 “피해 큰 BPF Door 같은 커널 기반 악성코드 막는 EDR과 마이크로세그멘테이션 실전 보안 전략”을 주제로 웨비나를 진행합니다. BPF Door 같은 커널 기반의 악성코드가 사용하는 공격 기법과 침투 단계별 위협의 소개, EDR과 마이크로세그멘테이션이 어떻게 상호보완적으로 작동하여 침입 초기 탐지부터 내부 확산 차단까지 이어지는 보안 체계의 구축 전략과 새로운 형태의 변종 공격에 유연하게 대응하는 제로 트러스트 기반 보안 전략을 실전 사례와 함께 제시합니다.