안녕하세요, 피티위즈의 꽉군입니다.
AI는 빠르게 실생활에 스며들고 있습니다. 프레젠테이션 디자인을 본업으로 하는 사람으로서, 이에 대해 (조금은 경계하듯) 살펴보지 않을 수 없겠지요. 내용을 요약하고 찾고 정리하는 것은 물론 아름답게 디자인해서 음성과 음악까지 입혀주니 마치 사람의 일을 모두 차지해 버린 것 같습니다.
이번에 간단히 이 글을 준비하면서 여러 AI 서비스들을 테스트 해 보고 실무에 반영이 가능할지 생각해 보았습니다. 저는 다음과 같이 결론을 내려 보았습니다.
- 결과물을 실제로 쓸 수 있다. 하지만 실무를 잘 아는 이가 검토하고 시간을 들여 정제하지 않으면 허무맹랑한 ‘속빈 강정’이 되어버리고 만다.
- 작업 시간을 줄이는 용도로 제한하는 것이 좋겠다.
그렇다면 이 결과를 도출하기 위한 과정을 살펴보면 어떻게 활용해야 하는지 엿볼 수 있겠죠. 이 순서로 글을 작성해 보겠습니다.
AI로 프레젠테이션을 만드는 과정
우선 AI가 없다고 치고 기존의 프로세스를 살펴봅시다.
- 일상적 업무 중 프레젠테이션이 필요
- 일상에서 사용하던 보고서, 자료들을 취합하고 담아야 될 내용을 회의 등을 통해 내용도출
- 파워포인트 등으로 자료(내용)를 옮기고 정리 / 보기 편하도록 정리 및 디자인
- 발표 또는 보고
여기서 AI가 개입가능한 부분은 2, 3 으로 표시된 부분이며, 하나씩 이를 도와주는 AI서비스에 대해 이야기 해 보겠습니다.
내용에 AI 활용
1-1. 요약하기, 자료 찾는 데 도움을 주는 생성형 AI
ChatGPT / Copilot 와 같은 대화형 AI에게 작성된 보고서나 문구등을 넣어 요약하거나 추가적인 자료를 찾아볼 수 있습니다. 단, 사실이 아닌 것을 사실인것처럼 말하는 등 여러 검증이 필요하다는 것을 느꼈습니다.
1-2. 프레젠테이션에 담아야 할 내용(목차)을 결정해 주는 AI
역시 대화형 AI(Chat GPT등)가 도와줄 수 있습니다. 이렇게 시작합니다. ‘이번에 OOOO에 대한 프레젠테이션을 만들건데 목차를 제안해줘’ 그러면 그럴싸한 목차를 만들어 줍니다. 아래는 임의의 내용을 입력해 본 결과입니다.
한 줄의 텍스트의 입력으로 이러한 목차를 짜는 것은 놀라운 일입니다. 그대로 사용하기에는 많이 부족하지만 여러 힌트를 얻는 것은 가능했습니다. 또한 실무와의 연결을 위해 많은 학습이 동반되어야 할 것으로 판단되었습니다. 예를 들면 전 세계나 한국의 기후변화는 제법 많은 내용을 알고 판단하고 있지만 내부 자료 ‘친환경 차량 도입 현황과 계획/시사점’과 같은 인터넷에 공개되어 있지 않은 것은 학습 전에는 중요도를 몰라 어디에 배치할지 판단하기 어렵습니다.
프레젠테이션 만들기/디자인에 AI 활용
2-1. 프레젠테이션 작성에 특화된 AI 서비스
GhatGPT로 생성한 목차를 가지고 그대로 넣어 보았습니다. 스크롤하면서 간단히 살펴볼 수 있습니다.
프레젠테이션에 특화된 AI답게 제법 놀라운 결과를 보여 줍니다. 물론 그대로 누군가에게 발표되기에는 필요 없는 부분도 많습니다만 이를 토대로 데이터를 찾아 넣고 삭제하고 순서를 바꾸면 될 것 같았습니다.
