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ChatGPT 쇼핑 검색 기능 업그레이드: 온라인 쇼핑의 새로운 패러다임

ChatGPT가 단순한 대화형 챗봇에서 한 걸음 더 나아가, 이제는 온라인 쇼핑에서도 유용한 조력자로 진화를 예고하였습니다. ChatGPT의 검색 기능을 대폭 업그레이드하며 사용자들이 보다 빠르고 효율적인 쇼핑 경험을 누릴 수 있도록 개선했다고 발표했습니다. 단순히 제품 정보를 가져오는 데 그치지 않고, 이미지, 리뷰, 추천 제품, 구매 가능한 링크까지 한 번에 제공함으로써 온라인 쇼핑의 방식 자체를 바꾸는 것을 기대하는 듯 보입니다.

이번 글에서는 이 새로운 기능이 어떻게 작동하는지, 일상 속에서 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 구글 같은 기존 검색 엔진과 어떤 차별성이 있는지를 정리해드리겠습니다.

ChatGPT 쇼핑 검색 기능이란?

이번 업그레이드는 단순 검색을 넘어서 ‘스마트 쇼핑 도우미’라는 방향성을 지향하고 있습니다. 사용자는 제품명을 몰라도 자연어로 질문하면 됩니다. 예를 들어 “여름철에 입기 좋은 여성용 린넨 셔츠 추천해줘”라고 요청하면, ChatGPT는 다양한 온라인 쇼핑몰에서 관련 제품 정보를 수집해 대표 이미지, 리뷰 요약, 가격 정보, 해당 상품을 구매할 수 있는 링크까지 함께 보여줍니다. 즉, 제품 탐색부터 비교, 구매까지의 여정을 한 공간에서 단순화해주는 기능입니다.

자연어 기반의 사용자 맞춤 검색

이번 업그레이드에서 가장 주목할 점은 ‘사용자 맞춤형 자연어 검색 기능’입니다. 기존 키워드 기반 검색은 특정 단어에 맞춘 결과만 보여줬지만, ChatGPT는 사용자의 질문 의도 전체를 분석해 가장 적절한 상품을 추천합니다.

예를 들어 “아이 유치원 입학 선물로 적절한 로봇 장난감 추천해줘”, 또는 “신혼부부에게 선물할만한 인스타에서 인기 있는 주방용품 알려줘” 같은 구체적이고 맥락을 포함한 질문에도 정확한 추천이 가능합니다.

이처럼 자연어 이해 기술이 고도화되면서 사용자는 검색어를 고민할 필요 없이 대화하듯 제품을 탐색할 수 있게 되었습니다.

이미지, 리뷰, 구매 링크까지 통합 제공

기존 온라인 쇼핑에서는 검색 이후, 상품을 클릭하고 리뷰를 확인하며 가격을 비교하는 절차가 반복됐습니다. 하지만 ChatGPT는 필요 요소를 통합한 카드 형태로 보여줍니다.

제품 추천에는 대표 이미지와 함께 가격, 핵심 정보, 사용자 리뷰 요약, 그리고 해당 상품을 살 수 있는 웹사이트 링크까지 포함되어 있습니다. 모든 정보를 한눈에 비교할 수 있어, 제품을 고르기 위한 클릭 횟수와 시간 부담이 크게 줄어들게 됩니다.

순위가 아닌 객관성으로 정렬되는 검색 결과

기존 구글 검색은 광고 노출이 우선순위에 영향을 미칩니다. 사용자가 보게 되는 결과 상당수가 광고로 인해 배치된 경우가 많습니다. 하지만 ChatGPT는 광고 없이 검색 알고리듬을 설계해 신뢰도를 높였습니다.

OpenAI는 이 기능이 광고나 쇼핑 수익과는 무관하게 운영된다고 밝혔습니다. 사용자의 질문에 가장 적절한 상품을 추천하는 것이 목표이며, 추천으로 인해 발생하는 매출도 OpenAI에 귀속되지 않습니다. 결과적으로 사용자 입장에서는 상업적 의도가 배제된 더욱 중립적인 추천을 받을 수 있습니다.

자동완성으로 검색 경험 향상

ChatGPT는 검색창에 질문을 타이핑하는 도중, 관련된 키워드를 자동으로 추천해주는 기능도 제공합니다. 예를 들어 “봄 원피스”라고 입력하면, “가성비 좋은 봄 원피스”, “20~30대 추천 봄 원피스”, “SNS에서 인기 있는 봄 원피스” 같은 표현들을 자동으로 제시해 사용자가 원하는 정보를 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

이 기능은 단순한 자동완성이 아니라, 사용자의 의도와 현재 트렌드까지 반영하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화됩니다.

