2025년, AI는 어떻게 당신의 '일'을 바꾸는가
AI 워크플로우 설계 마인드셋 & 기본기
프롤로그에서 AI 기능을 단순히 사용하는 것을 넘어, 업무 시스템 자체를 AI와 함께 설계하는 '워크플로우 설계자'가 되어야 한다고 이야기했습니다. 마치 자동차 운전법을 아는 것과, 교통 시스템 전체를 이해하고 최적의 경로를 설계하는 것이 다른 차원의 이야기인 것처럼 말이죠.
AI 워크플로우를 제대로 설계하려면, 먼저 우리가 활용할 AI라는 도구와 앞으로 펼쳐질 환경 변화에 대한 이해가 필수입니다. 2025년 현재, AI 기술은 하루가 다르게 진화하고 있습니다. 작년에 새로웠던 기능이 올해는 구식이 되기도 하고, 어제 불가능했던 일이 오늘은 가능해지기도 합니다.
윌 스미스가 파스타 먹는 영상은 AI 영상 기술 진화를 체감하게 하는 대표적인 짤이죠.하지만 이런 변화의 속도에 압도될 필요는 없습니다. 중요한 것은 현재 시점에서 가장 중요한 기술적 흐름을 파악하고, 이것이 우리의 '일'과 '워크플로우'에 어떤 의미를 갖는지 이해하는 것입니다. 그리고 그 변화 속에서 기회를 포착하고 위험을 관리하는 능력을 기르는 것이죠.
PART 1에서는 2025년 이후 우리의 업무 환경을 정의할 핵심적인 AI 트렌드를 살펴봅니다.
마치 똑똑한 동료처럼 우리 곁에서 일하게 될 'AI 코파일럿(Co-Pilot)'들의 특징과 선택 기준을 알아보고, 텍스트의 한계를 넘어 이미지, 음성, 영상까지 다루는 '멀티모달 AI'와 스스로 복잡한 작업을 수행하는 'AI 에이전트'가 가져올 미래를 살짝 엿볼 것입니다.
마지막으로 AI 활용의 빛과 그림자, 즉 법적/윤리적 이슈와 이에 현명하게 대처하는 방법까지 짚어보며 AI 워크플로우 설계를 위한 단단한 기초를 다져보겠습니다.
대규모 언어 모델(LLM) 분석 및 선택 가이드
영화 <탑건> 매버릭에겐 부조종사 '밥'이 있었죠. AI로 우린 밥과 같은 든든한 동료를 얻게 되는 거예요.이제 AI는 단순한 검색 엔진이나 자동 완성 도구가 아닙니다. 우리의 업무 과정에 깊숙이 들어와 마치 옆자리 동료(Co-Pilot, 부조종사)처럼 함께 일하는 시대로 접어들고 있습니다. 마이크로소프트가 자사의 AI 서비스에 '코파일럿'이라는 이름을 붙인 것은 단순한 네이밍 센스를 넘어, AI와 인간의 관계 변화를 상징적으로 보여줍니다.
우리는 더 이상 AI에게 일방적으로 명령하는 것이 아니라, AI와 협업하며 더 복잡하고 창의적인 결과물을 만들어냅니다.
이런 AI Co-Pilot 시대를 이끄는 대표적인 대규모 언어 모델(LLM)들을 살펴보고, 각자의 강점과 약점을 '워크플로우' 관점에서 분석해 봅시다. (※ 여기서 언급하는 모델 버전은 2025년 4월 29일 기준으로 명칭과 성능은 계속 변화할 수 있습니다.)
어떤 AI가 제일 좋아? (루비짱~ 하이! 나니가스키?)GPT 시리즈 (OpenAI)
특징: 챗GPT로 AI 붐을 일으킨 주역입니다. 최신 버전은 여전히 창의적인 글쓰기, 복잡한 지시사항 이해 및 수행 능력, 방대한 주제에 대한 지식 면에서 강점을 보입니다. API 생태계가 활발하고 사용자가 직접 맞춤형 챗봇(GPTs)을 만들 수 있어 확장성이 뛰어납니다.
워크플로우 관점: 마케팅 문구 생성, 보고서 초안 작성, 아이디어 발상 등 창의성과 유연성이 중요한 워크플로우에 효과적입니다. 다양한 플러그인과 연동하여 외부 정보 검색, 데이터 분석 등 여러 단계를 포함하는 워크플로우 구축에도 유리합니다.
고려사항: 유료 모델의 경우 비용 부담이 있을 수 있으며, 때때로 사실과 다른 정보(환각 현상)를 생성할 수 있어 결과물 검증이 필수적입니다. 민감한 회사 데이터를 다룰 때는 보안 정책을 반드시 확인해야 합니다.
Gemini 시리즈 (Google)
특징: 구글의 방대한 데이터와 검색 기술을 기반으로 합니다. 최신 버전은 구글 검색과의 깊은 통합이 최대 강점입니다. 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 함께 이해하고 처리하는 멀티모달 성능이 뛰어나다는 평가를 받습니다.
