뉴니커도 혹시 내 업무에도 AI를 써볼 수 있을지 고민해본 적 있나요? 👀 지난번 하나의 플랫폼에서 다양한 데이터를 관리·분석하고 AI까지 활용할 수 있는 서비스 ‘스노우플레이크’와 함께 진행했던 인터뷰에서 데이터 전문가의 시선을 살펴봤는데요. 이번에는 개발자가 아닌, 실제로 현업에서 일하는 마케팅 실무자의 이야기를 들어봤어요 🎤.

뉴닉은 하나의 플랫폼에서 다양한 데이터를 관리·분석하고 AI까지 활용할 수 있는 서비스 스노우플레이크(Snowflake)와 함께, 이번에는 데이터 전문가가 아닌 비즈니스 실무자의 이야기를 들어봤어요. 주인공은 스노우플레이크 코리아에서 마케팅을 총괄하고 있는 클레어님. 구글 클라우드, AWS 등에서 마케팅을 해온 클레어님은 데이터와 AI를 바탕으로 마케팅 전략을 세우고, 성과를 분석하며, 투자 방향까지 결정하는 역할을 맡고 있어요.

이번 인터뷰에서는 “비개발자도 정말 AI를 쓸 수 있는지”, “실무에서는 실제로 어떻게 활용하고 있는지”, 그리고 “왜 지금 직접 해보는 경험이 중요한지”를 중심으로 이야기를 나눠봤어요. 개발자가 아니어도 AI를 내 일에 붙여볼 수 있을지 고민해본 적 있다면, 꽤 현실적인 힌트를 얻을 수 있을 거예요 💡.

“처음엔 저도, 뭘 물어봐야 할지부터 막막했어요 😶”

Q. 현재 스노우플레이크에서 어떤 역할을 맡고 계신가요?
클레어: 뉴니커 여러분, 안녕하세요! 저는 스노우플레이크 마케팅 팀을 총괄하고 있는 클레어예요. 스노우플레이크 마케팅 조직은 고객 규모와 역할에 따라 업무가 나뉘어 있는데요. 저는 전체 팀의 운영과 예산, 인력과 같은 마케팅 리소스를 어디에 투자할지 결정하고, 지역 간 그리고 부서 간 협업이 원활하게 이루어질 수 있도록 소통하는 역할을 맡고 있어요.

Q. 마케팅 조직에서도 데이터나 AI를 많이 활용하나요?
클레어: 스노우플레이크는 데이터와 AI를 기반으로 비즈니스를 하는 기업인 만큼, 조직 내 모든 구성원이 AI를 적극적으로 활용하고 있어요. 특히 마케팅 조직은 원래도 데이터를 수집하고 분석하는 역량이 중요한 팀이거든요. 어떤 데이터를 확보하고, 거기서 어떤 인사이트를 뽑고, 그걸 바탕으로 성과를 평가하고 방향을 조정할 것인가가 핵심인데요.
그래서 마케팅 전략을 세우기 위한 자료 조사부터 고객에게 전달되는 이메일 제작, 운영을 위한 대시보드와 보고서 작성, 검색까지 거의 전 과정에서 스노우플레이크의 데이터·AI 플랫폼을 활용하고 있어요.

Q. 비개발자 입장에서 처음 AI를 접했을 때 가장 어렵거나 낯설었던 건 뭐였나요?
클레어: 저는 IT 마케팅을 20년 넘게 해왔지만, 지금도 기술 용어가 낯설게 느껴질 때가 많아요. 예를 들어 ‘바이브 코딩’이라는 말도 처음 들었을 때 뜻은 알겠는데 실제로 어떻게 돌아가는지 감이 잘 안 왔어요. 돌아보면 가장 어렵고 낯설었던 건 기술 자체보다도, 익숙하지 않은 영역에서 방향 감각이 없는 상태였던 것 같아요. 다만 한 번 익숙해지고 나면, 비개발자라고 해서 절대 못 이해할 영역은 아니라는 점도 함께 느껴요.

