AI를 도입했는데 일하는 방식은 그대로라면, 마케팅팀의 AI 활용 첫걸음
한눈에 보기
많은 마케팅팀이 생성형 AI 계정을 만들었지만, 바쁜 정도는 크게 달라지지 않았다고 말합니다. 이유는 도구가 아니라 일하는 방식에 있습니다. 몇몇 사람이 각자 질문을 던지는 '개인기' 단계에 머물면 결과물의 품질이 들쭉날쭉하고, 노하우는 팀에 쌓이지 않습니다. 마케팅팀의 AI 활용은 ① 업무를 쪼개 AI에 맡길 부분을 찾고 ② 브랜드 기준을 AI가 읽을 수 있게 정리하고 ③ 팀이 함께 쓰는 프롬프트와 검수 기준을 만들고 ④ 효과를 시간과 품질로 측정하는 네 단계로 시작할 수 있습니다.
"AI 계정은 다 만들었는데, 바쁜 건 그대로예요."
요즘 마케팅 담당자들에게 자주 듣는 말입니다. 광고 문구를 뽑아보고, 블로그 초안을 맡겨보고, 회의록을 요약해 봅니다. 분명 빨라진 일도 있습니다. 그런데 한 달을 돌아보면 팀 전체의 업무량은 줄지 않았고, AI가 쓴 글을 고치느라 시간이 더 든 날도 있습니다.
지난 AX 트렌드에서는 고객이 AI에게 묻기 시작한 변화를 다뤘습니다. 고객이 AI로 찾고 고르는 시대라면, 브랜드를 만드는 팀도 AI로 일하는 방식이 달라져야 합니다. 이번 편은 그 첫걸음에 대한 이야기입니다.
AI를 쓰는 사람과, AI로 일하는 팀은 다릅니다
마케팅팀의 AI 활용은 대체로 세 단계를 거칩니다.
- 개인의 실험: 관심 있는 몇 사람이 각자 AI를 써봅니다. 잘 쓰는 사람과 안 쓰는 사람의 차이가 크고, 좋은 결과를 낸 질문은 그 사람의 채팅 기록에만 남습니다.
- 팀의 표준: 자주 하는 업무에 대해 팀이 함께 쓰는 질문 양식과 브랜드 기준, 검수 기준이 생깁니다. 누가 써도 비슷한 품질이 나옵니다.
- 업무 흐름 안으로: AI가 콘텐츠 제작, 리뷰 분석, 리포트 작성 같은 업무 흐름 안에 자리를 잡습니다. 사람은 판단과 확인, 고객과 관련된 결정에 집중합니다.
대부분의 팀은 첫 번째 단계에 머물러 있습니다. 도구를 더 좋은 것으로 바꿔도 이 단계에서는 효과가 크게 달라지지 않습니다.
왜 일하는 방식은 그대로일까
첫 단계에서 멈추는 이유는 비슷합니다.
업무를 덩어리째 맡깁니다. "이번 달 블로그 글 써줘"처럼 큰 일을 한 번에 맡기면, 결과물은 그럴듯하지만 우리 브랜드의 글이 아닙니다. 결국 처음부터 다시 고치게 됩니다.
브랜드 기준이 사람의 머릿속에 있습니다. 우리 고객이 누구인지, 어떤 말을 쓰고 어떤 말은 쓰지 않는지가 문서로 정리되어 있지 않으면, AI는 매번 일반적인 답을 내놓습니다.
검수 기준이 없습니다. AI의 결과물을 무엇을 기준으로 확인하고 고칠지 정해지지 않으면, 검수는 담당자의 감에 맡겨지고 수정 시간은 줄지 않습니다.
마케팅팀의 AI 활용, 네 단계로 시작합니다
1단계. 업무를 쪼개 AI에 맡길 부분을 찾습니다
먼저 자주 하는 업무 하나를 골라 단계별로 쪼갭니다. 블로그 글 한 편이라면 주제 리서치, 개요 작성, 초안, 브랜드 톤 맞추기, 채널별 버전, 사실 확인, 발행으로 나눌 수 있습니다.
그다음 각 단계를 AI가 잘하는 일과 사람이 해야 하는 일로 나눕니다. AI는 초안 쓰기, 요약, 여러 버전 만들기, 분류처럼 양이 많고 형식이 정해진 일을 잘합니다. 사람은 무엇을 말할지 정하는 판단, 사실과 수치 확인, 최종 톤과 표현의 책임을 맡습니다.
2단계. 브랜드 기준을 AI가 읽을 수 있게 정리합니다
AI에게 매번 브랜드를 설명할 수는 없습니다. 한 번 정리해 두고 함께 쓰면 됩니다. 한두 장이면 충분합니다.
- 우리 브랜드를 설명하는 한 문장
- 핵심 고객과 그들이 자주 쓰는 말
- 우리가 쓰는 말과 쓰지 않는 말
- 잘 쓴 글과 잘못 쓴 글의 예시
- 쓰면 안 되는 표현 (업종별 광고 표현 기준 포함)
화장품, 식품, 건강기능식품처럼 광고 표현에 기준이 있는 업종이라면 마지막 항목이 특히 중요합니다. AI는 효능을 과장하는 표현을 아무렇지 않게 쓸 수 있기 때문입니다.
3단계. 팀이 함께 쓰는 프롬프트와 검수 기준을 만듭니다
결과가 좋았던 질문은 개인의 채팅 기록이 아니라 팀의 자산이 되어야 합니다. 업무별로 잘 작동한 질문 양식을 모아 공유 문서에 정리하고, 누가 쓰든 같은 순서로 사용합니다.
