이제는 AI 안 쓰는 마케팅팀을 찾는 게 더 어렵다

마케터의 88%가 일상 업무에 AI 도구를 쓰고, 그중 60%는 매일 사용한다. 콘텐츠 제작에는 약 85%가 AI를 활용해 93%가 제작 속도가 빨라졌다고 답했으며, 기업의 92%는 개인화 작업에 AI를 적용한다.
마케터 개인의 일상이 된 AI

2026년 지금, 마케팅 현장에서 AI는 '써볼까 말까' 고민하는 선택지가 아닙니다. 이제는 그냥 기본값입니다.

조직 단위로 보면 업무 기능 한 개 이상에 AI를 도입한 회사가 88%입니다. 2024년 초 72%에서 88%로 올라섰습니다. 생성형 AI만 따로 떼어 봐도 72%가 실제로 쓰고 있습니다. 2023년엔 33%였으니, 몇 년 만에 확 뛴 셈입니다.

업무 기능에 AI를 도입한 조직은 2024년 72%에서 2025년 88%로 늘었고, 생성형 AI를 실제로 쓰는 기업은 2023년 33%에서 72%로 뛰었다. 마케팅 현장에서 AI 도입은 이제 선택이 아니라 기본값이 됐다.
2~3년 만에 두 배로 뛴 AI 도입률

마케터 개인 단위로 내려가도 그림은 비슷합니다.

  • 마케터 개인을 대상으로 한 조사에서도 열 명 중 여덟 명꼴이 일상 업무에서 AI 도구를 씁니다(응답자의 88%). 앞의 '조직 도입률 88%'와 우연히 같은 숫자지만, 이건 조직이 아니라 마케터 한 사람 한 사람의 이야기입니다.
  • 그중 60%는 하루도 빠짐없이 매일 씁니다.
  • 콘텐츠를 만드는 일에서는 약 85%가 AI를 활용하고, 93%는 "만드는 속도가 빨라졌다"고 답했습니다.
  • 고객 맞춤형(개인화) 작업에는 기업의 92%가 AI를 적용하고 있습니다(개인화 실태를 다룬 2023년 Twilio Segment 조사 기준).

숫자만 보면 'AI를 도입하느냐 마느냐'를 두고 벌이던 싸움은 이미 끝난 것 같습니다. 그런데 바로 여기서부터 이야기가 묘해집니다.

업무에 AI를 도입한 조직은 88%에 이르지만, AI로 실제 손익에 의미 있는 가치를 내는 고성과 조직은 6%에 불과하다. 도입률과 성과 사이의 깊은 협곡이 바로 마케팅 AI 활용 역량 격차다.
도입 88% vs 성과 6%, 그 사이 협곡

도입은 거의 100%인데, 성과는 6%

같은 조사 안에 마음이 불편해지는 숫자가 하나 숨어 있습니다. AI로 실제 손익(bottom-line), 그러니까 회사가 벌어들이는 돈에 의미 있는 가치를 만들어내는 '고성과 조직'은 전체의 단 6%뿐이라는 겁니다.

나머지의 상황은 이렇습니다.

AI에 투자한 기업의 74%가 그 가치를 회사 전체로 확장하기 어렵다고 답했다. 마케팅 활동 중 AI가 실제로 돌리는 비중은 24.2%로 2024년 13.1%의 두 배지만 아직 4분의 1 수준이고, 업무 흐름을 재설계한 곳은 21%, AI 성숙 단계에 이른 조직은 1%뿐이다.
성과로 못 간 다수의 현실
  • 74%의 기업이 "AI에 투자는 했는데, 그 가치를 회사 전체로 넓히는(scale) 게 어렵다"고 답했습니다.
  • AI를 모든 업무 흐름에 제대로 녹여낸(embedded) 곳은 극소수입니다. 스스로 'AI 활용이 성숙 단계'라고 답한 조직은 1%에 불과하고, 업무 흐름을 실제로 재설계한 곳도 약 21%뿐입니다.
  • 미국 마케팅 리더들을 정기적으로 조사하는 더 CMO 서베이(The CMO Survey)에서, 응답자들은 마케팅 활동 전체 가운데 AI가 실제로 수행하는 비중을 24.2%로 답했습니다. 2024년의 13.1%에서 거의 두 배로 늘었지만, 아직 4분의 1 수준입니다.