“이제는 개발팀을 거치지 않아도, 실무자가 직접 확인할 수 있어요 📊”

Q. 그럼에도 최근엔 마케팅, 영업, 기획 같은 직무에서도 데이터와 AI 활용이 중요해지고 있잖아요. 왜 이런 변화가 나타난다고 보시나요?
클레어: 예전에는 데이터를 분석하고 가공하려면 개발 부서에 의존해야 하는 경우가 많았어요. 그런데 이제는 마케팅이나 영업 같은 비개발 직군도 직접 데이터를 다루고, 필요한 정보를 스스로 도출할 수 있는 환경이 만들어지고 있는데요.
이 변화 속에서 더 중요해진 건 각자의 전문성을 바탕으로 데이터 활용의 방향을 정하고, 나온 결과를 검증하는 역할이라고 생각해요. 예전에는 여러 단계를 거쳐야 얻을 수 있던 결과를, 이제는 스스로 설계하고 만들어낼 수 있게 된 거니까요. 그만큼 소통에 드는 시간과 비용은 줄고, 원하는 결과를 더 정확하게 구현할 수 있게 됐고요.

Q. “이제는 비전문가도 충분히 할 수 있다”는 걸 체감하시나요?
클레어: 가장 큰 변화는 자연어를 기반으로 대부분의 과정을 처리할 수 있게 됐다는 점이에요. 예전에는 프로그래밍 언어를 모르는 비개발자가 코딩으로 대시보드나 자동화 도구를 만든다는 건 너무 먼 이야기처럼 느껴졌거든요.
그런데 이제는 상황이 꽤 달라졌어요. 미국에서는 초등학생이 자연어 기반 코딩으로 간단한 게임을 만드는 사례가 화제가 될 정도로, 기술이 훨씬 더 많은 사람에게 가까워졌죠.
물론 이 흐름이 일시적일 거라는 시각도 있고, 완성도 낮은 코드가 오히려 기술 부채를 키울 수 있다는 우려도 있어요. 하지만 그럼에도 불구하고, 비전문가도 자신의 아이디어를 직접 구현할 수 있는 시대가 열리고 있다는 점은 분명하다고 생각해요.

“중요한 건 기술보다 ‘질문’이에요 💡”

Q. 실제 업무에서 데이터나 AI를 활용해 문제를 해결한 경험이 있다면 소개해 주세요.
클레어: 제 주요 관심사는 팀의 자원을 어떻게 배분하고, 그 결과를 어떻게 평가하며, 다음 방향을 어떻게 정할 것인가에 있어요. 특히 지금 진행 중인 마케팅 활동의 투자 대비 성과, 영업 파이프라인, 그리고 실제 계약으로 이어지는 결과를 계속 점검하고 있는데요. 핵심은 결국 투입한 비용 대비 얼마나 큰 효과를 만들었는지예요.
예를 들면, 고객 행동 데이터와 캠페인 데이터, 실제 계약 성사까지 걸리는 시간, 투자 시점과 영업 성과를 연결해서 보고 있어요. 이렇게 보면 마케팅 활동이 실제 비즈니스에 어떤 영향을 미쳤는지 더 명확하게 평가할 수 있고, 앞으로 어디에 더 투자해야 할지도 정교하게 판단할 수 있거든요.
예전에는 마케팅 예산 투자에 대해 다른 부서들이 공감할 만한 근거를 제시하기 어려울 때도 있었는데, 이제는 데이터를 통해 성과를 투명하게 보여줄 수 있게 됐어요. 그 결과 부서 간 목표를 맞추고 협업하는 과정도 훨씬 수월해졌다고 느껴요.

Q. “이건 생각보다 어렵지 않다”고 생각드는 순간은?
클레어: 저는 업무 중 궁금한 게 생기면 자료를 직접 찾기보다, 스노우플레이크의 ‘코텍스 코드’에 질문하는 경우가 많아요. 예를 들어 현재 분기 예산과 관련해 특정 정보가 필요하면, 여러 문서와 시스템을 일일이 뒤지는 대신 코텍스 코드에 질문해서 아직 발주되지 않은 예산 항목을 바로 확인하기도 해요.
또 반복적으로 사용하는 질문은 아예 하나의 기능처럼 만들어두기도 합니다. 코텍스 코드에서는 이런 기능을 ‘스킬’ 형태로 만들 수 있는데요. “지금까지의 대화와 질문을 바탕으로 스킬을 만들어 달라”고 요청하면 생성이 가능해요. 이렇게 만들어진 스킬은 몇 가지 핵심 단어만 입력해도 자동으로 실행돼서, 데이터 조회와 분석 시간을 크게 줄여줘요.

