AI 시대, 마케팅도 팔란티어처럼!

[학벌보다 문제해결]

안녕하세요! 근육돌이 입니다.

요즘 "팔란티어(Palantir)"의

파격적인 인턴 채용 소식이

업계에 화제가 되고 있습니다.

팔란티어는

"실력주의가 없는 대학을 다니느라

빚을 내지 말고,

'팔란티어 학위'를 취득하세요"라는

슬로건을 내걸며

인턴을 모집하고 있는데요.

대학 간판보다

실제 문제 해결 능력을 중시하여,

대학에 진학하지 않은 인재를 뽑아

"4개월 간 월 5,400달러(약 767만원)"의

높은 급여를 주고

현장 경험을 쌓게 해준 뒤

정규직 기회를 주겠다는 것입니다.

AI 소프트웨어 업계의

이 같은 실력주의 채용 트렌드는

우리 마케팅 업계에도

시사하는 바가 큽니다.

AI 시대에는

"어떤 대학을 나왔느냐"보다

"어떤 문제를 해결할 수 있느냐"가

중요해졌다는 것인데,

이는 곧 현재의 마케팅 현장에서도

"이론을 많이 아느냐"보다

"우리 비즈니스의 문제를

당장 해결해줄 수 있는 실력"이

더 중요해지고 있다는 의미입니다.

요약하자면!

오늘 이야기할 핵심은

다음과 같습니다:

"학벌보다 실전 문제 해결력":

AI든 마케팅이든,

이제는 스펙보다는

실제 문제를 해결하는 실력이

최고 자산입니다.

"20% 핵심 지식으로 80% 해결":

모든 걸 다 알 필요 없습니다.

파레토 법칙처럼

핵심 20% 지식만 제대로 익혀도

80%의 문제를 풀 수 있습니다.

"AI로 콘텐츠 생산 10배 가속":

자연어 프롬프트만으로

코드, 이미지, 영상까지

뚝딱 만드는 시대입니다.

마케팅에서도 AI를 활용해

콘텐츠 제작과 실험 속도를

10배 높여 성과를 극대화해야 합니다.

"데이터 해석 및 최적화 능력":

AI가 코드를 짜줘도

디버깅과 튜닝은 사람 몫이듯,

마케팅도 ROAS나 CTR 같은 지표를

해석하고 실험을 통해

개선하는 능력이 관건입니다.

"고객에 대한 깊은 이해":

결국 사람을 이해하는 게

제일 중요합니다.

AI도 사람이 쓰는 도구일 뿐,

고객의 페르소나와 욕망,

문화적 통념을 읽어내

공감할 줄 아는 마케터가 승리합니다.

그럼 하나씩 살펴보겠습니다!

1. 학벌보다는 실전 문제 해결 능력이 우선이다

AI 업계의 변화에서

가장 두드러진 점은

학벌 대신 실력을 보겠다는 움직임입니다.

팔란티어뿐만 아니라

오픈AI, IBM, 애플 등도

채용에서 학력을 보지 않겠다고 하고요.

왜 그럴까요?

기술 변화 속도가

너무 빠르기 때문입니다.

대학 간판이나 이론 지식만으로는

현장의 실전 문제를

따라가기 어렵다는 인식이 퍼진 것이죠.

실제로 팔란티어는

인턴을 모집하면서도

미국 명문대 입시를 정면으로 비판하며

"오직 성과와 우수성만으로 뽑는다"고

선언했습니다.

그만큼 현재 눈앞의 문제를

해결할 수 있는 능력이 중요합니다.

마케팅에서도 마찬가지입니다.

과거엔 "어느 대학에서 마케팅을 전공했는지",

"어떤 자격증이 있는지" 등을

볼 수도 있었지만,

이제는 우리 회사 매출을

올려줄 사람인지가 핵심입니다.

아무리 이력서에

화려한 경력이 적혀 있어도

실제 캠페인 돌렸을 때

결과를 못 내면 소용없기 때문입니다.

반대로 학벌이 부족해도

성과로 증명하면 그만이죠.

