Synthesia AI 아바타로 기업 교육 영상 혁신하는 방법과 장점
기술이 우리의 삶과 일하는 방식을 혁명적으로 바꾸고 있는 이 시대에, 교육의 풍경 또한 예외 없이 빠르게 변화하고 있습니다. 혹시 실제 사람이 아닌, 인공지능이 생성한 '가상 배우'가 기업의 교육 영상을 제작하는 미래를 상상해 보신 적이 있으신가요? 얼핏 생각하면 공상과학 영화 속 이야기처럼 들릴 수도 있지만, 이는 이미 현실에서 활발히 구현되고 있는 혁신적인 비즈니스 모델입니다. 이번 포스팅에서는 실제 배우의 아바타를 활용하여 기업 교육 영상을 제작하고 납품하는 사업의 선두 주자, 바로 'Synthesia(신세시아)'에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다. Synthesia는 단순한 기술 제공을 넘어, 기업 교육 시장의 패러다임을 송두리째 바꾸고 있는 혁명적인 솔루션을 제공하고 있다는 것이 핵심입니다.
Synthesia, 단순한 영상 제작을 넘어선 혁명적인 기업 교육 솔루션
Synthesia는 인공지능 기술을 기반으로 실제 사람과 거의 구별하기 어려운 'AI 아바타'를 생성하고, 이 아바타가 스크립트에 따라 자연스럽게 말하는 비디오를 만들어내는 서비스를 제공합니다. 쉽게 말하자면, 여러분이 직접 카메라 앞에서 연기하거나 전문 배우를 고용하고 촬영 스튜디오를 대여하는 복잡한 과정 없이도, 텍스트만 입력하면 AI가 마치 실제 배우처럼 자연스러운 교육 영상을 자동으로 만들어준다는 것입니다. 이러한 기술은 단순히 영상을 빠르게 만드는 것을 넘어, 기업 교육 분야에서 상상을 초월하는 효율성과 유연성을 가져다주고 있습니다.
AI 아바타란 무엇이며, 어떻게 실제 배우의 아바타가 될 수 있을까요?
AI 아바타는 인공지능, 특히 딥러닝 기술 중에서도 '생성형 인공지능(Generative AI)'과 '컴퓨터 비전(Computer Vision)' 분야의 최첨단 기술이 집약된 결과물이라고 할 수 있습니다. 여러분은 혹시 '딥페이크(Deepfake)'라는 단어를 들어보셨을지 모르겠습니다. 딥페이크는 원래 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 다른 영상에 합성하는 기술을 일컫는 말로, 초기에는 부정적인 맥락에서 많이 언급되었지만, Synthesia와 같은 선도 기업들은 이 기술의 긍정적인 잠재력을 교육 및 비즈니스 영역으로 확장하여 활용하고 있습니다. Synthesia의 AI 아바타는 실제 배우나 모델의 데이터를 기반으로 학습되어 만들어집니다. 즉, 실제 인물이 특정 대본을 읽는 다양한 표정, 제스처, 목소리, 입 모양 등을 수많은 데이터로 학습하여, 이 인물의 특징을 완벽하게 재현하는 가상 인물 모델을 생성하는 것이지요.
이러한 AI 아바타는 실제 배우의 '디지털 복제품'이라고 생각할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 배우가 Synthesia의 스튜디오에서 수 시간 동안 다양한 문장을 읽고 여러 표정을 지으며 촬영을 진행합니다. 이 방대한 영상 데이터는 인공지능 모델의 학습 자료로 활용되며, 이를 통해 AI는 해당 배우의 고유한 외모, 음성 톤, 억양, 표정 변화, 심지어 미묘한 몸짓까지도 학습하게 됩니다. 학습이 완료되면, 이제 이 AI 모델은 마치 실제 그 배우가 스크립트를 읽는 것처럼 보이는 영상을 만들어낼 수 있게 되는 것입니다. 중요한 것은, 이 과정에서 만들어지는 AI 아바타는 단순히 이미지나 목소리를 합성하는 것을 넘어, 텍스트의 의미와 감정을 이해하고 그에 맞는 자연스러운 표정과 제스처를 생성하는 능력을 갖추고 있다는 점입니다. 이것이 바로 Synthesia가 제공하는 기술의 핵심이자, 기존의 단순한 TTS(Text-to-Speech)나 아바타 기술과는 차별화되는 지점이라고 할 수 있습니다.
