이제 인쇄소의 컴퓨터가 주도권을 잡게 될까요? AI가 통합된 새로운 도구들이 이 산업을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. 이에 대비해 전략을 마련할 때가 되었습니다.
인공지능(AI)은 이미 단순한 유행어를 넘어선 지 오래입니다. 인쇄 생산 분야에서 AI는 단순한 자동화를 훨씬 뛰어넘는 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 속도, 품질, 비용 효율성에 대한 요구가 높아짐에 따라 AI는 경쟁력을 좌우하는 결정적인 요소가 되고 있습니다. 그렇다면 이는 디지털 인쇄와 광고 기술 분야에 구체적으로 어떤 의미를 가질까요?
디자인 속의 AI: 창의성과 알고리즘의 만남
디자인 분야에서는 이미 AI가 광범위하게 활용되고 있으며, 특히 일러스트레이션, 이미지 편집, 레이아웃 분야에서 두드러집니다. Adobe의 전문 소프트웨어 제품군 전반에는 자사의 머신러닝 플랫폼인 ‘Adobe Sensei’가 적용되어 있습니다. 창의적인 콘텐츠를 위한 생성형 AI 모델인 ‘Firefly’의 기본 기능은 일반 사용자들도 무료로 이용할 수 있습니다.
Corel Draw나 Affinity와 같은 다른 전문 디자인 소프트웨어는 물론, 일반 소비자를 위한 수많은 앱들도 창의적인 콘텐츠를 제작할 때 AI를 활용하고 있습니다. 덕분에 디자인 교육을 받지 않은 사람들도 간단한 일러스트, 로고, 제품 사진, 레이아웃 등을 매력적인 품질로 제작할 수 있습니다.
이는 종합 인쇄소와 광고 제작 업체의 경우, 컨설팅 및 창작 분야에서 상당한 수익원이 사라질 수 있음을 의미합니다. 동시에, 최종 고객이 AI를 활용해 생성한 데이터가 그대로 인쇄에 사용되기 어려울 것으로 예상됩니다. 따라서 인쇄 전 단계에서 추가적인 작업 부담이 발생할 것으로 보입니다.
인쇄 전처리 과정에서의 AI: 자동화된 프리프레스 공정
인쇄 전 단계에서는 자동화가 이미 상당히 진전된 상태입니다. 이는 특히 제공된 데이터의 검증과 복잡한 워크플로우의 생성 및 관리에 해당됩니다. Callas, OneVision, Agfa와 같은 제조사들은 주로 Adobe PDF Print Engine을 기반으로 한 포괄적인 제품군을 제공하고 있습니다. 이를 통해 불량률을 줄이고 생산 속도를 높일 수 있습니다. 다만, 이 분야에서 AI의 활용은 아직 대개 홍보되지 않고 있습니다.
배치 및 중첩과 같은 RIP 기능뿐만 아니라 색상 보정 및 래스터링의 경우에도, 대부분의 공급업체에서는 이미 수년 전부터 매우 복잡한 알고리즘을 적용해 왔습니다. 일부는 사실상 ‘전문가 시스템’, 즉 특정 작업에 대해 훈련된 일종의 인공지능에 해당합니다. 연구 개발 분야의 급속한 발전이 이 분야에서 어느 정도까지 추가적인 개선을 가져올 수 있을지는 지켜봐야 할 것입니다.
온라인 인쇄 업체 믹삼(Mixam)은 이미 AI를 활용해 (준)전문적인 고객 데이터를 빠르고 안정적으로 최적화한다고 홍보하고 있습니다. 여백 누락이나 해상도 부족과 같은 일반적인 오류는 사람의 개입 없이 AI를 통해 자동으로 수정됩니다.
워크플로우 최적화에 활용되는 AI
많은 프린터 제조사들은 사용자들이 최신 기기를 클라우드 서비스에 등록할 수 있도록 하고 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
이를 통해 고객은 원격 모니터링과 같은 서비스를 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 가동률 및 잉크 소모량에 대한 데이터도 확인할 수 있습니다. 일부 경우에는 지속적인 모니터링을 통해 오류와 문제를 예측할 수도 있습니다. 이를 통해 예방 차원의 유지보수 및 수리를 미리 계획할 수 있어, 시스템 장애가 발생하지 않도록 할 수 있습니다. 이는 인쇄업체에게 큰 이점입니다.
