AI로 만드는 일은 빨라졌다. 하지만 무엇을 내보낼지는 여전히 판단해야 한다

AI로 글과 이미지, 영상을 만들 때 저는 먼저 고객이 무엇을 확인하고 싶어 하는지를 생각합니다. 어떤 업종에서, 어떤 역할을 맡고 있는지에 따라 필요한 콘텐츠가 달라지기 때문입니다. 그 방향이 정해져야 AI에 무엇을 맡길지, 만들어진 결과에서 무엇을 확인할지도 분명해집니다.

제가 맡고 있는 산업용 부품 홍보에서는 고객이 제품의 기능과 형상, 실제로 어떤 역할을 하는지를 궁금해합니다. 그래서 제품이 움직이거나 사람이 조작하는 모습을 짧은 숏폼으로 보여주는 방식을 많이 활용합니다. 보기 좋은 화면을 만드는 것과 함께, 고객이 알고 싶었던 부분이 실제로 보이는지를 중요하게 봅니다.

바이브코딩으로 업무에 필요한 앱을 만들고, 반복되는 일을 자동화하고, 블로그와 영상 작업을 함께 진행할 수 있게 됐습니다. 혼자 시도할 수 있는 일이 넓어진 만큼, 결과가 목적에 맞는지 판단할 일도 늘어났습니다. 이때 그동안 쌓아온 업무 경험과 콘텐츠를 보는 기준이 다시 쓰입니다.

같은 AI를 써도, 보여줘야 할 것은 다릅니다

산업용 부품을 소개할 때 고객이 궁금한 것이 “어떻게 움직이나요?”라면, 제품 사진과 설명 문장만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 회전하는 부품은 회전하는 장면을, 손으로 조작하는 제품은 조작할 때의 모습을 보여주는 편이 질문에 더 직접적으로 답합니다.

저는 이런 기능과 형상, 역할을 짧게 확인할 수 있도록 숏폼을 활용하고 있습니다. 모든 사양을 한 영상에 넣기보다, 그 영상에서 고객에게 보여줄 내용을 정하는 방식입니다. 자세한 조건이 필요한 부분은 별도의 설명과 자료로 이어갈 수 있습니다.

100350 조이스틱의 형상과 조작부.

제품의 모습만으로 설명이 충분하지 않은 경우에는 PC에 연결하고 설정하는 과정까지 보여줄 수 있습니다. 아래 화면은 조이스틱을 PC에 연결했을 때 장치 인식과 축·버튼 입력을 살펴보는 영상의 일부입니다.

PC 연결 후 조이스틱의 축·버튼을 확인하는 화면. 제작 영상의 10~22초 구간을 GIF로 발췌했습니다.

다른 일을 맡고 있다면 우선순위도 달라질 겁니다. 디자인 결과를 비교하는 고객에게는 형태와 색, 시각적 완성도가 중요한 판단 근거가 될 수 있습니다. 정확한 정보를 찾는 독자에게는 근거와 설명의 품질, 필요한 조건이 빠지지 않았는지가 중요할 수 있습니다.

어느 한쪽만 갖추면 된다는 뜻은 아닙니다. 산업용 부품 영상도 보기 편해야 하고, 디자인을 소개하는 콘텐츠도 정보가 정확해야 합니다. 다만 고객이 어떤 결정을 앞두고 무엇을 확인하려는지에 따라 더 공들여야 할 부분이 달라집니다.

마케팅 담당자가 맡은 역할도 여기에 연결됩니다. 제품의 첫 이해를 돕는 콘텐츠인지, 비교와 선택을 돕는 콘텐츠인지에 따라 담을 내용과 자세함의 정도를 다르게 정해야 합니다. 같은 도구로 만들었다고 해서 완성 기준까지 같을 수는 없습니다.

회전하는 제품인데 움직임이 빠졌다면

얼마 전 제품 콘텐츠를 정리하면서, 슬립링이 회전하는 모습을 담은 GIF가 정지 이미지처럼 보이는 것을 확인했습니다. 이미지가 들어가 있기는 했습니다. 하지만 제가 보여주려던 건 실제 장착된 상태에서 제품이 어떻게 회전하는지였습니다.

그래서 움직임을 살려달라고 요청하고 원본 파일을 다시 전달했습니다. 정렬이 어색한 부분과 중복으로 들어간 해시태그도 함께 수정하도록 했습니다.

슬립링이 회전하는 실제 원본 영상입니다.

