‘현장형’ 실습으로 본 ‘콘텐츠 생성–데이터 분석–자동화’의 ‘핵심 루틴’“프롬프트 템플릿·변수 고정·파이프라인 연결이 성패 좌우” 실무 노하우 공개
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- ▲ 충북경제포럼 제20차 전문가 초청 강연회가 6일 청주엔포드호텔에서 열렸다. 오힘찬 골든레빗㈜ 마케터가 “AI 도입은 ‘됩니다. 그런데… 안 됩니다’—결국 비용·조직 실행력이 관건”이라며 이미지·동영상 생성, VOC 분석, RAG·자동화 파이프라인을 실습으로 소개하고 있다.ⓒ김정원 기자
충북경제포럼(회장 이재진)은 6일 오전 청주엔포드호텔에서 제20차 전문가 초청 강연회를 열고, 오힘찬 골든레빗㈜ 마케터를 초청해 생성형 AI의 실전 도입법을 풀어냈다.강연은 기업 현장에서 바로 쓸 수 있는 ‘콘텐츠 생성–고객 데이터 분석–업무 자동화’ 루틴을 실습 중심으로 전개했고, “AI는 됩니다. 그런데 조직과 비용·거버넌스가 받쳐주지 않으면 안 됩니다”라는 메시지로 현실적 한계와 돌파구를 동시에 짚었다.강연에 참석한 회원 60여 명은 템플릿 기반의 프롬프트 설계, 대량 데이터 분석 전환 기준, 보안·엔터프라이즈 도입 체크리스트까지 구체적인 실행법을 공유받았다.◇ ‘되는데 안 된다’의 정체는 ‘비용·역량·거버넌스’이번 강연은 지역 기업인들의 AI 실무 전환을 돕기 위한 ‘현장형’ 커리큘럼으로 구성됐다.오힘찬 마케터는 “콘텐츠를 만들고 자동화하며 부서별 AI를 ‘도입–개발–적용–교육’까지 붙어서 지원해야 결과가 난다”고 강조했다.이어 “오늘 배운 기능만으로 회사를 통째로 바꾸긴 어렵다. 하지만 기능→템플릿→프로세스→자동화로 ‘단계적’으로 밟으면 적용 힌트가 생긴다”며, 이른바 “됩니다. 되는데… 안 됩니다”라는 역설의 배경을 비용 구조와 조직 실행력의 문제로 설명했다.강연 전반은 기능 시연이 아니라 ‘재현성 있는 루틴’을 만드는 법에 방점이 찍혔다.◇ ‘일관성 유지’와 ‘속도’… 이마젠(‘나노 바나나’)로 품질 제어오 마케터는 구글 제미나이 환경에서 이미지 생성 도구 ‘이마젠(내부명 ‘나노 바나나’)’을 사용해 기존 사진의 맥락을 보존한 상태로 요소를 추가·수정하는 과정을 시연했다.인물 컷에 선글라스·모자·소품을 합성해도 자세·의상·표정 등 원본의 ‘일관성’이 유지되는 점, 모자 각도·좌우 반전 등 세부 제어가 수월한 점을 강조했다.“예전엔 포토툴에서 각도·그림자·색 보정을 일일이 맞춰야 했지만, 이제는 오브젝트만 교체해도 맥락 붕괴가 크지 않다”는 설명과 함께, 제품 사진의 배경·그림자 자동 보정, 로고·텍스트 보존 유도까지 실습으로 보여줬다.또한 “채팅형 AI마다 결과가 달라 제어가 어렵다”는 질문에는 “프롬프트를 템플릿화하고 JSON 등 ‘변수 고정’ 포맷을 쓰면 재현성이 높아진다”고 답했다.◇ 한국어 vs 영어, 왜 ‘디테일’이 달라지나참석자들이 가장 궁금해한 부분은 한국어 지시와 영어 지시의 결과 차이였다.오 마케터는 “모델은 세상을 벡터로 본다. ‘마신다’와 ‘drinking’의 벡터가 달라 세부 동작·도구(빨대 vs 직접 들이키기) 표현이 달라질 수 있다”고 설명했다.한국어로 잘 나오지 않는 경우, ‘영문화 프롬프트’로 바꿔 재시도하면 디테일 오류가 줄어드는 경향을 공유했다. 다만 그는 “완벽한 일회성 정답을 기대하기보다 템플릿 고정→반복 생성→최종 수작업 미세 보정의 삼단계가 실무 효율을 높인다”고 제안했다.◇ ‘AI스러움’도 마케팅 포인트… 스틸→숏폼 자동 변환단일 스틸 이미지에서 ‘짧은 동영상’을 합성하는 워크플로도 소개됐다.오 마케터는 “요즘은 오히려 ‘AI스러운’ 미묘한 어색함 자체를 재미 포인트로 쓰는 캠페인도 많다”며, 완전 자연스러움만을 목표로 고비용 반복생성을 하기보다 목적에 맞는 품질선에서 ‘속도·확산성’을 노리는 전략이 실무적으로 효율적이라고 말했다.오 마케터는 현업에서의 프롬프트 운영원칙을 다음과 같이 정리했다. 첫째, 프롬프트는 길어져도 좋으니 ‘JSON 포맷’ 등 기계가 읽기 쉬운 구조로 변수(비율, 배경, 브랜드 컬러 등)를 분리한다.둘째, 결과 품질이 확보된 템플릿은 사내 툴에서 ‘버튼화’해 임의 수정(프롬프트 드리프트)을 차단한다. 셋째, 모델별(제미나이/챗GPT/클로드 등)로 템플릿을 분기해 동일 콘셉트의 결과를 안정적으로 재현한다. 넷째, 이미지 합성은 ‘오브젝트 수’(3개 내외)를 관리해야 품질·속도가 안정되고, 과밀 장면은 비용이 기하급수적으로 오른다. -
