안녕하세요. 희명미디어입니다. 기업홍보영상 제작을 상담하다 보면 “요즘 AI로 만들면 제작비가 많이 줄지 않나요?”라는 질문을 받습니다. 생성형 AI로 장면을 만들고 편집 과정의 일부를 자동화할 수 있으니 충분히 나올 법한 질문입니다. 다만 어떤 작업을 AI에 맡길 수 있는지와 그 결과물을 실제 납품에 쓸 수 있는지는 구분해서 봐야 합니다.

저희가 중요하게 보는 것도 바로 그 구분입니다. AI를 사용했다는 사실보다 어느 단계에서 시간을 줄였고, 어떤 판단과 검수는 사람이 맡았는지 확인해야 영상의 완성도를 설명할 수 있습니다. 기획부터 촬영, 후반작업까지 순서대로 살펴보겠습니다.

기획 단계에서는 시안이 빨라졌지만 방향을 정하는 일은 남습니다 영상 제작의 초반에는 무드보드와 스토리보드, 콘셉트 시안을 놓고 제작사와 발주사가 방향을 맞춥니다. 예전에는 참고 영상을 찾거나 시안을 직접 그려 설명했다면, 이제는 Adobe Firefly나 Midjourney 같은 도구로 분위기와 구도를 빠르게 시각화할 수 있습니다. 아직 촬영하지 않은 장면을 미리 보여주고 의견을 받는 데 도움이 됩니다.

실제 사례도 있습니다. Adobe가 2025년 10월 소개한 영상 제작 과정에서는 일러스트레이터가 먼저 캐릭터를 그린 뒤 Firefly로 시안을 발전시키고, Premiere에서 장면을 이어 붙여 애니매틱을 구성했습니다. 처음부터 모든 기획을 AI가 맡은 것이 아니라 사람이 정한 방향을 더 빠르게 검토한 셈입니다. 하지만, 시안이 여러 장 나왔다고 기획이 끝난 것은 아닙니다. 우리 기업의 어떤 역량을 보여줄지, 시청자가 무엇을 이해해야 할지, 실제 촬영 가능한 장면은 무엇인지 결정해야 합니다. 그 기준이 없으면 보기 좋은 이미지가 쌓여도 영상의 이야기는 정리되지 않습니다.

촬영 현장에서는 실제 사실을 기록해야 할 장면이 있습니다

AI 영상이 발전했다고 해서 모든 현장 촬영이 불필요해진 것은 아닙니다. 기업의 실제 설비, 제품의 작동 방식, 임직원의 인터뷰처럼 사실을 확인할 목적으로 보여주는 장면은 실물과 현장의 정확성이 중요합니다. 생성된 공장 장면을 실제 사업장의 모습처럼 사용한다면 오해가 생길 수 있습니다.

그렇다고 AI가 촬영과 무관한 것도 아닙니다. 가상 배경을 사전에 검토하거나 특수효과의 완성 모습을 미리 보여주는 데 쓸 수 있습니다. 칠레 제작사 Trópico는 Under Armour 광고를 준비하면서 Runway로 낮 장면의 레퍼런스를 밤 분위기로 바꾸고 불꽃 효과를 시험했습니다. 이후 실제 선수와 경기장에서 촬영하고 후반작업에서 AI 효과를 결합했습니다. 핵심은 촬영을 없애는 것이 아니라 필요한 장면과 효과를 미리 판단한 데 있습니다. 기업홍보영상에서도 마찬가지입니다. 어떤 장면은 실제로 확보해야 하고, 어떤 부분은 생성형 도구로 보완할 수 있는지 기획 단계에서 나누는 편이 좋습니다. 그 경계는 업종과 영상의 목적에 따라 달라집니다.

후반작업은 빨라졌지만 최종 편집까지 자동으로 끝나지는 않습니다

AI 도구의 변화가 가장 쉽게 체감되는 곳은 편집실입니다. Adobe Premiere는 음성 전사를 바탕으로 발언을 찾아 편집하는 기능과 자막 번역을 지원합니다. DaVinci Resolve Studio 20에는 대본과 촬영 음성을 비교해 타임라인 초안을 만드는 IntelliScript 같은 기능도 들어갔습니다. 다국어 더빙과 음성 보정 역시 제작 단계에서 선택할 수 있는 도구가 늘었습니다.

