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[미디어 리뷰] 행사: 2026 글로벌 콘텐츠 컨퍼런스 참가기
지난 9월 8일 ‘2026 글로벌 콘텐츠 컨퍼런스’가 수원컨벤션센터에서 열렸다. ‘넥스트 시프트–AI 시대, 미디어를 새롭게 상상하다’를 주제로, 에이전틱 AI(Agentic AI)의 도래에 따른 방송 제작 워크플로 재편과 레거시 미디어의 리브랜딩 전략을 조명한 이번 컨퍼런스의 주요 내용을 소개한다. 편집자 주
한국PD연합회와 경기콘텐츠진흥원이 공동 주최한 2026 글로벌 콘텐츠 컨퍼런스에는 국내외 콘텐츠 업계 관계자 200여 명이 참석했다. 프로그램은 △AI 세션, △특별 세션, △레거시 리브랜딩 세션으로 구성됐다. 강윤기 한국PD연합회장은 “AI는 오랫동안 당연하게 여겨왔던 우리의 일하는 방식과 제작 프로세스 자체를 근본적으로 바꾸고 있다”라며 일하는 방식의 설계, 레거시 미디어 혁신, 브랜드 재정립을 과제로 제시했다.
에이전틱 워크플로가 바꾼 제작 현장
기조 발제 ‘에이전틱 워크플로가 바꾸는 콘텐츠 제작의 미래’를 맡은 음성원 오픈AI(OpenAI) 한국 커뮤니케이션 총괄은 한겨레 기자 출신이다. 취재와 콘텐츠, 기술을 두루 경험한 그의 발표는 AI의 성능 향상을 제작자가 일하는 방식과 연결하는 데 초점을 맞췄다.
음성원 총괄은 챗GPT 전체 주간 이용자가 10억 명 이상이며, 챗GPT 워크(ChatGPT Work)와 코딩 에이전트 코덱스(Codex)의 주간 이용자를 합하면 2,000만 명 규모라고 소개했다. 오픈AI가 두 제품의 합산 이용자 1,000만 명을 알린 것이 지난 7월 21일이니, 두 달이 채 지나지 않은 시점이었다.1)
이용자 증가 흐름에서 눈에 띄는 시점은 2026년 7월 9일 챗GPT 워크 출시였다. 이 AI 에이전트는 질문에 답하는 대화에서 나아가, 이용자가 허용한 자료와 앱을 연결해 여러 단계의 업무를 수행하고 검토 가능한 결과물까지 가져오는 방식이다. 구글 드라이브(Google Drive)에 연결하면 흩어진 대본과 일정, 회의록을 찾아 활용하고, 반복 업무는 스킬(skill)로 저장해 다시 불러올 수 있다. 문서와 표처럼 열어서 수정할 수 있는 아티팩트(artifact), 촬영 일정과 섭외 현황을 한 페이지에 모으는 사이트(site)도 이 흐름에 포함된다.
GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)에 관한 설명도 이어졌다. 음성원 총괄은 “지난 금요일 나온 GPT6아스트라는 전 세계에서 컴퓨터 사용 능력이 가장 뛰어난 모델”이라고 소개했다. 오픈AI가 현지 시각 9월 3일 밝힌 아스트라의 컴퓨터 사용 평가 OSWorld 2.0 성적은 72.6%다.2)
이러한 성능 수치보다 생각할 거리를 남긴 것은 개발자들의 적응에 관한 이야기였다. 음성원 총괄은 코딩 업무를 하는 개발자들을 만나보니 2년 전 입사자보다 최근 입사자가 더 잘하더라는 이야기를 들었다고 했다. “2년 전에 입사한 사람들은 이전 모델의 능력에 갇혀 있다. 새로운 것들이 다 가능한데, 그게 가능하다는 것에 스스로 제약을 걸고 있다”라는 설명이었다. 도구가 빠르게 달라지면 과거의 사용 경험이 다음 시도를 제한할 수도 있다는 뜻이다.
그렇다면 제작자는 무엇을 배워야 할까. 음성원 총괄의 발표에서 중심을 이룬 것은 사람과 AI의 업무를 구분하는 기준이었다. AI를 개별 작업에 활용할 때는 어디에 쓸지 고르면 됐지만, 여러 단계를 묶어 맡기려면 어떤 판단을 사람이 하고 AI에 어디까지 허용할지를 먼저 정해야 한다. 그가 정리한 사람의 몫은 목표, 맥락, 평가 기준, 권한 네 가지였다.
그는 지역을 떠날지 고민하는 청년의 인터뷰를 30초로 편집하는 상황을 예로 들었다. “30초로 줄여달라”는 요청만으로는 편집 방향이 정해지지 않는다. 희망에 초점을 맞출 것인지, 불안과 망설임도 함께 남길 것인지에 따라 선택할 발언과 표정이 달라진다. 그 방향을 정하는 일이 PD의 몫이다. 청년이 인터뷰에서 언급한 사람들이 누구이며 어떤 관계인지 확인하는 일도 현장에 다시 가야 풀린다고 설명했다.
AI에 일을 더 많이 맡기려면 제작 의도부터 더 분명하게 설명할 수 있어야 한다. 어떤 결과를 원하는지, 무엇을 근거로 평가할지 정리하는 과정에서 제작자 자신의 판단도 구체화된다. 이날 발표는 AI 활용 능력을 프롬프트 작성 기술만으로 이해해서는 충분하지 않다는 생각을 갖게 했다.