Synthesia의 기업 교육 영상 제작 및 납품 사업 모델의 핵심 원리
Synthesia의 사업 모델은 '콘텐츠 제작의 민주화'와 '규모의 경제'를 동시에 실현한다는 데 그 의의가 있습니다. 전통적인 기업 교육 영상 제작은 기획, 대본 작성, 배우 섭외, 스튜디오 촬영, 편집, 후반 작업 등 수많은 단계와 높은 비용, 그리고 상당한 시간이 소요되는 복잡한 과정이었습니다. 하지만 Synthesia는 이러한 과정을 근본적으로 변화시켰습니다. 그렇다면 Synthesia는 어떤 방식으로 기업 교육 영상 시장에 혁신을 가져왔을까요? 그 원리를 자세히 살펴보겠습니다.
텍스트 투 비디오(Text-to-Video): 교육 영상 제작의 패러다임 전환
Synthesia의 가장 혁명적인 기술은 바로 '텍스트 투 비디오(Text-to-Video)' 기능입니다. 이것은 사용자가 작성한 텍스트 스크립트를 입력하면, 선택된 AI 아바타가 그 텍스트를 마치 실제 사람이 말하듯이 자연스럽게 음성으로 변환하고, 그 음성에 맞춰 입 모양과 표정, 제스처를 동기화하여 고품질의 비디오를 자동으로 생성해주는 기술을 의미합니다. 기존에는 상상하기 어려웠던 과정이지요.
이 텍스트 투 비디오 기술의 기반에는 '음성-영상 동기화(Audio-Visual Synchronization)'와 '자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)' 기술이 긴밀하게 결합되어 있습니다. 사용자가 입력한 텍스트는 먼저 NLP 기술을 통해 분석되어 문맥과 의미를 파악하고, 이를 기반으로 자연스러운 음성(Text-to-Speech)으로 변환됩니다. 동시에, AI 아바타 모델은 이 음성의 톤, 속도, 억양 등을 분석하여 가장 자연스러운 입술 움직임(Lip-sync)과 표정 변화, 그리고 적절한 몸짓을 실시간으로 생성해냅니다. 쉽게 말하자면, AI가 단순히 글자를 소리로 읽는 것을 넘어, 그 글자의 의미와 감정까지 파악하여 아바타에게 '연기'를 시키는 것과 같다고 할 수 있습니다. 이처럼 고도화된 기술 덕분에 Synthesia로 제작된 영상은 실제 사람이 말하는 것과 거의 구별하기 어려울 정도로 자연스럽습니다.
다국어 및 다문화 지원: 글로벌 기업 교육의 새로운 지평
Synthesia는 단순히 영상을 빠르게 만드는 것을 넘어, 다국어 및 다문화 교육 콘텐츠 제작에 있어 비교 불가능한 강점을 제공합니다. 기업은 글로벌 시장에서 활동하며 다양한 국가의 직원들을 교육해야 하는 경우가 많습니다. 이때 각 언어권에 맞는 교육 영상을 제작하는 것은 엄청난 비용과 시간을 요구하는 일이었지요. 하지만 Synthesia를 활용하면 이러한 문제가 극적으로 해결됩니다.
하나의 스크립트를 다양한 언어로 번역하여 입력하기만 하면, 선택한 AI 아바타가 해당 언어로 자연스럽게 말하는 영상을 손쉽게 생성할 수 있습니다. 이는 AI 아바타가 특정 언어에만 국한되지 않고, 다양한 언어의 발음과 억양, 심지어 문화권별 비언어적 표현 방식까지 학습했기 때문에 가능한 것입니다. 예를 들어, 같은 AI 아바타라도 한국어로 말할 때는 한국인의 자연스러운 억양과 제스처를, 영어로 말할 때는 영어권 화자의 특성을 반영하여 영상을 제작할 수 있습니다. 이것은 기업이 전 세계 직원을 대상으로 일관성 있고 고품질의 교육을 제공하는 데 엄청난 이점을 제공하며, 교육 콘텐츠 현지화(Localization)의 복잡성을 획기적으로 줄여주는 혁신적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.
