AI기획자는무엇을하나요?
1️⃣ 비즈니스문제를 정의하고, 어떤 데이터와 AI기술로 해결할지 문제-해결 가설을 세웁니다.
2️⃣ 사용자여정을 바탕으로 목표지표(전환율·재방문·LTV 등)를 정하고
성공기준을 숫자로 명확히 합니다.
3️⃣ 데이터·엔지니어·디자인·영업과 협업하며 요구사항을 제품백로그로 정리하고 우선순위를 매깁니다.
4️⃣ 모델옵스·프롬프트·A/B테스트를 통해 성능과 비용을 밸런싱합니다.
5️⃣ 개인정보·저작권·보안·설명가능성 같은 리스크를 관리합니다.
6️⃣ 출시 후에는 지표대시보드를 운영하며 리텐션·NPS·비용/수익을 상시 점검합니다.
AI기획자에게필요한핵심역량과툴은?
1️⃣ 데이터리터러시(SQL기본, 통계기초)
2️⃣ 제품감(문제선정·가치가설)
3️⃣ 프롬프트/에이전트 설계
4️⃣ 실험설계·A/B테스트
5️⃣ 모델·API비용관리
6️⃣ 개인정보·저작권·거버넌스 이해
7️⃣ 커뮤니케이션·문서화(PRD·실험로그)
8️⃣ 대시보드 운영(GA4·Amplitude·Looker 등). 실무에서는
GA4, GoogleDevelopers, AmazonSageMaker블로그 같은 공식 문서를 즐겨 참고합니다.
하루업무흐름은어떻게흘러가나요?
1️⃣ 아침 지표체크(전일 전환·오류)
2️⃣ 데일리 스탠드업
3️⃣ 요구사항·데이터정의서 업데이트
4️⃣ 프롬프트·평가셋 리빌드
5️⃣ 이해관계자 싱크·리스크체크
6️⃣ 실험결과 리뷰·휴리스틱 분석
7️⃣ 릴리즈노트·튜닝백로그 정리.
이렇게 반복하면서도 주·월 단위로 로드맵과 KPI를 재정렬합니다.
학위와전공은얼마나중요한가요?
1️⃣ 전공필수는 아니지만 통계·컴공·산공·경영지식이 유리합니다.
2️⃣ 최근 기업은 학위보다 실전 포트폴리오와 지표개선 사례를 더 봅니다.
3️⃣ 글로벌 설문에서도 AI활용 확산과 함께
실무스킬·거버넌스 역량 요구가 빠르게 커졌습니다(McKinseyStateofAI).
필수자격증은무엇이며준비기간은?
1️⃣ 국내 데이터기초: ADsP(권장 6~8주), SQLD(권장 4~6주)
2️⃣ 심화: 빅데이터분석기사(권장 10~14주)
3️⃣ 디지털PM: AIPMMCDPM/CPM(권장 6~8주)
4️⃣ 마케팅·제품데이터: GoogleSkillshop인증(GA4 등, 권장 2~4주).
준비기간은 주당 학습시간에 따라 달라지지만 신입·비전공 기준 위 범위를 현실적으로 많이 잡습니다.
자격증응시료와일정은어떻게확인하나요?
1️⃣ ADsP·SQLD 응시료·일정은 DataQ공식안내에서 공지됩니다.
2️⃣ 빅데이터분석기사는 Q-net 공고를 따르면 됩니다.
3️⃣ GA4 인증은 GA4AnalyticsAcademy에서 무료로 준비·응시합니다.
4️⃣ AIPMM 인증·일정은 AIPMM공식과 파트너 교육 페이지에서 확인하세요.
비전공자의로드맵과권장기간은?
1️⃣ 0~2개월: 데이터·통계입문, SQL기초, GA4·대시보드 따라하기.
2️⃣ 3~4개월: ADsP·SQLD 준비와 미니프로젝트 2건.
3️⃣ 5~6개월: 생성형AI 기능 도입PoC와 실험문화 구축 문서화.
4️⃣ 7~8개월: 빅분기사 도전 또는 AIPMM 디지털PM 인증.
5️⃣ 공공교육을 활용하면 비용·기간을 줄일 수 있는데
K-디지털트레이닝(전액지원사례)처럼 무료·수당 지원 과정도 있습니다.
포트폴리오는무엇을보여줘야하나요?
1️⃣ 문제정의와 비즈니스가설
2️⃣ 데이터정의서와 개인정보보호 설계
3️⃣ 모델·프롬프트 설계와 평가셋
4️⃣ 비용대비효과(CAC·Inference비용·SLA)
5️⃣ A/B테스트 결과와 숫자개선을 보여주세요.
예시로 GA4 전환이벤트 재설계, RAG검색 정확도 개선
고객센터 봇 응답품질 향상 등은 좋은 신호가 됩니다.
참고자료는 설명가능성리스크가이드를 권합니다.
경력단계별연봉범위와협상포인트는?
1️⃣ 주니어(0~2년) 연봉은 대략 3,200,000원~4,200,000원 수준에서 시작하는 사례가 흔합니다.
