🏢 AI 네이티브 오피스 – AI가 당신의 일을 대신할 수 있을까?

AI는 더 이상 단순한 기능이 아니라, 이제는 팀원이 되어가고 있습니다. 이메일 초안 작성부터 슬라이드 디자인, 시장 조사, 재무 모델 구축에 이르기까지, AI 네이티브 오피스 스위트와 유사한 새로운 '에이전트(agentic)' 도구들이 등장하고 있습니다.

하지만 문제는 현재 시장이 세분화되어 있고, 매주 새로운 도구들이 쏟아져 나온다는 점입니다. Anthropic은 바로 이번 주에 Claude에 '파일 생성 및 편집' 기능을 출시했습니다! 사용자들은 '어떤 도구를 사용해야 할까?', '어떤 상황에서 에이전트 도구를 일상 업무에 도입할 수 있을까?'와 같은 궁금증을 갖게 됩니다.

이러한 도구들이 실제 업무에서 어떤 성능을 보이는지 알아보기 위해, 저희는 시장을 분석하고 스프레드시트 제작, 회의록 작성, 이메일 작성 등 다양한 일상적인 오피스 업무에 걸쳐 AI 네이티브 도구들을 벤치마킹했습니다. 벤치마크 결과, 다수의 범용 도구(generalist tools)와 몇몇 뛰어난 전문 도구(vertical applications)들이 인상적인 성능을 보였으며, 시장이 어떻게 발전하고 있는지에 대한 몇 가지 힌트도 얻을 수 있었습니다.

두 가지 에이전트 생산성 접근법: 범용 도구(Generalists) vs. 전문 도구(Specialists)

에이전트 생산성 시장은 두 가지 접근법으로 나뉘고 있습니다. 한쪽에는 앱과 작업 종류에 상관없이 모든 것을 처리하도록 만들어진 '올인원(all-in-one)' 수평적 범용 도구가 있습니다. 다른 한쪽에는 이메일, 슬라이드, 스프레드시트와 같은 단일 워크플로우에 깊이 파고드는 수직적 전문 도구가 있습니다. 두 가지 모두 빠르게 발전하고 있으며, 각각 장단점을 가지고 있습니다.

범용 도구 – 수평적 도구 (Horizontal tools)

범용 도구는 유연성에 초점을 맞춰 설계되었습니다. 다양한 맥락, 앱, 작업을 넘나들 수 있지만, 완성도나 정확성은 다소 떨어질 수 있습니다. 이 범주에는 세 가지 주목할 만한 형태가 있습니다.

1. 범용 어시스턴트(General Assistants): 일반적으로 멀티모달, 프롬프트 기반이며, 때로는 메모리 기능을 갖춰 여러 유형의 작업을 실행할 수 있는 수평적 웹 도구입니다.
   1. 예시: Operator, Manus, Genspark.
2. 에이전트 브라우저(Agentic Browsers): 웹 전반에서 자율적으로 브라우징하고 작업을 실행합니다. Comet과 같은 일부 옵션은 키워드로 워크플로우를 다시 실행하는 단축키와 같은 더 정교한 기능을 추가합니다.
   1. 예시: Dia, Perplexity Comet, Browserbase.
3. 브라우저 확장 프로그램(Browser Extensions): 기존 워크플로우와 인터페이스 위에 가볍게 추가되는 도우미입니다.
   1. 예시: MaxAI, Merlin, Monica.

전문 도구 – 수직적 도구 (Vertical Tools)

전문 도구는 깊이와 신뢰성을 위해 만들어졌습니다. 모든 것을 하려고 하기보다는, 신뢰, 완성도, 사용자 제어가 중요한 정형화된 워크플로우에 집중합니다. 오늘날의 수직적 전문 도구 시장은 핵심적인 전문 워크플로우를 다루는 도구들을 중심으로 형성되어 있습니다.