WhatsApp으로 이동한 AI 쇼핑 도우미

이제 ChatGPT의 쇼핑 기능은 웹페이지를 넘어 모바일 메신저인 WhatsApp에서도 사용할 수 있게 되었습니다. 모바일 환경에서의 적용 가능성을 넓히는 중요한 한 걸음이라 할 수 있습니다.

예를 들어 사용자가 WhatsApp 대화창에 “여행용 백팩을 찾고 있어”라고 입력하면, ChatGPT는 적절한 제품 추천은 물론 제품 이미지와 바로 구매할 수 있는 링크까지 함께 응답해줍니다. 클릭 몇 번이면 곧바로 구매로 이어질 수 있습니다.

이처럼 모바일 기반 커뮤니케이션 환경 속에서도 자연스럽게 쇼핑 경험이 이어지는 방향으로 기능이 진화하고 있습니다.

사용자 맞춤형 기억 기능 도입 예고

OpenAI는 향후 ChatGPT의 ‘기억 기능’을 활용해 검색 결과에 더 정밀한 개인화를 적용할 계획입니다. 이는 Pro 및 Plus 요금제 사용자들을 대상으로 우선적으로 제공됩니다.

예컨대 한 달 전 ‘출산용 신생아 용품’을 찾았던 사용자가 이번에는 ‘부스터 시트’를 검색하면, ChatGPT는 사용자가 임신하거나 출산을 앞둔 상태임을 기억하고, 그에 가장 적합한 유아용 모델 중심으로 추천할 수 있게 됩니다.

즉, 단발성이 아닌 지속적인 대화를 바탕으로 개인화된 검색 결과를 제공하는 방향으로 발전해 나가는 것입니다. 다만, 이 기억 기반 기능은 현재 유럽연합(EU), 영국, 스위스, 노르웨이, 아이슬란드, 리히텐슈타인에서는 개인정보 보호 규정에 따라 제공되지 않습니다.

구글 vs ChatGPT: 쇼핑 검색의 판도 변화

ChatGPT의 이번 기능 개선은 기존 쇼핑 검색 시장을 장악하고 있던 구글의 입지를 좁힐 수 있는 게임 체인저가 될 수 있을지 주목됩니다.

기존 구글은 광고 우선순위 방식, 키워드 중심 검색, 사용자의 반복 클릭을 유도하는 방식이 특징이었습니다. 반면 ChatGPT는 광고 없는 정렬, 질문 중심의 대화형 검색, 중요한 정보의 시각화와 요약, 그리고 향후 기억 기능을 통한 개인화까지 제공합니다.

이는 단순한 기능 개선이 아닌, 검색 엔진의 방향성과 철학 자체가 바뀌고 있다는 신호일 수 있습니다.

일반 사용자에게 어떤 이점이 있을까?

새로운 쇼핑 검색 기능은 일반 사용자에게도 여러 측면에서 혜택을 제공합니다. 우선 여러 사이트를 돌아다니며 정보를 직접 수집하고 비교하던 시간을 상당히 줄일 수 있습니다. 예를 들어 전자기기를 구매할 때, 표를 작성해 스펙을 비교하지 않아도 ChatGPT가 이를 정리해 보여줍니다.

기술에 익숙하지 않은 사용자라도 복잡한 키워드나 브랜드명을 몰라도 “카페에서 쓰기 좋은 블루투스 스피커 추천해줘”처럼 자연스럽게 질문할 수 있습니다. 또한 광고가 포함되어 있지 않기 때문에 소개되는 제품에 대한 신뢰도가 높고, 반복해서 사용할 경우 사용자의 취향과 소비 패턴을 인식해 점차 정교한 맞춤형 추천이 가능해집니다.

기능의 한계는 무엇인가?

물론 아직 완전하다고 보긴 어렵습니다. 특정 쇼핑몰이나 상품 데이터를 아직 포함하지 못해 일부 제품은 결과에서 누락될 수 있습니다. 국내 사용자 입장에서는 네이버 쇼핑이나 카카오 쇼핑과 아직 연동되지 않아 활용에 제한이 있을 수 있습니다. 또한 의류나 화장품처럼 개인 피부 색상이나 체형을 고려해야 하는 카테고리에서는 맞춤형 추천의 정교함이 떨어질 수 있습니다.