예를 들어,

한 신입 마케터가

이론보다는 현장에서

페이스북 광고를 직접 집행하며

ROAS를 300% 개선한 실적을 냈다면,

그 사람이 어디 출신인지는

중요하지 않을 것입니다.

AI 시대의 마케터 인재상은

결국 팔란티어가 말한 것처럼

"이론만 아는 사람"이 아니라

"실제로 문제를 해결하는 사람"입니다.

정리하면,

학습한 지식이 아니라

적용하는 실력을 보여줘야 합니다.

마케터라면 하루하루

캠페인을 최적화하고

새로운 시도를 통해

문제를 풀어낸 경험치를 쌓으세요.

그 실전 해결 경험이 곧

당신의 최고의 스펙이 될 것입니다.

2. 20% 핵심 지식만 알아도 80% 성과를 낸다 (Pareto 법칙)

AI 개발을 예로 들어 볼까요?

복잡한 소프트웨어를 만든다고 할 때

모든 라이브러리의 코드를

일일이 다 외울 필요는 없습니다.

정말 뛰어난 개발자들은

문제를 해결하기 위해

"필요한 핵심 개념 20%"를

정확히 짚고 넘어갑니다.

요즘은 필요한 건

오히려 AI의 도움을 받아

빠르게 찾아볼 수도 있죠.

ChatGPT 같은 LLM에게 물어보면

원하는 예제 코드를 바로 보여주고,

문서를 통째로 읽지 않아도

요점만 학습할 수 있습니다.

결국 중요한 건

방대한 지식을 다 머릿속에 넣는 게 아니라,

지금 눈앞의 문제 해결에 필요한 부분을

빠르게 캐치하는 능력입니다.

이는 마치

"파레토 법칙(80/20 법칙)"처럼,

전체의 20% 핵심 지식이

80%의 문제를 해결해주는 현상이죠.

업무에 당장 쓰이지 않는

비핵심 지식까지 다 공부하다가는

정작 실무에 적용할 시간은

부족해집니다.

마케팅도 상황은 비슷합니다.

디지털 마케팅 분야만 봐도

SEO, 콘텐츠 마케팅, 퍼포먼스 광고,

소셜 미디어, 이메일 등

공부할 게 한두 가지가 아니죠.

하지만 모든 채널의

온갖 기법을 다 섭렵할 필요는 없습니다.

우리 제품/서비스의 본질과

고객의 핵심 니즈를 충족시키는

몇 가지 핵심 전략만 제대로 집행해도

충분합니다.

실제 현장에서

20%의 중요한 인사이트가

80%의 성과를 만드는 경우를

자주 봅니다.

예를 들어,

제품의 USP(Unique Selling Proposition),

즉 가장 강력한 한 가지 차별점을

정확히 찾아내서

마케팅 메시지의 중심에 놓으면

캠페인 성패가 달라집니다.

그 USP를 부각하는

한두 개의 핵심 채널에 집중 투자하여 운영하면,

열 개 채널을 어중간하게 펼치는 것보다

훨씬 좋은 결과를 얻곤 합니다.

다시 말해

"마케팅의 본질적인 개념과 원리 20%"만

제대로 이해해도

대부분의 문제는 해결됩니다.

그 20%란 뭘까요?

바로 "고객은 무엇을 원하고,

우리 제품은 어떤 문제를 해결해주는가"에

대한 통찰입니다.

나머지 80%의 세부 전술들은

이 핵심을 뒷받침하는

부차적인 것들입니다.

물론 배경지식이 풍부할수록 좋지만,

항상 우선순위를 핵심에 두고

학습과 기획을 해야

효율적인 마케팅이 가능합니다.

괜히 주변부 지식에 시간을 다 쓰다가

정작 중요한 고객 니즈 파악이나

제품 가치 전달을 소홀히 하지 말자는 것입니다.

"하지만 여기서 주의할 점이 있습니다."

핵심 20%만 알면 된다고 해서

나머지 80%를 아예 무시해도 된다는

뜻은 아닙니다.

깊이 있는 성과를 내려면

결국 그 80%에 대한 이해도

점진적으로 쌓아가야 합니다.

