AI 실전 리포트, 우리 회사도 AI 좀 써봐야지?
혼돈의 미국, 그리고 국내 기업들의 AI 활용 현황
안녕하세요 이름없는스터디입니다!
이름없는스터디의 2026 시즌을 시작합니다.
새로운 커리어로 다양한 경험을 가지신 분들이 합류를 하셨고,
보다 나은 커뮤니티로 도약하고자 조금씩 변화를 주고 있는데요!
10여년 꾸준하게 이어온 "이름없는스터디"의 저력이 기대됩니다!
2007년 무렵 이름없는스터디의 주제 중에 기억에 남는 것은 "디지털과 아날로그" 였습니다.
그때 세상은 온통 ‘디지털’이라는 단어로 가득 차 있었다는 사실을!!!!
디지털 트랜스포메이션, 디지털 마케팅, 디지털 콘텐츠…
마치 모든 것이 디지털이라는 이름 아래 다시 정의되는 것처럼 보이던 시절이 있었습니다!
그렇다면 지금 세상을 가장 크게 흔드는 키워드는 무엇일까요?
아마도 많은 사람들이 AI라고 답할 것으로 보입니다.
흥미로운 점은, 언젠가 우리는 더 이상 AI라는 단어를 특별하게 쓰지 않을지도 모른다는 사실입니다.
기술이 일상에 완전히 스며들면 굳이 그것을 따로 부르지 않게 되기 때문입니다.
디지털이 그랬듯이 말이죠.
디지털에 익숙한 회사들은 더이상 디지털이란 단어를 쓰지 않습니다.
만약 아직도 디지털이라는 단어를 쓰고 있는 회사가 있다면 아직 디지털화가 되어있지 않았다는 사실을
방증한다고 보면 됩니다.
AI는 디지털보다 훨씬 빠른 속도로 우리의 일과 콘텐츠 산업 속으로 들어오고 있습니다.
이번 이름없는스터디에서는 미국 AI 마케팅 트렌드와 국내 AI 산업의 사례를 통해, AI가 콘텐츠를 어디까지 바꾸고 있는지에 대해 이야기를 나눠보았습니다!
[1] 정성연님/보스턴 피셔대학: 2026년 미국의 AI 마케팅
첫 발제는 보스턴 피셔대학교 경영학 박사이자 마케팅 학과장인 정성연님께서 맡았습니다. 주제는 “2026년 혼돈의 미국과 AI 현실”. 미국에서 바라본 AI 마케팅의 현재를 공유해 주었셨는데요!
정 교수의 핵심 메시지는 매우 단순했습니다!
“AI는 이제 차별화 요소가 아니라 기본 요소다.”
정성연님의 발제내용과거에는 “AI를 사용할 것인가?”가 중요한 질문이었습니다. 하지만 지금은 그 논의 자체가 이미 끝났다고 말합니다. 이제 기업에게 중요한 질문은 "AI를 쓰느냐가 아니라, 어떻게 더 잘 쓰느냐"입니다.
와튼스쿨의 에단 몰릭(Ethan Mollick) 교수 역시 <듀얼브레인>이라는 비슷한 이야기를 합니다. 그의 연구와 저서에서도 AI는 단순한 생산성 도구가 아니라 일하는 방식을 바꾸는 기술로 설명하고 있습니다.
실제 기업 현장에서 AI는 세 가지 얼굴을 동시에 가지고 있습니다.
새로운 기회
조직에 가해지는 스트레스
그리고 기업이 반드시 고민해야 하는 생존 전략
AI는 생산성을 크게 높입니다. 예를 들어 최근 조사에 따르면 마케팅 팀의 67%가 AI를 활용해 매주 10시간 이상의 시간을 절약하고 있으며, 마케터의 80%는 콘텐츠 제작 과정에서 AI를 활용하고 있습니다. 또한 기업의 93%는 이미 생성형 AI 관련 예산을 별도로 보유하고 있습니다.
즉 AI는 더 이상 실험 단계가 아니라 이미 조직 안으로 깊숙이 들어온 기술이라는 의미죠! 하지만 여기서 중요한 문제가 하나 발생합니다. AI가 일을 대신해 주는 만큼 사람의 역할은 더 어려워진다는 사실입니다.
AI는 손발이 되어주지만, 어떤 일을 시킬 것인지 결정하는 것은 여전히 사람의 몫입니다.
실제로 맥킨지 조사에 따르면 **88%의 조직이 AI를 도입했지만 의미 있는 성과를 만든 기업은 단 6%**에 불과했습니다. 그 차이는 기술 자체가 아니라 전략과 문제 정의 능력에서 나타났습니다.
AI를 단순히 효율을 높이는 도구로 사용하는 조직은 성과가 제한적이었습니다.
반면 성과를 낸 조직은 AI를 활용해 다음과 같이 업무에 적용하고 있습니다.
업무 흐름(workflow)을 다시 설계하고
조직의 전략적 목표를 재정의하며
AI에게 무엇을 맡길지 명확히 정의합니다.
결국 AI 시대에 필요한 역량은 더 많은 기술이 아니라 더 나은 사고일지도 모르겠습니다.
