생성형AI 동영상 제작 기술이 문화콘텐츠 기획 방식에 미치는 구조적 변화

Structural Changes in Cultural Content Planning Methods Caused by Generative AI Video Production Technology

생성형 인공지능(Generative AI) 기술이 동영상 생성 영역으로 급속히 확장되면서, 문화콘텐츠 기획 방식에 근본적인 변화가 예고되고 있다. 본 연구는 생성형AI 동영상 제작 기술이 문화콘텐츠 기획의 구조적 변화에 미치는 영향을 기획 프로세스, 의사결정⋅인력 구조, 비용 구조의 세 가지 차원에서 분석하였다. 이를 위해 문헌 분석, 콘텐츠 기획⋅제작 현업 전문가 12인에 대한 반구조화 심층 인터뷰, 그리고 AI 동영상을 활용한 콘텐츠 제작 사례 5건에 대한 사례 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 전통적인 선형적 기획 프로세스가 AI 프로토타이핑에 기반한 비선형적⋅반복적 구조로 전환되는 초기 징후가 나타났다. 둘째, 시각적 프리뷰의 즉각적 생성이 가능해짐에 따라 의사결정 구조가 수직적 위계에서 수평적⋅분산적 방식으로 변화하고 있으며, 프롬프트 엔지니어 등 새로운 역할이 등장하고 있었다. 셋째, 대규모 전문팀 중심의 제작 체계가 소규모 하이브리드팀으로 재편되고, 비용 구조가 고정비 중심에서 변동비(API⋅구독료) 중심으로 전환되는 양상을 보였다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 토대로 창의적 파괴 이론과 기술 수용 이론(TAM)의 관점에서 이론적 시사점을 도출하고, 문화콘텐츠 산업의 AI 전환에 대응하기 위한 실무적⋅정책적 제언을 제시하였다.

As generative AI technology rapidly expands into the domain of video generation, fundamental changes in cultural content planning are anticipated. This study analyzes the structural impact of generative AI video production technology on cultural content planning across three dimensions: planning process, decision-making and workforce structure, and cost structure. Through literature analysis, semi-structured in-depth interviews with 12 industry professionals, and case studies of five content production projects utilizing AI video tools, the following findings were derived. First, traditional linear planning processes are transitioning to non-linear, iterative structures enabled by AI-based visual prototyping. Second, the democratization of visual communication is flattening decision-making hierarchies, while new roles such as prompt engineers are emerging alongside the redefinition of existing professional roles. Third, cost structures are shifting from fixed-cost to variable-cost models, simultaneously lowering entry barriers and challenging established production intermediaries. These findings are discussed through the theoretical lenses of creative destruction theory (Schumpeter/Christensen) and the Technology Acceptance Model (TAM), and practical and policy implications for the cultural content industry’s AI transition are presented.