디지털 콘텐츠의 경쟁이 치열해진 지금, 텍스트만으로는 사용자의 시선을 끌기 어렵다. 오늘은 이 콘텐츠 제작 환경 속에서 AI 이미지 생성 도구를 활용해 제작 시간을 얼마나 단축할 수 있었는지에 대해 이야기해보고자 한다.
특히 블로그, 뉴스레터, SNS 포스트, 프레젠테이션 자료 등 어떤 형식의 콘텐츠이든 이미지는 메시지를 시각적으로 전달하고, 정보 이해 속도를 높이며, 전체 콘텐츠의 퀄리티를 결정짓는 중요한 요소가 되었다. 하지만 문제는 이미지 제작에 들어가는 시간과 비용이 결코 가볍지 않다는 점이다. 사진 촬영, 스톡 이미지 탐색, 디자인 작업 등 수많은 단계를 거쳐야만 콘텐츠에 맞는 이미지를 확보할 수 있기 때문이다.
이런 문제를 해결하기 위해 이번 실험에서는 Midjourney, DALL·E, Canva AI 이미지 생성기 등 다양한 도구들을 활용하여, 기획부터 제작까지의 시간을 얼마나 줄일 수 있었는지, 실제 활용성과 품질은 어떤 수준이었는지를 직접 검증해보았다.
실험 배경: 왜 AI 이미지 생성 도구가 필요했는가
콘텐츠 제작 과정에서 ‘이미지’는 텍스트만큼 중요한 전달 도구이다. 특히 블로그, 카드뉴스, SNS 콘텐츠처럼 시각적 집중도가 높은 콘텐츠일수록 이미지는 정보 전달력과 주목도를 동시에 결정짓는다. 그런데 실무에서는 이미지 제작이 항상 병목 구간이었다. 글은 다 썼는데 이미지가 없어서 발행이 지연되고, 디자이너의 작업 일정에 따라 콘텐츠 일정이 밀리는 경우도 비일비재했다. 이때마다 “내가 직접 이미지를 만들 수 있다면 얼마나 좋을까?”라는 생각이 들곤 했다.
기존에는 스톡 이미지 사이트를 통해 대체 이미지를 찾거나, 필요에 따라 직접 포토샵을 열고 디자인을 하기도 했지만, 이 과정은 시간도 오래 걸릴 뿐 아니라 원하는 표현을 얻기 어렵다는 문제가 있었다. 특히 구체적인 콘셉트가 필요한 상황에서는 ‘딱 맞는 이미지’를 찾기란 거의 불가능에 가까웠다. 이 때문에 이미지 제작은 늘 가장 비효율적인 단계로 인식되었다.
이런 문제를 해결하기 위해 도입한 것이 바로 AI 이미지 생성 툴이었다. 이번 실험에서는 Midjourney, DALL·E 3, Canva AI 이미지 생성기, Microsoft Designer 등을 활용했다. 이들 툴은 텍스트 기반 프롬프트만 입력하면 몇 초 내에 이미지를 생성해주며, 원하는 스타일, 색감, 구성 요소 등을 자유롭게 조절할 수 있는 기능도 탑재되어 있었다. 핵심은 정확한 콘셉트를 시각화할 수 있는 능력이었고, 실험은 실제 콘텐츠 제작에 이 툴을 도입했을 때 시간과 퀄리티에 어떤 영향을 미치는지를 중심으로 설계되었다.
실험은 총 2주간, 12개의 블로그 콘텐츠를 대상으로 진행되었다. 각 콘텐츠는 표지 이미지 1장, 본문 내 삽입용 이미지 3~5장을 필요로 했으며, 모두 AI 생성 이미지로 대체하였다. 이때 기존 방식과 비교해 각 이미지당 소요 시간, 수정 반복 횟수, 완성도 만족도 등을 비교했고, 팀 내부 디자이너와 협업 시 어떤 변화가 나타나는지도 함께 관찰하였다.