Synthesia 비즈니스 모델의 핵심 가치: 비용 효율성, 시간 절약, 일관성
Synthesia가 기업 교육 시장에서 각광받는 가장 큰 이유는 바로 '비용 효율성', '시간 절약', 그리고 '콘텐츠의 일관성'이라는 세 가지 핵심 가치를 제공하기 때문입니다. 이 세 가지 가치는 기존의 교육 영상 제작 방식으로는 달성하기 어려웠던 영역이었지요.
극대화된 비용 효율성: 전통적인 방식의 영상 제작은 배우 섭외, 촬영 스튜디오 대여, 전문 장비 사용, 조명, 음향, 편집 인력 등 막대한 초기 투자 비용과 지속적인 유지 비용이 발생합니다. 하지만 Synthesia는 이러한 고정 비용 대부분을 제거합니다. 사용자는 구독료만 지불하면 무제한에 가까운 영상 제작이 가능해지며, 이는 특히 대량의 교육 콘텐츠를 필요로 하는 기업에게 엄청난 재정적 이점을 제공합니다. 여러분은 혹시 이런 생각을 하실 수도 있습니다.
> 아니, 구독료가 비싸면 결국 똑같은 거 아니냐?하지만 실제로는 그렇습니다. 초기 투자 비용과 반복적인 제작 비용을 모두 고려하면, Synthesia의 구독 모델은 훨씬 경제적이라는 것이 부정할 수 없는 사실입니다.획기적인 시간 절약: 복잡한 촬영 과정과 후반 작업은 영상을 완성하는 데 수 주에서 수 개월까지 소요되게 만듭니다. 반면 Synthesia는 텍스트 스크립트만 준비되면 단 몇 분 안에 고품질의 교육 영상을 만들어낼 수 있습니다. 긴급하게 새로운 교육이 필요한 경우, 빠르게 업데이트되어야 하는 정책 변경 사항을 전달해야 하는 경우 등 급변하는 비즈니스 환경에 신속하게 대응할 수 있다는 점은 기업에게 엄청난 경쟁 우위로 작용합니다. "시간은 곧 돈"이라는 말이 이처럼 잘 들어맞는 경우가 또 있을까요?
일관된 콘텐츠 품질 유지: 전통적인 방식에서는 배우의 컨디션, 촬영 환경, 편집자의 역량 등에 따라 영상의 품질이 달라질 수 있습니다. 하지만 Synthesia는 AI 아바타를 사용하기 때문에 모든 영상에서 일관된 고품질의 비주얼과 오디오를 유지할 수 있습니다. 동일한 AI 아바타를 사용하여 모든 교육 자료를 제작함으로써 기업의 브랜드 이미지와 메시지를 일관되게 전달할 수 있다는 점은 매우 중요합니다. 이는 특히 기업의 핵심 가치나 표준화된 절차를 교육할 때 그 중요성이 더욱 부각됩니다.
Synthesia 사업 모델의 강점 요약
| 특징 | 전통적인 기업 교육 영상 제작 | Synthesia 기반 교육 영상 제작 |
|---|---|---|
| 비용 | 배우 섭외, 스튜디오, 장비, 인력 등 고정 비용 높음 | 구독 모델, 초기 및 반복 제작 비용 현저히 낮음 |
| 시간 | 기획, 촬영, 편집 등 수 주~수 개월 소요 | 텍스트 입력 후 몇 분 내 영상 생성 |
| 품질 일관성 | 배우, 환경, 인력에 따라 편차 발생 가능 | AI 아바타 활용으로 일관된 고품질 유지 |
| 확장성 | 인력, 장비 증설 필요, 확장 어려움 | 텍스트 기반으로 무한정 확장 가능 |
| 유연성 | 수정 및 업데이트에 시간/비용 많이 소요 | 스크립트 수정만으로 즉각적인 영상 업데이트 가능 |
| 다국어 지원 | 각 언어별 재촬영/더빙 필요, 비용/시간 막대 | 텍스트 번역만으로 다양한 언어 영상 즉시 생성 |
| 위 테이블에서 확인할 수 있듯이, Synthesia는 기존의 비효율적인 프로세스를 혁신하여 기업 교육 콘텐츠 제작의 새로운 표준을 제시하고 있다는 점은 명백한 사실입니다. |
Synthesia의 기술적 기반: 딥러닝과 제너레이티브 AI의 만남
Synthesia의 핵심 기술은 '딥러닝(Deep Learning)'과 '제너레이티브 AI(Generative AI, 생성형 인공지능)'의 융합에 있습니다. 딥러닝은 인공신경망을 활용하여 방대한 데이터로부터 패턴을 학습하는 기술이며, 제너레이티브 AI는 이러한 학습을 통해 새로운 콘텐츠(이미지, 텍스트, 비디오 등)를 생성해내는 인공지능 분야입니다. Synthesia는 특히 비디오 생성 분야에서 이 두 기술을 극한으로 활용하고 있습니다.