프린터 및 RIP 제조사뿐만 아니라 Zünd와 같은 절단 솔루션 제공업체들도 클라우드 연동이 가능한 복합 워크플로우 솔루션을 제품 라인업에 포함하고 있습니다. 이러한 솔루션은 인쇄소가 생산 능력을 더 효율적으로 계획하고 납기 기간을 단축하는 데 도움을 줍니다. 클라우드 시스템 내에서 수집된 데이터를 체계화하고 해석하기 위해 이미 오늘날 다양한 수준에서 AI가 활용되고 있을 것으로 추정됩니다.
행정 및 고객 관리 분야의 AI
백오피스 분야에서도 AI가 판도를 바꾸고 있습니다. Lift나 Advanter와 같은 기업 자원 계획(ERP) 시스템과 Salesforce와 같은 고객 관계 관리(CRM) 애플리케이션은 대규모 디지털 인쇄 업체에서는 이미 오래전부터 표준으로 자리 잡았습니다.
이러한 애플리케이션들 역시 이미 부분적으로 AI를 활용하여 고객 데이터를 분류하고, 주문 패턴을 예측하며, 맞춤형 제안을 자동화하고 있습니다. 기업 입장에서는 이는 보다 효율적인 커뮤니케이션, 더 높은 고객 만족도, 그리고 향상된 가동률을 의미합니다.
하지만 디지털 인쇄 및 광고 기술 분야의 소규모 업체들에게는 이러한 대규모 소프트웨어 솔루션이 대개 너무 비싸며, 결국 수주 규모에 비해 관리하기에도 번거롭습니다.
하지만 행정 분야에서도 이미 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 서비스인 Microsoft 365는 간단한 AI 에이전트를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자 1인당 월 약 20유로의 추가 구독료를 지불하면, 마이크로소프트 제품을 기반으로 심층적인 분석과 기업에 맞춤화된 AI 기반 워크플로를 구축할 수 있습니다. 구글 클라우드 역시 중소기업을 위해 유사한 기능을 제공하고 있습니다.
AI와 인쇄 산업: 기회를 활용하고 위험을 이해하기
앞으로 몇 년 동안 인공지능(AI)은 다른 산업 및 사업 분야와 마찬가지로 인쇄 산업에도 근본적인 변화를 가져올 것입니다. 단기 및 중기적으로는 인쇄 업계가 다른 분야보다 이에 더 잘 대비되어 있을 수도 있습니다. 이미 자동화 및 디지털화 수준이 높은 데다, 많은 기업이 혁신에 매우 적극적인 태도를 보이고 있기 때문입니다.
그러나 AI는 전문 지식이나 전문 인력을 대체할 수 없습니다. 오히려 프로세스를 가속화하고 품질을 보장하는 도구일 뿐입니다. 조기에 투자하는 기업은 비용 절감과 유연성 향상이라는 이점을 누릴 수 있습니다.
동시에 AI의 도입은 새로운 역량을 요구할 뿐만 아니라, 개인정보 보호 문제뿐만 아니라 고용 기회의 설계와 같은 사안에 대해서도 비판적인 고찰을 필요로 합니다. 초보자와 저숙련 근로자를 위한 일자리가 줄어들 가능성이 높아 보입니다.
남아 있는 일자리는 아마도 수작업보다는 기술·분석적 성격이 더 강할 것으로 보입니다. 이는 인쇄 산업이 고숙련 구직자와 의욕 넘치는 신진 인력에게 다시 매력적인 분야로 거듭나는 데 기여할 수 있습니다. 다만 기업들은 AI로 가속화된 구조적 변화가 기업 내의 귀중한 생산 노하우와 수요가 많은 수작업 기술을 씻어내지 않도록 주의해야 합니다. 인쇄 생산의 미래는 ‘스마트’하지만, 여전히 사람과 기계가 함께 해결해야 할 과제입니다.
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