정리하면 이렇습니다. 대부분의 팀은 AI를 켜 두긴 했지만, 성과 곡선 자체를 바꾸는 지점까지는 가지 못했습니다. 도구가 얼마나 퍼졌는지와, 그게 실제 성과로 얼마나 이어지는지 사이에 깊은 협곡이 생긴 겁니다. 이 협곡의 정체가 바로 이 글의 핵심, '마케팅 AI 활용 역량 격차'입니다.

B2B 마케터의 51.7%가 팀에 AI 역량 격차가 있다고 스스로 인정했다. 직무 맞춤형 AI 교육을 받은 마케터는 17%뿐이고 정식 교육을 전혀 못 받은 사람이 32%에 달한다. 성과를 가르는 진짜 원인은 도구가 아니라 스킬 격차다.
도구는 같아도 역량은 안 나눠졌다

진짜 원인은 '어떤 도구를 쓰느냐'가 아니다

성과가 안 나면 많은 팀이 도구를 탓합니다. "우리 툴이 별로라서", "모델이 최신이 아니라서". 하지만 데이터는 전혀 다른 곳을 가리킵니다.

  • 마케터들이 AI 도입을 가로막는 가장 큰 걸림돌로 자주 꼽는 것이 바로 '스킬 격차(skills gap)'입니다.
  • B2B 마케터의 51.7%는 "우리 팀에 AI 역량 격차가 있다"고 스스로 인정했습니다.
  • 그런데 체계적인(직무 맞춤형) AI 교육을 받아 본 마케터는 17%뿐이고, 정식 교육을 전혀 받지 못한 사람도 32%에 달합니다.

결론은 분명합니다. 도구는 거의 모두에게 똑같이 주어졌습니다. 하지만 그 도구를 다룰 줄 아는 능력은 전혀 고르게 나눠지지 않았습니다. 똑같은 ChatGPT, 똑같은 이미지 생성기, 똑같은 자동화 툴을 앞에 두고도, 어떤 팀은 캠페인의 ROI(투자 대비 성과)를 통째로 바꿔 놓습니다. 반면 어떤 팀은 블로그 초안 몇 개를 조금 빨리 뽑는 데서 멈춥니다.

이 차이는 돈으로도 증명됩니다. AI 역량을 갖춘 사람은 평균 56% 더 높은 급여를 받습니다. 2024년의 25%에서 크게 뛴 수치입니다. AI 덕분에 새로 생겨난 일자리도 이미 130만 개를 넘어섰습니다. 시장은 이미 '도구'가 아니라 '역량'에 값을 매기고 있는 겁니다.

AI 역량을 갖춘 사람은 평균 56% 더 높은 급여를 받아 2024년의 25%에서 크게 뛰었고, AI 스킬을 요구하는 채용 공고는 1년 새 70% 넘게 늘었다. 시장은 이미 도구가 아니라 역량에 값을 매기고 있다.
시장은 역량에 값을 매긴다
성과를 내는 6%와 나머지를 가르는 결정적 갈림길은 세 곳이다. AI에 다 맡기지 않고 사람과 함께 만드는가, AI 교육에 투자했는가, 조직의 규모와 체력이 역량을 뒷받침하는가다. 협업 콘텐츠는 132개 실험 메타분석에서 더 나은 성과를 냈고, 확장 단계 도달률은 매출 50억 달러 초과 기업 50% 대 1억 달러 미만 29%로 벌어진다.
격차를 가르는 세 갈림길

격차는 정확히 어디서 벌어지는가

AI가 만든 콘텐츠임을 알아챈 소비자는 그 브랜드를 더 신뢰할 확률(7%)보다 덜 신뢰할 확률(31%)이 네 배 높았다. 사람과 AI가 함께 만든 협업 콘텐츠가 AI 단독보다 성과가 좋고, 생각 없는 자동화는 오히려 브랜드 신뢰를 갉아먹는다.
AI 티 나면 신뢰는 4배 하락

성과를 내는 6%와 나머지를 갈라놓는 결정적 갈림길은 세 곳에서 보입니다.

