# 마케팅 조직 AX, 도구보다 먼저 맞출 5가지: 리더십·마인드셋·KPI·목적·활용

- URL: https://troe.kr/insights/marketing-ax-organization-readiness/
- 작성: 박충효 (TROE)
- 게시: 2026-11-12
- 분류: 조직 역량

> **한 줄 정의** 마케팅 조직의 AX 준비도는 AI 도구를 얼마나 도입했는지가 아니라, 리더십·마인드셋·목표와 KPI·AI 활용 목적·기술 이해와 활용 빈도 5가지 축이 같은 방향을 가리켜 개인의 AI 사용이 팀의 성과로 이어질 수 있는 상태인지를 보는 기준입니다.

## 핵심 요약

- 한국은행 조사에서 국내 근로자의 51.8%가 업무에 생성형 AI를 쓰고 업무시간은 평균 3.8% 줄었지만, 줄어든 시간이 처리량 증가로 이어지지 않는 생산성 단절이 확인됐습니다. 마케팅 AX의 병목은 도구가 아니라 조직입니다.
- 리더십은 예산 승인이 아니라 첫 사용과 승인선 설계로 드러납니다. McKinsey 조사에서 AI 성과가 높은 기업은 경영진이 AI를 직접 책임지고 이끈다는 응답이 다른 기업의 3배였습니다.
- 마인드셋 전환의 핵심은 숨겨 쓰는 AI를 드러내고 검수받는 AI로 바꾸는 것입니다. KPMG·멜버른대 조사에서 직장인의 57%가 AI 사용을 숨기고 AI 결과물을 자기 작업처럼 제출한 적이 있다고 답했습니다.
- AX의 KPI는 활용률 하나로 재지 않습니다. 활동(쓰는가)·업무(승인까지 끝났는가)·성과(비즈니스가 움직였는가) 3층으로 나누고, 줄어든 시간을 어디에 다시 쓸지까지 목표에 넣어야 합니다.
- 활용 빈도는 많을수록 좋은 지표가 아닙니다. 역할마다 이해해야 할 기술 수준과 반복해야 할 업무가 다르며, 성숙도는 얼마나 자주 쓰는지보다 반복 가능한 기준이 있는지로 판단합니다.

<p class="ax-lead">AX 프로젝트 첫 미팅에서 가장 자주 받는 질문은 "어떤 툴을 쓰면 되나요?"입니다. 저는 그 질문에 바로 답하지 않습니다. 대신 다섯 가지를 먼저 묻습니다. 대표님이나 본부장님은 지난주에 AI로 무엇을 직접 해 보셨는지. 팀원들은 AI 쓴 사실을 드러내는지. 이 프로젝트가 끝나면 어떤 숫자가 바뀌어야 하는지. AI를 왜 쓰는지 한 문장으로 말할 수 있는지. 누가 무엇을 얼마나 자주 하는지. 이 다섯 가지 답이 서로 어긋나 있으면 어떤 툴을 들여도 몇 달 뒤 같은 자리에 돌아옵니다. — 박충효</p>

<p class="act">ACT 1 · 문제 — 개인은 빨라졌는데 조직은 그대로다</p>

## 마케팅 조직의 AX는 왜 도구 도입에서 멈추는가?

AI가 개인의 작업 속도는 올렸지만, 그 속도를 팀의 성과로 바꾸는 구조가 없기 때문입니다. 도구는 개인에게 들어오고, 성과는 조직에서 나옵니다. 그 사이를 잇는 것이 AX입니다.

한국은행이 2026년 6월 낸 이슈노트가 이 장면을 숫자로 보여 줍니다. 생성형 AI를 쓰는 근로자의 업무시간은 평균 3.8%, 주당 약 1.5시간 줄었습니다. 그런데 줄어든 시간이 실제 업무 처리량 증가로는 이어지지 않았습니다. 보고서는 이를 '생산성 단절'이라고 불렀습니다. 근로자의 업무 활용률은 51.8%(2025년)인데 기업 차원의 활용률은 9.6%(2024년)에 머문 것도 같은 이야기입니다. 개인은 쓰는데 회사는 아직 일하는 방식을 바꾸지 않았습니다.

마케팅 조직에서는 이 단절이 더 선명하게 보입니다. 콘텐츠 초안은 하루 만에 나오는데 승인은 여전히 일주일이 걸립니다. 광고 리포트는 AI가 정리해 주는데 다음 주 예산 회의 안건은 그대로입니다. 시간이 줄어든 자리에 다른 일이 들어가지 않으니, 월말 보고에서 "AI로 무엇이 좋아졌나요?"라는 질문에 답하기 어렵습니다.