예를 들어 마케팅에서

"고객 니즈 파악"이라는

핵심 20%를 안다고 해도,

실제로는 소비자 심리학,

행동경제학, 데이터 분석,

브랜딩 이론 등의

배경지식 80%가 뒷받침되어야

더 정교하고 차별화된

인사이트를 뽑아낼 수 있습니다.

즉, 20%로 시작해서

빠르게 결과를 내면서도,

동시에 나머지 80%를

천천히 학습해 나가는 것이

진정한 고수의 길입니다.

요컨대,

AI 개발자든 마케터든

핵심을 꿰뚫는 힘이 중요합니다.

100가지 중 20가지를 제대로 알면

나머지 80은 몰라도

일단 굴러갑니다.

"아는 게 힘"이라지만,

다 알아야 힘이 생기는 건 아닙니다.

중요한 것부터 빨리 익히고 써먹되,

장기적으로는 깊이를 더해가는 사람이

결국 한 발 앞서 나가게 마련입니다.

3. AI를 활용해 콘텐츠 제작 속도를 10배 높이자

AI 기술의 발전은

콘텐츠 제작 방식에도

혁신을 몰고 왔습니다.

이제는 자연어로 된

한 줄 프롬프트만 넣으면

복잡한 프로그램도

뚝딱 만들어주는 세상입니다.

코딩 뿐만이 아닙니다.

이미지 생성 AI인 SORA,

미드저니 v7(Midjourney 7),

영상 생성 AI Veo 3 등

다양한 도구들을 활용하면

놀랍도록 사실적인

이미지와 영상 콘텐츠를

순식간에 얻을 수 있습니다.

과거에는 전문 디자이너가

며칠씩 걸려 만들 장면도

이제는 몇 분 내로

AI가 초안을 생성해주죠.

이러한 AI들을 적절히 조합하면

마케터 한 사람이 하루에

수십 개의 광고 소재를 만들어

실험해볼 수도 있는 시대가 되었습니다.

실제로 제가 최근에

생성형 AI를 활용해 광고를 만든 결과

하루 매출 0원에서

8,000만원까지 끌어올린 사례도 있습니다.

AI로 만들어낸 이미지 모델과

딥페이크 영상을 광고에 활용하여,

짧은 기간에 폭발적인 성과를 낸 것이죠.

이렇듯 지금 콘텐츠 생산과

실험 속도가 10배 빨라지는

미친 세상이 이미 와 있습니다.

과거엔 새로운 광고 크리에이티브를

만들 때마다 디자인팀, 영상팀에 의뢰해서

며칠씩 기다려야 했지만,

이제는 마케터 본인이

AI 툴로 바로바로 시안을

생성해볼 수 있습니다.

그러니 실행과 실험의 사이클이

압도적으로 빨라졌고,

그만큼 더 많은 시도를 통해

성공 확률을 높일 수 있게 된 것입니다.

마케팅에서 이 변화의 의미는 큽니다.

이제는 "아이디어가 떠올랐다면

당일 바로 시도해볼 수 있는"

민첩성이 생겼습니다.

예를 들어,

어떤 제품의 새로운 타겟층 공략 아이디어가

생각나면 AI로 그 타겟층에 어필할 만한

이미지를 몇 장 생성하고,

그에 맞는 광고 카피도

ChatGPT에게 초안을 받아볼 수 있습니다.

몇 시간 안에 광고 세트를 만들어

소규모 예산으로 A/B 테스트를

돌려보는 게 가능하다는 거죠.

콘텐츠 생산의 진입장벽과 비용이 낮아지니

실험 횟수가 폭발적으로 늘어날 수밖에 없습니다.

결국 많이 시도하고 빨리 실패해보면서

최상의 결과를 찾아내는 접근이

용이해졌다는 뜻입니다.

이는 곧 창의력 있는 마케터에게는

엄청난 무기가 됩니다.

아이디어를 떠올리는 족족

실제 결과로 검증해볼 수 있으니,

데이터 기반 크리에이티브 개선이

이전 어느 때보다 쉬워졌습니다.

물론 AI가 만들어준 콘텐츠 초안이

항상 완벽한 건 아닙니다.

기획 의도와 다를 때도 있고,

브랜드 톤앤매너에 안 맞는

결과물이 나오기도 하죠.

