5월 2025 - 7 / 5 페이지

Notion AI 회의록: 새로운 기준이 되다

회의 메모는 하루에도 몇 번씩 반복되는 직장인의 루틴입니다. 말은 빠르게 오가고, 기록은 손으로 남기다 보니 중요한 내용을 놓치기 쉽습니다. 특히 재택 근무와 화상회의가 일상화되면서, 회의를 기록하고 요약하는 일은 그 자체로 또 다른 업무가 되었습니다.

이제는 변화가 필요합니다. Notion이 최근 선보인 AI 기반 회의 녹취 및 요약 기능은 그런 필요에 정확하게 응답하고 있습니다. 단순한 노트 앱의 한계를 넘어, 생산성 플랫폼으로 도약하고 있는 Notion AI 회의록은 노트테이커 시장에서 Granola, Otter, Zoom Assistant 등 기존 강자들과 본격적인 경쟁에 나서고 있습니다.

이 글에서는 Notion의 새로운 회의 녹취 기능의 특징을 중심으로, 사용법과 경쟁 제품과의 차별점, 실제 비즈니스 활용 사례까지 상세히 살펴보았습니다. AI 기반 노트 테이커 도입을 고려 중이라면, 이 내용을 참고해보시기 바랍니다.

Notion AI 회의록 기능, 무엇이 달라졌나?

최근 Notion이 정식 출시한 회의 녹취 기능은 회의 중 실시간 음성을 텍스트로 전환하고, 회의 이후에는 AI가 자동으로 주요 내용을 요약해주는 기능입니다. 기존의 Notion 사용자에게 익숙한 ‘페이지 기반 문서 시스템’ 안에서 이 기능이 자연스럽게 작동한다는 점이 눈에 띕니다.

기능 사용법은 간단합니다. 회의 중 /meet 명령어를 입력하면 AI가 자동으로 음성을 녹음하고 텍스트로 변환하며, 회의 종료 후 요약본을 생성합니다. 단, 참여자들의 동의를 받는 과정은 필수입니다. 회의를 시작하기 전 “모든 참가자로부터 동의를 받았습니다”는 확인 절차를 거치는데, 이는 개인정보 보호법을 고려한 중요한 설계입니다.

핵심 기능을 깊이 들여다보면

Notion이 선보인 AI 회의 녹취 기능은 크게 세 가지 요소로 구성됩니다.

먼저 실시간 음성 인식 능력이 있습니다. 현재는 데스크톱 Mac 앱(버전 4.7.0 이상)에서 사용 가능하며, 추후 모바일로 확장될 예정입니다. 실제 테스트 사례에서도 비교적 선명하고 정확한 문장 변환 결과를 보여줬습니다.

그다음은 AI 요약 기능입니다. 회의가 끝나면 주요 내용과 발언자를 기준으로 요약을 자동 생성합니다. 사용자는 이 내용을 마케팅 회의, 일일 스탠드업 등 다양한 형식으로 정리하고 재활용할 수 있어, 다른 팀에게 공유하거나 외부 툴로 옮기기도 수월합니다.

마지막으로 다국어 지원입니다. Notion은 영어, 한국어, 독일어, 프랑스어, 스페인어 등을 포함해 10개 이상의 언어를 지원합니다. 글로벌 팀이 함께 일하는 환경에서는 이 점이 매우 큰 장점으로 작용합니다.

왜 지금, AI 기반 회의 녹취가 필요한가?

회의 녹취와 요약은 단순한 자동화 기능처럼 보일 수 있지만, 실제 업무 효율에는 큰 변화를 가져옵니다.

무엇보다 회의 중에는 경청에만 집중할 수 있다는 점이 가장 큽니다. 중요한 내용을 놓치지 않고, 비즈니스 결정 흐름도 자연스럽게 기록됩니다. 회의 이후에는 요약 문서를 빠르게 회람할 수 있어 ‘누가 어떤 이슈를 맡았는지’에 대한 명확한 추적이 가능해지고, 리더십 보고 자료를 만드는 시간도 대폭 줄어듭니다. 특히 휴가나 이직 등으로 인한 공백이 생길 때도, 회의 내용이 정리된 자료 하나면 빠르게 업무를 이해할 수 있는 환경이 마련됩니다.

AI 회의록은 단순한 회의 기록이 아니라, 조직의 협업 방식을 변화시키는 도구가 되고 있습니다.