결론부터 말하자면, 실험은 기존 이미지 제작 방식과는 전혀 다른 ‘새로운 업무 흐름’을 만들어주었다. AI가 도입되자 이미지 제작은 더 이상 전문 기술자의 작업이 아닌, 기획자가 즉시 실행할 수 있는 업무로 바뀌었고, 콘텐츠 제작 속도는 눈에 띄게 빨라졌다. 특히 반복적이고 단순한 이미지 작업에서는 AI가 전면적으로 대체 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
생성 속도와 반복 효율성의 압도적인 차이
AI 이미지 생성 도구를 사용하면서 가장 먼저 체감할 수 있었던 변화는 단연 ‘속도’였다. 콘텐츠 제작에서 이미지 한 장이 빠르게 준비된다는 것은 단순한 편의의 문제가 아니라, 전체 프로젝트 일정과 직결되는 핵심 효율 요인이다. 기존 방식으로는 이미지 한 장을 확보하는 데 수십 분에서 길게는 몇 시간이 걸리는 경우도 있었다. 스톡 이미지를 찾아 헤매고, 후보를 비교하고, 적절한 걸 고른 후 편집 툴에서 크롭, 보정, 텍스트 삽입을 거치는 과정은 결코 단순하지 않았다.
반면, AI 이미지 생성 툴은 텍스트 프롬프트만 입력하면 수십 초~1분 내로 이미지 시안을 제시해준다. Midjourney의 경우 시안 4개를 한 번에 받아볼 수 있고, 원하는 이미지를 업스케일하거나 변형하여 재생성하는 데 걸리는 시간도 1분 이내였다. DALL·E는 단순하고 명확한 묘사일수록 훨씬 빠른 결과물을 보여줬고, Canva의 AI 생성 기능은 미리 만들어진 템플릿과 결합해 활용할 때 더욱 강력한 결과를 만들어냈다.
시간 차이는 구체적으로 다음과 같다. 기존에 표지 이미지 하나를 만들기 위해 평균 45분이 소요되던 작업이, AI 툴을 활용한 이후에는 8~10분이면 충분했다. 삽입용 서브 이미지도 평균 3장 기준 1시간 이상 걸리던 것이 15~20분 내로 단축되었다. 즉, 이미지 제작에만 평균 1.5~2시간 소요되던 작업이 30분 내로 마무리되는 구조가 가능해진 것이다.
반복 효율성은 시간 절감 효과 이상으로 강력한 장점이었다. 특히 ‘같은 스타일, 다른 키워드’로 반복 생성해야 하는 콘텐츠에서 AI는 일관성과 확장성을 동시에 제공했다. 예를 들어 블로그 시리즈나 카드뉴스 연재물처럼 구조는 동일하지만 매회 주제가 바뀌는 작업의 경우, Midjourney에서는 기존 프롬프트의 키워드 몇 개만 바꾸면 동일 톤의 이미지가 쉽게 생성되었다. 기존에는 매 회차마다 디자인 템플릿을 수정하고 색감이나 레이아웃을 조정해야 했지만, AI를 쓰면 그 부담이 현저히 줄어든다.
이러한 반복 작업의 속도 향상은 정량적 수치로도 실험을 통해 입증할 수 있었다. 이미지 제작에만 매주 평균 8~10시간을 소요하던 콘텐츠 팀의 리소스가 AI 도입 이후 평균 3시간 이하로 줄었으며, 그 시간은 기획 아이디어 확장, 후속 콘텐츠 분석, 채널 운영에 재투자될 수 있었다. 즉, AI는 단순히 빠른 도구가 아니라, **‘시간을 되돌려주는 기술’**로 작용했다.
뿐만 아니라 이미지 제작에 대한 심리적 부담도 함께 줄어들었다. 과거에는 '이미지를 생각만 해도 부담스럽다'는 피로감이 있었지만, AI 도구가 도입된 이후에는 오히려 ‘그냥 한번 만들어보자’는 실험적 태도가 자연스럽게 생겼고, 이는 기획 단계부터 더 다양한 시도를 가능하게 해주었다.
결론적으로, AI 이미지 생성은 속도의 문제를 넘어, 반복성과 일관성의 문제를 구조적으로 해결해주는 도구였다. 콘텐츠 제작의 가장 지루하고 반복적인 작업에 있어, AI는 실무자의 손을 놓게 해주고 대신 결과물을 만들어주는 ‘가장 이상적인 자동화 파트너’가 될 수 있다는 가능성을 보여주었다.