어떻게 텍스트가 생생한 비디오로 변환될까요? 핵심 기술 원리
Synthesia가 텍스트를 고품질 비디오로 변환하는 과정은 매우 복잡한 여러 딥러닝 모델의 협업으로 이루어집니다. 쉽게 말해, 단순히 글자를 읽는 것을 넘어, '진정으로 이해하고 연기하는' 것처럼 보이는 비디오를 만들어내는 것이죠. 그렇다면 구체적으로 어떤 기술들이 사용되는 것일까요?
텍스트-음성 변환(Text-to-Speech, TTS) 엔진:
원리: 입력된 텍스트 스크립트는 먼저 고품질의 TTS 엔진을 통과하여 자연스러운 음성 파일로 변환됩니다. 이때 사용되는 TTS 엔진은 단순히 글자를 소리로 바꾸는 것을 넘어, 문맥에 맞는 감정, 억양, 속도 등을 조절하는 '표현형 TTS(Expressive TTS)' 기술을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 질문하는 문장은 끝을 올리고, 강조하는 단어는 더 강하게 발음하는 등 실제 사람이 말하는 것과 같은 자연스러움을 구현합니다.
활용: Synthesia는 다양한 언어와 억양을 지원하는 TTS 엔진을 내장하고 있어, 사용자가 원하는 언어와 목소리를 선택하여 비디오를 생성할 수 있습니다. 이것은 다국어 교육 영상 제작에 필수적인 요소라고 할 수 있습니다.
립싱크 및 페이셜 애니메이션 모델(Lip-sync & Facial Animation Model):
원리: 생성된 음성 파일은 AI 아바타의 얼굴 움직임, 특히 입술 움직임(Lip-sync)을 정교하게 동기화하는 모델로 전달됩니다. 이 모델은 음성 신호의 미세한 변화를 감지하여 아바타의 입 모양을 실시간으로 조절하고, 동시에 발화의 감정이나 뉘앙스에 맞는 미묘한 표정 변화(눈썹 움직임, 눈 깜빡임, 미소 등)를 생성합니다. 이는 'GAN(Generative Adversarial Networks)'이나 'VAE(Variational Autoencoders)'와 같은 생성형 모델들이 실제 인물의 표정 데이터를 학습하여 가능한 것입니다. 즉, AI가 마치 배우처럼 감정을 실어 연기하는 모습을 구현해내는 것이지요.
바디 제스처 및 동작 생성 모델(Body Gesture & Motion Generation Model):
원리: 단순히 얼굴만 움직이는 것을 넘어, Synthesia의 AI 아바타는 상반신 움직임과 제스처까지도 자연스럽게 구현합니다. 이 모델은 음성 스크립트의 내용과 감정, 그리고 일반적인 사람의 말하기 패턴을 학습하여 고개를 끄덕이거나 손을 움직이는 등 적절한 몸짓을 생성합니다. 예를 들어, 강조하는 부분에서는 손을 들거나 고개를 살짝 움직이는 등의 동작을 자동으로 추가하여, 영상의 몰입감과 정보 전달력을 높입니다. 이는 마치 AI가 무대 위의 연출가처럼 아바타의 전체적인 움직임을 지시하는 것과 같다고 할 수 있습니다.
결론적으로, Synthesia는 이 모든 복합적인 딥러닝 모델들을 유기적으로 결합하여, 텍스트 입력만으로 실제 사람이 말하는 듯한 고품질의 교육 영상을 생성하는 '엔드-투-엔드(End-to-End)' 솔루션을 제공하는 것입니다. 이러한 기술적 깊이가 바로 Synthesia가 시장에서 독보적인 위치를 차지할 수 있었던 근본적인 이유라고 할 수 있습니다.
Synthesia가 기업 교육 시장에 가져올 미래와 파급 효과
Synthesia와 같은 AI 아바타 기반의 영상 제작 기술은 단순한 트렌드를 넘어, 기업 교육 시장의 미래를 근본적으로 재편할 잠재력을 가지고 있습니다. 그렇다면 이 기술이 가져올 파급 효과는 구체적으로 어떤 것들이 있을까요?