1) AI에게 다 맡기느냐, AI와 '함께' 만드느냐

가장 인상적인 대목입니다. 사람과 AI가 함께 만든(co-created) 콘텐츠는, AI가 혼자 다 만든 콘텐츠보다 더 나은 성과를 냅니다. 132개 실험을 종합한 마케팅 분야 메타분석에서, 인간·AI 협업의 이점은 특히 '콘텐츠 창작' 과제에 집중적으로 나타났습니다. AI를 '사람을 대체하는 것'으로만 쓴 팀은 그저 그런 결과를 얻습니다. 반대로 AI를 '사람의 힘을 키우는 증폭기'로 쓴 팀이 더 나은 결과를 가져갑니다. 소비자도 이 차이를 귀신같이 알아챕니다. AI가 만든 콘텐츠라는 걸 눈치챈 소비자는, 그 브랜드를 더 신뢰하기(7%)보다 덜 신뢰할 확률이 약 네 배(31%)나 높았습니다. 생각 없이 자동화만 돌리면 오히려 브랜드 자산을 갉아먹는다는 뜻입니다.

2) 교육에 투자했느냐

타깃형 AI 교육을 제공한 조직은 AI 프로젝트 성공률이 뚜렷하게 높습니다. 정식 교육을 전혀 못 받은 마케터가 세 명 중 한 명(32%)꼴인 현실을 떠올려 보세요. 이 한 가지에 투자하는 것만으로도 상위권에 올라설 여지가 큽니다. 역량 격차는 타고난 재능의 문제가 아니라, '가르쳤느냐 아니냐'의 문제인 셈입니다.

3) 조직의 규모와 체력이 뒷받침되느냐

확장(scaling) 단계까지 올라간 비율을 보면 규모에 따라 크게 벌어집니다. 연 매출 50억 달러가 넘는 기업은 약 50%가 이 단계에 도달했지만, 1억 달러가 안 되는 기업은 29%에 그칩니다. 자원과 잘 짜인 절차가 역량을 받쳐 줘야, 이런저런 실험이 진짜 성과로 바뀝니다.

격차를 좁히는 팀의 공통점

성과를 내는 소수의 팀은 무슨 비밀 무기를 쓰는 게 아닙니다. 대신 이런 것들을 합니다.

  • 워크플로에 심는다: AI를 '가끔 꺼내 쓰는 보조 도구'로 두지 않습니다. 리서치, 초안 작성, 개인화, 성과 측정까지 업무 파이프라인 전체에 통합합니다. 그리고 활용처마다 수익률이 다르다는 걸 알고, 수익률이 높은 곳에 힘을 몰아줍니다.
  • 사람을 남겨 둔다: 자동화율을 100%로 밀어붙이지 않습니다. '판단은 사람이 하고, AI가 그 힘을 키운다'는 구조를 지킵니다(협업이 콘텐츠 성과를 끌어올리고, 브랜드 신뢰도 함께 지켜집니다).
  • 가르친다: 도구에 쓰는 예산만큼 교육에도 예산을 씁니다. 성과를 내는 팀과 나머지를 가르는 결정적 차이가 바로 여기서 갈립니다.

정리하며

2026년의 마케팅 경쟁은 더 이상 'AI를 쓸 것이냐 말 것이냐'가 아닙니다. 그 싸움은 88%라는 숫자와 함께 이미 끝났습니다. 진짜 승부는 그다음에서 갈립니다. AI를 성과로 바꿔낼 줄 아는가, 즉 '마케팅 AI 활용 역량 격차'의 어느 쪽에 서 있느냐입니다.

지금 우리 팀이 스스로에게 던져야 할 질문은 "어떤 AI 툴을 새로 들일까?"가 아닙니다. 이 질문입니다. 우리는 성과를 내는 6%인가, 아니면 도구만 켜 둔 채 협곡 이쪽에 남은 74%인가? 답이 후자라면, 새 툴을 결제하기 전에 팀의 역량과 교육에 먼저 투자할 때입니다. 격차는 재능이 아니라 선택이 벌립니다. 그래서 선택으로 다시 좁힐 수도 있습니다.

2026년 마케팅 승부는 AI를 쓰느냐가 아니라 성과로 바꿔내느냐에서 갈린다. 워크플로에 심고 사람을 남기고 가르치는 성과의 6%가 될지, 도구만 켜 둔 채 가치 확장에 실패한 74%에 남을지의 문제다. 격차는 재능이 아니라 선택이 벌리고, 그래서 선택으로 다시 좁힐 수 있다.
우리는 6%인가, 74%인가
출처 · 참고

참고 문헌

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