전 세계 기업들은 생성AI를 활용한 디지털 혁신을 가속화하고 있지만, 실제 확산은 더디게 진행되고 있다. 수십억 달러의 투자가 이어지고 있음에도 불구하고 데이터 프라이버시, 규제 준수, 브랜드 일관성 부족, 승인되지 않은 모델 사용 등으로 인한 위험이 주요 장애물로 꼽힌다.

딜로이트 조사에 따르면, 30%의 기업이 위험 관리의 어려움을, 29%가 거버넌스 모델 부재를 AI 확장의 장애물로 지적했다. 특히 마케팅 분야에서는 책임 있는 감독 부재로 인해 캠페인 지연, 콘텐츠 재작업, 심지어 프로젝트 중단까지 발생하고 있다. 규제가 엄격한 산업에서는 이러한 문제가 더욱 심각하게 나타나고 있다.

에이전트 마케팅 플랫폼 선도 기업 재스퍼(Jasper, CEO 티모시 영)가 ‘MCP 서버(MCP Server)’ 출시를 발표했다. MCP 서버는 재스퍼의 지능형 브랜드 인텔리전스와 마케팅 컨텍스트를 개방형 프로토콜 기반으로 제공하여, 기업이 사용하는 모든 AI 도구에 일관된 품질과 규제 준수를 내장할 수 있도록 설계됐다.

이 솔루션은 챗GPT, 클로드(Claude), 마이크로소프트 코파일럿 등 다양한 AI 모델과도 호환된다. 이를 통해 조직은 브랜드 안전성을 유지하면서도 빠르고 일관된 AI 콘텐츠를 생성할 수 있다.

표준 프로토콜·엔터프라이즈급 API로 모든 AI 툴과 연동

MCP 서버는 표준 기반 프로토콜과 엔터프라이즈급 API를 통해 모든 AI 툴과 자연스럽게 연동된다. 기존 원시 프롬프트 라이브러리나 폐쇄형 API와 달리, MCP는 재스퍼 IQ의 브랜드 컨텍스트와 글로벌 모범 사례를 모든 도구와 모델에 직접 반영할 수 있다.

첫째, 시스템 전반의 AI 출력 통합(System-wide AI Output Integration) 기능은 재스퍼, 타사 코파일럿, 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic) 등 다양한 공급자를 하나의 공유 프로토콜로 연결해 모든 도구가 동일한 언어를 사용하도록 한다. 이를 통해 부서 간 단편화된 결과를 방지한다.

둘째, 브랜드 및 규제 준수 표준 실행(Brand and Compliance Enforcement) 기능은 음성 톤, 규제 표준 등을 한 번 설정하면 모든 콘텐츠 생성 과정에 일괄 적용한다. 규제 산업에서 특히 중요하며, AI 콘텐츠가 언제 어디서 생성되든 일관성을 보장한다.

셋째, 시장 출시 속도 향상(Faster Time-to-Market) 기능은 마케팅, 영업, 제품, 지원팀이 브랜드에 맞는 콘텐츠를 더 빠르게 제작하도록 지원한다. 병목 현상과 수동 확인 과정을 줄여 업무 효율성을 높인다.

넷째, 위험 없는 AI 확장(Confident AI Adoption at Scale) 기능은 위험을 최소화하며 조직 전체로 AI 도입을 확대할 수 있도록 한다. 이는 기업이 AI 활용 영역을 넓히면서도 신뢰성을 유지할 수 있게 한다.

다섯째, 미래 대비 개방형 프로토콜(Open Protocol for Future-proofing) 기능은 새로운 모델과 플랫폼에 유연하게 적응할 수 있어 장기적 상호 운용성을 보장한다. 이를 통해 기업은 AI 생태계의 변화 속에서도 안정적으로 시스템을 운영할 수 있다.

재스퍼 CEO 티모시 영(Timothy Young)은 “기업들이 책임감 있게 AI를 확장할 체계가 부족했기 때문에 AI는 너무 오랫동안 파일럿 단계에 머물러 있었다”며, “MCP 서버는 모델, 브랜드 표준, 거버넌스를 하나의 시스템으로 연결하는 공통 프레임워크로, 기업 AI 도입의 다음 단계를 위한 촉매제가 될 것”이라고 말했다. 그는 이어 “혁신과 책임감의 조화를 통해 조직이 파일럿 단계를 넘어 진정한 확장 가능한 혁신으로 나아갈 수 있도록 돕겠다”고 강조했다.

재스퍼 브라이언 차오(Bryan Tsao) 최고제품책임자(CPO)는 “팀마다 AI를 실험하고 싶어 하지만 공유된 맥락이 없다면 결과는 단편적이고 위험하며 가치가 낮아진다”며, “MCP는 어떤 콘텐츠가 제작되든 조직의 표준과 가치를 반영하도록 보장해 지속 가능한 AI 도입 경로를 마련한다”고 덧붙였다.

재스퍼의 MCP 서버 출시는 AI 콘텐츠 워크플로우의 거버넌스와 일관성을 동시에 확보할 수 있는 혁신적 접근으로 평가된다. 이는 단순히 기술 통합을 넘어, 생성AI 활용을 기업 전사적으로 확장할 수 있는 체계적 방법론을 제시한다. 특히 규제 산업과 글로벌 기업에서 안전하고 효율적인 AI 도입을 촉진하는 촉매제가 될 것으로 전망된다.