수많은 AI툴을 ‘팀원’처럼 굴리는 최강 마케터의 업무 방식: 이나현(본타이거) 대표 케이스로 정리한 2025 실전형 AI 마케팅 운영법
오늘 글에는 딱 3가지를 제대로 담았어.
첫째, “AI를 배워서 내 업무에 끼워 넣는” 방식이 왜 실패하는지, 반대로 성공하는 사람들은 어떻게 ‘업무를 쪼개서’ AI를 배치하는지.
둘째, ChatGPT·퍼플렉시티·스카이워크·감마·미리캔버스 같은 툴을 실제 실무 흐름(기획→리서치→콘텐츠→디자인→운영→성과)로 연결하는 방법.
셋째, 요즘 마케팅에서 진짜 무서운 변화인 “검색 트래픽이 AI 요약으로 증발하는 제로클릭” 시대에, SEO만 하던 팀이 어떻게 살아남는지(=GEO/AEO 관점).
1) 뉴스 브리핑: ‘인간 팀장 + AI 슈퍼팀’ 방식이 마케팅 현장을 바꾸는 중
[핵심 요약] 이나현 대표는 스스로를 “AI 슈퍼팀의 인간 팀장”이라고 정의해.
핵심은 AI를 하나의 만능툴로 쓰는 게 아니라, 역할별로 ‘팀원처럼’ 나눠서 굴린다는 거야.
[변화 포인트] 예전엔 기획서 하나에 최소 1주~1달 걸리던 자료조사/정리 작업이, 지금은 AI 리서치로 1~2시간대까지 내려온다는 사례가 반복적으로 나와.
이건 단순한 “시간 절약”이 아니라, 같은 시간에 더 많은 실험(캠페인/행사/콘텐츠)을 돌릴 수 있다는 의미라 생산성이 완전히 다른 게임이 돼.
[툴 활용의 방향] 기획·리서치·전략·디자인·문서·영상·제작발주까지 쪼개서, 단계별로 가장 강한 툴을 붙이는 구조.
여기서 중요한 건 “AI 결과물을 최종본으로 믿지 않고, 초안으로 뽑아 사람(팀장)이 방향 잡아 완성한다”는 운영 철학이야.
2) 실무 프레임: “AI를 배우지 말고, 내 업무를 먼저 쪼개라”
대표가 반복 강조한 메시지가 이거야.
“AI를 배웠으니 내 업무에 어디 써먹지?”가 아니라,
“내 업무를 단계별로 해부한 뒤, 각 단계에 맞는 AI를 배치하자”로 사고를 바꿔야 실무에서 작동한다.
[추천 6단계 업무 분해 예시]
1) 기획(목표/콘셉트/구조)
2) 리서치(시장/경쟁/고객/트렌드)
3) 전략(포지셔닝/메시지/채널/예산)
4) 제작(카피/카드뉴스/랜딩/영상/브로셔)
5) 운영(섭외/일정/메일/폼/CRM/현장)
6) 분석/개선(성과 리포트/인사이트/다음 액션)
이 프레임으로 보면 “AI가 안 먹힌다”는 사람들 대부분은 1~6을 한 번에 AI에게 던지고, 결과가 마음에 안 들어서 포기하는 경우가 많아.
반대로 이나현 대표 방식은 각 단계에 맞는 AI를 ‘담당자’처럼 분업시키는 거고.
