이비스

 영상 작업할 때 마지막에 꼭 붙는 게 음성이다. 내레이션이든 다국어 더빙이든, 요즘은 이 부분도 AI로 거의 다 해결된다. 직접 써본 것도 있고 후기로 찾아본 것도 있는데, 정리해본다. 헤이젠(HeyGen) — 입술 동기화는 확실히 좋다 헤이젠의 가장 강력한 기능은 입술 움직임까지 번역에 맞춰 자연스럽게 바꿔주는 부분이다. 175개 이상 언어를 지원하는데, 이 입술 동기화 기능은 경쟁사 대비 불만이 가장 적다는 평가가 많다. 아바타 영상에 스크립트만 붙여넣으면 음성, 입모양, 표정까지 알아서 맞춰주니까 촬영 없이도 전문가급 영상을 만들 수 있다는 게 큰 장점이다. 근데 직접 찾아보면서 신경 쓰이는 후기도 있었다. "무제한" 요금제가 실제로는 제한이 있다는 불만이 꽤 있고, 내보내기가 97%에서 멈추거나 텍스트가 무작위로 깨지는 문제도 보고된다. 그리고 빠른 광고 소재 테스트처럼 가볍게 많이 뽑아야 하는 작업엔 좀 과한 도구라는 의견도 있다. 정교한 결과물이 필요한 작업엔 좋은데, UGC 광고처럼 양으로 승부해야 하는 작업엔 다른 도구가 나을 수 있다. 일레븐랩스(ElevenLabs) — 음성 퀄리티 자체는 최상급 순수 음성 생성 쪽으로는 일레븐랩스가 제일 자연스럽다는 평가가 많다. 목소리 샘플 10초 정도만 있어도 거의 똑같이 복제할 수 있는 보이스 클로닝 기능이 강점이고, 최근에 나온 더빙 v2 모델은 원본 화자의 감정이나 억양까지 분석해서 다국어 음성에 반영해준다고 한다. 다만 일레븐랩스는 번역 기능을 따로 제공하지 않아서, 번역본을 직접 준비해서 넣어야 한다. 더빙용 번역이랑 자막용 번역은 다르게 해야 하는데 — 예를 들어 "안녕하세요?"를 영어로 짧게 "Hi"라고만 번역하면 발음 길이가 안 맞아서 무음 구간이 생기는 식 — 이 부분은 따로 신경 써야 한다. 그리고 한국어 발음이 완벽하지 않다는 지적도 있다. 외국인이 한국어를 읽는 듯한 느낌이 남는다고. 국내 도구들 — 한국어는 역시 국내 서비스가 ...

기획서, 포트폴리오, 보고서 — 마케팅 일 하면서 문서 작업은 진짜 끝이 없다. 요즘은 이 영역에도 AI가 깊게 들어와 있어서, 자주 보이는 도구들을 정리해봤다. 이번엔 요즘 화제인 젠스파크(Genspark)도 같이 넣었다. 노션 AI — 기존 작업 흐름 안에서 바로 쓰는 게 강점 페이지 안에서 텍스트 선택하고 "요약해줘", "보고서 톤으로 바꿔줘" 같은 명령을 바로 내릴 수 있어서, 작업 맥락을 다시 설명할 필요가 없다는 게 제일 편하다. 다만 자료 조사나 팩트체크보다는 이미 있는 텍스트 편집·요약에 더 맞고, 결과물을 그대로 제출용으로 쓰면 AI 티가 날 수 있어서 후편집이 필요하다. 감마(Gamma) — 발표 자료는 확실히 빠르다 프롬프트만 던지면 내용이랑 디자인을 한 번에 채워주는 방식이라 PPT 초안 잡는 속도는 빠르다. 다만 디테일한 수정엔 한계가 있다는 후기가 꽤 보인다 — 표지는 멋있는데 본문엔 텍스트만 덜렁 있는 식. 