흥미로운 대목도 있습니다. 같은 보고서에서 자영업자, 전문직, AI를 많이 쓰는 사람처럼 성과 유인과 업무 자율성이 높은 집단에서는 생산성이 실제로 올랐습니다. AI의 효과가 기술보다 일하는 구조와 보상 체계에 달려 있다는 뜻입니다. 마케팅 리더가 바꿀 수 있는 것이 바로 이 구조입니다.

## 마케팅 조직의 AX 준비도는 무엇으로 보는가?

리더십, 마인드셋, 목표와 KPI, AI 활용 목적, 기술 이해와 활용 빈도 5가지 축으로 봅니다. 다섯 축이 같은 방향을 가리키면 작은 도구로도 성과가 나고, 하나라도 어긋나면 큰 투자도 개인의 편의에 머뭅니다.

<div class="ax-flow">
<div><b>리더십</b><span>누가 먼저 쓰고 승인선을 긋나</span></div>
<div><b>마인드셋</b><span>AI를 드러내고 검수받나</span></div>
<div><b>목표·KPI</b><span>무엇이 바뀌면 성공인가</span></div>
<div><b>활용 목적</b><span>왜 쓰는지 한 문장으로</span></div>
<div><b>기술·빈도</b><span>누가 어디까지, 얼마나 자주</span></div>
</div>

| 축 | 핵심 질문 | 멈춘 조직의 신호 | 움직이는 조직의 신호 |
|---|---|---|---|
| 리더십 | 리더가 AI를 직접 쓰고, 승인 기준을 정하는가? | "알아서 잘 써 봐"로 끝나는 지시 | 리더가 회의에서 AI 초안을 먼저 공개하고 승인선을 정함 |
| 마인드셋 | AI 사용을 드러내고 검수받는 문화인가? | 몰래 쓰고, 결과물만 제출 | AI 사용 표시와 검수자가 문서마다 있음 |
| 목표·KPI | AX가 끝나면 어떤 숫자가 바뀌어야 하는가? | 도입 후 지표가 "활용률"뿐 | 활동·업무·성과 3층 KPI와 기준선이 있음 |
| 활용 목적 | 이 업무에서 AI를 왜 쓰는지 한 문장으로 말하는가? | "트렌드라서", "다들 쓰니까" | 업무마다 도울 결정과 목적 유형이 적혀 있음 |
| 기술·빈도 | 역할마다 알아야 할 수준과 반복할 업무가 정해졌는가? | 소수 열정가만 깊게 쓰고 나머지는 가끔 | 역할별 리터러시 기준과 업무별 사용 리듬이 있음 |

<p class="act">ACT 2 · 진단 — 다섯 가지 축을 하나씩</p>

## 마케팅 리더는 AX에서 무엇을 해야 하는가?

리더의 일은 예산을 승인하는 것이 아니라, 가장 먼저 써 보고 사람이 지켜야 할 승인선을 긋는 것입니다. 팀은 리더가 말하는 방향보다 리더가 회의에서 실제로 하는 행동을 따라갑니다.

데이터도 같은 방향입니다. McKinsey의 2025년 조사에서 AI로 의미 있는 성과를 내는 상위 기업은 "경영진이 AI 프로젝트를 직접 책임지고 이끈다"는 데 강하게 동의할 가능성이 다른 기업의 3배였습니다. BCG의 2025년 조사에서는 리더십 지원이 강할 때 생성형 AI에 긍정적인 직원 비율이 15%에서 55%로 올라갔습니다. 그런데 그런 지원을 받는다는 현업 직원은 약 4분의 1에 그쳤습니다.

<div class="ax-grid c2">
<div class="ax-card top-halt"><span class="ax-tag">흔한 장면</span><h4>리더는 후원자, 실행은 담당자 몫</h4><ul><li>"AI 잘 쓰는 사람이 TF 맡아 봐"로 시작한다</li><li>리더는 결과 보고만 받고 직접 써 본 적이 없다</li><li>무엇을 AI에게 맡겨도 되는지 기준이 없어 담당자가 혼자 판단한다</li><li>사고가 한 번 나면 "당분간 쓰지 말자"로 돌아간다</li></ul></div>
<div class="ax-card top-verify"><span class="ax-tag">바꿀 행동</span><h4>리더가 첫 사용자이자 승인선 설계자</h4><ul><li>주간 회의에서 리더가 AI로 만든 초안을 먼저 공개하고 검토받는다</li><li>게시·집행·발송·예산 변경처럼 사람이 반드시 승인할 구간을 리더가 정한다</li><li>AX 업무를 "남는 시간에 하는 일"이 아니라 목표와 평가에 넣는다</li><li>실패 사례를 공유하는 자리를 정기 안건으로 둔다</li></ul></div>
</div>

리더가 이번 달에 해 볼 일은 세 가지면 충분합니다.

