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본 연구는 생성형 AI(Generative AI) 의 확산이 마케팅 직무에 미치는 영향을 분석하고, 이에 대응하기 위한 핵심 역량을 규명하는 데 목적이 있다. 경력 10년 이상의 실무 전문가 22명을 대상으로 2차 델파이 조사를 실시한 결과, 운영 자동화와 조직 효율성 최적화, 데이터 기반 의사결정, 전략적 창의성, 윤리적 거버넌스 등 네 가지 핵심 영역이 도출되었다. 특히 프로세스 자동화(M=4.59, CVR=1) 와 소비자 행동 데이터 분석(M=4.55, CVR=1) 은 전문가 합의가 완전하게 이루어져, 생성형 AI 기반 마케팅 전환의 핵심 요인으로 확인되었다. 또한 지속적 전문성 개발, 메타인지 기반 자기조절, 기술 수용 역량, 환각 현상 관리 등이 미래 마케터의 필수 역량으로 나타났으며, 이는 Teece [1]의 동적 역량 이론의 감지 포착 재구성 과정과 부합한다. 다만 본 연구의 패널 구성이 실무자에 국한되어 일반화에 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 학계 정책 전문가 참여와 산업별 비교, 종단적 분석을 통한 역량 진화 과정의 추적 연구가 필요하다.

This study explores how the diffusion of Generative Artificial Intelligence (Generative AI) drives marketing transformation and identifies the core competencies required for marketers to adapt effectively. A two-round Delphi survey was conducted with 22 marketing practitioners with more than ten years of experience. The results revealed four major domains: operational automation and organizational efficiency, data-driven decision-making, strategic creativity, and ethical governance.

Among these, process automation (M=4.59, CVR=1) and consumer behavior data analysis (M=4.55, CVR=1) reached full expert consensus, confirming their central role in Generative AI–driven marketing transformation. In addition, continuous professional development, metacognition-based self-regulation, technology acceptance, and hallucination management emerged as essential competencies for future marketers. These findings align with Teece’s (2007) dynamic capabilities framework of sensing, seizing, and transforming. However, since the panel was limited to practitioners, the generalizability of the findings is constrained. Future research should involve academic and policy experts, conduct industry-level comparisons, and adopt longitudinal approaches to trace the evolution and development of marketing competencies in the Generative AI era.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
AIS 데이터를 활용한 DQN 기반 선박 항로 예측에서 탐험-활용 전략 분석 = Analysis of exploration-exploitation strategies in DQN-based vessel route prediction using AIS data 김단우, 이장하, 이하나, 강상우 p. 1-15
비정형 데이터 시대의 정보시스템 연구 지형 = The landscape of information systems research in the era of unstructured data : the expansion of text mining and its intellectual structure : 텍스트 마이닝의 확산과 지적 구조 분석 안재영, 임혜정 p. 17-40
설명가능한 인공지능 기반 비형식학습 효과성 분석 및 참여자 추천 애널리틱스 = Sustainable lifelong learning : explainable AI-driven analytics for informal learning effectiveness and personalized recommendations : 지속 가능한 평생학습 유도를 위하여 유효정, 조은지, 이현서, 김경원 p. 41-84
강화학습 적용에 따른 조류 발생 예측 딥러닝 모형 성능 분석 = Performance analysis of a deep learning model for algal bloom prediction with reinforcement learning 박정수, 허태영 p. 81-93
GLUE를 활용한 언어 모델 파인 튜닝 성능 변화 평가 = Evaluating fine-tuning performance variations of BERT models using the GLUE benchmark 홍유석, 김진 p. 95-109
Onboard AI 기반 차량용 이더넷 환경에서의 실시간 비디오 스트리밍 전송 안정성 향상 연구 = An onboard AI-based approach for robust live video streaming over automotive ethernet 이주형, 고경민 p. 111-127
AI 챗봇 서비스 실패가 사용자 감정과 이탈 의도에 미치는 영향 = The effects of AI chatbot service failure on users’ emotions and discontinuance intention 조상리, 정석찬 p. 129-141
생성형 AI 시대 마케팅 업무 전환과 핵심 역량의 동적 재구성 = Generative AI–driven marketing transformation and the dynamic reconfiguration of core competencies : a Delphi study of practitioners : 실무 전문가 델파이 연구 이용제, 김주희, 강주영 p. 143-161
사회연결망 분석을 통한 풀필먼트 센터의 재고배치에 관한 연구 = A study on inventory allocation in fulfillment centers using social network analysis 차대욱, 이강현, 신광섭 p. 163-182
디지털 환경에서 브랜드 스토리텔링이 소비자–브랜드 간 심리적 유대를 형성하는 메커니즘 = The power of stories : the mechanism by which digital-age brand storytelling fosters psychological bonds between consumers and brands 유몽, 김엘레나, 최재원 p. 183-210
소비자 불만이 전기차 위험 인식과 회피 의도에 미치는 영향 = The impact of consumer complaints on EV risk awareness and avoiding intentions : from the perspectives of HBM and TTAT : HBM과 TTAT 관점에서 왕문준, 이맹릉, 최재원 p. 211-228
연합학습 기반 개인건강데이터 프라이버시 보호형 AI-Agent 시스템 연구 = Research on a privacy-preserving AI-agent system for personal health data based on federated learning 정진용, 송인서, 이강윤 p. 229-240
멀티모달 임베딩 융합 기반 해빙 농도 장기 예측 모델 설계 = Design of a multimodal embedding fusion-based model for long-term sea ice concentration forecasting 이승우, 심성현 p. 241-256
시공간 이중 분기 트랜스포머를 이용한 태양광 발전량 장기 예측 = A spatiotemporal dual-branch transformer for long-term solar power forecasting 김영휘, 심성현 p. 257-279
감성 분석을 활용한 다중 모달 Bi_LSTM 주가 예측 = Multimodal stock price prediction using Bi-LSTM and sentiment analysis 박찬규, 김가은, 양지호, 신미수 p. 281-294
강화학습을 활용한 도심내 소규모 배송거점 네트워크 구축 방안에 관한 연구 = A study on strategies for building urban micro-depot networks using reinforcement learning 이강현, 방선호, 박순호, 신광섭 p. 295-308
액체 시간상수 신경망을 활용한 KOSPI 등락 예측 = Forecasting KOSPI movements using liquid time-constant neural networks 고영보, 안현철 p. 309-318
Progressive knowledge distillation for efficient video-based person re-identification = 효율적인 비디오 기반 개인 재식별을 위한 점진적 지식 정제 Kong Vungsovanreach, Phyoungjung Kim, Wan-Sup Cho p. 319-329
Spatio-temporal transformer network for abnormal human action detection in surveillance video = 감시 영상에서 비정상적인 인체 행동 탐지를 위한 시공간 트랜스포머 네트워크 Saravit Soeng, Kim, Seong-Ik, Cho, Wan-Sup p. 331-343
인공지능을 이용한 인간의 감정 인식 연구 = A study on emotion recognition of human using artificial intelligence 이준호, 이은지, 김진화 p. 345-359

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