ChatGPT Operator: o3 업데이트로 에이전트 기능 강화

ChatGPT가 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 2025년 5월 OpenAI는 ChatGPT Pro 구독자를 위한 기능인 ‘ChatGPT Operator’를 대폭 업그레이드한다는 소식을 전했습니다. GPT-4o 대신 새롭게 탑재된 o3 모델은 단순한 성능 개선 수준을 넘어, AI가 실제 사용자를 대신해 웹에서 작업을 수행하는 ‘에이전트 기능’을 본격화하는 중요한 전환점이 될 수도 있을 것 같습니다.

이번 글에서는 OpenAI의 Operator가 어떤 기능을 갖추고 있으며, o3 모델로의 전환을 통해 얼마나 진화했는지, 그리고 그것이 실생활과 기업 환경에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 쉽게 풀어드립니다.

OpenAI Operator란 무엇인가?

Operator는 단순한 챗봇이 아닙니다. 사용자의 지시에 따라 실제로 웹 브라우저에서 작업을 수행할 수 있는 ‘에이전트형 AI 시스템’입니다.

2025년 1월 첫 공개 때부터 마우스를 클릭하고 문서를 입력하며 웹페이지를 오가고, 정보를 수집하는 등 사용자를 대신해 실시간으로 ‘행동’할 수 있는 능력을 갖춘 것이 특징입니다. 예컨대 음식점이나 항공권 예약, 온라인 쇼핑리스트 작성, 정보 검색 및 정리 같은 일상적인 작업도 AI가 직접 수행해줍니다.

이런 기능은 Operator가 클라우드 기반 가상 브라우저에서 작동하기 때문에 가능한 일이며, 사용자들은 operator.chatgpt.com을 통해 그 과정을 실시간으로 확인하거나 필요한 경우 직접 승인할 수 있습니다. 결과적으로 Operator는 단순한 ‘도구’라기보다, 실질적인 ‘디지털 비서’의 성격을 띠고 있다고 볼 수 있습니다.

ChatGPT Operator

o3 모델로의 업그레이드: 무엇이 달라졌을까?

이번 업데이트 이후 기본 엔진이 GPT-4o에서 o3 모델로 바뀌면서, Operator의 전체적인 역량이 한 단계 도약했다는데 있습니다. 가장 큰 변화는 사용자의 지시를 받았을 때 이를 더욱 정확하게 이해하고, 완전하게 작업을 마칠 수 있는 ‘완성도’가 크게 높아졌다는 점입니다.

예를 들어, “6월 중 홍콩으로 가는 가장 저렴한 항공편을 찾아줘”라고 지시하면, Operator는 단순히 검색 링크를 나열하는 데 그치지 않고 실제 항공사 웹사이트에 접속해 가격과 일정을 비교하고, 이를 요약한 결과를 제공합니다.

또한 작업 도중 멈추거나 실수를 반복하던 이전 모델의 한계도 눈에 띄게 줄었습니다. 이제 Operator는 입력 오류를 자동으로 보완하고, 중간 생략 없이 완결성 있는 작업을 지향하며, 정리된 정보로 응답할 수 있게 되었습니다.

OpenAI에 따르면, 사용자 평가에서도 정보의 구조화 능력과 명확성, 결과물의 종합성에서 기존 모델에 비해 크게 우수하다는 피드백을 받은 것으로 나타났습니다.

주요 벤치마크 테스트 결과

실제 성능 개선은 수치로도 확연히 드러납니다. 대표적인 벤치마크 테스트 몇 가지를 살펴보면 Operator의 진화를 실감할 수 있습니다.

OSWorld 테스트에서는 웹상의 복잡한 업무 수행 능력을 측정했는데, 이전에는 38.1점을 기록했던 것이 o3로 바뀐 이후 42.9점으로 약 12% 상승했습니다.

보다 복잡한 웹 경로 탐색과 데이터 추출을 포함하는 WebArena 테스트에서는 점수가 48.1점에서 62.9점으로 크게 오르며 30% 이상의 성능 향상을 입증했습니다.

특히 AI가 능동적으로 작업을 수행하는지를 평가하는 GAIA 테스트에서는 이전 12.3점에서 무려 62.2점까지 상승했습니다. 이는 단순 자동화 수준을 넘어, 실제 문제 해결 역량이 급격히 향상되었음을 보여주는 중요한 지표입니다.