1. 이메일 어시스턴트(Email Assistants): 정형화된 답장을 작성하고, 받은 편지함을 분류하며, 일정 관리 작업을 처리하는 어시스턴트입니다.
   1. 예시: Fyxer, Serif, Jace.
2. 프레젠테이션 도구(Presentation Tools): 시각적 디자인, 속도, 편집 용이성에 중점을 두고 슬라이드를 만드는 AI 기반 도구입니다.
   1. 예시: Gamma, Chronicle, Beautiful.ai.
3. 노트 및 문서 도구(Note & Document Tools): 정형화된 글쓰기, 노트 필기, 지식 캡처, 공동 편집을 위한 도구입니다.
   1. 예시: Mem, Notion, Granola.
4. 스프레드시트 도구(Spreadsheet Tools): 데이터 추출, 서식 지정, 분석을 처리하는 애플리케이션입니다. 리서치나 워크플로우 방향으로 확장될 수 있습니다.
   1. 예시: Paradigm, Shortcut, Meridian, Julius.

벤치마크: 이 제품들, 실제로 쓸만할까?

이 도구들이 실제 업무에서 어떻게 작동하는지 확인하기 위해, 저희는 벤치마크를 통해 이들의 성공과 실패 지점을 측정했습니다.

프롬프트는 요약, 커뮤니케이션, 파일 이해, 리서치, 계획, 실행이라는 6가지 핵심 차원을 포괄하도록 설계되었습니다.

사용 사례 1: PowerPoint

프롬프트: 2025년 Z세대의 인터넷 행동 트렌드에 대한 시각 자료 중심의 7장짜리 슬라이드 덱을 디자인하세요.

Gamma는 프레젠테이션에 특화된 AI 도구로, 내장된 템플릿과 디자인 기능을 활용해 2분 이내에 덱을 생성할 수 있습니다. 완전한 프레젠테이션 편집기로서 생성 후에도 레이아웃 조정, 시각 자료 및 글꼴 변경, 차트 추가, AI를 통한 텍스트나 디자인 제안 요청 등 다양한 제어 기능을 제공합니다.

Genspark와 Manus는 범용 어시스턴트로서, 콘텐츠 중심의 덱을 생성하는 경향이 있으며 종종 리서치 보고서에 가깝습니다. 생성 시간은 더 오래 걸리지만, 더 깊이 있는 분석과 프롬프트에 대한 높은 충실도를 보여줍니다. ChatGPT Agent는 텍스트 기반 보고서와 유사한 단순한 덱을 만들었으며, 디자인 역량이 약하고 생성 시간도 훨씬 길었습니다.

Anthropic은 이번 주에 Claude에 파일 생성 및 편집 기능을 막 출시했습니다. 프레젠테이션 생성 작업에서 저희가 테스트한 범용 에이전트 중 가장 빨랐지만, 디자인은 아직 개선이 필요해 보입니다.

결론적으로, 시각적 품질과 생성 후 제어가 중요한 외부용 프레젠테이션이 필요하다면 Gamma가 최고의 선택입니다. 리서치나 분석에 영감을 줄 콘텐츠 중심의 덱을 원한다면 Genspark가 더 나은 선택입니다.

사용 사례 2: 스프레드시트

프롬프트: 이 PDF에서 모든 데이터를 추출하고 영업이익률을 계산하세요.

스프레드시트는 정교한 사용 사례입니다. 복잡한 재무 모델처럼 서식과 정확성이 모두 중요한 결과물을 다룰 때 그 복잡성은 특히 두드러집니다. 그럼에도 불구하고 AI 스프레드시트 도구들은 PDF에서 데이터를 추출하고 기본적인 재무 계산을 수행하는 등, 기초 및 중급 수준의 작업에서 가능성을 보이기 시작했습니다.

이번 테스트에서는 S-1 서류의 한 페이지를 업로드하고 도구들에게 회사의 영업이익률 계산을 요청했습니다. 수평적 에이전트 중에서는 Manus가 가장 뛰어난 성능을 보였습니다. 데이터를 정형화된 스프레드시트 형식으로 추출하고 정확한 결과를 신속하게 반환했습니다. Claude 역시 스프레드시트 작업에서 가장 빨랐고 정답을 도출했지만, 결과물이 제한적이었습니다. 최소한의 분석만 제공하고 전체 데이터를 시트로 가져오지 못했습니다.

