정규직 채용이 부담스러운 순간, 베러나우는 플렉스웍을 통해 "사람 한 명을 더 뽑는 것"보다 먼저 지금 필요한 업무를 정의하고, 그 문제를 풀 수 있는 전문가와 일하는 방식을 선택했습니다.
우리 회사에도 필요한 전문가가 있다면?
질문 답변 베러나우는 왜 정규직 대신 시간제 전문가를 선택했나? 성장하는 조직에 필요한 건 "사람 한 명 더"가 아닌, 지금 필요한 문제를 풀 수 있는 전문가를 빠르게 만나는 것이었기 때문 시간제 고용은 실제로 어떤 방식인가? 시간을 재는 구조가 아니라 업무 단위 중심 — 해야 할 일을 정의하고 그에 필요한 시간을 계산하는 방식 AI 시대에 마케터에게 필요한 역량은? 도메인 전문성 + AI·AX 역량의 결합. 자동화 방향을 정하고 선택하고 책임지는 건 여전히 사람의 역할 플렉스웍 인재 풀의 차별점은? 다른 플랫폼 대비 일을 진지하게 대하는 전문가가 많고, 성장 단계 기업이 만나기 어려운 수준의 인재 풀 보유 AI 시대 채용은 어떻게 달라지나? "자리 채우기"에서 "업무 설계"로 — 먼저 필요한 업무를 정의하고, 그 업무에 필요한 시간과 비용을 계산하는 구조
마케팅 회사 베러나우를 이끌고 있는 김하나 대표는 요즘 한국과 미국을 오가며 새로운 시장의 가능성을 찾고 있다. 베러나우는 콘텐츠와 퍼포먼스를 중심으로, 브랜드가 고객에게 닿고 구매로 이어지는 과정을 설계하는 회사다. 한국에서는 기존 팀이 운영을 이어가고, 김 대표는 미국에서 새로운 기회를 두드리고 있다.
작은 조직이지만 일하는 방식은 가볍지 않다. 정규직 구성원과 프로젝트 단위로 함께하는 프리랜서들이 유기적으로 움직이고, 필요한 전문성은 상황에 맞춰 외부 전문가와도 연결한다. 김 대표가 Flexwork를 찾은 이유도 여기에 있다. 성장하는 조직에게 필요한 건 단순히 "사람 한 명 더"가 아니었다. 지금 필요한 문제를 정의하고, 그 문제를 풀 수 있는 전문가를 빠르게 만나는 것이었다.
Q. 베러나우는 어떤 회사인가요?
베러나우는 마케팅 회사예요. 브랜드의 가능성을 매출로 만들어내는 일을 하고 있습니다. 콘텐츠와 퍼포먼스를 중심으로, 브랜드가 시장에서 실제 성과를 낼 수 있도록 돕고 있어요. 지금은 한국 팀이 기존 업무를 운영하고 있고, 저는 미국에서 새로운 기회를 찾고 있습니다. 한국에서 해온 일들을 바탕으로 미국 시장에서는 어떤 가능성이 있을지 두드려보는 단계라고 말씀드릴 수 있을 것 같아요.
Q. Flexwork를 통해 채용을 여러 번 진행하셨다고 들었습니다. 어떤 점이 인상적이셨나요?
가장 먼저 느낀 건 인재 풀의 퀄리티가 좋다는 점이었어요. 저희처럼 아직 성장해야 하는 회사 입장에서는 만나기 어려운 수준의 전문가들이 꽤 많다고 느꼈습니다.
다른 사이트에도 동시에 공고를 올려본 적이 있는데, 부업이나 N잡처럼 가볍게 접근하시는 분들도 많았어요. 그런데 Flexwork에서는 일을 대하는 태도가 조금 달랐습니다. "이 분야에 열정이 있고 더 깊이 하고 싶다"는 분들이 상대적으로 많았어요. 그래서 자연스럽게 "필요한 인재가 생기면 Flexwork에서 찾아봐야겠다"는 생각을 하게 됐습니다.
많은 대표들이 시간제 고용을 낯설게 느낀다. "정해진 시간만큼 앉아 있는 사람"을 떠올리기 쉽기 때문이다. 하지만 김 대표가 실제로 경험한 시간제 전문가는 조금 달랐다. 중요한 건 몇 시간을 일했는지가 아니라, 어떤 업무를 어떤 결과물로 만들 것인지였다.
