AI가 초안을 만든다. 그다음 마케터의 일은 어디에 남을까?

포트폴리오에 ‘AI를 활용해 콘텐츠를 제작했다’고 적는 장면을 떠올려볼 수 있어요. 틀린 설명은 아니에요. 하지만 이 한 문장만 놓고 보면 정작 내가 무엇을 했는지는 잘 보이지 않아요. 리서치를 AI가 했는지, 초안을 만들었는지, 편집을 도왔는지는 알 수 있어도 그 결과를 누가 판단했는지는 남아 있기 때문이에요. 어떤 초안을 선택했는지, 무엇을 다시 고쳤는지, 어떤 메시지는 쓰지 않았는지, 결과를 보고 무엇을 손봤는지. 일부 콘텐츠 채용·실무 사례에서는 이런 과정과 사람의 역할이 함께 나타나요.

그래서 AI가 무엇을 할 수 있는지만 보는 대신, AI가 맡은 단계와 사람이 맡은 단계를 함께 볼 필요가 있어요. 이 구분이 필요한 이유는 이번 자료에 등장하는 콘텐츠 업무가 제작 하나로 끝나지 않기 때문이에요. 조사하고 기획하고 만들고 운영하는 일이 한 직무 안에서 함께 제시된 사례가 있어요.

과거 공개 공고 몇 사례에서도 이런 업무 조합을 볼 수 있어요. 한 공고에서는 숏폼을 조사하고 기획한 뒤 촬영과 편집까지 맡고, SNS를 운영하면서 반응도 살펴봐요. 다른 공고에서는 브랜드 홍보 기획·운영과 콘텐츠 작성이 함께 제시되고, 또 다른 공고에서는 글로벌 브랜딩 커뮤니케이션과 아트워크 지원, 채널 콘텐츠 기획·운영이 하나의 역할 안에 놓여 있어요. 이 자료들만 놓고 보면 조사·기획·제작·운영을 함께 다루는 업무는 AI 사용 여부만으로 설명되는 특징은 아니에요.

이 맥락에서 현재 공고의 AI 활용 사례를 보면 질문이 조금 더 구체적으로 바뀌어요. 한 공고에서는 리서치와 초안, 번역, 편집, 포맷 변환에 AI를 활용하면서 사람이 방향과 메시지를 판단하는 업무가 함께 제시돼요. AI가 여러 제작 단계에 쓰여도 어떤 메시지를 택할지, 결과물을 어떻게 다룰지는 사람의 역할로 함께 남아 있는 구조예요.

다른 공고에서는 광고 기획과 카피, 촬영, 편집, 성과 개선이 연결된 업무로 제시되고, AI를 활용한 리서치·카피·이미지·영상 시도는 우대 조건에 가까워요. 두 사례 모두 AI와 제작 업무가 함께 등장하지만 요구되는 방식까지 같다고 볼 수는 없어요. 한 사례에서는 AI 활용이 실제 업무 과정에 구체적으로 포함돼 있고, 다른 사례에서는 관련 경험이 우대 조건으로 제시돼요. ‘AI를 활용하는 마케터’라는 표현 하나로 묶으면 이 차이가 사라져요.

그렇다면 여기서 말하는 사람의 판단은 무엇일까요. 이번 자료 안에서는 방향을 정하고, 메시지를 고르고, 결과물을 수정하고, 반응이나 성과를 본 뒤 다시 손보는 역할을 생각해볼 수 있어요. AI가 초안을 만들었다고 해도 그 초안을 그대로 사용할지, 무엇을 고칠지는 별개의 일이에요. 리서치 결과가 나왔다고 해도 그중 무엇을 콘텐츠의 재료로 사용할지 고르는 단계가 남을 수 있고요. 도구가 결과를 만드는 단계와 사람이 그 결과를 다루는 단계를 구분해서 보면 역할이 조금 더 선명해져요.

그래서 ‘AI를 써봤다’는 설명만으로는 경험의 일부만 보일 수 있어요. 리서치와 초안에 AI를 활용했다는 사실을 적으면 도구가 맡은 단계는 드러나지만, 그 결과 뒤에서 내가 무엇을 했는지는 알기 어려워요. 반대로 리서치와 초안에는 AI를 활용했고, 그 결과 가운데 어떤 메시지를 택했는지, 무엇을 수정했는지까지 나누어 설명하면 같은 경험 안에서도 자신의 역할을 더 구체적으로 보여줄 수 있어요. 새로운 성과를 덧붙이는 것이 아니라 실제로 했던 과정을 역할별로 다시 나눠보는 방식이에요.

