[대한민국명강사신문=이진 ]

AI생성이미지

업무용 영상을 만들어야 할 때 무엇을 선택하고 어떻게 시작해야 할지 막막해하는 직장인이 많다. 

기획부터 편집까지 시간은 부족한데, 품질을 유지해야 한다는 부담은 늘 존재한다. 최근 생성형 AI 영상 편집 도구가 빠르게 확산하며 이런 고민을 줄일 수 있는 환경이 마련되고 있다. 그러나 도구가 늘어나는 만큼 선택과 활용의 어려움도 동시에 커지는 모습이다. 과학기술정보통신부가 2024년 발표한 생성형 AI 활용 가이드라인은 기업 실무에서 영상 제작 요구가 증가하고 있다고 설명한다. 이 글에서는 AI 영상 제작의 기본 흐름과 실무 적용법을 중심으로 구조화된 방법을 살펴본다.

AI 영상 활용이 확산하는 데 비해 실제 업무에서 이를 손쉽게 적용하기 어려운 이유도 분명하다. 한국개발연구원(KDI)이 2024년 진행한 디지털 전환 실태조사에 따르면 직장인 63%는 영상 제작 과정의 주요 장애 요인으로 ‘기술 익숙함 부족’을 꼽았다. 흥미로운 점은 단순한 기술적 이해보다 도구 선택과 전체 흐름 파악이 더 어렵다는 응답이 많았다는 사실이다. 도구마다 기능이 달라 무엇을 먼저 익혀야 하는지 갈피를 잡기 어렵고, 장면 구성·대본·톤 설정 등 제작 과정 전반에서 방향성을 잃기 쉽다. AI 영상은 기능의 복잡성보다 절차 이해가 핵심임을 보여주는 결과다.

도구가 너무 많다는 점도 혼란을 키운다. 텍스트 기반 자동 생성 도구를 활용해 영상을 만들었지만 장면 전환이 어색해 다시 편집 프로그램으로 옮기는 사례는 흔하다. 이는 기초 흐름을 파악하기 전에 개별 기능부터 사용하는 데서 발생하는 문제다. 전체 제작 과정의 다음 단계가 무엇인지 명확하지 않으면 시행착오가 반복되고, 결과적으로 제작 시간이 늘어난다. 실무에서는 기술적 숙련보다 제작 흐름을 구조화하는 능력이 더 큰 차이를 만든다.

이 과정을 단순한 단계로 나누면 접근이 훨씬 쉬워진다. 

첫째, 영상 목적을 먼저 정리해야 한다. 보고용인지 홍보용인지에 따라 장면 구성, 길이, 톤이 자연스럽게 달라진다. 둘째, AI를 활용한 대본·장면 구성을 요청한다. 핵심 메시지를 입력하고 5~7개의 장면으로 나눠 달라고 하면 흐름을 자동으로 정리해 준다. “직원 교육용 30초 영상, 메시지는 3가지, 차분한 톤”과 같은 방식이다. 셋째, Runway나 Pika, 캡컷 AI 등에서 장면별 클립을 생성한다. 이때는 세부 품질보다 분위기 확인에 집중한다. 넷째, 자동 편집 기능으로 장면 길이·자막 스타일·BGM을 정리한다. 텍스트 기반 지시는 초보자도 빠르게 익숙해질 수 있다. 예를 들어 “2번 장면 1초 단축, 자막은 화이트 반투명 배경으로 변경” 같은 명령이면 충분하다.

결국 AI 영상 작업의 핵심은 ‘구성 → 생성 → 다듬기’라는 세 단계다. 이는 기술보다 전체 흐름을 통제하는 능력이 중요하다는 의미다. 도구의 종류는 점점 늘어나지만 어떤 순서로 조합하느냐가 품질을 결정한다. 특히 실무에서는 스토리 흐름을 먼저 잡았는지가 결과물을 가르는 기준이 된다. 짧은 스니펫 문장 하나를 남길 수 있다. 기술이 영상을 만들지 않는다. 구성의 힘이 영상을 결정한다. 직장인에게 필요한 것은 모든 기능을 익히는 능력이 아니라, 10분 안에 전체 구조를 정리하는 능력이다.

AI 영상 제작은 복잡해 보이지만 기본 흐름만 익히면 누구나 10분 안에 초안을 만들 수 있다. 조직에서는 핵심 메시지를 중심으로 장면 구조를 먼저 정의하는 방식이 효과적이며, 개인은 자동 생성 기능을 활용해 편집 시간을 줄이는 것이 현실적이다. 작은 단위의 실험을 반복하면 영상 제작은 더 이상 부담이 아니라 업무 속 자연스러운 도구가 될 것이다.