정성연님은 이를 이렇게 정리했다.
“AI가 손발이 되어줄수록, 우리는 더 좋은 머리가 되어야 합니다.”
[2] 이영준님 /빈센트코스믹 : AI Design 2023-2026
이번 발제는 빈센트코스믹(Vincent Cosmic)의 이영준 대표가 맡았습니다.
AI 이미지 생성 기술이 지난 몇 년 동안 어떻게 발전해 왔고, 그 변화가 콘텐츠 제작 방식 자체를 어떻게 바꾸고 있는지를 실제 사례 중심으로 보여주었는데요!
이 발표의 핵심 메시지는 한 문장으로 정리할 수 있습니다.
“AI 콘텐츠 제작은 생성의 문제가 아니라 설계의 문제가 되고 있다.”
2023 : AI 이미지 생성의 시작
2023년은 많은 사람들이 생성형 AI를 통해 이미지를 만들 수 있다는 사실을 처음 경험한 시기였다. Midjourney 같은 모델이 등장하면서 텍스트 몇 줄만 입력하면 이미지를 만들어낼 수 있게 되었다. 하지만 이 시기의 AI 이미지는 결과가 비교적 랜덤에 가까웠고 원하는 이미지를 정교하게 통제하기는 어려웠다. 그래서 실제 제작 현장에서는 완성 콘텐츠라기보다 아이디어 스케치나 레퍼런스 이미지로 활용되는 경우가 많았다. 그럼에도 불구하고 누구나 이미지를 만들 수 있게 되었다는 점에서 콘텐츠 제작의 진입 장벽을 크게 낮춘 출발점이었다.
이영준님 발제자료2024 : 프롬프트 체계화
2024년부터는 AI 이미지 생성 방식이 우연에서 설계로 이동하기 시작했다. 단순한 문장이 아니라 카메라, 앵글, 조명, 스타일 등을 구조적으로 설계하는 프롬프트 방식이 등장했다. 이는 마치 촬영 디렉션을 작성하듯 이미지를 기획하는 방식에 가깝다. 이전에는 결과를 먼저 보고 수정하는 방식이었다면, 이제는 기준을 먼저 설정하고 원하는 결과를 만들어내는 제작 방식으로 변화했다. 이 시점부터 AI 이미지는 단순한 생성이 아니라 콘텐츠 제작 프로세스의 일부로 자리 잡기 시작했다.
이영준님 발제자료2025 : 이미지 생성 안정화
2025년에는 AI 이미지의 품질과 안정성이 크게 개선되었다. 손이나 얼굴 형태 왜곡 같은 문제들이 줄어들고 모델의 결과 일관성이 높아졌다. Magnific AI 같은 도구를 통해 이미지 디테일과 해상도를 크게 개선하는 것도 가능해졌다. 특히 스타일 레퍼런스를 기반으로 동일한 톤과 분위기의 이미지를 지속적으로 생성할 수 있게 되면서 시리즈 콘텐츠 제작이 가능해졌다. AI 이미지는 이제 실험적 도구를 넘어 실제 상업 콘텐츠 제작에 활용되는 단계에 들어섰다.
2026 : AI 영상 제작 확장
이미지 생성 기술이 안정화되면서 AI 콘텐츠 제작은 영상 영역으로 빠르게 확장되고 있다. 캐릭터, 공간, 색감, 톤을 일관되게 유지하는 제작이 가능해지면서 AI 기반 영상 제작 환경이 만들어지고 있다. 이는 촬영 중심 콘텐츠 제작 방식에서 큰 변화를 의미한다. 과거에는 촬영과 편집 중심이었다면 앞으로는 캐릭터와 장면을 먼저 설계하고 세계관을 만들어 AI로 장면과 영상을 생성하는 방식이 가능해진다. 결국 AI는 이미지 제작 도구를 넘어 영상 콘텐츠 제작 인프라로 확장되는 단계에 들어가고 있다.
[3] 미네 : AI랑 번역하면 생기는 문제점
이번 발제는 이없스의 미네님이 맡았습니다.
주제는 **“AI로 다국어 번역을 할 때 발생하는 문제들”**이었습니다.
많은 사람들이 AI 번역을 떠올리면 “이제 번역 문제는 거의 해결된 것 아닐까?”라고 생각합니다. 하지만 실제 산업 현장에서는 조금 다른 이야기가 나오고 있습니다.
미네님의 발제는 AI 번역의 가능성보다 현실적인 문제를 이야기하는 시간이었습니다.
1. AI 번역의 오류는 왜 생기고, 왜 더 문제인가? : 왈도체
발제는 게임 번역에서 유명한 사례인 ‘왈도체(Waldo體)’ 이야기로 시작되었습니다.
1998년 게임 발더스 게이트의 NPC **왈도(Waldo)**의 대사를 번역하면서 등장한 표현입니다.
미네님의 발제내용직역된 문장이기 때문에 의미는 전달되지만 자연스러운 표현이라고 보기는 어렵습니다.
이렇게 직역으로 인해 어색해진 번역투를 흔히 왈도체라고 부릅니다.