그러나 이러한 한계에도 불구하고, 현재 온라인 쇼핑의 대부분 과정을 간소화하고 직관적으로 전환시켜주는 점은 분명한 장점으로 작용합니다.

맺음말: 새로운 쇼핑 검색 시대의 서막

이번 ChatGPT 쇼핑 검색 기능의 업그레이드는 단순한 기술 도입 그 이상입니다. 텍스트 중심의 검색 패러다임에서 벗어나, 대화형 인터페이스와 개인화된 추천을 통해 온라인 쇼핑 경험을 ‘검색’이 아닌 ‘도움받는 쇼핑’으로 바꾸고 있습니다.

구글 중심의 검색방식이 익숙한 사용자에게는 변화의 속도가 낯설게 느껴질 수도 있지만, AI 컨시어지 방식의 검색이 우리의 소비 방식을 더 효율적으로 바꾸어갈 가능성은 충분해 보입니다.

몇 달간 이 기능을 직접 체험해보시며 얼마나 생활 속에 녹아들 수 있는지 확인해보시길 권합니다. 앞으로의 방식은 검색이 아니라, ‘질문을 하고, 구매로 이어지는’ 흐름이 될지도 모릅니다.

구글 워크스페이스 AI: 오디오 요약부터 캘린더 자동화까지

최근 구글은 자사의 워크스페이스(Google Workspace) 생산성 앱에 AI 기반 도구를 적극 도입하고 있습니다. 업데이트된 기능들은 단순한 편의성을 넘어, 실질적인 업무 효율성과 맞춤형 사용자 경험을 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 구글 워크스페이스 AI에 추가된 새로운 AI 기능들을 소개하고, 이것이 어떻게 우리 실무에 변화를 가져올 수 있는지 살펴보겠습니다.

오디오 요약 기능의 등장

이번 업데이트에서 가장 큰 주목을 받은 기능 중 하나는 ‘오디오 요약(Audio Overview)’입니다. 이 기능은 처음에는 노트북LM(NotebookLM)을 통해 선보였지만, 이제 워크스페이스 전반으로 확대 적용되고 있습니다.

오디오 요약은 사용자가 업로드한 문서나 프레젠테이션 내용을 바탕으로 자동 생성된 팟캐스트 형태의 음성 파일을 만들어 줍니다. 단순히 본문을 낭독하는 수준이 아니라, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 문서의 핵심을 요약하고 실제 사람이 설명하듯 자연스럽게 전달합니다.

예를 들어, 마케팅 전략 보고서를 정리한 뒤 이를 오디오로 요약하면, 팀원들은 이를 출퇴근 길에 듣기만 해도 핵심 내용을 빠르게 이해할 수 있습니다. 특히 시간을 쪼개기 힘든 임원진이나 외부 파트너에게 정보를 효율적으로 전달하고자 할 때도 유용합니다.

구글은 다양한 테스트를 통해 사람들이 생각보다 ‘듣는 방식’을 선호한다는 점을 확인했습니다. 오디오는 문서를 끝까지 읽는 대신, 짧은 시간 안에 중요한 내용을 파악할 수 있어 집중력이 필요한 상황이나 비대면 교육 자료로도 활용 가치가 큽니다.

Gemini 기반의 Canvas 기능 도입

이번 업그레이드에서는 텍스트와 코드 생성을 위한 AI 기능도 강화됐습니다. 구글의 최신 대형 언어 모델인 Gemini를 통해 제공되는 ‘Canvas’ 기능은 초안 작성에 특화된 도구입니다.

Canvas는 개발자나 콘텐츠 제작자에게 특히 유용한데요. 예를 들어, 마케팅 담당자가 이메일 캠페인을 기획하거나, 개발자가 간단한 파이썬 코드를 작성할 경우, 아이디어를 빠르게 구조화된 문서나 코드 형태로 바꿔줍니다.

생성된 결과물은 구글 문서(Google Docs)와 연동되어 팀원들과 실시간 편집 및 피드백이 가능하므로, 협업 효율도 함께 높아집니다.

실제로 한 스타트업 마케팅 매니저가 제품 출시 이메일을 준비할 때, 키워드와 목적만 입력하면 AI가 제목, 본문, 콜 투 액션까지 포함된 초안을 자동 생성해주고, 그 내용을 팀원들과 함께 다듬은 후 배포했습니다. 초기 작성 시간을 대폭 줄이고, 품질도 일정 수준 이상을 유지할 수 있었습니다.

