[AI 이야기] AE에서 FDME로: AI로 가능해진 새로운 기회

 

검색은 끝났다, 이제는 “AI가 대신 골라주는 시대”입니다

 

가성비 좋은 사람은 ‘이것’을 한다 / 출처: 큰손 노희영 유튜브

 

최근 노희영 고문이 유튜브에서 다시 뜨겁게 주목받고 있습니다. 비비고, 올리브영, 마켓오 등 수많은 브랜드를 키워낸 마케팅 업계의 전설인데, 이제는 구독자 50만이 넘는 대형 유튜버가 되셨죠. 정말 대단한 분이십니다.

 

이분이 했던 말 중에 특히 마음에 남는 문장이 있습니다. “가성비 있는 사람이 성공한다”는 말입니다. 같은 비용과 시간으로 더 많은 성과를 내는 사람이 결국 선택받는다는 뜻이죠. AI가 폭발적으로 발전한 지금, 이런 ‘가성비 좋은 인재’에 대한 기준이 완전히 달라지고 있다고 느낍니다. 특히 AE가 할 수 있는(또는 해야 하는) 일의 범위가 예전과는 비교할 수 없을 정도로 넓어졌습니다.

 

AE에게 무슨 일이 일어나고 있나

 

디지털 마케팅이 커지면서 AE는 더 이상 캠페인 광고만 다루지 않습니다. 웹사이트, 앱, CRM, 이커머스 운영까지도 업무에 포함되는 경우가 많아졌습니다. 그러다 보니 타이틀은 AE인데 실제로 하는 일은 PM(프로젝트 매니저), PO(제품 책임자), PL(리더)에 가까운 케이스가 늘어나고 있습니다.

 

자연스럽게 요구 역량도 바뀌었습니다. 기획–운영–데이터–UI/UX를 모두 어느 정도 이해해야 하는 역할이 된 것입니다. 문제 정의, 우선순위 설정, 실행 조율까지 책임지는 현장형 PM에 가까운 AE가 늘어난 것이죠.

 

AI를 쓰기 시작하자, 업무 반경이 3배가 됐다

 

ChatGPT로 생성한 제 이미지입니다(대규모 업데이트 되더니 성능이 매우 좋아졌네요)

 

제 경험을 예로 들어보겠습니다. 저는 비교적 최근에서야 본격적인 AE 업무를 맡게 되었지만, 그전부터 AI 응용과 자동화를 계속 연구해 왔습니다. 그래서 자연스럽게 “이건 AI로 바꿀 수 있겠다” 싶은 지점들이 눈에 들어왔습니다. 대표적인 게 콘텐츠 데이터 태깅 작업입니다. 예전에는 매월 수십 시간 걸리던 일이었는데, 이걸 AI와 자동화 스크립트로 바꾸면서 30분~1시간 이내로 줄일 수 있었습니다. 한 달에 거의 일주일 분량의 시간을, 한두 시간짜리 태스크로 압축한 셈입니다.

 

그렇게 반복 작업을 줄이자 시간이 남기 시작했습니다. 그 시간으로 데이터 분석, GEO(Generative Engine Optimization), 카피라이팅, 간단한 개발·스크립팅까지 업무 범위를 넓혀 갔습니다. 솔직히 말하면 일의 “종류”는 계속 늘고 있어서 체감 난이도는 올라갔습니다. 다만 중요한 점은, 업무량과 범위는 최소 3배 이상 확장되었는데 실제 근무 시간은 그만큼 늘지 않았다는 것입니다.

 

팔란티어의 FDSE를 보며 떠올린 마케팅의 미래

 

1,165% 증가한 FDE 채용 공고 [1]

 

이런 변화를 겪고 있을 때, 주식시장과 테크 커뮤니티에서 팔란티어(Palantir)라는 회사와 그들의 직무, Forward Deployed Engineer/Software Engineer(FDE/FDSE)를 자주 보게 되었습니다.

 

FDE/FDSE는 말 그대로 현장에 배치된 엔지니어입니다. 이들은 고객사 현장에 들어가서 가장 큰 문제를 정의하고, 데이터와 제품을 이해한 뒤, 직접 솔루션을 설계·구현·배포하는 밀착형 엔지니어 역할을 합니다. 팔란티어의 채용 공고에서도, “고객의 가장 큰 문제를 빠르게 이해하고, 데이터를 활용해 해결책을 설계·구현한다”는 점을 강조합니다.