실생활에서 Operator의 활용 사례

성능이 좋아진 만큼 Operator는 일상에서도 큰 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 회식 장소 예약에 매번 30분 이상을 소비하곤 했습니다. 하지만 Operator를 활용한 이후에는 “강남에서 가성비 좋은 이자카야 5곳 추천하고 예약까지 해줘”라고 말만 하면, 5분 이내에 모든 과정을 완료해주기 때문에 시간과 노력을 크게 절약할 수 있을 것입니다.

또 다른 사례로, 복잡한 여행 계획을 준비하면서도 단 한 문장으로 문제를 해결할 수 있습니다. “숙소, 항공, 관광 일정을 예산 초과 없이 한 번에 짜줘”라고 요청하자, Operator가 자동으로 여러 요소를 조율해 최적화된 여행 계획을 제공해줄 수 있습니다.

기업 환경에서의 Operator 활용 방안

Operator는 일반 사용자뿐 아니라 기업 사용자에게도 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

우선, 웹 데이터 수집이 필요한 팀에게는 Operator가 효율적인 조력자 역할을 합니다. 예를 들어, 특정 키워드를 중심으로 수많은 뉴스 기사를 수집하거나, 아마존 상품 리뷰 데이터를 모으는 등의 작업도 자동으로 수행할 수 있습니다.

또한 기업 내 내부 웹 기반 시스템에서 반복적인 입력이나 조회 작업을 자동화하는 것이 가능합니다. 로그인 후 특정 자료를 입력하거나 데이터를 추출하는 일들을 Operator가 대신 수행함으로써, 전반적인 업무 흐름이 훨씬 간결해질 수 있습니다.

보안 테스트 또는 시뮬레이션 작업이 필요한 상황에서도 Operator는 의미 있는 가치를 제공합니다. 예컨대, 비밀번호 변경 시나리오나 다양한 보안 위협 상황을 AI로 테스트할 수 있어 별도의 개발 환경을 만들지 않고도 사전 검증이 가능합니다.

철저하게 설계된 안전장치와 한계

물론 Operator가 웹환경에서 실시간 작업을 수행하는 만큼, 보안과 안전에 대한 우려도 당연히 따릅니다. OpenAI는 이를 위해 여러 가지 안전 장치를 마련했습니다.

먼저, 결제, 로그인, 금융 정보 입력 등 민감한 작업에는 사용자 확인이 반드시 필요하며, 실제로 자동 알림을 통해 94%의 작업에서 사전 승인이 요구됩니다. 특히 금융 정보 관련 작업의 경우 확인 절차가 100% 적용됩니다.

기업 환경이나 고위험 작업의 경우 ‘Watch Mode’를 통해 Operator의 행동을 실시간으로 감시하거나 필요 시 즉시 중단할 수도 있습니다. 보안 위험이 높은 이메일, 금융 서비스, 개인 클라우드 계정 등의 플랫폼에서는 Operator 기능이 차단되거나 별도의 승인을 거쳐야 하도록 설계돼 있습니다.

최근 이슈가 되었던 프롬프트 인젝션 공격 가능성도 시스템 내부에서 개선 중입니다. 이전 23% 수준의 취약도가 20%로 줄어들었으며, 보다 강력한 방어 체계를 도입하고 있습니다.

ChatGPT Pro 요금제에 우선 적용

Operator 기능은 현재 ChatGPT Pro 구독자만 우선 이용할 수 있습니다. 다소 높은 가격인 월 200달러(약 27만 원 수준)를 지불해야 하지만, 차별화된 서비스가 계속 소개되는 부분은 고민해볼 필요가 있어 보입니다. 참고로 경쟁 서비스인 구글의 Gemini AI 번들이 월 250달러라는 점을 고려하면 상대적으로 경쟁력 있는 가격이라고 볼 수 있습니다.

무엇보다 단순히 문장을 생성하는 수준을 넘어, 실제 사용자의 손과 눈이 되어줄 수 있는 AI 에이전트를 경험할 수 있다는 점에서 그 가치는 충분합니다.

앞으로의 전망: 기업 자동화의 게임체인저

Operator는 단순한 기술 구성 요소를 넘어, 업무 방식 자체를 변화시킬 수 있는 잠재력을 지녔습니다. 인력을 충분히 확보하기 어려운 스타트업이나 중소기업에서는 반복 업무나 기초 데이터 작업 등을 Operator를 통해 효율화할 수 있습니다.

