Apiway 이전에 3D 렌더링을 하던 시절, 자동화의 물결은 매번 같은 패턴을 따랐다. 오토 리깅이 레이어 케이크의 맨 아래를 먼저 먹어 치웠다. 허드렛일 같은 리깅 작업은 하룻밤 사이에 사라졌다. 렌더 팜은 로컬 렌더 워크스테이션 전문가를 죽였다. AI 디노이징은 디노이저 전문가를 대체했다. 하지만 케이크의 맨 위, 즉 룩데브, 크리에이티브 디렉션, 아트 디렉션은 계속 더 값져졌다. 1980년대까지 할리우드를 위해 배경을 그리던 매트 페인터들은 자신의 기예를 잃었다. 픽사의 애니메이션 감독들은 더 강력해졌다. 패션 속 AI도 같은 패턴을 되풀이하고 있다. 패션의 대부분은 살아남는다. 일부는 살아남지 못한다. 무엇이 통과하는지를 레이어별로 정리한 지도를 여기 둔다.
패션 대부분이 AI 전환을 견디는 이유
패션의 대부분이 AI 전환을 견디는 이유는 AI 카탈로그 제작이 한 레이어, 즉 이커머스의 물량 이미지 레이어에서만 작동하기 때문이다. 그 레이어의 위와 옆은 모두 계속된다. 의류 디자인은 AI의 일이 아니다. 패턴 제작도 AI의 일이 아니다. 샘플 개발, 소싱, 생산 엔지니어링도 모두 그대로다. 에디토리얼 사진(캠페인 히어로 촬영, 잡지 표지, 런웨이에 인접한 내러티브 이미지)은 구조적으로 AI에 저항한다. 이름이 걸린 창작자의 저작성, 문화적 순간, 특정 촬영의 되풀이할 수 없는 조건에 달려 있기 때문이다. AI 렌더링이 만들어 내는 속성은 이 중 어느 것도 아니다. 내가 만난 가장 깔끔한 프레임은 패션을 레이어 케이크로 생각하는 것이다. AI는 중간의 특정한 한 레이어에 영향을 준다. 그 위와 아래의 레이어는 모양이 바뀐 채 살아남는다. 영향을 받지 않는다는 뜻이 아니라, 여전히 알아볼 수 있게 자기 자신으로 남는다는 뜻이다.
패션 카탈로그 제작에서 AI가 할 수 없는 것
패션 카탈로그 제작에서 AI가 할 수 없는 것은 애초에 무엇을 촬영할지 결정하는 취향의 판단 을 만들어 내는 일이다. AI는 브리프를 실행한다. 브리프를 만들어 내지는 않는다. 어떤 SKU가 카탈로그 커버리지를 받을 만한지, 어떤 스타일링이 말이 되는지, 브랜드 보이스에 어떤 모델 정체성이 맞게 읽히는지, 캠페인이 어떤 문화적 순간에 올라타야 하는지는 여전히 누군가 정해야 한다. 이것은 크리에이티브 디렉션의 결정이며, AI 도구는 그것을 실행할 뿐 저작하지 않는다. 머천다이징도 마찬가지다. AI가 가능하게 하는 카탈로그 주기의 가속(주당 광고 크리에이티브 변형 5개가 아니라 50개)은 단위 시간당 더 더 많은 취향 주도의 판단을 요구하지, 더 적게 요구하지 않는다. 머천다이징과 바잉은 AI 이후에 오히려 더 중요해졌다. 촬영이라는 제약을 대체하는 대역폭의 제약은 머천다이징 대역폭이다. “AI 패션”을 “AI 브랜드”와 혼동하는 브랜드는 이 기술을 오해하고 있다. AI 패션 카탈로그 제작은 흥미로운 모든 패션 결정의 상류가 아니라 하류에 있다.
UGC와 오프라인 매장이 AI 시대에 더 값져지는 이유
UGC와 오프라인 매장이 AI 시대에 더 값져지는 이유는 AI가 복제할 수 없는 신뢰의 레이어이기 때문이다. AI 카탈로그 이미지가 이커머스의 표면을 포화시킬수록 진정한 신뢰 이미지의 상대적 가치가 오른다. 희소성의 역학이다. AI 이미지가 퍼질수록, 진짜 고객이 진짜 옷을 입은 진짜 사진이 전환 퍼널에서 갖는 값이 커진다. 오프라인 매장도 같은 논리를 따른다. 피팅룸, 판매원과의 상호작용, 매장의 큐레이션은 모두 AI 카탈로그의 범위 밖에 완전히 있고, 상업 이미지(AI든 전통적이든)가 착용을 대신해 주지 못하는 핏과 구조에서 전환의 닻이 된다. 패션 위크, 에디토리얼 캘린더, 디자이너가 이끄는 내러티브의 흐름은 전혀 영향을 받지 않고 살아남는다. 이것들은 상업의 논리가 아니라 문화의 논리로 움직인다.
패션 브랜드가 AI와 사람의 일을 나누는 법
패션 브랜드는 레이어 케이크를 따라 AI와 사람의 일을 나누어야 한다. 물량 카탈로그 레이어는 AI, 나머지 모두는 사람이다. 물량 카탈로그(흰 배경 플랫레이, 온바디 라이프스타일, 모델 변형, 마켓플레이스 SKU 커버리지)는 AI로 돌려라. 우리는 바로 그 레이어를 위해 Apiway의 White Studio 를 만들었다. AI의 경제성이 30:1로 압도하고, 브랜드 보이스 템플릿이 샷마다 사람의 노동 없이도 사람의 크리에이티브 디렉션을 실어 나르는 곳이다. 에디토리얼, 캠페인 히어로, 브랜드 보이스 템플릿의 저작은 이름이 걸린 창작의 일로 남겨라. 머천다이징과 UGC 프로그램에는 더 투자하라. 물량 레이어가 싸질수록 그 중요성이 커진다. 이 분리를 깔끔하게 운영하는 브랜드는 AI를 에디토리얼로 밀어 넣거나 물량 레이어를 전통 촬영에 묶어 두는 브랜드보다 성과가 좋다. 물량 쪽은 다음 에세이에서 더 깊이 다뤘다. 패션 스톡 사진의 종말.
1990년대에 3D 렌더링이 애니메이션을 점령했을 때 예측은 애니메이터가 사라진다는 것이었다. 실제로는 특정 애니메이터의 일(셀 페인터, 인비트위너)이 사라졌고, 리드 애니메이터는 더 강력해졌다. 이들이 픽사의 스토리 디렉터가 되었다. 패션 속 AI도 그 패턴을 되풀이한다. 일이 사라지지는 않는다. 레이어 케이크의 위로 올라간다. 사진가에 대해서도 같은 논지를 다음 에세이에서 폈다. AI 시대에 사진가는 어떻게 벌까. 패션 브랜드를 운영하며 팀이 어느 레이어를 맡아야 할지 소리 내어 생각해 보고 싶다면 Apiway 크리에이터 마켓플레이스 로 들어오거나 Instagram으로 DM을 보내라.
— Anton
추신. 내가 2010년대 초에 ActiveCampaign을 리셀하던 때, 그것은 마케팅의 이메일 레이어를 자동화했다. 이메일 마케터는 사라지지 않았다. 라이프사이클 전략과 세그먼테이션으로 레이어 케이크의 위쪽으로 올라갔다. 같은 메커니즘, 다른 10년이다. 🚀