<ul class="ax-check"><li>내 업무 하나(주간 보고 요약, 경쟁사 브리프 등)를 AI로 직접 해 보고 결과를 팀에 공개했는가</li><li>우리 팀에서 AI가 해도 되는 일과 사람이 반드시 승인할 일을 한 장으로 정리했는가</li><li>AX 담당자의 목표에 "AI 활용"이 아니라 "업무 1개를 승인까지 가동"을 적었는가</li></ul>

## 마케팅 팀의 AI 마인드셋은 무엇을 바꿔야 하는가?

숨겨 쓰는 AI를 드러내고 검수받는 AI로, 직접 다 만드는 마케터를 일을 설계하고 지휘하는 마케터로 바꾸는 것입니다. 마인드셋은 교육으로 주입되지 않고, 규칙과 리더의 행동이 바뀔 때 따라 바뀝니다.

KPMG와 멜버른대가 47개국 48,340명을 조사한 2025년 연구에서 직장인의 57%가 AI 사용을 숨기고 AI 결과물을 자기 작업처럼 제출한 적이 있다고 답했습니다. 66%는 정확성을 확인하지 않고 AI 결과에 의존한 적이 있다고 했습니다. 숨겨 쓰면 검수가 빠지고, 검수가 빠지면 사고가 나고, 사고가 나면 금지로 돌아갑니다. 마케팅처럼 결과물이 바로 고객에게 나가는 조직에서는 이 악순환이 브랜드 리스크가 됩니다.

| 지금의 생각 | 바꿀 생각 | 이걸 보여 주는 장치 |
|---|---|---|
| AI를 쓰면 내 실력이 없어 보인다 | AI를 잘 지휘하는 것이 실력이다 | 문서마다 AI 사용 여부와 검수자 표시 |
| AI가 쓴 초안을 고치는 게 내 일이다 | 좋은 초안이 나오게 지시서를 설계하는 게 내 일이다 | 팀 공용 지시서와 버전 기록 |
| 결과가 좋으면 과정은 상관없다 | 다시 같은 품질이 나오게 기준을 남긴다 | 좋은 예시·나쁜 예시 라이브러리 |
| 틀리면 AI 탓이다 | 승인한 사람이 책임진다 | 승인자 이름과 승인 로그 |
| AI가 내 일을 가져간다 | AI가 맡은 만큼 판단과 실험에 시간을 쓴다 | 줄어든 시간의 재배치 계획 |

책 『AI AGENT를 지휘하는 마케터』는 이 전환을 '직접 생산자에서 업무 지휘자로'라고 표현합니다. 지휘자에게 필요한 것은 도구 목록이 아니라 목표 정의, 맥락 구성, 판단 기준 설계, 업무 흐름 설계, 학습 루프 운영 다섯 가지 역량입니다.

<div class="ax-book"><span class="ic">BOOK<br>PART 3</span><div><span class="label">책과 함께 읽기</span><p>Part 3 '커맨드 마케터의 역할'은 AI 시대 마케터의 역량을 도구 활용 능력이 아니라 여러 도구를 하나의 업무 흐름으로 묶고, 그 흐름이 비즈니스 목표와 브랜드 기준을 벗어나지 않게 운영하는 능력으로 정의합니다. 역량 진단표가 함께 실려 있어 팀 워크숍 첫 시간에 쓰기 좋습니다.</p><p><a href="https://book.allrounder.im/blog/book-command-marketer-01" target="_blank" rel="noopener">AI 에이전트 마케팅 책: 업무 위임과 거버넌스</a></p></div></div>

## AX 프로젝트의 목표와 KPI는 어떻게 세우는가?

활용률 하나로 재지 않고 활동·업무·성과 3층으로 나눠 세우고, 줄어든 시간을 어디에 다시 쓸지까지 목표에 넣습니다. 앞의 생산성 단절은 결국 측정 설계의 문제이기도 합니다. 시간 절감만 재면 시간은 줄었는데 성과는 그대로인 상태를 성공으로 착각하게 됩니다.

