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[IT뉴스][현장] 자료 찾고 PPT 만들고 연구보고서까지… 지식노동 바꾸는 챗GPT 워크

온카뱅크관리자

2026-08-20 16:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 코덱스 기술 품은 업무형 AI… 1400개 이상 서비스 연결 
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 [디지털데일리 구아현기자] “오늘 내 취재 영역에 맞는 뉴스 브리핑을 만들어줘.”
 질문에 답하던 챗봇에서 실제 업무를 맡아 끝까지 수행하는 AI로 활용 방식이 바뀌고 있다.
 20일 서울 삼성동 오픈AI 서울오피스에서 열린 ‘챗GPT 워크 미디어 데모 세션’. 심대열 오픈AI 코리아 엔지니어가 자연어로 지시하자 인공지능(AI)이 자료를 찾고 정리하는 데서 그치지 않고 취재 계획을 세우고 문서와 프레젠테이션, 웹사이트 형태의 결과물까지 만들어냈다.
 ‘챗GPT 워크’는 오픈AI의 코딩 에이전트 ‘코덱스(Codex)’ 기술을 내장한 에이전트형 AI다. 앱과 업무 과정에서 필요한 정보를 찾아 스프레드시트와 슬라이드, 문서, 웹 앱 등을 만들고 여러 단계로 구성된 프로젝트까지 수행한다.
 ◆ ‘답하는 AI’서 ‘일하는 AI’로
 이날 시연은 기자 업무를 가정해 진행됐다. 이용자의 취재 분야와 관심사를 프로젝트에 설정한 뒤 관련 뉴스를 조사해 브리핑을 만들고, 확인된 사실과 추가 취재 질문, 인터뷰 우선순위 등을 정리하는 방식이다.
 여러 작업이 필요하면 서브 에이전트를 동시에 투입해 팩트체크와 산업 조사, 데이터 분석 등을 병렬로 진행한다. 수집한 정책 자료를 데이터베이스로 정리하고 이를 관리하는 업무용 대시보드까지 자연어로 만들 수 있다.
 업무 도구와의 연결도 강화했다. 플러그인을 통해 슬랙이나 구글 드라이브 등에 저장된 정보와 맥락을 불러와 결과물에 활용한다. 오픈AI에 따르면 현재 구글 드라이브·지메일과 어도비 포토샵 등 1400개 이상의 서비스·솔루션을 연결할 수 있다.
 예약 작업(Scheduled Tasks)을 이용하면 특정 프로젝트를 정기적으로 확인해 내용을 업데이트할 수 있다. 사이트, 내장 브라우저, 컴퓨터 유즈(Computer Use) 등을 결합하면 조사와 분석, 반복 작업, 결과물 제작을 하나의 업무 흐름으로 묶을 수 있다는 설명이다.
 이 같은 ‘업무 완료형 AI’ 수요도 빠르게 늘고 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스의 전 세계 주간 활성 사용자(WAU)는 지난 4월 300만명을 넘어섰다. 지난 7월 챗GPT 워크 출시 이후 두 제품의 합산 WAU는 1000만명을 돌파했다.
 에이전트 시장을 둘러싼 경쟁도 치열하다. 오픈AI 측은 이날 질의응답에서 개발 분야에서는 앤트로픽이 코딩 에이전트를 먼저 선보여 한발 앞서 출발했다는 점을 인정하면서도 비용 대비 성능과 1400개 이상의 플러그인 생태계를 경쟁력으로 꼽았다.
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 ◆ 10년 연구 워크플로우 AI로 재설계… 100여개 국가 보고서 작업
 AI가 실제 연구 방식을 바꾼 사례도 공개됐다. 고길곤 서울대 정보화본부장 겸 행정대학원 교수는 10년 넘게 진행해 온 국가별 현황 연구에 코덱스를 적용해 ‘컨트리 리포트 에이전트’를 구축했다.
 기존에는 한 국가를 분석하려면 정부 통계와 행정자료, 국제기구 데이터베이스(DB), 법령·정책문서, 학술논문 등을 연구자가 일일이 찾아 비교해야 했다. 학생 연구자에게 보고서 작성을 맡겨도 공식 문서를 단순 취합하거나 위키피디아 내용을 발췌하는 데 그치는 경우가 있어 방대한 자료를 일관된 기준으로 분석하기 쉽지 않았다는 설명이다.
 고 교수는 연구 과정을 세분화해 에이전트에 각각 역할을 맡겼다. 국가 구조와 특수 쟁점을 파악하고 출처·인용을 검증한 뒤 통계를 시각화하고 원고 초안을 작성하도록 했다. 출처가 불명확하거나 확인되지 않을 경우 다시 조사하는 검증 절차도 넣었다.
 현재 이 방식으로 약 100개 국가의 보고서를 작업하고 있다. 과거에는 국가별 연구 프로젝트 하나를 수행하는 데 5000만원에서 1억원가량이 필요했다고 고 교수는 설명했다.
 다만 보고서 전체를 AI에 한 번에 맡기지는 않는다. 장·절 단위로 나눠 순차적으로 조사하고 작성한 뒤 연구자가 결과물을 검수한다. 오류가 발견되면 이를 작업 규칙에 다시 반영해 다음 보고서의 품질을 높이는 방식이다.
 고 교수는 “과거엔 시간과 돈 때문에 엄두도 못 냈던 수많은 연구의 기회가 열렸다”면서도 “인간이 계속 개입하지 않으면 AI의 퀄리티는 절대 높아지지 않는다”고 말했다. 연구 속도가 빨라져도 최종적인 출처 확인과 해석은 연구자의 몫이라는 얘기다.
 ◆일 맡길수록 커지는 위험…보안·결과물 검증 숙제
 AI가 외부 앱과 파일에 직접 접근해 업무를 수행하는 만큼 새로운 위험도 제기됐다. 현장에서는 잘못된 판단이나 프롬프트 인젝션으로 민감정보가 노출되거나 사용자가 의도하지 않은 작업이 실행될 가능성에 대한 질문이 나왔다. 실행 전 승인과 접근 권한 제한, 작업 과정 통제 등 안전장치가 충분한지도 쟁점이 됐다.
 오픈AI 측은 코덱스와 챗GPT 워크에 샌드박스와 권한 관리, 승인 기능을 적용해 사용자가 AI에 업무를 어디까지 위임할지 설정할 수 있다고 설명했다. 위험도가 높은 작업에서는 사람의 승인을 받도록 할 수 있으며 프롬프트 인젝션을 막기 위한 방어 학습도 지속하고 있다고 밝혔다.
 결과물을 얼마나 믿을 수 있느냐는 문제도 남는다. 연구보고서나 데이터 분석은 일부 근거나 계산이 잘못돼도 완성된 결과처럼 보일 수 있어서다.
 고 교수는 구매력평가(PPP)와 명목·실질 기준, 연율과 전년 대비처럼 통계마다 기준이 다른 경우 AI가 맥락을 혼동할 수 있다고 지적했다. 이를 줄이기 위해 원자료를 별도로 관리하고 역산과 교차검증, 전문가 검수를 병행한다고 설명했다.
 음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 “AI를 잘 활용한다는 의미가 빠르게 바뀌고 있다”며 “이제는 더 좋은 답을 얻는 데 그치지 않고 AI에 실제 업무를 맡기고 사람은 더 중요한 판단과 문제 해결에 집중하는 방향으로 활용 방식이 확장되고 있다”고 말했다.
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