제미나이 엔터프라이즈 교육: JW그룹 전사 도입을 디자인·콘텐츠 제작 실무로 연결하다
기업용 생성형 AI를 전사에 도입했다면,
다음 과제는 실제 업무에서 활용할 수 있는 방법을 만드는 것입니다.
안녕하세요, 데이터다이빙입니다.
기업에서 생성형 AI를 활용할 때는 기능만큼이나 보안이 중요합니다. 업무 자료를 활용해야 정확한 결과를 얻을 수 있지만, 외부 상용 서비스에는 내부 파일을 업로드하기 어려운 경우가 많기 때문입니다.
JW그룹도 기존에는 상용 ChatGPT를 제한적으로 활용하고 있었습니다. 보안 정책상 업무 자료를 업로드할 수 없어 자료를 기반으로 콘텐츠를 기획하거나 제작하는 업무에서는 활용 효율에 한계가 있었습니다.
이후 JW그룹은 제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)를 전사에 도입해 보안 기준 안에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 환경을 마련했습니다. 이에 따라 교육 역시 일반적인 AI 활용법을 소개하는 수준에서 벗어나, 실제 업무에 제미나이 엔터프라이즈를 어떻게 적용할 것인지 구체화할 필요가 있었습니다.
JW그룹은 2024년에도 데이터다이빙과 함께 생성형 AI 교육을 진행했고, 2026년에는 전사에 도입한
제미나이 엔터프라이즈를 기반으로 디자인과 콘텐츠 제작 업무에 특화된 교육을 진행했습니다.
이번 글에서는 JW 그룹과 함께 진행한 ‘제미나이 엔터프라이즈 교육’을 소개합니다.
2024년 생성형 AI 교육에서,
전사 제미나이 엔터프라이즈 활용으로
이번 사례에서 주목할 변화는 2년 사이 교육의 목적이 달라졌다는 점입니다.
2024년에는 생성형 AI의 활용 가능성을 탐색했다면, 2026년에는 전사에 도입한 제미나이 엔터프라이즈를 실제 업무에 정착시키는 단계로 나아갔습니다.
제미나이 엔터프라이즈의 전사 도입은 단순히 사용하는 AI 서비스를 변경한 것이 아닙니다.
보안 기준 안에서 업무 자료를 활용하고, 조직이 공통된 AI 환경을 기반으로 업무 방식을 발전시킬 수 있게 됐다는 데 의미가 있습니다.
다만 도구를 도입하는 것만으로 구체적인 활용법까지 정해지는 것은 아닙니다. 특히 디자인과 콘텐츠 제작은 자료 조사, 기획, 이미지 생성, 수정과 확장 등 여러 단계가 연결되기 때문에 업무에 맞는 제작 흐름이
필요합니다.
이에 2026년 교육은 제미나이 엔터프라이즈를 중심으로 NotebookLM, Nano Banana, Flow, Stitch, Mixboard를 연결해 구성했습니다. 데이터다이빙은 사전에 계정과 서비스 접속, 파일 활용 조건을 확인하고, 자료 조사부터 이미지·영상·배너 제작까지 이어지는 실습 환경을 설계했습니다.
2024년 교육이 생성형 AI 활용의 출발점을 마련했다면, 이번 교육은 전사에 도입한 AI를 디자인과 콘텐츠 제작 방식으로 구체화한 과정이었습니다.
전사 도입 이후,
디자인·콘텐츠 제작 업무에 초점을 맞추다
이번 과정은 전 임직원을 대상으로 동일한 AI 활용법을 전달하는 교육이 아니었습니다.
제미나이 엔터프라이즈의 전사 도입을 바탕으로, 디자인과 콘텐츠 제작 업무를 수행하는 임직원들이
자신의 업무에 AI를 적용할 수 있도록 구성한 직무 특화 과정이었습니다.
JW그룹이 필요로 한 것은 콘텐츠 담당자가 아이디어를 직접 구체화하고, 초안을 제작한 뒤 원하는 방향으로 수정할 수 있는 역량이었습니다. 외부에 맡겨온 제작 업무 전체를 대체하기보다, 내부에서도 기획과
초기 시안 제작, 수정 방향 설정을 수행할 수 있는 기반을 마련하고자 했습니다.
교육 대상자들이 제작하는 콘텐츠의 목적과 형식도 서로 달랐습니다. 홍보와 광고를 위한 콘텐츠부터
정보를 설명하는 업무 자료까지, 담당 업무에 따라 필요한 이미지와 전달 방식에는 차이가 있었습니다.
사전 설문에서는 교육생들이 현재 어떤 콘텐츠를 제작하고 있으며, 생성형 AI를 어느 업무에 활용하고 싶은지 확인했습니다. 이를 바탕으로 특정 결과물의 제작법을 그대로 따라 하기보다, 여러 콘텐츠 업무에 공통으로 적용할 수 있는 기획과 제작 원칙을 중심에 두었습니다.
같은 이미지 생성 교육이 아니라,
확장과 체계화의 2단계로
이번 교육의 출발점은 새로운 이미지 생성 도구를 경험하는 데 있지 않았습니다.