워크플로우 관점: 구글 생태계를 주로 사용하는 환경에서 문서 작업, 이메일 관리, 정보 검색 및 요약, 데이터 정리 등 일상적인 업무 워크플로우 자동화에 강력한 성능을 발휘합니다. 회의록(Google Meet) 요약 및 정리, 이미지 속 텍스트/데이터 추출 등 다양한 형태의 정보를 통합 처리해야 하는 워크플로우에 유리합니다.
고려사항: 구글 서비스와의 연동성이 장점이지만, 반대로 구글 생태계 의존도가 높다는 의미도 됩니다. 창의적인 글쓰기 능력은 GPT 계열과 비교해 선호도가 갈릴 수 있습니다.
Claude 시리즈 (Anthropic)
특징: 'AI 안전'과 '윤리'를 강조하며 개발되었습니다. 최신 버전은 긴 문맥(Context) 처리 능력이 뛰어나 수백 페이지 분량의 문서를 한 번에 분석하고 요약하는 데 강점을 보입니다. 논리적 추론 능력과 섬세한 글쓰기 스타일도 특징입니다. 'Constitutional AI'라는 자체적인 안전 장치를 통해 유해하거나 편향된 답변을 최소화하려는 노력이 돋보입니다.
워크플로우 관점: 법률 문서 검토, 학술 논문 분석, 기술 매뉴얼 요약, 긴 보고서 작성 등 방대한 텍스트 자료를 다루거나 정확성과 논리적 일관성이 중요한 워크플로우에 적합합니다. 고객 지원 응대처럼 공손하고 사려 깊은 톤앤매너가 중요한 커뮤니케이션 워크플로우에도 활용될 수 있습니다.
고려사항: 생태계나 플러그인 지원은 OpenAI나 구글에 비해 아직 부족할 수 있습니다. 안전성을 강조하는 만큼, 창의성이나 답변의 다양성 측면에서는 다소 보수적일 수 있다는 의견도 있습니다.
Copilot (Microsoft)
특징: 특정 LLM 모델이라기보다는, 마이크로소프트 365(Word, Excel, PowerPoint, Teams, Outlook 등) 앱에 GPT 등 최신 AI 모델을 통합하여 제공하는 서비스 브랜드입니다. 각 앱의 맥락 안에서 AI 기능을 바로 사용할 수 있다는 것이 핵심적인 차별점입니다.
워크플로우 관점: MS 오피스 기반의 업무 환경에서는 압도적인 편의성을 제공합니다. 워드 문서 초안 작성 및 요약, 엑셀 데이터 분석 및 시각화, 파워포인트 슬라이드 자동 생성, 팀즈 회의 요약 및 후속 조치 제안 등 사무 환경의 핵심 워크플로우를 직접적으로 지원합니다.
고려사항: 성능은 기반이 되는 AI 모델(주로 OpenAI의 GPT)에 따라 달라질 수 있습니다. MS 365 앱 내에서의 활용성은 뛰어나지만, 독립적인 AI 모델처럼 범용적으로 활용하기에는 제약이 있을 수 있습니다. 기업용 라이선스 비용이 발생합니다.
위 모델들 외에도 특정 산업 분야(의료, 금융 등)에 맞춰진 전문 AI, 그리고 보안을 위해 기업 내부 서버에 설치하여 사용하는 로컬 LLM 등 다양한 AI Co-Pilot들이 존재합니다.
AI 에이전트와 멀티모달 AI가 만드는 업무 혁신
지구오락실3 요원 멤버들이 찾으러 간 에이전트 F, "에이전트"는 007 같은 첩보 요원에서 자주 등장하는 표현이죠.'에이전트(Agent)'는 원래 '대리인'을 뜻하는 단어로, 사람을 대신해 업무를 처리하는 존재를 의미합니다. AI 에이전트는 이 개념을 이어받아, 인간의 개입 없이도 복잡한 업무를 스스로 계획하고 실행하는 AI를 의미합니다.
최근에는 이 AI 에이전트들이 멀티모달 AI 기술을 기반으로 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터를 자유롭게 다루며 더 높은 수준의 자동화를 이끌어내고 있습니다.
예를 들어, 단순히 이메일을 요약하는 수준을 넘어서, 관련 문서를 찾아 연결하거나, 회의록을 분석해 후속 액션을 추천하는 등 복합적인 업무를 수행합니다. 이러한 흐름은 단순한 자동화를 넘어 '진짜 의미 있는 AI 업무 자동화'를 실현하고 있습니다.
AI 시대, 우리는 어떻게 변화해야 하는가
다가오는 AI 시대에는 단순히 툴을 배우는 것을 넘어, 대규모 언어 모델과 AI 에이전트, 멀티모달 AI가 결합한 환경에서 우리의 업무 방식을 스스로 재설계하는 능력이 중요해질 것입니다. 변화를 읽고, 적응하고, 새로운 기회를 잡는 것. 그것이 앞으로의 워크플로우 설계자가 갖춰야 할 핵심 역량입니다.
(다음화에 계속)
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