Excel에 특화된 수직적 에이전트인 Shortcut은 네이티브 Excel 환경에서 더 포괄적인 분석을 제공했지만, 실행 시간이 더 오래 걸렸고 전체 데이터셋이 아닌 계산에 필요한 데이터만 추출했습니다.

사용 사례 3: 이메일

프롬프트: 다음 주 목요일 저녁 식사 약속을 잡는 이메일을 작성하세요.

Fyxer, Serif, Jace는 이메일용 수직적 어시스턴트로 기능합니다. 각 도구 모두 준수한 초안을 생성하고 이메일 스레드 전반에 걸쳐 맥락을 유지할 수 있습니다. Serif는 특히 사용자 맞춤 설정 수준이 돋보입니다. 플레이북, 이메일 라벨, 환경 설정 등을 지원하여 사용자가 모범 사례를 입력하고 유사한 시나리오에 일관된 워크플로우를 적용할 수 있게 합니다.

일정 조율 방식은 서로 다르지만, 모두 간단한 일정 관리 작업을 수행할 수 있었습니다.

• Serif는 비동기식 조율을 가능하게 합니다. 에이전트를 이메일에 참조(CC)로 추가하면 약속 조율을 처리하고 캘린더 초대장을 보내줍니다.
• Fyxer는 다른 사람들이 시간을 예약할 수 있도록 Calendly 스타일의 링크를 생성합니다.
• Jace는 더 가벼운 접근 방식을 취해, 이벤트를 생성하되 보내기 전에 사용자 승인을 기다립니다.

반면 Comet은 범용 어시스턴트 기능을 이메일에 접목했습니다. 답장 초안 작성, 프롬프트에 따른 회의 일정 조율, 초대장 발송, 받은 편지함 검색 등이 가능합니다. 하지만 플레이북, 라벨, 환경 설정과 같은 내장된 맞춤 설정 기능이 부족하여, 초안이 이메일 전용 어시스턴트에 비해 덜 맞춤화된 느낌을 줍니다.

사용 사례 4: 리서치

프롬프트: Microsoft, Amazon, Google의 최근 분기별 클라우드 수익 성장률을 출처와 함께 표로 요약 및 비교하고, 그 결과의 배경 요인을 짧은 보고서로 분석하세요.

AI 도구 덕분에 사용자들은 이제 몇 초 만에 깊이 있고 리서치에 기반한 분석을 생성할 수 있습니다. 이는 과거에는 몇 시간의 작업과 수년간의 경험이 필요했을 일입니다.

테스트한 모든 제품은 정확한 클라우드 수익 성장률 수치를 가져와 표로 정리할 수 있었습니다. 차이점은 뉘앙스와 속도에서 나타났는데, 이는 각 제품의 기본 최적화 및 제약 조건을 반영합니다.

두 AI 네이티브 브라우저인 Comet과 Dia가 가장 빨랐습니다. 20초 이내에 결과를 반환했지만, 결과물의 분석 깊이가 얕고 구조화가 덜 되어 있었습니다. 반면 Manus는 더 포괄적인 표와 수치 이면의 요인에 대한 깊이 있는 설명을 제공했습니다.

출처의 질도 다양했습니다. Comet과 ChatGPT Agent는 실적 보고서나 Yahoo Finance와 같은 권위 있는 출처에서 직접 정보를 가져오고, 정확성 검증을 용이하게 하는 인라인 인용을 포함하는 점에서 돋보였습니다.

전반적으로 장단점은 명확합니다. 처리 시간에 덜 민감하고 더 깊이 있는 분석을 우선시한다면 Manus가 가장 강력한 선택입니다. 속도를 중시하고 빠르고 괜찮은 답변을 원한다면 Comet이 더 적합합니다.

