# 연구 일지 010: AI에게 ‘판매 가능한 LINE 스티커’를 맡겼을 때, 무엇이 달라졌을까? Gemini와 ChatGPT를 비교해 보았다

> https://bookfactory.kr/board/canva/22520
> 게시판: Canva
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-18T18:15:52.824Z

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제가 LINE 스티커를 24개 제작하고 판매를 시작하는 데까지 약 19시간이 소요되었습니다.

이거, AI에 맡기면 훨씬 더 빨리 할 수 있을 거예요.

그런 식으로, 이번 실험이 시작되었습니다.

같은 프롬프트를 Gemini와 ChatGPT에 전달하여 LINE 스티커 상품 기획부터 제작까지 가능한 한 모두 맡아보자.

목표는 2시간 안에 24개 만들기.

AI는 어디까지 해줄 수 있을까요?

이번에는 실제로 일어났던 일과, 그로부터 얻은 발견들을 기록합니다.

본 게시글은 특정 AI의 우열이나 스탬프가 실제로 판매될 수 있음을 증명하는 것이 아닙니다. 이번 실험에서 관찰된 내용을 담은 연구 기록입니다.

## 이번 실험에 대해

이번 실험에서는 Gemini와 ChatGPT에 동일한 프롬프트를 전달하여 “판매 가능한 LINE 스티커” 기획부터 제작까지 최대한 자율적으로 진행해 달라고 요청했습니다.

저는 이전에 제가 직접 LINE 스티커를 제작하고 판매를 시작하는 데 약 19시간이 걸렸습니다.

그렇게 세운 가설이,

AI에게 맡기면 2시간 정도 안에 24개의 LINE 스티커를 만들 수 있을지 궁금합니다.

그것은 다음과 같습니다.

이번에 AI에게 기대한 것은 단순한 이미지 제작뿐만이 아니었습니다.

- 어떤 스탬프가 잘 팔릴 거라고 생각하는지
- 어떤 상품을 기획할 것인지
- 어떤 방법으로 제작을 진행할 것인지
- 인간에게는 얼마나 많은 노동이 필요한가

이러한 점들을 포함하여 관찰하기로 했습니다.

비교를 위해 양쪽 AI에 동일한 프롬프트를 사용합니다.

Gemini는 2026년 8월 13일, ChatGPT는 8월 14일에 실험을 진행했습니다. AI의 기능이나 성능은 업데이트에 따라 달라지므로, 현재 동일한 실험을 진행할 경우 다른 결과가 나올 수 있습니다.

자, 우선 제미니부터 시작해 보겠습니다.

## 제미니를 시도해 보았다.

### 24개의 제안 중 8개의 상품화로 진행한다.

처음에는 Gemini에 프롬프트를 전달했더니 24개의 스탬프 디자인 제안이 제시되었습니다. 이후 Gemini가 제작 방법을 결정하고, 저는 지시에 따라 작업 진행을 했습니다. 이미지 생성에는 Canva를 사용하는 것으로 결정했습니다.

사실, 저는 캔바의 AI 이미지 생성 기능을 사용해 본 적이 없습니다. “구체적인 사용 방법을 알려주세요”라고 요청했더니, 제미니는 단계를 하나씩 설명해 주었습니다. 이미지 생성용 영어 프롬프트를 제미니가 만들어 주었고, 이를 사용하여 캔바에서 이미지를 생성했습니다.

여기 큰 차이가 있었습니다.

Gemini는 스스로 이미지를 생성하는 대신, Canva를 사용하여 이미지를 만드는 방법을 선택했습니다.

즉, Gemini가 기획 및 제작 절차를 결정하고, 실제 이미지 생성은 인간이 Canva를 조작하여 수행하는 역할 분담입니다.

저는 Gemini의 지시에 따라 이미지를 생성하고 파일을 저장했습니다. 운영 화면의 표시 사항을 확인하기 위해 다시 확인했을 때도, UI가 변경되었다는 점을 고려하여 안내를 해주었습니다.

생각했던 것보다 훨씬 자연스럽습니다.

상황이 그러다 보니 이미지 이름을 수정하거나 지정된 폴더에 저장하는 제 작업이 따라가지 못할 정도였습니다(웃음).

### 그러나, 캔바의 무료 생성 제한에 도달했다.

순조롭게 진행되고 있던 중 문제가 발생했습니다. Canva의 무료 AI 이미지 생성 이용량 제한에 도달했기 때문입니다.

현재 생성된 이미지는 10개입니다.

이 상황을 제미니에게 전달하자, 제미니는 정책을 변경했습니다.

24개 전부를 만드는 대신 8개로 상품화한다.