경쟁 제품과의 비교: Notion은 무엇이 다른가?

AI 노트테이커를 고민 중이라면, 어떤 제품이 우리 조직에 맞는지 비교해보는 것이 필요합니다. 현재 시장에서는 Notion 외에도 Otter.ai, Zoom Assistant, Granola 같은 제품들이 있습니다.

Otter와 Zoom Assistant는 줌이나 팀즈 같은 회의 플랫폼을 중심으로 작동합니다. 이미 사용하는 회의 툴과 연동되는 편의성은 있으나, 다국어 지원이나 문서화 측면에서는 한계가 있습니다. 특히 글로벌 환경에서는 언어 처리 정확도가 중요한데, 이 부분에서 부족함이 드러납니다.

Granola는 스타트업 중심의 세일즈 팀이 주로 사용하는 도구로, 슬랙과의 최적화된 연동이 강점입니다. 하지만 Notion처럼 다양한 포맷으로 기록을 남기거나 문서화하기에는 다소 제약이 있습니다.

반면 Notion은 자사 생태계 내에서 노트, 위키, 캘린더 등과 안정적으로 통합되며, 여러 언어를 지원하면서도 직관적인 UI를 제공합니다. 즉, 회의록을 문서로 남기고 이어서 업무 계획으로 연계하거나, 계속해서 검색·활용하는 데 적합한 구조를 갖추고 있습니다.

실제 활용 사례 예시

실무에서 AI 녹취 기능이 어떻게 활용되고 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

SaaS 스타트업 A사는 한국, 미국, 독일 3개국에 팀을 운영하며 매주 글로벌 마케팅 회의를 진행합니다. 과거에는 회의록 작성에만 1시간을 쓰던 팀이, Notion을 도입한 이후 10분 내로 회의 요약과 공유까지 끝내고 있습니다.

또 다른 예로, B기업의 HR팀은 인턴 온보딩 미팅을 매번 수기로 정리하던 과정을 자동 녹취-요약으로 대체했고, FAQ 문서로 재구성해 인턴들이 직접 참고할 수 있도록 만들었습니다. 반복 설명의 부담이 줄고, 일관된 교육 품질도 확보할 수 있었습니다.

스타트업 C사는 투자자와의 미팅 내용을 Notion에 기록해 투자 관리 페이지에 바로 반영하고 있습니다. 중요한 포인트를 놓칠 일이 없어졌고, 다음 미팅 준비도 이전 내용 기반으로 전략적으로 접근할 수 있게 되었습니다.

도입 전 고려해야 할 사항

효율적인 도입을 위해 몇 가지 체크포인트도 필요합니다.

먼저, 참여자의 동의를 확보하는 절차를 사전에 업무 프로세스로 포함시키는 것이 좋습니다. AI 기반 녹취는 여전히 기술이기에, 사용자와의 신뢰 확보가 중요하기 때문입니다.

또한 음성 인식의 정확도를 높이기 위해 회의실 환경이나 마이크 품질에 신경을 써야 합니다. 배경 소음이 적고 음성이 명확히 들리는 공간일수록, AI 텍스트 변환도 좋아집니다.

마지막으로 회의 요약 포맷을 미리 팀에 맞게 설정해 놓으면 매번 같은 흐름의 문서를 관리할 수 있어, 협업과 회람이 훨씬 쉬워집니다.

노션의 다음 그림: 단순 노트 앱을 넘어서

Notion은 지난 몇 년간 단순한 메모 도구에서 생산성 플랫폼으로 도약하기 위해 다양한 기능을 추가해 왔습니다. 캘린더, 이메일, 검색 기능 연동에 이어, 회의록 기능은 그 전략의 연장선으로 보입니다.

특히 향후 발표 예정인 엔터프라이즈 서치 기능은 구글 워크스페이스나 MS 오피스365처럼 방대한 데이터 속에서 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 한다는 점에서 주목받고 있습니다.

회의 기록, 문서화, 업무 전환까지 Notion 안에서 자연스럽게 연결된다는 것이 경쟁 제품들과 가장 확연히 다른 차별점입니다.

결론: Notion, 단순한 AI 기능 이상의 의미

회의록 작성은 이제 선택이 아니라 조직의 경쟁력을 좌우하는 요소가 되고 있습니다. 디지털 협업 환경이 일상이 된 현재, 회의 내용을 남기고 공유하고 검색하는 모든 과정이 자동화된다면 조직 내 업무 속도는 완전히 달라질 수 있습니다.

