구글이 차세대 AI 서비스 ‘제미나이(Gemini)’를 스마트폰과 PC에 이어 가정용 TV까지 확장한다고 발표했습니다. 이제 TV는 단순히 콘텐츠를 재생하는 기기를 넘어, 대화를 통해 엔터테인먼트부터 학습, 생활 정보까지 모두 아우르는 허브로 진화하게 됩니다. 이번 글에서는 구글 제미나이 AI의 TV 적용 소식과 그 영향, 실제 활용 장면을 중심으로 살펴보겠습니다.

제미나이 AI란 무엇인가?

제미나이는 기존의 구글 어시스턴트보다 한 단계 진화한 대화형 AI입니다. 단순한 명령 인식에서 벗어나 맥락을 이해하고 복잡한 질문에도 대화하듯 대응할 수 있습니다.

예를 들어, 과거에는 “넷플릭스에서 오징어게임 틀어줘” 같은 단순 지시만 가능했지만, 이제는 “지난 시즌 마지막 줄거리 알려줘”, “비슷한 분위기의 드라마 추천해줘”, “아이와 같이 볼 수 있는 가족 영화 뭐가 있지?”처럼 자연스러운 대화가 가능합니다.

구글 TV와 안드로이드 TV OS 전반으로 확산

구글은 제미나이 AI를 우선 TCL QM9K 시리즈에 적용한 뒤, 구글 TV 스트리머, Walmart onn 4K Pro, 2025년형 하이센스 U7/U8/UX, TCL QM7K·QM8K·X11K 등으로 확대할 계획입니다.

이는 곧 전 세계 3억 대 이상의 구글 TV 및 안드로이드 TV 기기에 제미니가 들어가게 된다는 의미입니다. 단순 기능 추가가 아니라, 거실의 TV가 전 세계 가정에서 생활 방식 자체를 바꾸는 계기가 되는 것입니다.

가정에서의 새로운 활용 시나리오

맞춤형 콘텐츠 추천

집에서 TV를 보며 가장 많이 겪는 갈등은 “무엇을 볼까?”입니다. 제미나이는 가족 구성원의 취향을 분석해 모두가 만족할 콘텐츠를 제안할 수 있습니다. 예를 들어, “부모와 아이가 함께 볼 수 있는 90분 이내 애니메이션”을 물으면, 줄거리와 평점까지 함께 보여줍니다.

학습 보조 도구

아이들의 학습에도 유용합니다. “초등학교 3학년에게 화산 폭발 이유를 쉽게 설명해줘”라고 하면, 텍스트뿐 아니라 그래픽 자료까지 화면에서 보여주어 학습 이해도를 높일 수 있습니다. 기존에는 부모가 검색 후 해석해야 했던 과정을 TV가 대신하는 셈입니다.

생활 전반의 지원

TV는 단순한 검색을 넘어 생활 정보를 공유하는 창구가 됩니다. “봄 방학에 제주도 가족 여행 일정을 추천해줘”라고 물으면 숙소와 일정이 화면에 정리되고, “내일 출근길 날씨 알려줘” 같은 질문에도 실시간 답변을 제공합니다.

기존 음성 명령과의 차별점

구글은 기존 구글 어시스턴트 기능을 그대로 유지하면서 제미나이를 추가합니다. 덕분에 “불 꺼줘”, “음악 틀어줘” 같은 단순 명령은 그대로 사용 가능하고, 동시에 한층 더 자연스러운 대화형 요청까지 처리할 수 있습니다.

사용자 경험 중심의 변화

지금까지 TV는 ‘콘텐츠 소비 기기’에 불과했습니다. 그러나 제미나이가 적용되면 TV는 ‘대화형 가정 허브’로 발전합니다. 음성 스피커보다 차별화되는 점은 큰 화면 덕에 시각적 정보까지 동시에 제공할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 아이가 “달과 지구 차이를 알려줘”라고 물으면, 단순 설명을 넘어 다이어그램과 짧은 영상까지 함께 보여줄 수 있습니다. 이는 단순한 질문·답변을 넘어 완전히 새로운 학습 경험을 만들어냅니다.

에코시스템 확장의 의미

구글의 이번 전략은 기능 추가를 넘어선 의미를 가집니다.

첫째, TV는 집에서 가장 오래 켜져 있는 기기 중 하나이므로 사용자 접점이 크게 늘어납니다.
둘째, 대화 데이터 축적을 기반으로 더욱 정교한 개인화 서비스와 광고 생태계를 만들 수 있습니다.
셋째, 아마존·애플·삼성과 같은 경쟁사 AI 비서와 차별화해 “가정의 중심 디바이스”를 선점하는 전략으로 볼 수 있습니다.

실제 적용 사례: 제미나이가 만드는 새로운 저녁 풍경

예를 들어 40대 직장인 엄마 A씨의 가정을 떠올려 보겠습니다.

저녁 식사 후 가족이 거실에 모이면, 아이는 학교 발표 주제로 “에베레스트 산”을 묻습니다. 제미나이는 사진과 지도, 설명을 즉시 보여줍니다. 남편은 제목이 기억나지 않는 미국 드라마를 “지난번에 본 FBI 요원이 나오는 드라마”라고만 설명해도 찾아줍니다. 엄마는 주말 여행지를 고민하다 “서울 근교 1박 2일 가족 여행 추천”을 요청하면, 제미나이가 일정과 숙박 정보를 화면에 정리해 보여줍니다.

이처럼 제미나이는 단순한 검색창을 넘어, 가족 모두의 생활 비서로 자리 잡습니다.

향후 발전 가능성

향후 제미나이는 더 진화할 것으로 보입니다. 스마트홈 기기와 연결돼 조명·난방 제어까지 가능해지고, 시청 중인 영상을 인식해 부가 설명을 제공하며, 가족별 맞춤형 프로필을 갖춘 AI 친구처럼 동작할 수 있습니다.

마무리: TV는 이제 ‘AI 허브’가 된다

구글 제미나이 AI가 TV에 도입되면서 집 안의 TV는 단순한 엔터테인먼트 기기에서 일상 전반을 지원하는 지능형 허브로 발전하고 있습니다. 이는 단순 기술 적용이 아니라, 구글이 사용자의 생활 깊은 곳까지 파고드는 전략적 행보입니다.

앞으로 우리는 TV 앞에서 넷플릭스만 켜는 것이 아니라, 학습을 하고 여행을 계획하며 생활 정보를 공유하는 완전히 새로운 경험을 하게 될 것입니다.

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생산성 도구의 대표 주자인 노션(Notion)도 AI로 집중하고 있는 모습니다. 2025년 9월 열린 Make with Notion 행사에서, 노션은 새로운 AI 에이전트(Agent)를 공식 발표했습니다. 이번에 공개된 에이전트는 단순한 메모 정리나 문서 요약을 넘어, 데이터 분석과 업무 프로세스 자동화, 외부 플랫폼과의 연동까지 지원하며 개인과 기업의 생산성 방식을 크게 바꿀 잠재력을 보여주고 있습니다.

이번 글에서는 노션 AI 에이전트의 핵심 기능과 실제 활용 사례, 비즈니스 현장에서 기대되는 효과, 그리고 경쟁 서비스와의 차별성을 짚어보겠습니다.

노션 AI 에이전트란 무엇인가?

노션은 이미 글 작성 보조나 문서 요약을 지원하는 Notion AI를 제공해왔습니다. 하지만 새롭게 선보인 AI 에이전트는 단순한 도구가 아니라 ‘업무를 직접 수행하는 주체’라는 점에서 이전 버전과 확실히 구별됩니다.

이전에는 사용자가 질문이나 명령을 입력해야 했지만, 이제는 에이전트가 노션 페이지와 데이터베이스를 직접 확인하며 멀티스텝 프로세스까지 진행합니다.

예를 들어, 회의록 요약 하나에 그치지 않고 핵심 안건을 정리한 뒤, 해당 내용을 프로젝트 보드에 자동으로 등록하고 담당자를 배정하며 마감일까지 지정할 수 있습니다. 노션에 따르면 에이전트는 수백 개 페이지를 불러와 20분 이상 작업할 수 있어 기존 AI 생산성 도구들과는 차원이 다른 성능을 제공합니다.

