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마케터 AI 대체
가능성

콘텐츠 생산은 자동화되지만 고객을 이해하고 실험을 설계하며 브랜드 세계관을 만드는 일은 더 중요해집니다.

고객 관찰실험 설계메시지 설계수요 유지
TRANSITION SCORE · 전환 점수44/100재설계형

정형 업무의 자동화 압력이 큽니다. 강점을 새 역할로 재설계하는 준비를 서두르세요.

90개 직업 중 사람만의 경쟁력 상위 80%
업무 자동화 압력70정형 업무가 AI로 옮겨가는 강도
사람만의 경쟁력56관계·판단·감각처럼 사람에게 남는 비중
전환 여유50다음 역할로 옮겨 심을 강점의 두께
자동화 · 압력이 큰 업무
  • 콘텐츠·카피 대량 제작
  • 성과 리포트 정리
사람에게 남는 업무
  • 고객 인사이트와 실험 설계
  • 브랜드 세계관 일관성

마케터의
첫 90일 준비 경로

직함을 바꾸는 대신, 지금 하는 일 안에서 자동화되기 쉬운 업무와 사람에게 남는 판단을 먼저 구분합니다.

DAY 01–14

업무 분해

최근 업무를 자동화 후보와 사람 몫으로 나누고, 특히 '콘텐츠·카피 대량 제작'가 AI로 얼마나 빨리 넘어가는지 관찰합니다.

DAY 15–45

강점 증명

'고객 관찰'을 살린 작은 프로젝트를 AI와 함께 만들고 '고객 인사이트와 실험 설계' 판단이 들어간 과정을 기록합니다.

DAY 46–90

포트폴리오 공개

좋아하는 브랜드의 세계관 규칙을 10줄로 쓰고 AI 광고 문안이 규칙을 어기는 지점을 찾는다.

지금 하는 일은 출발점일 뿐입니다.

흥미·강점·가치·학습 여력을 6개 질문으로 합쳐 나만의 다음 역할과 전환 시계를 확인하세요.

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근거: 국제노동기구(ILO), Generative AI and Jobs 2025, WEF Future of Jobs 2025. 생성형 AI 노출이 곧 소멸을 뜻하지 않으며, 대부분의 직업에서는 사람의 판단이 필요한 업무 변형이 더 가능성 높은 결과입니다. 전환 점수는 자동화 압력과 사람만의 경쟁력을 비교한 탐색 지표이며 고용·소득을 보장하지 않습니다.