콘텐츠 기획에 맞는 이미지 커스터마이징 가능성
콘텐츠 기획에서 가장 어려운 점 중 하나는 ‘내 머릿속에 있는 이미지’와 ‘실제로 구할 수 있는 이미지’ 사이의 간극이다. 특히 특정 상황이나 메시지를 시각적으로 표현해야 할 때, 기존의 스톡 이미지나 촬영 방식만으로는 원하는 콘셉트를 100% 구현하기 어렵다. ‘혼자 일하는 디자이너의 오후’, ‘기술 기반 스타트업의 실험적 분위기’, ‘혼란스럽지만 성실한 일상’ 같은 감정이 섞인 장면은 말로는 설명할 수 있어도 눈으로 바로 보여줄 이미지를 찾는 일은 거의 불가능에 가깝다.
AI 이미지 생성 툴은 바로 이 지점을 해결해주었다. 프롬프트에 ‘시간대’, ‘인물의 감정 상태’, ‘조명 조건’, ‘배경 스타일’ 등을 세밀하게 넣기만 하면, 기획자의 머릿속에 있는 그 ‘이미지의 방향’을 가진 결과물을 빠르게 생성해준다. 예를 들어, “노트북 앞에서 머리를 감싸고 고민하는 20대 디자이너, 어두운 방 안, 조도 낮음, 색감은 따뜻하게” 같은 프롬프트를 넣으면 기존에는 존재하지 않던 ‘나만의 이미지’가 만들어진다.
실험에서는 특히 기획자-디자이너 협업 구간에서 이 커스터마이징 기능이 가장 빛났다. 기획자가 원하는 분위기나 맥락을 텍스트로 설명하는 대신, AI로 직접 예시 이미지를 생성해 디자이너에게 공유하자 작업의 방향이 훨씬 빠르게 잡혔다. 그동안은 “좀 더 부드러운 톤으로요”, “사람의 시선이 오른쪽 아래로 가게 해주세요” 같은 추상적인 피드백이 오가며 수정이 반복되곤 했지만, AI 이미지가 일종의 시각적 요약본 역할을 해주면서 커뮤니케이션도 간결해졌다.
또한 시즌성 콘텐츠에서도 AI 이미지의 커스터마이징 유연성은 유용하게 작용했다. 같은 구도의 이미지라도 계절감이나 색조만 바꿔야 할 때가 많은데, AI는 기존 스톡 이미지처럼 “비슷한 사진을 하나하나 검색해서 비교”하는 것이 아니라, 단순히 “봄 버전으로”, “노을 색감으로”와 같은 단어만 추가하면 결과를 즉시 바꿔준다. 이러한 기능은 ‘기획 아이디어는 똑같되, 분위기는 다르게 가져가야 하는’ 브랜드 채널 운영에 매우 큰 도움이 되었다.
무엇보다 AI의 커스터마이징 능력은 ‘창작자 중심’이라는 점에서 중요하다. 기존의 디자인 도구나 이미지 자료는 준비된 것을 선택해야 했지만, AI는 창작자가 원하는 방향으로 끊임없이 조율 가능한 대화형 툴이라는 점에서, 창작자의 시선과 철학을 시각적으로 더 잘 구현해주는 새로운 동료가 되었다.
팀 협업과 콘텐츠 관리 체계에서의 변화
AI 이미지 생성 도구는 혼자서 작업할 때도 유용하지만, 그 진가는 협업 구조 안에서 더욱 명확하게 드러났다. 특히 기획자와 디자이너, 마케터가 한 팀으로 움직이는 콘텐츠 제작 환경에서는 AI의 도입이 단순한 속도 개선을 넘어서 업무 방식 자체를 바꾸는 계기가 되었다.
기존 방식에서는 기획자가 아이디어를 문서로 정리한 후 디자이너에게 전달하고, 디자이너는 이를 해석해 이미지로 표현하는 흐름이었다. 이 과정에서 서로의 해석이 어긋나거나, 수정 피드백이 여러 번 오가면서 시간과 에너지가 낭비되는 경우가 잦았다. 특히 콘텐츠가 급하게 만들어져야 할 경우에는 이미지 퀄리티를 희생하면서라도 빠르게 마무리해야 하는 일이 많았다.