자동화된 캘린더 일정 생성

일정 관리는 대부분의 기업에서 빠뜨릴 수 없는 일상 업무지만, 수많은 이메일 속에서 일정을 놓치거나, 반복적으로 수동 입력하는 번거로움은 여전히 존재합니다. 구글은 이번에 해당 부분도 AI로 개선했습니다.

Gemini와 연동된 캘린더 자동화 기능은 Gmail에 포함된 일정 관련 정보를 AI가 자동으로 인식하고, 사용자에게 캘린더 등록을 제안합니다. 예를 들어, 상사가 “이번 주 금요일 오후 3시에 회의하자”는 메일을 보냈다면, Gemini가 이를 감지하여 오른쪽 사이드바에 알림을 띄워줍니다. 사용자는 클릭 한 번으로 일정을 등록할 수 있어, 회의나 약속을 깜빡할 가능성이 줄어듭니다.

이전까지는 Boomerang 같은 외부 플러그인을 설치해야 가능했던 기능이 이제는 구글 캘린더에 기본 제공되면서, 정확성과 접근성이 한층 강화되었습니다.

실제 업무 방식에 주는 변화

기업 입장에서 AI 기능의 진정한 가치는 ‘얼마나 화려한 기술이냐’가 아니라, 실제로 업무 방식에 어떤 실질적 영향을 주는가에 달려 있습니다.

오디오 요약 기능은 특히 하이브리드 근무나 이동이 잦은 조직에서 힘을 발휘합니다. 문서를 일일이 읽기 어려운 상황에서도, 직원들은 오디오 콘텐츠를 통해 주요 정보를 놓치지 않고 파악할 수 있습니다. HR이나 교육 부서에서는 이를 사내 학습 자료로도 적극 활용할 수 있습니다.

일정 자동화 기능과 Canvas의 초안 작성 지원은 반복되는 단순 작업을 줄여줍니다. 그만큼 중요한 기획이나 전략 수립에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해주어, 전반적인 업무 생산성을 높이는 데 기여합니다.

경쟁사와의 비교: 구글의 Gemini 전략

AI 기반 생산성 도구는 거의 모든 글로벌 IT 기업들이 경쟁적으로 도입하고 있는 분야입니다. 마이크로소프트는 CoPilot을 통해 오피스와 어도비 제품군에 AI를 깊이 통합하고 있으며, Notion이나 Grammarly에서도 자체 생성형 AI 기능을 강화하고 있습니다.

그에 비해 구글은 Gmail, Docs, Sheets 등 전 세계적으로 널리 쓰이는 도구들을 중심으로 인공지능 기능을 전략적으로 배치하고 있습니다. 마이크로소프트가 이메일을 분석해 회의를 요약하거나 응답 초안을 제안하는 것처럼, 작업 흐름을 자동화하는 데 집중하는 반면, 구글은 “콘텐츠 생성”과 “청각/시각 기반 지원”에 보다 큰 무게를 두고 있습니다. 이러한 차이는 각 플랫폼이 지향하는 사용자 경험에 따라 구체적인 차별력으로 이어질 수 있습니다.

향후 발전 방향

구글은 현재 기능 이상의 진화를 목표로 하고 있습니다. 단순한 자동화를 넘어서, 사람의 업무 방식을 학습하고 지원하는 ‘개인화된 AI 비서’ 쪽으로 방향을 잡고 있습니다.

앞으로 기대할 수 있는 개선 방향으로는 텍스트 외에도 음성·영상 입력의 통합, 사용자 개별 학습 스타일에 맞는 정보 제공 방식, 그리고 외부 애플리케이션과의 연동력을 강화한 에코시스템 확장 등이 있습니다. 이는 단순히 ‘도구(tool)’의 진화가 아닌, ‘일하는 방식’ 자체의 변화로 이어질 것으로 보입니다.

마무리하며

이번 구글 워크스페이스의 AI 업그레이드는 단순한 기능 개선을 넘어, 미래 업무 혁신에 대한 구글의 방향성을 보여주고 있습니다. 오디오 기반 정보 전달, 코드 및 문서 초안의 AI 자동 생성, 이메일 기반 일정 등록 자동화 등을 통해 구글은 실제로 사용자 피로도를 낮추고 본질적인 업무에 집중할 시간을 늘려주고 있습니다.

앞으로 이러한 AI 도구들은 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되어갈 것입니다. 변화의 흐름을 잘 읽고, 어떻게 활용할지를 고민하는 기업이 더 빠르고 효율적인 혁신을 이뤄낼 수 있을 것입니다.