빠르게 초안 잡고 그 이후엔 직접 다듬는 용도로 쓰는 게 현실적이다. 챗GPT / 클로드 — 논리와 텍스트 퀄리티가 중요할 때 시각 디자인보다 "내용 자체"가 중요한 기획서나 제안서는 범용 AI로 텍스트부터 잡는 게 나을 때가 많다. 한국어 존댓말이나 비즈니스 어투, 보고서 양식 처리는 챗봇형 AI 쪽이 꼼꼼하다는 평가가 있다. 미리캔버스 — 한국 기업 양식엔 역시 이쪽이 익숙하다 주간보고, 제안서처럼 한국 기업 정서에 맞는 비즈니스 템플릿이 많고, 드래그 앤 드롭이라 디자인 비전문가도 쉽게 다룬다. 완전 자동 생성보다는 "템플릿 기반 반자동화"에 가까운 도구라서, 한국 기업 보고서 양식이 자주 필요하다면 여전히 손에 익는 선택이다. 젠스파크(Genspark) — 검색부터 문서까지 한 번에 끝내는 올인원형 요즘 새롭게 화제인 도구. GPT, 클로드, 제미니 같은 여러 모델을 동시에 돌려서 답변을 비교·조합해주는 방식(MoA, Mixture of Agents)이...

 영상 AI 쪽은 진짜 매달 새로운 게 튀어나온다. 클링 얘기는 지난 편에 했으니, 이번엔 요즘 많이 들리는 힉스필드랑 씨댄스(Seedance), 그리고 직접 작업할 때 자주 쓰는 드롭샷 AI까지 같이 정리해본다. 힉스필드 - 모델을 모아놓은 "올인원" 플랫폼 힉스필드는 자체 모델을 만드는 회사가 아니라, 소라2, 베오3.1, 클링, 씨댄스 같은 여러 영상 모델을 한 화면에서 골라 쓸 수 있게 묶어놓은 플랫폼이다. 같은 프롬프트를 여러 모델에 동시에 돌려서 결과를 비교해볼 수 있다는 게 가장 큰 장점이고, 영화적인 카메라 워크(크레인 샷, 달리 샷 같은)를 50개 이상 프리셋으로 제공해서 영상 느낌을 빠르게 잡을 수 있다는 점도 매력적이다. 캐릭터 일관성을 위한 자체 기능이나 자동 립싱크 같은 부가 기능도 갖추고 있다. 근데 직접 써보거나 후기를 찾아보면서 신경 쓰이는 부분도 있었다. "무제한" 플랜이 사실상 속도 제한이 걸려 있어서 이름값을 못 한다는 불만이 꽤 많았고, 일부 사용자들 사이에서는 자체 기술이라고 홍보한 기능이 실제로는 타사 모델을 그대로 가져다 쓴 거 아니냐는 의혹도 제기됐다. 결제 전에 후기를 한 번 더 찾아보고, 무료 크레딧으로 먼저 테스트해보는 걸 추천한다. 여러 모델을 한 번에 비교해보는 용도로는 분명 편리하지만, 메인으로 깊게 파고들 도구라기보단 "찍먹용"으로 써보고 마음에 드는 모델을 따로 결제하는 쪽이 합리적일 수 있다 씨댄스(Seedance) - 디테일한 움직임이 강점 씨댄스는 바이트댄스가 만든 영상 생성 모델인데, 사람 움직임이나 표정 변화를 자연스럽게 표현하는 데 강하다는 평가가 많다. 손으로 음식을 집는 것 같은 세밀한 동작에서 특히 차이가 난다고 한다. 가격 면에서도 1080p 출력 기준으로 대량 제작에 적합한 가격대를 제공해서, 짧은 영상을 많이 뽑아야 하는 작업에는 비용 효율이 좋은 편이다. 다만 오디오를 따로 입혀야 하는 버전도 있어서, 음성이나 배경음까지 한...