Notion은 이 흐름 속에서 단지 하나의 AI 기능을 제공하는 것을 넘어서, 업무 방식 자체를 바꾸는 사용자 경험을 제공합니다. 다양한 언어, 뛰어난 UI, 유연한 통합성은 그 경쟁력을 뒷받침합니다.

만약 협업 방식에 AI 기반 회의 정리가 필요하다면, Notion은 그에 대한 훌륭한 해답이 될 수 있습니다. 한 번 직접 사용해보시길 추천드립니다. 변화는 생각보다 가까운 곳에 있습니다.

아마존과 AI가 바꾸는 일자리 미래: 인간이 로봇과 함께 일하는 시대가 온다

AI 기술이 빠르게 일상의 일부로 자리 잡아가고 있습니다. 이제 우리는 단순히 일을 자동화하는 수준을 넘어서, 일하는 방식 자체가 달라지는 전환점을 마주하고 있습니다. 특히 아마존처럼 글로벌 대기업들이 물류 창고 등을 중심으로 본격적인 로봇 자동화를 도입하면서, ‘일자리가 사라질 것’이라는 걱정 속에서도 새로운 형태의 직업이 등장하고 있습니다.

이번 글에서는 아마존이 실제로 도입한 첨단 자동화 시스템과 그에 따라 창출되는 새로운 직업군을 중심으로, 일자리 미래 즉 AI가 인간 노동과 어떻게 공존하고 있는지를 살펴보겠습니다. 이 변화는 언제 올지 모를 미래가 아니라, 이미 현재 우리가 맞닥뜨린 현실입니다.

AI와 로봇이 주도하는 물류 산업 혁신

아마존은 자동화를 통해 물류 효율성을 극대화하고 있습니다. 이미 많은 물류창고에서 로봇이 물건을 분류하고 이동시키며, 포장 작업까지 담당하고 있습니다. 2025년 기준, 전체 고객 주문의 75% 이상이 로봇의 도움을 받아 처리되고 있다고 합니다.

특히 주목할 만한 로봇은 ‘Vulcan’이라는 이름을 가진 자율작업 로봇입니다. 이 로봇은 단순한 기계팔이 아닌, 촉각을 통해 섬세한 작업이 가능한 기기로 설계되었습니다. 높은 선반이나 바닥처럼 작업자가 다루기 어려운 위치의 물체를 효과적으로 꺼낼 수 있어, 물리적으로 부담스러운 업무를 대체하는 역할을 합니다. 그 결과, 인간 작업자는 보다 안전하고 효율적인 위치에서 물건을 다루게 되며, 업무 환경 자체가 재설계되고 있는 것입니다.

이처럼 로봇이 인간의 노동을 완전히 대신하는 것이 아니라, 부담을 덜어주는 동료이자 보조 역할로 자리 잡고 있다는 점에서 의미 있는 변화라 할 수 있습니다.

단순 자동화 너머의 이야기: 인간이 사라질까?

기술 혁신이 진행될수록 자연스럽게 드는 질문이 있습니다. “기계가 모든 일을 한다면, 우리는 어디서 어떤 일을 하게 될까?” 이는 단순한 우려가 아니라 기업과 사회 전반이 고민해야 할 질문입니다.

아마존은 이를 위해 능동적인 해법을 제시하고 있습니다. Vulcan 같은 로봇 도입과 함께 기존 물류 직원들에게 로봇 관리 및 유지보수 교육을 제공하며, ‘로봇 기술자’로의 전환을 적극적으로 유도하고 있습니다. 일자리를 단순히 기계에 넘기는 것이 아니라, 새로운 스킬을 갖춘 기술 인력으로 성장할 수 있도록 지원하고 있는 것입니다.

이러한 흐름은 산업 전반이 ‘기술 기반 노동 중심의 사회’로 전환되고 있다는 조짐으로 읽힙니다. 단순 작업에서 기술직으로 이동하며, 노동자의 역량과 경제적 가치 또한 함께 높아지는 새로운 일자리 구조가 만들어지고 있는 셈입니다.

새로운 일자리의 등장: “자동화 감시자”라는 직업?