Q. 요즘은 데이터를 다루는 기술보다 “어떤 질문을 던지느냐”가 더 중요하다는 말도 나오잖아요. 왜 그렇다고 보시나요?
클레어: 저는 AI가 사람의 사고 방식과 아주 다르지 않다고 생각해요. 그래서 제일 중요한 건 문제의 본질과 실제 필요를 파악하기 위한 탐색 질문을 충분히 하는 거예요. 해결하고 싶은 문제가 있을 때, 단순한 질문이 아니라 맥락을 더 끌어낼 수 있는 질문을 해야 더 정확한 답이 나오거든요.
좋은 질문은 우선 내가 얻고 싶은 결과가 명확해야 하고, AI가 이해할 수 있도록 충분한 맥락을 담고 있어야 해요. 필요하다면 가정을 통해 결과를 검증하거나 확장할 수 있는 형태여야 하고요.
번역기를 떠올려보면 쉬워요. 짧더라도 의도가 명확한 문장은 잘 번역되지만, 장황한 문장은 제대로 전달되지 않잖아요. AI에게 질문할 때도 마찬가지예요. 맥락과 핵심이 담긴 간결한 질문이 더 좋은 답을 이끌어요.

“비개발자, 비전공자도 누구나 할 수 있어요 🚀”

Q. 특히 어떤 분들이 이번 해커톤에 참여해보면 좋을까요?
클레어: 솔직히 누구나! (웃음) 정말로 이번 해커톤은 누구에게나 배울 점이 있는 경험이 될 거라고 생각해요. 반복 업무를 자동화해 생산성을 높일 수도 있고, 자신의 의사결정을 데이터로 검증해볼 수도 있으니까요. 또 새로운 기술에 각자의 전문성을 더해, 자신만의 방식으로 가치를 만들고 실제 비즈니스에 미치는 영향을 직접 체감해볼 수 있다는 점도 의미가 커요.

Q. 마지막으로, 데이터와 AI를 아직 어렵게 느끼는 실무자들에게 꼭 전하고 싶은 말이 있다면요?
클레어: 저 역시 처음에는 낯설고 막막했기 때문에 그 마음을 이해해요. 다만 완벽하게 이해한 뒤 시작하려 하기보다, 아주 작은 것이라도 직접 써보는 게 훨씬 중요하다고 말씀드리고 싶어요. 실제로 사용해보는 순간부터 생각보다 빠르게 익숙해지고, 그 안에서 자신만의 활용 방식을 찾아가게 되거든요.
이제는 기술 자체를 아는 것보다, 내 업무에 어떻게 적용할 수 있는지가 더 중요한 시대라고 생각해요. 부담을 갖기보다, 지금 할 수 있는 작은 시도부터 시작해보시면 좋겠어요!

클레어님의 이야기를 듣고 나니, AI를 잘 쓰는 사람은 꼭 개발자이거나 기술 전문가일 필요는 없다는 생각이 들었어요. 오히려 자기 업무의 문제를 가장 잘 아는 사람이, AI를 더 잘 활용할 수 있는 시대가 온 것 같은데요.

이번 Snowflake AI & Data Hackathon 2026은 바로 그런 가능성을 직접 시험해볼 수 있는 자리예요. 특히 비개발자를 위한 비즈니스 트랙이 따로 마련돼 있어서, 코딩을 몰라도 자신의 업무에서 풀고 싶은 문제만 있다면 누구나 도전해볼 수 있고요. “나도 한번 해볼 수 있을까?”라는 생각이 들었다면, 아래 버튼을 눌러 확인해보세요 👇

비개발자도 AI로 문제 풀어보기 🚀