McKinsey 조사에서 응답자의 80%가 AI의 목표로 효율을 꼽았습니다. 성과가 높은 기업은 여기에 성장과 혁신 목표를 함께 세웠습니다. 마케팅 조직으로 옮기면, "리포트를 빨리 쓴다"에서 멈추지 않고 "빨라진 만큼 실험을 더 돌려 전환율을 올린다"까지 목표로 잡는다는 뜻입니다.

| 층 | 묻는 질문 | 마케팅 예시 지표 | 주의할 점 |
|---|---|---|---|
| 1. 활동 | 팀이 실제로 쓰는가? | 지시서 사용 횟수, 사용자 수, 공용 지시서 수 | 이것만 보면 생성량 경쟁이 된다 |
| 2. 업무 | 승인까지 끝난 일이 늘었는가? | 승인까지 끝난 업무 건수, 리드타임, 수정 횟수, 승인 통과율 | 측정 단위는 생성 문서 수가 아니라 승인된 업무 1건 |
| 3. 성과 | 비즈니스 숫자가 움직였는가? | 주간 실험 수, 전환율, CPA, 리드 수, 콘텐츠 유입 | 도입 전 기준선을 2~4주 먼저 잰다 |
| 재배치 | 줄어든 시간은 어디로 갔는가? | 실험 설계, 고객 인터뷰, 전략 검토에 쓴 시간 | 계획하지 않으면 대기와 잡무로 흡수된다 |

KPI를 세울 때는 숫자보다 문장을 먼저 씁니다. "주간 채널 리포트 초안은 Agent가 월요일 오전까지 만들고, 담당자는 해석과 다음 주 실험 2건을 쓴다. 3개월 뒤 리포트 리드타임은 절반, 주간 실험 수는 두 배를 목표로 한다"처럼 쓰면 활동·업무·성과·재배치가 한 문장 안에 모두 들어갑니다. 목표 수치는 팀의 기준선을 잰 뒤 정합니다.

<div class="ax-help"><span class="label">TROE가 함께하는 지점 · 목표와 KPI 설계</span><h4>AX KPI는 마케팅 KPI 설계 위에 올립니다</h4><p>TROE는 2016년부터 마케팅 조직의 목표·KPI·이벤트 택소노미 설계와 정기 성과 리뷰를 자문해 왔습니다. AX 프로젝트의 KPI도 새로 만들지 않고, 이미 쓰는 마케팅 KPI와 측정 체계에 활동·업무 층을 연결해 같은 대시보드에서 보이게 설계합니다.</p><div class="links"><a href="/ax/blueprint/">Blueprint · 첫 업무와 KPI 확정</a><a href="/about/">마케팅 자문 이력 보기</a><a href="/contact/" class="primary">KPI 설계 상담</a></div></div>

## 조직 안에서 AI 활용 목적은 어떻게 정하는가?

업무마다 AI가 도울 결정을 한 문장으로 쓰고, 목적을 효율·품질·속도·성장 중 하나로 고릅니다. "AI를 잘 활용하자"는 목적이 아니라 구호입니다. 목적이 없으면 KPI가 흔들리고, KPI가 흔들리면 리더가 무엇을 승인해야 할지 모릅니다.

Gallup의 2025년 조사에서 직장인이 AI를 쓰는 용도 1·2위는 정보 정리(42%)와 아이디어 생성(41%)이었습니다. 개인의 활용은 자연스럽게 요약과 발상에 몰립니다. 조직의 활용 목적은 여기서 한 걸음 더 나가 "이 요약이 어떤 결정을 돕는가"까지 내려와야 합니다. 책이 지시서의 Goal 칸에 산출물이 아니라 의사결정 목적을 쓰라고 강조하는 이유입니다.

| 목적 유형 | 잘 맞는 마케팅 업무 | 이렇게 쓴다 | 사람이 지킬 구간 |
|---|---|---|---|
| 효율 | 주간 성과 리포트, 데이터 취합, 회의록 | "리포트 작성 시간을 줄여 해석에 쓴다" | 해석과 다음 액션 결정 |
| 품질 | 콘텐츠 QA, 브랜드 톤 점검, 사실 확인 | "발행 전 리스크를 놓치지 않는다" | 최종 발행 승인 |
| 속도 | 채널별 콘텐츠 변형, 광고 소재 변주 | "캠페인 오픈까지 걸리는 기간을 줄인다" | 게시·집행 승인 |
| 성장 | 실험 가설 생성, 고객 인사이트, 신규 메시지 탐색 | "더 많은 가설을 검증해 전환을 올린다" | 실험 우선순위와 예산 |

한 업무에 목적을 둘 이상 붙이지 않는 것이 좋습니다. 콘텐츠 변형을 "빠르게 그리고 고품질로"라고 쓰면 무엇을 기준으로 승인할지 정할 수 없습니다. 속도가 목적이면 품질은 통과 기준으로, 품질이 목적이면 속도는 제약 조건으로 내려 둡니다.

