집Canva의 AI 어시스턴트는 이제 다양한 도구를 활용해 디자인을 제작합니다
새로운 AI 플랫폼은 사용자가 작업을 설명하기만 하면, 어시스턴트가 이를 계획하고 적절한 도구를 활용하며, 향후 사용을 위해 사용자의 선호 사항까지 기억해 준다고 약속합니다. 이는 콘텐츠와 미디어 자산을 제작하기 위해 예측 가능하고 자동화된 워크플로가 필요한 디자인 전문가들에게 특히 유용합니다.
Canva는 최신 ‘Canva AI 어시스턴트’를 통해 이러한 접근 방식을 도입했는데, 이 어시스턴트는 자체 AI 모델을 활용해 텍스트 프롬프트로부터 편집 가능한 디자인을 생성합니다. 사용자가 원하는 내용을 설명하면, 봇이 필요한 도구를 활용해 여러 가지 옵션을 제시합니다. 어시스턴트는 레이어 단위로 디자인을 구성하므로, 사용자는 필요에 따라 최종 결과물의 다양한 요소를 조정할 수 있습니다.
이번 업데이트는 이미지 생성 및 웹사이트 제작과 같은 기능을 추가하여 AI 어시스턴트를 사용자 워크플로우의 핵심으로 자리매김하려는 Canva의 노력의 일환입니다.
이미지 출처: Canva이미지 출처: Canva
Canva의 경쟁사들도 유사한 목표를 추구하고 있습니다. 이번 주 Adobe는 자사의 다양한 앱을 활용해 작업을 수행할 수 있는 ‘Firefly’ AI 어시스턴트를 출시했으며, 지난달 Figma는 MCP 서버를 활용해 플랫폼에 AI 에이전트 지원 기능을 통합했습니다.
Canva의 공동 창립자이자 COO인 클리프 오브레히트(Cliff Obrecht)는 많은 기업이 워크플로우를 통합하는 것을 목표로 하고 있지만, 기업들은 최종 편집 및 게시 단계를 Canva 내에서 완료하는 것을 선호한다고 언급했다.
오브레히트는 “많은 중소기업이 하루 일과를 캔바에서 시작하고 끝내며, 대부분의 워크플로우를 전적으로 이곳에서 처리한다”고 말했다. “우리는 앤트로픽(Anthropic), 구글, 오픈AI와도 매우 원활하게 연동되므로, 사용자가 해당 제품에서 에이전트 기반 워크플로우를 활용한다면 캔바를 호출해 콘텐츠를 가져와 다시 해당 대규모 언어 모델(LLM)로 전송할 수 있다. 하지만 편집, 협업, 배포라는 마지막 단계는 여전히 직접 완료해야 합니다. 바로 그 부분에서 우리가 진정으로 두각을 나타냅니다,”라고 오브레히트는 덧붙였습니다.
오브레히트에 따르면, 캔바 매출의 상당 부분은 개인 및 소규모 팀에서 발생하지만, 기업용 사업은 전년 대비 100%라는 유망한 성장세를 보이고 있다고 한다. 그는 피치북(PitchBook)에 따르면 최근 기업 가치가 420억 달러로 평가된 캔바가 내년에 상장될 가능성이 높다고 덧붙였다.
이번 업데이트의 일환으로 캔바는 슬랙(Slack), 지메일(Gmail), 구글 드라이브(Google Drive), 캘린더(Calendar), 줌(Zoom)과의 연동 기능을 추가하여, 사용자가 AI 봇이 이메일, 대화 내용, 파일, 회의 데이터를 읽어 맥락을 파악할 수 있도록 했습니다. 또한 회사는 웹 검색 기능을 도입하여 AI 봇이 인터넷을 검색하며 작업을 수행할 수 있게 했습니다.
이번 업데이트에는 일정 관리 기능도 도입되어, 사용자가 AI 봇에게 반복적인 작업을 백그라운드에서 실행하도록 지시할 수 있게 되었습니다. 다만 이 기능은 사용자가 검토하고 게시할 수 있도록 초안만 생성해 줍니다.
Canva는 기존 AI 도구들도 개선하고 있습니다. AI 코드 생성기는 이제 HTML을 가져올 수 있으며, 사용자는 텍스트 프롬프트를 통해 생성하고자 하는 스프레드시트의 유형을 설명할 수 있습니다.
회사는 AI 모델의 효율성을 개선했다고 밝혔으며, 이미지 생성 모델인 ‘Lucid Origin’의 처리 속도가 5배 빨라지고 비용은 30배 절감되었으며, 이미지-동영상 변환 모델인 ‘12V’의 처리 속도는 7배 빨라지고 비용은 17배 절감되었다고 주장했습니다.
Canva AI 2.0은 이번 주 연구용 프리뷰로 출시되며, 회사는 향후 몇 주 내에 모든 사용자에게 서비스를 제공할 계획입니다.