 이미지는 미드저니, 영상은 클링. 요즘 작업하면서 자연스럽게 이렇게 나눠 쓰고 있다. 처음부터 이렇게 정리된 건 아니고, 둘 다 써보면서 각자 잘하는 영역이 너무 명확하게 갈리길래 자연스럽게 굳어진 조합이다. 미드저니 — 그림은 여전히 제일 잘 그린다 미드저니는 텍스트만 넣어도 미학적으로 완성도 높은 이미지를 뽑아주는 게 강점이다. V7으로 넘어가면서 텍스트 이해력이랑 인물 일관성이 꽤 좋아졌고, 참조 파라미터(스타일 참조, 캐릭터 참조, 무드 참조)를 쓰면 시리즈물 만들 때도 전보다 수월해졌다. 캐릭터 IP 작업할 때 체감한 게 바로 이 부분인데, 예전엔 "어제 그린 애랑 다른 애 같다"는 문제 때문에 골치 아팠는데 참조 옵션 쓰면서 그게 많이 줄었다. 근데 미드저니의 약점도 명확하다. 영상 쪽은 아직 한참 부족하다. 정지 이미지를 입력하면 짧은 영상 몇 개로 변환해주는 기능은 있는데, 해상도도 낮고 길이도 짧다. 클링이나 소라 같은 영상 전문 모델이랑 비교하면 "있으니까 한 번 써본다" 정도 수준이다. 영상이 주 목적이면 미드저니 하나로는 부족하다는 얘기다. 요금도 무시 못 할 부분이다. 무료 플랜이 사라진 지 오래라 월 구독이 필수고, 구독료는 플랜에 따라 차이가 꽤 크다. 매일 이미지를 많이 뽑아야 하는 작업이라면 이 비용도 따져봐야 한다. 클링 — 영상에서는 확실히 한 수 위 반대로 클링은 영상 쪽에서 진짜 체감되는 차이가 있다. 캐릭터 일관성이 클링의 약점이었는데, 최신 버전으로 오면서 같은 캐릭터가 여러 장면에서 거의 같은 모습으로 유지되는 수준까지 올라왔다. 짧은 스토리텔링 영상이나 광고 영상처럼 같은 인물이 여러 컷에 나와야 하는 작업에서는 이 부분이 결정적이다. 특이한 기능도 있다. 영상 안의 사물이 움직이는 경로를 직접 그려서 지정할 수 있는 기능인데, "이 강아지가 이 방향으로 뛰어가게 해줘" 식으로 디테일하게 컨트롤할 수 있다. 다른 주요 모델 중에는 이런 기능을 가진 곳이 거의...

 이론은 이쯤 됐고, 이제 진짜 손에 익은 도구들로 어떻게 작업하는지 풀어보려 한다. 거의 매일 쓰는 세 가지 — 미드저니, 캔바, 영상 편집 도구 — 위주로. 미드저니로 캐릭터 일관성 잡기 캐릭터 IP 작업하면서 제일 많이 부딪혔던 문제가 "어제 그린 캐릭터랑 오늘 그린 캐릭터가 다른 애 같다"는 거였다. 미드저니는 같은 프롬프트를 넣어도 매번 조금씩 다른 결과를 내놓다 보니, 처음엔 결과물을 골라내는 데만 시간을 다 썼다. 지금은 레퍼런스 이미지를 같이 넣는 방식으로 작업한다. 캐릭터 얼굴이나 스타일을 고정해주는 옵션을 쓰면 매번 같은 캐릭터처럼 보이게 만들 수 있고, 색감이나 그림체를 통일하고 싶을 때는 별도의 스타일 참조 옵션을 추가한다. 이렇게 하면 "오늘은 좀 다르게 나왔네" 하는 일이 확 줄어든다. 그래도 100% 일치는 안 나오니까, 한 번에 여러 장 뽑아놓고 그중에서 제일 비슷한 걸 고르는 작업은 여전히 필요하다. 