행사를 기획하다 보면 한 사람이 생각보다 많은 역할을 동시에 수행하게 됩니다. 아이디어를 구상하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 실제 공간이 어떻게 보일지 시각화하고, 제한된 면적 안에 콘텐츠와 집기를 배치하고, 방문객이 직접 체험할 프로그램을 준비하는 일까지 이어집니다. 하지만 디자인, 공간 설계, 프로그램 개발은 서로 다른 영역이기 때문에 각각의 전문 도구를 새로 익히거나 별도의 인력을 활용하기에는 시간과 기술적인 부담이 있었습니다.

저는 이 과정에서 생성형 AI를 단순히 문장을 작성하거나 아이디어를 추천 받는 도구가 아니라, 행사 기획에 필요한 여러 기능을 상황에 따라 다르게 구현하는 도구로 활용했습니다.

가장 먼저 활용한 것은 행사 공간의 시각화였습니다. 아직 실제로 설치되지 않은 행사 공간의 크기와 가구 배치, 모니터와 테이블의 위치, 운영자와 방문객의 동선, 벽면 디자인 등을 구체적으로 설명하고 AI 이미지 생성 기능을 활용해 실제 행사 현장을 촬영한 것과 유사한 예상 이미지를 제작했습니다. 평면도와 기획서만으로는 체감하기 어려웠던 공간의 밀도나 방문객의 시야, 콘텐츠 간 간격을 이미지로 미리 확인하면서 계획 단계에서 공간 구성의 문제를 발견하고 수정할 수 있었습니다.

공간을 시각적으로 확인한 뒤에는 구성 자체를 더 자유롭게 변형하고 싶었습니다. AI에게 가장 적절한 배치를 정해달라고 요청하는 대신, 행사 공간 안에서 테이블·모니터·PC·집기 등을 직접 움직여볼 수 있는 간단한 배치 프로그램을 만들어 달라고 요청했습니다. 생성된 프로그램을 이용해 각 요소의 위치를 직접 옮겨가며 여러 배치안을 비교했고, 통로를 얼마나 확보할 수 있는지, 특정 콘텐츠가 공간을 과도하게 차지하지 않는지 등을 직접 판단했습니다. AI가 정답을 제시하는 것이 아니라, 제가 여러 경우를 시험하고 최종 결정을 내릴 수 있는 도구를 만든 것입니다.

AI 활용은 공간 기획에서 그치지 않았습니다. 행사 방문객이 직접 참여할 수 있는 체험 콘텐츠가 필요해지면서, 키보드의 상·하·좌·우 방향키를 활용하는 간단한 미니게임도 AI를 통해 구현했습니다. 먼저 게임의 목적과 조작 방식, 진행 규칙을 구상한 뒤 원하는 기능을 자연어로 설명하고, 생성된 결과물을 직접 실행해보며 난이도와 동작 방식을 수정했습니다. 개발 경험이 많지 않더라도 ‘어떤 체험을 만들고 싶은지’를 구체적으로 설명하고 결과를 확인하는 과정을 반복하면서 아이디어를 실제 작동하는 프로토타입으로 발전시킬 수 있었습니다.

이외에도 행사 준비 과정에서 필요한 제작물 문구 정리, 운영 체크리스트 구성, 장비 정보 확인 등 다양한 실무에 AI를 활용했습니다. 하나의 행사 프로젝트 안에서 AI가 때로는 이미지 시각화 도구가 되고, 때로는 공간 배치 프로그램을 만드는 개발 도구가 되며, 또 다른 순간에는 체험 콘텐츠를 구현하는 제작 도구가 된 것입니다.

이 과정에서 가장 중요하게 생각한 것은 AI의 결과를 그대로 정답으로 받아들이지 않는 것이었습니다. 생성된 이미지는 실제 운영 상황을 검토하기 위한 참고 자료로 사용했고, 공간 배치는 직접 프로그램을 조작하면서 결정했으며, 미니게임 역시 실행 결과를 확인하고 필요한 부분을 반복적으로 수정했습니다. ‘생성 → 검토 → 수정 → 재실행’의 과정을 반복하며 AI의 빠른 생성 능력과 기획자의 판단을 결합하는 방식으로 활용했습니다.

그 결과 이전에는 전문적인 디자인이나 개발 능력이 있어야 가능하다고 생각했던 작업까지 직접 시도할 수 있게 되었고, 머릿속에 머물던 아이디어를 이미지와 프로그램, 체험 콘텐츠처럼 확인 가능한 형태로 빠르게 발전시킬 수 있었습니다. AI가 행사를 대신 기획한 것이 아니라, 기획자가 직접 판단하고 실행할 수 있는 범위를 넓혀준 것입니다.

이러한 방식은 행사 기획에만 한정되지 않습니다. 중요한 것은 AI에게 “무엇을 해달라”고 단순히 요청하는 것이 아니라, 내가 해결하려는 문제를 ‘보고 싶은 것’, ‘직접 움직여보고 싶은 것’, ‘작동하게 만들고 싶은 것’처럼 구체적인 기능으로 나누는 것입니다. 같은 생성형 AI도 문제를 어떻게 정의하느냐에 따라 이미지 제작 도구, 공간 설계 도구, 프로그램 개발 도구 등 다양한 역할로 확장할 수 있습니다.

이번 경험을 통해 생성형 AI는 하나의 업무를 대신 수행하는 도구가 아니라, 한 사람이 수행할 수 있는 업무의 경계를 넓혀주는 도구라는 점을 체감했습니다.