AI 번역에서도 비슷한 문제가 발생합니다. 번역 누락이나 의미 왜곡, 문화적 표현 미반영 같은 오류가 나타날 수 있기 때문입니다. 특히 문제는 할루시네이션입니다.
예를 들어 아래와 같이 번역되는 경우입니다.
Bonus applies to the first purchase only.
보너스는 모든 구매에 적용됩니다.
문장은 자연스럽지만 의미는 완전히 반대가 됩니다.
그래서 AI 번역 오류는 겉으로는 정상처럼 보이기 때문에 더 위험할 수 있습니다.
2. 게임에 있어 언어는 왜 중요한가? 어디에 사용되는가?
미네님은 게임 제작자의 관점에서 이렇게 설명했습니다.
게임은 작은 사회입니다. 사회는 사람 사이의 상호작용으로 유지되고, 그 상호작용의 핵심은 바로 언어입니다. 즉 언어가 통하지 않으면 상호작용이 무너지고 결국 게임 경험 자체가 흔들리게 됩니다.
그래서 이런 말이 나옵니다. “언어가 안 통하면 게임은 망한다.”
게임에서 번역이 필요한 영역도 생각보다 매우 넓습니다.
즉 게임 번역은 단순히 문장을 번역하는 일이 아니라 게임 안의 모든 커뮤니케이션을 연결하는 작업입니다.
3. AI로 번역하면 모든 것이 해결되는가?
그렇다면 AI 번역으로 이 문제를 해결할 수 있을까요? 현실은 그렇게 간단하지 않습니다.
게임 번역에는 몇 가지 특징이 있습니다. 1) 텍스트 양이 매우 많고 2) 실시간으로 계속 생성되며 3) 게임 세계관에 대한 배경 지식이 필요합니다.
그래서 번역 작업자가 많아질수록 오히려 용어와 표현의 통일성이 깨질 수 있습니다.
AI 번역 역시 완벽하지 않습니다. AI 번역에서는 크게 두 가지 종류의 할루시네이션이 발생합니다.
1. 규칙 기반으로 발견 가능한 오류 : 숫자 변형, 문장 반복, 다른 언어 출력 같은 문제
2. 의미 해석 전에는 발견하기 어려운 오류 : 문장은 자연스럽지만 의미가 완전히 바뀌는 경우
특히 두 번째 유형은 번역 언어를 모르면 문제인지조차 알기 어렵습니다.
그래서 서비스 신뢰도에 더 큰 영향을 줄 수 있습니다.
4. AI 번역 시스템 구축의 핵심 : 가드레일
그래서 미네님은 AI 번역에서 가장 중요한 요소로 가드레일(Guardrail)”을 강조했습니다.
AI 번역은 단순히 모델 하나로 해결되는 문제가 아니라, 시스템 설계의 문제라는 것입니다.
AI 번역 시스템에는 세 가지 요소가 필요합니다.
결국 AI 번역의 핵심은 좋은 모델보다 좋은 운영 구조입니다.
5. 널 알기 이전의 내가 기억나지 않는다
발제의 마지막에는 인상적인 문장이 등장했습니다.
“널 알기 이전의 내가 기억나지 않는다.”
AI 기술의 발전 속도를 보면 이 말이 과장이 아닐 수도 있습니다. 이미 게임 산업에서도 AI 활용은 빠르게 증가하고 있습니다. 2025년 기준 약 7,300개의 게임이 생성형 AI 기술을 사용하고 있으며, 출시 게임 중 약 20%가 AI 기술을 포함하고 있는 것으로 나타났습니다. 흥미로운 점은 AI 활용의 대부분이 스토리나 NPC 대화보다 그래픽과 에셋 제작에 집중되어 있다는 점입니다.
AI는 이미 콘텐츠 제작 과정 곳곳에 들어와 있습니다.
그래서 AI 번역 역시 아직 완벽하지는 않지만 앞으로 계속 발전할 가능성이 높습니다.
어쩌면 몇 년 뒤 우리는 이렇게 말할지도 모릅니다.
“그때는 도대체 어떻게 번역을 했을까?”
이없스토론
이름없는스터디는 수준높은 발제도 유명하지만, 사실 토론을 더욱 중요시합니다.
이번 주제 AI와 관련하여 4개조로 편성하여 열띤 토론이 진행되었는데요!
요약된 내용보다 인사이트가 많은 대화의 내용은 "오프라인"에 참여했을 때 더 유익합니다!
3월 7일 토론내용 요약마치며
언제든 댓글 환영합니다.
이없스 인스타그램 (링크)
*현업 마케터 커뮤니케이터 비공개 모임
#이름없는스터디의 2026년 3월 7일 (토) 스터디 내용을 바탕으로 작성하였습니다. .
(*당일 스터디는 온오프라인으로 진행하였습니다.)
*이없스는 현업 마케터, 커뮤니케이터들의 커뮤니티로 격주 토요일 오전마다 진행됩니다.
글쓴이 : 이없스 소셜팀
- 오명석 (브런치 링크)
- 김혜민