AI 전환, 운영 비용은 현실적 과제
두 번째 발표 ‘KBS 제작 현장의 AI 전환기’는 최동은 KBS 후반제작기술국 팀장이 맡았다. KBS는 지난 8월 3일 여의도 본관에 AI 프로덕션을 열었다.3)
인력은 4명으로, 2명씩 팀을 이뤄 한 주에 두 편꼴로 프로그램을 맡는다. 2~3분 분량의 재연 영상 제작은 3~5일이 걸리고, 대기획은 기획 단계부터 6개월에서 1년이 걸린다. AI의 적용 범위는 예능과 시사·교양, 다큐멘터리, 드라마에 걸쳐 있었다. 〈슈퍼맨이 돌아왔다〉에서는 타이틀과 가수 KCM의 가상 결혼식 영상에 AI를 활용했다. 〈셀럽병사의 비밀〉에서는 매주 2~4분 분량의 재연 장면을 1년 남짓 제작해 왔다. AI 영상이 일회성 실험을 넘어 정기적인 제작 공정으로 들어오고 있음을 보여주는 사례다.
한계도 있었다. 최동은 팀장은 예능 프로그램의 끝 타이틀 하나를 만드는 데 3주가 걸렸다고 설명했다. 생성형 AI는 수정 요구를 반영하기 어려워, 결과를 계속 고치기보다 잘 나온 것을 골라 쓰는 방향으로 접근했다는 것이다. 특징이 뚜렷한 배우의 얼굴일수록 결과물이 묘하게 달라지는 문제도 있었다. 그럴듯한 화면을 만드는 능력과 특정 인물과 장면을 의도대로 재현하는 능력 사이에는 여전히 차이가 났다.
작업 단위는 점차 커지고 있었다. 바이트댄스(ByteDance)의 시댄스(Seedance)는 지난 7월 31일 공개한 2.5 버전에서 한 번에 최대 30초를 생성할 수 있게 됐다.4) 최동은 팀장은 이를 컷 단위 작업이 장면 단위로 옮겨가는 계기로 설명했다. “시댄스2.5 버전 이후에 AI로 구현한 영상이 카메라 워킹이나 영상 미학을 어느 정도 갖춰가고 있고, 동작 부분도 자연스러워지고 있다”라는 것이다.
최동은 팀장이 효과가 가장 컸다고 꼽은 분야는 사전 기획이었다. 〈고려거란전쟁〉에서 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 제작했던 사전시각화, 이른바 프리비즈(previz)를 〈문무〉에서는 AI로 대체했다. 그 결과 비용과 기간을 각각 5분의 1 수준으로 줄였다고 밝혔다.
정확도를 높이는 방식으로는 비디오 투 비디오(video-to-video)를 소개했다. 무술팀이 짜온 러프한 콘티 영상을 입력하고 인물의 위치와 카메라 앵글, 동선을 기준으로 AI 영상으로 바꾸는 방식이다. 사람이 먼저 만든 영상이 생성 결과를 이끄는 기준이 된다. 다만 공개된 연구 영상에서는 앞줄 인물만 바뀌고 뒷줄 두 명은 그대로 남아 있었다. 제작 의도를 전달할 가능성과 아직 해결해야 할 기술적 한계가 함께 드러났다.
고증과 저작권에 관한 질문에 최동은 팀장은 KBS가 보유한 데이터베이스와 아카이브를 생성 단계의 기준 자료로 넣고, 방송 전 외부 전문가의 검증을 한 차례 더 거친다고 설명했다. 생성형 AI 사용 사실은 첫 장면이나 마지막에 고지한다.
운영 비용도 현실적인 과제였다. 10~15초 분량 영상 한 편 생성에 1만~2만 원이 들어 상용 플랫폼 대신 컴피UI(ComfyUI)5) 기반 자체 구성을 활용한다고 설명했다. 생성 결과를 반복해서 확인하고 다시 만드는 공정에서는 단가만으로 전체 비용을 판단하기 어렵다. 실제 제작 과정에 맞는 도구와 운영 방식을 찾는 일도 AI 프로덕션의 업무인 셈이다.
그가 남긴 말은 이런 시행착오를 압축했다. “사용하는 도구는 매달 바뀌고 있지만, 판단하는 사람의 역할은 바뀌지 않는다.” 판단에는 시청자가 AI 영상을 어떻게 받아들이는지도 포함된다. 루미네이트(Luminate) 자료를 분석한 결과에 따르면 Z·알파 세대의 35%는 AI로 만든 스타일의 콘텐츠를 볼 의향이 있다고 답했다. X세대와 베이비붐 세대는 대본이 AI로 쓰였다는 사실을 알게 되는 순간 시청 의향이 43%p 떨어졌다.6) 서로 다른 질문에 대한 응답이지만, AI 활용의 수용도를 일률적으로 가정하기 어렵다는 점을 보여준다. 최동은 팀장이 설명한 이질감은 화면의 완성도와 함께 시청자의 기대와 인식에서도 살펴야 할 문제였다.
