행사를 한 번이라도 준비해보셨다면 너무 잘 아실 텐데요! 생각보다 반복해서 해야 하는 일이 정말 많습니다. 연사에게 제안 메일을 보내고, 채널마다 홍보 문구를 다시 쓰고, 매일 들어오는 신청자를 확인하고, 연사와 스폰서에게 각각 다른 공지를 보내고, 행사 직전에는 체크리스트를 몇 번이고 다시 보게 되죠.
BES 2026에서 이벤터스 안영학 대표님은 “AI를 행사에 활용할 수 있다”는 이야기에서 한 걸음 더 나아갔습니다. 이번 행사 자체에 AI를 적용해 기획부터 모집, 참가자 관리, 현장 운영, 사후 팔로업까지 실제로 어떻게 연결했는지 보여주셨는데요. 결국 핵심은 AI가 사람을 대신하는 게 아니라, 사람이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 반복 업무를 덜어주는 데 있었습니다.
AI로 행사 기획을 어디까지 자동화할 수 있을까?
안영학 대표님이 먼저 보여주신 것은 이벤터스 내부의 AX 사례였는데요. 생각보다 AI를 활용하는 범위가 정말 넓었습니다.
마케팅에서는 플랫폼 안에서 좋은 행사를 골라 뉴스레터와 SNS에 소개하는 일을 AI가 보조하고 있었고, 고객 상담이나 미팅 요청이 들어오면 리드를 검토하고 적합도를 확인하거나 후속 메일 초안을 작성하는 과정에도 AI를 활용하고 있었어요.
뿐만 아니라 오퍼레이션에서는 행사장에 보내는 체크인 장비와 명찰 출력 장비의 발송·회수 기록을 자동화하고 있었고, 제품 개발에서는 고객 VOC가 일정 기준을 충족하면 기획서 작성부터 개발·테스트·QA까지 이어지는 흐름에도 AI 에이전트를 활용한다고 전해주셨습니다.
회의 아젠다와 회의록, 액션 아이템, 업무 리포트까지 회사 전반의 반복 업무가 이미 AI와 연결되어 있다는 점도 인상 깊었어요.
이런 자동화가 가능해진 배경에는 기존 SaaS와 AI를 연결하는 API와 MCP가 있습니다. CRM, Notion, 메신저, 이메일, 행사 플랫폼처럼 따로 사용하던 도구도 AI를 통해 하나의 업무 흐름으로 연결할 수 있다는 이야기였어요.
행사 기획에서 AI보다 먼저 필요한 것은 무엇일까?
발표를 들으며 가장 공감했던 부분은, 행사 기획의 출발점까지 AI에게 맡기지는 않았다는 점이었어요.
AI가 최신 정보를 모으고 주제를 제안할 수는 있지만, 어떤 행사를 왜 열어야 하는지는 결국 사람이 먼저 정해야 한다고 말씀하셨는데요. 고객이 지금 어떤 문제를 겪고 있는지, 주변에서 어떤 니즈가 반복되는지, 우리 회사가 어떤 문제를 해결할 수 있는지를 먼저 확인하는 과정이 필요하다는 이야기였습니다.
그다음 행사 방향과 콘텐츠 주제가 정해지면 AI를 활용해 세션과 프로그램을 구체화합니다. 이 과정에서 특히 강조된 것은 기획 문서였어요.
행사의 목적, 타깃, 주제, 프로그램, 전달해야 할 정보가 하나의 문서에 정리되어 있어야 이후 AI가 같은 기준으로 일할 수 있습니다. 연사 섭외 메일을 쓰든, 홈페이지를 만들든, 홍보 콘텐츠를 만들든 결국 같은 문서를 기준으로 움직이기 때문이에요.
결국 이 과정에서 중요한 건 프롬프트를 잘 쓰는 것이 아니라, 먼저 우리 행사의 기준과 업무 흐름을 정리해두는 일이었습니다. 무엇을 위해 여는 행사인지, 누구를 대상으로 하는지, 어떤 정보를 전달해야 하는지가 명확해야 이후의 자동화도 같은 맥락에서 움직일 수 있으니까요!
연사 섭외와 스폰서 제안도 AI로 자동화할 수 있을까?
행사 콘텐츠의 방향이 정해지면, 그다음은 연사 후보를 찾아야 하죠. 이벤터스에서는 플랫폼 안에서 열렸던 행사와 인기 연사 데이터를 참고해 후보군을 만들고, 행사 기획 내용과 연사 정보를 바탕으로 연사마다 다른 맞춤형 제안 메일을 AI로 작성했다고 해요.
과거에는 한 사람에게 제안서를 보낼 때마다 활동 이력을 확인하고 문구를 다시 써야 했다면, 필요한 정보가 정리되어 있을 경우 AI가 개인화 초안을 빠르게 만들 수 있는데요. 다만 이번 행사에서는 온전히 AI에게 맡기기보다, 사람이 최종 검토하고 발송하는 절차를 유지했습니다.