하지만 AI 이미지 생성 도구를 활용하면서 이런 협업 구조에 눈에 띄는 변화가 생겼다. 가장 큰 변화는 기획자가 직접 이미지 초안을 만들 수 있는 환경이 마련되었다는 점이다. AI를 활용해 만든 초안 이미지는 디자이너에게 ‘이런 느낌이었으면 좋겠어요’라는 말보다 훨씬 강력한 소통 도구로 작용했다. 이는 단순히 디자인 요청이 아니라 기획의 시각적 해석을 함께 공유하는 형태가 되었고, 디자이너 역시 더 정제된 감각으로 디테일을 다듬는 데 집중할 수 있게 되었다.
또한 팀 내에서 AI 프롬프트를 자산화하고 관리하는 체계도 자연스럽게 구축되기 시작했다. 자주 사용하는 문장 구조, 특정 브랜드 분위기를 반영한 문구, 피드백을 통해 개선된 표현 등을 위키나 노션 문서에 정리하여 '콘텐츠 프롬프트 라이브러리'를 만들게 되었다. 이는 팀원 간의 프롬프트 재사용을 가능하게 했고, 신규 인력이나 인턴에게도 빠르게 작업 흐름을 익히게 하는 데 큰 도움이 되었다.
나아가 AI 이미지 생성은 프로젝트 속도에만 영향을 준 것이 아니라, 팀원 개개인의 업무 자율성과 창의성에도 긍정적인 자극을 주었다. 단순히 “디자인 요청 기다리는 사람”이었던 기획자가 스스로 실험하고 이미지 스타일을 시도하면서 더 적극적으로 ‘콘텐츠의 완성’을 고민하게 되었고, 디자이너도 반복 작업에서 벗어나 창의적인 아트 디렉션에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었다.
결과적으로 AI 도구는 팀워크를 방해하는 기술이 아니라, 팀 전체의 콘텐츠 제작 흐름을 더 명확하고 빠르게 만들어주는 매개체가 되었다. 그리고 이런 변화는 단기적인 효율 개선에 그치지 않고, 장기적으로는 팀의 사고 방식과 협업 문화에까지 깊은 영향을 주는 전환점이 되었다.
이번 실험을 통해 얻은 가장 큰 통찰은, AI 이미지 생성 툴은 단순한 시간 절약 도구가 아니라, 콘텐츠 제작의 패러다임 자체를 바꾼다는 점이다. 이미지 한 장을 빠르게 만든다는 이점도 분명 존재하지만, 더 본질적인 변화는 기획, 시각화, 피드백, 협업 전 과정에서 일어나는 생산성의 재구조화였다.
AI를 활용한 이미지 제작은 콘텐츠 제작자의 일하는 방식에 유연성을 부여하고, 반복적인 디자인 루틴에서 해방시켜 창의적인 부분에 더 집중할 수 있는 여지를 만든다. 또한 다양한 스타일, 시각 언어, 콘셉트를 빠르게 실험할 수 있다는 점에서, 기획자 스스로 ‘시각적 사고’를 훈련하게 되는 계기가 되기도 했다.
물론 모든 이미지가 AI로 대체될 수는 없다. 특히 섬세한 감정, 인물 고유의 표정, 브랜드 아이덴티티가 강하게 드러나야 하는 프로젝트에서는 여전히 사람의 손길이 필수적이다. 하지만 일상적인 콘텐츠, 반복 생산되는 소재, 빠른 실험이 필요한 경우에는 AI 이미지 생성 툴이 가장 효율적이고, 전략적인 대안이 될 수 있다.
결론적으로, AI는 단지 그림을 빠르게 만들어주는 기술이 아니라, ‘콘텐츠를 기획하고 전달하는 전체 리듬’을 바꿔주는 도구라는 점에서, 앞으로 더 많은 창작자와 조직이 이를 적극적으로 도입하게 될 것이라 확신한다.