- ▲ 오힘찬 골든레빗㈜ 마케터 강의 장면.ⓒ김정원 기자
◇ ‘천 건’ 이하는 제미나이, ‘수십만 건’은 코드 기반 전환데이터 파트에서는 VOC·리뷰 등 텍스트를 불러와 이상치·재발 이슈·응답시간 등을 자동 분석–시각화하는 루틴을 시연했다.오 마케터는 “수백~수천 건까지는 제미나이 환경에서 충분하지만, 10만·100만 건 규모는 구글 코랩 등 코드 기반으로 전환해 오류를 강제 검출·중단시키는 편이 안전하다”고 했다.또한 시간 단위 자동 분석–알림(대기 건 폭주, 평균 응답시간 상향 등)을 걸어두고, 팀 메신저에 실시간으로 ‘빨리 응대’ 알림을 보내는 운영 팁을 공유했다. “데이터 이야기는 사람마다 달라질 수 있다. AI가 그려준 지표로 합의하면 의사결정이 빨라진다”는 오 마케터의 대목이 눈길을 끌었다.◇ 노트북LM으로 ‘출처 고정’ Q&A·퀴즈·오디오·숏폼까지 일괄 생산문서·PDF·URL을 입력소스(최대 300개)로 고정해 해당 근거에서만 답변하는 구글 노트북LM도 소개됐다. 장점은 △환각 감소(출처 각주 표기) △팀 공유·메모·활용 분석 △퀴즈 자동 생성(정오답 해설 포함) △오디오 브리핑(대화형 내레이션) △숏폼 동영상 자동 제작 등 ‘학습–보고–마케팅’을 한 번에 엮을 수 있다는 점이다.오 마케터는 “R&D·교육 부문에서 ‘근거가 있는 산출물’을 빠르게 뽑기 좋다”며, 매일 아침 브리핑 오디오를 생성해 ‘운전 중 청취’처럼 활용하는 팁도 전했다.◇ ‘이미지 좌·우·정면 생성→빙글 영상 합성’까지 원클릭시연 말미에는 ‘사진 1장 업로드→좌·우·정면 이미지 생성→3장을 이어 360도 회전 영상 합성’까지 자동화하는 파이프라인을 구성해 보였다.핵심은 ‘생성 단계–프로프트–모델’을 순서대로 정의해 하나의 버튼으로 묶는 것이다. 그는 “반복 제작물이 많은 커머스·교육·홍보팀일수록 자동화의 체감효과가 크다”고 덧붙였다.◇ ‘학습’이 아니라 ‘접근 권한’… 망 분리·접속제어가 기본보안 질의에는 “대형 모델은 이미 학습을 마친 상태”라며 “유출의 본질은 계정·접근권한 관리”라고 선을 그었다. 조직 도입은 엔터프라이즈 요금제 기반 ‘회사 네트워크 한정 접속’, 계정·접근권한 중앙관리, 로깅·감사 체계를 필수로 갖추라고 권했다.또한, 내부 DB·공공데이터·외부 API를 데이터 파이프라인으로 묶고, 시간 단위 자동 분석·알림까지 구성하면 현업 효율이 크게 오른다고 했다.오 마케터는 방송사의 AI 콘텐츠 TF 사례를 들며 “해외 로케·특정 배우 캐스팅 등 전통 제작을 그대로 하면 수십억이 드는 규모를, AI 파이프라인으로 약 3억 수준에서 구현했다”고 소개했다.다만 “템플릿·재현성·승인 프로세스 등 거버넌스를 갖추지 못하면 ‘파일럿의 벽’을 넘기 어렵다”며, ‘기능 실습→템플릿화→변수 고정→팀 공유→자동화→모니터링’으로 이어지는 체계를 제안했다.참석자들은 결과 재현성, 한국어 지시의 한계, 대규모 문서 분석 정확도를 묻고 실무 조언을 얻었다.강연자는 “모델 차이 때문에 달라지는 게 아니라, ‘프롬프트 드리프트’와 랜덤성 관리에 실패한 것”이라며 “템플릿 고정·변수 최소화·버튼화로 통제해야 한다”고 답했다.한국어만으로는 미세 동작·도구 선택에서 오류가 잦을 수 있으므로, 영어 프롬프트 병행과 사전 용어사전(글로서리) 구축을 권했다. 문서 분석의 경우 RAG로 ‘출처 강제’를 걸고, 내부 검토·메모를 소스로 다시 편입해 ‘조직 지식’을 누적하는 방법을 안내했다.