또한, 판매할 8개의 스탬프를 선택하고, 메인 이미지와 탭 이미지를 지정했습니다.

더 나아가, 이미지가 불투명하게 처리되지 않았다는 점도 확인했습니다.

처리 과정은 제가 직접 진행하겠습니다. 이전에 제가 직접 LINE 스탠드를 판매한 경험이 여기서 도움이 되었습니다.

이렇게 하여 8개의 스탬프와 메인 이미지, 탭 이미지 제작이 완료되었습니다.

지금까지 약 47분 동안 진행되었습니다.

다음 단계로, 제미니에서 LINE 스탬프 마켓에 등록하는 절차가 안내되었습니다.

다만, 이번에는 ChatGPT와의 실험 시작 시점을 맞추기 위해 여기서는 일단 중단한다.

Gemini는 짧은 시간 안에 기획부터 제작 지시까지 진행하며, 중간에 발생한 제약에도 대응해 주었습니다. 반면, 이미지 생성, 저장, 투명 처리 등 인간이 수행하는 작업은 여전히 남아 있습니다.

## 다음은 ChatGPT입니다. 동일한 프롬프트를 전달해 보겠습니다.

Gemini 실험을 일시 중단한 후, ChatGPT에 동일한 프롬프트를 전달했습니다.

ChatGPT는 이번 실험에서 인간이 이미지 생성 앱을 사용하여 이미지를 만드는 대신 스스로 이미지 생성까지 담당하는 방침을 선택했습니다.

AI에 라인 스템프 제작을 맡기면 어떻게 될까”라는 이번의 콘셉트를 반영하여 기획뿐만 아니라 이미지 제작도 직접 진행하는 결정입니다.

제미니는 이미 여기서 차이를 보이고 있습니다.

Gemini는 인간에게 제작 절차를 지시하는 형태로 있었지만, ChatGPT는 스스로 그림을 만드는 방향을 선택한 것입니다.

### 처음 나타난 24개의 이미지 목록

ChatGPT는 스티커의 타겟층과 내용을 고려할 때, LINE 스티커 마켓의 공식 정보를 참고했으며, 판단의 근거도 설명해주었습니다.

그리고 먼저 24개의 스탬프 이미지를 모아 이미지를 생성했습니다.

솔직히 말씀드리면 완성도가 매우 높게 느껴졌습니다. “이걸 그대로 사용해도 될까?”라는 생각까지 들 정도의 결과물이었죠.

Gemini와 달리, 이미지 제작을 인간에게 맡기지 않고, ChatGPT 스스로 진행하는 방식입니다.

### 하지만 뜻밖의 장소에서 멈춰버린다.

문제는 그 이후에 발생했습니다.

ChatGPT는 “다음에는 ○○를 만들겠습니다”라고 선언하지만, 답변이 거기서 끝나고 이미지가 생성되지 않는 경우가 몇 번 있었습니다.

제가 “채트는 이 문맥에서 끝납니다”라고 지적하자, 이미지 생성까지 불가능했던 점을 인정하고 다시 한번 대응하겠습니다.

이 대화가 4~5회 정도 반복되었습니다.

신기하게도, 이미지를 생성하는 경우도 있지만, 단순히 선언만으로는 끝이 나지 않는 경우도 있습니다.

결국, LINE 스티커 크기에 맞춰 첫 번째 이미지를 제작할 수 있었습니다. 투명 처리도 완료되었으며, 직접 이미지 편집은 하지 않았습니다.

약 40분 정도 소요되었습니다.

이번에는 여기서 실험을 중단하기로 했습니다.

이미지 생성까지 진행하는 방침과, 중간에 발생한 문제들은 충분히 관찰할 수 있었습니다. 또한, 다음 이미지(사진)를 만드는 매번 같은 종류의 대화가 반복될 가능성도 있었고, 지금까지 나타난 차이점을 정리하는 것을 우선적으로 결정했습니다.

따라서 이번 실험에서는 24개의 완성도를 검증하는 데 충분하지 않았습니다.

## 4. 두 개의 AI를 비교해 보면 드러난 것들

이번 실험에서는 동일한 프롬프트를 제시했음에도 불구하고 제작 진행 방식에 뚜렷한 차이가 있었습니다.

▼ 기본 정책: Gemini: AI가 계획하고 인간이 조작하는 ChatGPT: AI가 기획부터 이미지 제작까지 진행

이미지 제작: Gemini는 캔바를 활용하여 인간이 생성한 이미지를, ChatGPT는 스스로가 생성합니다.