AI가 PD에게 돌려주는 시간
세 번째 발표 ‘AI 기반 영상 분석이 바꾸는 포스트 프로덕션’은 멀티모달 영상 AI 기업 트웰브랩스(TwelveLabs)의 송동운 리드가 맡았다. 그는 회사가 준비 중인 영상 AI 에이전트 자키(Jockey)를 라이브 데모로 선보였다. 촬영본을 구글 드라이브에 두고 자키를 MCP(Model Context Protocol)7)로 클로드나 챗GPT에 연결하면 자연어로 영상을 검색할 수 있다. 파일명이나 태그를 기억하지 못해도 찾고 싶은 장면을 설명하면 된다는 것이 핵심이었다.
데모에 사용된 자료는 12시간 분량의 자연 다큐멘터리 촬영 원본이었다. ‘사슴이 고개를 숙이고 풀을 먹는다’라고 입력하자 해당 구간이 곧바로 나타났다. 이어 화면에서 다람쥐만 잘라 이미지로 검색하니 비슷한 장면들이 나왔다. 말로 설명하는 검색과 이미지로 찾는 검색이 같은 자료 안에서 이어졌다.
두 번째 데모는 하이라이트 제작이었다. 60초 분량을 요청하자 에이전트가 9~10개 신으로 구성한 안과 시간 구간을 제시했다. PD가 순서를 바꾸면 구간별 클립을 이어 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)로 넘겼다. 필요한 장면을 찾는 일에서 구성안을 검토하고 편집을 이어가는 과정까지 연결한 것이다. 정식 출시는 10월 중이라고 밝혔다.
현장에서는 자료의 보안과 관리에 관한 질문도 나왔다. 영상을 분석하려면 인덱싱8)이 필요한데, 그 과정에서 자산이 외부로 나가는 것 아니냐는 우려였다. 송동운 리드는 글로벌 보안 인증 표준인 SOC2(System and Organization Controls)를 유지하며 고객사 영상은 모델 학습에 사용하지 않는다고 답했다. 다만 모델이 업데이트되면 인덱싱을 다시 해야 한다는 점은 인정했다.
오디오 선별이 중요하다는 지적에는 효과음을 자연어로 찾고 특정 음원이 사용된 구간도 검색할 수 있다고 설명했다. 영상 검색이 화면 속 사물이나 인물에만 머물지 않고 소리까지 포함해야 실제 제작에 유용하다는 점을 짚은 대화였다. 발표는 “AI가 만드는 건 영상뿐만 아니라 PD분들에게 돌려주는 시간”이라는 문장으로 끝났다.
세 발표를 함께 놓고 보면 축적된 자료의 가치가 새롭게 보인다. 음성원 총괄은 “레거시 미디어가 가지고 있는 축적된 자료와 현장에서 만든 관계는 강력한 자산”이라며 “AI가 자료를 찾고 연결하는 능력이 좋아질수록 이런 고유한 경험과 전문성을 어떻게 활용하느냐가 더 중요해질 수 있다. 같은 도구를 사용하더라도 출발점이 달라지는 것”이라고 말했다.
자료를 AI와 연결할 수 있게 정리하고, 다시 쓸 권리를 확인하며, 과거와 지금의 상황을 구분할 수 있어야 한다는 것이다. 오래된 영상이 검색됐다고 해서 곧바로 오늘의 프로그램에 사용할 수 있는 것은 아니다. 당시의 촬영 맥락과 발언의 의미, 재사용 조건을 함께 확인해야 한다. 방송사가 쌓아 온 자료의 양을 제작 경쟁력으로 연결하려면 이 작업이 뒤따라야 한다.
줄어든 제작 시간 어디에 쓸지 고민해야
어도비(Adobe)의 구루 바이디야(Guru Vaidya) 아시아태평양 컨설팅 총괄은 영상 발표에서 어도비 이용 창작자의 86%가 생성형 AI 도구를 쓴다고 전하며 마틴 스코세이지(Martin Scorsese) 감독의 “가장 개인적인 것이 가장 창의적”이라는 말을 인용했다. 도구의 보급이 넓어질수록 창작자가 축적한 경험과 관점이 결과물의 차이를 만드는 요소가 된다는 맥락으로 들렸다.
특별 세션에서 ‘프롬프트 너머: AI 시대 방송 제작자의 새로운 경쟁력’을 발표한 조용민 언바운드랩(Unbound Lab) 벤처투자 대표도 질문의 중요성을 강조했다. 구글코리아 상무를 지낸 그는 “이 분야에 없던 질문을 자기 파괴적으로 던질 수 있느냐도 중요하다”라고 말했다. 익숙한 공정의 속도를 높이는 데서 더 나아가, 그 공정을 유지해야 하는 이유까지 돌아볼 필요가 있다는 지적이었다.
리브랜딩 세션에서는 논의가 유통과 IP 사업으로 이어졌다. 정경화 토스(Toss) 브랜드총괄은 “여러 종류의 사람을 여러 매체를 통해 만나러 다니는 것이 아니라 같은 종류의 사람을 여러 장소에서 반복적으로 만나는 것”이라고 채널 운영 원칙을 설명했다. 채널의 수를 늘리는 일보다, 어떤 이용자와 관계를 이어가고 있는지 파악하는 일이 먼저라는 의미다.
최장순 엘레멘트컴퍼니(lmntcompany) 대표는 레거시 미디어의 위기를 유통의 문제에서 짚었다. “넷플릭스(Netflix)가 자신들의 업의 본질을 DVD 유통이라고 생각했다면 2007년 스트리밍 서비스로 전환하지 못했을 것”이라며 무엇을 버리고 무엇을 남길지 추출하는 작업이 리브랜딩에 앞서야 한다고 강조했다. 오랫동안 해온 사업의 형식과 앞으로 이어갈 가치를 구분해야 한다는 이야기였다.
