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먼저 적어야 할 것은 인원표가 아니라 업무표다.

AI가 마케팅 실행을 맡기 시작하면, 팀을 없애야 하는지부터 묻기 쉽다. 그러나 그 질문은 너무 빠르다. 먼저 적어야 할 것은 인원표가 아니라 업무표다. 어떤 일을 초안·요약·반복 실행 단계에서 자동화할지, 어떤 일에는 사람이 최종 승인하고 설명할지를 나누어야 한다.

공개 자료는 생성형 AI가 마케팅·영업에서 널리 쓰이는 기능 가운데 하나임을 보여 준다. 콘텐츠 초안, 개인화 메시지, SEO 보조, 고객 응대 지원처럼 언어와 반복 작업이 많은 과업이 대표적이다. McKinsey의 2023년 추정은 마케팅 기능에서 생성형 AI가 낼 수 있는 잠재 가치를 총 마케팅 지출의 5~15% 범위로 제시한다. 이는 모든 기업의 실적이나 비용 절감 보장이 아니라, 특정 활용 사례를 모델링한 잠재치다.

더 중요한 것은 도구 사용과 조직 재설계가 같지 않다는 점이다. McKinsey의 2025년 글로벌 설문에서 생성형 AI를 사용하는 조직 가운데 일부 워크플로를 근본적으로 재설계했다고 답한 비율은 21%였다. 이 수치는 글로벌 응답자의 보고이며 한국의 모든 기업이나 마케팅팀에 적용할 수 없다. 다만 AI를 쓰는 것만으로 역할·승인 경로·성과 측정 방식이 저절로 바뀌지는 않는다는 점은 보여 준다.

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직무가 아니라 과업을 먼저 나눈다.

같은 업무라도 데이터의 민감도, 고객에게 미치는 영향, 오류의 비용에 따라 자동화 범위는 달라진다. 핵심은 자동화의 유무가 아니라, 어느 단계에서 사람의 검토와 설명이 반드시 필요한지를 보이게 하는 일이다.

구분예시사람의 역할
자동화·보조 후보콘텐츠·카피 초안, 번역·요약, 변형안 생성, 기본 FAQ 초안, 데이터 정리, 리포트 뼈대목적과 입력자료를 정하고, 결과물을 외부에 내보낼지 결정한다.
최종 검토·협업이 필요한 후보브랜드 메시지의 승인·폐기, 예산과 채널의 우선순위, 위기 대응, 파트너·법무·내부 조율, 외부 이해관계자에 대한 설명최종 선택의 근거를 남기고, 예외가 생겼을 때 누가 수정·중단할지 정한다.
도구를 쓰는 것과 운영을 다시 설계하는 일은 다르다.
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운영을 다시 설계하는 세 가지 경로.

아래는 서로 배타적인 조직도가 아니다. 현재의 역량과 데이터·승인 체계에 따라 검토할 수 있는 운영 경로다. 어느 하나를 정답으로 고르는 것보다, 지금 조직이 어디에 있고 다음에 무엇을 준비해야 하는지 보는 것이 중요하다.

경로무엇을 바꾸나가까운 상황주의할 점
A. 도구 병행기존 역할을 유지한 채 초안·번역·요약부터 보조 도구를 붙인다.파일럿이나 개인 생산성 실험 단계업무 흐름이 그대로이면 중복 작업과 브랜드 톤 편차가 남을 수 있다.
B. 워크플로 재설계캠페인·콘텐츠·리드 관리의 단계, 입력 자료, 승인 지점을 다시 그린다.공통 규칙과 전환 비용에 투자할 수 있을 때역할 충돌과 전환 비용을 관리하지 않으면 새 도구만 늘어난다.
C. 혼합 운영반복 실행은 자동화하되, 고위험 승인·예외 대응·대외 설명을 사람이 맡도록 경로를 명시한다.데이터 기준, 품질 점검, 공통 지표를 둘 수 있을 때검토 기준이 모호하면 품질과 브랜드 일관성이 흔들릴 수 있다.
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회의에서 바로 적어 볼 네 가지.

1. 이번 분기에 자동화·보조 대상으로 시험할 과업은 무엇인가. 2. 사람의 최종 승인 없이는 외부로 나갈 수 없는 과업은 무엇인가. 3. 초안 생성부터 검토·발행까지, 담당자와 기한은 문서에 남아 있는가. 4. ‘인원을 줄일 것인가’와 ‘업무를 재배치할 것인가’를 같은 질문으로 섞고 있지는 않은가.

이 질문은 마케팅팀을 없애자는 결론이 아니다. AI가 들어온 뒤에도 남는 일을 추상적인 직무명 대신 실제 과업과 승인 경로로 다시 적자는 제안이다.

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범위와 한계.

이 글은 한국 기업의 조직개편 사례를 제시하지 않는다. 해외 자료를 한국 전체에 일반화하지 않으며, McKinsey 수치는 설문 응답과 모형 추정이지 특정 기업의 실적·인원 감축을 증명하지 않는다. 이 글은 법률·노무 자문이 아니다.