# 광고·마케팅 전문가 AI 대체, 바뀌는 일과 남는 판단

url: https://job.help/learn/advertising-marketing-ai-task-change  
pillar: learn · locale: ko  
datePublished: 2026-11-01T02:16:28.898Z · dateModified: 2026-11-01T02:16:28.907Z  
author: JOB.help 편집팀

> ILO는 광고·마케팅 전문가를 생성형 AI 노출 3등급으로 분류하지만, 이는 일자리 소멸을 뜻하지 않습니다. 실제 업무를 바탕으로 바뀔 일과 사람의 판단, 준비 방법을 살펴봅니다.

국제노동기구(ILO)는 워킹페이퍼에서 ‘Advertising and Marketing Professionals’를 생성형 AI 노출 Gradient 3으로 제시합니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure). 이 등급은 현재 업무 가운데 생성형 AI로 자동화될 가능성이 전반적으로 높아지고 있지만 과업별 차이도 큰 상태를 뜻합니다. 따라서 ‘광고·마케팅 전문가 AI 대체’라는 질문은 직업 전체가 없어지는지보다 어떤 과업이 재편될 수 있는지로 바꿔 보는 편이 자료에 맞습니다.

미국 O*NET의 관련 직업 정보에는 시장조사, 소비자·경쟁사 데이터 분석, 보고서 작성, 마케팅 캠페인 평가와 경영진 자문 등이 포함됩니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 이 두 자료는 보고서 작성·정보처리 업무와 직업 수준의 생성형 AI 노출을 제시하지만, 보고서 초안 작성이 실제로 영향을 받거나 해석·의사결정 제안의 영향 정도가 다르다고 직접 입증하지는 않습니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00).

ILO의 지수는 세계 노동시장을 대상으로 하고, O*NET 자료는 미국의 직업 정보이므로 한국의 직무·채용시장에 그대로 적용할 수 없습니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 이 글은 두 자료를 한국 노동자의 업무 변화를 생각하기 위한 참고 자료로 사용하며, 국내 고용 규모나 특정 회사의 AI 도입 결과를 단정하지 않습니다.

## 한눈에 보기

| 항목 | 내용 | 근거 |
|---|---|---|
| 광고·마케팅 전문가의 생성형 AI 노출 등급 | ILO 표에서 ‘Advertising and Marketing Professionals’는 Gradient 3이며, 과업 점수 평균은 0.55, 표준편차는 0.09입니다. | [[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure) |
| Gradient 3의 의미 | 평균 노출이 0.5 이상 0.6 미만이고 과업별 차이가 큰 직업군으로, 일부 과업은 덜 노출되어도 현재 과업 전반의 자동화 가능성이 커지는 등급입니다. | [[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure) |
| 세계 노동자의 생성형 AI 노출 | 전 세계 고용의 24%가 어느 정도의 생성형 AI 노출이 있는 직업에 속하며, 3.3%는 가장 높은 노출 범주에 해당합니다. | [[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure) |
| 미국 O*NET의 관련 직업 업무 | 시장조사, 소비자·경쟁사 데이터 분석, 보고서 작성, 마케팅 캠페인 평가와 경영진 제안 등이 업무 목록에 포함됩니다. | [[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00) |

## ① 광고·마케팅 전문가는 실제로 무엇을 합니까?

광고·마케팅 전문가의 일은 광고 문구를 만드는 데만 머물지 않습니다. 미국 O*NET의 ‘Market Research Analysts and Marketing Specialists’ 직업 정보에는 지역·국가·온라인 시장의 조건을 조사하고, 제품이나 서비스의 잠재 판매 가능성을 판단하며, 마케팅 또는 광고 캠페인을 계획하는 업무가 제시됩니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00).

업무 목록에는 소비자의 인구통계·선호·필요·구매 습관을 모으고 분석하는 일, 경쟁사의 가격·판매·마케팅·유통 방식을 살피는 일, 설문이나 여론조사 같은 자료 수집 방법을 설계하거나 기존 자료를 확보하는 일이 포함됩니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 고객과 직원의 만족도를 측정하고 업계 통계와 전문 자료의 흐름을 확인하는 업무도 있습니다.

수집한 결과를 보고서와 그래프로 정리하고 복잡한 내용을 글로 설명하는 일도 중요한 업무입니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 마케팅·판매 추세를 예측하고 추적하며, 제품의 홍보·유통·디자인·가격에 관한 제안을 경영진에게 전달하기도 합니다. O*NET의 업무 활동에는 정보를 해석해 다른 사람에게 설명하는 일, 데이터를 분석하는 일, 문제를 해결하고 의사결정을 돕는 일, 조직 안팎의 사람들과 소통하는 일이 함께 제시됩니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00).