에이전트의 주요 기능

에이전트가 제공하는 기능은 크게 네 가지로 요약할 수 있습니다.

첫째, 데이터 생성과 업데이트 기능입니다. 예를 들어 신입 팀원이 “경쟁사 분석 리포트”를 요구하면, 에이전트는 자료를 수집해 구조화된 문서와 함께 표, 그래프까지 포함된 분석 보고서를 만들어줍니다.

둘째, 외부 플랫폼과의 연동입니다. Slack 메시지에서 고객 피드백을 모아 정리하거나 Gmail에서 버그 리포트를 자동 분류하고, Google Drive의 데이터를 불러와 대시보드를 생성하는 일까지 가능합니다. 이를 통해 노션은 메모 앱을 넘어 업무 통합 허브로 확장됩니다.

셋째, 개인 맞춤형 프로필 설정입니다. 사용자가 작성 톤이나 결과 형식 등 선호를 지정하면 에이전트가 이를 학습해 점점 개인화된 서비스를 제공합니다. 사용자의 지시 없이도 일정 수준의 맥락을 파악해 실행할 수 있다는 점이 특징입니다.

넷째, 템플릿 기반 업무 자동화입니다. 곧 공개될 예정인 템플릿 라이브러리를 활용하면, 스타트업 투자자 리포트나 마케팅 콘텐츠 캘린더 관리 등 특정 목적에 맞는 자동화 워크플로우를 바로 실행할 수 있습니다.

활용 사례

가장 눈에 띄는 활용 공간은 회의 관리입니다. 회의록이 자동으로 요약되고, 액션 아이템이 담당자와 마감일과 함께 프로젝트 보드에 기록됩니다. 예컨대 매주 열리는 이사회 회의 뒤에는 투자자용 보고서까지 자동으로 완성할 수 있습니다.

마케팅 부문에서도 변화를 체감할 수 있습니다. 에이전트는 Google Ads, Meta Ads, 이메일 캠페인 데이터를 불러와 성과 대시보드를 만들고, 성과가 낮은 광고의 개선 방향까지 제안할 수 있습니다. 단순한 데이터 수집을 넘어 실행 아이디어까지 제공한다는 점에서 차별화됩니다.

개인 생산성 차원에서도 가치가 있습니다. 에이전트는 구글 캘린더, 이메일, 노션 데이터베이스를 모두 분석해 주간 일정 브리핑을 제공하거나, 월간 소비 패턴을 정리해 지원하기도 합니다. 단순한 일정 관리 도구를 넘어 개인화된 비서 역할을 하고 있는 셈입니다.

경쟁 서비스와 비교

노션의 강점은 범용성과 확장성입니다. 세일즈포스의 Einstein이 CRM에 특화됐거나, Fireflies AI가 회의 녹취에 집중된 것과 달리, 노션 에이전트는 특정 기능에 한정되지 않고 사용자의 전체 워크플로우를 유연하게 지원합니다. 이는 단순히 협업 도구를 넘어 엔터프라이즈 환경에서도 적용 범위가 넓을 수 있다는 가능성을 보여줍니다.

업무 현장에서의 기대 효과

노션 AI 에이전트가 가져올 변화는 크게 세 가지입니다.

먼저, 효율성과 시간 절약입니다. 보고서 초안 작성이나 반복적인 데이터 정리 같은 일이 절반 이하의 시간으로 단축될 수 있습니다.

둘째, 협업 방식의 혁신입니다. 에이전트가 공용 데이터베이스를 실시간으로 갱신해 팀원들이 항상 동일한 정보를 토대로 협업할 수 있습니다. “누가 무엇을 언제까지 해야 하는지”가 명확해지면서 불필요한 커뮤니케이션 비용이 줄어듭니다.

셋째, 의사결정 품질의 향상입니다. 방대한 데이터를 압축해 제공하는 요약 리포트 덕분에 리더는 빠르게 필요한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 경쟁사 분석이나 시장 동향 검토 같은 고가치 업무에서 특히 도움이 됩니다.

향후 전망

노션은 앞으로 스케줄 기반 자동화와 조건부 트리거 기능을 도입할 예정입니다. 예를 들어 “매주 월요일 오전마다 지난주 마케팅 성과 보고서를 자동으로 생성”하는 방식입니다.

또한 프롬프트 작성 능력이 없어도 누구나 쉽게 에이전트를 도입할 수 있도록 템플릿 라이브러리를 지속적으로 확대하겠다고 밝혔습니다. 결국 노션 에이전트는 단순한 도구가 아니라 기업과 개인을 위한 맞춤형 AI 비서로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

마무리

노션 AI 에이전트는 단순한 기능 추가가 아니라 생산성 플랫폼의 진화 방향을 보여주는 신호탄이라 할 수 있습니다. 기업은 반복 업무에 투입되던 시간을 줄이고, 전략과 창의적 사고에 더 많은 역량을 투입할 수 있습니다. 이제 질문은 분명합니다. 여러분은 언제, 어떻게 이 AI 에이전트를 업무 프로세스에 도입할 것인가요? 먼저 시작해 보시죠.

참고: Notion launches agents for data analysis and task automation

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세계 검색 시장에서 확고한 위치를 차지하고 있는 구글이 차세대 검색 경험인 AI 모드(AI Mode)를 새로운 단계로 확장했습니다. 기존에는 영어 사용자만 이용할 수 있었지만, 이제 힌디어, 일본어, 한국어, 인도네시아어, 브라질 포르투갈어까지 총 5개 언어가 추가되었습니다. 이는 단순한 언어 확장이 아니라 글로벌 사용자 경험을 한층 넓히려는 전략으로 볼 수 있습니다.

이 글에서는 구글 AI 모드의 글로벌 확산 배경, 기술적 특징, 이용자 시각에서의 활용 가능성, 그리고 한국어 지원이 갖는 의미를 다각도로 살펴보겠습니다.

구글 AI 모드란 무엇인가

AI 모드는 구글이 새롭게 도입한 AI 기반 검색 경험입니다. 기존 검색이 단순히 키워드 입력과 웹페이지 목록 제공에 머물렀다면, AI 모드는 사용자의 질문을 맥락적으로 이해해 대화하듯 답변합니다.

예를 들어, 사용자가 “서울에서 가을 단풍 구경하기 좋은 장소를 추천해줘. 대중교통으로 가기 쉽고 가족 여행에 적합해야 해”라고 검색하면, AI는 조건을 반영해 맞춤형 답변을 제시합니다. 단순 결과 나열이 아닌, 사용자 목적에 맞춘 대화형 검색 시스템인 셈입니다.

구글은 이를 위해 최신 Gemini 2.5 기반 모델을 적용했으며, 텍스트·이미지·표 등 다양한 데이터를 함께 이해할 수 있는 멀티모달 기능도 특징입니다.

글로벌 확장: 180개국에서 5개 언어 추가

구글은 지난 2025년 8월부터 영어 기반 AI 모드를 180개국으로 확대한 뒤, 이번에 5개 비영어권 언어를 더했습니다. 이로써 서비스는 단순한 기술 제공을 넘어 각국 시장별 확산 단계로 들어갔습니다.

힌디어 확장은 인도 시장을 겨냥한 의미가 있고, 일본어는 기술 선진국 공략, 한국어는 디지털 강국 진출, 인도네시아어는 아세안 신흥 시장, 브라질 포르투갈어는 남미 최대 시장을 각각 의미합니다.

구글이 선택한 언어권을 보면, 단순히 다양성 확대가 아니라 인구 규모와 시장 잠재력이 큰 국가를 전략적으로 집중 공략하고 있음을 알 수 있습니다.

한국어 지원의 의미

한국어 지원은 국내 사용자와 기업 모두에게 중요한 신호입니다.

먼저, 검색 방식의 전환입니다. 지금까지 국내에서는 구글 검색 이외에도 네이버와 카카오가 생활형 검색이 큰 축을 담당했습니다. 하지만 구글 AI 모드가 한국어를 자연스럽게 지원하기 시작한다면, 그동안 이런 생활형 검색을 주로 사용하던 사용자들까지도 ‘구글 검색’이 주력 검색 수단으로 부상할 가능성이 있습니다.

