인프런 강의 제작 과정에서 발생하는 영상 검수 병목 현상을 해결하기 위해 TwelveLabs Jockey를 활용한 자동화 파이프라인을 구축하고 한 달간 테스트한 경험담입니다. AI를 활용해 영상의 구조, 딜리버리 품질, 편집 요소 등을 분석하여 사람이 검수해야 할 지점을 빠르게 찾아내는 데 초점을 맞췄습니다. 실험 과정에서 입력 데이터의 무결성 확인과 '평가'가 아닌 '관찰' 중심의 프롬프트 설계가 매우 중요하다는 것을 배웠습니다. AI는 검수 시간을 획기적으로 줄여주는 유용한 도구이지만, 최종적인 판단과 확정은 여전히 사람의 몫이라는 점이 핵심입니다.