‘질문에만 답하는 AI’는 옛말…오픈AI ‘챗GPT 워크’로 업무까지 맡긴다 [현장+]

챗GPT에 질문을 던져 답을 받아보는 데서 한 단계 더 나아갔다. 수십 개 자료를 찾아 표로 정리하고 데이터를 분석한 뒤 보고서 초안까지 만든다. 매주 새로 들어온 업무 정보를 확인해 기존 자료를 업데이트하는 일도 맡길 수 있다. 생성형 인공지능(AI)의 활용 무대가 ‘답변’에서 ‘업무 수행’으로 빠르게 넓어지고 있다.

오픈AI가 20일 서울에서 업무 대행 AI ‘챗GPT 워크’를 시연하고 국내 연구·언론 현장의 활용 사례를 공개했다.

지난달 출시한 챗GPT 워크는 이용자가 목표를 제시하면 여러 단계의 작업을 나눠 수행하고 문서와 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹 애플리케이션 등 실제 결과물까지 만드는 서비스다.

기존 챗GPT와 가장 큰 차이는 ‘답을 주는 것’에서 그치지 않는다는 점이다. 슬랙이나 구글 드라이브처럼 이용자가 허용한 업무 도구에서 필요한 자료를 찾고 이를 분석한 뒤 결과물 제작까지 한 흐름으로 이어간다. 오픈AI의 코딩 에이전트 ‘코덱스(Codex)’ 기술과 GPT-5.6을 기반으로 한다.

이날 심대열 오픈AI 코리아 엔지니어는 여러 기능을 연결해 실제 업무가 진행되는 과정을 보여줬다.

가령 회사 내부 자료가 필요하면 플러그인을 통해 슬랙과 구글 드라이브 등에 흩어진 정보를 가져온다. 이를 토대로 내용을 분석하고 프레젠테이션이나 문서를 작성할 수 있다. 내장 브라우저로 외부 자료를 조사하거나 컴퓨터 사용 기능을 활용해 필요한 작업을 이어가는 것도 가능하다.

한 번 시킨 일을 정기적으로 반복할 수도 있다. 예약 작업(Scheduled Tasks)을 설정하면 정해진 시점마다 새로운 정보를 확인하고 변화가 있을 때 기존 프로젝트를 업데이트하도록 맡길 수 있다. 사람이 매번 자료를 다시 찾고 정리해야 했던 반복 업무를 AI가 대신 수행하는 방식이다.

오픈AI가 이날 특히 강조한 것은 개발 업무를 넘어선 활용 가능성이다. 실제 현장에서는 연구와 언론 취재에 AI 에이전트를 적용한 사례가 소개됐다.

고길곤 서울대학교 정보화본부장 겸 행정대학원 교수는 코덱스를 활용해 국가별 통계와 법령, 정책 문서, 학술자료를 수집하고 이를 분석 가능한 형태로 정리하는 연구 업무를 수행했다. 데이터 분석 이후 연구보고서 초안을 만드는 단계까지 AI를 활용했다.

예전에는 연구자가 여러 기관과 사이트를 오가며 자료를 찾고 형식을 통일하는 데 상당한 시간을 들여야 했다. 이 작업을 AI가 맡으면서 연구자는 출처와 사실관계를 검증하고 결과가 무엇을 의미하는지 해석하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다는 설명이다.

언론 현장에서의 활용 사례도 나왔다. 이경희 중앙일보 콘텐트1부국장은 공직자 재산공개 데이터를 AI와 함께 취재용 대시보드로 만든 경험을 소개했다. 기관마다 형식이 다른 데이터를 표준화하고 오류를 점검한 뒤 인물·기관 검색과 연도별 비교, 재산 변동 등을 한눈에 살펴볼 수 있도록 구현했다.

AI가 단순히 기사를 대신 쓰는 것이 아니라 취재 전 단계에서 반복적으로 발생하는 데이터 정리와 검증을 맡는 방식이다. 코덱스가 대량의 데이터를 변환하고 이상값을 찾아내면 기자가 예외 사례를 다시 확인하고 어떤 변화에 기사 가치가 있는지를 판단한다.

200쪽이 넘는 자료집을 제작하는 데도 AI가 활용됐다. 기사와 이미지를 추출하고 자료를 배열하는 작업부터 편집과 제작, 검수까지 코덱스와 협업했다.

이 같은 사례는 AI 에이전트의 경쟁 무대가 개발자를 넘어 일반 사무직과 전문직으로 이동하고 있음을 보여준다.

오픈AI가 지난달 9일 챗GPT 워크를 출시할 당시 코덱스의 전 세계 주간 이용자는 500만명을 넘어선 상태였다. 개발자를 위해 출발한 코덱스를 업무 전반으로 확장하면서 현재 챗GPT 워크와 코덱스를 합친 주간 활성 이용자 수는 1000만명을 넘어섰다.

오픈AI가 최근 공개한 기업 이용 데이터에서도 이런 변화가 나타난다. 올해 2월 이후 기업 내 코덱스 주간 이용자 증가폭은 법무가 108배, 영업과 채용이 각각 41배, 마케팅이 26배에 달했다. 같은 기간 엔지니어링 부문의 증가폭은 5배였다. 코딩에서 시작된 에이전트형 AI가 일반 지식 업무로 빠르게 퍼지고 있다는 의미다.

다만 AI가 업무를 직접 수행할수록 사람이 결과를 검증하는 과정은 더욱 중요해진다. 조사 대상이나 자료 출처를 잘못 선택하면 이후 분석과 결과물에도 오류가 이어질 수 있기 때문이다. 이날 소개된 연구와 취재 사례에서도 최종 사실 확인과 해석, 기사 가치 판단은 사람이 담당했다.

AI 도입으로 사람의 역할이 사라진다기보다 업무의 중심이 자료 수집과 반복 작업에서 검증과 판단으로 옮겨가고 있다는 설명이다.

음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 “AI를 잘 활용한다는 의미가 빠르게 바뀌고 있다. 이제는 더 좋은 답을 얻는 데 그치지 않고, AI에 실제 업무를 맡기고 사람은 더 중요한 판단과 문제 해결에 집중하는 방향으로 활용 방식이 확장되고 있다”며 “챗GPT 워크를 통해 더 많은 사람들이 익숙한 챗GPT 안에서 에이전트형 AI가 실제 업무를 어떻게 바꿀 수 있는지 직접 경험하고, 자신의 업무에 맞는 새로운 활용 방식을 발견할 수 있기를 바란다”고 말했다.

이혜민 기자 hyem@kukinews.com