블랙바드(Blackbaud)가 비영리 부문에서 인공지능(AI) 채택이 예상보다 빠르게 이뤄지고 있으며, AI 도구가 고객의 지출을 확대하고 자사 경쟁우위를 강화하고 있다고 회사의 사장 겸 CEO인 마이크 지아노니(Mike Gianoni)가 밝혔다.
2026년 2월 25일, 인베스팅닷컴(Investing.com)의 보도에 따르면, 지아노니 CEO는 인베스팅닷컴과의 인터뷰에서 비영리 단체의 모금 팀들이 구조적인 노동력 부족 문제에 직면해 있다고 지적했다. 그는 미국 노동통계국(Bureau of Labor Statistics) 데이터를 인용해 연간 1만 개가 넘는 모금 관련 직무가 매년 채워져야 한다고 설명했으며, 또한 2023년 전미 비영리협의회(National Council of Nonprofits)의 설문조사에서 대면 업무를 수행하는 공석이 광범위하게 존재한다는 결과가 나왔다고 전했다.
“AI는 매우 과중한 업무를 수행하는 모금 담당자들이 그들의 영향력을 넓히고 반복적이며 시간 소모적인 작업의 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.”
지아노니는 AI가 적어도 자연어로 도구와 소통하도록 도와 기술 학습 곡선을 낮춘다고 말하면서, 이것이 단순한 보조를 넘어선다고 강조했다. 블랙바드는 비영리단체를 지원하는 클라우드 소프트웨어 제공업체로서 최근 Agents for Good라는 자율형 AI 제품군을 출시했다. 이 제품군에는 기부자 데이터를 분석하고 잠재 기부자의 우선순위를 정하며 다단계 연락을 실행하는 ‘Development Agent’가 포함되어 있다.
회사는 해당 시스템이 모금 담당자들이 고액 기부자와의 관계를 심화시키는 동시에 반복 업무를 자동화하게 해줄 것으로 보고 있다. 지아노니는 미국 내 연간 자선 기부액이 여전히 탄력적이라고 밝히며, 자선 기부액이 약 6,000억 달러(near $600 billion)에 육박하고 기업 기부는 사상 최고 수준을 기록하고 있다고 말했다. 다만 그는 대형 비영리단체들이 소규모 단체보다 지속적으로 더 높은 성과를 내고 있어 AI 기반 기부자 타깃팅의 중요성이 커지고 있다고 지적했다.
데이터와 경쟁우위
지아노니는 블랙바드의 경쟁우위가 자체 구축한 자선·기부 관련 데이터셋에 있다고 강조했다. 그는 이 데이터셋이 마이크로소프트, 세일즈포스(Salesforce) 등의 공용 대규모 언어 모델(LLM)이 접근할 수 있는 공개 인터넷 데이터와는 다르다고 설명했다.
“AI의 성능은 접근 가능한 데이터와 운영 환경에 대한 가시성에 달려 있으며, 이것이 블랙바드에 경쟁우위를 준다.”
블랙바드의 데이터는 라이선스된 소비자 인사이트, 독점적 자선 인텔리전스, 성과 벤치마크, 고성과자 사용 패턴, 실시간 피드백 신호, 생태계 인텔리전스 등을 결합한다고 회사는 설명했다. 지아노니는 “이 데이터는 LLM이 접근 가능한 공개 인터넷에 존재하지 않는다”고 말하면서, 기업이 고객에게 관대함과 사회적 영향에 영향을 미치는 추세, 위험, 기회, 행동 역학을 독보적으로 종합한 뷰를 제공할 수 있다고 덧붙였다.
예측과 성과 지표
블랙바드의 데이터는 연평균 약 300억 건의 예측(roughly 30 billion predictions)을 생성하는 예측 도구를 뒷받침한다. 이 도구들은 모금, 교육, 기업의 사회공헌(CSR) 전반에 걸쳐 보다 정확한 기부자 인사이트와 권고를 가능하게 한다. 지아노니는 AI가 신규 기부자 발굴을 돕고 기존 기부자에게 접근하는 직원의 효율성을 높이고 있다고 말했다.