Q. 시간제 전문가와 일한다는 게 실제로는 어떤 방식인가요?
말이 시간제이지, 실제로는 업무 단위에 더 가깝다고 생각해요. "이 업무를 진행하려면 이 정도 시간을 사용할 수 있을 것 같다"는 식으로 커뮤니케이션을 하고, 그 안에서 필요한 결과물을 만들어가는 방식이에요.
단순히 시간을 재고 끝나는 구조라기보다는, 해야 할 일을 정리하고 그 일을 수행하는 데 필요한 시간을 계산하는 쪽에 가깝습니다. 풀타임이든 시간제든 결국 중요한 건 일의 목적과 결과라고 생각해요.
베러나우 역시 AI를 적극적으로 바라보고 있다. 현재는 LLM 서비스를 활용해 아이디어를 확장하거나 소스를 얻는 단계에 있지만, 김 대표의 관심은 그 다음에 있다. 마케터의 업무를 잘게 쪼개고, 자동화할 수 있는 부분을 찾아내고, 생산성을 높이는 구조를 만드는 것. 단순히 "AI 툴을 쓴다"가 아니라, 마케팅 회사의 일하는 방식을 AI 시대에 맞게 다시 설계하는 일이다.
Q. 회사 안에서 AI는 어떻게 활용하고 계신가요?
지금은 대행사 업무를 수행하면서 아이디어와 소스를 얻는 용도로 많이 쓰고 있어요. LLM 서비스를 기준으로 생각을 확장하거나, 새로운 방향을 검토하는 정도죠. 다만 앞으로는 마케터들의 업무를 더 잘게 쪼개서 자동화할 수 있는 부분, 빠르게 캐치할 수 있는 부분을 설계해보려고 준비하고 있습니다. 결국 생산성을 높이는 방향으로 가야 한다고 생각해요.
Q. 그렇다면 앞으로 필요한 마케터의 역량도 달라질까요?
네. 저는 도메인을 가진 마케터가 AI나 AX 역량까지 함께 갖추는 방향으로 가야 한다고 생각해요. 요즘은 모두가 과도기잖아요. 오늘 알고 있던 지식이 내일이면 금방 바뀌기도 하고요. 단순히 실행을 잘하는 것만으로는 부족할 수 있습니다. 각자가 가진 전문 도메인을 바탕으로 AI를 어떻게 활용할지 고민할 수 있어야 해요. 자동화를 하더라도 방향을 정하고 선택하고 책임지는 건 결국 사람의 역할이니까요.
AI와 AX 역량을 가진 마케터에 대한 수요는 커지고 있다. 하지만 김 대표는 "이 사람이 정말 전문가인지 내가 판별할 수 있을까?"라는 현실적인 고민을 이야기했다. 관련 정보는 많지만, 실제 콘텐츠와 퍼포먼스 업무에 바로 적용하기에는 부족한 경우도 많기 때문이다.
Q. AX 역량을 가진 마케터를 시간제로 활용하는 것도 가능하지 않을까요?
가능성은 있다고 봐요. 다만 아직은 제가 채용 기준을 정하기가 조금 어렵습니다. 마케터의 도메인을 가지고 AX를 만들어낼 수 있는 사람이 어떤 사람인지 판단해야 하잖아요. 온라인상에는 관련 이야기를 하시는 분들이 많지만, 실제 퍼포먼스나 콘텐츠 업무에 가져와 쓰기에는 부족한 점도 있습니다. 니즈는 분명 있지만, "이 사람이 전문가다"라고 판별할 기준을 세우는 데에는 아직 조심스러운 부분이 있어요.
김 대표가 Flexwork를 통해 만족스럽게 경험한 사례 중 하나는 재무 영역이었다. 회사의 데이터는 이미 어느 정도 정리되어 있었지만, 계속 읽히고 해석되는 구조는 아니었다. 김 대표가 해결하고 싶었던 문제는 기록된 데이터를 다시 꺼내 읽을 수 있게 만들고, 관리회계 관점에서 해석 가능한 구조로 설계하는 것이었다.
