지난 글에서는 현직 아트디렉터와 함께 AI 이미지 작업의 실제 프로세스를 살펴봤습니다.
하지만 아무리 뛰어난 결과물을 만들어내더라도,
이를 이해관계자들과 효과적으로 커뮤니케이션하지 못한다면 그저 그럴듯한 시도로 끝나고 말게됩니다.
"AI로 만들었다고 하니까 뭔가 불안한데..."
"이게 정말 우리 브랜드에 맞을까요?"
"법적으로 문제는 없나요?"
위와 같은 우려를 어떻게 해소하고, AI 활용의 실질적인 가치를 설득력 있게 전달할 수 있을지
실제 현장의 커뮤니케이션 전략과 노하우를 일부 공유하려고 합니다 :)
✔️ 상황별 커뮤니케이션 전략
제작 방식보다는 결과물의 가치에 집중하는 것이 핵심입니다. AI는 목적을 달성하기 위한 수단일 뿐, 그 자체가 장점이 될 수는 없죠.
효과적인 커뮤니케이션을 위해서는 조직의 특성과 프로젝트의 상황을 모두 고려해야 합니다.
위 이미지는 드래프타입의 'Creative Studio'를 통해 제작된 AI 이미지입니다.
# 조직 특성별 접근법
◼️ 보수적인 조직과의 협업
작은 성공 경험부터 시작하는 것이 효과적입니다. 전체 프로젝트 중 리스크가 적은 영역을 파일럿 프로젝트로 선정하고, 그 성과를 바탕으로 단계적으로 확장해나가는 방식이죠.
예를 들어 SNS 콘텐츠 제작에서는 매월 2-3개의 이미지로 시작해 긍정적인 성과가 쌓이면서 전체 콘텐츠의 40% 이상을 AI로 제작하는 수준까지 발전한 사례들이 있습니다. 이때 중요한 것은 각 단계별로 명확한 성과 지표를 설정하고, 이를 꾸준히 모니터링하며 리스크 관리 방안을 함께 제시하는 것입니다.
◼️ 변화와 혁신을 추구하는 조직과의 협업
최신 기술을 활용한 차별화 포인트를 강조하되, 구체적인 비즈니스 임팩트를 함께 제시하는 것이 중요합니다. 특히 경쟁사 대비 시장 선점 효과나 브랜드 이미지 강화 측면에서의 이점을 부각하면 좋습니다. 실험적인 시도가 가능한 프로젝트를 발굴하고, 성공 사례를 만들어 조직 전반으로 확산시키는 전략이 효과적입니다. 이러한 조직에서는 AI 활용이 디지털 혁신의 상징적인 사례가 될 수 있습니다.
◼️ 비용 효율성을 중시하는 조직과의 협업
기존 제작 프로세스와의 구체적인 비용/시간 비교 분석이 설득력을 높입니다. 실제 사례를 보면, 월 50개 이상의 소셜미디어 콘텐츠가 필요한 프로젝트에서는 제작 비용을 평균 45% 절감할 수 있었고, 수정 요청이 잦은 프로젝트에서는 커뮤니케이션 비용까지 포함해 최대 60%의 비용 절감 효과가 있었습니다. 특히 장기 프로젝트의 경우, 초기 세팅 비용을 고려한 월별 비용 절감 시뮬레이션을 제시하면 더욱 효과적입니다.
# 프로젝트 상황별 접근법
◼️ 대규모 콘텐츠 제작이 필요한 경우
콘텐츠 제작 파이프라인 구축 방안과 함께 일관된 퀄리티 유지를 위한 프로세스를 제시합니다. 특히 브랜드 톤앤매너를 반영한 프롬프트 템플릿을 구축하거나 브랜드 아이덴티티를 보여줄 수 있는 AI 모델을 사용하여 제작 효율을 높이면서도 브랜드 일관성을 유지하는 방안을 구체적으로 설명하는 것이 중요합니다.
◼️ 시급한 일정 대응이 필요한 상황
기존 워크플로우 대비 단축되는 제작 시간을 구체적으로 시각화하여 제시합니다. 특히 피드백-수정 프로세스 간소화 방안과 품질 관리를 위한 신속 검수 프로세스를 함께 제안하면 좋습니다. 다만 이 경우에도 최소한의 품질 기준과 검수 절차는 반드시 포함시켜야 합니다.
