
2026년, AI 네이티브 마케팅 팀에 실제로 필요한 역할은 무엇인가
AI와 팀 설계에 관한 대화는 대부분 인원수에서 시작됩니다. 저는 그게 잘못된 출발점이라고 생각해요. 더 나은 질문은 팀에 어떤 '기능'이 필요한가이고, 그 답은 4명이든 40명이든 같습니다.
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AI와 팀 설계에 관한 대화는 대부분 인원수에서 시작됩니다. 저는 그게 잘못된 출발점이라고 생각해요. 더 나은 질문은 팀에 어떤 '기능'이 필요한가이고, 그 답은 4명이든 40명이든 같습니다.

저는 광고업계에서 수년간 팀들이 움직임을 진전으로 착각하는 모습을 봐 왔습니다. 그러다 AI 마케팅 도구를 직접 만들기 시작했고, 문제가 오히려 더 심해지고 있다는 걸 깨달았습니다. 실행은 더 빨라졌는데, 판단력은 더 약해졌습니다.

AI는 이제 미디어 플랜, 성과 요약, 측정 프레임워크, 캠페인 셋업을 인상적인 속도로 만들어냅니다. 문제는 결과물이 명백히 나쁘다는 게 아닙니다. 문제는 가볍게 검토하면 통과할 만큼 충분히 괜찮으면서도, 정작 중요한 비즈니스 맥락을 놓치고 있다는 것입니다.

대부분의 팀은 여전히 어떤 모델을 써야 하는지를 묻습니다. 제 경험상, 그건 더 이상 핵심 질문이 아닙니다. AI 시스템이 클라이언트나 브랜드, 카테고리, 그리고 '좋은 것'이 무엇인지를 잊어버린다면, 세상에서 가장 똑똑한 모델도 매번 제로에서 시작합니다.

2023년에 저는 생성 AI가 저렴한 콘텐츠로 검색을 넘치게 하고 SEO의 수익률을 떨어뜨릴 거라고 생각했어요. 3년이 지난 지금, 그건 현실이 됐어요. 하지만 더 큰 변화는 콘텐츠 생산 자체가 더 이상 경쟁력이 아니라는 거예요. 구조, 신뢰, 품질 관리, 로컬라이제이션 퀄리티, 그리고 앤서 엔진에서의 가시성이 진짜 중요해졌어요.

AI가 엔트리 레벨 업무를 대체한다는 이야기는 엔트리 레벨 인재가 실제로 무엇을 하는지 오해하고 있습니다. 활성화 담당 주니어는 단순 작업을 하는 게 아닙니다. DV360 타겟팅을 구성하고, 트래킹 픽셀을 QA하고, 입찰 전략을 관리합니다. 진짜 질문은 이것입니다: AI가 모두의 바닥을 올렸을 때, 우위는 어디서 오는가? 깊이입니다.