MBC 다큐멘터리 〈아마존의 눈물〉을 연출했고 현재 MBC 자회사 모스트267(MOst267)을 이끄는 김진만 대표는 콘텐츠 IP를 브랜드로 키워 팬덤과 연결하는 방향을 제시했다.
사례로 든 ‘무한도전 런’은 출연자 공연을 결합한 행사로, 보통 2만 명 넘게 신청하고 공연에는 6만 명이 모인다고 설명했다. 방송을 통해 쌓인 기억과 애착이 오프라인 참여로 이어지는 사례였다. 방송 IP 역시 팬의 참여를 바탕으로 새로운 경험과 사업을 만들 수 있음을 보여준다.
오전의 AI 제작과 오후의 리브랜딩은 축적된 자산을 다시 활용한다는 점에서 연결됐다. 제작 현장에서는 과거의 영상과 대본을 찾아 새로운 기획에 연결하고, 사업에서는 프로그램에 쌓인 시청자의 애착을 새로운 참여로 확장한다. 자료를 잘 찾는 기술과 이용자의 관심을 읽는 기획이 각각 필요하다. 제작 시간을 줄인 다음 그 시간과 자원을 어디에 쓸 것인지도 함께 고민해야 한다.
무엇을 만들고 어디까지 맡길 것인가
돌아오는 길에는 제작 조직이 먼저 정리해야 할 일이 떠올랐다. 우선 권한이다. 에이전트에 여러 단계를 맡기려면 어떤 자료에 접근하고 어떤 문서를 수정해도 되는지 팀 차원에서 정해둬야 한다. 외부 공유와 최종 승인까지 포함해 업무의 경계를 분명하게 해야 실제 제작에 적용할 수 있다.
그다음은 아카이브다. 자료를 보관하는 일과 검색할 수 있도록 정리하는 일은 다르고, 재사용 권리를 확인하는 일은 또 다른 공정이다. 내용과 출처, 촬영 시점, 사용 조건이 함께 확인돼야 검색 결과가 제작으로 이어진다. AI가 자료를 빨리 찾아주더라도 마지막 단계에서 이런 정보를 다시 확인해야 한다면 기대한 만큼 시간을 돌려받기 어렵다.
마지막은 비용이다. 영상 한 편 생성에 1만~2만 원이라는 비용도 생성이 반복되면 부담이 된다. 주 2편의 프로그램을 맡는 조직이라면 구독료와 생성 비용, 검토와 수정에 드는 시간까지 실제 공정에 맞춰 계산해야 한다. 사전시각화 비용과 기간을 5분의 1로 줄인 성과와 끝 타이틀 하나에 3주가 걸린 경험을 함께 살펴야 한다.
세 발표는 각기 다른 기술과 사례를 다뤘지만, 결국 제작자의 역할 문제로 귀결된다. 도구는 매달 바뀌고 모델은 지난달에 어려웠던 일을 이번 달에 해낸다. 그 변화 속에서 무엇을 만들고 어디까지 맡길지 정하는 일은 여전히 제작자의 몫이다.
우리 팀이 오랫동안 하고 싶었지만 자료를 찾고 준비하는 부담 때문에 미뤄둔 기획은 무엇인가. 그 기획에 필요한 자료는 어디에 있고, 다시 사용할 수 있는 상태인가. 이 질문부터 꺼내볼 만하다. 축적된 자료가 지금의 문제의식과 만날 때, AI는 방송사가 쌓아 온 시간을 다음 제작으로 연결하는 역할을 할 수 있다.
1) Reeve, J., <OpenAI Says Codex and ChatGPT Work Hit 10 Million Users>, Unite.AI, 2026.7.21, https://www.unite.ai/openai-sayscodex-and-chatgpt-work-hit-10-million-users
2) OSWorld 2.0은 AI가 실제 컴퓨터 환경에서 웹사이트·문서·프로그램 등을 사람처럼 조작해 주어진 과제를 수행하는 능력을 평가하는 벤치마크 즉, 성능평가 기준이다. 테스트 과제 가운데 약 72.6%를 성공적으로 수행했다는 의미다. 편집자 주.
3) 김현식, <KBS, ‘AI 프로덕션’ 개소…“AI 제작 전문 허브 구축”>, 이데일리, 2026.8.3, https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03690006645543712
4) <One-take Creation, Flexible Referencing: Introducing Seedance 2.5>, ByteDance Seed, 2026.7.31, https://seed.bytedance.com/en/blog/one-take-creation-flexible-referencing-introducingseedance-2-5
5) 이미지·영상 생성형 AI의 작업 과정을 직접 구성하고 실행할 수 있는 오픈소스 도구. 편집자 주
6) <헐리우드 AI 전쟁, K-콘텐츠는 어디에 서야 하는가>, 케이엔터테크허브, 2026.4.2, https://www.kentertechhub.com/heolriudeu-ai-jeonjaeng-kkontenceuneuneodie-seoya-haneunga
7) 서로 다른 기기들을 연결해 주는 USB-C 포트처럼, AI가 내 컴퓨터의 파일, 데이터베이스, 외부 앱(슬랙, 구글 드라이브 등)과 표준화된 방식으로 안전하게 연결돼 필요한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 기술 표준. 편집자 주
8) 영상의 내용을 검색·분석할 수 있도록 정보를 정리하는 과정. 편집자 주
한국PD연합회와 경기콘텐츠진흥원이 공동 주최한 2026 글로벌 콘텐츠 컨퍼런스에는 국내외 콘텐츠 업계 관계자 200여 명이 참석했다. 프로그램은 △AI 세션, △특별 세션, △레거시 리브랜딩 세션으로 구성됐다. 강윤기 한국PD연합회장은 “AI는 오랫동안 당연하게 여겨왔던 우리의 일하는 방식과 제작 프로세스 자체를 근본적으로 바꾸고 있다”라며 일하는 방식의 설계, 레거시 미디어 혁신, 브랜드 재정립을 과제로 제시했다.