마이크로소프트 AI 에이전트 강화, AI는 이제 단순한 도구가 아니라 협업자

마이크로소프트가 선보인 새로운 AI 에이전트는 단순한 기술 업데이트를 넘어, 우리가 일하는 방식을 근본적으로 바꾸겠다는 비전을 담고 있습니다. 이번 글에서는 마이크로소프트의 ‘Copilot Wave 2’ 발표 내용을 중심으로, AI가 어떻게 ‘업무 혁신’의 중심으로 자리 잡고 있는지 살펴보겠습니다. 특히 실무에 어떤 변화가 일어나는지를 구체적인 사례와 함께 자세히 설명해 드리겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

마이크로소프트는 이번 발표에서 AI ‘에이전트(Agent)’라는 개념을 중심에 두었습니다. 이전의 챗봇과 달리, 새로운 AI 에이전트는 사람의 업무 흐름을 이해하고, 스스로 판단해 과제를 수행할 수 있는 디지털 동료에 가깝습니다.

예컨대, 보고서를 작성하거나 CRM 데이터를 분석하거나 회의를 준비하는 복잡한 작업을 이 AI가 인간 대신 수행할 수 있습니다. 마이크로소프트 제품 책임자인 아파르나 첸나프라가다는 “AI는 이제 단순한 도구가 아니라 협업자”라고 정의했습니다. 이는 AI가 단순히 지시를 따르는 것을 넘어, 사람과 함께 일하며 주도적으로 기여할 수 있음을 의미합니다.

두 가지 핵심 에이전트: Researcher와 Analyst

이번 발표에서 특히 주목할 점은 두 가지 주요 에이전트의 등장입니다. ‘Researcher’와 ‘Analyst’입니다.

Researcher는 방대한 정보를 정리하고 통찰을 끌어내는 데 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 사용자가 “다음 분기 사업 전략 보고서에 필요한 자료를 정리해줘”라고 요청하면, 이 에이전트는 회의 기록, 이메일, 사내 문서, 외부 데이터를 종합해 전략 보고서 안을 제시해 줍니다.

Analyst는 복잡한 데이터를 분석하고 결과를 실시간으로 시각화해 줍니다. 과거에는 데이터 전문가만 처리할 수 있었던 수준의 분석 작업을 이 AI가 자동으로 수행해, 의사 결정 속도는 물론 정확성까지 높일 수 있습니다.

이 두 에이전트는 OpenAI의 최신 딥러닝 기반 모델을 탑재하고 있으며, 특정 업무 흐름을 학습하고 이에 대한 깊은 이해를 바탕으로 움직입니다.

Copilot이 AI의 브라우저로 진화하다

마이크로소프트는 Copilot을 단순한 사용자 인터페이스가 아니라, AI를 연결하는 브라우저로 재정의하고 있습니다. 웹사이트를 인터넷 브라우저를 통해 탐색하듯, 이제 업무 전반을 Copilot이라는 중간 허브를 통해 AI와 연결하겠다는 전략입니다.

이를 위해 ‘Copilot 노트북’ 기능이 도입됐습니다. 이 기능을 활용하면 사용자는 문서, 이메일, 회의 기록 등을 하나로 모아 분석하고 활용할 수 있으며, ‘Copilot 서치’를 통해 기업 내부 데이터까지 빠르게 검색할 수 있습니다.

예를 들어, 마케팅 팀원이 신규 캠페인을 계획할 때 Copilot의 도움으로 과거 캠페인의 결과, 고객 반응, 매출 정보를 정리한 후, 타깃 고객의 행동 패턴까지 분석해 전략에 반영할 수 있습니다.

중소기업과 대기업 모두를 위한 AI 민주화

많은 기업이 AI 도입에 관심을 갖고 있지만, 실제로 활용 가능한 역량은 기업 규모나 기술 수준에 따라 큰 차이가 있습니다. 마이크로소프트는 이러한 장벽을 줄이기 위해 ‘Agent Store’를 통해 다양한 파트너사와 협력하고 있습니다.

Jira, Miro, Monday.com과 같은 기업과의 제휴를 통해 특정 업무에 특화된 에이전트를 배포하고 있으며, 각 기업이 자체적인 니즈에 맞는 에이전트를 직접 만들 수 있도록 API와 관련 툴도 개방하고 있습니다.

이러한 접근은 기술 역량이 부족한 중소기업에도 대기업 수준의 지능형 업무 환경을 구축할 수 있도록 도와줍니다.