다음으로는 기업과 미디어의 대응입니다. AI 모드가 답변을 생성할 때 웹사이트를 직접 보여주기보다는 요약된 형태를 우선적으로 제공하기 때문에, 기존 SEO 중심의 웹 전략이 변화할 수밖에 없습니다. 결국 AI 친화적 콘텐츠 제작이 새로운 경쟁력이 될 것입니다.

AI 모드의 에이전틱 기능: 생활 도구로의 진화

구글은 2025년 8월 업데이트에서 에이전틱 기능(agentic features)을 도입했습니다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어 행동 실행까지 가능해지는 단계입니다. 예를 들어 AI는 레스토랑 예약이나 지역 서비스 예약, 이벤트 티켓 예매 등 구체적인 실행까지 이어줍니다. 앞으로 항공권·숙박 예약으로 맞춤형 기능이 확장될 가능성이 큽니다.

현재 이 서비스는 미국에서 프리미엄 사용자 대상 실험으로만 제공되며, 월 249.99달러라는 고가 모델에 포함되어 있습니다. 이는 구글 검색이 이제 “정보 탐색”을 넘어 “정보 획득과 실행”의 도구로 바뀌고 있음을 보여줍니다.

경쟁 서비스와의 차별성

구글 AI 모드는 단순히 내부 기능 개선이 아니라 새로운 검색 환경을 둘러싼 경쟁의 일환입니다. ChatGPT 검색은 대화형 질의가 강점이지만 실시간 연결 한계가 있고, Perplexity AI는 출처 기반 검색을 통해 신뢰성을 강조합니다.

반면 구글은 이미 확보한 방대한 검색 데이터에 AI 추론 능력을 결합해 경쟁사와 차별화하고 있으며, 이를 통해 시장 표준이 되려는 전략을 강화하고 있습니다.

사용자 경험의 향상 사례

실제 활용을 상상해보면 더 분명합니다. 서울의 대학생은 “내일 날씨에 맞는 야외 공부 장소를 추천해줘. 와이파이가 빠르면 좋아”라고 요청할 수 있고, 직장인은 “이번 주 금요일 강남역 근처에서 동료와 회의할 조용한 장소 예약해줘”라고 할 수 있습니다. 여행객이라면 “도쿄에서 전통적인 료칸 중 평이 좋은 곳을 찾아줘”라고 검색할 수 있습니다.

단순히 정보를 모으는 것을 넘어, 사용자의 목적과 행동에 직접 연결되는 것이 AI 모드의 핵심 강점입니다.

예상되는 문제점과 논란

새로운 기술에는 긍정과 동시에 우려도 뒤따릅니다.
첫째, 웹사이트 트래픽 감소입니다. AI가 요약형 답변을 제공하면 언론사, 쇼핑몰, 블로그 등 직접 방문자 수는 줄어들 수밖에 없습니다. 둘째, 정보 신뢰성 문제입니다. AI 특유의 ‘환각(hallucination)’으로 인해 부정확한 답변 가능성이 있습니다. 셋째, 요금제 논란입니다. 일부 고급 기능이 고가 구독 모델에 포함되면서 “검색은 무료”라는 사용자 인식 자체가 달라질 수 있습니다.

한국 기업의 SEO 전략 변화

국내 기업은 기존 SEO 중심에서 한 단계 더 나아가 AI 최적화(AIO, AI Optimization) 전략을 마련해야 합니다. AI가 잘 인식할 수 있도록 콘텐츠를 구조화하고, 출처와 신뢰성을 강화하며, 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상 콘텐츠까지 검색 친화적으로 구성해야 합니다.

이미 해외에서는 일부 블로그 운영자들의 검색 유입량이 30~40% 줄었다는 보고가 나왔습니다. 이제 기업 콘텐츠는 AI 모드 대응형 SEO를 준비하지 않으면 경쟁에서 뒤처질 가능성이 높습니다.

앞으로의 전망

구글은 AI 모드를 실험적 기능이 아니라 향후 검색의 기본 인터페이스로 발전시키려 하고 있습니다. 단기적으로는 AI 모드와 기존 검색을 병행 제공하겠지만, 중기적으로는 사용자 패턴을 분석하며 점차 기본 모드로 전환할 가능성이 큽니다. 장기적으로는 AI 오버뷰(Overviews)와 에이전틱 기능까지 통합해 하나의 슈퍼 검색 시스템을 완성하는 것이 목표일 것입니다.

검색은 결국 단순 링크 나열에서 벗어나 대화형 인터페이스이자 실행 도구로 바뀌어가는 흐름 속에 있습니다.

결론: 구글 AI 모드, 검색의 새로운 시대

구글 AI 모드의 한국어 지원은 단순한 언어 추가가 아니라, 한국 인터넷 환경을 근본적으로 바꿀 수 있는 중요한 계기가 될 수 있을 것 같습니다. 이용자에게는 더 직관적이고 편리한 검색 경험을, 기업과 미디어에는 새로운 콘텐츠 전략 수립의 필요성을 안겨줍니다.

앞으로 검색 시장의 격전지는 더 많은 링크를 보여주는 것이 아니라, 얼마나 사용자 목적에 맞는 실행 가능한 답변을 제공하느냐로 옮겨가고 있습니다. 이런 변화 속에서 구글 AI 모드는 글로벌 검색의 새로운 기준점이 될 가능성이 매우 큽니다.

참고

GOOGLE’S AI MODE ADDS 5 NEW LANGUAGES INCLUDING HINDI, JAPANESE, AND KOREAN

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최근 테크 업계에서 가장 뜨거운 화두는 AI가 일자리 시장에 미치는 영향입니다. 자동화와 인공지능이 채용 과정에 빠르게 파고드는 가운데, OpenAI가 새로운 시도를 공식화했습니다. 바로 AI 채용 플랫폼(OpenAI Jobs Platform) 출시 추진 소식입니다. 이 플랫폼은 단순한 기술 적용을 넘어, 글로벌 비즈니스 네트워크의 대명사인 LinkedIn에 정면으로 도전하는 성격을 띠고 있어 더 관심이 가는 대목이네요.

오늘은 OpenAI가 왜 AI 채용 플랫폼 시장에 뛰어드는지, LinkedIn과 어떻게 차별화하려는지, 그리고 앞으로의 고용 생태계에 어떤 파장을 일으킬지 알아보겠습니다.

OpenAI의 채용 플랫폼 발표 배경

OpenAI는 ChatGPT를 비롯해 이미 다양한 AI 제품으로 기술 시장을 이끌고 있습니다. 하지만 이번에는 채용 플랫폼이라는 새로운 영역에 도전하며, 단순한 AI 서비스 제공자가 아닌 비즈니스와 인재를 직접 연결하는 플랫폼 기업이 되겠다는 목표를 내세웠습니다.

샘 알트먼 CEO와 피지 시모 애플리케이션 부문 CEO가 공동 발표한 이번 프로젝트는 2026년 중반 출시를 목표로 하고 있습니다. 기존 구직 플랫폼과 달리 채용 과정 전반에 AI를 깊이 적용해, 기업과 인재 모두에게 맞춤형 매칭을 제공하겠다는 계획입니다.

링크드인과의 직접 경쟁 구도

이번 발표의 가장 중요한 의미는 LinkedIn과의 본격적인 경쟁 가능성입니다.

링크드인은 글로벌 비즈니스 네트워킹의 상징으로, 채용 및 인재 관리 영역을 사실상 독점하다시피 해왔습니다. 그런데 OpenAI의 도전은 단순한 신규 서비스 출시 이상의 상징성을 지닙니다.

특히 흥미로운 점은 투자 구조의 얽힘입니다. 링크드인의 공동 창업자인 리드 호프먼은 OpenAI의 초기 투자자이자 핵심 지지자입니다. 링크드인의 모회사 마이크로소프트는 OpenAI의 최대 파트너이기도 합니다. 같은 생태계 안에서 협력과 경쟁이 동시에 벌어지는 복잡한 구도가 형성되는 셈입니다.

또 하나 주목할 점은 차별화된 기술 전략입니다. LinkedIn이 AI 추천 기능을 점차 강화하고 있긴 하지만, 여전히 이력서와 키워드 중심 검색에 크게 의존합니다. 반면 OpenAI는 지원자의 경험, 성취, 적응력, 기업 문화와의 적합성까지 반영한 심층적 맞춤 매칭을 지향하고 있습니다.