앞으로 API 버전과의 통합이 확대되면, CRM이나 ERP 같은 기업용 시스템과도 자연스럽게 연결되어, 업무 자동화 수준이 한층 강화될 것으로 기대됩니다.

OpenAI 역시 Operator의 기능 고도화와 함께 안전성 확보를 최우선 과제로 삼고 있어, 앞으로도 지속적인 개선이 이루어질 전망입니다.

지금까지 ChatGPT Operator의 o3 업그레이드 내용과 그 의미를 살펴보았습니다. 이제는 단지 말만 잘하는 AI가 아닌, 실질적으로 사용자 곁에서 행동하고 도와주는 ‘디지털 협력자’로 진화하고 있습니다. 개인부터 기업의 의사결정자에 이르기까지, Operator의 진화를 주목해야 할 시점입니다.

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Claude Opus 4, AI의 새로운 진화: 7시간 연속 코딩이 만들어낼 변화

이번 한주는 정말 AI 기술의 상상 이상의 변화를 한번에 보는 것 같습니다. 불과 얼마 전까지만 해도 인간의 보조 역할에 머물렀던 인공지능이, 이제는 상황을 이해하고 논리적으로 사고하는 진짜 ‘파트너’로 진화하고 있습니다. 특히 오늘 발표된 Anthropic의 신규 모델인 Claude Opus 4는 단순한 기술 개선을 넘어, 기업의 일하는 방식 자체를 바꿀 수 있는 중요한 전환점이 되지 않을까 조심스럽게 전망해 봅니다.

이번 글에서는 Claude Opus 4의 핵심 기능과 기술적 진보, 실제 업무에서의 활용 가능성, 그리고 산업 전반에 끼칠 영향에 대해 살펴보겠습니다.

Claude Opus 4란 무엇인가?

Claude Opus 4는 Anthropic이 공개한 최신 인공지능 언어모델입니다. 이 모델의 진정한 가치는 단지 정확한 응답을 제공하는 데 그치지 않고, 긴 시간 동안 일관성 있는 작업을 스스로 수행할 수 있다는 점에 있습니다. 일본의 IT 기업 라쿠텐(Rakuten)은 실제로 Claude Opus 4가 오픈소스 코드 리팩토링을 7시간 동안 인간의 개입 없이 진행할 수 있음을 실험으로 확인했고, 이 결과는 AI의 새로운 가능성을 보여주는 대표적인 사례로 회자되고 있습니다.

기존의 AI는 집중 시간이 짧아 반복적인 업무는 가능해도 지속적인 맥락 유지나 복잡한 문제 해결에는 한계가 있었지만, Claude Opus 4는 이 벽을 허무는 데 성공했습니다. 이로 인해 향후 코드 개발, 문서 분석, 프로젝트 관리 등 다양한 분야에서 AI가 실제 구성원처럼 활동할 수 있는 길이 열리고 있습니다.

SWE-Bench에서의 기록적 성능

Claude Opus 4는 소프트웨어 분야 전문 벤치마크 테스트인 SWE-Bench에서 72.5%의 정답률을 기록했습니다. 이는 동시 발표된 GPT-4.1 모델이 기록한 54.6%보다 크게 뛰어난 수치입니다. 이 같은 결과는 Claude가 단순한 질문 응답을 넘어, 실제 문제 해결 능력과 실무 적용 능력 면에서 경쟁 모델을 앞선다는 평가로 이어지고 있습니다.

SWE-Bench는 코드 오류 해결, 리팩토링, 설계 논리 이해 등 실제 소프트웨어 개발에서 필요한 다양한 역량을 종합적으로 테스트하는 지표입니다. 따라서 이 벤치마크에서의 우수한 성적은 Claude가 기업 현장에서 실질적으로 활용 가능한 수준의 AI임을 보여주는 중요한 지표라고 할 수 있습니다.

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AI의 진화: 짧은 반응에서 지속적 사고로

기존의 인공지능은 대부분 ‘질문-답변’ 방식에 집중해왔습니다. 예를 들어 사용자가 단순한 질문을 던지면, AI는 그에 대한 답을 빠르게 제공하는 형태였죠. 그러나 “신제품 기획안을 작성해줘”처럼 맥락과 전략, 사고력이 필요한 작업은 여전히 AI에게는 버거운 일이었습니다.