에이전틱 워크플로가 바꾼 제작 현장
기조 발제 ‘에이전틱 워크플로가 바꾸는 콘텐츠 제작의 미래’를 맡은 음성원 오픈AI(OpenAI) 한국 커뮤니케이션 총괄은 한겨레 기자 출신이다. 취재와 콘텐츠, 기술을 두루 경험한 그의 발표는 AI의 성능 향상을 제작자가 일하는 방식과 연결하는 데 초점을 맞췄다.
음성원 총괄은 챗GPT 전체 주간 이용자가 10억 명 이상이며, 챗GPT 워크(ChatGPT Work)와 코딩 에이전트 코덱스(Codex)의 주간 이용자를 합하면 2,000만 명 규모라고 소개했다. 오픈AI가 두 제품의 합산 이용자 1,000만 명을 알린 것이 지난 7월 21일이니, 두 달이 채 지나지 않은 시점이었다.1)
이용자 증가 흐름에서 눈에 띄는 시점은 2026년 7월 9일 챗GPT 워크 출시였다. 이 AI 에이전트는 질문에 답하는 대화에서 나아가, 이용자가 허용한 자료와 앱을 연결해 여러 단계의 업무를 수행하고 검토 가능한 결과물까지 가져오는 방식이다. 구글 드라이브(Google Drive)에 연결하면 흩어진 대본과 일정, 회의록을 찾아 활용하고, 반복 업무는 스킬(skill)로 저장해 다시 불러올 수 있다. 문서와 표처럼 열어서 수정할 수 있는 아티팩트(artifact), 촬영 일정과 섭외 현황을 한 페이지에 모으는 사이트(site)도 이 흐름에 포함된다.
GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)에 관한 설명도 이어졌다. 음성원 총괄은 “지난 금요일 나온 GPT6아스트라는 전 세계에서 컴퓨터 사용 능력이 가장 뛰어난 모델”이라고 소개했다. 오픈AI가 현지 시각 9월 3일 밝힌 아스트라의 컴퓨터 사용 평가 OSWorld 2.0 성적은 72.6%다.2)
이러한 성능 수치보다 생각할 거리를 남긴 것은 개발자들의 적응에 관한 이야기였다. 음성원 총괄은 코딩 업무를 하는 개발자들을 만나보니 2년 전 입사자보다 최근 입사자가 더 잘하더라는 이야기를 들었다고 했다. “2년 전에 입사한 사람들은 이전 모델의 능력에 갇혀 있다. 새로운 것들이 다 가능한데, 그게 가능하다는 것에 스스로 제약을 걸고 있다”라는 설명이었다. 도구가 빠르게 달라지면 과거의 사용 경험이 다음 시도를 제한할 수도 있다는 뜻이다.
그렇다면 제작자는 무엇을 배워야 할까. 음성원 총괄의 발표에서 중심을 이룬 것은 사람과 AI의 업무를 구분하는 기준이었다. AI를 개별 작업에 활용할 때는 어디에 쓸지 고르면 됐지만, 여러 단계를 묶어 맡기려면 어떤 판단을 사람이 하고 AI에 어디까지 허용할지를 먼저 정해야 한다. 그가 정리한 사람의 몫은 목표, 맥락, 평가 기준, 권한 네 가지였다.
그는 지역을 떠날지 고민하는 청년의 인터뷰를 30초로 편집하는 상황을 예로 들었다. “30초로 줄여달라”는 요청만으로는 편집 방향이 정해지지 않는다. 희망에 초점을 맞출 것인지, 불안과 망설임도 함께 남길 것인지에 따라 선택할 발언과 표정이 달라진다. 그 방향을 정하는 일이 PD의 몫이다. 청년이 인터뷰에서 언급한 사람들이 누구이며 어떤 관계인지 확인하는 일도 현장에 다시 가야 풀린다고 설명했다.
AI에 일을 더 많이 맡기려면 제작 의도부터 더 분명하게 설명할 수 있어야 한다. 어떤 결과를 원하는지, 무엇을 근거로 평가할지 정리하는 과정에서 제작자 자신의 판단도 구체화된다. 이날 발표는 AI 활용 능력을 프롬프트 작성 기술만으로 이해해서는 충분하지 않다는 생각을 갖게 했다.
