
개발자 0명 팀이 업무 자동화 32개를 굴린다 — 버즈빌 BDSO팀이 개인기를 팀 시스템으로 바꾼 순서
개발자가 한 명도 없는 버즈빌 BDSO팀이 업무 자동화 32개를 운영합니다. 매출 하락 1차 분석 7분, 조작 90% 감소를 만든 비개발자 AI 업무 자동화와 시스템화 순서를 정리했습니다.

AI 광고 소재 제작은 이제 디자인 현장의 기본값이다. 모비데이즈 creative.Lab에서 10년간 여러 브랜드의 광고 소재를 만든 14년 차 디자이너 김혜진 부팀장은 모비인사이드 인터뷰에서 “요즘 실무에서 AI를 쓰지 않는 경우는 거의 없다”고 말했다. 그러면서도 무엇이 좋은 결과물인지 판단하는 일은 여전히 사람의 몫이라고 강조했다.
그가 입사한 2016년에는 모두가 그래픽 디자이너였고 파트 구분이 없었다. 지금은 그래픽, 영상, 카피 팀으로 나뉘어 있다. 광고 소재가 이미지 한 장에서 영상과 문구까지 세분화되며 전문성이 갈라진 것이다.
AI가 크게 줄인 작업은 분명하다. 시간이 오래 걸리던 누끼(배경 제거), 잘린 이미지의 없는 배경 생성, 상상으로만 그리던 오브제 제작, 전문가가 만든 듯한 합성 연출컷이다.
반대로 텍스트까지 모두 AI로 자동 생성한 배너는 아직 ‘AI 티’가 많이 난다. 그래서 그는 AI로 광고의 소스를 만들고, 텍스트와 깔끔하게 정리해야 하는 부분은 직접 작업한다. 그는 이것이 높은 퀄리티의 광고를 만드는 방법이라고 말한다.
AI를 쓴다고 누구나 좋은 콘텐츠를 만드는 것은 아니다. 생성된 이미지가 괜찮은지, 어색하지 않은지, 더 손볼 곳은 없는지 판단하는 능력이 더 중요해졌다.
좋은 크리에이티브의 조건은 바뀌지 않았다. 후킹만을 위해 브랜드와 동떨어진 소재가 아니라, 누가 봐도 그 브랜드임을 알면서 재미, 놀라움, 귀여움, 공감, 소유욕 같은 감정을 건드리는 광고다.
협업 역량도 강조했다. 기획자, 마케터, 광고주가 요청을 애매하게 말할 때 디자이너가 먼저 무엇이 애매한지 짚어 줘야 방향을 빨리 잡고 수정이 줄어든다.
회사의 AI 워크숍과 조별 모임으로 여러 AI 툴을 써 보며 실무에 맞는 도구를 찾았다고 한다. 5~10년 뒤에는 AI 활용 능력이 당연한 기본값이 되고, AI를 팀원처럼 장단점을 파악해 배치하는 일이 일상이 될 것으로 내다봤다.
배경, 오브제, 합성은 AI로 빠르게 여러 안을 만들고, 카피 배치와 브랜드 요소 정리는 사람이 맡는 공정을 표준으로 잡자. 대행사가 사내 AI 도구로 공정을 줄인 사례는 광고대행사 사내 AI 플랫폼 구축 사례 — 대홍기획 D-AISY가 편성 정보 수집 2일을 줄인 방법에서 볼 수 있다.
AI 결과물을 고를 때 브랜드 컬러, 톤, 어색한 손가락·글자처럼 확인할 항목을 정해 두면 판단이 사람마다 흔들리지 않는다.
AI가 소스를 빨리 만들수록 병목은 ‘무엇을 원하는지’로 옮겨 간다. 레퍼런스와 감정 목표를 브리프에 명확히 쓰면 수정 횟수가 준다. 작은 인원이 AI로 큰 예산을 굴리는 조직 사례는 리퀴드 데스는 왜 AI 네이티브 마케팅 조직을 만드나 — 큰 광고 예산을 사내 2명이 굴리는 구조에서 정리했다.
누끼(배경 제거), 잘린 이미지의 배경 생성, 오브제 제작, 합성 연출컷처럼 시간이 오래 걸리던 소스 작업에 주로 쓰인다.
텍스트까지 모두 AI 자동화로 만들면 아직 AI 티가 많이 난다. 텍스트와 마감은 사람이 직접 정리하는 것이 퀄리티를 높이는 방법이다.
AI 결과물이 괜찮은지, 어색하지 않은지, 더 손볼 곳은 없는지 판단하는 능력과 협업 상대의 의중을 정확히 파악하는 커뮤니케이션 능력이다.
기사에서 본 내용을 우리 사이트에 대입해 보고 싶다면, 무료 진단으로 현재 상태부터 확인해 보세요.
영업일 기준 24시간 안에 담당자가 직접 답변드립니다.

개발자가 한 명도 없는 버즈빌 BDSO팀이 업무 자동화 32개를 운영합니다. 매출 하락 1차 분석 7분, 조작 90% 감소를 만든 비개발자 AI 업무 자동화와 시스템화 순서를 정리했습니다.

메타가 AI 에이전트 뮤즈의 상위 모델 ‘뮤즈 원더’와 ‘뮤즈 원더 풀’을 내놨습니다. 액티브 메모리·액티브 포커스로 며칠짜리 작업까지 맡지만, 판매 위임 중 주소가 노출된 사례처럼 위험도 남아 있습니다.

퓨리서치가 사람 패널을 AI로 복제해 300문항을 돌린 결과, 평균 오차는 12%p였습니다. AI 합성 응답자가 틀리는 다섯 가지 패턴과 마케팅 리서치에서 써도 되는 곳·안 되는 곳을 정리했습니다.