 

흥미로운 건 이 역할에 대한 수요가 폭발적으로 늘고 있다는 사실입니다. Bloomberry 분석에 따르면, “forward deployed engineer”라는 타이틀의 채용 공고 수는 2025년 1~10월 기준 2024년 같은 기간 대비 1,165% 증가했습니다. 관련 차트에서도 2025년 FDE 공고가 전년도 대비 가파르게 치솟는 모습을 확인할 수 있습니다.

 

AI를 실제 현장에 적용해 줄 “문제 해결형 실무자”에 대한 수요가 이렇게까지 빠르게 늘고 있다는 뜻입니다.

 

마케팅에도 FDE가 필요해진다: FDME라는 가설

 

Gemini로 생성한 FDE와 FDME의 닮은 점

 

이 직무를 보면서, 이런 질문이 떠올랐습니다.

 

“마케팅도 결국 이런 역할이지 않을까?”

 

엔지니어 쪽에서 FDE가 하는 일과, 디지털 마케팅에서 AE가 하는 일을 비교해 보면 꽤 닮아 있습니다.

 

FDE: 고객 현장에 뛰어들어 문제를 정의하고, 데이터를 기반으로 해결책을 설계·구현한다.

디지털 AE: 광고주의 디지털 채널(웹, 앱, CRM, 이커머스)에 깊이 들어가 문제를 발견하고, 콘텐츠·캠페인·경험을 설계해 실행한다.

 

여기에 AI와 자동화를 얹으면, AE는 더 이상 캠페인 단위에서 움직이는 사람이 아니라, 고객의 비즈니스 현장에서 문제를 해결하는 “현장 배치형 마케터”에 가까워집니다. 그래서 저는 이 역할을 이렇게 이름 붙여 보기로 했습니다.

 

FDME(Forward Deployed Marketing Executive).

 

제가 제안하는 가설적 직무명입니다. 엔지니어링 세계의 FDE/FDSE처럼, 마케팅에서도 소수 정예 FDME 팀이 여러 광고주의 디지털 마케팅·CRM·콘텐츠·데이터 문제를 폭넓게 커버하는 형태를 상상해 본 것입니다.

 

왜 FDME 모델이 설득력 있다고 보나

 

제가 FDME 모델을 꽤 현실적인 미래로 보는 이유는 단순합니다. 이미 유사하게 일해보고 있기 때문입니다.

마케터의 가장 큰 전문성은,

1) 고객과 브랜드의 맥락을 이해하고,

2) 우선순위를 설정하며,

3) 설득과 셀링을 통해 조직 안팎의 이해관계를 조율하는 데 있다고 생각합니다.

 

여기에 AI가 잘하는 일을 더하면 판이 바뀝니다. 예를 들어,

1) 리서치, 요약, 경쟁사 분석,

2) 카피와 시안 초안 생성,

3) 데이터 전처리와 분석,

4) 간단한 PoC·프로토타입 제작은

이제 AI에게 상당 부분 맡길 수 있습니다.

 

그 결과, FDME는 “사람이 잘하는 것”과 “AI가 잘하는 것”을 결합해 레버리지를 극대화하는 롤이 됩니다. 한 사람(또는 아주 작은 팀)이 예전보다 훨씬 넓은 영역을, 더 깊게 다룰 수 있게 되는 거죠.

 

AI 이후, ‘가성비 좋은 인재’의 정의

 

다시 노희영 고문의 이야기로 돌아가 보겠습니다. “가성비 좋은 사람”이라는 표현을, 저는 이제 이렇게 이해하게 되었습니다.

 

적은 자원으로 큰 임팩트를 내는 사람.

 

AI 이후의 마케팅에서, 저는 FDME 같은 사람이 바로 그 “가성비 좋은 인재”라고 생각합니다. 현장에서 문제를 정의하고, AI를 활용해 반복 작업을 줄이며, 전략과 실행 사이의 거리를 줄이는 사람입니다.

 

여러분도 지금 하고 있는 일을 가만히 뜯어보면서,

어떤 부분을 AI로 효율화할 수 있을지,

어떤 부분은 오히려 더 깊게 고민해 볼 수 있을지,

천천히 실험해 보시면 어느 순간, 혼자서도 고객의 다양한 문제를 밀착해서 보고, 종합적으로 검토하고, 실행까지 이어가는 FDME에 가까운 사람이 되어 있을지도 모릅니다.

 

참고문헌

[1] https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-1000-forward-deployed-engineer-jobs-what-i-learned/

 

이충헌 박사의 AI 트렌드와 인사이트 2026.04