AI 전환, 운영 비용은 현실적 과제
두 번째 발표 ‘KBS 제작 현장의 AI 전환기’는 최동은 KBS 후반제작기술국 팀장이 맡았다. KBS는 지난 8월 3일 여의도 본관에 AI 프로덕션을 열었다.3)
인력은 4명으로, 2명씩 팀을 이뤄 한 주에 두 편꼴로 프로그램을 맡는다. 2~3분 분량의 재연 영상 제작은 3~5일이 걸리고, 대기획은 기획 단계부터 6개월에서 1년이 걸린다. AI의 적용 범위는 예능과 시사·교양, 다큐멘터리, 드라마에 걸쳐 있었다. 〈슈퍼맨이 돌아왔다〉에서는 타이틀과 가수 KCM의 가상 결혼식 영상에 AI를 활용했다. 〈셀럽병사의 비밀〉에서는 매주 2~4분 분량의 재연 장면을 1년 남짓 제작해 왔다. AI 영상이 일회성 실험을 넘어 정기적인 제작 공정으로 들어오고 있음을 보여주는 사례다.
한계도 있었다. 최동은 팀장은 예능 프로그램의 끝 타이틀 하나를 만드는 데 3주가 걸렸다고 설명했다. 생성형 AI는 수정 요구를 반영하기 어려워, 결과를 계속 고치기보다 잘 나온 것을 골라 쓰는 방향으로 접근했다는 것이다. 특징이 뚜렷한 배우의 얼굴일수록 결과물이 묘하게 달라지는 문제도 있었다. 그럴듯한 화면을 만드는 능력과 특정 인물과 장면을 의도대로 재현하는 능력 사이에는 여전히 차이가 났다.
작업 단위는 점차 커지고 있었다. 바이트댄스(ByteDance)의 시댄스(Seedance)는 지난 7월 31일 공개한 2.5 버전에서 한 번에 최대 30초를 생성할 수 있게 됐다.4) 최동은 팀장은 이를 컷 단위 작업이 장면 단위로 옮겨가는 계기로 설명했다. “시댄스2.5 버전 이후에 AI로 구현한 영상이 카메라 워킹이나 영상 미학을 어느 정도 갖춰가고 있고, 동작 부분도 자연스러워지고 있다”라는 것이다.
최동은 팀장이 효과가 가장 컸다고 꼽은 분야는 사전 기획이었다. 〈고려거란전쟁〉에서 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 제작했던 사전시각화, 이른바 프리비즈(previz)를 〈문무〉에서는 AI로 대체했다. 그 결과 비용과 기간을 각각 5분의 1 수준으로 줄였다고 밝혔다.
정확도를 높이는 방식으로는 비디오 투 비디오(video-to-video)를 소개했다. 무술팀이 짜온 러프한 콘티 영상을 입력하고 인물의 위치와 카메라 앵글, 동선을 기준으로 AI 영상으로 바꾸는 방식이다. 사람이 먼저 만든 영상이 생성 결과를 이끄는 기준이 된다. 다만 공개된 연구 영상에서는 앞줄 인물만 바뀌고 뒷줄 두 명은 그대로 남아 있었다. 제작 의도를 전달할 가능성과 아직 해결해야 할 기술적 한계가 함께 드러났다.
2026 글로벌 콘텐츠 컨퍼런스 포스터 <출처 – 경기콘텐츠진흥원 홈페이지>
고증과 저작권에 관한 질문에 최동은 팀장은 KBS가 보유한 데이터베이스와 아카이브를 생성 단계의 기준 자료로 넣고, 방송 전 외부 전문가의 검증을 한 차례 더 거친다고 설명했다. 생성형 AI 사용 사실은 첫 장면이나 마지막에 고지한다.
운영 비용도 현실적인 과제였다. 10~15초 분량 영상 한 편 생성에 1만~2만 원이 들어 상용 플랫폼 대신 컴피UI(ComfyUI)5) 기반 자체 구성을 활용한다고 설명했다. 생성 결과를 반복해서 확인하고 다시 만드는 공정에서는 단가만으로 전체 비용을 판단하기 어렵다. 실제 제작 과정에 맞는 도구와 운영 방식을 찾는 일도 AI 프로덕션의 업무인 셈이다.
그가 남긴 말은 이런 시행착오를 압축했다. “사용하는 도구는 매달 바뀌고 있지만, 판단하는 사람의 역할은 바뀌지 않는다.” 판단에는 시청자가 AI 영상을 어떻게 받아들이는지도 포함된다. 루미네이트(Luminate) 자료를 분석한 결과에 따르면 Z·알파 세대의 35%는 AI로 만든 스타일의 콘텐츠를 볼 의향이 있다고 답했다. X세대와 베이비붐 세대는 대본이 AI로 쓰였다는 사실을 알게 되는 순간 시청 의향이 43%p 떨어졌다.6) 서로 다른 질문에 대한 응답이지만, AI 활용의 수용도를 일률적으로 가정하기 어렵다는 점을 보여준다. 최동은 팀장이 설명한 이질감은 화면의 완성도와 함께 시청자의 기대와 인식에서도 살펴야 할 문제였다.
AI가 PD에게 돌려주는 시간
세 번째 발표 ‘AI 기반 영상 분석이 바꾸는 포스트 프로덕션’은 멀티모달 영상 AI 기업 트웰브랩스(TwelveLabs)의 송동운 리드가 맡았다. 그는 회사가 준비 중인 영상 AI 에이전트 자키(Jockey)를 라이브 데모로 선보였다. 촬영본을 구글 드라이브에 두고 자키를 MCP(Model Context Protocol)7)로 클로드나 챗GPT에 연결하면 자연어로 영상을 검색할 수 있다. 파일명이나 태그를 기억하지 못해도 찾고 싶은 장면을 설명하면 된다는 것이 핵심이었다.
