Microsoft의 Visual Design 팀은 2024년 초, 새로운 Surface Pro 및 Surface Laptop for Business 제품군에 대한 광고 영상을 제작해달라는 요청을 받았다. 이번 프로젝트의 핵심은 Copilot+ PC라는 최신 기능이 탑재된 비즈니스용 디바이스의 강점을 효과적으로 시청자에게 전달하는 것이다. 하지만 프로젝트 초기 단계부터 팀은 여러 가지 어려움에 직면했다. 예산은 한정되어 있었고, 팀 구성원과 리소스 역시 제한적이었다. 동시에 광고의 품질은 고도로 창의적이고 정교해야 했기 때문에, 자원 대비 높은 완성도를 요구하는 상황이었다.
이러한 배경 속에서, 팀은 기존의 영상 제작 방식만으로는 프로젝트의 성공적인 완수를 장담할 수 없다는 판단을 내렸다. 따라서 효율성과 창의성의 균형을 맞출 수 있는 새로운 해결책이 필요했고, 그것이 곧 AI 도입의 필요성으로 이어졌다.
이 프로젝트의 가장 큰 도전 중 하나는 촉박한 일정이었다. 전체 광고 제작에 주어진 기간은 단 한 달이었고, 이는 일반적인 영상 제작 주기와 비교해 매우 짧은 시간이었다. 초기 기획부터 콘셉트 수립, 스토리보드 작성, 촬영 또는 비주얼 생성, 최종 편집에 이르기까지의 모든 과정을 단기간에 수행해야 했다.
Visual Design 팀은 이 엄청난 시간적 제약 속에서도 기존의 퀄리티를 유지하면서도, 새로운 시각적 경험을 제시해야 하는 과제를 떠안게 되었다. 특히 고품질의 결과물을 요구하는 브랜드 광고라는 특성상, 타협 없이 높은 기준을 유지할 필요가 있었다. 이런 상황에서 ‘시간을 어떻게 창의적으로 단축할 것인가’가 프로젝트의 핵심 키워드로 떠올랐다.
Visual Design 팀은 오랜 기간 동안 ‘창의적 효율성(creative efficiency)’이라는 철학을 실천해 왔다. 팀의 수석 디자이너 브라이언 타운센드는, Surface 초기 출시 시절 각 키보드 레이아웃과 언어별 프린트 조합으로 인해 엄청난 수의 이미지 자산을 생성해야 했던 경험을 언급하며, 그때부터 효율적인 창작 방법의 필요성을 절감했다고 밝힌 바 있다.
이 철학은 단순히 시간이나 비용을 절감하려는 것이 아닌, 창의적 시도와 실험에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 하기 위한 것이었다. 이러한 맥락에서 팀은 2022년부터 본격적으로 생성형 AI 도구들을 실험적으로 도입하기 시작했고, 이번 Surface for Business 광고 프로젝트에서는 그 가능성을 실질적인 제작 과정에 적극적으로 통합하게 되었다.
특히 이번 프로젝트는 기존 영상 제작 방식의 한계를 넘고자 하는 팀의 태도와 맞물리면서, 생성형 AI가 어떻게 인간의 창작 능력을 보완하고 촉진할 수 있는지를 실증적으로 보여주는 계기가 되었다. 제한된 자원과 시간 속에서도, 더 나은 시각적 품질과 창의적인 결과물을 만들어내기 위한 선택이었던 셈이다.
AI를 통한 아이디어 시각화
AI 도입을 본격화한 후, Visual Design 팀이 처음 마주한 과제는 광고의 초기 구상 단계, 즉 아이디어를 시각적으로 표현하는 작업이었다. 짧은 일정 속에서 팀은 광고에 담고자 하는 스토리와 장면을 빠르게 구체화하고, 그 내용을 이해관계자들에게 명확하게 전달해야 했다. 이 과정에서 생성형 AI는 핵심적인 역할을 수행했다.
예전에는 콘셉트 이미지나 장면을 하나하나 수작업으로 제작해야 했기 때문에, 비전을 공유하거나 의견을 맞추는 데 오랜 시간이 소요되곤 했다. 하지만 AI 도구의 도입으로, 아이디어를 텍스트로 설명하고 이를 시각화하여 스토리보드, 스크립트, 그리고 피치 자료를 단 며칠 만에 제작할 수 있었다. 이러한 속도는 기존 방식으로는 수 주 이상 걸렸을 작업을 획기적으로 단축시킨 결과였다.