파일을 넣었는지만 확인하면 지나칠 수 있는 문제였습니다. 그러나 고객의 질문을 기준으로 보면 판단이 달라집니다. “회전하는 모습을 보려고 넣은 자료인데, 그 움직임을 볼 수 있는가?”를 확인해야 했습니다.

이 장면을 왜 넣었는지 알고 있어야 결과에서 빠진 것도 보입니다. AI로 만드는 콘텐츠를 검토할 때도 저는 이런 관점이 중요하다고 생각합니다.

병렬로 만드는 동안, 검토 기준도 나눠야 합니다

블로그 초안을 만드는 동안 이미지 작업을 진행하고, 영상이나 업무 앱 수정도 함께 맡길 수 있습니다. 한 사람이 모든 작업을 순서대로 붙잡고 있어야 했던 방식과는 달라졌습니다.

병렬 제작과 결과 검토의 흐름.

그만큼 서로 다른 결과물을 판단해야 합니다. 글은 자연스러운데 제품 설명이 틀릴 수 있고, 영상은 멋진데 중요한 동작이 보이지 않을 수 있습니다. 앱도 화면이 열리는 것과 원하는 업무를 제대로 처리하는 것은 따로 확인해야 합니다.

제품 콘텐츠라면 원본 사양과 실물 자료를 대조하고, 영상이라면 실제 재생 화면에서 설명한 장면이 보이는지 살펴야 합니다. 업무 앱이라면 입력한 값이 어디에 저장되고 어떤 결과로 이어지는지를 확인해야 합니다.

반복해서 확인할 수 있는 항목은 기준으로 남기고, 맥락을 알아야 판단할 수 있는 부분은 직접 살피는 식으로 검토를 나눌 필요가 있습니다. 만들어진 양이 많아졌다는 이유로 이 과정을 건너뛰기는 어렵습니다.

경험은 검토할 지점을 찾는 데 쓰입니다

저는 그동안 고객에게 들었던 질문, 제품을 설명하던 방식, 만들고 접해온 콘텐츠들이 결과물을 검토할 때 연결된다고 느낍니다. 무엇을 더 넣어야 하는지뿐 아니라, 어디까지 덜어내도 의미가 남는지 판단할 때도 도움이 됩니다.

물론 익숙하다는 이유로 모든 내용이 맞다고 볼 수는 없습니다. 사양이나 수치는 원문과 비교해야 하고, 잘 모르는 영역은 별도로 확인해야 합니다. 경험은 검증을 대신하기보다, 먼저 살펴볼 부분을 찾는 데 쓰입니다.

AI에 작업을 맡길 때도 이런 기준을 앞에 적어두면 좋겠습니다. 누구에게 보여줄 것인지, 그 사람이 무엇을 확인해야 하는지, 결과에서 어떤 장면이나 정보가 빠지면 안 되는지를 구체적으로 정하는 겁니다.

예를 들어 제품 영상이라면 실제 제품의 형태를 유지할 것, 설명하는 동작이 화면에 보일 것, 작은 화면에서도 핵심 문구를 읽을 수 있을 것처럼 확인 가능한 조건을 둘 수 있습니다. 업무 자동화라면 줄이려는 작업과 결과 확인 방법, 잘못 처리됐을 때 알아차릴 방법을 먼저 정해둘 수 있습니다.

익숙한 작업 하나로 시작해 이전 결과와 비교하고, 수정한 부분과 그 이유를 남겨보는 것도 방법입니다. 그 기록이 쌓이면 다음 요청과 검토 기준도 더 구체적으로 바뀔 수 있습니다.

만들어진 결과를 목적과 기준에 맞춰 검토하는 과정.

결국 기준은 내가 맡은 일과 고객에게 있습니다

AI 덕분에 여러 콘텐츠를 동시에, 더 빠르고 쉽게 만들 수 있게 됐습니다. 하지만 무엇을 어떤 형태로 보여줄지 기획하고, 완성된 결과가 목적에 맞는지 마지막까지 검토하는 일은 여전히 마케터의 몫입니다.

콘텐츠의 방향과 완성도를 판단하는 기준도 산업과 업종마다 다릅니다. 제가 다루는 산업용 부품은 화려하게 꾸미기보다 실제 제품의 모습과 움직임을 있는 그대로 보여주는 것이 중요합니다. 디자인이 중요한 업종이라면 시각적 완성도에, 정보가 중요한 분야라면 설명의 깊이와 정확성에 더 힘을 줘야 할 겁니다.

결국 AI로 얼마나 많이 만들었느냐보다, 우리 고객에게 필요한 것을 제대로 보여줬느냐가 중요합니다. 도구가 같아도 콘텐츠의 답까지 같을 수는 없습니다.

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