AI가 모든 초안을 작성할 때 주니어 마케팅 역할은 결과물 작성에서 이를 확인하는 것으로 전환되어야 합니다. 즉, 증거, 소스 및 청중 적합성에 대해 AI 출력을 테스트해야 합니다. Gartner는 2030에 의해 대부분의 고성능 마케팅 팀이 기존의 초급 역할을 제거할 수 있을 것이라고 예측하지만, 이를 제거하면 판단을 학습하는 장소도 제거됩니다. 더 나은 대답은 AI 작업을 검토하는 역할을 제거하는 것이 아니라 이를 재설계하는 것입니다.
핵심 요약
- 대략 1,300개의 고위 리더를 대상으로 한 Gartner 설문 조사에서 18%는 자동화가 작업을 처리하기 때문에 이미 역할을 제거한 반면, 16%는 새로운 역할을 만들었으며 거의 1/3은 기존 역할을 재설계했습니다.
- 주니어 결과물은 학습을 위한 수단이었습니다. 선배의 수정은 교육이었고, 대체 결과물이 설계되지 않는 한 결과물을 자동화하면 해당 결과물이 제거됩니다.
- AI 워크플로에서 가장 귀중한 기술은 기계로 제작된 작업이 잘못된 이유를 정확하게 설명하는 것이며, 이는 팀이 삭감하는 후배 역할에서 형성됩니다.
- Gartner의 지침은 재설계를 가리킵니다. 실제로 이는 판단을 위해 채용하고, 감사를 첫 번째 과제로 삼고, 결정을 더 빨리 가르치는 것을 의미합니다.
- 검토는 AI 결론이 그 뒤에 있는 증거를 추적할 때만 판단을 내립니다.
Gartner 데이터는 실제로 무엇을 보여줍니까?
AI가 모든 초안을 작성할 때 어떤 일이 발생하는지 마케팅 팀에 물어보면 대부분 속도에 대해 이야기할 것입니다. 그 초안에서 배운 사람에 대해 이야기하는 사람은 거의 없습니다. 이러한 누락은 Marketing Week에서 보고한 최근 Gartner 예측의 핵심입니다. 이는 2030 대부분의 성과가 좋은 마케팅 팀이 기존의 초급 역할을 제거할 수 있음을 시사합니다. 예측은 액면 그대로 받아들이기 쉽습니다. 또한 오해하기 쉽습니다.
헤드라인 수치는 18%입니다. 대략 1,300개의 고위 리더를 대상으로 한 설문 조사에서 해당 비율은 이제 자동화가 작업을 처리하기 때문에 이미 역할을 제거했다고 답했습니다. 지지 인물은 덜 주목을 받았습니다. 동일한 리더 중 16%가 새로운 역할을 만들었고, 3분의 1에 가까운 리더가 기존 역할을 재설계했습니다. Gartner의 경고는 지킬 가치가 있는 부분입니다. 리더는 하급 작업의 자동화와 더 이상 후배가 필요하지 않은 것을 혼동할 위험이 있습니다.
함께 읽어보세요. 숫자는 직업을 버리지 않고 밑바닥을 재편하는 중임을 나타냅니다.
후배들은 실제로 초급 작업을 통해 무엇을 배우나요?
우리는 경쟁사 자료, 초안 캡션, 주간 보고서, 미디어 계획 등 그들이 생산하는 것에 따라 초급 작업을 정의하는 경향이 있습니다. 이제 AI가 이들 각각을 생산할 수 있으므로 작업이 사라지는 것처럼 보입니다.
그 견해는 차량을 목적지로 착각합니다. 선배가 도전할 수 있도록 후배가 덱을 만들었습니다. 그 교환에서 후배는 강력한 통찰력이 어떤 것인지, 주장에 증거가 필요한 이유와 숫자가 오해의 소지가 있는 경우를 배웠습니다. 결과물은 부수적이었고 수정은 교육이었습니다.
누군가 의도적으로 대체품을 설계하지 않는 한 결과물을 자동화하면 수정 사항도 함께 사라집니다. 대부분의 팀은 그렇지 않았습니다.
청중 조사도 같은 방식을 지적합니다. 지난 두 달 동안 마케터들 사이의 공개 대화에서는 한 가지 긴장감이 계속해서 반복되고 있습니다. 인턴과 후배 직원은 과소평가되고 단절된 느낌을 받는다고 설명합니다. 그들은 AI에 너무 많이 의존하는 것에 대해 걱정합니다. 그들은 실제 기술을 쌓는 의미 있는 일을 요구합니다. 이 중 어느 것도 자동화로부터 보호해 달라는 요청이 아닙니다. 여전히 뭔가를 가르쳐주는 진로에 대한 요청입니다.