실무자 사례에서도 이런 구분을 볼 수 있어요. 한 사례에서는 AI 알림과 n8n을 이용해 후속 관리에 쓰는 시간을 줄이고 직접 고객과 대화하는 일에 집중하는 모습이 소개돼요. 마케팅 업무에서는 조사·초안·운영 자동화와 기획 초기 피드백에 AI를 활용하면서도 메시지 판단은 사람이 맡는다고 설명해요. 또 다른 인터뷰에서는 AI 제작과 별개로 방향과 맥락, KPI 설정과 승인 책임을 사람이 맡는다고 설명하고 있어요.

이 사례들을 단순히 ‘AI는 제작하고 사람은 생각한다’는 두 칸으로 나눌 필요는 없어요. 자료 속에서는 조사와 초안, 운영, 성과 확인, 수정이 서로 이어져 있기 때문이에요. 사람이 맡는 역할도 제작 과정 밖에 따로 떨어져 있다기보다, 도구가 만든 결과를 보고 무엇을 선택하거나 수정할지 정하는 과정 속에 함께 놓여 있어요. 그래서 AI 경험을 설명할 때도 사용한 기능만 나열하기보다, 그 전후에서 자신이 한 일을 같이 적어야 실제 역할을 구분하기 쉬워져요.

다만 이 모습이 콘텐츠 마케팅 전반의 공통 조건이라고 말할 수는 없어요. AI 제품의 소셜 마케팅과 콘텐츠 제작을 담당하는 공고도 있지만, 업무 대상이 AI라는 사실만으로 제작 과정에서 AI 도구를 사용한다고 볼 수는 없어요. ‘AI를 다루는 제품의 마케팅’과 ‘AI 제작 도구를 활용하는 업무’는 구분해서 봐야 해요. 또 현재 AI 제작과 연결해 볼 수 있는 사례 중에는 AI 활용이 우대 조건으로 제시된 경우도 있어, 모든 사례에서 같은 수준으로 요구된다고 볼 근거도 없어요.

과거 공고와 현재 공고 역시 서로 다른 사례로 다뤄야 해요. 이번 자료는 같은 기업의 같은 직무를 두 시점에 걸쳐 짝지어 비교한 자료가 아니에요. 과거 공고에서는 조사·기획·촬영·편집·콘텐츠 작성 같은 업무 조합이 나타나고, 현재 일부 사례에서는 AI 활용이 업무 과정이나 우대 조건으로 함께 제시돼요. 두 자료는 직접 비교를 위한 동일한 표본이 아니므로, 이번 기사에서는 각 사례 안에서 어떤 업무와 역할이 함께 제시되는지만 살펴보는 편이 정확해요.

여기까지 놓고 보면 취업 준비에서 던질 수 있는 질문도 조금 구체적이에요. ‘AI를 써봤는가?’에 답하고 끝내기보다, 한 경험을 다시 펼쳐놓고 세 가지를 나눠보는 거예요. 도구에 맡긴 일은 무엇이었는지, 내가 직접 판단한 일은 무엇이었는지, 결과나 반응을 보고 다시 손본 것은 무엇이었는지.

리서치와 초안을 AI에 맡겼다면 어떤 결과를 실제로 사용했는지 떠올려볼 수 있어요. 메시지를 여러 개 받아봤다면 무엇을 택했고 무엇을 버렸는지, 초안을 만들었다면 어느 부분을 다시 수정했는지도 나눠볼 수 있고요. 콘텐츠를 운영한 경험이라면 제작 사실만 적기보다 반응이나 성과를 보고 무엇을 손봤는지까지 이어서 볼 수 있어요. 이렇게 정리하면 AI가 맡은 단계와 자신이 맡은 단계를 한 문장 안에 섞지 않고 설명할 수 있어요.

중요한 건 AI를 많이 사용한 것처럼 보이게 만드는 일이 아니에요. 도구가 한 일까지 자신의 역할처럼 묶지 않고, 실제로 자신이 선택하고 수정하고 결정한 지점을 찾는 것이에요. 같은 ‘AI 활용 경험’이라는 표현 아래에서도 각자가 맡은 일은 다를 수 있으니까요.

그렇다면 자신의 프로젝트 하나를 다시 펼쳐봤을 때 어디까지가 도구가 한 일이었고, 어디에서 자신의 선택이 들어갔나요? 포트폴리오에 남겨야 할 이야기는 사용한 AI의 이름일까요, 아니면 그 결과 사이에서 내가 실제로 했던 선택일까요?