맥싸이트-픽
AI에 의존하는 인간, 인간을 필요로 하는 AI
Team MAXONOMY ・ 2025.08.21
AI가 변화시킨 세상
처음 AI가 등장했을 때, 이 무궁무진한 기술을 환호하는 사람이 있는가 하면, 반대로 부정적으로 바라보는 사람도 있었습니다. 가장 큰 이유는 일자리였죠. 언젠가 AI가 우리의 모든 일자리를 빼앗아 가지 않을까하는 걱정이 일부 사람들의 생각을 지배했습니다.
그런 걱정에도 불구하고 AI의 도입 속도는 그 어느 기술보다 빨랐습니다. 2024년 기준으로, 일반 근로자의 23%가 최근 업무에 생성형 AI를 사용했고, 9명 중 1명은 생성형 AI를 매일 사용하였습니다. 2025년인 지금은 이보다 훨씬 많은 사람들이 AI를 사용할 것으로 예측돼요.*
이런 AI 도입으로 인해 주당 평균 근로시간이 2시간 12분(전체 근로시간의 5.4%) 절약되었고, 절약된 근로시간만큼의 업무 효율이 증가했다는 여러 연구 결과들이 있습니다. 대신, 우려했던 것처럼, 프리랜서 시장에서 글쓰기, 코딩, 디자인 분야의 구인 공고가 각각 -30.4%, -20.6%, -18.5%씩 감소했다는 연구 역시 확인되었습니다.**
*NBER, Workplace Adoption of Generative AI, 2024.12.01
**KDI, AI가 바꾼 노동시장, 2025.03.05
이미지 출처: imageFX | AI가 변화시킨 세상
이런 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 업무 전반의 재구성과 시장의 구조적 변화를 부르고 있습니다. 실제로 한국은행은 보고서를 통해, 생성형 AI가 GDP 성장률을 최대 1%p 끌어올렸을 가능성까지 언급하기도 했습니다.
AI의 손이 닿지 않은 영역
그러나 아직까진 AI가 모든 것을 처리하지는 못합니다. 특히 마케팅은 여전히 사람의 감성, 공감, 스토리가 중심인 영역입니다. AI로 마케팅 업무의 효율은 확보될 지언정 ‘인간 중심’ 메시지까지 같이 강화될 수 있느냐는 살펴볼 문제인데요.
단적인 예로는 ‘AI 타겟 범위의 한계’가 있습니다. 청년층(18–29세)과 대학원 졸업자의 AI 활용률을 살펴보면 각각 67.5%, 72.9%로 높게 나타난 반면, 장년층과 대졸 이하 그룹은 상대적으로 낮은 활용률을 보이고 있습니다. AI는 이 젊은 유저의 데이터를 학습하고 젊은 유저의 니즈에 맞춤화될 가능성이 높죠. 이런 AI를 활용하여 캠페인을 구성한다면, 아무래도 장년층을 타겟하기에 한계가 있을 것입니다.
하지만 마케터는 젊은 세대뿐만 아니라 장년층도 타겟해야 합니다. 어쩌면 장년층의 소비력이 더 강할지도 모르죠. 젊은 세대에게는 트렌디한 메시지와 콘텐츠를, 장년층에게는 신뢰와 편안함 중심 메시지를 제공하여 세대를 아우르는 브랜드 메시지를 전달해야 합니다.마케터는 AI가 만들어내는 결과물이 정말 우리 고객을 만족시키는지 확인하고, 필요하다면 직접 조정 및 수정하는 일이 여전히 남아있습니다.
AI, 엇갈리는 희비
비용에 주목하는 경영진과 기대와는 다른 실무 AI활용
이런 정성적이고 디테일한 과제가 많이 남아있음에도, AI에 대한 전략 방향과 스팩트럼은 오직 효율화 향상에만 집중되고 있는 모습입니다. 특히 제조, 헬스케어, 금융 분야에서는 이미 35~45% 수준의 도입률과 높은 투자 회수율(ROI)이 확인된 사례들이 있어서 효율성 개선, 업무자동화 그리고 비용 절감의 목적을 위하여 많은 경영진들이 확신을 가지고 전적인 AI 투자 계획을 펼치고 있습니다.