Gemini: 캔바 사용, 이미지 생성, 저장, 파일명 수정, 불투명 처리 등 / ChatGPT: 이미지 생성 실행되지 않는 경우 지적, 재지시, 진행 상황 확인 등

Gemini: 8개 상품화 및 메인 탭 이미지 생성 완료
ChatGPT: LINE 스탬프 사이즈 첫 번째 이미지 생성

물론, 이 항목의 비교만으로는 어느 쪽이 우월하다고 단정할 수 없습니다.

제작 방법이 다르며, 이번 실험은 24개 완제품을 만드는 데 이르기까지 지속되지 않았습니다.

단순히 같은 지시를 받았더라도, AI에 의해 “얼마나 스스로 해보려고 하는가”가 달라지는 점은 매우 흥미로운 발견이었습니다.

### 발견① AI가 뛰어나다고 해서 모든 것을 완전히 맡길 수 있는 것은 아니다.

ChatGPT는 첫 번째 이미지 목록을 매우 빠르게 생성했습니다.

한편으로 이미지를 생성한다고 선언했더라도 실제로는 생성되지 않은 경우가 있었습니다.

AI가 할 수 있는 일과 실제 작업이 완전히 자동화되는 것은 반드시 동일한 것과는 다릅니다.

### 발견② AI에 의해 인간에게 필요한 작업이 달라

Gemini에서는 인간이 이미지 생성 도구를 조작하고 파일을 저장하는 작업을 수행해야 했습니다.

ChatGPT는 이미지 생성 자체는 AI가 담당했지만, 생성 과정을 유도하기 위한 인간의 개입이 필요한 경우도 있었습니다.

즉, 인간의 노동이 사라지는 것보다 인간이 수행하는 작업의 종류가 변화할 가능성이 있습니다.

### 발견 ③ 작업 시간만으로는 사용 편의성을 판단할 수 없습니다.

Gemini에서는 작업이 계속 진행되면서 제 저장 작업이 따라가지 못할 정도였습니다.

한편, ChatGPT에서는 생성 완료를 기다리거나 지시 사항이 실행되었는지 확인하는 등의 상황이 발생하기도 했습니다.

제 개인적인 생각으로는 젬마이는 바빠지더라도 대체로 원활했고, 챗지피티는 대기 시간이 길고 확인이 답답하게 느껴졌습니다.

이는 저의 경험에 근거한 의견이며, 누구에게나 똑같지 않을 수 있습니다.

작업의 종류뿐만 아니라 진행의 용이성에도 차이가 있었습니다.

제미나이는 지시에 따라 작업을 진행하면 비교적 원활하게 진행되는 것을 느꼈습니다. 반면, 챗지피티에서는 의도한 처리가 실행되지 않았다는 점을 매번 지적하며 진행 상황을 따라가야 했습니다.

저 자신은 같은 종류의 대화가 반복되는 것에도 짜증을 느꼈습니다.

AI에게 어느 정도까지 업무를 맡길 수 있을지에 대해 고민할 때, 완성된 결과물뿐만 아니라 그 결과물에 도달하기까지 인간이 어느 정도까지 관리나 지원이 필요한지에 대한 점도 중요합니다.

## 이번 실험을 통해 밝혀진 점과 밝혀내지 못한 점은 다음과 같습니다.

당시 목표는 2시간 안에 24개의 스탬프를 만드는 것이었습니다.

그러나, 젬니는 약 47분 시점에서 8개 상품화를 진행했고, 챗지피티는 약 40분 시점에서 첫 번째 이미지를 생성한 것으로 나타났습니다.

이번에는 2시간 동안 24개 완성 가능성을 검증하지 못했습니다.

그 과정에서 제작 방법 자체에 차이가 있다는 것을 확인하여 잠시 실험을 중단하고 있습니다.

이번 결과에 따라 다음과 같은 점을 생각해 볼 수 있습니다.

- AI는 상품 기획 및 제작 절차 설계에 상당히 주도적으로 진행될 수 있다.
- 이미지 제작을 인간에게 맡길 것인지, 아니면 AI 스스로 수행할 것인지에 따라 인간의 역할이 달라진다.
- AI가 “다음으로 할 일”을 선언한다고 해도, 실제 처리가 진행되고 있는지 확인하기 어렵다.
- AI의 능력을 비교하기 위해서는 완료 수나 시간뿐만 아니라, 인간이 수행한 작업과 중간에 발생한 문제도 기록해야 한다.

반면에, 이번 경우에는 어느 AI가 더 높은 판매율의 스티커를 기획할 수 있을지, 어느 쪽이 최종적으로 24개의 스티커를 효율적으로 완성할 수 있을지 여부는 불분명합니다.

또한, 이번 실험에서 ‘판매될’ 것으로 기획된 스탬프가 실제로 판매되는지 여부도 별도의 검증이 필요합니다.

AI가 판매될 것이라고 판단한 것과 실제로 판매된 것은 분리하여 생각해야 합니다.