OpenAI Jobs Platform의 주요 기능

OpenAI는 AI 채용 플랫폼을 통해 크게 세 가지 혁신을 강조하고 있습니다.

첫째, AI 맞춤 매칭 시스템입니다. 기업의 요구와 구직자의 강점을 단순 스펙이 아니라 실무 성과, 학습 능력, 적응력까지 고려해 연결합니다. 예를 들어, 빠른 프로토타이핑과 데이터 분석을 동시에 요구하는 스타트업에 해당 조건을 충족한 인재를 자동 추천할 수 있습니다.

둘째, 중소기업과 지방 정부 지원 기능입니다. 지금까지 고가 솔루션 접근이 어려웠던 소규모 조직에도 손쉽게 인재 채용 AI 서비스를 제공하겠다는 구상입니다.

셋째, AI 역량 인증 제도(OpenAI Certifications)입니다. 단순히 구직자를 연결하는 데서 나아가, 지원자의 AI 활용 능력을 공식 인증해주는 것입니다. 이미 2025년 말 시범 도입이 예고되었고, 미국 내에서 2030년까지 약 1,000만 명을 인증하는 목표가 세워져 있습니다.

AI 시대, 고용 시장의 불안과 기회

이 플랫폼은 분명 기회와 도전을 동시에 제공합니다.

기업은 채용 시간을 단축하고 정확도를 높일 수 있으며, 구직자는 기존에 발견하지 못했던 적합 직무를 찾을 수 있습니다. 동시에 시장 자체도 채용 과정의 투명성과 생산성 향상을 경험할 수 있습니다.

하지만 부정적 영향도 만만치 않습니다. 일부 전통적 인사 직무가 축소될 수 있고, AI의 잘못된 매칭이나 편향 가능성 역시 우려됩니다. 특히 “인간적인 직관과 판단을 기술이 얼마나 대체할 수 있느냐”는 논의는 앞으로 더 치열해질 전망입니다.

Anthropic의 다리오 아모데이 CEO는 “2030년까지 사무직 초급 일자리 절반이 AI에 대체될 수 있다”고 경고하기도 했습니다. OpenAI가 강조하는 메시지는 분명합니다. “AI시대를 막을 수는 없지만, 이에 적응할 수 있도록 돕겠다”는 것입니다.

글로벌 HR 생태계에 미치는 영향

OpenAI의 플랫폼 도입은 HR 시장 전반에도 변화를 예고합니다. AI 인증 제도가 확산되면 온라인 교육기관과의 협력이 활발해지고, 정부 차원의 규제 및 지원 구도에도 영향을 미치게 됩니다. 이미 미국과 유럽은 AI 채용 과정의 편향성과 개인정보 문제를 집중적으로 주시하고 있으며, OpenAI도 백악관의 ‘AI 리터러시 확산 이니셔티브’에 참여 중입니다.

또한 기존 LinkedIn 외에도 Indeed, Glassdoor, ZipRecruiter 같은 글로벌 채용 플랫폼들과 새로운 경쟁 구도가 형성될 수 있습니다.

앞으로의 전망: 구직 플랫폼의 미래

현재 OpenAI Jobs Platform은 초기 단계지만, 장기적으로는 고용 시장의 핵심 운영 체제가 될 수도 있습니다. 특히 AI 인증 제도가 자리잡으면 채용은 학력 위주에서 AI 역량 중심으로 빠르게 이동할 가능성이 큽니다.

AI로 기업은 인재를 찾고, 인재는 AI를 통해 기업과 연결되는 시대가 눈앞에 다가오고 있습니다.

마무리

OpenAI의 AI 채용 플랫폼은 단순한 신사업이 아니라, 글로벌 노동 시장의 미래를 가늠하게 하는 중요한 이정표입니다. LinkedIn과의 경쟁, AI 역량 인증의 확산, 그리고 일자리 불안까지 모두 얽혀 새로운 산업 지형을 만들고 있습니다.

앞으로 이 플랫폼이 어떻게 성장하고, 기업과 인재, 그리고 정책 당국의 요구에 어떻게 부응할지가 중요한 관전 포인트가 될 것입니다.

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구글이 최근 선보인 NotebookLM(노트북LM) 업데이트는 학생, 연구자, 기업 종사자처럼 방대한 문서를 다루는 이들에게 특히 주목받고 있습니다. 이번 업데이트로 사용자는 AI가 생성하는 오디오 개요(Audio Overview), 즉 AI 팟캐스트의 “톤”을 자신이 원하는 방식에 맞춰 설정할 수 있게 되었습니다.

이 글에서는 구글 NotebookLM의 새로운 기능이 어떤 의미를 가지는지, 실제 활용 사례와 함께 이 변화가 정보 습득 경험을 어떻게 바꿀 수 있을지 살펴보겠습니다.

NotebookLM이란 무엇인가

NotebookLM은 구글이 개발한 AI 기반 노트 및 연구 보조 도구입니다. 사용자가 업로드한 문서(PDF, 논문, 기사, 강의자료 등)를 분석해 요약하거나 질문에 답변하고, 이제는 오디오나 비디오로까지 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 처음에는 텍스트 중심이었으나 최근 들어 오디오 팟캐스트와 비디오 오버뷰(Video Overviews) 기능이 추가되며 활용 폭이 크게 넓어졌습니다.

특히 이번에 선보인 “톤 커스터마이징” 기능은 AI가 단순히 정보를 전달하는 수준을 넘어, 사용자의 목적과 개인적 선호에 맞게 콘텐츠를 구성할 수 있음을 보여주고 있습니다.

AI 팟캐스트 톤 커스터마이징의 핵심

AI가 같은 문서를 해석하더라도 어떤 톤으로 전달하느냐에 따라 사용자의 이해와 몰입도가 달라집니다. 이번 업데이트에서 제공되는 네 가지 톤 옵션은 각기 다른 학습·업무 목적을 지원합니다.

심층 분석(Deep Dive) 톤은 두 명의 AI 진행자가 한 주제를 깊이 토론하며 세부 내용을 강조합니다. 산업 트렌드 분석이나 연구 논문을 정밀하게 이해할 때 유용합니다.
요약(Brief) 톤은 핵심만 간단히 정리해 시험 직전 복습이나 회의 전 확인용으로 적합합니다.
비평(Critique) 톤은 문서의 논리적 허점이나 개선점을 짚어주어 보고서 작성이나 아이디어 검증 단계에서 효과적입니다.
토론(Debate) 톤은 서로 다른 입장을 가진 두 AI가 토론하듯 설명해 다양한 시각을 접할 수 있습니다. 전략 회의나 논술 준비에서 특히 도움이 됩니다.

즉, 같은 자료라도 상황과 목표에 따라 전혀 다른 방식으로 활용할 수 있도록 하는 것이 이번 기능의 핵심입니다.

실제 활용 사례

한 법학도는 방대한 판례 문서를 NotebookLM에 업로드한 뒤 시험 준비 때는 요약 톤으로 요약을 듣고, 세미나 준비 때는 토론 톤으로 찬반 논리를 함께 듣습니다. 단순 암기에서 벗어나 사고의 폭을 넓히는 데 도움이 됩니다.

컨설턴트는 클라이언트 보고서 초안을 작성할 때 비평 톤으로 논리적 허점과 개선 포인트를 빠르게 점검합니다. 이후 최종 보고 단계에서는 심층 분석 톤으로 산업 인사이트를 깊이 확인해 완성도를 높일 수 있습니다.

투자 유치를 준비하는 스타트업 창업자는 VC 보고서를 올려 토론 톤으로 긍정적·부정적 시각을 동시에 들어봅니다. 이를 통해 투자자의 예상 질문에 대비할 수 있습니다.

오디오 콘텐츠의 개인화, 왜 중요한가

오늘날 오디오 콘텐츠 소비는 빠르게 늘고 있습니다. 출퇴근길에 듣는 팟캐스트나 오디오북, 공부용 요약 오디오가 대표적입니다. 그러나 대부분은 정적이고 일방적인 형태였습니다.

NotebookLM의 개인화된 오디오 개요는 사용자의 필요에 맞게 콘텐츠를 재가공합니다. 특히 AI가 대화하듯 설명하는 방식은 몰입도를 크게 높이고, 단순 요약보다 기억에 오래 남습니다.

