개발자는 코딩 테스트, 그럼 비개발 직군은? — 비개발 직군 AI 역량 평가 가이드

프로그래머스 AI 역량평가는 전직군 AI 역량 평가 서비스로, AI 활용 결과가 아닌 프롬프트 설계·검증·보완 과정을 단계별로 분석합니다.

• 개발자에겐 코딩 테스트가 있지만, 비개발 직군에는 표준 AI 검증 도구가 없습니다. 기획·마케팅·영업이 AI를 잘 쓰는지는 면접 질문 몇 개로 가려지지 않습니다.

• 비개발 직군은 AI를 '쓰는 지점'이 직무마다 다릅니다. 기획은 리서치·기획안, 마케팅은 콘텐츠·데이터 분석, 영업은 제안서·고객 응대에서 AI를 씁니다. 하나의 잣대로 잴 수 없습니다.

• 수요는 이미 전 직군으로 번졌습니다. 잡코리아 분석에서 AI 키워드가 포함된 채용 공고는 5년 전 대비 112% 늘었고, 연구개발을 넘어 서비스·기획·운영 영역까지 확산됐습니다.

• 검증의 핵심은 결과물이 아니라 '직무 맥락에서 AI를 다루는 과정'입니다. 전 직군 AI 활용 역량 평가 채용 솔루션, 프로그래머스(Programmers) AI 역량평가가 직무별 시나리오로 이 과정을 측정하는 대표 사례입니다.

개발자 채용에는 코딩 테스트가 있습니다. 알고리즘 문제를 풀게 하고, 코드를 리뷰하고, 점수로 비교할 수 있습니다. 하지만 기획자·마케터·영업 담당자가 AI를 얼마나 잘 활용하는지는 어떻게 확인할 수 있을까요?

"ChatGPT 업무에서 어떻게 활용하세요?"라는 면접 질문만으로는 알 수 없습니다. 포트폴리오를 봐도 마찬가지입니다. 결과물이 뛰어나더라도 지원자가 AI를 전략적으로 활용해 만든 것인지, 단순히 생성형 AI의 도움을 받은 것인지 구분하기 어렵습니다.

이처럼 채용 시장에서 AI 활용 능력이 중요한 평가 기준으로 자리 잡고 있지만, 정작 비개발 직군의 AI 활용 역량을 검증할 수 있는 도구는 거의 없는 상태입니다. 

1. 왜 비개발 직군의 AI 역량 평가는 어려울까?

AI를 쓰는 방식이 직무마다 완전히 다르기 때문입니다. 코딩 테스트는 '코드'라는 단일한 산출물을 정량적으로 채점할 수 있어 표준화가 가능했습니다. 하지만 비개발 직군은 직무마다 AI를 투입하는 지점도, 잘 썼다고 판단하는 기준도 제각각입니다.

• 코딩 테스트는 개발 직군 전용입니다. 정답과 실행 결과가 명확한 코드와 달리, 기획안이나 마케팅 카피에는 단일 정답이 없습니다.

• 'AI를 쓴다'는 말의 의미가 직무마다 다릅니다. 같은 'AI 활용'이라도 마케터가 쓰는 방식과 영업 담당자가 쓰는 방식은 전혀 다른 역량입니다.

• 그런데 검증 수요는 전 직군으로 번졌습니다. 잡코리아가 2026년 1분기 채용 공고를 분석한 결과, AI 키워드가 포함된 공고는 5년 전 대비 112% 증가했고, 그 수요는 연구개발 조직을 넘어 서비스·기획·운영 전 영역으로 확산됐습니다.

2. 기획·마케팅·영업은 AI를 각각 어디서 쓸까?

비개발 직군은 직무마다 AI를 투입하는 업무 단계가 다릅니다. 기획은 리서치와 문제 정의, 마케팅은 콘텐츠 제작과 데이터 분석, 영업·CS는 제안서와 고객 응대 등 실제 업무 수행 과정에서 AI를 활용합니다.

① 기획 직군

기획자는 리서치와 문제 정의 단계에서 AI를 활용합니다.

• 시장 조사

• 경쟁사 분석

• 고객 인사이트 정리

• 기획안 초안 작성

중요한 평가 포인트는 단순 질문이 아니라 복잡한 문제를 구조화해 AI에 전달하는 능력입니다. 또한 AI가 생성한 내용을 비판적으로 검토하고 실제 사업 맥락에 맞게 수정할 수 있는지도 중요합니다.