하지만 그 초안을 사람이

빠르게 다듬으면 됩니다.

중요한 건 0에서 1을 만드는 시간이

단축되었다는 점이에요.

AI가 초벌 작업을 해두면

우리는 그 위에 디테일을 입히고

전략적으로 가공하면 됩니다.

이렇게 하면 콘텐츠 품질을 유지하면서도

양을 늘릴 수 있어,

마케팅 성과가 극대화됩니다.

하루에 하나 제작하던 걸

열 개, 스무 개도 시도해볼 수 있으니까요.

정리하면,

AI를 능숙하게 활용해

"콘텐츠 생산력"을 끌어올리는 것이

현대 마케터의 새로운 경쟁력입니다.

AI는 아이디어를 실제 산출물로

바꿔주는 훌륭한 비서입니다.

반복적이고 손이 많이 가는 작업은

AI에게 맡기고,

우리는 그 결과물을 보고 판단하며

전략을 수립하는 데

더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

그렇게 하면 같은 시간 동안

10배 이상의 실험과 실행을 할 수 있고,

이는 결국 빠른 성과 창출로 이어집니다.

AI 시대의 마케터는

"아이디어를 실행으로 옮기는 스피드"로

승부해야 함을 꼭 기억합시다.

4. 데이터를 해석하고 통제하는 능력이 성패를 가른다

AI가 우리 대신 코드를 짜주고,

이미지를 만들어주고,

여러 업무를 자동화해준다 해도

최종 결과물을 판단하고

방향을 잡는 것은

결국 사람의 역할입니다.

아무리 똑똑한 AI도

"이 결과물이 우리에게 적합한가?"를

스스로 알지는 못합니다.

그래서 AI가 내놓은 결과를 평가하고,

필요하면 "디버깅(debugging)"하거나

프롬프트를 조정하여

최적화하는 과정이 꼭 필요합니다.

개발 분야를 예로 들면,

ChatGPT가 짜준 코드가

버그 없이 돌아갈지,

효율은 좋은지 판단하는 것은

개발자의 몫입니다.

AI는 방대한 지식을 바탕으로

답변을 줘도,

잘못된 지시를 내리면

엉뚱한 결과를 내놓습니다.

그래서 AI를 잘 쓰는 사람일수록

원하는 결과가 나올 때까지

계속 시도하고 질문을 개선합니다.

결국 "시킨 사람이 잘 시켜야

좋은 결과가 나온다"는 것이죠.

이때 배경지식이 많고

문제의 본질을 잘 아는 사람이

더 나은 지시를 내릴 수 있습니다.

흔히 "아는 놈이 더 잘 쓴다"는 말처럼,

AI도 사용자의 이해도에 따라

출력물의 품질이 달라지는 법입니다.

마케팅에서도 데이터를 대하는 태도가

이와 비슷합니다.

예를 들어 ROAS, CTR, CVR, CPA 등

각종 지표들은 캠페인을 집행한 뒤

얻어지는 결과 데이터입니다.

초보자는 그 숫자만 보고 끝낼 수 있지만,

능숙한 마케터는 거기서 인사이트를 뽑아내

다음 액션으로 이어지게 합니다.

가령 어떤 광고 캠페인의

CTR(클릭률)이 예상보다 낮게 나왔다면,

단순히 "배너 디자인이 별로였나 보다"

하고 넘기는 게 아니라

왜 낮았는지를 파고들어야 합니다.

타겟 설정이 잘못되었는지,

광고 문구가 매력 없었는지,

배치 위치가 안 좋았는지 등

문제의 원인을 하나하나 가설로 세워보고,

그 가설을 검증하기 위한

실험을 설계합니다.

이 과정이 바로

마케팅에서의 디버깅과 최적화라고

할 수 있습니다.

많은 분들이 "데이터 기반 마케팅"을

이야기하지만,

실제로는 데이터를 그냥 보고만 있지

제대로 해석하고 행동에 옮기는 사람은

10명 중 1명도 안 된다는 농담도 있습니다.

그만큼 아는 것과

실제 적용하는 것 사이에

큰 차이가 있다는 뜻이지요.