그 와중에 이런 생각이 들었습니다. ‘잘 차려진 밥상 같지만 막상 손에 가는 것은 한 두가지 뿐. 애초에 한 두가지만 내가 딱 만들어 냈다면 AI가 마구잡이로 내놓은 내용에 내가 판단하고 정제하는 시간을 들일 필요가 없었을 텐데’
그렇습니다. 우리가 인터넷 검색을 하고는 정말 맞는 정보를 찾아 또 시간을 소비하듯, AI는 여전히 필요없지만 그럴싸 해 보이는 말을 내밷고 마치 내가 맞다는 양 자리잡고 있어 혼란하게 만들고 있었습니다.
위 장표는 그럴싸 해 보였고 각각의 워딩에는 문제가 없었습니다. 하지만 다시 천천히 읽어 보면, 대부분 뜬구름 잡는 듯한 워딩으로 실제로 사용하기에는 많은 수정이 필요했습니다.
2-2. 디자인 / 배치 / 사진 찾기 등을 도와주는 AI
Microsoft PowerPoint의 AI 디자이너 기능
슬라이드 상의 내용을 기반으로 디자인을 제안해 줍니다. 정말 많은 사람들이 사용하는 프로그램인 만큼 신기능 도입에 보수적이여서 그런지 매우 기본적인 디자인만 제안하며 참기 힘들게 촌스럽습니다.
Gamma.app 을 이용한 디자인과 워딩 수정
비교적 간단한 방식으로 조금만 배우면 여러 단순한 레이아웃을 쉽게 만들 수 있었습니다. 처음부터 적절한 이미지를 찾거나 AI로 만들어 주기도 했습니다. 다만 출처 / 사실, 적절성에는 사람의 검토가 충분히 필요했고 내용에 맞는 레이아웃이 아니라 형식에 내용을 끼워맞춘 모양으로 AI의 한계가 분명히 보였습니다. 추가로, AI가 글을 보정해 주는 것도 시간 절약에 도움을 줄 수 있습니다.
Playground AI / DALL.E / Stable Diffusion 등을 이용한 이미지 생성
계획하고 있는 상황에 대한 이미지를 표현할 때, 현재 사진에서 변화된 모습이 필요할 때 등 생성형 AI의 특징(기존것을 학습해서 다른 것을 생성)을 잘 파악하고 활용하기에 매우 좋아 보였습니다. 하지만 이런 상황이 흔치 않다는 것이 함정이겠네요. 글과 마찬가지로 한번 스치듯 볼 때는 좋아 보이나 다시 보면 어디서 배껴서 뭉개 만든 듯한 그림들임을 알 수 있었습니다.
AI Voiceover (synthesia.io / clova.ai) 를 이용한 음성/영상 삽입
자주 있지는 않지만 가끔 프레젠테이션이 영상화 될 때 무척 활용도가 높아 보였습니다. synthesia라는 서비스는 심지어 말하는 사람 영상을 자연스럽게 AI로 보여주어 무척 놀라웠고 프레젠테이션에 활용하기에도 좋아 보였습니다.
맺음말
이상으로 프레젠테이션 제작에 활용 가능한 AI 서비스들과 단점, 활용 등을 알아 보았습니다. 처음에 이야기 해 두었던 결론처럼 적어도 실무를 위협할 정도는 아니였습니다만 몇몇 서비스들은 정말 놀라운 결과를 보여주어 학생이나 간단한 프로젝트에 무난히 사용도 가능해 보였습니다.
AI라는 개념이 생소했던 수년 전에도 우리는 프레젠테이션을 위해 수없이 자료를 찾고 사진을 찾고 정리하고 디자인해 왔습니다. 지금은 AI가 그 시간을 줄여주고 대신해 주기도 하지만 ‘정제하고 다듬는 시간이 추가’된 건 여전히 인공지능은 가상의 공간에 있기 때문일 겁니다. 같이 고민하고 농담하며 밥먹고 밤을 새고 눈을 마주치는 사람들과 이 현실의 공간에 있지 않기에 계산이나 배끼기, 자료 찾기쯤은 놀랍도록 잘 할지 몰라도 광범위한 지난 일을 배경으로 목표와 전략을 설정하고 선택하여 설득하는 프레젠테이션의 주요한 기능은 아직은 AI에게 염원해 보인다는 말을 전하며 글을 마치겠습니다.