## 마케팅 조직은 AI 기술을 어디까지 이해하고, 얼마나 자주 써야 하는가?

모두가 개발자가 될 필요는 없지만 역할마다 이해해야 할 수준은 분명히 다릅니다. 활용 빈도도 많을수록 좋은 것이 아니라, 업무마다 반복할 리듬이 정해져 있는지가 중요합니다.

빈도 데이터부터 보면 아직 '가끔 쓰는' 단계가 많습니다. 한국은행 2025년 조사에서 업무에 생성형 AI를 쓰는 근로자는 51.8%였지만, 정기적으로 활용하는 근로자는 17.1%였습니다. Gallup의 2025년 3분기 조사에서도 미국 직장인 중 주 몇 회 이상 쓰는 사람은 23%, 매일 쓰는 사람은 10%였습니다. 리더급의 잦은 사용 비율(33%)은 개인 기여자(16%)의 2배였습니다. 위에서는 자주 쓰는데 실무에서는 가끔 쓰는 조직이라면, 리더의 경험이 팀의 기준으로 옮겨지지 않았다는 신호입니다.

교육은 이 간극을 메우는 가장 직접적인 수단입니다. BCG 조사에서 5시간 이상 교육과 대면 코칭을 받은 직원의 정기 사용률이 크게 높았습니다. 다만 교육 시간보다 중요한 것은 교육이 실제 업무 하나로 이어지는지입니다.

| 역할 | 이해해야 할 기술 수준 | 반복할 업무와 리듬 | 남겨야 할 산출물 |
|---|---|---|---|
| 리더·본부장 | AI가 잘하는 일과 틀리는 지점, 데이터·저작권·개인정보 리스크, Agent와 자동화의 차이 | 주간 회의에서 AI 결과물 검토, 월 1회 운영 점검 | 승인 기준표, AX 목표 |
| 팀장·PM | 지시서(R-G-C-T-O-R) 구조, 검수 기준 설계, 업무 흐름의 H/P 구분 | 매주 지시서 개선, 승인 큐 관리 | 업무 설계도, 지시서 버전 기록 |
| 실무 마케터 | 맥락 구성, 출력 형식 지정, 결과 검증과 출처 확인 | 반복 업무는 매번 같은 지시서로, 판단 업무는 선택지 정리용으로 | 공용 지시서 사용 로그, 좋은 예시 |
| AI 빌더·운영 담당 | 도구 연결(MCP 등), 권한과 로그, 상태값과 예외 처리 | Agent 가동 상태 매일 확인, 장애 기록 | 연결 구성도, 권한표, 운영 로그 |

빈도 목표를 세우고 싶다면 사람 단위가 아니라 업무 단위로 세웁니다. "모든 팀원이 매일 AI를 쓴다"보다 "주간 리포트 업무는 매주 같은 지시서로 돌고, 사람은 해석만 쓴다"가 측정하기 쉽고 성과로 이어집니다. 책도 AI 업무 성숙도를 얼마나 자주 쓰는지보다 반복 가능한 기준과 운영 체계가 있는지로 판단하라고 말합니다. 역할별 역량 기준을 더 자세히 보고 싶다면 [Builder Level B0~B4](https://troe.kr/insights/builder-level/)와 [AI 리터러시란?](https://troe.kr/insights/ai-literacy-guide/)을 함께 보세요.

<div class="ax-book"><span class="ic">BOOK<br>PART 7</span><div><span class="label">책과 함께 읽기</span><p>Part 7의 성숙도 체크리스트는 즉흥 사용, 반복 사용, 시스템화, 협업 운영, 지속 개선 다섯 단계로 팀의 AI 운영 수준을 봅니다. 1인 마케터라면 3단계, 여러 사람이 같은 브랜드 메시지와 고객 데이터를 다루는 팀이라면 4단계 이상을 목표로 잡으라고 권합니다. 조직 안에서 Agent와 사람이 역할을 나누는 방식은 도서 블로그에 따로 정리되어 있습니다.</p><p><a href="https://book.allrounder.im/blog/ai-agent-organization-collaboration" target="_blank" rel="noopener">AI Agent 조직 협업: 마케팅 생산성과 의사결정 기준</a></p></div></div>