개인화된 맞춤형 교육 콘텐츠의 대중화
Synthesia 기술의 가장 강력한 파급 효과 중 하나는 '개인화된 교육 콘텐츠'의 제작을 대중화시킨다는 점입니다. 지금까지는 개개인의 학습 속도나 이해 수준에 맞춰 콘텐츠를 제작하는 것이 거의 불가능에 가까웠습니다. 하지만 Synthesia를 활용하면, 학습자의 수준이나 직무, 관심사에 따라 동일한 내용이라도 다른 아바타가 다른 속도나 톤으로 설명하는 맞춤형 영상을 손쉽게 제작할 수 있습니다. 예를 들어, 신입사원에게는 친절하고 상세한 설명이 담긴 영상을, 경력직 직원에게는 핵심 내용 위주의 간결한 영상을 제공하는 것이 가능해집니다. 이것은 교육 효과를 극대화하고 학습자의 몰입도를 비약적으로 높이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 여러분도 이런 경험 있으실 겁니다. > 맨날 똑같은 내용만 반복해서 지루해 죽겠는데, 이거 정말 개인화가 되겠냐? 하지만 사실은 그렇습니다. AI는 학습자의 데이터를 기반으로 최적화된 콘텐츠를 제공함으로써, 지루함을 해소하고 학습 동기를 부여하는 데 상상을 초월하는 잠재력을 가지고 있다는 것입니다.
교육 콘텐츠의 상시 업데이트 및 민첩한 대응
급변하는 비즈니스 환경 속에서 기업은 정책 변화, 신기술 도입, 시장 트렌드 변화 등에 발맞춰 교육 콘텐츠를 빠르게 업데이트해야 하는 과제에 직면합니다. 기존 방식으로는 이러한 업데이트가 매우 느리고 비용이 많이 들었지만, Synthesia는 이 문제를 완벽하게 해결합니다. 스크립트의 특정 부분만 수정하면 해당 부분에 대한 영상이 즉시 업데이트되어 기존 영상에 반영될 수 있기 때문에, 교육 콘텐츠를 '살아있는' 정보로 유지하는 것이 가능해집니다. 예를 들어, 회사의 새로운 보안 정책이 발표되었을 때, 관련 교육 영상의 해당 부분만 즉시 수정하여 모든 직원에게 최신 정보를 전달할 수 있다는 것입니다. 이는 기업의 변화 관리 역량을 비약적으로 향상시키고, 모든 직원이 항상 최신 정보와 지식을 습득하도록 돕는 데 필수적인 요소라고 할 수 있습니다.
인력 의존도 감소 및 교육 접근성 확대
AI 아바타 기반의 교육 영상 제작은 특정 강사나 배우에게 의존하는 비중을 크게 줄여줍니다. 이는 스타 강사의 부재나 인력 유출로 인한 교육 공백을 방지하고, 교육 콘텐츠의 지속 가능성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 음성 인식 기술과 AI 아바타의 결합을 통해 청각 장애인 학습자를 위한 수어(수화) 아바타를 생성하거나, 시각 장애인 학습자를 위한 상세한 음성 설명을 제공하는 등 교육의 접근성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이것은 단순히 비용 절감을 넘어, 모든 구성원에게 공평하고 효과적인 교육 기회를 제공하는 기업의 사회적 책임까지도 강화할 수 있는 중요한 의미를 지닙니다.
Synthesia 사업의 도전 과제와 한계점
Synthesia의 기술이 엄청난 잠재력을 가지고 있는 것은 부정할 수 없는 사실이지만, 모든 혁신 기술이 그렇듯 도전 과제와 한계점 또한 분명히 존재합니다. 이러한 점들을 명확히 인지하는 것이 중요합니다.