새로운 기능: AI 목소리 다변화

이번 업데이트는 톤뿐만 아니라 AI 진행자의 목소리 스타일 선택까지 가능해졌습니다. 이는 단순한 접근성 차원을 넘어 몰입도를 크게 높입니다.

차분한 목소리로 설명하는 심층 분석 톤과, 활기찬 목소리로 주고받는 토론 톤은 동일한 내용이라도 전달 효과와 집중도가 전혀 다르게 다가옵니다. 사용자가 콘텐츠를 더 “자기 것”으로 받아들일 수 있게 만드는 요소입니다.

비디오 오버뷰와의 결합 효과

NotebookLM은 이미 데이터를 비디오로 요약해주는 비디오 오버뷰 기능을 제공합니다. 여기에 오디오 톤 커스터마이징을 결합하면 텍스트·소리·영상이 어우러진 멀티모달 학습 환경이 완성됩니다.

예를 들어 연구자가 비디오 차트를 보며 동시에 토론 톤으로 상반된 해석을 들을 수 있습니다. 이런 결합은 학습자의 이해도를 혁신적으로 높이고, 몰입 경험 역시 기존과 비교할 수 없는 수준으로 끌어올립니다.

앞으로의 전망

구글은 NotebookLM을 다국어로 확장할 계획을 밝혔습니다. 이는 단순히 영어권 실험이 아닌 글로벌 학습·연구 생태계 전반에 파급 효과를 가져올 수 있음을 시사합니다.

앞으로는 사용자의 목적에 맞는 자동 톤 추천, 멀티모달 완전 통합, 기업 및 교육 현장 도입이 예상됩니다. 실제로 일부 대학에서는 AI 기반 강의 실험이 시작됐고, 글로벌 기업들도 사내 보고 자동화 수단으로 관심을 보이고 있습니다.

마무리

NotebookLM은 단순한 문서 요약 툴이 아니라, 사용자의 학습·연구·업무 목적에 맞춰 오디오와 비주얼까지 제공하는 맞춤형 도구로 발전하고 있습니다. 이번 AI 톤 커스터마이징 기능은 정보 소비 경험이 개인 맞춤형으로 변해가고 있음을 상징적으로 보여줍니다. 이제 정보는 단순히 읽는 것이 아니라, AI와 대화하며 이해하고, 때로는 비판적 시각과 토론적 사고를 곁들여 습득할 수 있는 시대가 온 것입니다.

앞으로는 책상 앞에 앉아 긴 문서를 읽는 대신, 이동 중에도 AI와 토론하고, 필요한 순간에 핵심 요약을 바로 청취하며, 전략적 의사결정에 활용하는 일상이 자리 잡게 될 것입니다.

참고: Google’s NotebookLM now lets you customize the tone of its AI podcasts

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AI 시대가 열리면서 지금은 대기업뿐 아니라 중소기업에도 인공지능 활용 기회가 빠르게 확대되고 있습니다. 하지만 규모가 작은 기업 입장에서는 “AI가 우리 비즈니스에 실제로 도움이 될까?”라는 의문이 여전히 큽니다. 이번 글에서는 미국의 사례이기는 하지만 16년 동안 재고 관리 솔루션을 제공해온 넷스톡(Netstock)과, 이 기술을 도입한 중소 공급업체의 사례를 바탕으로 중소기업 AI를 어떻게 안전하고 효과적으로 활용할 수 있을지를 살펴보겠습니다.

중소기업과 AI: 꼭 필요한가, 아니면 유행인가?

대기업은 이미 AI로 매출 향상과 비용 절감이라는 성과를 내고 있습니다. 반면 중소기업은 투자 대비 성과가 불투명하다는 이유로 선뜻 나서지 못하는 경우가 많습니다.

한 카페 창업자의 상황을 떠올려 보시면 이해가 쉽습니다. 원두나 우유 같은 재료가 부족하면 매출 기회를 잃고, 반대로 과잉 구매하면 폐기 비용이 발생합니다. 이런 문제를 AI가 판매 데이터를 분석해 필요한 발주량을 예측함으로써 줄여줄 수 있습니다. 따라서 AI는 일시적 유행이 아니라, 현장의 운영 효율성을 높이고 지속가능성을 확보하는 핵심 도구가 될 수 있습니다.

16년 된 기업, 넷스톡(Netstock)의 도전

2009년에 설립된 넷스톡은 재고 관리 소프트웨어 기업으로, 최근 생성형 AI 기능 “오퍼튜니티 엔진(Opportunity Engine)”을 공개했습니다. 이 엔진은 ERP 데이터를 활용해 실시간으로 재고 운영 방식을 추천합니다.

특징은 단순한 수치 보고서가 아니라 바로 실행 가능한 조언을 준다는 점입니다. 예를 들어 “A 상품 주문량을 10% 늘리면 향후 수요를 맞출 수 있다”는 식의 구체적인 제안을 실시간으로 만들어냅니다.

이 기능은 이미 다수의 중소기업 고객사에 수천 달러 이상의 비용 절감 효과를 제공하고 있으며, 고객의 75%는 최소 5만 달러 이상의 재무적 가치를 창출했다고 평가했습니다. 이는 기술이 이론적 가능성을 넘어 실제 성과로 이어지고 있다는 의미입니다.

전통 기업의 신중한 접근: 바그린 엘링슨의 사례

넷스톡의 고객사 중 하나인 바그린 엘링슨(Bargreen Ellingson)은 65년 역사를 가진 레스토랑 공급업체입니다. 전통이 깊은 만큼 새로운 기술에는 신중했으며, 특히 “AI가 알아서 할 것”이라는 설명에는 강한 거부감을 보였습니다.

이에 CIO 제이콥 무디는 AI를 의무가 아닌 선택 옵션으로 도입했습니다. 창고 관리자가 AI의 제안을 보고 스스로 활용 여부를 결정할 수 있도록 한 것입니다. 직원들은 AI를 강요받지 않으면서도 조심스럽게, 그러나 점차 적극적으로 이 새로운 도구를 활용하기 시작했습니다.

AI가 직원들을 어떻게 성장시키는가

AI는 비용 절감 이상의 효과를 만들어 냈습니다. 한 창고 직원은 고등학교 졸업이 학력의 전부였지만, 현장의 흐름과 고객 요구를 누구보다 잘 알고 있었습니다. AI 덕분에 그는 복잡한 데이터를 따로 해석할 필요 없이 시스템이 제시하는 제안을 직관적으로 검토할 수 있었고, 이는 그의 자신감과 의사결정 능력을 크게 높였습니다.

즉, AI는 직원의 경험과 직관을 데이터 기반 의사결정으로 연결해주는 성장 도구가 될 수 있습니다. 단순 노무자로 머물던 인력이 이제는 중요한 의사결정 과정에 참여할 수 있게 된 것입니다.

신뢰성과 ‘휴먼 체크’의 중요성

넷스톡 공동 창업자 배리 쿠쿠크는 많은 AI 솔루션이 여전히 “겉만 번지르르한 챗봇” 수준이라고 지적합니다. 그래서 그는 반드시 인간의 마지막 검증 과정이 필요하다고 강조합니다.

실제로 바그린 엘링슨도 AI에 최종 결정을 맡기지 않습니다. AI는 제안만 하고, 실행 여부는 담당자가 직접 확인 후 승인해야 합니다. 이는 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 보조 역할을 하는 도구라는 원칙에서 비롯된 접근입니다.

중소기업이 AI 도입 시 주의할 점

AI를 도입하려는 중소기업은 몇 가지를 명확히 준비하셔야 합니다.

첫째, 데이터 품질을 확보해야 합니다. ERP나 POS 데이터를 정리하지 않고는 AI가 제대로 된 결과를 낼 수 없습니다.
둘째, 점진적으로 도입해야 합니다. 직원에게 선택권을 부여하면서 서서히 적용하면 거부감을 줄일 수 있습니다.
셋째, 인간 중심의 의사결정을 유지해야 합니다. AI의 권고가 아무리 설득력 있어도 마지막 판단은 사람의 몫이어야 합니다.
끝으로, ROI를 반드시 측정해야 합니다. AI를 도입한 이유가 실제로 비용 절감과 매출 증대로 이어졌는지 확인해야만 투자 효율성을 검증할 수 있습니다.