왜 후배 역할을 줄이는 것이 함정인가?
11오후에 2년 차 마케팅 임원이 검색창에 다음과 같은 질문을 입력한다고 가정해 보겠습니다. AI가 내 직업을 바꾸지 않고도 내 업무를 어떻게 더 좋게 만들 수 있을까? 우리의 데이터는 어린 청중 사이에서 이러한 검색 의도를 명확하게 보여주며, 물어보는 것이 현명한 일입니다.
같은 주에 그녀의 CMO는 실적이 저조한 AI 생성 콘텐츠의 4분의 1을 검토하고 있습니다. 이 패턴은 많은 리더들에게 친숙할 것입니다. 콘텐츠는 빠르게 도착했지만 여전히 사람의 수정이 많이 필요했으며 다른 시대를 위해 구축된 측정 프레임워크로 평가되었습니다. 아무도 충분히 자세히 조사하지 않은 도구에 예산이 흘러갔습니다. 프로그램에 투자한 후 리더십은 이를 방어하고 수정하며 건강해 보이는 하나의 차트를 검색합니다.
프로그램이 작동하지 않는다고 가장 잘 말할 수 있는 사람은 결과물에 가장 가까운 후배인 경우가 많으며, 그는 모든 초안을 다듬기 전에 확인합니다. 그녀는 또한 감소 목록에 있는 역할을 맡은 사람이기도 합니다.
이것이 함정입니다. AI 워크플로에서 가장 중요한 기술은 기계로 제작된 작업을 살펴보고 그것이 잘못된 이유를 정확하게 설명하는 능력입니다. 팀은 해당 기술이 형성되는 바로 그 역할을 줄이고 있습니다.
제작부터 점검까지 후배 역할을 어떻게 재설계하나요?
Gartner의 지침은 후배 직무를 그대로 유지하기보다는 재설계하는 것입니다. 실제로 이는 세 번의 움직임을 의미합니다.
- 판단을 위해 고용합니다. 첫 번째 초안을 얼마나 빨리 생성할 수 있는지가 아니라 AI 결과를 평가하고 개선할 수 있는지 여부를 기준으로 후보자를 평가하세요.
- 감사를 첫 번째 과제로 삼으세요. 첫날부터 후배들에게 AI 결과를 증거와 비교하여 검토하게 하세요. 주장, 출처 및 청중 적합성을 테스트하는 것은 진정한 작업이며 경력에 걸쳐 복합적인 종류입니다.
- 결정을 더 빨리 가르치십시오. 비즈니스 추론에 대해 후배들에게 멘토링하십시오. 즉, 6개월 내에 쓸모 없게 될 도구 지름길 대신 한 옵션이 다른 옵션보다 나은 이유를 의미합니다.
Marketing Week의 자체 경력 및 급여 설문조사는 그 위험성을 보여줍니다. 응답자의 66.5%는 지난 1년 동안 팀 내 AI 기술 격차를 확인했으며, 73.5%의 CMO 및 마케팅 이사는 AI 기능에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났습니다. 리더들은 밑바닥을 깎으면 격차가 더 벌어질까 봐 불안해한다.
왜 동남아가 먼저 느낄까?
해당 지역의 팀은 기본적으로 린(Lean) 상태입니다. 독립 에이전시는 인원 수의 몇 배에 달하는 지역 네트워크와 경쟁하며 자카르타, 마닐라, 호치민 시의 내부 팀은 소수의 인력으로 여러 시장의 일정을 관리합니다. 자동화로 인해 주니어 시트가 제거되면 이번 분기 결과에 절감액이 표시되고 비용은 약 3년 후에 발생합니다.
공유 통찰력 플랫폼은 한때 훨씬 더 큰 규모의 팀이 필요했던 소규모 대행사가 심층적인 분석에 도달하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 이점은 누군가 플랫폼이 말하는 내용에 대해 의문을 제기할 수 있는 경우에만 유효합니다. 발견이 AI 답변으로 전환되는 경우에도 마찬가지입니다. 챗봇이 귀하의 카테고리를 요약하면 사람은 해당 요약을 비판적으로 읽고 그것이 귀하를 잘못 표현하는 부분을 찾아내야 합니다.