재밌는 것은, 반복적인 업무는 AI에게 맡기고 인간 고유 능력이라 여겼던 창의적인 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있을 것이라 생각했지만, 오히려 아이디어, 글쓰기, 디자인 등 창의적 업무를 AI에게 의존하고, 데이터 입력, 문의 응대, 발주와 같은 단순 업무에 더 집중하는 현상이 발생한다는 것입니다.
단순 비용과 효율을 넘어 고객에게 어떤 경험을 줄 수 있을지, 업무의 어떤 영역을 맡겨야 할지 근본적인 고민이 필요하지만, 안타깝게도 아직까진 이런 고민은 많이 부족한 상황입니다.
프리랜서, 침체 혹은 기회
물론 코딩과 같은 정형화된 업무는 AI가 가장 잘 수행하는 업무 영역이 될 것이 거의 확실하기 때문에 전문성이 부족한 개발자들이 AI로 대체되는것은 막을 수 없는 현상처럼 보입니다. 앞에서 말한 글쓰기, 번역, 디자인과 같은 분야에서의 프리랜서 수요가 크게 줄고 있는 현상 역시 이와 유사하게 해석할 수 있습니다.
그러나 또 다른 시각에서는 프리랜서가 AI로 인한 기회의 직종이 될 수 있다고 주장합니다. AI 활용 능력을 가진 하이브리드 인재는 혼자서도 기획, 개발, 디자인팀의 역량을 전부 갖춰, 일종의 소규모 팀 역할을 수행 가능하다는 것입니다.
마케터를 위한 AI 활용법
AI가 아무리 발전해도, 그것을 현업 맥락에 맞게 적용하고, 문제에 대한 판단과 해결은 최종적으로 인간의 몫으로 남을 확률이 높습니다. 예를 들어 마케터라면 단순히 광고문구 생성을 AI에게 명령하고 AI의 결과물을 무조건적으로 수용하는것이 아니라 브랜드 톤과 캠페인 의도에 맞는지 점검하고, 거시적인 시야에서 각 캠페인을 실행하고 관리해야 합니다. 여기서 AI와의 협업을 잘 수행하는 마케터와 그렇지않은 마케터의 업무 역량 차이는 갈 수록 벌어질 것입니다.
방대한 데이터를 기반으로 한 콘텐츠 생산에 있어 인간은 AI를 뛰어넘기에 역부족일 수 있지만, 그 콘텐츠를 직접 느끼는 것은 여전히 AI 보다 인간이 잘 수행하는 영역입니다. 공감을 불러일으키는 스토리텔링, 진정성 있는 브랜드 메시지는 결국 인간을 위한 것이고 이의 좋고 나쁨을 최종 판단하는 주체는 앞으로도 인간일 것입니다.
마치며
AI와의 협업으로 인간의 일자리와 그 생태계가 재편되었을 때 가장 먼저 영향을 받는 것은 마켓 시장의 구조 변화 입니다. 기업은 AI를 통해 업무 효율성을 확보하면서 동시에 소비자의 접점에서는 더 인간적인 경험을 제공하려 노력하고 있습니다.
창의, 전략, 인간중심의 역량을 필요로하는 직종은 AI로 인한 일자리 위험에 너무 사로잡히기 보단, 새로운 기회를 만들어 낼 수 있는 긍정적인 변화들을 먼저 주목해 보는 것을 어떨까요? AI가 언제까지 그리고 어디까지 발전할지는 아무도 모르지만, ‘실행’은 결국 인간의 몫입니다.
팀맥소노미
YOUR DIGITAL MARKETING HERO
맥소노미의 마케팅 인사이트를
뉴스레터로 만나보세요 💌
관련 글 보기
Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법
개발 리소스 없이 클릭·페이지뷰 등 사용자 행동을 자동 수집해 빠른 분석과 최적화를 지원하는 Amplitude Autocapture 기능 소개
MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리
오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.
그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리
그로스 마케팅의 정의부터 성공 사례와 필수 전략까지, 데이터 기반 성장 비법 총정리
AI를 활용한 마케팅(AI 마케팅 도입 효과와 사례)
AI 마케팅 도입 개요, 글로벌 현황, 효과, 실제 사례를 통해 데이터 기반 마케팅 혁신의 방향을 살펴보세요.