검수 기준도 함께 정합니다. 사실과 수치가 맞는지, 브랜드 톤에 맞는지, 쓰면 안 되는 표현은 없는지, 고객에게 오해를 줄 부분은 없는지 같은 항목을 체크리스트로 만들어 두면, 검수 시간이 짧아지고 품질이 고르게 유지됩니다.
4단계. 효과를 시간과 품질로 측정합니다
"AI를 쓰니 편해졌다"는 느낌만으로는 다음 투자를 결정할 수 없습니다. 업무별로 AI 도입 전후의 소요 시간과 수정 횟수를 비교하고, 콘텐츠라면 클릭률이나 전환율 같은 성과 지표도 함께 봅니다. 효과가 분명한 업무는 넓히고, 수정이 더 많이 드는 업무는 방식을 바꾸거나 사람에게 돌려줍니다.
어디서부터 시작할까
처음에는 효과가 크고 위험이 낮은 업무부터 시작하는 것이 좋습니다.
- 먼저 시작하기 좋은 업무: 리뷰와 문의 요약, 광고 문구의 여러 버전 만들기, 기존 콘텐츠를 채널별로 다시 쓰기, 주간 리포트 요약
- 사람의 확인이 꼭 필요한 업무: 수치와 사실을 담은 글, 제품의 효능이나 성능을 말하는 표현, 가격과 혜택 안내
- 정책을 먼저 정해야 하는 업무: 고객 개인정보나 회사 내부 자료를 AI에 입력하는 일
특히 마지막 항목은 도입 초기에 꼭 정해두어야 합니다. 어떤 정보는 AI 도구에 입력해도 되고 어떤 정보는 안 되는지, 팀 전체가 같은 기준을 알고 있어야 합니다.
리뷰와 상담 기록을 요약하고 분류하는 일은 AI가 특히 잘하는 영역입니다. 이 방법은 고객의 소리(VOC)를 데이터로 듣는 법에서 자세히 다뤘습니다.
셀프 체크리스트: 우리 팀은 AI로 일하고 있을까?
- ☐ AI를 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람의 차이가 크다
- ☐ 결과가 좋았던 질문이 개인의 채팅 기록에만 남아 있다
- ☐ 브랜드 톤과 금지 표현이 문서로 정리되어 있지 않다
- ☐ AI가 쓴 초안을 고치는 데 처음 쓰는 것만큼 시간이 든다
- ☐ AI 결과물을 확인하는 기준이 담당자마다 다르다
- ☐ 어떤 정보를 AI에 입력해도 되는지 팀의 기준이 없다
- ☐ AI 도입 후 어떤 업무가 얼마나 빨라졌는지 말할 수 없다
3개 이상 해당된다면, 새로운 도구를 찾기보다 팀이 AI와 함께 일하는 방식을 먼저 정할 때입니다.
자주 묻는 질문
Q. 어떤 AI 도구를 써야 하나요?
도구마다 장단점이 있고 기능도 빠르게 바뀝니다. 그래서 도구를 먼저 고르기보다, 어떤 업무에 쓸지와 어떤 기준으로 쓸지를 먼저 정하는 것을 권합니다. 업무와 기준이 정리되어 있으면 도구를 바꿔도 방식은 그대로 유지됩니다.
Q. AI를 쓰면 카피라이터나 디자이너가 필요 없어지나요?
그렇지 않습니다. AI는 초안과 여러 버전을 빠르게 만들어 주지만, 무엇을 말할지 정하고 브랜드에 맞게 다듬는 일은 여전히 사람의 몫입니다. AI가 반복 작업을 맡으면, 사람은 더 중요한 기획과 판단에 시간을 쓸 수 있습니다.
Q. 인원이 적은 팀도 이렇게까지 해야 하나요?
작은 팀일수록 효과가 큽니다. 한 사람이 여러 업무를 맡는 팀에서는 반복 업무를 줄이는 것만으로도 체감이 큽니다. 처음부터 모든 업무를 정리할 필요 없이, 가장 자주 하는 업무 하나부터 네 단계를 적용해 보세요.
Q. 더마그넷 브랜드 무료진단은 어떻게 진행되나요?
홈페이지에서 6개 문항에 답하는 데 3분 정도 걸립니다. 팀의 AI 활용이나 교육에 대한 고민을 함께 남겨주시면, 담당자가 검토한 뒤 입력하신 연락처로 연락드립니다.
도구는 이미 충분합니다, 이제 방식입니다
AI 도구는 이미 충분히 좋고, 앞으로도 더 좋아질 것입니다. 차이를 만드는 것은 어떤 도구를 쓰느냐가 아니라, 팀이 AI와 어떻게 일하느냐입니다. 업무를 쪼개고, 기준을 정리하고, 함께 쓰고, 측정하는 것. 이 단순한 순서가 개인의 실험을 팀의 역량으로 바꿉니다.
더마그넷은 AX 아카데미를 통해 현업 강사진과 함께 AI·콘텐츠·브랜드·데이터 마케팅 실무 교육을 운영하고, 기업의 업무에 맞춘 AX 전략과 내재화를 함께 설계합니다.
다음 AX 트렌드에서는 AI로 콘텐츠를 만들수록 브랜드가 흐려지는 문제, 그리고 브랜드다운 AI 콘텐츠를 만드는 방법을 다룹니다.
우리 팀의 업무 중 어디부터 AI에 맡길 수 있을지 궁금하다면, AX 교육과 컨설팅을 상담해 보세요.