<p class="act">ACT 3 · 처방 — 다섯 축을 한 방향으로</p>

## 5가지 축은 어떤 순서로 맞춰야 하는가?

목적과 KPI를 먼저 정하고, 리더가 승인선을 긋고, 역할별 리터러시를 맞추면 마인드셋은 결과로 따라옵니다. 마인드셋부터 바꾸려고 캠페인을 하면 오래가지 않습니다. 규칙과 숫자와 리더의 행동이 바뀌면 사람들의 생각은 자연스럽게 따라옵니다.

| 기간 | 할 일 | 맞추는 축 | 끝났을 때 남는 것 |
|---|---|---|---|
| 1~2주 | 3분 진단과 리더·실무자 인터뷰로 5가지 축의 공백 확인 | 전체 | 축별 현재 상태 한 장 |
| 3~4주 | 첫 업무 1개 선정, 도울 결정 1문장, 3층 KPI와 기준선 측정 | 목적, 목표·KPI | 업무 설계도, KPI 정의서 |
| 5~8주 | 승인선 확정, 지시서 작성, 리더 주간 리뷰 시작 | 리더십, 마인드셋 | 승인 기준표, 공용 지시서 v1 |
| 9~12주 | 역할별 실습, 업무별 사용 리듬 고정, 운영 담당자에게 이관 | 기술·빈도 | 역할별 리터러시 기준, 운영 점검표 |

90일 안에 다섯 축을 완벽하게 만들 필요는 없습니다. 업무 하나를 승인까지 돌리면서 다섯 축이 그 업무 위에서 한 번씩 맞춰지는 경험을 하는 것이 목표입니다. 두 번째 업무부터는 같은 틀을 복사해서 쓰면 됩니다. 전체 흐름은 [마케팅팀 AX 적용법](https://troe.kr/insights/marketing-team-ax/)의 판단·설계·실행·운영 4단계와 같습니다.

<p class="act">ACT 4 · 실행 — 우리 팀은 지금 어디쯤인가</p>

## 우리 팀의 AX 준비도는 어떻게 점검하는가?

아래 15문항을 리더와 실무자가 따로 체크한 뒤 결과를 비교해 보세요. 점수보다 리더와 실무자의 답이 갈리는 문항이 우리 조직의 진짜 공백입니다. 팀 문서에 그대로 복사해 쓰면 됩니다.

```text
[마케팅 조직 AX 준비도 자가 진단 · 5축 15문항]
리더와 실무자가 각각 체크한 뒤, 답이 갈리는 문항부터 이야기하세요.

1. 리더십
[ ] 리더가 지난 한 달 안에 AI로 자기 업무를 직접 해 보고 팀에 공개했다
[ ] AI가 해도 되는 일과 사람이 반드시 승인할 일(게시·집행·발송·예산)이 문서로 있다
[ ] AX 담당자의 목표와 평가에 AX 업무가 들어가 있다

2. 마인드셋
[ ] 팀원이 AI 사용 사실을 숨기지 않고 문서에 표시한다
[ ] AI 결과물을 검수하는 사람과 기준이 정해져 있다
[ ] AI 관련 실패 사례를 공유하는 자리가 있다

3. 목표와 KPI
[ ] AX가 끝나면 바뀌어야 할 숫자를 1문장으로 말할 수 있다
[ ] 활동·업무·성과 지표를 나눠서 보고 있다
[ ] AI로 줄어든 시간을 어디에 다시 쓸지 정했다

4. AI 활용 목적
[ ] 업무마다 AI가 도울 결정을 1문장으로 쓸 수 있다
[ ] 업무마다 목적(효율·품질·속도·성장)을 하나로 정했다
[ ] 도구를 유행이 아니라 업무 목적에 따라 골랐다

5. 기술 이해와 활용 빈도
[ ] 역할별로 알아야 할 AI 기술 수준이 정해져 있다
[ ] 반복 업무는 팀 공용 지시서로 같은 방식으로 돌린다
[ ] 업무별 사용 리듬(매주·매월)과 점검 일정이 캘린더에 있다

체크가 9개 이하라면 도구를 늘리기 전에 축의 공백부터 메우세요.
```

<div class="ax-three"><div><b>01</b><span>리더가 먼저 쓰고</span></div><div><b>02</b><span>숫자를 문장으로 정하고</span></div><div><b>03</b><span>업무 하나를 승인까지</span></div></div>

## TROE는 마케팅 조직의 AX를 어떻게 함께하는가?

마케팅 자문, AX 프로젝트, 리터러시 교육을 따로도, 이어서도 맡습니다. 다섯 가지 축 중 어디가 비어 있는지에 따라 시작점이 달라집니다. 목표와 KPI가 비어 있으면 자문부터, 리더십과 승인선이 비어 있으면 Blueprint부터, 기술 이해가 비어 있으면 Academy부터 시작합니다.