디지털 경제가 젊은 인재를 기반으로 운영되는 지역에서는 자체 전략가 개발을 중단할 여유가 없습니다. 내년 NUS, UI, Ateneo 졸업생은 비용 부담이 없습니다. 누군가 훈련시킨다면 그들은 2030의 기획 벤치입니다.
AI 출력을 확인 가능하게 만드는 것은 무엇입니까?
재설계된 주니어 역할은 AI 출력을 실제로 확인할 수 있는 경우에만 작동합니다. 불투명한 대답은 후배에게 두 가지 선택의 여지를 남깁니다. 이를 수락하거나 작업을 직접 다시 수행하는 것입니다. 둘 다 판단을 내리지 않습니다.
AI 연구 도구의 모든 결론은 그 뒤에 게시된 게시물을 추적해야 합니다. 그런 다음 페르소나, 긴장감 또는 권장 각도를 열고 읽고 토론할 수 있으며, 이를 통해 검토는 고무 도장이 아닌 실제 작업으로 전환됩니다. 실제 이점은 절약된 시간이 아닙니다. 그 시간은 자료 수집에서 해석으로 전환된다는 것입니다.
다음 인원수 회의에서는 무엇을 질문해야 합니까?
후배들은 선배들이 큰 소리로 추론하고, 검토하고, 브리핑을 하고, 자신이 결정한 내용과 결정 방법을 설명하는 리더를 통해 판단력을 배웁니다. 후배가 아직 방에 있을 때만 작동합니다.
따라서 다음 인원수 대화에 앞서 한 가지 질문을 던져 보십시오. AI가 모든 초안을 작성한다면 팀 중 누가 좋은 것과 나쁜 것을 구별하는 방법을 배우고 있습니까?
SOMIN은 어디에 해당하나요?
초급 역할의 미래는 한 가지 조건에 달려 있습니다. 즉, AI 결론은 이를 판단하는 방법을 배우는 사람들이 검사할 수 있도록 공개되어야 합니다. SOMIN은 이러한 원칙을 바탕으로 만들어졌습니다. 청중 인텔리전스는 페르소나, 긴장감 및 권장 각도를 실제 대화 및 그 뒤에 게시된 콘텐츠와 다시 연결하므로 하급 전략가는 믿음에 대한 답변을 신뢰하는 대신 증거를 열고 테스트하고 정보에 입각한 견해를 형성할 수 있습니다. 규모가 작은 동남아시아 팀의 경우 이는 통찰의 깊이가 더 이상 인원수에 좌우되지 않고 미래의 고위 기획자를 개발하는 작업이 그대로 유지된다는 의미입니다. SOMIN은 팀에게 자동화와 견습생 중 하나를 선택하도록 요구하지 않습니다. 자료 수집에서 판단이 이루어지는 해석으로 노력이 전환됩니다.
FAQ
AI가 신입 마케팅 업무를 대체할 것인가?
Gartner는 2030까지 대부분의 고성능 마케팅 팀이 기존의 초급 수준 역할을 제거할 수 있을 것으로 예측합니다. 설문 조사에 따르면 리더의 18%는 역할을 제거했지만 16%는 새로운 역할을 만들었으며 거의 1/3은 기존 역할을 재설계했습니다.
AI가 초안을 작성할 때 후배 마케터는 어떻게 해야 할까요?
검토해 보세요. 증거, 출처 및 청중 적합성에 대해 AI 출력을 테스트하는 것은 진정한 작업이며 고위 역할이 의존하는 판단을 구축합니다.
AI 시대, 팀은 어떻게 후배 마케터를 채용해야 할까요?
판단을 위한 고용: 후보자가 초안을 얼마나 빨리 작성하는지가 아니라 AI 결과를 평가하고 개선할 수 있는지 여부를 평가합니다. 그런 다음 빠르게 사용되는 도구 단축키보다는 비즈니스 추론에 대해 멘토링하십시오.
후배 검토를 위해 AI 출력을 추적할 수 있어야 하는 이유는 무엇입니까?
불투명한 답변은 후배에게 두 가지 선택권을 남깁니다. 즉, 답변을 수락하거나 작업을 직접 다시 수행하고 둘 다 판단을 내리지 않습니다. 결론이 게시된 게시물을 추적하면 검토는 고무 도장이 아닌 실제 작업이 됩니다.
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