JW그룹이 필요로 한 것은 디자인·콘텐츠 업무 담당자가 자신의 아이디어를 직접 구체화하고, 초안을 제작한 뒤 목적에 맞게 수정할 수 있는 역량이었습니다. 기존의 외주 제작 업무를 모두 대체하기보다, 기획과
시안화의 초기 단계를 내부에서도 수행할 수 있도록 제작 역량을 넓히고자 했습니다.
이에 교육은 도구별 기능을 나열하기보다 실제 결과물이 발전하는 과정을 중심으로 설계했습니다.
1일차에는 참고 자료와 하나의 아이디어를 배너, 인물 이미지, 영상처럼 서로 다른 콘텐츠 형식으로 확장했습니다. 2일차에는 제품의 특징과 브랜드 기준을 먼저 정의한 뒤, 이를 상업광고 이미지와 광고 시안,
브랜드 프레임으로 발전시켰습니다.
즉, 1일차가 ‘하나의 소재를 얼마나 다양한 형식으로 표현할 수 있는가’를 경험하는 과정이었다면,
2일차는 ‘어떤 기준을 세워 완성도와 일관성을 유지할 것인가’를 구체화하는 과정이었습니다.
1일차, 자료와 아이디어를
다양한 콘텐츠 형식으로 확장하다
첫째 날에는 제미나이 엔터프라이즈 환경에서 자료 조사부터 이미지와 영상 제작까지 이어지는 콘텐츠
제작 흐름을 경험했습니다.
NotebookLM으로 참고 자료를 수집하고 핵심 내용을 정리한 뒤, 콘텐츠의 목적과 전달할 메시지를 구체화했습니다. 이후 Nano Banana와 Google의 생성형 AI 도구를 활용해 하나의 아이디어를 여러 형태의 시각 결과물로 발전시켰습니다.
배너 제작, 하나의 제품을 여러 콘텐츠 규격으로
배너 실습에서는 제품의 핵심 정보와 카피를 정리하고, 이를 세로형 배너와 정사각형 소셜 콘텐츠, 가로형 이미지, 이메일 헤더 등 서로 다른 규격에 적용했습니다.
교육 과정에서 공유된 결과물을 보면 같은 제품을 사용하더라도 매체의 비율과 용도에 따라 정보의 우선
순위와 이미지 배치가 달라지는 것을 확인할 수 있습니다. 하나의 이미지를 단순히 크기만 바꾸는 것이
아니라, 전달할 메시지와 사용 환경에 맞춰 화면을 다시 구성하는 과정이었습니다.
인물 이미지 제작, 동일한 인물을 다양한 역할과 장면으로
인물 이미지 실습에서는 얼굴과 신체 특징을 재가공하지 않고 유지하면서 의상과 배경, 역할과 상황을
바꾸는 방법을 다뤘습니다.
동일한 인물이 비즈니스 현장과 의료 공간, 카페, 뉴스 화면, 항공기 등 서로 다른 장면에 등장하도록 제작하면서, 기준이 되는 인물 이미지를 다양한 콘텐츠에 활용하는 방법을 확인했습니다. 여기서 인물의 일관성은 그 자체가 목적이라기보다, 하나의 캐릭터를 여러 상황으로 확장하기 위한 제작 기술로 활용했습니다.
영상 프레임 제작, 이미지를 움직이는 하나의 이야기로
다음 실습으로는 콘텐츠 아이디어를 장면별 프레임으로 나누고, 이를 스토리보드와 짧은 영상으로
연결했습니다.
인물의 행동과 표정, 공간의 변화, 제품이 등장하는 시점을 프레임별로 설계하면서 한 장의 이미지에
머물던 아이디어를 시간의 흐름이 있는 콘텐츠로 발전시켰습니다. Flow 등의 도구를 활용해 인물 중심의 이야기와 제품 광고 장면을 영상으로 확장하는 과정도 실습했습니다.
1일차의 핵심은 개별 도구의 기능을 익히는 데 있지 않았습니다. 조사와 기획, 이미지 생성, 레이아웃, 영상 제작을 하나의 흐름으로 연결해 아이디어의 활용 범위를 넓히는 데 있었습니다.
2일차, 브랜드 기준을
반복 가능한 콘텐츠 제작 방식으로
둘째 날에는 콘텐츠의 종류를 늘리는 것보다, 여러 결과물에서 동일한 브랜드 인상을 유지하는 방법에
집중했습니다.
생성형 AI에 막연히 ‘세련된 이미지’를 요청하면 결과물은 빠르게 만들 수 있지만, 브랜드가 원하는 방향과 다른 이미지가 반복해서 생성될 수 있습니다. 이에 이미지를 생성하기 전에 브랜드와 제품의 정의, 전달하고자 하는 핵심 가치, 유지해야 할 시각적 분위기와 피해야 할 표현을 먼저 언어로 정리했습니다. 제품의
특징을 어떤 색감과 질감, 조명과 장면으로 표현할 것인지 구체적인 시각 언어로 전환했습니다.