최근 들어 AI 산업 전반이 ‘사고하고 판단하는 AI’ 개발에 집중하고 있습니다. Claude Opus 4 역시 그런 흐름을 따르고 있습니다. 단순히 명령을 처리하는 것이 아니라, 인간처럼 문제를 분석하고 전략적으로 해결 방향을 고민한 뒤 결과를 내놓는 방식입니다.

이러한 추세는 DeepSeek의 R1 모델이나 구글의 Gemini 2.5 Pro에서도 확인됩니다. 결국 AI는 정보 전달 도구에서 벗어나, 인간과 유사한 의사결정을 내리는 ‘사고 주체’로 진화하고 있는 것입니다.

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인간과 유사한 작업 방식: 휴먼-라이크 리서치 모델

Claude Opus 4는 단순히 프로그래밍 능력이 높은 AI가 아닙니다. 그보다 더 폭넓은 역량은 정보 조사에서 판단, 결과 도출까지 인간의 흐름을 거의 그대로 모방한다는 점에 있습니다. 실제 Claude는 외부 도구를 스스로 활용하며 필요한 정보를 수집하고, 이를 분석해 다시 수정하고 정리하는 일련의 과정을 독자적으로 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 오픈소스 프로젝트의 보안 문제를 분석한다고 할 때 Claude는 해당 코드 저장소(GitHub)를 탐색하고, 관련 커뮤니티에서 유사 이슈를 탐문한 뒤 그 지식을 바탕으로 코드 변경이나 문서 업데이트를 스스로 제안할 수 있습니다. 이 과정은 한 번에 끝나는 것이 아니라, 수차례 반복적으로 개선되며 더욱 정교한 솔루션이 완성됩니다. 점차 AI가 ‘분석하고 사고하는 존재’로 변하고 있다는 점을 실감하게 됩니다.

속도와 깊이의 균형: 듀얼 모드 아키텍처

AI가 사고력을 갖추게 되면 자연스럽게 반응 속도 문제도 따라붙습니다. 간단한 질문에도 엄청난 계산이 필요하다면 사용자에게는 효율적이지 않겠죠. 이를 해결하기 위해 Claude Opus 4는 ‘듀얼 모드 아키텍처’를 도입했습니다.

즉, 질문의 성격에 따라 빠르게 대답할 수 있는 모드와 깊이 있는 사고가 필요한 모드를 자동으로 전환하는 구조입니다. 단순한 정보 확인에는 즉시 응답하고, 복잡한 문제 상황에서는 논리적인 프로세스를 밟아가며 해결책을 제시합니다. 실제로 이 기능은 프로젝트 관리, 고객 응대, 문서 작성, 코드 리뷰 등 다양한 업무에서 효율성과 반응 속도를 동시에 확보하는 데 큰 효과를 보이고 있습니다.

장기 업무 처리를 위한 ‘기억 유지’ 기능

실제 기업 환경에서는 AI가 당일 업무만 처리하는 것이 아니라, 이전 업무를 이해하고 이어서 처리할 수 있어야 의미가 있습니다. 하지만 대부분의 AI는 일정 활자 수 이상의 대화 내용을 기억하지 못하는 ‘망각의 한계’가 있었습니다.

Claude Opus 4는 이 부분에서 중요한 진전을 이뤘습니다. ‘기억 유지 기능’을 갖춰, 과거의 대화나 작업 내역을 바탕으로 새로운 업무를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 며칠 전에 문서 검토를 맡겼다면, 이후 관련 프로젝트 진행 시 그 내용을 다시 활용할 수 있습니다. 기업 입장에선 AI에게 “지난주에 얘기한 내용 기억하고 있지?”라고 말하는 것이 가능하다는 뜻입니다. 장기 프로젝트를 진행할 때 이 기능은 업무 효율을 획기적으로 높여줄 수 있습니다.

AI 시장, 구도 변화의 신호탄

Claude Opus 4의 출시는 기술적 진보를 넘어, AI 경쟁 구도를 변화시키고 있습니다. OpenAI가 GPT-4.1을 발표한 직후 Claude 4 모델이 등장했고, 이어 구글은 Gemini 2.5를, 메타는 Llama 4를 공개하면서 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있습니다.