에이전트 기반의 조직 개편: Work Chart의 등장

마이크로소프트는 이번 발표에서 AI 도입이 단순한 생산성 향상을 넘어 조직 구조 변화로 이어질 것이라 전망했습니다. 기존 조직도(Org Chart)가 고정된 위계 중심이었다면, 앞으로는 목표 중심의 유연한 팀 기반 구조인 ‘Work Chart’가 부상할 것이라고 봤습니다.

예를 들어 프로젝트 단위의 팀을 구성할 때, 인간 직원과 특정 업무 전용 AI 에이전트가 함께 포함됩니다. 팀 리더는 상황에 따라 적절한 ‘인간 대 AI의 비율’을 설정하고, 성과 관리와 업무 분담을 최적화하게 됩니다.

이는 마치 헐리우드 영화에서 특정 작전을 위해 적절한 인물과 기술을 조합하는 장면처럼, 업무팀 운영 방식이 전략적으로 달라진다는 뜻입니다.

생산성 정체를 극복하는 해결책: 용량 격차(Capacity Gap)

마이크로소프트는 또한 일터의 보이지 않는 문제인 ‘용량 격차’에 주목했습니다. 조사에 따르면, 직원의 80%가 시간과 에너지가 부족하다고 응답했습니다. 하루 평균 275건의 업무 중단(회의, 메시지, 이메일 등)이 그 원인입니다.

이처럼 복잡한 환경에서는 인간만의 힘으로 높은 성과를 내기 어렵습니다. AI 에이전트는 이러한 ‘틈’을 채워주는 존재로 주목받고 있습니다.

예를 들어, 주간 매출 보고서를 작성하는 데만 매주 3시간씩 투자하던 회계 부서 직원은, 이제 Analyst에게 해당 작업을 맡김으로써 보다 전략적인 분석이나 제안 업무에 집중할 수 있습니다.

리더와 직원 간의 에이전트 수용도 격차

한편, 마이크로소프트 조사에 따르면, 리더는 에이전트 기술을 받아들이는 데 있어 직원보다 더 적극적인 모습을 보였습니다. 리더의 67%는 이에 익숙하다고 밝힌 반면, 일반 직원은 그 비율이 40%에 그쳤습니다.

또한, AI 전략 수립 방식에서도 변화가 있습니다. 지난해에는 직원 주도의 ‘AI 실험’이 많았다면, 올해는 무려 81%의 경영진이 “AI 중심의 경영 전략이 필요하다”고 응답함으로써, 경영진 주도의 명확한 톱다운 변화가 시작됐음을 보여줬습니다.

이러한 변화는 인사, 기술, 보안 등 조직 전반의 정책에도 영향을 주며 점진적으로 전사적 혁신을 유도할 것으로 보입니다.

직무 재설계와 AI 신직업 탄생

AI 도입과 관련해 많은 이들이 일자리 감소를 우려하지만, 실상은 조금 다릅니다. 마이크로소프트 조사 결과, 기업 리더의 33%는 인력 감축을 고려 중임에도 불구하고, 78%는 오히려 AI와 연계된 신규 직무를 창출할 계획이 있다고 밝혔습니다.

대표적인 새로운 역할로는 AI 트레이너, AI 보안 담당자, 에이전트 운영 책임자 등이 있으며, 이미 관련 채용도 활발히 이루어지고 있습니다. LinkedIn에 따르면, AI 스타트업의 직원 수는 전통 빅테크보다 약 두 배 빠르게 증가하고 있습니다.

정리하며: Copilot은 단순한 ‘보조’가 아니라 ‘동료’다

마이크로소프트의 Copilot은 이제 단순한 보조 기능이 아닌, 실제 업무 수행의 핵심 파트너로 거듭나고 있습니다. AI는 도구를 넘어서 동료가 되었고, 기업은 이 새로운 ‘동료’를 조직 전체로 확대할 준비를 해야 합니다.

이 변화는 이미 일어나고 있습니다. 기업의 생산성과 경쟁력, 조직 구조, 인력 전략까지 변화의 중심에는 AI가 있습니다. 중요한 것은 얼마나 빠르게 이 변화를 받아들이고, 자사만의 전략을 마련하느냐입니다.

당신이 다음 회의에서 지시할 Copilot 에이전트는, 과거엔 상상도 못했던 방식으로 당신의 업무를 바꾸고 있을 가능성이 있습니다. 지금이야말로 여러분의 기업에 맞는 Copilot 전략을 수립할 가장 적절한 시기입니다.

참고