정리한 기준은 동일한 모델과 제품을 여러 콘텐츠로 제작하는 과정에 적용했습니다. 의상이나 구도, 배경을 변경하더라도 인물과 제품의 정체성이 유지되도록 하고, 결과물이 하나의 브랜드 콘텐츠처럼 연결될 수
있도록 색감과 분위기를 조정했습니다.
일부 결과물에는 컬러 팔레트와 포토그래피 가이드, 카피 가이드도 함께 정리됐습니다. 각각의 이미지를
개별적으로 생성하는 데서 그치지 않고, 이후 제작할 콘텐츠에도 적용할 수 있는 시각적 원칙을 먼저 설정한 것입니다.
반복되는 콘텐츠 제작 업무를 지원할 수 있도록 인물 이미지와 광고 이미지 제작용 Gems를 구성하는
방법도 다뤘습니다. 마지막에는 교육생이 선택한 업무 주제에 브랜드 기준과 제작 공식을 적용해보도록
개인 프로젝트를 구성했습니다.
상업광고 제작, 제품의 정체성을 유지하며 장면을 확장하다
상업광고 제작 실습에서는 제품의 형태와 색상, 패키지와 라벨처럼 변하지 않아야 할 요소를 먼저 정의했습니다. 그다음 제품이 놓이는 공간과 사용 장면, 소품, 조명과 카메라 구도를 바꾸며 다양한 광고 이미지를
제작했습니다.
광고 프롬프트는 사진 스타일과 제품, 제품의 상태와 배치, 강조할 질감, 배경과 분위기, 카메라와 조명 등 세부적으로 구조화했습니다. 이를 통해 제품의 정체성은 유지하면서도 서로 다른 장면과 구도의 상업
이미지를 만들 수 있도록 했습니다.
광고 시안 제작, 이미지에 카피와 정보 구조를 더하다
상업광고 이미지를 제작한 뒤에는 제품 정보와 카피, 그래픽 요소를 결합해 실제 활용을 고려한 광고 시안으로 발전시켰습니다.
교육 과정에서 공유된 시안에는 제품과 인물 이미지를 단순히 배치하는 것을 넘어, 핵심 메시지가 먼저
보이도록 정보의 위계를 조정하고 브랜드에 맞는 색상과 레이아웃을 적용한 결과가 담겼습니다.
이미지 생성 이후에도 선택과 편집, 정보 설계가 필요하다는 점을 확인하는 단계였습니다.
브랜드 프레임 구축, 반복 제작을 위한 시각 기준을 세우다
마지막으로 개별 광고 시안에 적용했던 판단 기준을 브랜드 단위로 정리했습니다.
브랜드가 전달해야 할 가치와 핵심 색상, 이미지의 분위기, 제품군에서 유지해야 할 시각 요소를 하나의
프레임에 담고, 이를 패키지와 제품 이미지, 콘텐츠 레이아웃에 적용했습니다. 결과물을 한 번 제작하는 데 그치지 않고, 이후에도 같은 방향의 콘텐츠를 반복해서 만들 수 있도록 시각적 기준을 정리한 것입니다.
또한 인물 이미지와 상업광고 제작 과정을 Gems로 구성해 반복 활용할 수 있는 제작 구조로 전환했습니다. 이를 통해 2일차는 이미지 생성 기능을 추가로 배우는 시간이 아니라, 브랜드의 기준을 실제 제작 방식으로 체계화하는 과정으로 마무리했습니다.
도입한 AI가 실제 제작 방식으로 이어지기 위해
제미나이 엔터프라이즈를 전사에 도입한 것은 JW그룹이 생성형 AI를 업무에 활용하기 위한 환경을 마련한 단계였습니다.
하지만 기업용 AI의 도입만으로 조직의 업무 방식이 바뀌는 것은 아닙니다. 임직원이 자신의 직무에서 어떤 자료를 활용하고, 무엇을 만들며, 어떤 기준으로 결과물을 검토해야 하는지까지 구체화되어야 합니다.
이번 교육은 보안상의 제약으로 제한적이었던 생성형 AI 활용을 제미나이 엔터프라이즈 환경 안으로
가져오고, 이를 디자인과 콘텐츠 제작 업무에 맞는 흐름으로 연결했습니다.
1일차에는 자료와 아이디어를 여러 형식의 콘텐츠로 확장하고, 2일차에는 브랜드의 기준을 반복 가능한
제작 방식으로 체계화했습니다. 이를 통해 제미나이 엔터프라이즈를 단순한 사내 AI 도구가 아니라 콘텐츠 기획과 제작을 지원하는 실무 환경으로 활용하는 데 초점을 맞췄습니다.
데이터다이빙은 기업이 도입한 생성형 AI와 사내 업무 환경을 먼저 분석합니다. 이후 임직원이 실제 업무에서 활용할 수 있는 자료와 도구, 제작 과정에 맞춰 교육을 설계함으로써 AI의 전사 도입이 구체적인 업무
활용으로 이어질 수 있도록 지원합니다.
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