특히 팀은 이 시점부터 아이디어 정렬(Alignment)의 중요성을 더욱 실감하게 됩니다. Creative Director인 시스코 맥카시는 “내 머릿속에 있는 그림과 당신 머릿속의 그림은 분명히 다를 수 있다”고 말하며, AI를 통해 서로의 상상에 가까운 시각적 결과물을 만들어내면 논의의 출발점이 훨씬 명확해진다고 설명했다. 즉, 생성형 AI는 단순한 이미지 생성 도구를 넘어, 팀원들 간의 창의적 공감대를 빠르게 형성하는 소통 매개체로 작용했다.
더불어, AI를 통해 다양한 시나리오를 시각적으로 실험할 수 있다는 점도 큰 장점이었다. 전통적인 방식에서는 로케이션 헌팅, 촬영 준비, 소품 구성 등 현실적인 제약들이 창의적 시도를 막는 경우가 많았지만, AI는 이러한 물리적 한계를 뛰어넘어 “만약 이런 장면이라면?”을 수십 가지 형태로 즉시 구현할 수 있는 유연성을 제공했다.
결과적으로, 이 단계에서 AI는 광고의 방향성과 분위기를 사전에 명확히 설정할 수 있게 해주었고, 최종 제작 과정에 들어가기 전에 아이디어를 구체화하고 확정짓는 데 걸리는 시간과 리소스를 대폭 줄이는 데 성공했다. 팀은 이 과정을 통해 AI가 단순한 ‘툴’이 아니라, 크리에이티브 전개를 가속화하는 핵심 촉매제가 될 수 있다는 확신을 얻게 되었다.
프롬프트 기반 창작 과정
광고 제작에서 AI를 본격적으로 활용하기로 결정한 후, Visual Design 팀은 구체적인 이미지와 장면을 생성하기 위한 핵심 작업에 돌입했다. 이때 가장 중요한 단계는 바로 프롬프트(prompt)를 작성하는 과정이었다. 프롬프트란 AI에게 원하는 결과물을 요청하는 지시문이며, 그 품질이 결과물의 퀄리티를 결정짓는다고 해도 과언이 아니다.
팀은 처음에 자연어로 원하는 장면을 묘사하고, 이를 AI 챗봇을 통해 특정 생성형 이미지 툴에 맞는 프롬프트 형식으로 변환하는 과정을 거쳤다. 예를 들어 “현장 작업자가 테이블에 놓인 서류와 태블릿을 활용하며 일하는 모습”과 같은 문장을 기반으로, AI 툴이 인식할 수 있는 형식으로 정제된 프롬프트를 작성하는 식이다. 이러한 텍스트-비주얼 전환 작업은 단순한 입력이 아니라, 창작자의 의도를 정확히 전달하기 위한 치밀한 조율 과정이었다.
하지만 이 과정은 결코 단순하지 않았다. 시스코 맥카시는 이 과정을 “대리석을 깎아 조각상을 만들어내는 일”에 비유하며, 완성도 높은 결과물을 얻기 위해선 수천 번의 시도와 반복이 필요했다고 설명했다. 원하는 스타일, 분위기, 조명, 인물 배치 등 다양한 요소를 조합하여 프롬프트를 계속해서 수정하고 다듬는 일이 반복됐고, 그 결과물이 점차 팀이 구상한 광고 장면에 가까워졌다.
또한 팀은 단순히 글로 설명하는 것에 그치지 않고, 기존의 이미지를 참고자료로 활용하는 창의적 방식을 도입했다. 예를 들어 특정 구도의 이미지를 AI에 입력하고, 그것을 기반으로 프롬프트를 역생성(역추론)하게 하여 더 정밀한 결과를 유도한 것이다. 이러한 방식은 AI가 더 구체적이고 직관적인 이해를 하도록 도와주었으며, 결과적으로 팀이 머릿속에 그리던 장면과 더욱 가까운 결과물을 얻는 데 큰 도움이 되었다.
무엇보다도, 이 반복적이고 집요한 시도들은 단지 결과를 얻기 위한 과정이 아니라, 창작의 일환이었다. 팀은 이를 통해 단순한 자동화가 아닌, AI와의 협업을 통해 창작물을 ‘공동 제작’한다는 감각을 얻었다. 맥카시는 “정말 안 되면 일주일만 기다려보라”고 말하며, AI 툴 자체의 발전 속도도 빠르기 때문에 타이밍에 따라 해결되지 않던 문제가 며칠 후에는 해결될 수 있다는 인사이트도 공유했다.
이처럼 프롬프트 기반의 창작 과정은 단순한 기술 사용이 아니라, 인내와 창의성을 요구하는 새로운 형태의 예술 활동으로 자리잡아가게 되었다. 결국 팀은 이 과정을 통해 고유한 스타일과 세계관이 반영된 시각 자료를 풍부하게 확보할 수 있었고, 이는 전체 광고의 퀄리티를 한층 끌어올리는 기반이 되었다.