AI와 로봇이 대부분의 반복 작업을 수행하게 되면, 인간의 역할은 어떤 형태로 남게 될까요? 이미 변화의 조짐은 여러 산업에서 확인되고 있습니다.

예를 들어, 예전에는 생소했던 셀프 계산대가 지금은 대형마트의 표준이 되었습니다. 하지만 이 역시 사람이 완전히 빠지지 않았습니다. 매장에는 각 계산대를 동시에 살피며 오류를 수정하고 고객 문의를 돕는 ‘셀프 계산대 관리자’ 역할이 필요합니다.

이와 비슷하게, 앞으로는 ‘조리 로봇 관리자’, ‘자동화 물류 시스템 감시자’, ‘자율 운송 로봇 운용자’ 같은 직업이 늘어날 것으로 보입니다. 로봇과 자동화 기술이 늘어날수록, 이를 통제하고 판단하는 ‘사람의 역할’은 더욱 중요해지는 셈입니다.

결국, 아무리 기계가 정교해진다 해도 맥락을 이해하고 고객과 소통하는 일, 돌발 상황에 즉각 대응하는 역량은 인간만의 영역으로 남아 있습니다.

스킬 재교육의 필요성: AI 시대의 생존 전략

AI 기술을 배우는 것은 이제 특정 개발자나 엔지니어만의 일이 아닙니다. 현실 사례를 보면, 창고에서 일하던 근로자가 로봇 관리 역할로 전환되고, 패스트푸드 매장의 직원이 키오스크 시스템을 유지 보수하게 되는 시대가 열린 것입니다.

아마존은 내부적으로 이런 변화를 준비할 수 있도록 직원 대상 재교육 프로그램을 운영 중입니다. 미국 캘리포니아의 경우, 저소득층 근로자를 위한 AI 교육 바우처 제도를 시도하고 있습니다. 일본 도요타 역시 조립라인 근로자를 대상으로 로봇 프로그래밍을 가르치며, 기술 기반 산업 전환에 대응하고 있습니다.

이런 흐름은 곧 우리 사회에도 도달할 것입니다. 지금 목표를 정하고 준비하는 기업과 개인만이 AI 시대에서 자리를 지킬 수 있습니다.

과연 모든 산업에 적용될 수 있을까?

하지만 모든 산업이 같은 속도로 자동화될 수 있는 것은 아닙니다. 물류나 제조업처럼 표준화된 작업이 많은 곳에서는 로봇 도입이 더 빠르게 진행되지만, 고객과의 접점이 많은 업종은 여전히 사람 중심일 수밖에 없습니다.

예를 들어 아마존이 추진한 무인 매장 ‘Amazon Go’ 프로젝트는 센서를 활용해 계산대 없는 쇼핑 환경을 구현했습니다. 기술적으로 혁신이었지만, 실제로는 인도에서 수많은 사람들이 영상 데이터를 수동으로 라벨링해야 했다는 사실도 드러났습니다. 즉, 완전 무인 운영에는 여전히 사람의 손길이 필수적인 부분이 있는 것입니다.

따라서 기술은 사람을 대체하기보다는, 어떤 과정을 ‘비가시화된 방식’으로 연결하고 보조하는 형태로 진화하고 있다고 볼 수 있습니다.

기술 진보에 따른 인간 중심 노동의 재해석

우리가 받아들여야 할 중요한 진실이 하나 있습니다. 기술은 인간의 자리를 빼앗는 것이 아니라, 인간의 노동 방식을 바꾸고 있다는 점입니다.

아마존의 사례는 이를 명확히 보여줍니다. 로봇은 비용 절감을 위한 도구만이 아니라, 인간과 협업할 수 있는 ‘동료’가 되어가고 있습니다. 이 협업 구조 속에서 사람은 단순 반복 작업이 아니라, 프로그래밍, 데이터 분석, 실시간 대응 같은 역할로 이동하고 있습니다. 미래에는 이런 역할을 잘 이해하고 해석할 수 있는 능력이 경쟁력의 핵심이 됩니다.

즉, AI 시대에 요구되는 역량은 노동 그 자체가 아니라, ‘기술과 인간이 함께 일하는 방식을 설계하고 운영할 수 있는 능력’입니다.

정리하며: 일자리 미래, 지금 준비하지 않으면 늦는다

로봇과 AI에 일자리를 빼앗길까 두려워하던 시대는 끝났습니다. 이제는 그들과 어떻게 협업할지를 고민하고 준비해야 할 시점입니다. 아마존은 이미 이 해답을 실험하고 있고, 그 변화는 머지않아 전 산업에 퍼질 것입니다.