3) 툴 스택을 ‘팀 조직도’처럼 짜는 법 (실제 언급 도구 중심)
① 기획 비서(팀장 옆 1순위)
– ChatGPT / Claude / Gemini 등 “생각을 구조화”해주는 LLM을 메인 비서로 둠
– 역할: 콘셉트 정리, 아젠다 설계, 카피 초안, 보도자료 초안, 스토리텔링 구성
② 리서치/분석 담당(데이터 기반 의사결정)
– Perplexity(특히 Labs/보고서/대시보드 기능)
– 역할: 시장 조사, 경쟁사 분석, 트렌드 정리, 출처 링크 기반 검증, 그래프/표 생성
– 포인트: “글만 길게”가 아니라 표/그래프를 만들어 가독성을 끌어올림(보고서 실무에 바로 씀)
③ PPT/보고서 제작 담당(자료조사 포함)
– 스카이워크(Skywork)
– 역할: ‘조사→구성→시각화’가 포함된 PPT 자동 생성(20분 정도 걸릴 수 있음)
– 포인트: 표지/목차까지 뽑아주며, 이미지도 AI가 생성
④ 디자인/콘텐츠 제작 부팀장
– Gamma, Canva/미리캔버스 등
– 역할: 카드뉴스, 발표자료, 랜딩페이지(간단 구성), 템플릿 기반 빠른 생산
⑤ 영상 제작 담당
– Vrew(브루), Clipchamp, CapCut 등
– 역할: 짧은 영상/홍보 영상 제작 파이프라인 단축
⑥ 굿즈/상품 이미지 제작(스튜디오 대체)
– Mockup AI(모커 AI) + 미리캔버스 배경제거 + 즉시 발주
– 역할: 제품 촬영 없이도 스튜디오샷 같은 결과물로 콘텐츠 제작 가능
4) 케이스로 보는 “AI가 일당백을 만드는 구간”
케이스 A: 행사 기획에서 ‘컨셉 공유 비용’이 0에 가까워짐
– 예전: 디자이너와 컨셉 싱크 맞추느라 말로 설명/수정 반복(시간·감정 소모)
– 지금: ChatGPT로 컨셉 정리 → DALL·E 등 이미지/도면 초안 생성 → 디자이너에게 “초안”으로 전달
– 효과: 디자이너가 이해하는 시간이 줄고, 커뮤니케이션 불일치로 생기는 재작업이 크게 감소
케이스 B: 2주 만에 1,000명 규모 행사 운영(가장 큰 병목은 ‘섭외/리스트업’)
– 문제: 대상(중고등학생)이 좋아하는 유튜버를 빠르게 찾아야 했는데, 내 취향 기반 추천 알고리즘 때문에 사람 손으로 찾기가 어려움
– 해결: 퍼플렉시티/AI로 타깃 인기 유튜버 리스트업 → 후보군 압축 → 연락처/섭외 운영으로 전환
– 요점: AI는 “답을 주는” 도구라기보다, 리스트업/후보군 압축을 해서 운영 난이도를 확 낮춰주는 도구로 잘 맞음
케이스 C: 데이터 분석이 ‘감’에서 ‘표준 공정’으로 바뀜
– 대표 논리: 예전엔 센스 좋은 마케터의 직감이 사실상 데이터였고, 이제는 AI가 데이터를 읽어주니 누구나 데이터 기반으로 흥행 확률을 높일 수 있음
– 예시: “도시락 구독 서비스 신규 진출” 같은 주제로 Perplexity 보고서 생성(표/그래프/출처 포함) → ChatGPT로 문장/설득 구조를 다듬어 최종 보고서 구성
– 여기서 SEO 관점으로도 중요한데, 보고서/콘텐츠가 “키워드 나열”이 아니라 “AI가 요약하기 쉬운 구조”로 정리될수록 노출 경쟁력이 올라가.
5) AI끼리 토론시키는 이유: ‘정답 찾기’가 아니라 ‘리스크 제거’
대표가 실무적으로 진짜 잘하는 포인트가 이거야.
AI는 같은 프롬프트를 던져도 결론이 갈릴 수 있어(예: 20대 타깃 vs 40대 프리미엄).
여기서 “생성형 AI는 엉망”이라고 결론내리면 끝인데, 대표는 반대로 AI들끼리 논쟁시키면서 가설을 검증해.
[이 방식의 장점]
– 특정 AI의 편향/데이터 한계를 다른 AI가 바로 찔러줌
– 서로 다른 결론이 나올 때 “왜 다르지?”를 파고들며 인사이트가 생김
– 최종 의사결정은 사람(팀장)이 하고, AI는 논리/근거/시나리오를 제공
6) 2025~2026 마케팅 트렌드 핵심: SEO만으로는 부족, ‘AI 검색 노출’로 게임이 바뀜
원문에서 가장 현실적인 경고가 이 부분이야.
검색이 “링크 클릭” 중심에서 “AI 요약 확인 후 이탈(제로클릭)”로 빠르게 이동 중이라는 것.