컨설팅·교육·솔루션 중 어떤 방식이 맞는지 고르는 기준은 [AX 컨설팅·교육·솔루션, 무엇부터 맡길까: 선택 기준과 진행 범위](https://troe.kr/insights/ax-partner-selection/)에 정리했습니다.

<div class="ax-edge"><div class="hd"><span class="label">WHY TROE · AX WORKS</span><h4>도구보다 먼저 조직의 다섯 축을 맞추는 일을 같이 합니다</h4></div><div class="pill3"><div><b>마케팅 자문</b><p>2004년부터 디지털 전략·성장 자문. 마케팅 조직의 목표·KPI 설계, 데이터·측정 거버넌스, 팀 역량과 정기 성과 리뷰</p></div><div><b>AX 프로젝트</b><p>업무 흐름에 사람 승인 지점(H)과 개선 구간(P)을 표시하고, 같이 만들어 팀에 이관. 유니트론텍 2개월 AX 프로젝트</p></div><div><b>리터러시 교육</b><p>2023년부터 Responsible AI·리터러시. 2026년 SK하이닉스, 삼성전자 MX, LG유플러스 등에서 AX·AI Agent 교육</p></div></div><div class="path"><ol><li><a href="/ax/blueprint/">Blueprint</a><span>리더·실무자 인터뷰로 5가지 축의 공백을 찾고, 첫 업무와 3층 KPI, 승인선을 1일 워크숍 + 2주로 확정</span></li><li><a href="/ax/sprint-90/">Sprint 90</a><span>업무 1개를 90일 안에 가동하고 AI PM·AX PM 역할을 내부 담당자에게 이관</span></li><li><a href="/ax/academy/">Academy</a><span>리더·팀장·실무자·빌더 역할별로 B0–B4 리터러시 기준을 실습으로 맞춤</span></li><li><a href="/ax/operate/">Operate</a><span>월간 운영 점검과 분기 재진단으로 다섯 축이 다시 어긋나지 않게 관리</span></li></ol></div><div class="acts"><a href="/contact/" class="primary">마케팅 조직 AX 상담·프로젝트 문의</a><a href="/ax/diagnose/">3분 진단 시작</a><a href="/about/#credential" data-credential>TROE 소개서 받기</a></div></div>

다섯 축을 맞춘 다음 실제 Agent를 만드는 단계라면 [마케팅 AI Agent 구축 체크리스트](https://troe.kr/insights/marketing-ai-agent-build-checklist/)를, 무엇을 AI에게 맡기고 무엇을 사람이 결정할지의 원칙은 [마케터의 의사결정, AI Agent에게 무엇을 맡길까](https://troe.kr/insights/marketer-ai-agent-decision-making/)를 이어서 읽어 보세요.