스폰서를 찾는 과정도 비슷했어요. CRM, 기존 리드, 과거 상담 이력과 파트너십 메일을 분석해 행사와 잘 맞는 기업을 찾고, 기업별 맞춤 스폰서십 제안서를 작성하는 방식이었는데요. 후보를 찾고 초안을 만드는 일은 AI가 돕고, 실제 관계를 만들고 협상하는 과정은 사람이 맡는 구조였습니다.
행사 디자인과 랜딩페이지도 같은 기획 문서에서 시작합니다
행사 키비주얼, 홍보 이미지, 랜딩페이지용 아이콘, 연사 프로필 사진을 정리하는 과정에도 AI를 활용했습니다. 연사마다 촬영 환경이 달라 제각각인 프로필 이미지를 행사 전체 톤에 맞춰 정리하는 것도 하나의 활용 사례였어요.
홈페이지도 같은 기획 문서를 기반으로 만들었다고 해요. 행사 소개, 세션 구성, 연사, 신청 CTA처럼 필요한 섹션을 AI가 먼저 구성하고, 이후 빌더나 코드 생성 방식으로 랜딩페이지를 제작하는 방식이었습니다.
행사 홍보와 참가자 관리에서 가장 많이 자동화할 수 있는 일
행사가 오픈되면 반복 업무는 더 많아집니다. 특히 홍보 콘텐츠는 채널마다 리사이징을 하거나 형태를 바꾸는 등 변형이 필수적이죠.
여기서 흥미로웠던 건 채널별 특성을 먼저 규칙으로 만들어두었다는 점이었습니다. Threads는 첫 한 줄이 중요하고, LinkedIn은 이미지와 팩트 중심, Instagram은 카드 형태, 오픈채팅방은 짧은 텍스트 메시지가 필요하죠.
이처럼 채널별 차이를 먼저 정의해두면 하나의 행사 URL만 입력해도 각 채널에 맞는 콘텐츠를 만들 수 있다고 해요.
여기서 중요한 건 “AI가 알아서 해준다”가 아니에요. 채널마다 어떤 콘텐츠가 잘 맞는지, 우리가 원하는 결과물이 어떤 모습인지 먼저 정리해둬야 AI도 제대로 일을 할 수 있습니다.
기존 리드에게 다시 초청하는 과정
신규 홍보뿐 아니라 이미 확보한 잠재고객에게 다시 초청하는 과정에서도 AI를 활용하고 있었습니다.
이전 캠페인이나 콘텐츠에서 확보한 리드 가운데 이번 행사와 잘 맞는 사람을 추리고, 직무와 관심사에 맞는 초청 메일을 만들어 다시 접점을 만든 방식인데요. 발표에서는 이 방식으로 약 16%의 신청률이 나왔다고 해요. 한 번 확보한 리드를 한 번의 캠페인으로 끝내지 않고, 새로운 정보와 행사로 계속 다시 만날 수 있도록 설계했다는 점이 인상 깊었습니다.
B2B 행사는 신청자를 모두 받아도 될까?
B2B 행사에서는 신청자 수가 많다고 모두 승인하는 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다. 우리 행사와 맞는 타깃이 실제로 들어오는지가 중요하기 때문이에요.
이벤터스는 이상적인 고객 프로필을 AI에 입력해 매일 신규 신청자를 분석했다고 하는데요. 회사와 산업, 직무, 사업 내용 등을 확인해 타깃과의 적합도를 리포트로 만들고, 사람이 최종 승인하는 방식이었습니다.
참가자 문의도 충분히 자동화할 수 있다고 말씀해주셨는데요. 행사 일정이나 장소, 주차, 입장 방법, 취소처럼 반복되는 질문을 하나의 문서로 정리해두면 AI가 이를 참고해 답변하고, 새로운 질문은 FAQ에 다시 반영하도록 설계할 수도 있다고 해요.
행사 준비 중 ‘빠진 일’을 AI가 찾아낼 수 있을까?
행사 업무는 한곳에 모여 있지 않습니다. 메신저에서 이야기한 내용도 있고, Notion에 적은 것도 있고, 이메일로만 주고받은 정보도 있죠. 사람이 모든 내용을 기억하며 누락된 일을 찾기는 어렵습니다.
이벤터스에서는 여러 업무 도구의 데이터를 연결해 AI가 매일 완료·미완료 업무와 다음 액션을 정리하도록 했습니다.
여기서 한 단계 더 나아가 “우리가 놓친 부분을 찾아줘”, “비판적으로 검토해줘”라고 요청한다는 이야기도 공감되었는데요. 참가자와 운영자의 관점에서 빠진 일을 새롭게 발견하는 QA 역할까지 맡겨 놓치는 업무가 없도록 진행하셨다고 해요.
참석 확인과 리마인드도 대상별로 자동화
행사 전 참석 여부 확인, 리마인드, 당일 안내도 자동화할 수 있습니다. 대상과 메시지 규칙을 정해두면 문자, 알림톡, 이메일을 그룹별로 보낼 수 있어요.