앞으로의 일은 손으로 하는 일이 아니라 머리와 감각, 그리고 협업 능력으로 수행해야 할 것입니다. 기술이 아무리 정교해도 인간의 따뜻함과 직관은 대체할 수 없습니다. 그리고 그 차이야말로 향후 기업이 차별화된 경쟁력을 갖게 되는 핵심이 될 것입니다. 이제 중요한 질문이 남습니다. 여러분의 조직은 이에 대해 얼마나 준비하고 계신가요? 지금이 그 답을 만들어야 할 때입니다.

ChatGPT GitHub 연결 : ChatGPT 딥 리서치 도구와 GitHub 연결 기능 출시로 개발자들의 업무 혁신 시작되다

OpenAI가 다시 한 번 개발자 도구 생태계에 중요한 변화를 주도하고 있습니다. 지난 2025년 5월 8일, OpenAI는 ChatGPT의 ‘딥 리서치(Deep Research)’ 기능에 GitHub 연결 기능을 추가했다고 발표했습니다. 이로써 ChatGPT GitHub 연결는 단순한 코딩 보조 도구를 넘어, 코드와 기술 문서를 깊이 있게 분석하고 질문에 답할 수 있는 고급 리서치 도구로 진화하게 되었습니다. 이번 글에서는 이 기능이 어떤 가능성을 열어주는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

ChatGPT 딥 리서치란?

ChatGPT 딥 리서치는 단순한 대화형 AI가 아닌, 고도화된 연구 도구입니다. 사용자가 특정 주제나 프로젝트에 대해 질문하면, 웹과 다양한 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 수집하고 이를 요약해 리서치 보고서를 생성해줍니다.

이번 업데이트를 통해 GitHub와의 연결이 가능해지며, 이제는 오픈소스 프로젝트의 코드 구조나 주요 기능 흐름을 분석해주는 기능까지 포함하게 되었습니다. 예를 들어 “이 리포지토리의 구성과 동작 원리를 설명해줘”라고 요청하면 ChatGPT가 전체적인 코드 흐름, 주요 의존성, API 사용 방식 등을 종합적으로 정리해 설명해줍니다. 이는 특히 코드 이해와 기술 분석이 중요한 기업, 개발자에게 큰 강점이 됩니다.

GitHub 연결 기능 소개

이번 발표에서 OpenAI는 ChatGPT 딥 리서치의 첫 공식 연동 도구로 GitHub 커넥터를 도입했습니다. 이 기능은 우선 베타 버전으로 ChatGPT Plus, Pro, Team 계정 사용자에게 제공되며, 이후 Enterprise 및 교육용(Edu) 플랜 사용자도 이용할 수 있게 될 예정입니다.

GitHub와 연결되면 사용자는 코드와 관련된 다양한 정보 요청을 자연어로 할 수 있습니다. 예를 들어, 원하는 코드베이스에 대해 질문을 하거나, 제품 명세서를 기술 작업과 의존성 관점으로 구조화해 설명해달라고 할 수 있고, 코드 구조와 디자인 패턴의 요약본을 받을 수도 있습니다. 특정 API를 어떻게 사용하고 있는지 실제 코드 예시를 기반으로 학습하는 것도 가능합니다.

단순한 텍스트 검색 기능을 넘어, 소프트웨어 아키텍처 차원에서의 이해를 도와주는 강력한 도구로 진화한 셈입니다.

개발자의 일상을 어떻게 바꾸는가?

이 기능은 개발자의 일상적 업무 방식에 실질적인 변화를 유도합니다. 아래 몇 가지 예시를 통해 어떤 차이가 생길 수 있는지 살펴보겠습니다.

신규 팀원이 합류했을 때 기존 코드베이스를 이해하는 데 상당한 시간이 걸리기 마련입니다. 하지만 이제는 ChatGPT에 “이 프로젝트의 구조와 주요 기능을 알려줘”라고 질문하는 것만으로도 핵심적인 내용을 빠르게 파악할 수 있습니다. 문서를 일일이 찾지 않아도 되고, 말로 전하는 데 들었던 시간도 줄어듭니다.