미래 전망: AI와 중소기업의 상생

많은 생성형 AI 프로젝트가 실패로 끝나는 경우가 있지만, 넷스톡의 사례는 잘 설계된 AI는 분명히 가치를 만들어낼 수 있다는 점을 보여줍니다. 앞으로 AI는 단순히 비용을 줄이는 도구를 넘어, 인력의 역량을 보완하고 조직 내 지식을 확대하는 협력자가 될 가능성이 큽니다.

다만 기술의 성패를 가르는 요소는 AI 그 자체가 아니라, 데이터를 어떻게 관리하고, 직원과 어떻게 조화시키며, 리스크를 어떻게 통제하느냐에 달려 있습니다.

마무리

AI는 거창한 기술일 필요가 없습니다. 현장의 실제 문제를 풀어주는 실용적 도구일 때 그 가치가 드러납니다. 넷스톡과 바그린 엘링슨의 사례는 중소기업도 충분히 AI를 통해 효과를 누릴 수 있다는 사실을 보여주고 있습니다. 다만, 시작은 반드시 신중하고 점진적이며 인간 중심적인 방식이어야 합니다. 지금은 AI 도입을 단순한 선택지가 아니라, 구체적 실행 방안으로 검토해야 할 시기입니다.

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기업 AI 에이전트(AI Agents) 활용은 최근 가장 주목받는 주제 중 하나입니다. 하지만 동시에 과장된 기대도 존재합니다. 많은 CEO와 리더들은 AI 에이전트가 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 것이라 평가하면서도, 실제 적용 단계에서는 여전히 성숙도가 부족하다고 지적하고 계십니다.

오늘은 글로벌 선도 기업인 Block(블록)과 GSK(글락소스미스클라인) 사례를 바탕으로, AI 에이전트를 기업 프로세스에 어떻게 성공적으로 안착시켜야 하는지 살펴보겠습니다. 핵심은 기술을 억지로 맞추는 것이 아니라, 기존의 프로세스와 조화를 이루도록 설계하는 것입니다.

AI 에이전트 도입의 현주소

많은 기업들이 AI 에이전트 도입을 서두르고 있지만, 실제로는 “혁신은 말뿐”이라는 비판도 상당합니다. 가트너(Gartner)는 현재 기업들이 AI 에이전트에 대해 ‘기대 급등기(peak of inflated expectations)’에 진입했다고 분석합니다. 기대가 지나치게 높다 보니 실제 성과가 뒷받침되지 않으면 실망감이 따라올 수 있다는 의미입니다.

그럼에도 일부 기업들은 ‘ROI(Return on Investment) 확보’와 ‘PoC(개념 검증)’ 단계에서 이미 실질적인 성과를 보고 있습니다. 특히 금융, 제약, 연구개발과 같은 데이터 집약적 분야에서 효율성 향상과 정확성 개선이 두드러지게 나타나고 있습니다.

Block 사례: 동료처럼 일하는 AI 프레임워크, Goose

핀테크 기업 Block은 Square, Cash App, Afterpay 등 다양한 서비스를 운영하는 곳입니다. 이 회사는 사내에서 ‘Goose’라는 자체 AI 프레임워크를 구축해 4,000명 이상의 엔지니어가 사용하고 있습니다.

Goose의 핵심은 “AI가 하나의 동료처럼 일한다”는 감각입니다. 단순히 여러 챗봇을 병행하는 것이 아니라, 마치 능력 있는 동료가 여러 시스템과 채널을 대신 다뤄주는 경험을 제공합니다.

예를 들어, 엔지니어가 자연어로 요구를 설명하면 Goose가 바로 코드로 구현해주고, 사내 메시지를 요약하거나 새로운 AI 에이전트를 만들어 업무를 확장하기도 합니다. 다양한 시스템과 손쉽게 연결되는 구조 덕분에 개발자들은 실제 업무 시간을 하루 2~3시간 이상 절약했다고 보고하고 있습니다.

프로세스 반영의 중요성: AI를 사람에게 맞추어야 합니다

Block의 사례에서 확인할 수 있는 가장 큰 교훈은, AI 제공 그 자체가 곧 활용으로 이어지지 않는다는 점입니다. 핵심은 기존 프로세스와 얼마나 잘 연동되느냐입니다.

예를 들어, 엔지니어들이 이미 데일리 스탠드업 회의, 이슈 트래킹, 코드 리뷰 같은 프로세스를 운영하고 있다면, AI는 그 과정 속에서 자연스럽게 보조자로 자리 잡아야 합니다. 이처럼 “AI 중심 도입”이 아니라 “프로세스 맞춤형 AI” 전략이 기업의 실제 활용도를 높입니다.

인간 전문가의 역할은 여전히 필요합니다

AI가 자동화와 분석 능력을 강화하고 있지만, 특히 금융·제약처럼 고위험 산업에서는 인간 전문가의 최종 검증이 핵심입니다. 규제와 컴플라이언스를 고려하면 AI가 내놓은 결과물을 전문가가 반드시 점검해야 합니다.

따라서 AI는 전문가를 대체하기보다, 효율성을 높이며 의사결정을 지원하는 보조 도구로 작동해야 합니다.

GSK 사례: 제약 연구에서의 멀티 에이전트 활용

글로벌 제약사 GSK는 방대한 데이터를 다뤄야 하는 신약 개발 과정에서 AI를 적극 활용하고 있습니다.

GSK는 도메인 특화 언어모델과 온톨로지를 결합해 데이터 분석과 실험 설계를 지원하며, 유전체학·단백질학 데이터와 임상 데이터를 동시에 통합해 새로운 치료법 단서를 찾습니다. 예를 들어, 특정 암 환자의 임상 데이터와 유전자 변화를 함께 분석해 잠재적 바이오마커 후보를 발굴하는 데 성공했습니다.

이러한 엔진은 인간 연구자가 감당하기 어려운 데이터 규모를 빠르게 처리해, 연구 주기를 획기적으로 단축하고 있습니다.

AI 에이전트의 한계와 과제

가능성에도 불구하고 해결해야 할 과제도 뚜렷합니다. AI가 존재하지 않는 결과를 만들어내는 ‘환각(hallucination)’ 문제나, 기업마다 제각각인 활용 방식으로 인한 표준화 부재가 대표적입니다. 또한 예기치 못한 오류를 걸러내기 위해 반복적인 테스트가 필요하며, 막대한 컴퓨팅 자원 역시 비용 문제를 야기합니다.

AI 에이전트 도입을 위한 조언

기업이 AI 에이전트를 도입할 때는 전사적 확산보다 작은 PoC부터 시작하는 것이 효과적입니다. 도입 자체보다 중요한 것은 기존 프로세스에 얼마나 자연스럽게 통합되느냐이며, 무엇보다 최종 검증은 전문가가 반드시 수행해야 합니다.

여기에 MCP와 같은 오픈소스 표준을 적극 활용하면 사내 시스템과의 연동성도 확보할 수 있습니다. 마지막으로, 반복적 실험과 학습을 바탕으로 내부 벤치마크를 축적하는 것이 장기적 성과로 이어집니다.

앞으로의 전망: 멀티 에이전트 시대

앞으로의 AI는 단일 에이전트가 아니라, 서로 협력하는 멀티 에이전트 체계로 진화할 가능성이 크습니다. 이때 AI는 단순한 자동화 도구가 아니라, 기업 내 자율적 협업 파트너로 자리매김하게 될 것입니다.

결론

AI 에이전트 도입은 단순한 기술 채택이 아니라, 기존 프로세스와의 정렬이 가장 우선입니다. Block과 GSK 사례에서 보듯, 성공적인 AI 활용은 기술 중심이 아닌 사람과 프로세스 중심의 접근에서 나옵니다.

결국 AI는 인간을 대체하는 존재가 아니라, 지식과 경험을 증폭시키는 동반자입니다. 기업이 이를 어떻게 받아들이느냐에 따라, AI는 효율성과 속도를 높이면서도 인간 중심적 의사결정 구조를 보완하는 핵심 파트너가 될 수 있습니다.