[무슨 일이 벌어지나]
– 유저는 검색엔진/AI검색에서 요약만 읽고 끝냄
– 사이트 방문자 수가 줄어듦(특히 정보성 콘텐츠)
– 결국 “AI가 참고/인용/요약해주는 문서”가 더 강해짐
[실무 대응 키워드(자연스럽게 정리)]
– 기존 SEO 전략은 여전히 필요하지만, 이제는 AEO/GEO(생성형 AI 검색 최적화) 관점까지 같이 가져가야 함
– 콘텐츠를 만들 때도 키워드만 맞추는 게 아니라, 구조화된 문서(표/요약/근거/출처/FAQ 형태)를 통해 AI가 인용하기 쉽게 만들어야 함
– 이 흐름이 광고 시장에도 영향을 주고, 디지털 전환이 마케팅 조직 운영 방식 자체를 바꾸는 중이야
참고로 이런 변화는 단순 트렌드가 아니라, 중장기적으로 콘텐츠 산업의 생산 방식과 수익모델(광고/구독/리드)까지 흔드는 흐름이라 글로벌 경제 전망 관점에서도 꽤 중요한 신호야.
7) 다른 유튜브/뉴스가 잘 말 안 하는 “진짜 중요한 포인트” 5가지
1) AI 도입의 승패는 ‘툴 선택’이 아니라 ‘업무 분해 능력’에서 갈린다
툴은 계속 바뀌는데, 업무를 단계별로 쪼개는 사람은 어떤 툴이 와도 바로 갈아 끼울 수 있어.
2) 생산성 혁신의 본질은 “작업 시간 단축”이 아니라 “실험 횟수 증가”다
기획서가 빨라지면 캠페인 A/B 테스트, 행사 콘셉트 실험, 타깃 세그먼트 실험을 더 많이 돌릴 수 있고, 이게 결국 성과 격차로 굳어져.
3) AI가 제일 강한 구간은 ‘정답 맞히기’가 아니라 ‘후보군 압축’이다
섭외 리스트업, 시장 진입 시나리오, 경쟁사 비교표처럼 “가능한 선택지를 빠르게 정리”해주는 데서 폭발적으로 효율이 나와.
4) “AI 결과물=최종본”으로 쓰면 브랜드 신뢰가 깨진다
대표가 말한 ‘초안’ 관점이 핵심이야.
AI가 만든 티가 나는 순간, 설득력/진정성이 빠지고, 특히 B2B 제안서나 정책/공공 성격 문서에서 바로 걸린다.
5) 제로클릭 시대엔 ‘클릭을 유도하는 글’보다 ‘AI가 인용하는 글’이 먼저 살아남는다
이건 앞으로 콘텐츠 팀 KPI 자체를 바꾸게 될 가능성이 커.
유입(세션)만 볼 게 아니라, AI 검색에서의 인용/요약 노출을 추적하는 방향으로 갈 확률이 높아.
8) 바로 써먹는 ‘AI 슈퍼팀’ 운영 템플릿(회사에서 현실적으로 적용)
[Step 1] 내 업무를 6단계로 쪼개서, 각 단계 산출물을 1줄로 정의
예: “리서치 산출물 = 경쟁사 5개 비교표 + 타깃 페르소나 2개 + 핵심 인사이트 5줄”
[Step 2] 단계별로 AI 담당을 정하고, 같은 입력으로 2개 이상 돌려 교차검증
예: ChatGPT(문장/구성) + Perplexity(근거/출처) 조합은 거의 기본 세트로 굴릴만 해.
[Step 3] 사람이 하는 일은 ‘방향/검수/우선순위’로 제한
실무에서 제일 비싼 시간은 “그래프 색깔 맞추기” 같은 작업이 아니라, 메시지와 전략 결정이거든.
[Step 4] 결과물은 AI가 아니라 ‘내 경험/내 데이터’가 들어간 문서로 마감
발표나 리뷰에서 깊이가 갈리는 지점이 바로 이 부분이야.
< Summary >
AI를 잘 쓰는 마케터는 툴을 모으는 사람이 아니라, 업무를 단계별로 해부하고 AI를 팀원처럼 배치하는 사람이다.
ChatGPT는 기획/문장, 퍼플렉시티는 출처 기반 리서치/표/그래프, 스카이워크는 조사 포함 PPT 자동화처럼 역할 분담이 핵심이다.