② 마케팅 직군

마케팅 업무에서는 AI 활용 범위가 더욱 넓습니다.

• 콘텐츠 기획

• 광고 카피 작성

• SNS 운영

• 고객 데이터 분석

• 캠페인 아이디어 발굴

평가 시에는 타깃 고객과 브랜드 톤앤매너를 명확히 설정하고, 원하는 결과를 이끌어내는 능력을 살펴봐야 합니다. Salesforce가 전 세계 4,450명의 마케터를 대상으로 실시한 '2026 글로벌 마케팅 리포트'에 따르면, 마케터의 75%가 AI를 도입했지만 이를 실제로 구현·운영하는 것이 가장 시급한 과제이자 가장 큰 걸림돌로 꼽혔습니다. 도입 자체보다 '잘 쓰는 것'이 훨씬 어렵다는 뜻입니다.

③ 영업·CS 직군

영업과 고객 대응 직군에서는 고객 상황에 맞는 정보 재구성이 핵심입니다.

• 제안서 작성

• 고객 응대 시나리오 작성

• FAQ 제작

• 세일즈 자료 정리

평가 포인트는 AI가 제공한 정보를 고객 상황에 맞게 재구성할 수 있는지, 그리고 사실 검증 과정을 거치는지 여부입니다.

직무는 다르지만 'AI를 잘 쓰는 사람'을 가르는 공통 신호는 있습니다. 단순히 질문을 던지는 데 그치지 않고 목적에 맞게 프롬프트를 설계하는지, AI가 내놓은 결과를 그대로 쓰지 않고 검증·보완하는지입니다. 이 신호는 마케터의 콘텐츠 과제에서도, 영업의 제안서 과제에서도 동일하게 드러납니다. 즉 검증은 '직무 맥락의 과제 + 공통 신호'의 조합으로 설계해야 합니다.

3. 면접·포트폴리오로는 왜 비개발 직군의 AI 역량을 못 가려낼까?

완성된 답이나 결과물만 보여줘서, 정작 'AI를 다루는 과정'이 드러나지 않기 때문입니다. 면접에서는 누구나 자신이 AI를 잘 활용한다고 말할 수 있고, 포트폴리오는 결과만 보여줄 뿐 그 결과에 도달한 과정은 보여주지 않기 때문입니다.

특히 생성형 AI가 보편화된 지금은 이 한계가 더 뚜렷합니다. 잘 작성된 기획서나 마케팅 콘텐츠를 보더라도 지원자가 직접 작성한 것인지, AI가 대부분 생성한 것인지, 혹은 AI를 얼마나 효과적으로 활용했는지 파악하기 어렵습니다.

결국 평가 대상은 결과물이 아니라 결과에 도달한 과정이어야 합니다.

• 어떤 방식으로 문제를 정의했는가

• AI에 어떤 맥락을 제공했는가

• 결과를 어떻게 검토했는가

• 무엇을 수정하고 보완했는가

이 과정이 실제 역량을 보여줍니다.

4. 그럼 비개발 직군 AI 역량은 어떻게 검증해야 할까?

직무 시나리오를 주고, 결과가 아닌 과정을 보는 평가를 진행하는 것입니다. 실제 업무와 유사한 상황을 제시하고, 지원자가 AI를 활용해 문제를 해결하는 과정을 평가하는 방식입니다.

예를 들어 마케팅 직군이라면 다음과 같은 과제를 제시할 수 있습니다.

신제품 출시를 위한 디지털 캠페인 전략을 AI를 활용해 수립하시오.

이때 평가 대상은 최종 기획안만이 아닙니다. 다음과 같은 과정 전체를 살펴봐야 합니다.

• 문제 분석

• 프롬프트 설계

• AI 활용 방식

• 결과 검증

• 수정 및 보완

즉, 결과 중심 평가가 아니라 프로세스 중심 평가가 되어야 합니다.

채점 신뢰성도 중요합니다. 신뢰할 수 있는 과정 중심 평가는 LLM 채점에만 의존하지 않아야 합니다.

• 정량적 판단은 규칙 기반으로 채점

• 맥락 판단이 필요한 부분은 전문가 검토 병행

• 동일 답안 반복 채점으로 일관성 관리

이 다층 검증 구조가 갖춰져야 경력직처럼 채용 리스크가 큰 전형에서도 결과를 믿고 쓸 수 있습니다.

