AWS 컨퍼런스 Gen AI) Contents
2025 AWS GenAI Demo Showcase 다녀온 후기 2탄
저번에 1편 작성해서 오늘은 2편으로 돌아왔습니다!
지난번에는 Productivity라는 주제로 글을 작성해봤는데요, 이번에는 Contents라는 주제로 AI가 콘텐츠 제작과 활용의 혁신을 이끌고 있는 현장에 대해 더욱 깊이 있게 이야기해 보려고 합니다!
콘텐츠 생성 효율화
먼저, 콘텐츠 생성 효율화를 위한 두 가지 주요 기술이 소개됐습니다.
Bedrock CreativeFlow
Bedrock CreativeFlow는 디자인 인력 부족과 작업 속도 지연 문제를 AI로 해결한 서비스입니다. 특히 자연어 기반의 이미지 시안 자동 생성, 빠른 이미지 검색, 오토 라벨링 등으로 디자인 프로세스의 효율성을 극대화했습니다. 관리형 인프라 덕분에 개발자가 접근하기 쉽고 초기 기술 진입장벽이 낮아진 점도 매우 인상적이었습니다.
Guru Nova Campaign Generator
Guru Nova Campaign Generator는 광고 캠페인 제작 시 산업별 규정 준수 문제를 자동으로 해결해주는 시스템이었습니다.
AI가 Instagram, Meta, LinkedIn, Amazon Ads 등 각 플랫폼의 규정을 자동으로 검증하고 브랜드 아이덴티티를 유지하면서 개인 맞춤형 콘텐츠를 빠르게 제작해 주었습니다.
이를 통해 규정 준수의 자동화가 얼마나 큰 효율을 가져오는지 체감할 수 있었어요.
콘텐츠 활용 극대화
두 번째 섹션에서는 콘텐츠 활용을 극대화하는 기술로, 숏폼 편집 자동화, 인물 태깅 데모(이미지 라벨링), Bedrock Semantic Labeler 등의 기술이 중점적으로 다뤄졌습니다.
이미지 라벨링 자동화
Architecture
자연어 기반 이미지 검색과 Gen-AI 기반 이미지 라벨링 기술을 통해 콘텐츠 관리가 얼마나 간편해질 수 있는지 보여주었습니다.
특히 게티이미지코리아의 사례에서는 AI가 이미지 메타데이터 작업을 자동화하여 콘텐츠 팀의 업무 부담을 현저히 줄이고, 외국어 사용자도 직관적으로 콘텐츠에 접근할 수 있도록 자연어 검색 서비스를 구현한 점이 매우 인상적이었습니다.
숏폼 편집 자동화
Architecture
AI가 긴 강연 영상이나 스포츠 경기 영상에서 주제에 맞게 주요 장면을 자동으로 찾아 숏폼 콘텐츠로 편집하는 기술도 흥미롭게 지켜봤습니다. 사람이 일일이 영상을 검토하지 않아도, AI가 자동으로 핵심 부분(내용 뿐만 아니라 화면 구조까지)을 찾아내 하이라이트를 생성해주니 효율성과 콘텐츠 품질이 크게 향상되는 것을 직접 확인할 수 있었습니다.
트웰브랩스(TwelveLabs)의 비디오 인텔리전스
마지막으로 TwelveLabs의 비디오 인텔리전스 기술은 영상 이해 기술의 현재와 미래를 보여주었습니다. 초거대 영상 이해 모델을 바탕으로, 영상의 기록과 검색을 수작업 없이 AI가 완벽하게 자동화하여 효율성을 크게 높였습니다. 특히 NBA팀이 콘텐츠 기획부터 게시까지의 작업 효율을 200배나 높인 사례는 정말 놀라웠습니다. 전 세계 기업들이 TwelveLabs의 멀티모달 LLM 기술을 도입하고 있는 점도 흥미로웠습니다.
이번 컨퍼런스는 생성형 AI가 콘텐츠 제작과 활용의 전 과정을 어떻게 변화시키고 있는지 실감할 수 있는 뜻깊은 시간이었습니다. 앞으로 더욱 발전할 생성형 AI 기술이 우리에게 어떤 놀라운 변화를 가져올지 기대가 됩니다!