AI 결과물은 최종본이 아니라 초안으로 쓰고, 사람은 방향 설정과 검수에 집중해야 생산성이 폭발한다.
검색은 제로클릭과 AI 요약 중심으로 이동 중이라, 기존 SEO에 더해 AEO/GEO 관점의 “AI가 인용하기 쉬운 구조”가 점점 중요해진다.
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구글 ‘슈퍼잼스(Super Gems)’로 5초 만에 AI 업무자동화 도구 만들기: OPAL 기반 워크플로우 시대가 열렸습니다
오늘 글에는 딱 3가지를 확실히 담았어요.
1) 제미나이 슈퍼잼스가 “기존 Gems”랑 뭐가 다른지, 그리고 왜 이게 업무자동화 판을 바꾸는지
2) 블로그 글쓰기/리서치/이미지 생성까지 한 번에 돌아가는 “워크플로우 미니앱”을 실제로 어떻게 설계하는지
3) 뉴스나 유튜브에서 상대적으로 덜 말하는 핵심: 구글이 이 기능으로 ‘플랫폼 락인’과 ‘기업 생산성’에서 어떤 승부를 보려는지
1) 한 줄 뉴스 요약: 슈퍼잼스는 “프롬프트”가 아니라 “업무 프로세스”를 저장하는 기능
구글이 제미나이(Gemini) 안에서 ‘슈퍼잼스(Super Gems)’라는 새 기능을 내놓으면서, 개인이 바로 쓸 수 있는 AI 미니앱/워크플로우 자동화가 훨씬 쉬워졌습니다.
핵심은 기존의 Gems가 “대화형 프롬프트 템플릿” 느낌이었다면, 슈퍼잼스는 여러 단계를 엮어 “업무 흐름 자체”를 자동 실행하는 쪽에 더 가깝다는 점이에요.
2) 슈퍼잼스 메뉴 위치와 노출 조건(중요 포인트)
접근 경로
Gemini 접속 → 좌측 메뉴 → “Gems” → 상단에 “Super Gems” 영역이 새로 노출
노출 조건(체감상 특징)
유료 계정에서 먼저 보이는 경우가 많고, 무료 계정도 일부는 노출되는 케이스가 있다고 합니다.
이건 전형적인 “점진 배포(롤아웃)” 패턴이라, 오늘 안 보인다고 기능 자체가 없는 건 아니고 순차 적용일 확률이 높아요.
3) 기존 Gems vs 슈퍼잼스 차이점: ‘앱/워크플로우’ 중심으로 바뀌었다
기존 Gems(예전 방식)
이름/설명/지침(Instructions)/지식(Knowledge)/도구 설정을 넣고 저장
기본적으로 “이 캐릭터/비서가 어떤 톤으로 무엇을 하게 할지”에 초점
슈퍼잼스(새 방식)
처음부터 화면에 “앱 또는 워크플로우를 설명해봐”라고 유도
즉, ‘대화’가 아니라 ‘작업 단계’를 기준으로 자동화 설계를 시작합니다.
왜 이게 큰 변화냐
기업 생산성 관점에서, 생성형 AI가 “잘 말하는 비서” 단계를 넘어 “반복업무를 표준 프로세스로 고정”하는 단계로 넘어가요.
이 변화는 생산성 향상(업무시간 단축)뿐 아니라, 장기적으로는 디지털 전환의 실행 비용을 크게 낮춰서 기업들의 AI 도입 속도를 더 빠르게 만들 가능성이 큽니다.
4) 실제 시연 흐름: “블로그 글쓰기 자동화 앱”을 5초 만에 만드는 과정
Step 1. 슈퍼잼스에 자연어로 업무 설명 입력
예: “블로그 글쓰기 자동화 앱”
Step 2. 슈퍼잼스가 자동으로 단계(Steps)를 구성
예시로 영상에서 구성된 흐름은 아래처럼 나옵니다.
– 토픽 리서치
– 본문 생성
– 이미지 설명 작성
– 이미지 생성
– 최종 결과물을 웹페이지 형태로 출력
Step 3. ‘Advanced Editor’(OPAL)로 들어가서 워크플로우를 노드처럼 편집
여기서부터가 슈퍼잼스의 진짜 포인트인데요.