캔바로 텍스트 작업 빠르게 끝내기 미드저니나 다른 도구로 이미지를 뽑고 나면, 거기에 문구 얹는 작업은 거의 다 캔바에서 한다. 카드뉴스나 인스타그램용 2컷 콘텐츠처럼 정해진 포맷이 있는 작업은 템플릿 하나 만들어두고 텍스트만 바꿔 끼우는 식으로 처리하면 한 건당 작업 시간이 확 줄어든다. 협업할 일이 있을 때도 공유 링크 하나로 바로 피드백 받을 수 있어서, 클라이언트한테 시안 보내고 수정 요청 받는 흐름이 훨씬 가벼워졌다. 영상은 도구를 단계별로 나눠 쓴다 영상 작업이 제일 복잡하다. 한 도구로 처음부터 끝까지 다 하기보다는, 단계별로 나눠서 쓰는 게 결과적으로 더 빠르고 깔끔했다. 컨셉 이미지나 핵심 장면은 미드저니로 먼저 잡는다. 정적인 이미지를 움직이게 만드는 작업은 영상 생성 도구로 넘긴다. 퀄리티가 중요한 작업일수록 렌더링 시간이 좀 걸리는 도구를 쓰고, 빠르게 여러 버전 테스트할 땐 가벼운 도구로 먼저 돌려본다. 컷 편집, 자막, 색감 보정은 프리미어 프로나 캡컷에서 ...

 요즘 업계에서 가장 많이 들리는 말이 "에이전틱 마케팅"이다. 처음엔 또 새로운 버즈워드인가 싶었는데, 막상 들여다보니 단순한 유행어는 아니더라. AI가 일을 "하는" 시대 지금까지 AI는 사람이 시키는 일을 빠르게 처리해주는 보조 역할이었다. 근데 2026년 흐름은 좀 다르다. AI가 자율적으로 업무를 수행하는 디지털 워크포스 역할을 하고, 마케터는 AI 에이전트를 리딩하면서 브랜드 전략과 감성적 가치를 설계하는 전략적 디렉터로 역할이 바뀌고 있다는 분석이 나온다. 쉽게 말하면, AI한테 "이 캠페인 카피 써줘" 정도가 아니라 "이번 주 캠페인 운영해" 수준의 일을 맡기는 구조로 가고 있다는 얘기다. 실제로 2026년 AI 에이전트는 고객 반응 데이터를 분석해서 어떤 캠페인을 언제 실행해야 할지 제안하고, 콘텐츠를 만들고, 예산 배분이나 타겟팅 전략까지 주도적으로 손보는 수준까지 와 있다. 이쯤 되면 마케터가 손으로 일일이 하던 반복 업무는 AI가 가져가고, 사람은 "이 방향이 맞나"를 판단하는 쪽에 더 집중하게 된다. 근데 여기서 한 가지 짚고 싶은 게 있다. AI 에이전트는 데이터 기반으로 움직이지만, 브랜드가 추구하는 톤앤매너나 고객을 대하는 태도까지 스스로 판단하긴 어렵다. 그래서 마케터가 방향성과 기준을 명확히 정해주고 그 안에서 AI가 움직이게 조율하는 역할이 여전히 필요하다. AI한테 다 맡기고 손 놓는 게 아니라, AI가 일할 틀을 짜주는 사람이 되어야 한다는 뜻. 고객이 더 이상 "찾아보지" 않는다 또 하나 눈에 띄는 변화는 검색 방식 자체다. 고객은 더 이상 탐색이나 비교 과정을 거치지 않고, AI한테 "추천해줘"라고 말하는 순간 정리된 결론을 그대로 받아들이는 흐름으로 가고 있다. 예전엔 검색 → 비교 → 클릭 → 구매라는 단계가 뚜렷했는데, 지금은 그 중간 과정이 통째로 사라지고 있는 셈이다. 이게...