## 근거와 출처

1. BOK 이슈노트 제2026-12호: AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석(서동현·오삼일·윤종원) — 한국은행, 2026 (https://www.bok.or.kr/portal/bbs/P0002353/view.do?nttId=10098322&menuNo=200433). 15~64세 취업자 5,512명 가계조사. 생성형 AI 활용 근로자 업무시간 평균 3.8%(주 약 1.5시간) 감소, 시간 절감이 실제 산출 증가로 이어지지 않는 생산성 단절. 근로자 업무 활용률 51.8%(2025) 대비 기업 활용률 9.6%(2024). 성과 유인과 업무 자율성이 높은 집단에서는 생산성 증가 관찰. 집필자 개인 견해
2. BOK 이슈노트 제2025-22호: AI의 빠른 확산과 생산성 효과 — 한국은행, 2025 (https://www.bok.or.kr/portal/bbs/P0002353/list.do?menuNo=200433). 근로자 63.5% 생성형 AI 사용, 업무 목적 사용 51.8%, 업무에 정기적으로 활용 17.1%
3. The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation — McKinsey & Company, 2025 (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai). 응답자 80%가 AI 목표로 효율을 설정, 성과 상위 기업은 성장·혁신 목표를 함께 설정. 성과 상위 기업은 경영진이 AI를 책임지고 이끈다는 데 강하게 동의할 가능성이 3배. 1,993명 조사
4. AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain — Boston Consulting Group, 2025 (https://www.bcg.com/publications/2025/ai-at-work-momentum-builds-but-gaps-remain). 11개국 10,600여 명 조사. 리더십 지원이 강할 때 생성형 AI에 긍정적인 직원 비율 15%→55%, 그런 지원을 받는다는 현업 직원은 약 4분의 1. 5시간 이상 교육과 대면 코칭을 받은 직원의 정기 사용률이 크게 높음. 현업 직원 정기 사용 51%
5. Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025 — KPMG · University of Melbourne, 2025 (https://mbs.edu/news/global-study-reveals-trust-of-ai-remains-a-critical-challenge). 47개국 48,340명 조사(2024.11~2025.1). 직장인 57%가 AI 사용을 숨기고 AI 결과물을 자기 작업처럼 제출, 66%가 정확성을 확인하지 않고 AI 결과에 의존
6. AI Use at Work Rises / AI Use at Work Has Nearly Doubled in Two Years — Gallup, 2025 (https://www.gallup.com/workplace/699689/ai-use-at-work-rises.aspx). 미국 직장인 2025년 3분기 주 몇 회 이상 사용 23%, 매일 사용 10%. 2025년 2분기 기준 관리자의 관리자급 리더의 잦은 사용 33%로 개인 기여자 16%의 2배. AI 사용 용도 1·2위는 정보 정리(42%)와 아이디어 생성(41%)
7. 『AI AGENT를 지휘하는 마케터』 — 예문아카이브 · 박충효, 2026 (https://book.allrounder.im/). 커맨드 마케터 5가지 역량(목표 정의력·맥락 구성력·판단 기준 설계력·Workflow 설계력·학습 루프 운영력), Goal에 의사결정 목적 쓰기, AI 업무 성숙도 5단계(사용 빈도보다 반복 가능한 기준과 운영 체계로 판단)
8. AX WORKS 방법론과 3분 진단 — TROE, 2026 (https://troe.kr/ax/). 판단·설계·실행 3단계, H(사람 필수)·P(개선 대상) 표시, 7개 영역 기반 AI Native L1~L5 판정, Builder Level B0~B4

## 자주 묻는 질문

### 마케팅 조직의 AX는 무엇부터 시작해야 하나요?

도구 선정보다 AI 활용 목적과 KPI를 먼저 정합니다. 반복되는 마케팅 업무 하나를 골라 그 업무가 도울 결정을 1문장으로 쓰고, 활동·업무·성과 3층 KPI와 사람 승인 지점을 정한 뒤 도구를 고르면 도입 후 성과를 같은 숫자로 설명할 수 있습니다.

### 리더가 AI를 잘 몰라도 AX 프로젝트를 이끌 수 있나요?

이끌 수 있지만 직접 써 보는 일은 빠질 수 없습니다. 리더에게 필요한 것은 기술 구현 지식이 아니라 AI가 잘하는 일과 틀리는 지점, 승인이 필요한 구간을 판단하는 리터러시이며, 리더가 주간 회의에서 AI 결과물을 직접 검토하는 모습이 팀의 사용 기준이 됩니다.

### AI 활용률을 KPI로 잡으면 안 되나요?

활용률은 활동 지표로만 쓰고 단독 KPI로 쓰지 않는 편이 안전합니다. 활용률만 보면 생성량은 늘어도 승인·발행·집행까지 이어지지 않는 일이 생기므로, 승인까지 끝난 업무 건수와 리드타임, 전환율이나 CPA 같은 성과 지표를 함께 봐야 합니다.

### 직원들이 AI 사용을 숨기는 문제는 어떻게 다루나요?

금지보다 공개와 검수의 기준을 먼저 만듭니다. 쓸 수 있는 도구와 넣으면 안 되는 정보, AI 사용 표시 방법, 검수자를 정해 두면 숨길 이유가 줄고, 리더가 AI로 만든 초안을 회의에서 먼저 공개하면 팀의 기준이 빨리 바뀝니다.

### 마케터는 AI를 얼마나 자주 써야 하나요?

정해진 정답 빈도는 없고 역할과 업무에 따라 다릅니다. 매주 반복되는 리포트나 콘텐츠 변형처럼 기준이 명확한 업무는 매번 같은 지시서로 돌리고, 전략 판단처럼 드문 업무는 선택지 정리용으로 쓰는 식으로 업무별 리듬을 정하는 것이 빈도 목표보다 효과적입니다.

### TROE는 이 5가지 축을 어떻게 함께 진단하나요?

3분 진단으로 조직의 AI Native 단계를 확인한 뒤 Blueprint에서 리더·실무자 인터뷰로 5가지 축의 공백을 찾고 첫 업무와 KPI를 정합니다. 이후 Sprint 90으로 가동하고, Academy로 역할별 리터러시를 맞추며, Operate로 운영 기준을 내부 담당자에게 넘깁니다.