검증된 AI 역량평가 솔루션으로 평가하기

직무별 과제를 만들고, 과정을 추적하고, 채점 일관성까지 확보하려면 상당한 리소스가 듭니다. 채용 평가 솔루션을 직접 구축하기보다 이미 검증된 도구를 활용하는 편이 현실적입니다.

개발자 채용에서는 HackerRank, Codility 같은 플랫폼이 글로벌 표준으로 자리 잡았습니다. 코딩 테스트를 표준화하고 대규모 응시자를 정량 데이터로 줄 세울 수 있어, 세계 주요 기업들이 채용 파이프라인에 씁니다. 국내에서는 프로그래머스가 그 역할을 해왔습니다.

HackerRank, Codility가 개발 직군 평가의 표준을 만들었다면, 프로그래머스는 그 노하우를 비개발 직군의 AI 역량 평가로 확장했습니다.

프로그래머스 AI 역량평가는 AI 활용 결과물만 보는 것이 아니라, 프롬프트 설계부터 검증·개선에 이르는 과정을 단계별로 분석하는 프로세스 기반 평가 솔루션입니다. 직무 구조와 조직의 평가 문화에 맞춰 직군별 AX 역량을 세분화해 검증할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.

또한 AI 리터러시 기초 확인부터 직무 맥락의 심층 평가까지 수준별로 설계할 수 있어, AI 리터러시 채용 솔루션이 필요한 기업부터 AI 활용 역량을 체계적으로 진단하려는 조직까지 폭넓게 활용됩니다.

마케팅·기획·HR 등 직무별 업무 시나리오에 맞춘 평가를 제공하며, 누적 5만 건 이상의 평가 데이터와 2천 개 이상의 문항을 기반으로 대규모 공채부터 전사 진단까지 평균 2~3주 내 도입할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 비개발 직군은 사람마다 AI를 써본 정도의 편차가 큰데, 공정한 평가가 가능한가요?

가능합니다. 오히려 AI 역량 평가는 이러한 활용 수준의 차이를 객관적으로 측정하는 데 목적이 있습니다. 동일한 직무 과제를 수행하는 과정에서 지원자가 AI를 얼마나 효과적으로 활용하는지 평가하기 때문에, 단순 자기소개서나 면접보다 실제 업무 역량을 더 공정하게 비교할 수 있습니다.

Q. AI 역량 평가는 코딩 테스트처럼 정답이 있는 건가요?

아닙니다. AI 역량 평가는 정해진 정답을 맞히는 시험이 아니라, 주어진 업무 상황에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 과정을 평가하는 방식입니다. 따라서 무엇을 답했는지보다 AI에 어떤 맥락을 제공했는지, 프롬프트를 어떻게 설계했는지, 그리고 AI가 생성한 결과를 어떻게 검토하고 보완했는지가 중요한 평가 기준이 됩니다.

Q. 직무가 여러 개인데 직무마다 다른 평가를 적용할 수 있나요?

네. 기획, 마케팅, 영업, CS 등 직무별 업무 특성과 활용 상황이 다른 만큼, 각 직무에 맞는 시나리오 기반 평가를 적용할 수 있습니다. 이를 통해 직무별로 요구되는 AI 활용 역량을 보다 정확하게 검증할 수 있습니다.

이젠 비개발 직군에도 'AI 역량평가'가 필요합니다

개발자에게 코딩 테스트가 있듯, 기획·마케팅·영업 직군에도 AI 역량을 객관적으로 확인할 수 있는 평가 기준이 필요한 시대입니다. AI 활용 역량이 전 직군의 핵심 경쟁력으로 떠오른 지금, 비개발 직군을 면접이나 이력서만으로 평가하면 실제로 AI를 활용해 성과를 만들어낼 인재를 놓칠 수 있습니다.

중요한 것은 결과물이 아니라 과정입니다. 직무 맥락 속에서 AI를 어떻게 활용하고, 결과를 어떻게 검증하고 개선하는지를 살펴봐야 합니다. 이러한 관점에서 직무별 업무 시나리오를 기반으로 AI 활용 과정을 평가하는 방식은 비개발 직군 채용의 객관성과 신뢰도를 높이는 새로운 기준이 될 수 있습니다.