또 한 가지,

마케팅 자동화와 머신러닝 최적화가

발전하고 있지만,

그렇다고 손을 완전히

놓아선 안 됩니다.

예를 들어 구글이나 페이스북 광고 플랫폼은

AI로 예산 배분이나 입찰가를 최적화해주지만,

거기에 무작정 의존하면 안 되는 상황도 생깁니다.

자동 최적화가 미처 판단하지 못하는

브랜드 특수성이나 콘텐츠 품질 이슈는

사람이 캐치해야 합니다.

콘텐츠의 방향성과 일관성은

사람만이 잡아줄 수 있는 부분이니까요.

저는 개인적으로

캠페인을 운용할 때

성과가 기준치에 못 미치는

소재나 캠페인은 과감히 OFF하고,

잘 되는 요소는 확대 적용하는 식으로

사람의 개입을 섞은 튜닝을 자주 합니다.

기계에게 맡길 건 맡기더라도,

최종 통제권은 내가 쥐고 있는 것이죠.

이런 자세가 있어야

성과를 급격히 높일 수 있다고 봅니다.

정리하면,

데이터를 그냥 숫자가 아니라

의미로 읽어내는 능력이 중요합니다.

그리고 읽어낸 인사이트를 토대로

계속 가설을 세우고 실험하면서

개선해나가는 사이클을

돌릴 줄 알아야 합니다.

마치 AI 모델을 계속 학습시키고

튜닝하듯,

우리의 마케팅 캠페인도

끊임없이 학습시키고

진화시켜야 하는 거죠.

AI + 인간의 콜라보로

자동화와 창의적 통제를

적절히 병행하는 것이

최선의 결과를 만듭니다.

결국 숫자 뒤에 숨은

사람들의 반응을 읽어내는 통찰력 –

이것이 뛰어난 마케터를

평범한 마케터와 구분 짓는

중요한 요소가 될 것입니다.

5. 결국 사람을 깊이 이해하는 것이 이긴다

AI 이야기를 하다 보면

기술 얘기로 끝날 것 같지만,

결론은 언제나 "사람"으로 돌아옵니다.

팔란티어의 인턴 채용 슬로건이 강조하듯,

어떤 문제를 해결할 수 있느냐가 중요하다는 말은

결국 "어떤 사람의 어떤 문제를

해결해줄 수 있느냐"로 이어지기 때문입니다.

AI를 개발하고 활용하는 최종 목적도

사람의 문제 해결이고,

마케팅의 궁극적인 지향도

고객이라는 사람을 이해하고

만족시키는 것입니다.

AI 분야에서는 흔히

"AI가 인간의 뇌를 읽을 수는 없다.

결국 사람이 원하는 것을

사람이 알려줘야 한다"는 한계가 있습니다.

최첨단 이미지 생성 AI도

"사용자의 머릿속 이미지를 직접 보는 게 아니라,

사용자가 설명하는 언어(prompt)"를 통해서만

요구사항을 파악합니다.

즉, AI에게 내가 진짜로 원하는 바를

정확히 전달하려면

결국 사람이 원하는 것을

명확히 알고 언어화해야 합니다.

사용자에 대한 깊은 이해 없이는

최고의 AI도 소용없다는 뜻이지요.

마케팅에서 이것은 더욱 중요합니다.

고객을 이해하는 것이야말로

마케팅의 알파이자 오메가입니다.

페르소나 작업이 괜히 있는 것이 아닙니다.

우리 제품의 타겟 고객이

어떤 사람들인지 (인구통계학적 특징),

그들이 무엇을 갈망하고 걱정하는지

(욕구와 pain point),

그리고 "어떤 삶을 살고 있는지

(라이프스타일)"를 구체적으로 그려봐야 합니다.

이를 바탕으로 "고객을 세분화(segment)"하고

각각에 맞춘 접근법을 짜야 하는데,

이 과정에서 심리학적 통찰도 필요합니다.

예를 들어,

고객들의 문화적 배경과 통념을 파악하면

설득에 유리한 권위 요소를 넣을 수 있습니다.

만약 타겟층이 피부과 전문의의

의견을 신뢰하는 사람들이다 싶으면

"피부과 전문의 9명이 추천한 제품" 같은

"사회적 증거(소셜 프루프)"를 제시하는 식이죠.