윤리적 문제와 오용 가능성
AI 아바타 기술은 '딥페이크' 기술의 발전과 궤를 같이하므로, 그 오용 가능성에 대한 윤리적 논의는 반드시 필요합니다. Synthesia는 실제 인물의 동의를 기반으로 아바타를 생성하고, 워터마크를 삽입하거나 오용 방지 정책을 강력하게 시행하는 등 윤리적 사용을 강조하고 있습니다. 하지만 기술의 발전 속도가 워낙 빠르기 때문에, 규제와 사회적 합의가 기술의 발전을 따라가지 못할 경우 발생할 수 있는 잠재적 위험에 대한 지속적인 경계심이 요구됩니다. 여러분은 혹시 > AI 아바타로 누가 장난치면 어떡해? 라고 걱정하실 수도 있습니다. 이러한 우려는 당연하며, 기업들은 기술 개발과 동시에 윤리적 가이드라인을 철저히 준수해야만 합니다.
미묘한 감정 표현과 비언어적 소통의 한계
현재 AI 아바타는 매우 자연스러운 표정과 제스처를 구현하지만, 실제 인간 배우가 전달하는 미묘한 감정 표현이나 복잡한 비언어적 소통의 깊이에는 여전히 한계가 있습니다. 특히 감성적인 설득이나 심층적인 대인 관계 기술을 교육하는 영상에서는 실제 배우의 생생한 감정 전달이 더 효과적일 수 있습니다. AI 아바타는 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 인간만이 가진 창의성이나 예측 불가능한 섬세한 표현을 완벽하게 재현하기에는 아직 시간이 더 필요하다는 것입니다. 즉, AI 아바타는 효율성과 일관성 면에서 뛰어나지만, 인간적인 교감과 깊이 있는 감성 전달이 필요한 영역에서는 여전히 보완적인 역할에 머무를 수밖에 없다고 할 수 있습니다.
기술 비용 및 접근성 문제
Synthesia와 같은 고도화된 AI 비디오 생성 기술은 여전히 상당한 비용을 요구하며, 이는 중소기업이나 개인 창작자에게는 부담으로 작용할 수 있습니다. 물론 장기적인 관점에서 비용 효율적이지만, 초기 도입 비용이나 구독료가 진입 장벽이 될 수 있다는 점은 간과할 수 없습니다. 또한, 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 스크립트 작성 능력이나 기본적인 영상 구성에 대한 이해가 필요하며, 이는 일부 사용자에게는 여전히 높은 접근 장벽으로 작용할 수 있습니다. 기술이 더욱 대중화되고 비용이 낮아지기까지는 시간이 필요할 것입니다.
결론: Synthesia, 기업 교육의 미래를 그리는 선두 주자
지금까지 Synthesia가 실제 배우 아바타를 활용하여 기업 교육 영상을 제작하고 납품하는 사업 모델에 대해 심도 있게 살펴보았습니다. Synthesia는 단순한 기술적 혁신을 넘어, 기업 교육 콘텐츠 제작의 비용, 시간, 품질의 한계를 극복하며 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 텍스트 투 비디오 기술을 통해 교육 콘텐츠 제작의 문턱을 낮추고, 다국어 지원을 통해 글로벌 교육의 장벽을 허물며, 개인화된 맞춤형 학습 경험을 제공하는 등 엄청난 잠재력을 보여주고 있습니다.
물론, AI 아바타 기술의 윤리적 문제, 감정 표현의 한계, 그리고 기술 비용과 같은 도전 과제들이 여전히 존재하지만, 기술의 발전 속도와 시장의 요구를 고려할 때 Synthesia의 비즈니스 모델은 기업 교육 시장의 미래를 선도할 것임은 분명한 사실입니다. 기업은 이제 더 이상 막대한 예산과 긴 시간을 들이지 않고도, 빠르고 효율적이며 일관된 고품질의 교육 콘텐츠를 직원들에게 제공할 수 있게 된 것입니다. Synthesia가 이끌어갈 기업 교육의 혁명적인 변화를 기대해 볼 수밖에 없습니다.
참고문헌
Synthesia Official Website: "How it works: Turn text into video in minutes."
Forbes: "Synthesia Raises $125M To Make AI-Generated Video The New Norm."
Harvard Business Review: "The Rise of AI-Generated Content in Business."
TechCrunch: "Synthesia bags $50M to make AI video creation a breeze."
MIT Technology Review: "The promise and perils of deepfake technology."
Deloitte Insights: "The Future of Corporate Learning: Personalization at Scale."
PwC: "AI and its impact on the future of work and learning."
Accenture: "Learning to be agile: The new imperative for corporate learning."
Gartner: "Hype Cycle for Emerging Technologies 2024: AI Avatars."
McKinsey & Company: "Generative AI: The next frontier for creativity and productivity."