대화창에서 끝나는 게 아니라, 노드/단계 기반으로 입력-생성-출력 파이프라인을 시각적으로 붙일 수 있어요.
5) OPAL(고급 편집기)에서 보이는 구조: 입력/생성/출력의 3단 분리
1) 입력(Input) 노드
사용자에게 “블로그 토픽을 입력하세요” 같은 입력칸을 만들 수 있습니다.
추가 입력도 쉽게 늘릴 수 있어요. (예: 독자 타깃, 글 목적, 분량, 톤, 금지 표현 등)
2) 생성(Generate) 노드
리서치/본문/이미지 프롬프트 등 작업 단계가 여러 개로 쪼개져 연결됩니다.
여기서 중요한 건 ‘각 단계가 앞 단계 결과를 받아 다음 단계로 넘기는 구조’가 된다는 점이에요.
3) 출력(Output) 노드
최종 결과를 웹페이지 형태로 고정 출력하거나, 문서/슬라이드/시트 등 다른 포맷 저장도 가능하다고 언급됩니다.
이 지점이 기업용으로는 특히 강력합니다.
“결과물을 어디에 저장하고, 팀이 어떤 형식으로 공유하느냐”가 자동화 ROI를 좌우하거든요.
6) 모델 선택이 가능한 게 ‘슈퍼잼스’의 체급을 올린다
OPAL 편집 화면에서 각 노드마다 모델을 선택할 수 있고, 목적에 따라 다르게 붙일 수 있습니다.
예시(영상 기반)
– 리서치 단계: Deep Research 계열(심층 조사 목적)
– 본문 작성: Gemini 2.5 Flash(속도/비용 균형)
– 이미지 설명: Gemini 2.5 Flash(텍스트 생성)
– 이미지 생성: Imagen/Nano 계열(이미지 생성)
이게 의미하는 건, “단일 모델 성능 싸움”이 아니라 “업무별 최적 모델 오케스트레이션”으로 경쟁이 넘어가고 있다는 겁니다.
결국 비용 대비 성능(=AI 운영 효율)이 핵심이 되면서, 기업들은 이런 워크플로우 툴에 더 지갑을 열 가능성이 큽니다.
이런 흐름은 장기적으로 AI 투자, 금리 변동, 글로벌 경기 전망처럼 거시 변수랑도 연결돼요.
7) 더 고급 활용법: ChatGPT/제미나이로 ‘워크플로우 프롬프트’를 먼저 만든 뒤 슈퍼잼스에 붙여 넣기
영상에서 제일 실전적인 팁이 이거였어요.
슈퍼잼스에서 바로 만들 수도 있지만, 더 디테일하게 자동화를 하려면 “먼저 워크플로우 자체를 설계”한 뒤 넣는 게 좋습니다.
예시 흐름
1) ChatGPT(또는 Gemini)에 요청
– “최신 알고리즘을 반영한 네이버 블로그 상위 노출 워크플로우를 단계별로 정리해줘”
– “각 단계마다 프롬프트를 구체적으로 써줘”
– “앞 단계 출력이 다음 단계 입력으로 자연스럽게 이어지게 만들어줘”
2) 생성된 ‘단계별 프롬프트 세트’를 슈퍼잼스 New Gem에 그대로 입력
3) OPAL에서 노드가 길게 생성된 워크플로우를 확인하고 수정
이 방식이 좋은 이유는, 회사 업무에서 필요한 자동화는 단순 글쓰기보다 “검증/승인/형식/브랜드 가이드/법무 체크” 같은 단계가 더 많기 때문이에요.
슈퍼잼스는 그 복잡한 절차를 ‘앱’으로 고정시키는 데 맞습니다.
8) 배포/공유(퍼블리시)와 ‘핀 고정’이 의미하는 것
핀 고정
자주 쓰는 자동화 앱을 고정해서 반복 사용 가능
복사/공유
워크플로우를 복제해서 팀별/프로젝트별로 변형 가능
퍼블리시(공개)
OPAL 기반으로 만든 워크플로우를 다른 사람도 쓰게 할 수 있는 구조가 열립니다.
이게 커지면 결국 “워크플로우 템플릿 마켓”이 생기고, 그 마켓의 승자가 생산성 툴 시장을 가져갑니다.