2️⃣ 미드(3~6년)는 4,500,000원~6,000,000원, 대기업·하이테크는 그 이상을 제시하는 공고도 보입니다.
3️⃣ 시니어/리드(7년+)는 6,500,000원~9,000,000원 이상으로
총보상(TC)에 스톡옵션/성과급을 섞는 구조가 많습니다.
4️⃣ 협상은 지표개선(전환율·응답속도·비용절감 %)과 리스크감축(저작권·보안사고 제로)처럼
수치화된 임팩트를 자료로 준비하면 유리합니다.
자격증유무에따른연봉차이는?
1️⃣ 글로벌 IT연구에 따르면 자격증 보유 인력에 대한 보상·가치가 뚜렷합니다.
예컨대 대규모 설문에서 인증보유 인력이 조직에 추가가치를 만든다는 응답이 매우 높고
연봉·승진·업무질 향상으로 이어진다는 결과가 반복됩니다(SkillsoftITSkills&Salary).
2️⃣ 연구에선 AI스킬 보유가 임금프리미엄으로 연결된다는 데이터도 확인됩니다
(평균 21% 수준의 임금효과 보고, AI스킬임금효과연구).
3️⃣ 국내 실무에선 ADsP/SQLD/빅분기사·GA4 인증·AIPMM과 같은 신뢰도 높은
자격·수료가 면접 통과율·보상협상에서 강력한 레버리지로 작동합니다.
교육비용의평균·최소·최대는?
1️⃣ 민간온라인 강의는 거래건당 평균 수강료가 약 160,000원대
1인당 연간 구매금액 평균은 약 290,000원 수준까지 확대되는 추세가 관측됩니다(국내동향기사).
2️⃣ 실무형 AI·PM 과정은 과정별로 200,000원~1,500,000원대가 흔하며
예시로 AI서비스기획실무 류 프로그램이 있습니다.
3️⃣ 공공지원의 K-디지털 과정은 전액 무료이거나 훈련수당까지 제공되는 사례가 있어
최소 0원, 최대는 다과정 수강 시 수백만원까지도 투자합니다(KDT무료사례).
성별과연령대분포는현실이어떤가요?
1️⃣ 국내 소프트웨어 엔지니어 현황 통계를 보면 남성 비중이 높지만
여성 비중도 꾸준히 확대 중입니다.
2️⃣ 연령대는 20대 후반~30대가 가장 두텁고 40대 중반까지 안정적으로 포진합니다.
구체 통계는 업계·직무별로 차이가 있으니 최근 엔지니어 현황 리포트를 참고하세요
(KOSA엔지니어현황).
근무처와형태,경력에따른보상은?
1️⃣ 근무처는 IT플랫폼·핀테크·커머스·미디어·교육·제조·B2B솔루션 등 매우 넓습니다.
2️⃣ 하이브리드·원격은 조직정책에 따라 상이하나 데이터·보안 요구가
높은 팀일수록 온사이트 비중이 큽니다.
3️⃣ 경력 0~2년은 제품실험·데이터정의·리서치를
3~6년은 기능오너십·로드맵·거버넌스를
7년+은 포트폴리오·조직운영을 맡으며 총보상(TC)이 커집니다.
연봉 가늠에는 직무·연차별연봉통계와 기업연봉DB를 반드시 교차참조하세요.
채용시장트렌드와미래유망도는?
1️⃣ 글로벌 서베이에서 생성형AI 도입·활용 비율은 빠르게 상승했고
거버넌스·리스크관리 투자가 함께 확대되고 있습니다(StateofAI2024, 2025업데이트).
2️⃣ 기업은 ‘에이전트형AI’와 운영모델 재설계에 집중하며
실험을 넘어 가치실현 단계로 이동 중입니다(AgenticAI리포트).
3️⃣ 결론적으로 AI기획자는 장기적으로 수요가 견조하며
비즈니스-데이터-리스크를 모두 연결하는 역할로 중요도가 더 커집니다.
이직업의장점과단점은?
1️⃣ 장점: 빠른 성장곡선, 지표로 증명되는 임팩트, 다양한 산업경험.
2️⃣ 단점: 불확실성·컨텍스트전환이 잦아 피로도가 높고
규제·보안·저작권 등 비기술 리스크 대응이 필수.
3️⃣ 잘맞는 성향: 숫자와 사용자문제를 모두 좋아하고, 협업·문서화를 즐기는 사람.
4️⃣ 덜맞는 성향: 요구사항 결정이 느리거나 리스크관리·실험실패에 대한 내성이 낮은 사람.
추천웹사이트와앱·상담연락처는?
1️⃣ 취업·훈련·정책정보 사이트: 고용24Work24에서
채용·K-디지털·정책지원과 상담안내를 확인하세요(고용노동부 고객상담센터 1350).
2️⃣ 구직·연봉·채용트렌드 파악 앱: 사람인이OS, 사람인Android를 설치하면
직무연봉·공고통지·이력서관리를 한 번에 할 수 있고
사람인도움말센터에서 상담 접수를 할 수 있습니다.
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