마지막 20%
AI 결과물이 실무에서 막히는 이유를 쉽게 분석합니다.
AI가 만든 화면은 예외에서 무너진다
AI가 만든 기본 화면은 그럴듯해 보여도 긴 문장, 빈 데이터, 오류, 모바일 같은 예외 상황에서 쉽게 무너질 수 있습니다. 실무 결과물에 필요한 마지막 20%를 예외 상황을 기준으로 살펴봅니다.
마지막 20%“잘 만들어줘”로 연휴를 맡기지 마세요
AI에 일을 맡겨두면 편해 보이지만, 기준이 없으면 연휴 뒤 수정할 일만 쌓입니다. 생성 전에 무엇을 유지하고, 어디까지 바꾸고, 무엇이면 통과인지 정해야 합니다.
마지막 20%AI 수정은 왜 아직도 대화에 머물러 있을까
AI에게 한 부분만 수정해 달라고 했는데 결과물 전체가 달라지는 이유를 살펴봅니다. 정확한 AI 수정에 필요한 선택, 범위, 보존의 기준을 정리합니다.
마지막 20%이제 더 잘이 아니라 의도대로 고치기
AI가 결과물을 더 많이 만들어준다고 해서 일이 자동으로 줄어드는 것은 아닙니다. 생성 이후 늘어나는 비교·선택·검토를 줄이고, 필요한 부분만 통제하는 방법을 정리합니다.
마지막 20%AI가 만든 PPT, 무엇이 기억에 남을까?
AI는 발표자료의 화면을 빠르게 완성하지만, 청중이 기억할 순간까지 정해주지는 않습니다. 완성된 PPT를 설계된 발표로 바꾸는 네 가지 판단 기준을 정리합니다.
마지막 20%AI로 만든 PPT, 빠진 20점은 뭘까?
내용은 모두 들어갔는데 핵심이 보이지 않는 AI PPT의 네 가지 문제를 짚습니다. 제목, 시선 위계, 메시지, 근거를 검수해 정리된 초안을 설득력 있는 발표자료로 바꾸는 기준을 소개합니다.
마지막 20%AI 디자인의 완성도는 작은 규칙에서 무너진다
큰 문제는 없는데 완성돼 보이지 않는 AI 디자인에는 공통점이 있습니다. 간격·정렬·위계라는 작은 규칙을 점검해 70점짜리 초안을 실무에서 쓸 수 있는 90점 결과물로 바꾸는 방법을 정리합니다.
마지막 20%그럴듯하게 틀린 AI 시안이 더 위험합니다
AI 결과물의 진짜 위험은 낮은 완성도가 아니라, 깔끔하지만 목적이 빗나간 상태입니다. 매끈한 시안에 속지 않고 목적과 근거를 검수하는 기준을 정리합니다.
마지막 20%AI는 따라 해도, 이어가지는 못합니다
AI는 레퍼런스 한 장의 분위기는 재현하지만, 그 결과물을 만든 브랜드 규칙까지 자동으로 이어가지는 못합니다. AI 결과물을 시리즈와 브랜드로 연결하기 위해 사람이 남겨야 할 기준을 정리합니다.
마지막 20%브랜드 시스템은 변동폭 관리에서 나온다
AI 디자인이 매번 다른 결로 나오는 이유는 브랜드 기준이 부족하기 때문입니다. 고정값, 허용 범위, 자유 변수를 나누면 AI 초안도 브랜드 시스템 안에서 다룰 수 있습니다.
마지막 20%AI의 빠른 초안 뒤에는 느린 판단이 남는다
AI는 초안을 빠르게 만들지만, 실무 결과물은 무엇을 살리고 버릴지 판단하는 기준에서 갈립니다.
마지막 20%AI는 왜 수정하지 않고 다시 만들까
AI에게 “여기만 고쳐줘”라고 했는데 결과물이 통째로 바뀌는 이유. 부분 수정과 전체 재해석의 차이를 통해 AI 디자인 수정에서 무엇을 유지해야 하는지 정리합니다.
마지막 20%AI 디자인은 왜 80점에서 멈출까?
AI는 초안을 빠르게 만들지만, 실무 결과물은 마지막 수정에서 결정됩니다. “여기만 고쳐줘”가 어려운 이유와 AI 디자인이 80점에서 멈추는 구조를 짚습니다.