구글은 검색/문서/메일/드라이브라는 이미 완성된 업무 플랫폼이 있기 때문에, 여기서 템플릿 유통까지 붙이면 생태계 락인이 엄청 강해져요.
이런 플랫폼 락인은 장기적으로 빅테크 실적, 나스닥 변동성, 인플레이션 경로 같은 시장 변수에도 영향을 줍니다.
9) Google vs ChatGPT 경쟁 구도: “모델”이 아니라 “플랫폼 속도” 싸움으로 이동
영상에서 언급된 관전 포인트는 이거였죠.
구글의 강점
새 모델이 나오면 자기 서비스 전반에 빠르게 적용해서 전체 체감 성능을 같이 끌어올림
즉, “기능 배포 속도”가 무기입니다.
오픈AI(챗GPT)의 대응
앱스토어/생태계 확장(외부 개발자, 캔바, 러버블 등)로 우군을 늘려 플랫폼 전쟁을 준비
블로거/직장인 입장에서 현실적인 결론
한쪽만 고를 게임이 아니라, 업무 목적에 따라 “구글 워크스페이스 연동 자동화는 제미나이”, “기획/아이디어/문장 다듬기는 ChatGPT”처럼 투트랙이 당분간 가장 실용적이에요.
10) 다른 유튜브/뉴스에서 덜 말하는 ‘가장 중요한 포인트’(핵심 정리)
포인트 A: 슈퍼잼스는 ‘AI 자동화의 표준화’를 개인까지 내려보낸 기능
이전까지 자동화는 Zapier/Make/n8n처럼 별도 툴이거나, 개발 리소스가 필요했어요.
슈퍼잼스는 그걸 “제미나이 안에서, 자연어로, 단계형 앱으로” 낮춰버립니다.
포인트 B: 모델 성능보다 더 중요한 건 ‘업무 프로세스 자산화’
회사에서 진짜 돈 되는 건 “누가 쓰더라도 같은 품질로 나오는 업무 레시피”입니다.
슈퍼잼스는 프롬프트를 넘어서, 프로세스를 레시피로 저장해 팀 단위 확산이 쉬워져요.
포인트 C: 결과물 출력 포맷(웹/문서/슬라이드/시트)이 기업 생산성의 킬러 포인트
대부분 사람들은 “잘 써준다”에만 집중하는데, 실제로는 ‘결과를 어디에 남기고 공유하는가’가 자동화 완성도를 결정합니다.
이게 강해지면, 구글은 AI 도구 경쟁이 아니라 “업무 OS” 경쟁을 하는 셈이 됩니다.
11) 실전 추천 워크플로우 5개(직장인 기준)
1) 회의 자동화
입력: 회의 목적/참석자/안건
생성: 아젠다 → 회의록 템플릿 → 액션아이템/담당자/기한
출력: 문서 + 시트(액션아이템 관리)
2) 주간보고/월간보고 자동화
입력: 성과/지표/이슈
생성: 핵심 KPI 요약 → 이슈 원인/대응 → 다음 주 계획
출력: 슬라이드/문서
3) 영업 제안서 초안 자동화
입력: 고객사/업종/문제/예산 범위
생성: 문제정의 → 솔루션 → 기대효과 → 일정/리스크
출력: 슬라이드
4) 채용 JD/인터뷰 질문 자동화
입력: 포지션/필수역량/우대사항
생성: JD 문안 → 인터뷰 질문 → 평가표(루브릭)
출력: 문서 + 시트
5) 블로그/콘텐츠 자동화(마케팅 팀용)
입력: 키워드/타깃/목표
생성: SERP 구조 추정 → 아웃라인 → 초안 → 이미지 프롬프트 → 최종 HTML
출력: 웹페이지/문서
< Summary >
구글 제미나이의 슈퍼잼스는 기존 Gems의 “프롬프트 템플릿”을 넘어 “업무 워크플로우 자체를 미니앱처럼 자동화”하는 기능입니다.
OPAL 고급 편집기로 입력-생성-출력을 노드 기반으로 설계하고, 단계별로 모델을 다르게 붙여 업무 최적화를 할 수 있습니다.
가장 중요한 변화는 ‘모델 성능 경쟁’보다 ‘업무 프로세스 자산화’와 ‘플랫폼 락인’ 경쟁이 본격화됐다는 점입니다.
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