◼️ 새로운 브랜드 비주얼 탐색이 필요한 경우
다양한 방향성의 시안을 빠르게 제작하고 검증할 수 있다는 장점을 부각합니다. A/B 테스트를 통한 데이터 기반의 의사결정이 가능하다는 점, 트렌드 변화에 즉각적인 대응이 가능하다는 점을 구체적인 사례와 함께 제시하면 설득력이 높아집니다. 특히 브랜드 리뉴얼이나 신규 캠페인 기획 단계에서 효과적입니다.
✔️ 효과적인 협업을 위한 가이드라인 구축하기
불필요한 커뮤니케이션을 줄이고 실현 가능한 기대치를 설정하기 위해서는 명확한 가이드라인이 필수입니다.
특히 내부 팀원들과 외부 협력사 모두가 참고할 수 있는 실용적인 기준을 제시하면 좋습니다.
AI 이미지 활용이 확대될수록 오히려 그 한계와 경계를 명확히 하는 것이 중요해집니다.
무작정 새로운 기술을 적용하는 것이 아니라, 프로젝트의 특성과 목적에 맞게 전략적으로 활용해야 하기 때문입니다.
다음은 실무에서 검증된 AI 이미지 활용의 범위와 한계입니다.
✅ 활용이 효과적인 경우
- 다양한 무드와 분위기를 탐색하는 기획 단계
- 시즌성 콘텐츠나 다량의 SNS 소재가 필요한 경우
- 브랜드 무드를 전달하는 보조 이미지
- A/B 테스트용 광고 소재
- 대량의 베리에이션이 필요한 프로모션 이미지
❌ 신중한 접근이 필요한 경우
- 제품의 세부 디테일이 중요한 메인 컷
- 정확한 제품 정보나 스펙이 포함되어야 하는 경우
- 법적 규제가 있는 제품의 패키지나 광고물
- 특정 인물이나 장소의 정확한 재현이 필요할 때
- 브랜드의 핵심 아이덴티티를 표현하는 이미지
크리스마스 시즌 할인용 프로모션 이미지 예시(제작 출처: 드래프타입 'Creative Studio')
이러한 기준은 단순히 가이드라인으로 문서화하는 것에서 그치지 않습니다. 실제 프로젝트에서 지속적으로 검증하고 보완하면서, 조직에 맞는 협업 체계로 발전시켜 나가야 합니다.
◼️ 명확한 프로세스 설계
- 프로젝트 기획 단계에서 AI 활용 범위 정의
- 피드백과 수정 요청을 위한 표준화된 양식 개발
- 품질 관리를 위한 단계별 체크포인트 설정
- 이슈 발생 시 대응 프로세스 수립
◼️ 브랜드 특화 에셋 구축
- 브랜드 톤앤매너를 반영한 프롬프트 라이브러리 구축
- 성공적인 결과물에 대한 케이스 스터디 축적
- 자주 사용되는 이미지 스타일에 대한 프리셋 개발
- 브랜드 가이드라인과 연계된 품질 기준 수립
◼️ 리스크 관리 체계 마련
- 법적/윤리적 이슈에 대한 사전 체크리스트
- 저작권 및 초상권 관련 가이드라인
- 이미지 사용 범위와 라이센스 정책 수립
- 문제 발생 시 신속한 대응 방안 준비
이러한 기반이 갖춰지면 자연스럽게 AI를 활용한 작업 프로세스가 기존 워크플로우에 안착하게 됩니다.
특히 초기에 이러한 가이드라인을 잘 구축해두면, 프로젝트가 진행될수록 커뮤니케이션 비용은 줄고 결과물의 품질은 높아지는 선순환을 만들어낼 수 있습니다.
※ 리스크 관리에 대한 내용은 차후에 심도있게 다룰 예정입니다.
※ 작업 프로세스 설계, 브랜드 특화 에셋 구축 등에 대한 내용은 아래의 이전 콘텐츠에서 보다 자세히 확인하실 수 있습니다.
AI는 결국 우리의 크리에이티브 작업을 돕는 하나의 도구일 뿐입니다. 중요한 건 이 도구를 통해 어떤 가치를 전달할 수 있는지, 그리고 그 과정을 어떻게 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있는지입니다.
보다 효율적이고 창의적인 프로세스를 위해, 프로젝트의 모든 관계자들이 AI를 하나의 새로운 도구로 자연스럽게 받아들이고 활용할 수 있는 문화를 만들어가는 것. 그것이 바로 지금 우리에게 필요한 진정한 '디지털 트랜스포메이션'이 아닐까요?
다음 글에서는 AI 시대에 디자이너와 마케터에게 요구되는 새로운 역량에 대해 이야기해보도록 하겠습니다.