이런 기능은 반복 작업을 줄여줍니다. 긴 인터뷰에서 필요한 발언을 찾거나 자막 초안을 만드는 시간이 줄어들 수 있습니다. 그러나 장면의 연결이 자연스러운지, 발언을 잘라 의미가 바뀌지 않았는지, 회사명과 기술 용어가 정확한지는 다시 확인해야 합니다. 다국어 더빙은 원문의 의미와 입 모양, 음성의 자연스러움도 검토가 필요합니다.

저희가 편집에서 중요하게 보는 것은 속도보다 최종 판단입니다. 자동화된 초안이 있어도 어떤 장면을 남기고 어떤 문장을 빼야 하는지는 영상의 목적과 연결해서 결정해야 합니다.

AI로 만든 광고의 반응은 기술만으로 설명되지 않습니다

2024년 코카콜라는 오랜 기간 사용해 온 크리스마스 광고의 이미지를 생성형 AI로 재해석해 공개했습니다. 일부 시청자는 새로운 제작 방식을 흥미롭게 봤지만, 다른 시청자들은 장면의 부자연스러움과 기존 광고가 주던 감성의 차이를 지적했습니다. 이후에도 AI를 활용한 시즌 광고가 이어지면서 비슷한 논의가 계속됐습니다.

이 사례를 두고 AI 광고는 실패한다고 결론 내릴 수는 없습니다. 오히려 익숙한 브랜드 자산을 새 방식으로 표현할 때 무엇을 유지해야 하는지 묻는 계기로 보는 편이 적절합니다. 장면을 생성하는 능력과 그 장면이 브랜드의 기억, 메시지, 고객의 기대에 맞는지는 다른 문제이기 때문입니다.

국내 제작 현장도 전면 대체보다 부분 활용에 가깝습니다

한국콘텐츠진흥원이 발표한 2025년 4분기 조사에서 콘텐츠 사업체의 생성형 AI 활용률은 32.1%였습니다. 방송·영상 분야는 31.9%, 광고 분야는 40.9%로 집계됐습니다. AI를 활용하는 사업체 가운데 33.8%는 전사적으로, 66.2%는 일부 부서에서 도입했다고 답했습니다. 2026년 전체 실적이 아니라 2025년 4분기 조사 결과라는 점은 구분할 필요가 있습니다.

이 수치만으로 국내 모든 영상제작업체의 작업 방식을 단정할 수는 없습니다. 다만 AI가 모든 공정을 대체했다기보다 업무에 따라 선택적으로 활용되는 모습을 보여주는 참고 자료는 됩니다. 제작사마다 사용하는 도구와 검수 체계도 서로 다를 수 있습니다.

발주사가 확인할 것은 AI 사용 여부보다 결과물을 책임지는 방식입니다

기업홍보영상 제작사를 선택할 때는 “AI를 쓰나요?”라는 질문에서 한 걸음 더 들어갈 필요가 있습니다. 기획 단계의 시안은 누가 결정하는지, 실사와 생성 장면의 경계는 어디인지, AI로 만든 결과물을 누가 어떤 기준으로 검수하는지 물어보는 것입니다. 고객이 제공한 기밀 자료를 외부 도구에 입력해도 되는지, 생성물의 상업적 이용 조건이 맞는지도 확인해야 합니다.

저작권과 라이선스 문제도 일괄적으로 안전하다고 말할 수 없습니다. AI 서비스마다 입력 자료의 처리 조건과 출력물 이용 범위, 권리 침해 관련 약관이 다릅니다. 특히 기존 브랜드나 인물의 외형을 참고하거나 외부 음원·이미지를 함께 쓴다면 별도 권리 확인이 필요할 수 있습니다. 기업용 요금제를 사용했다는 이유만으로 모든 위험이 사라지는 것은 아닙니다.

AI가 적합한 작업에는 적극적으로 활용하되 사실 확인과 브랜드 판단, 최종 승인 기준은 명확하게 남겨두는 것이 좋습니다. 희명미디어도 AI 활용 자체를 목표로 삼기보다 제작 목적에 맞는 장면을 확보하고 검수하는 과정을 중요하게 보고 있습니다.

AI는 영상 제작의 여러 과정을 바꾸고 있습니다. 다만 제작 속도가 빨라졌다는 것과 영상이 기업의 메시지를 정확하게 전달한다는 것은 같은 말이 아닙니다. 앞으로도 중요한 것은 어떤 도구를 사용했는지가 아니라, 그 도구가 만들어낸 결과를 목적에 맞게 선택하고 책임지는 사람의 판단이라고 생각합니다.

감사합니다.

희명미디어 드림

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