데모에 사용된 자료는 12시간 분량의 자연 다큐멘터리 촬영 원본이었다. ‘사슴이 고개를 숙이고 풀을 먹는다’라고 입력하자 해당 구간이 곧바로 나타났다. 이어 화면에서 다람쥐만 잘라 이미지로 검색하니 비슷한 장면들이 나왔다. 말로 설명하는 검색과 이미지로 찾는 검색이 같은 자료 안에서 이어졌다.
두 번째 데모는 하이라이트 제작이었다. 60초 분량을 요청하자 에이전트가 9~10개 신으로 구성한 안과 시간 구간을 제시했다. PD가 순서를 바꾸면 구간별 클립을 이어 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)로 넘겼다. 필요한 장면을 찾는 일에서 구성안을 검토하고 편집을 이어가는 과정까지 연결한 것이다. 정식 출시는 10월 중이라고 밝혔다.
현장에서는 자료의 보안과 관리에 관한 질문도 나왔다. 영상을 분석하려면 인덱싱8)이 필요한데, 그 과정에서 자산이 외부로 나가는 것 아니냐는 우려였다. 송동운 리드는 글로벌 보안 인증 표준인 SOC2(System and Organization Controls)를 유지하며 고객사 영상은 모델 학습에 사용하지 않는다고 답했다. 다만 모델이 업데이트되면 인덱싱을 다시 해야 한다는 점은 인정했다.
오디오 선별이 중요하다는 지적에는 효과음을 자연어로 찾고 특정 음원이 사용된 구간도 검색할 수 있다고 설명했다. 영상 검색이 화면 속 사물이나 인물에만 머물지 않고 소리까지 포함해야 실제 제작에 유용하다는 점을 짚은 대화였다. 발표는 “AI가 만드는 건 영상뿐만 아니라 PD분들에게 돌려주는 시간”이라는 문장으로 끝났다.
세 발표를 함께 놓고 보면 축적된 자료의 가치가 새롭게 보인다. 음성원 총괄은 “레거시 미디어가 가지고 있는 축적된 자료와 현장에서 만든 관계는 강력한 자산”이라며 “AI가 자료를 찾고 연결하는 능력이 좋아질수록 이런 고유한 경험과 전문성을 어떻게 활용하느냐가 더 중요해질 수 있다. 같은 도구를 사용하더라도 출발점이 달라지는 것”이라고 말했다.
자료를 AI와 연결할 수 있게 정리하고, 다시 쓸 권리를 확인하며, 과거와 지금의 상황을 구분할 수 있어야 한다는 것이다. 오래된 영상이 검색됐다고 해서 곧바로 오늘의 프로그램에 사용할 수 있는 것은 아니다. 당시의 촬영 맥락과 발언의 의미, 재사용 조건을 함께 확인해야 한다. 방송사가 쌓아 온 자료의 양을 제작 경쟁력으로 연결하려면 이 작업이 뒤따라야 한다.
특별 세션 발표 후 Q&A 시간에 답하고 있는 조용민 언바운드랩 벤처투자 대표 ⓒK엔터테크허브
줄어든 제작 시간 어디에 쓸지 고민해야
어도비(Adobe)의 구루 바이디야(Guru Vaidya) 아시아태평양 컨설팅 총괄은 영상 발표에서 어도비 이용 창작자의 86%가 생성형 AI 도구를 쓴다고 전하며 마틴 스코세이지(Martin Scorsese) 감독의 “가장 개인적인 것이 가장 창의적”이라는 말을 인용했다. 도구의 보급이 넓어질수록 창작자가 축적한 경험과 관점이 결과물의 차이를 만드는 요소가 된다는 맥락으로 들렸다.
특별 세션에서 ‘프롬프트 너머: AI 시대 방송 제작자의 새로운 경쟁력’을 발표한 조용민 언바운드랩(Unbound Lab) 벤처투자 대표도 질문의 중요성을 강조했다. 구글코리아 상무를 지낸 그는 “이 분야에 없던 질문을 자기 파괴적으로 던질 수 있느냐도 중요하다”라고 말했다. 익숙한 공정의 속도를 높이는 데서 더 나아가, 그 공정을 유지해야 하는 이유까지 돌아볼 필요가 있다는 지적이었다.
리브랜딩 세션에서는 논의가 유통과 IP 사업으로 이어졌다. 정경화 토스(Toss) 브랜드총괄은 “여러 종류의 사람을 여러 매체를 통해 만나러 다니는 것이 아니라 같은 종류의 사람을 여러 장소에서 반복적으로 만나는 것”이라고 채널 운영 원칙을 설명했다. 채널의 수를 늘리는 일보다, 어떤 이용자와 관계를 이어가고 있는지 파악하는 일이 먼저라는 의미다.
최장순 엘레멘트컴퍼니(lmntcompany) 대표는 레거시 미디어의 위기를 유통의 문제에서 짚었다. “넷플릭스(Netflix)가 자신들의 업의 본질을 DVD 유통이라고 생각했다면 2007년 스트리밍 서비스로 전환하지 못했을 것”이라며 무엇을 버리고 무엇을 남길지 추출하는 작업이 리브랜딩에 앞서야 한다고 강조했다. 오랫동안 해온 사업의 형식과 앞으로 이어갈 가치를 구분해야 한다는 이야기였다.