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의견 (2)
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![StephenGreen]()
CanvaのAIアシスタントが複数のツールを連携してデザイン作成するって、すごい進化だね。プロのデザイナーにとって、好みや作業履歴を記憶してくれるのは本当に便利そう。ただ、AIが計画を立てる過程が透明かどうか気になる。黒箱になりすぎないか心配だけど、試してみたい気分！🎨✨
![PaulKing]()
Honestly, I'm both excited and a bit creeped out by Canva's new AI assistant. 😅 Like, sure, it'll save me from clicking through a million templates, but if the AI remembers my preferences and plans everything, where's the fun in designing? Feels like we're one step closer to robots making all the creative decisions. Hope they leave some room for human messiness.
새로운 AI 플랫폼은 사용자가 작업을 설명하기만 하면, 어시스턴트가 이를 계획하고 적절한 도구를 활용하며, 향후 사용을 위해 사용자의 선호 사항까지 기억해 준다고 약속합니다. 이는 콘텐츠와 미디어 자산을 제작하기 위해 예측 가능하고 자동화된 워크플로가 필요한 디자인 전문가들에게 특히 유용합니다.
Canva는 최신 ‘Canva AI 어시스턴트’를 통해 이러한 접근 방식을 도입했는데, 이 어시스턴트는 자체 AI 모델을 활용해 텍스트 프롬프트로부터 편집 가능한 디자인을 생성합니다. 사용자가 원하는 내용을 설명하면, 봇이 필요한 도구를 활용해 여러 가지 옵션을 제시합니다. 어시스턴트는 레이어 단위로 디자인을 구성하므로, 사용자는 필요에 따라 최종 결과물의 다양한 요소를 조정할 수 있습니다.
이번 업데이트는 이미지 생성 및 웹사이트 제작과 같은 기능을 추가하여 AI 어시스턴트를 사용자 워크플로우의 핵심으로 자리매김하려는 Canva의 노력의 일환입니다.
이미지 출처: Canva이미지 출처: Canva
Canva의 경쟁사들도 유사한 목표를 추구하고 있습니다. 이번 주 Adobe는 자사의 다양한 앱을 활용해 작업을 수행할 수 있는 ‘Firefly’ AI 어시스턴트를 출시했으며, 지난달 Figma는 MCP 서버를 활용해 플랫폼에 AI 에이전트 지원 기능을 통합했습니다.
Canva의 공동 창립자이자 COO인 클리프 오브레히트(Cliff Obrecht)는 많은 기업이 워크플로우를 통합하는 것을 목표로 하고 있지만, 기업들은 최종 편집 및 게시 단계를 Canva 내에서 완료하는 것을 선호한다고 언급했다.
오브레히트는 “많은 중소기업이 하루 일과를 캔바에서 시작하고 끝내며, 대부분의 워크플로우를 전적으로 이곳에서 처리한다”고 말했다. “우리는 앤트로픽(Anthropic), 구글, 오픈AI와도 매우 원활하게 연동되므로, 사용자가 해당 제품에서 에이전트 기반 워크플로우를 활용한다면 캔바를 호출해 콘텐츠를 가져와 다시 해당 대규모 언어 모델(LLM)로 전송할 수 있다. 하지만 편집, 협업, 배포라는 마지막 단계는 여전히 직접 완료해야 합니다. 바로 그 부분에서 우리가 진정으로 두각을 나타냅니다,”라고 오브레히트는 덧붙였습니다.
오브레히트에 따르면, 캔바 매출의 상당 부분은 개인 및 소규모 팀에서 발생하지만, 기업용 사업은 전년 대비 100%라는 유망한 성장세를 보이고 있다고 한다. 그는 피치북(PitchBook)에 따르면 최근 기업 가치가 420억 달러로 평가된 캔바가 내년에 상장될 가능성이 높다고 덧붙였다.
이번 업데이트의 일환으로 캔바는 슬랙(Slack), 지메일(Gmail), 구글 드라이브(Google Drive), 캘린더(Calendar), 줌(Zoom)과의 연동 기능을 추가하여, 사용자가 AI 봇이 이메일, 대화 내용, 파일, 회의 데이터를 읽어 맥락을 파악할 수 있도록 했습니다. 또한 회사는 웹 검색 기능을 도입하여 AI 봇이 인터넷을 검색하며 작업을 수행할 수 있게 했습니다.
이번 업데이트에는 일정 관리 기능도 도입되어, 사용자가 AI 봇에게 반복적인 작업을 백그라운드에서 실행하도록 지시할 수 있게 되었습니다. 다만 이 기능은 사용자가 검토하고 게시할 수 있도록 초안만 생성해 줍니다.
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회사는 AI 모델의 효율성을 개선했다고 밝혔으며, 이미지 생성 모델인 ‘Lucid Origin’의 처리 속도가 5배 빨라지고 비용은 30배 절감되었으며, 이미지-동영상 변환 모델인 ‘12V’의 처리 속도는 7배 빨라지고 비용은 17배 절감되었다고 주장했습니다.
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