"AI가 이미지를 만들어준다고? 그럼 우리는 이제 필요 없는 거 아냐?""AI로 만들었다고 하면 클라이언트가 싫어하지 않을까?""퀄리티가 좋아 보이긴 하는데... 저작권은 괜찮은 걸까?"
2022년 Midjourney와 DALL-E2가 공개된 이후,
AI 이미지 생성 기술은 마케팅, 디자인 실무자들 사이에서 뜨거운 감자가 되었습니다.
누군가는 두려워하고, 누군가는 적극적으로 도입하는 가운데,
현직 디자이너와 마케터들이라면 한 번쯤 고민해 보았을 만한 주제에 대해 이야기해보려고 합니다 :)
"AI 이미지, 어디까지 써도 될까?"
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✔️ AI 이미지 생성의 현주소
지난 2년간 AI 이미지 생성 기술은 놀라운 속도로 발전했습니다.
초기의 부자연스러운 결과물에서 벗어나, 이제는 실제 전문가가 제작한 것 같은 높은 품질의 이미지를 만들어내는 수준에 도달하고 있습니다.
특히 주목할 만한 변화는 다음과 같습니다:
- 텍스트 프롬프트에 대한 높은 이해도
- 일관된 스타일과 톤앤매너 유지
- 이미지 품질과 해상도의 비약적인 향상
- 직관적 UI와 사용성을 가진 다양한 AI 이미지 생성 서비스의 출시
최근에는 AI 생성 이미지의 대표적인 약점으로 여겨졌던 텍스트나 손가락 등 세부 표현력까지도 획기적으로 개선된 생성 모델(Flux 등)이 등장하면서 생성형 AI의 활용 범위가 더욱더 넓어졌죠.
(이미지 출처: AFTER 이미지는 드래프타입 스튜디오의 'Creative Studio'를 사용해 제작되었습니다.)
✔️ 현업에서는 이미 적극적으로 활용 중
"AI가 디자이너의 일을 대체할 것이다", "AI로 만든 이미지는 식별이 쉬울 것이다"라는 기존의 예상과 달리, 현업에서 AI 이미지 생성 기술은 인간을 '대체'하는 것이 아닌 '보완'하는 도구로 적극 활용되고 있습니다.
전문가들은 AI를 자신의 작업 프로세스에 자연스럽게 통합하여 활용함으로써 전체 제작 과정에서 작업 시간을 효율적으로 단축하고 있습니다.
# 디자이너가 AI를 활용하는 방법
"실제로 AI를 써보니 제가 생각했던 것과 완전히 달랐어요. 최종 결과물을 만들어주는 도구가 아니라, 디자인 과정을 더 풍부하게 만들어주는 도구더라고요. 특히 클라이언트와의 초기 미팅에서 다양한 방향성을 빠르게 제시할 수 있다는 게 큰 장점입니다."- B사 시니어 디자이너
AI 기술이 급속도로 발전하면서, 많은 사람들은 AI가 완성된 디자인을 바로 만들어낼 것이라 염려했습니다. 하지만 현업 디자이너들은 AI를 훨씬 현명한 방식으로 활용하고 있습니다.
먼저, 아이데이션 단계의 도구로 활용합니다. 다양한 디자인 컨셉을 빠르게 시각화하고, 때로는 생각지도 못한 참신한 디자인 요소를 발견하기도 합니다. 특히 클라이언트와의 초기 미팅에서 여러 방향성을 제시할 때 매우 유용하죠.
작업 프로세스 역시 마찬가지입니다. AI가 기존 디자인 툴을 완전히 대체할 것이라는 예상과 달리, 디자이너들은 AI와 기존 툴을 적절히 섞어 사용합니다. 초기 시안 제작이나 반복적인 작업은 AI로 시간을 단축하고, 섬세한 디테일 작업은 여전히 기존 툴을 활용하는 방식입니다.
# 마케터가 AI를 활용하는 방법
"처음에는 AI가 만든 이미지를 마케팅에 써도 될까 걱정했어요. 하지만 A/B 테스트용 이미지 제작부터 시작해서 점진적으로 활용 범위를 넓혀가니, 오히려 더 다양한 실험과 최적화가 가능해졌습니다."- N사 콘텐츠 마케터
마케터들의 AI 이미지 활용법 역시 흥미롭습니다. 처음에는 단순히 이미지를 만드는 도구 정도로만 생각했지만, 실제로는 마케팅 성과를 개선하는 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 같은 캠페인의 다양한 이미지 버전으로 A/B 테스트를 진행하고, 타겟층별로 맞춤형 비주얼을 제작하며, 실시간으로 변하는 트렌드를 콘텐츠에 빠르게 반영할 수 있게 되었죠.
