Structural Transformation of the Broadcasting Industry through the Adoption of Generative AI Video Technology
이 연구는 생성형 AI 영상 기술이 방송 콘텐츠 제작 공정을 어떻게 재편하며, 그에 따른 제작비 구조와 노동시장의 변화 가능성을 탐색적으로 규명하고자 했다. 포터(Porter, 1985)의 가치사슬 모형을 분석틀로 삼아 국내외 드라마·다큐멘터리 6편의 사례를 분석하고, 60분 분량 역사 다큐멘터리 파일럿 제작을 대상으로 시나리오 기반 비용 시뮬레이션을 수행하였다. 사례 분석 결과, 생성형 AI는 기획 단계에서 시각화의 즉시성을 확보하여 커뮤니케이션 비용을 절감하고, 제작 단계에서 물리적 시공간의 제약을 데이터 연산으로 치환하며, 후반작업 단계에서 존재하지 않는 요소를 생성하는 준창작 주체로 기능하고 있음이 확인되었다. 마노비치(2013)의 소프트웨어화 논의가 포착하지 못한 데이터로부터의 생성이라는 기술적 전환이 제작 현장에서 구체화되고 있는 것이다. 비용 시뮬레이션에서는 오퍼레이터 숙련도와 관리비 가산율, 품질보정 비용을 달리 적용한 세 시나리오에서 전통적 방식 대비 보수 약 67%, 기준 약 78%, 낙관 약 84%의 비용 절감이 탐색적으로 추정되었다. 절감 규모만큼 중요한 것은 인건비 중심의 고정비(CAPEX) 구조가 구독 서비스와 오퍼레이터 인건비 중심의 변동비(OPEX) 구조로 이행한다는 질적 전환이다. 이 변화는 슘페터(1942)가 논한 창조적 파괴의 전형을 띠며, 노동 집약적 직군이 대체되는 속도가 신규 직무의 형성 속도를 앞선다. 노동조합 협약과 편성 규제, 공영방송의 공적 책임 같은 제도적 조건은 이 비대칭적 전환의 속도를 하위 부문별로 달리한다. 다만 분석 대상이 6편에 한정되고 유통 단계의 심층 분석이 제한적이라는 점에서 결과의 일반화에는 신중을 기해야 한다.