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불과 4개월 만에 3,600만 달러(한화 약 480억 원)의 연간 반복 매출(ARR)을 올린 AI 스타트업이 등장했습니다. 그 주인공은 바로 인공지능(AI) 기반 업무 자동화를 제공하는 젠스파크(Genspark)입니다. 이 기업의 압도적인 성장은 기술 그 자체보다, ‘바이브 워킹(Vibe Working)’이라는 새로운 업무 방식과 조직문화에서 비롯됐다고 할 수 있습니다.

VentureBeat에 재미난 글이 올라왔는데 이를 참고하여 젠스파크가 어떻게 단시간에 급속한 성장을 이룰 수 있었는지, 그리고 그 배경에 있는 AI 네이티브 조직문화가 어떤 실천으로 이어지는지를 살펴보겠습니다.

바이브 워킹(Vibe Working)이란 무엇인가?

젠스파크는 기존 기업들이 채택하는 전통적인 업무 방식에서 벗어나, ‘AI 네이티브(AI-Native)’ 접근으로 회사를 운영하고 있습니다. 이들은 이를 ‘바이브 워킹’이라고 부르며, 적은 인력으로도 높은 생산성을 달성하는 고효율 협업 방식을 실현하고 있습니다.

바이브 워킹은 단순히 자율적이고 편안한 업무 환경을 의미하지 않습니다. AI를 팀원처럼 활용하면서 구성원 각자가 문제를 정의하고 스스로 해결책을 만들어내는 방식입니다. 이러한 자율성과 기술이 결합된 환경에서는 각자가 자연스럽게 매니저의 역할을 수행하게 됩니다.

젠스파크의 공동 창업자이자 CTO인 카이화 주(Kaihua Zhu)는 “AI 네이티브 환경에서 일하는 사람은 사실상 모두가 매니저입니다”라고 설명하며, 이 방식을 실무에 완전히 녹여냈습니다.

4개월 만에 3,600만 달러 달성: 슈퍼 에이전트의 위력

젠스파크의 대표 제품인 ‘슈퍼 에이전트(Super Agent)’는 지난 2024년 4월 2일 정식 출시 이후 단 9일 만에 연간 반복 매출 1,000만 달러를 기록했습니다. 이후 불과 석 달 만에 성장 속도는 더욱 가팔라지며, 약 3,600만 달러 ARR에 도달했습니다.

슈퍼 에이전트는 검색을 넘어 문서 작성, 정보 조사, 통화 요약, 프레젠테이션, 팟캐스트 제작까지 가능한 ‘데스크탑 자동화 에이전트’입니다. 다양한 업무를 실행하기 위한 특화 기능이 빠르게 출시되며, 실사용자의 피드백에 즉시 반영되는 구조를 갖추고 있기 때문에 이처럼 빠른 성과를 거둘 수 있었습니다.

매주 새 기능 출시: 조직문화가 만든 속도

젠스파크는 매주 새 기능을 릴리즈하는 ‘초고속 출시 전략’을 실현하고 있습니다. 실제로 출시 이후 약 4개월 동안 다음과 같은 주요 기능이 추가되었습니다.

예를 들어, 출시 보름 만인 4월 22일에는 다양한 템플릿을 활용할 수 있는 AI 기반 슬라이드 생성기가 공개되었고, 이어서 5월 8일에는 클릭 한 번으로 스프레드시트를 작성할 수 있는 AI 시트가, 6월에는 이메일·캘린더·드라이브를 관리해주는 AI 비서, 7월에는 팟캐스트를 자동으로 제작하는 AI Pods가 나왔습니다. 8월에는 서로 다른 역할의 AI 에이전트 최대 10개를 동시에 작동시킬 수 있는 멀티에이전트 기능까지 추가됐습니다.

이러한 기능 출시 속도는 단순한 기획과 개발에 그치지 않습니다. 젠스파크는 전 사원이 제품 팀에 소속되어 있고 “우리는 우리 제품의 사용자다”라는 철학을 조직 전반에 공유하고 있기 때문에 제품이 곧 업무 방식이 되고, 업무 방식이 곧 제품 개선으로 이어지는 실시간 순환 구조가 만들어지고 있습니다.

AI 에이전트 전쟁, 오픈AI에 도전하는 젠스파크

젠스파크는 기술 경쟁에서도 눈에 띄는 전략을 펼치고 있습니다. 이들의 슈퍼 에이전트는 앤트로픽(Anthropic)의 Claude 기반으로 작동하며, 오픈AI의 챗GPT와 직접 비교해볼 수 있는 테스트 프로그램을 운영하고 있습니다. 젠스파크는 이를 ‘100만 달러 사이드 바이 사이드 AI 쇼다운’이라고 명명했습니다.

예를 들어, 동일한 조건으로 ‘12페이지 분량의 재무 슬라이드 만들기’ 요청을 두 플랫폼에 입력하면, 사용자들은 결과물을 비교해 두 제품의 실제 성능 격차를 판단할 수 있습니다. 첫 번째 라운드에서는 오픈AI가 더 좋은 결과를 낸 경우가 429건에 달했지만, 그 데이터를 투명하게 공개하며 진화하는 모습을 보여주고 있습니다.

젠스파크는 이 경쟁에서 기술적 차별화를 위해 ‘혼합형 에이전트(Mixture-of-Experts, MoE)’ 접근을 택하고 있습니다. 즉, 작업에 따라 크기와 성능이 다른 LLM들을 조합해 사용하는 방식입니다. 또한 80개 이상의 AI 도구와 10개 이상의 데이터세트를 연동해 AI가 실제로 활용할 수 있는 실용성을 높였고, 초거대 모델보다는 경량화된 구조를 통해 더 빠른 응답성에 집중하고 있습니다.

20명이 만든 속도, AI 네이티브 팀의 일하는 방식

젠스파크의 팀 규모는 현재 20명 내외로 매우 적은 편입니다. 하지만 이 팀은 대형 조직이 수개월 걸릴 일을 매주 반복적으로 실행하면서 제품과 기능을 진화시키고 있습니다.

구성원 대다수가 개발자 출신이며, 팀 내 80% 이상의 코드는 AI가 작성한 뒤 사람이 리뷰하는 방식을 따릅니다. 별도의 계층적 의사결정 구조 없이, 구성원 각자가 문제를 정의하고 직접 해결합니다. 잦은 릴리즈와 빨라진 피드백 루프 덕분에 제품은 계속 진화하고 있습니다.

CTO 카이화 주는 젠스파크 팀을 마치 ‘어벤저스’처럼 묘사하며, 각기 다른 역량을 가진 소수의 전문가들이 자율적으로 움직이는 유기체 같은 조직이라고 강조했습니다.

젠스파크가 보여주는 AI 조직문화의 미래

젠스파크는 단순히 AI 도구를 잘 사용하는 조직이 아닙니다. 운영 체계 자체가 ‘AI 중심’으로 구성되어 있고, 이것이 실질적인 기업 성과로 이어진다는 점에서 AI 시대의 새로운 조직 모델을 제시하고 있습니다.

특히 다음 세 가지 요소는 향후 AI를 전략적으로 도입하고자 하는 기업들에게 핵심적인 참고 포인트가 될 수 있습니다.

첫째, 빠른 릴리즈를 가능하게 해주는 자동화된 코드 작성 및 검수 시스템을 도입했습니다. 둘째, 적은 인력으로도 높은 생산성을 발휘하는 ‘AI 증강 팀(Augmented Team)’ 모델을 실현하고 있습니다. 셋째, 구성원 모두가 제품의 사용자이자 개선 아이디어의 출처가 되는 ‘자기소비(Self-use)’ 문화를 정착시켰습니다.

마무리하며

젠스파크의 사례는 단순히 기술이 빠르게 발전하고 있다는 사실을 보여주는 것이 아닙니다. 오히려 조직이 어떻게 AI를 중심에 두고 진화할 수 있는지를 구체적으로 보여줍니다. 빠른 실행, 반복 가능한 성장, 그리고 기술 중심의 문화를 조화시킬 수 있다면, 젠스파크와 같은 성공도 충분히 현실이 될 수 있다고 말입니다.

AI와 함께 일하는 시대, 당신의 조직은 어떤 방식으로 진화하고 있습니까? 지금이 아마 그 답을 찾기에 가장 좋은 시점일 것입니다.