그는 블랙바드의 대표적 모금 툴인 Raiser’s Edge NXT가 시장 내 가장 강력한 제품이라며, 이를 통해 고객들이 평균적으로 총 모금액이 44% 증가하는 성과를 봤다고 언급했다. 또한 AI 기능이 제품에 직접 내장됨으로써 비영리단체들이 여러 과제를 동시에 해결하는 데 도움을 주고 있다고 전했다.
기부자 신뢰와 향후 전략
지아노니는 올해 기부자 확신은 투명성과 영향에 대한 명확한 소통에 달려 있을 것이라고 전망했다. 그는 “더 적은 수의 기부자가 더 많은 금액을 내는 경향이 지속되고 있다. 이는 회복력 있는 그러나 선택적인 관대성(resilient but selective generosity)”이라며, 비영리단체들은 폭넓은 기부자 기반을 육성하고 일상 기부자들을 참여시키는 것이 핵심이며, 신뢰 구축이 그 기초가 될 것이라고 설명했다.
아울러 블랙바드는 개방형 생태계 전략과 파트너십을 통해 AI 역량을 확대할 계획이라고 밝혔다. 그 일환으로 AI 기업 Anthropic과의 통합과 같은 제휴를 진행하고 있다고 덧붙였다.
용어 설명
LLM(대규모 언어 모델)은 대량의 텍스트 데이터를 학습해 자연어 처리가 가능한 인공지능 모델을 가리킨다. 이 모델들은 공개적으로 접근 가능한 데이터로부터 학습하는 경우가 많아, 개별 기업이 보유한 독점 데이터에 비해 특정 분야의 깊이 있는 통찰을 제공하지 못할 수 있다. Agents for Good에서 말하는 ‘에이전트(Agent)’는 주어진 목적을 수행하기 위해 자동으로 다단계 작업을 실행하는 자율형 소프트웨어를 의미한다. Raiser’s Edge NXT는 비영리단체의 기부자 관계관리(CRM)와 모금활동을 지원하는 소프트웨어 제품이다.
시장·경제에 미칠 영향 분석
블랙바드의 설명에 따르면 AI 도입은 단기적으로는 고객사의 소프트웨어 지출을 증가시킬 가능성이 크다. 제품 내부에 AI 기능이 직접 탑재되면 구현 비용보다 구독형 서비스의 확장이 촉진되고, 이는 블랙바드의 반복매출(Recurring Revenue) 증가로 이어질 수 있다. 또한 AI를 통한 효율화는 모금 성과 향상으로 직결되어 고객의 ROI(투자수익률)를 개선시키고, 장기적으로는 소프트웨어 전환 및 추가 모듈·서비스 구매를 유도할 수 있다.
투자자 관점에서는 블랙바드가 보유한 독점 데이터와 이를 기반으로 한 예측 역량이 진입 장벽을 높여 경쟁사 대비 보호막(competitive moat)을 강화하는 요인으로 작용할 수 있다. 반면 데이터 프라이버시 규제 강화, 고객의 데이터 공유 제한, 또는 AI 윤리에 대한 사회적·규제적 압박은 성장의 제약요인이 될 수 있다. 따라서 규제 변화에 대한 모니터링과 데이터 거버넌스 강화가 투자 판단의 핵심 변수가 될 전망이다.
실무적 시사점
비영리단체 입장에서는 AI 도구의 도입이 운영 효율성과 모금 성과를 동시에 개선할 수 있는 기회다. 다만 도입 전에는 데이터 질(quality)과 거버넌스(governance), 내부 인력의 AI 활용 역량을 점검해야 하며, 투명한 기부자 소통 전략을 통해 신뢰 기반을 유지·확대해야 한다. 기업 및 투자자는 블랙바드의 기술적 진화와 파트너십 확대, 예측 도구의 정확성 향상 여부를 주의 깊게 관찰해야 할 것이다.
끝.