또한 많은 사람들이 AI로 인해 마케터와 함께 일하는 디자이너의 역할이 줄어들 것이라 예상했지만, 오히려 반대의 일이 일어났습니다. 마케터와 디자이너의 협업이 더욱 강화된 것입니다. AI로 빠르게 초안을 만들어 피드백을 주고받고, 다양한 방향성을 미리 검증할 수 있게 되었습니다. 제작 주기가 단축되면서 결과물의 퀄리티도 자연스럽게 높아졌습니다.
(이미지 출처: 본 이미지는 드래프타입 스튜디오의 'Creative Studio'를 사용해 제작되었습니다.)
✔️ 그러나 만능은 아니다
하지만 AI 이미지 생성 기술은 아직 완성형이 될 수 없습니다. 기술의 한계를 명확히 안다면 아직까지 모호한 활용 범위도 보다 명확해지겠죠.
# 아직은 어려운 영역
- 정교한 로고나 브랜딩 작업
- 일관된 캐릭터의 다양한 포즈/표정
- 특정 제품의 정확한 재현
- 복잡한 레이아웃의 디자인물
# 특히 신중해야 하는 경우
- 법적 검증이 필요한 제작물
- 브랜드의 핵심 아이덴티티 작업
- 정확성이 중요한 제품 이미지
- 대규모 캠페인의 메인 비주얼
이처럼 아직 전문가의 섬세한 손길이 필요한 영역이 많습니다. 특히 브랜드의 정체성이 걸린 작업이나 법적 책임이 따르는 제작물에서는 더욱 신중한 접근이 필요합니다. 캐릭터의 일관된 표현이나 정교한 로고 작업, 복잡한 레이아웃의 디자인 역시 전문가의 영역으로 남아있죠.
이러한 한계점들로 인해 AI는 우리의 작업을 완전히 대체하는 것이 아닌, 기존 작업 과정을 더 효율적이고 창의적으로 만들어주는 보조 도구로 자리 잡아가고 있습니다.
(이미지 출처: 본 이미지는 드래프타입 스튜디오의 'Creative Studio'를 사용해 제작되었습니다.)
✔️ 결국 중요한 건 '활용 방식'
"AI는 노동력 대체가 아닌 협업의 도구라는 관점의 전환이 필요합니다."- 마이크로소프트의 이건복 상무 (휴넷 CEO 포럼 "포사이트 코리아 2025')
앞서 계속 이야기한 바와 같이, 현재의 AI 이미지 생성 기술은 '대체제'가 아닌 '보조 도구'로서 가장 큰 가치를 발휘합니다.
정리하자면, 다음과 같은 방식으로 실무에서 활용할 때 가장 큰 효과를 낼 수 있습니다.
# 아이데이션 도구로 활용
- 다양한 방향성을 빠르게 테스트
- 새로운 시각적 영감 획득
- 예상치 못한 크리에이티브 발견
# 작업 효율화 도구로 활용
- 반복적인 작업 자동화
- 이미지 보정/확장
- 배경 요소 생성
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이번 글에서는 AI 이미지 활용의 전반적인 현황과 가능성을 살펴보았습니다.
앞으로 이어질 글에서는 다음과 같은 실무적인 내용들을 자세히 다룰 예정입니다.
- AI 이미지 활용 시 법적 고려사항
- 생성 결과물의 품질 관리와 워크플로우 최적화
- AI 기술 도입을 위한 클라이언트 커뮤니케이션 방법
- 실무자의 상세 활용 프로세스
- AI 시대의 마케터, 디자이너에게 요구되는 새로운 직무 역량
- AI 기술 사용 시 지켜야 할 윤리적 가이드라인 등
바로 다음 편에서는 '실무자를 위한 고품질 AI 이미지 생성 노하우'를 통해
AI로 이미지를 제작할 때 필수적으로 알아야 할 사항들에 대해 상세히 알아보겠습니다 :)