MBC 다큐멘터리 〈아마존의 눈물〉을 연출했고 현재 MBC 자회사 모스트267(MOst267)을 이끄는 김진만 대표는 콘텐츠 IP를 브랜드로 키워 팬덤과 연결하는 방향을 제시했다.
사례로 든 ‘무한도전 런’은 출연자 공연을 결합한 행사로, 보통 2만 명 넘게 신청하고 공연에는 6만 명이 모인다고 설명했다. 방송을 통해 쌓인 기억과 애착이 오프라인 참여로 이어지는 사례였다. 방송 IP 역시 팬의 참여를 바탕으로 새로운 경험과 사업을 만들 수 있음을 보여준다.
오전의 AI 제작과 오후의 리브랜딩은 축적된 자산을 다시 활용한다는 점에서 연결됐다. 제작 현장에서는 과거의 영상과 대본을 찾아 새로운 기획에 연결하고, 사업에서는 프로그램에 쌓인 시청자의 애착을 새로운 참여로 확장한다. 자료를 잘 찾는 기술과 이용자의 관심을 읽는 기획이 각각 필요하다. 제작 시간을 줄인 다음 그 시간과 자원을 어디에 쓸 것인지도 함께 고민해야 한다.
무엇을 만들고 어디까지 맡길 것인가
돌아오는 길에는 제작 조직이 먼저 정리해야 할 일이 떠올랐다. 우선 권한이다. 에이전트에 여러 단계를 맡기려면 어떤 자료에 접근하고 어떤 문서를 수정해도 되는지 팀 차원에서 정해둬야 한다. 외부 공유와 최종 승인까지 포함해 업무의 경계를 분명하게 해야 실제 제작에 적용할 수 있다.
그다음은 아카이브다. 자료를 보관하는 일과 검색할 수 있도록 정리하는 일은 다르고, 재사용 권리를 확인하는 일은 또 다른 공정이다. 내용과 출처, 촬영 시점, 사용 조건이 함께 확인돼야 검색 결과가 제작으로 이어진다. AI가 자료를 빨리 찾아주더라도 마지막 단계에서 이런 정보를 다시 확인해야 한다면 기대한 만큼 시간을 돌려받기 어렵다.
마지막은 비용이다. 영상 한 편 생성에 1만~2만 원이라는 비용도 생성이 반복되면 부담이 된다. 주 2편의 프로그램을 맡는 조직이라면 구독료와 생성 비용, 검토와 수정에 드는 시간까지 실제 공정에 맞춰 계산해야 한다. 사전시각화 비용과 기간을 5분의 1로 줄인 성과와 끝 타이틀 하나에 3주가 걸린 경험을 함께 살펴야 한다.
세 발표는 각기 다른 기술과 사례를 다뤘지만, 결국 제작자의 역할 문제로 귀결된다. 도구는 매달 바뀌고 모델은 지난달에 어려웠던 일을 이번 달에 해낸다. 그 변화 속에서 무엇을 만들고 어디까지 맡길지 정하는 일은 여전히 제작자의 몫이다.
우리 팀이 오랫동안 하고 싶었지만 자료를 찾고 준비하는 부담 때문에 미뤄둔 기획은 무엇인가. 그 기획에 필요한 자료는 어디에 있고, 다시 사용할 수 있는 상태인가. 이 질문부터 꺼내볼 만하다. 축적된 자료가 지금의 문제의식과 만날 때, AI는 방송사가 쌓아 온 시간을 다음 제작으로 연결하는 역할을 할 수 있다.
1) Reeve, J., <OpenAI Says Codex and ChatGPT Work Hit 10 Million Users>, Unite.AI, 2026.7.21, https://www.unite.ai/openai-sayscodex-and-chatgpt-work-hit-10-million-users
2) OSWorld 2.0은 AI가 실제 컴퓨터 환경에서 웹사이트·문서·프로그램 등을 사람처럼 조작해 주어진 과제를 수행하는 능력을 평가하는 벤치마크 즉, 성능평가 기준이다. 테스트 과제 가운데 약 72.6%를 성공적으로 수행했다는 의미다. 편집자 주.
3) 김현식, <KBS, ‘AI 프로덕션’ 개소…“AI 제작 전문 허브 구축”>, 이데일리, 2026.8.3, https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03690006645543712
4) <One-take Creation, Flexible Referencing: Introducing Seedance 2.5>, ByteDance Seed, 2026.7.31, https://seed.bytedance.com/en/blog/one-take-creation-flexible-referencing-introducingseedance-2-5
5) 이미지·영상 생성형 AI의 작업 과정을 직접 구성하고 실행할 수 있는 오픈소스 도구. 편집자 주
6) <헐리우드 AI 전쟁, K-콘텐츠는 어디에 서야 하는가>, 케이엔터테크허브, 2026.4.2, https://www.kentertechhub.com/heolriudeu-ai-jeonjaeng-kkontenceuneuneodie-seoya-haneunga
7) 서로 다른 기기들을 연결해 주는 USB-C 포트처럼, AI가 내 컴퓨터의 파일, 데이터베이스, 외부 앱(슬랙, 구글 드라이브 등)과 표준화된 방식으로 안전하게 연결돼 필요한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 기술 표준. 편집자 주
8) 영상의 내용을 검색·분석할 수 있도록 정보를 정리하는 과정. 편집자 주
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