## ② 생성형 AI 노출 정도는 어느 수준입니까?

ILO의 노출 지수에서 말하는 ‘노출’은 실제로 AI를 쓰고 있다는 뜻이나 특정 노동자가 곧바로 일자리를 잃는다는 뜻이 아닙니다. 현재 직업을 구성하는 과업 가운데 생성형 AI로 자동화될 가능성이 어느 정도인지를 추정한 지표입니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure).

ILO 워킹페이퍼 140의 표에는 ‘Advertising and Marketing Professionals’가 직업분류 코드 2431, Gradient 3으로 제시되어 있습니다. 이 직업의 과업 점수 평균은 0.55, 표준편차는 0.09입니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure). Gradient 3은 평균이 0.5 이상 0.6 미만이고, 평균과 표준편차의 합이 0.5 이상인 경우에 해당합니다. 해석상으로는 ‘유의미한 노출과 높은 과업 변동성’을 뜻하며, 일부 과업은 덜 노출되어 있더라도 현재 과업 전반의 자동화 가능성이 커지고 있는 직업군으로 설명됩니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure).

이 수치는 직업 안의 모든 일이 같은 방식으로 바뀐다는 뜻도 아닙니다. 표준편차가 함께 제시된 이유는 과업별 노출 수준이 다를 수 있기 때문입니다. 참고로 ILO는 세계 고용의 24%, 즉 전 세계 노동자 네 명 중 한 명이 어느 정도의 생성형 AI 노출이 있는 직업에 속한다고 추정하지만, 이 세계 평균을 특정 국가나 회사의 결과로 읽어서는 안 됩니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure).

## ③ 바뀔 수 있는 일과 사람의 몫으로 남는 일은 무엇입니까?

O*NET은 보고서 작성과 그래프를 활용한 결과 제시, 정보의 수집·분류·처리, 산업 동향 확인을 업무로 제시합니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). ILO의 Gradient 3은 이 직업의 과업 점수 평균과 표준편차를 제시하는 직업 수준의 지표이며, O*NET에 열거된 개별 과업의 생성형 AI 수행 잠재력을 직접 보여주지는 않습니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 다만 자료는 해당 과업이 현재 실제로 AI로 대체됐다고 말하지 않으며, 어느 회사가 어떤 도구를 도입했는지도 제시하지 않습니다.

O*NET에는 조사 방법을 고안·평가하는 일과 정보를 해석해 다른 사람에게 설명하는 일이 포함됩니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 또한 경영진에게 제안하는 일, 문제를 해결하고 조직 안팎의 관계를 유지하는 활동도 포함됩니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). ILO는 인간의 입력과 기술이 노동자를 보완할 가능성을 언급하지만, 이 자료만으로 AI가 해당 업무를 수행할 수 있는지 직접 판정하지는 않습니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure).

ILO는 대부분의 직업이 사람의 입력을 필요로 하는 과업들로 구성되어 있기 때문에 생성형 AI의 가장 가능성 높은 영향은 직업의 변형이라고 설명합니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure). 직업의 소멸이나 인력 대체로 이어질지는 기술 도입 여부와 노동자에게 학습·적응 기회가 주어지는지에 달려 있다고 봅니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure). 따라서 현재 자료만으로 광고·마케팅 전문가가 사라진다고 결론 내릴 수 없으며, 과업 재배치와 역할 변화의 방향을 확인하는 것이 더 정확합니다.

## ④ 이 직업에서 AI로 일하는 능력을 키우는 방법

다음은 ILO나 O*NET이 특정 교육과정으로 제시한 내용이 아니라, 두 자료를 바탕으로 정리한 일반적인 경력 개발 조언입니다. 핵심은 생성형 AI에 질문하는 기술만 익히는 것이 아니라, AI가 다룬 자료를 검토하고 업무상 결론으로 연결하는 능력을 함께 키우는 데 있습니다.

먼저 시장조사의 출발점인 질문을 분명히 정하는 연습이 필요합니다. 조사 대상과 비교 기준, 필요한 지표, 결과를 사용할 의사결정이 정리되어야 AI가 만든 요약이나 분석의 적합성을 판단할 수 있습니다. 조사 결과를 받을 때는 원자료의 범위와 시점, 표본이나 고객군의 차이, 빠진 정보가 있는지 확인하는 습관을 들이는 것이 좋습니다. 이는 일반적인 업무 품질 관리 방법이며, 특정 AI 도구의 정확성을 보장하는 절차는 아닙니다.

다음으로 결과를 설명하는 능력을 강화해야 합니다. 같은 수치라도 경영진에게 제안할 때와 소비자 조사를 설계할 때 필요한 설명이 다르므로, 결론뿐 아니라 근거와 불확실성, 다른 선택지까지 말하는 연습이 필요합니다. 예를 들어 가상의 상황에서 AI가 경쟁사 가격 변화를 요약했다면, 그 요약을 그대로 전달하기보다 어떤 기간과 자료를 사용했는지 확인한 뒤 실제 마케팅 결정과 연결되는 의미를 다시 설명해야 합니다.