참고

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OpenAI가 2025년 8월 8일(한국 시간) GPT-5를 공식 출시하며 인공지능 기술의 또 한 번의 도약을 알렸습니다. GPT-4 이후 약 2년 반 만의 업그레이드로, 이번에는 GPT-5, GPT-5 Pro, GPT-5 Mini, GPT-5 Nano의 4종 라인업을 통해 더욱 세분화된 사용자 수요에 대응하고 있습니다.

GPT-5 출시는 단순한 기능 향상 차원을 넘습니다. 하나의 명령어만으로 복잡한 소프트웨어를 실시간으로 생성할 수 있는 ‘소프트웨어 온디맨드(Software-on-Demand)’ 시대의 개막이라는 점에서 의미를 생각해볼 수 있을 것 같습니다.

GPT-5란 무엇인가?

GPT-5는 OpenAI가 개발한 최신 대규모 언어 모델(LLM)로, 이전 버전인 GPT-4보다 더 뛰어난 추론 능력과 맥락 이해력을 갖추었습니다. 특히 다양한 상황에서 멀티태스크를 효율적으로 수행하도록 설계되어, 한층 자연스러운 사용자 경험을 제공합니다.

가장 큰 변화는 다양한 버전으로의 세분화입니다. 기본형인 GPT-5는 대부분의 일반적인 작업을 커버하며, GPT-5 Pro는 복잡한 분석과 고급 비즈니스 환경에 적합합니다. 이에 비해 GPT-5 Mini는 신속한 처리와 효율성이 필요한 작업에 활용도가 높고, GPT-5 Nano는 모바일 및 임베디드 환경에서도 작동 가능한 경량화 모델입니다.

이처럼 성능과 속도의 균형을 고려한 라인업은 사용자에게 맞춤형 선택지를 제공하며, 접근성과 활용성 모두에서 한층 강화된 점이 특징입니다.

GPT-5로 실현되는 ‘소프트웨어 온디맨드’

GPT-5의 가장 혁신적인 기능 중 하나는 ‘소프트웨어 온디맨드’입니다. 사용자는 단 한 줄의 지시문만으로도 완전한 작동이 가능한 소프트웨어를 실시간으로 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 데모에서는 “프랑스어 학습용 게임 앱을 만들어줘”라는 지시만으로 캐릭터, UI, 언어 변경 기능 등을 갖춘 완성형 애플리케이션이 자동 생성되었습니다. GPT-4에서는 같은 결과를 얻기 위해 여러 차례의 시도와 수정을 거쳐야 했던 데 비해, GPT-5는 이른바 ‘원샷(one-shot)’ 생성에 가까운 완성도를 보여주었습니다.

이는 기존 개발 프로세스를 획기적으로 단축시키며, 개발 리소스가 부족한 기업에게는 뛰어난 해결책이 될 수 있습니다.

개발자용 기능 개선 및 API 확장

GPT-5는 개발자 친화적인 기능에서도 눈에 띄는 개선을 이뤘습니다. 단순히 성능이 뛰어난 모델이 아니라, API 플랫폼으로서의 역할에 충실한 구조로 설계되어 있습니다.

대표적인 향상 기능으로는 자유 형식의 함수 호출이 가능합니다. JSON과 같은 형식에 구애받지 않고 SQL 쿼리나 쉘 명령어 형태로 직접 호출이 가능해졌습니다. 또한 어떤 API를 호출할지에 대한 판단을 AI가 자동으로 제안하거나, 개발자가 직접 설정할 수 있습니다.

응답 길이를 상황에 따라 간결형, 표준형, 상세형으로 조정할 수 있고, 출력 결과를 정해진 문법이나 형식에 따라 구조화해서 받을 수도 있습니다. 응답 품질 또한 대폭 향상되어, 예컨대 2025년 AI 수학 경시(AIME) 테스트에서 GPT-5는 100% 정답률을 기록했습니다. 의료 테스트에서는 긴급 진단 모델로도 가능성을 입증하고 있습니다.

하나의 플랫폼에서 이런 수준의 제어와 성능을 동시에 제공하는 것은 GPT-5가 처음이라고 해도 과언이 아닙니다.

ChatGPT에서의 기본 모델화

GPT-5는 이제 선택이 아닌, 기본입니다. 기존 ChatGPT 사용자라면 모든 대화는 GPT-5 기반으로 이루어지며, 이에 따른 반응 속도, 맥락 인식, 문장 이해 수준 모두에서 향상된 품질을 체감할 수 있습니다.

무료 사용자도 GPT-5와 GPT-5 Mini 기능에 접근할 수 있으며, 월 20달러의 ChatGPT Plus 요금제에서 기본 설정으로 제공됩니다. 더 높은 수준의 AI 분석이 필요한 사용자는 ChatGPT Pro(월 200달러), 기업 전용 플랜 등을 통해 GPT-5 Pro를 사용할 수 있고, 복잡한 질의응답 환경에서도 안정적으로 대응할 수 있습니다.

또한 시스템이 자동으로 가장 적합한 모델을 선택해주는 ‘라우팅 기능’이 내장되어 있어, 사용자가 어떤 모델을 쓸지 고민할 필요조차 없습니다.

경쟁사 대비 GPT-5의 강점

Anthropic의 Claude 4 시리즈, 구글의 Gemini 2.5 등 여러 경쟁 모델들이 있지만, GPT-5는 균형 잡힌 접근성과 성능으로 여전히 시장 선두를 지키고 있습니다.

특히 GPU 자원이 제한된 모바일 환경이나 저비용 시스템에서도 쓸 수 있는 Nano 모델부터, 복잡한 계산과 논리 분석에 최적화된 Pro 모델까지, 폭넓은 사용자 층을 포괄하고 있다는 점이 강점입니다.

사용자 관점에서 보면, 단일 플랫폼을 통해 다양한 상황에 맞는 AI 모델을 무리 없이 활용할 수 있다는 것이 GPT-5의 가장 큰 경쟁력이라 할 수 있습니다.

GPT-5, 박사급 전문가의 탄생

OpenAI의 CEO 샘 알트먼은 GPT-3를 두고 “고등학생과의 대화 같았다”고 했고, GPT-4는 “대학생 수준”이라고 표현한 바 있습니다. 그에 따르면 GPT-5는 드디어 “박사급 전문가” 수준의 성능을 구현한 모델입니다.

실제 사용 예시를 보면, 복잡한 진단이나 문제 해결이 필요한 대화에서 놀랄 만큼 정확하고 자연스러운 반응을 보여줍니다. 예를 들어, 의료 상담에서는 환자의 나이, 건강 상태, 지역 등 다양한 요소를 고려해 맞춤형 답변을 제공합니다. 더 이상 정보 검색을 넘어서, 실제 전략적 조언을 줄 수 있는 “경량 전략 파트너”로서의 기능이 강화된 것입니다.

앞으로의 방향성과 사용자 중심 철학

GPT-5 이후에도 OpenAI는 사용자 중심의 진화를 멈추지 않고 있습니다. 곧 출시 예정인 ChatGPT 업데이트에서는 대화 스타일을 개인화하거나, 음성 명령과 감정 톤까지 세세하게 조정할 수 있는 기능이 포함될 예정입니다. 또한 Gmail이나 Google Calendar, Contacts와 직접 연동되는 통합 기능도 업데이트 항목에 포함되어 있습니다.

특히 ‘질문을 거절하기보다는 최선의 도움을 제공’하려는 방향으로 설계된 ‘안전한 완성(Safe Completion)’ 기능은, AI 인터페이스의 철학적 진화를 예고하고 있습니다.

결론: GPT-5는 기술이 아닌 시대의 전환점

GPT-5는 단순한 업그레이드가 아닌, 인공지능의 미래를 한 걸음 더 앞당긴 실질적인 전환점으로 평가할 수 있습니다. 개인 사용자부터 글로벌 대기업에 이르기까지, 누구나 활용 가능한 기반 기술로 진화했으며, 특히 ‘소프트웨어 생성 자동화’와 같은 기능은 개발과 비즈니스 모델 자체를 재정의하고 있습니다.

완전한 일반 인공지능(AGI)에는 아직 이르지 않았지만, GPT-5는 그 첫 실질적인 도약으로 기록될 것입니다. 그리고 이 기술은 지금 이 순간에도 수많은 업무, 회의, 대화 속에서 살아 움직이며, 우리 모두의 업무 방식을 바꾸고 있습니다.

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