AX 도입 사례: 콘텐츠 제작 자동화에 AI 에이전트를 도입한 포스트프로

기존 포스트프로에서는 먼저 사진을 넣고, 본문에 들어갈 이미지 개수와 글을 작성할 AI 모델, 이미지를 생성할 AI 모델을 선택했습니다. 원하는 서식까지 정하면 프로그램이 콘텐츠를 만들고 블로그에 게시했습니다.

사진을 넣는 위치와 선택할 수 있는 항목이 정해져 있었습니다. 고객은 만들고 싶은 내용을 설명하는 데서 끝나는 것이 아니라, 그 요청을 프로그램이 이해할 수 있는 설정으로 바꿔 입력해야 했습니다.

자동화가 되어 있어도 요청을 받는 범위는 개발자가 미리 준비한 기능에 묶여 있었습니다. 설정에 없는 요구를 받으려면 화면의 입력 항목뿐 아니라 그 뒤에서 작업하는 코드도 바꿔야 했습니다.

기존 제작 과정은 여러 프로그램을 순서대로 연결한 구조였습니다. AI가 내용을 생성하고 장면을 편집하면, 코드가 그 결과를 블로그 게시용 데스크톱 프로그램에 넘겼습니다. 게시 프로그램은 전달받은 데이터를 읽고 브라우저를 조작해 글을 올렸습니다.

이때 무엇을 생성하고 어떤 도구로 편집할지, 게시 프로그램에는 어떤 형식으로 넘길지까지 개발자가 정했습니다. 정해진 작업을 반복하는 데에는 맞았지만, 새로운 요구가 들어올 때마다 그에 맞는 처리 과정을 준비해야 했습니다.

그래서 바꿔야 할 부분은 설정 화면의 모양만이 아니었습니다. 요청을 보고 작업 방법을 정하는 일까지 AI에게 맡길 수 있어야 더 다양한 요구를 받을 수 있었습니다.

서비스에 채팅 화면을 두고 CODEX를 연결했습니다. 고객이 제작할 내용과 조건을 설명하면, AI가 그 요청을 받아 작업하도록 바꿨습니다. 고객이 AI 모델이나 작업 도구를 먼저 고르지 않아도 제작을 요청할 수 있게 된 것입니다.

사용자가 전달한 제작 목적과 조건은 작업의 출발점이 되고, 회사의 제작 지침은 결과를 만드는 기준이 됐습니다. CODEX는 두 가지를 함께 참고해 필요한 도구를 선택하거나 작업용 코드를 작성하도록 했습니다.

기존에는 개발자가 생성부터 편집과 게시까지의 순서를 미리 정했습니다. 바뀐 방식에서는 요청을 해석하고 수행 방법을 정하는 역할을 AI에게 맡겼습니다. 사용자가 도구를 선택하고 실행 순서로 바꿔 입력해야 했던 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄습니다.

AI에게 도구만 연결한다고 회사가 원하는 콘텐츠가 나오는 것은 아니었습니다. 어떤 목적으로 만드는지, 누구에게 보여줄지, 어떤 내용을 담고 어떤 표현을 지켜야 하는지에 대한 기준이 필요했습니다.

이런 지식과 제작 방식을 AI가 참고할 업무 지침으로 전달했습니다. skills는 그 기준을 작업에 활용할 수 있게 정리하는 방법이었습니다. 담당자가 회사의 제작 가이드를 읽고 일하듯, AI도 지침을 참고해 요청을 처리하도록 했습니다.

예전에는 제작 기준과 실행 순서가 코드에 함께 묶여 있었습니다. 바뀐 방식에서는 회사가 지켜야 할 기준을 전달하고, 그 기준을 실행하는 도구와 코드는 요청에 맞게 선택하도록 했습니다.

사람이 정해야 하는 것은 콘텐츠의 목적과 독자, 포함할 내용과 지켜야 할 표현이었습니다. AI에게 맡긴 것은 그 기준 안에서 요청을 처리할 방법을 고르고 실행하는 일이었습니다. 회사 기준을 준비하는 일까지 없어지는 것은 아니었습니다.

기존 포스트프로도 콘텐츠 생성과 편집, 브라우저를 통한 게시를 자동으로 처리했습니다. 따라서 이번 변화를 사람이 하던 제작을 처음 자동화한 사례로 설명할 수는 없습니다. 핵심은 이미 자동화된 서비스가 새로운 요청을 받아들이는 방식을 바꾼 데 있었습니다.

포스트프로에서는 사용할 토큰이 있으면 AI에게 제작을 계속 요청할 수 있습니다. 토큰은 AI가 요청을 읽고 결과를 만드는 데 사용하는 처리량입니다. 고객은 필요한 콘텐츠와 조건을 전달하고, 사용할 토큰 예산에 맞춰 제작을 이어갈 수 있게 됐습니다.

이 방식은 이미 자동화가 되어 있지만 요청이 달라질 때마다 설정 화면과 처리 코드를 바꿔야 하는 업무에 참고할 수 있습니다. 포스트프로에서는 기존 제작 기능을 활용하면서 회사의 지침과 사용자의 요청을 연결해, AI가 실행 방법을 정하도록 역할을 바꿨습니다.