사용 사례 5: 회의록 작성

회의록 작성은 가장 자연스러운 AI 적용 사례 중 하나로, 사용자가 타이핑 대신 대화에 집중할 수 있게 해줍니다. 이 카테고리의 도구들은 일반적으로 노트패드 형식으로 작동하며, 토론 내용을 자동으로 받아쓰고 구조화합니다. 반면 ChatGPT의 녹음 모드는 더 가벼운 대안을 제공합니다. 벤치마크한 모든 제품은 키워드 검색을 통한 정보 검색을 지원하지만, 노트 품질, 맞춤 설정, 협업 기능에서 각기 다른 강점을 보입니다.

Mem은 토론 내용과 실행 항목을 상세하게 포착하여 가장 철저한 기록을 생성하는 반면, ChatGPT의 녹음 모드는 훑어보기는 쉽지만 덜 완전한 상위 수준의 요약을 제공합니다. Granola는 다양한 회의 유형에 맞춰 조정 가능한 맞춤형 템플릿으로 차별화하여, 사용자가 구조와 결과물을 더 잘 제어할 수 있게 합니다.

Granola, Mem, Notion은 모두 사용자가 사전에 노트를 준비하고, 회의 중에 가이드를 추가하며, 실시간 받아쓰기를 따라갈 수 있도록 지원합니다. Notion은 협업 기능이 뛰어납니다. 노트 내에서 직접 작업을 할당하고, Notion Calendar와 동기화하며, 더 넓은 팀 워크플로우와 연계할 수 있습니다.

종합적으로, 포괄적인 기록을 원한다면 Mem이 가장 적합하고, 구조와 맞춤 설정을 중시한다면 Granola가 뛰어나며, 팀 협업에는 Notion이 가장 강력한 선택입니다.

테스트를 통해 발견한 점

이러한 사용 사례들을 테스트하면서 몇 가지 패턴이 나타났습니다.

1. 차별화 패턴은 이미 명확하게 드러나고 있습니다. 수직적 전문 제품은 디자인과 워크플로우의 완성도를 통해 두각을 나타냅니다. 즉, 작업 '화면(surface)'이나 캔버스에 집중하고 전문적인 워크플로우에 깊숙이 통합됩니다. 이 때문에 완성도와 표현이 중요한 외부용 작업에서 특히 강점을 보입니다. 반면, 수평적 범용 제품은 폭넓은 기능을 강조합니다. 인접한 작업들을 추가하며 '올인원' 진입점이 되기 위해 경쟁합니다. 예를 들어, Manus는 이미 리서치, 프레젠테이션, 스프레드시트를 아우르며 작업이 시작되는 단일 지점으로 자리매김하고 있습니다.
2. 모델 개발사를 포함하여, 수평적 범용 제품 시장의 경쟁이 치열해지고 있습니다. 범용 어시스턴트와 에이전트 브라우저는 업무의 핵심 UI가 되기 위해 경쟁하고 있습니다. 속도와 정확성이 모두 중요하기 때문에, 모델 개발에 더 가까운 회사들이 더 나은 결과를 제공할 가능성이 높습니다. 주요 연구소들도 여전히 이 경쟁에 뛰어들고 있습니다. Anthropic은 최근 Claude를 위한 브라우저 코파일럿을 출시했으며, OpenAI와 다른 플레이어들의 더 많은 시도가 있을 것으로 예상됩니다.
3. 융합이 다가오고 있습니다. 수직적 제품들이 새로운 카테고리로 '점프'하려 하고, 수평적 플랫폼들이 인기 있는 사용 사례에 집중하면서 수직적 에이전트와 수평적 에이전트 사이의 뚜렷한 경계가 흐려지기 시작했습니다. 만약 수직적 제품을 만들고 있다면, 최신 모델의 기본 기능(primitives)을 지속적으로 파악하고 이를 기반으로 구축해야 합니다. 수평적 제품을 만들고 있다면, 수직적 플레이어들이 당신의 사용 사례를 잠식할 수 없도록 충분히 깊이 있는 워크플로우와 반복 루프를 만들어야 합니다.

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