또 하나, 기술 문서를 만드는 작업은 많은 개발자에게 불편한 일입니다. 기능 개발에는 능하지만 이를 문서화해야 할 때면 시간이 부족하기 때문입니다. 그런데 이제는 “이 코드에서 API 호출 관련 내용을 문서 형식으로 정리해줘”라고 요청하면 ChatGPT가 흐름을 분석해 문서 초안을 자동으로 작성해줍니다. 특히 빠른 실행력이 중요한 스타트업에서 실질적인 도움이 될 수 있습니다.

실시간 코드 리뷰에서도 이 기능은 유용하게 활용될 수 있습니다. ChatGPT는 코드 변경이 전체 시스템에 어떤 영향을 줄 수 있는지 요약하고, 이전 기능과의 일관성이 유지되는지도 도와줍니다. 이는 형식적인 코드 리뷰를 넘어서 더 정밀한 품질 관리를 가능하게 만들어줍니다.

안전성과 접근 권한 관리

GitHub와의 연결로 인해 보안 걱정도 생길 수 있습니다. 기업 내부 코드가 외부로 유출될 위험성에 대한 우려가 대표적입니다. 이에 대해 OpenAI는 몇 가지 보안 정책을 적용하고 있습니다.

ChatGPT가 접근할 수 있는 코드 리포지토리는 사용자의 인증을 기반으로 제한되며, 사용자가 명시적으로 승인한 코드만 처리됩니다. 특히 Enterprise 플랜의 경우, 사내 인증 시스템과 연동되도록 설계되어 있어, 내부 보안 정책 안에서 이 기능을 안전하게 운용할 수 있습니다.

결론적으로, 내부 보안 체계를 갖춘 조직이라면 민감한 프로젝트라도 이 기능을 적절히 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다.

ChatGPT는 전문가를 대체하는가?

이번 GitHub 커넥터 기능은 확실히 개발 업무의 효율성을 높이는 도구입니다. 하지만 OpenAI 역시 이 기능이 전문 인력을 대체하는 것이 아님을 강조합니다. 오히려 시간과 노력을 절약해 전문가가 더 중요한 문제에 집중하게 해주는 보조 도구입니다.

그러나 여전히 AI는 종종 오류를 범할 수 있습니다. ‘AI 환각’이라 불리는 잘못된 정보 제공 사례도 여전히 존재합니다. 결과적으로 이 도구를 쓸 때는, 전문가가 내용을 확인하고 조율하는 작업이 필수입니다. 즉, 단순히 도구의 성능이 아닌, 이를 어떻게 활용하느냐가 생산성 향상의 핵심이라는 뜻입니다.

향후 전망: 커넥터 생태계 확대 예상

GitHub와의 통합은 그 시작에 불과합니다. OpenAI는 향후 다양한 협업, 디자인, 프로젝트 관리 도구와의 연결을 예고하고 있습니다. Slack, Notion 같은 협업 플랫폼, Figma, Jira 같은 디자인·기획 도구와의 연동이 대표적입니다. 나아가 기업 내부의 문서 저장소나 온프레미스(자체 서버 기반) 시스템과도 연계가 가능해질 전망입니다.

이는 ChatGPT가 특정 분야의 도우미를 넘어서, 전사적 생산성 플랫폼으로 진화할 수 있다는 신호입니다.

마무리하며

ChatGPT 딥 리서치의 GitHub 통합은 단순한 기능 추가가 아닙니다. 이는 개발자의 업무 방식과 팀 전체의 협업 구조, 더 나아가 기업의 기술 운용 방식을 바꿀 수 있는 중요한 전환점입니다. 반복작업의 자동화, 코드 이해도 향상, 문서화 부담 완화 등 실질적인 문제를 해결하는 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.

하지만 도구 자체가 모든 것을 해결해주지는 않습니다. ‘어떻게 질문하고, 어떤 결과를 기대할 것인지’는 여전히 사람의 몫입니다. 마치 엑셀이나 파워포인트만으로 전략이 완성되지 않듯이, ChatGPT 역시 제대로 활용할 역량이 중요합니다.

앞으로 GitHub뿐 아니라 다양한 플랫폼과의 통합이 이어질 것이며, 이는 AI가 진정한 업무 동반자로 자리잡는 미래를 예고한다고 할 수 있습니다. 이 흐름을 이해하고 전략적으로 접근한다면, 경쟁력 향상이라는 결과로 이어질 것입니다.