## 다음으로 시도해 보고 싶은 것

이번 실험을 통해 앞으로 검증해 볼 내용들을 명확히 파악할 수 있었습니다.

예를 들어, ChatGPT에게 인간이 적절한 프롬프트를 계속해서 제공한다면, 제작 시간이나 완성 수는 어떻게 달라질까요?

또한, Gemini와 ChatGPT가 기획한 스탬프를 실제로 제작하여 기획 내용과 이미지 품질, 제작에 필요한 인적 자원을 비교했을 때 어떤 차이가 있는지 살펴볼 수 있을까요.

이번 결과만으로 답을 짓는 것이 아니라, 새로운 가설로 남겨두고 싶습니다.

실험은 반드시 처음 세운 가설의 답이 나온 때만이 성공은 아닙니다.

경우에 따라 예상치 못한 일이 벌어진 만큼, 다음에 확인하고 싶은 것이 발견된다.

그것 또한 연구의 매력을 느끼고 있습니다.

## 7. 자신도 AI의 능력을 직접 확인해 보시길 원하시는 분들을 위한 안내입니다.

이번 실험에서 흥미로웠던 점은, 같은 지시를 AI에 제시했을 때, 그들의 사고방식이나 진행 방식, 인간이 요구하는 작업이 달랐다는 것입니다.

다만, 이번 결과는 제가 실제로 테스트한 환경에서 발생한 것입니다. 다른 AI나 이용 환경에서는 동일한 결과가 나타나지 않을 수 있습니다.

그러므로 단순히 읽고 끝내는 것보다 스스로 직접 시도해 보면서 그 의미가 있을지도 모른다고 생각했습니다.

따라서 이번 실험에서 얻은 교훈을 바탕으로 “어른을 위한 자유 연구 #001｜AI 능력 실험 키트”를 제작했습니다.

이 키트는 이번 실험을 1부터 10까지 완전히 재현하기 위한 것이 아닙니다.

AI에게 어떤 것을 만들게 하고, 그 과정을 관찰하며, 자신만의 발견을 기록하기 위한 실험 키트입니다.

### 킷 내용

- 16페이지 분량의 실험 노트 PDF. 실험의 목적과 조건을 정리하고, AI①, AI②의 결과를 기록 및 비교하며, 작업 시간, 인간이 수행한 작업, 문제점을 되돌아보고, 얻은 내용과 다음으로 시도하고 싶은 것을 기록합니다.
- 실험용 프롬프트 TXTAI에 부착하여 실험을 시작하기 위한 프롬프트

이번 주제는 LINE 스탠피스이지만, 키트에서는 AI의 장점과 단점, 그리고 인간과의 역할 분담을 직접 확인하는 것을 중시하고 있습니다.

AI에게 답을 얻는 것뿐만 아니라, 실제로 시도하여 자신만의 답을 찾아가는 연구 노트입니다.

단순히 키트를 사용하면 반드시 24개의 스탬프가 완성되거나 판매 가능한 스탬프가 만들어진다는 보장은 없습니다. AI의 답변이나 제작 환경에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.

### 이런 분들께 추천합니다.

- AI에게 얼마나 많은 업무를 맡길 수 있을지, 실제로 직접 시험해보고 싶다.
- ChatGPT와 Gemini의 차이를 직접 경험을 통해 확인해 보고 싶습니다.
- AI를 사용할 때 인간은 어떤 역할을 해야 하는지 고민해 볼 필요가 있습니다.
- 결과뿐만 아니라 시도와 오류 및 발견 과정까지 모두 기록으로 남기고 싶다.

실험 결과는 사람마다 다를 수 있습니다.

하지만 그 차이점을 포함하여, 나만의 연구 성과입니다.

어른을 위한 자유 연구 #001｜AI 능력 실험 키트”를 이곳에서 확인하실 수 있습니다.

실험 키트 내용 및 구매 페이지는 이곳에 있습니다.

살아보기 실험실에서는 AI나 부업, 일상생활에서 떠올랐던 궁금증들을 실제로 시도해 보면서 연구 일지 형태로 기록하고 있습니다.

성공한 부분뿐만 아니라 예상치 못한 부분, 이해하지 못했던 부분과 다음으로 시도해보고 싶은 것들도 중요한 연구 결과입니다.

이번 실험 역시 아직 답이 나온 지 없는 질문이 남아 있습니다.

그래서 앞으로도 계속 실험을 이어가고 싶습니다!

**출처:** [note 원문](https://note.com/kurashi_jikken/n/n2fadf6590c6d)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 88청크*

[원문 보기](https://note.com/kurashi_jikken/n/n2fadf6590c6d) | 출처: note.com