경영지도사(마케팅) 2차 시험 준비 Q&A 모음

학습전략

경영지도사(마케팅) 2차 시험 준비 Q&A 모음

경영지도사 시험준비 2026. 8. 5. 12:23

안녕하세요.

공부하시는 여러분의 관점에서 도움이 될 만한 내용을 정리했습니다.

사람마다 공부 방법이 다르기 때문에 아래 내용이 정답은 아닙니다. 참고만 하시면 될 것 같습니다.

Q. 교과서도 회독하고 인강도 들었는데 막상 기억이 안나요

저도 그랬습니다. 읽고 알아보는 것과 백지 상태에서 서술하는 건 천지차이인데요.

머리 속에 더 많은 기억 단서를 남겨두고, 그 기억의 조각들이 서로 연결되도록 구성하는 연습을 많이 해봐야 한다고 생각합니다.

즉, 능동적으로 아는 지식을 구조화하고 간결하게 서술하는 능력이 필요합니다.

저는 그래서 제 요약본 노트도 보고, 때로는 AI 도움도 받고, 안되면 인강 강사 선생님의 해당 부분 설명도 찾아보며 시험에 나오는 이론마다 저만의 설명을 완성했습니다.

처음에는 보고 쓰고, 두세 번째는 백지상태에서 써보고, 길가다가도 혼자 생각하는 방식으로요.

Q. 계속 회독하다 보면 나중에 정말 기억나나요?

잘 모르겠습니다. 저는 적당히 회독하고, 혼자 생각하고 논리적으로 구성하며 쓰는 연습에 집중했습니다.

다만, 회독하시다 보면 아는 부분들이 많아지고 그 부분은 빠르게 스킵할 수 있어서 확실히 속도는 빨라집니다.

Q. 이미 늦은 것 같아요, 어차피 떨어질 시험인데 그래도 공부해야 할까요?

잘 안될 것 같은 상황에서 스스로 동기부여하기는 쉽지 않습니다.

저라면 내년을 위해서 시험은 일단 치고, 공부도 감을 잡는다는 관점에서 무리가 안되는 선에서 스트레스 받지 않고 조금씩 할 것 같습니다.

올해 안하면 내년도 백지상태인 건 똑같거든요. '작년에 좀 해둘 걸' 죄책감만 생깁니다.

또, 마케팅 과목이다보니 배우는 지식이 다 현실 세계에서 쓸모가 있습니다.

Q. 합격하면 좋나요?

다른 자격 시험과 달리 전문자격으로 본인의 전문성을 인정받을 수 있습니다.

실질적으로 수익으로 연결할 수 있는 기회도 많이 생깁니다.

(물론, 당연한 이야기지만 막 시작하는 지도사에게 일획천금으로 많이 들어오는 건 아닙니다.)

다른 자격증도 많이 취득하고 개중에는 국제적으로 인정받는 자격도 있지만 개인적으로는 제일 만족합니다.

또, 끊임없이 공부해야 살아남을 수 있는 환경이기 때문에 자기 발전에 자극이 됩니다.

Q. 앞으로 AI가 다 해줄 텐데 수요가 있을까요?

미시적인 지식 제공 서비스의 경우에는 대체가 가능합니다.

현재, 2026년 기준 해외 빅테크 AI 기업에서는 각종 전문직업인과 계약을 맺고 답변을 개선하는 작업을 하고 있습니다. 미시적 영역에서는 정확도가 사람을 압도할 것입니다.

다만, 복잡성이 높은 서비스의 경우 쉽지는 않을 것이라고 생각합니다.

의뢰인과의 라포가 형성돼야 하는 업무, 다면적인 측면에서 살펴야 하는 업무 등 비언어적이고 묵시적인 요소가 많이 개입된 부분은 AI가 오히려 사람의 경제성을 따라가기 어려울 것 같습니다.

예를 들면, 중소기업의 컨설팅 의뢰를 받아 인사나 각종 사업부서와 인터뷰를 수행하는 경우를 생각해볼 수 있습니다. 컨설턴트가 문제점이나 고충사항을 물어봤을 때, 실무자 입장에서는 자신의 책임으로 비춰지거나 일을 더 시킬 수 있다고 생각해 라포 형성 없이는 솔직하게 얘기하지 않는 경우도 있습니다.

토큰의 경제성 문제도 있습니다. 시각적 정보와 비언어적 정보, 흔히 말하는 눈치 등을 처리하기 위해서는 훨씬 더 다차원적이고 방대한 연산이 수행됩니다. 이는 앤트로픽이 2026년 3월 발표한 연구 결과에서 농업, 육체노동 등 지식정보 외 다른 연산이 수행되는 직군의 대체 가능성을 낮게 예측한 것과도 상통합니다.

즉, 일반인이 쓰기에는 돈이 안됩니다. 사회적 맥락과 문화는 끊임없이 변화하기 때문입니다. 이런 점에서 LLM이 일부 비교우위를 갖는 연산과정 외에도 Input과 Output을 갖는 사람이 더 경제성이 있지 않나 싶습니다.

덧붙이면 구조적 문제도 있습니다. LLM, 대규모 언어 모델의 뼈대는 어텐션 메커니즘입니다. 행렬로 표현된 각 단어 간 유사도를 계산해 다음 단어가 나올 확률을 예측하고 이를 수천, 수만 개의 은닉층을 거쳐 연산합니다. 전혀 엉뚱한 분야의 지식 혹은 세계 150여개의 다른 언어 지식을 끌어와 통찰하기가 가능은 하지만 쉽지는 않습니다.

이밖에 책임이 따르는 평가와 검증의 영역은 여전히 사람에게 있지 않을까 하는 게 개인 소견입니다.