또 숫자에 설득되는 사람들에게는

"사용자 만족도 98%, 재구매율 80%" 처럼

구체적인 수치 근거를 보여주면 효과가 큽니다.

이런 디테일 하나하나가 쌓여

신뢰를 만들고,

결국 구매로 이어지게 합니다.

고객을 깊이 이해하려면

고객의 목소리에 직접 귀 기울이는

노력이 필요합니다.

리뷰, 설문, 고객 문의(Q&A) 같은 창구를 통해

그들이 불편을 느끼는 지점과

원하는 개선사항을 캐치해야 합니다.

가령 리뷰를 읽다 보면

예상치 못했던 고객의 진짜 불만이나

숨은 니즈를 발견하기도 합니다.

그런 인사이트를 얻었다면

즉시 마케팅 메시지에 반영해야 합니다.

예를 들어 "배송 포장 상태가 마음에 들었다"는

리뷰가 많다면,

광고에 "언박싱 만족도 1위" 같은 포인트를

추가해볼 수 있겠죠.

또 "처음엔 반신반의했는데 써보고 놀랐다"는

고객이 많다면,

무료 체험이나 샘플 제공 전략을

세워볼 수도 있고요.

결국 고객이 하는 말 속에

답이 있는 경우가 많습니다.

우리가 할 일은 그 말을 듣고,

공감하고, 해결책을 제시하는 것이지요.

AI 시대에도 변하지 않는 단 하나를 꼽으라면

저는 "사람 마음을 얻는 법"이라고 생각합니다.

아무리 기술이 발전해도

사람과 사람이 공감하는 지점은 기본입니다.

마케터라면 자신이 파는 제품이

고객의 삶을 어떻게 개선하는지에 대한

스토리를 쉽게, 간결하게, 직관적으로

전달할 수 있어야 합니다.

복잡한 전문용어보다는

고객의 언어로 풀어낸 메시지와

시각적 이미지가 먹힙니다.

이 부분에 AI도 도움을 줄 수는 있습니다.

예를 들어 챗봇이나 콘텐츠 생성 AI를 이용해

고객 입장에서 궁금해할 질문에 답하는

콘텐츠를 만들 수도 있겠지요.

하지만 그 프롬프트를 적는 것조차도

결국 고객을 이해하는 사람이 하는 일입니다.

AI는 도구일 뿐,

고객 감동 포인트를 포착하는 건

인간의 몫입니다.

결론적으로,

팔란티어가 AI 인재에게 요구하는

실용적이고 문제 해결 중심의 사고방식은

오늘날 성공하는 마케터에게

꼭 필요한 자세와 많이 닮아 있습니다.

학벌이나 스펙에 기대기보다는

현장의 문제를 정의하고 해결하는 능력,

방대한 지식을 다 알기보다는

중요한 것을 빠르게 학습해 적용하는 능력이

중요합니다.

그리고 AI 기술을 적극 활용해

업무 효율을 극대화하면서도,

최종적으로는 데이터를 해석하고

고객을 깊이 이해하는

인간적 통찰을 겸비해야 합니다.

마케팅도 결국 사람의 마음을 움직이는 일이기에,

기술 + 데이터 + 사람에 대한 이해

이 세 박자를 고루 갖춘 사람이 앞서갈 것입니다.

팔란티어의 사례를 계기로

우리도 한 번 스스로를 돌아보면 좋겠습니다.

나는 우리 고객의 문제를

제대로 이해하고 있는가?

그리고 그것을 풀기 위해

핵심 지식과 도구를 빠르게 습득해

활용하고 있는가?

데이터를 보고 끊임없이 실험하며

성장하고 있는가?

이 질문에 'YES'라고 답할 수 있다면,

당신은 AI 시대에 걸맞는

멋진 마케터로 성장하고 계신 겁니다. 😊

모두들 새로운 시대의 변화에 발맞춰

더 빠르고 똑똑하게 실행하여,

다가오는 기회들을 싹 다 잡으시길 바랍니다.

다들 함께 멋진 성과 만들어보세요! ㅎㅎ

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