Q. 시간제 전문가를 통해 어떤 문제를 해결하고 계신가요?
재무 쪽에서 보면 단계가 나뉘어 있다고 생각해요. 데이터를 기록하는 단계, 관리회계 관점에서 정리하는 단계, 그 데이터를 해석하는 단계가 있죠. 저희는 기존에 정리해둔 데이터가 있었지만, 계속 읽히는 구조는 아니었어요. 그래서 그걸 다시 꺼내서 읽을 수 있는 형태로 만들고, 해석하는 단계까지 가기 위한 설계를 하나씩 해나가고 있습니다. 그게 제가 시간제 전문가를 고용하면서 풀고 싶었던 문제였어요.
Q. 실제로 함께 일해보니 어떠셨나요?
상당히 만족하고 있어요. 물론 우려가 없었던 건 아니지만, 모든 채용에는 우려가 있을 수밖에 없잖아요. 결국 문제는 풀타임이냐, 시간제냐, 프리랜서냐의 형태라기보다는 사람의 문제라는 생각을 하게 됐습니다. 인터뷰 과정에서도 도움을 많이 받았어요. 제가 보지 못하는 사이드의 질문들을 함께 해주시고, 미팅에도 같이 참여해주셨어요. 그 과정이 전문가를 판단하고 함께 일하기로 결정하는 데 도움이 됐습니다.
김 대표는 Flexwork를 "항상 다시 생각나게 되는 플랫폼"이라고 표현했다. 물론 모든 매칭이 100% 완벽할 수는 없다. 하지만 조직에 채용 이슈가 생겼을 때, 필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 만날 수 있다는 점. 그것이 성장하는 회사에게는 꽤 큰 안정감이 된다.
Q. 앞으로도 Flexwork를 계속 활용하실 계획인가요?
그럴 것 같아요. 인재 풀이 좋고, 일에 진지한 분들이 많다는 점도 좋았습니다. 물론 매칭이라는 게 100% 만족스럽기만 할 수는 없잖아요. 그럼에도 채용 이슈가 있을 때마다 Flexwork에 올려봐야겠다고 생각하는 이유는, 필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 영입할 수 있는 플랫폼이라는 느낌이 있기 때문이에요. 그런 점에서 저에게는 든든한 플랫폼입니다.
인터뷰의 마지막에서 김 대표는 AI 시대의 채용과 고용에 대해 이렇게 정리했다. 채용은 사람을 뽑는 일이고, 고용은 그 사람과 어떻게 일할지 정하는 일이다. 그리고 이제는 둘 다 바뀌어야 한다. AI가 실행 업무를 보조하거나 대체하기 시작하면서, 앞으로는 각자의 도메인 전문성, AI를 받아들이는 태도, 문제를 구조화하는 능력이 더 중요해진다. 고용 방식도 마찬가지다. 자리를 채우는 방식보다, 필요한 업무를 먼저 정의하고 그 업무에 필요한 시간과 비용을 계산하는 구조가 중요해진다.
Q. AI 시대에 앞으로 채용은 어떻게 바뀔까요?
모든 기업이 비슷한 고민을 하고 있지 않을까 싶어요. 저는 채용과 고용이 둘 다 달라져야 한다고 생각합니다. 채용이 사람을 뽑는 것이라면, 고용은 그 사람과 어떻게 일할 것인가에 대한 질문이잖아요. 예전에는 실행 중심의 사람이 전문성을 인정받았다면, 이제는 AI가 많은 실행을 도울 수 있습니다. 그래서 각자가 가진 전문 도메인과 태도를 함께 봐야 한다고 생각해요.
고용도 마찬가지예요. 단순히 자리를 채우거나 "9 to 6로 일해주세요"라는 방식보다, 필요한 업무를 먼저 규정하고 그 업무에 필요한 시간을 계산해 비용과 효율을 함께 보는 구조로 설계해나가게 되지 않을까 생각합니다.
베러나우의 사례는 단순히 "시간제 전문가를 잘 활용했다"는 이야기에 머물지 않는다. AI로 인해 일의 단위가 바뀌고 있고, 채용의 기준과 방식도 함께 달라지고 있다. 이제 기업은 "누구를 뽑을까"보다 먼저 "어떤 문제를 풀어야 할까"를 질문해야 한다. Flexwork는 그 지점에서 기업이 필요한 업무를 정의하고, 문제를 함께 풀 전문가와 만날 수 있도록 돕는다.
김하나 대표의 말처럼 중요한 건 고용 형태가 아닐 수 있다. 결국 중요한 건 사람이고, 문제를 함께 풀어낼 수 있는 전문성이다. AI 시대의 좋은 채용은 아마 여기서 시작될 것이다.
