업무 분해
최근 업무를 자동화 후보와 사람 몫으로 나누고, 특히 '입찰·예산 최적화'가 AI로 얼마나 빨리 넘어가는지 관찰합니다.
MARKETING × AI퍼포먼스 마케터 AI 대체
퍼포먼스 마케터 AI 대체
가능성
입찰과 최적화는 자동화되지만 실험 가설을 세우고 지표 이면의 원인을 해석하는 일은 사람이 맡습니다.
가설 설계데이터 해석실험 관리수요 확대
TRANSITION SCORE · 전환 점수51/100전환형
일부 업무는 자동화되지만 옮겨 심을 강점이 분명합니다. 남는 업무를 중심으로 전환을 설계하세요.
90개 직업 중 사람만의 경쟁력 상위 69%업무 자동화 압력66정형 업무가 AI로 옮겨가는 강도
사람만의 경쟁력58관계·판단·감각처럼 사람에게 남는 비중
전환 여유55다음 역할로 옮겨 심을 강점의 두께
자동화 · 압력이 큰 업무
- 입찰·예산 최적화
- 정형 성과 리포트
퍼포먼스 마케터의
첫 90일 준비 경로
직함을 바꾸는 대신, 지금 하는 일 안에서 자동화되기 쉬운 업무와 사람에게 남는 판단을 먼저 구분합니다.
강점 증명
'가설 설계'을 살린 작은 프로젝트를 AI와 함께 만들고 '실험 가설 설계' 판단이 들어간 과정을 기록합니다.
포트폴리오 공개
최근 캠페인 성과의 원인을 세 가지 가설로 나눠 반박 가능한 실험을 설계한다.
퍼포먼스 마케터의 경험이
이어지는 다음 역할
지금 하는 일에서 이미 검증된 강점 패턴으로 골랐습니다. 각 역할 가이드에서 준비 경로를 더 확인하세요.
지금 하는 일은 출발점일 뿐입니다.
흥미·강점·가치·학습 여력을 6개 질문으로 합쳐 나만의 다음 역할과 전환 시계를 확인하세요.
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.