도구 역량은 자신의 업무 흐름에 맞춰 쌓으면 됩니다. O*NET에는 Microsoft Excel, Google Analytics, Tableau, Microsoft SQL Server, Google Ads, HubSpot 등 다양한 소프트웨어가 기재되어 있습니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 이 목록은 자신의 목표 직무와 채용공고에서 반복되는 도구를 비교하는 참고 자료로 활용할 수 있지만, 도구 이름만 익혔다고 조사 설계나 판단 능력이 생기는 것은 아닙니다. 자료를 수집하고 분석한 뒤 검증하고 설명하는 전체 흐름을 작은 업무 단위로 반복하는 것이 중요합니다.

## 지금 할 수 있는 일

1. 구직자라면 목표 직무의 업무 내용과 O*NET의 관련 업무·소프트웨어 목록을 대조해, 이미 수행할 수 있는 일과 보완할 역량을 나눠 기록합니다.
2. 재직자라면 자신의 업무를 직업명 하나로 묶지 말고 자료 수집, 분석, 보고, 의사결정 지원처럼 실제 과업 단위로 나눠 AI 활용 가능성과 사람의 검토 지점을 정리합니다.
3. 팀 책임자나 사업주라면 업무를 맡은 노동자에게 필요한 맥락과 품질 기준을 듣고, 기술 도입과 함께 역할 변화에 필요한 학습 기회를 마련할지 검토합니다.
4. 현업 노동자라면 AI를 활용한 결과와 최종 판단을 구분해 기록하고, 어떤 자료를 확인해 결론을 수정했는지 업무 사례로 남깁니다.

## 자주 묻는 질문

### Gradient 3이면 광고·마케팅 전문가의 일자리가 대체된다는 뜻입니까?

아닙니다. ILO는 노출이 직업 전체의 즉각적인 자동화를 뜻하지 않는다고 설명합니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure). 생성형 AI의 영향으로 직업이 변형될 가능성이 크다는 의미이며, 실제 대체나 직무 소멸 여부는 기술 도입과 학습·적응 기회 등에 달려 있습니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure).

### 평균 0.55와 표준편차 0.09는 어떻게 해석합니까?

0.55는 해당 직업의 과업 노출 점수 평균이고, 0.09는 과업별 점수가 평균에서 얼마나 다른지를 나타내는 표준편차입니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure). Gradient 3은 평균 노출이 유의미하고 과업별 차이도 큰 범주이므로, 직업 안에서도 영향을 받는 일이 서로 다를 수 있습니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure).

### 이 결과를 한국의 광고·마케팅 노동자에게 그대로 적용해도 됩니까?

그대로 적용할 수 없습니다. ILO 지수는 세계 평균 추정치이고, O*NET 자료는 미국의 관련 직업 정보입니다[[1]](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 제시된 자료에는 한국의 직업별 노출도나 국내 사업장별 AI 도입 결과가 없습니다.

### 자료가 광고·마케팅 전문가에게 필요한 AI 교육과정이나 자격증을 제시합니까?

제시하지 않습니다. O*NET은 이 직업에서 사용되는 소프트웨어와 업무 활동 정보를 제공하지만 특정 교육과정이나 자격증을 추천하지 않습니다[[2]](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00). 따라서 도구 목록은 자신의 업무와 채용 요건을 비교하는 참고 자료로 활용해야 합니다.

## 함께 보면 좋은 글

- [작가·카피라이터의 생성형 AI 노출과 업무 변화](/learn/writers-copywriters-ai-exposure-human-judgment)
- [한국은행 이슈노트로 본 AI와 지역 노동시장: 직업별·지역별 노출도](/match/ai-regional-labor-market-career-guide)

## 출처와 확인 방법

1. 국제노동기구(ILO) 워킹페이퍼 140 「Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure」, 2025-05-20 — [원문 보기](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)
2. 미국 노동부 O*NET 「13-1161.00 - Market Research Analysts and Marketing Specialists」 — [자료 보기](https://www.onetonline.org/link/summary/13-1161.00)

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*이 글은 국제노동기구(ILO)가 2025년 5월 20일 낸 워킹페이퍼 140을 바탕으로 JOB.help 편집팀이 정리했습니다. AI 도구로 초안을 쓰고, 별도의 검증 단계에서 숫자·날짜·제도 설명을 원문과 하나씩 대조했습니다. 보고서의 추정과 전망은 집필자의 분석이며, 개인의 진로·고용 결정에 그대로 적용되지 않을 수 있습니다. 오류 제보: hello@job.help*

## Sources

- [www.ilo.org](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)

## Citation

JOB.help, "광고·마케팅 전문가 AI 대체, 바뀌는 일과 남는 판단" (2026-11-01), https://job.help/learn/advertising-marketing-ai-task-change