흥미로운 점은 기업 고객들이 점차 ‘만능 AI’보다는 자신의 업무 환경에 최적화된 AI를 선택하는 쪽으로 전략을 바꾸고 있다는 사실입니다. 특정 벤더에 종속되지 않고, 상황에 따라 다양한 AI를 혼합해서 사용하는 방식이 늘고 있으며, Claude는 특히 개발자 중심 환경에서 높은 선호를 얻고 있습니다. 이 흐름 속에서 Claude Opus 4는 ‘개발업무에 최적화된 협업형 AI’라는 평판을 빠르게 쌓아가고 있습니다.

실전 적용 사례: 개발자 도구 통합

Anthropic은 Claude 기술을 실제 기업 개발 환경에 쉽게 적용할 수 있도록 다양한 통합 기능도 제공합니다. 대표적인 것이 ‘Claude Code’ 기능인데요. 이를 통해 GitHub Actions, VS Code, JetBrains와 같은 개발 툴 내에서 코드 리뷰, 자동화 테스트, 문서 정리를 직접 수행할 수 있습니다.

흥미롭게도, 마이크로소프트(Microsoft)의 일부 Copilot 코드 기능은 이제 Claude Sonnet 4를 기반으로 작동하고 있습니다. 이는 마이크로소프트가 OpenAI 한 곳에만 의존하지 않고, 기능에 따라 가장 적합한 모델을 열어둔 전략을 취하고 있다는 것을 보여줍니다. AI 선택이 유연해지고 있다는 현실을 단적으로 보여주는 예라 할 수 있습니다.

AI의 어두운 그림자: ‘설명 가능성’의 문제

AI가 점점 ‘사고력 있는 존재’로 진화하면서, 동시에 새로운 문제도 등장하고 있습니다. 바로 ‘왜 그렇게 결정했는가’를 명확히 설명할 수 없는 경우입니다. Anthropic의 자체 연구에 따르면 Claude 3.7 Sonnet 모델은 자신이 취한 결정의 근거를 단 25% 정도만 명확히 설명할 수 있었습니다.

AI가 인간처럼 사고하면 좋지만, 기업 입장에서는 투명성이 무엇보다 중요합니다. 특히 의사결정에 AI를 관여시키는 상황이라면, 그 판단이 어디서 비롯된 건지 알 수 있어야 책임 소재도 명확해질 수 있습니다. 설명 가능성, 즉 AI 투명성은 점점 더 중요한 화두로 떠오르고 있습니다.

미래의 협업 방식: ‘AI 동료’와 함께 일하기

궁극적으로 Claude Opus 4가 보여주는 세상은, AI를 단순한 도구가 아닌 ‘협업 가능한 파트너’로 인식하게 만듭니다. 방대한 정보를 바탕으로 장시간 맥락을 유지한 채 업무를 수행할 수 있다는 점에서, AI는 이제 마치 한 명의 구성원처럼 함께 일할 수 있게 되었습니다.

특히 인력이 부족한 스타트업이나 효율성을 중요시하는 중소기업에게 Claude는 비용 대비 운영 효과가 매우 뛰어난 ‘첨단 인력 증강 도구’로 자리매김할 수 있습니다. AI가 단단히 자리를 잡은 현실에서, 이는 단순한 개념이 아닌 실제 업무 전략으로까지 파급되고 있습니다.

마무리하며

Claude Opus 4는 단지 성능이 좋은 AI가 아니라, 일하는 방식 그 자체를 새롭게 정의해가는 기술입니다. 인공지능이 함께 일하는 동료가 되는 시대, 이 모델은 기업의 비용 효율성과 생산성을 동시에 높여줄 핵심 도구로 주목받고 있습니다.

이제 우리는 AI를 ‘똑똑한 검색창’이라기보다는 실제로 함께 문제를 해결하고 업무를 수행하는 ‘디지털 동료’로 바라볼 필요가 있습니다. Claude Opus 4를 통해 펼쳐질 일터의 변화는 이미 시작되었고, 앞으로 더 깊고 넓게 우리의 업무 환경에 녹아들 것입니다.

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새로운 AI 시대의 개막: Google I/O 2025 발표 요약과 비즈니스에의 영향

Google I/O 2025 개발자 컨퍼런스에서는 지금까지와는 차원이 다른 인공지능(AI) 기술의 진보가 공개되었습니다. 이번 발표는 단순한 기술 업그레이드를 넘어, 비즈니스 운영부터 콘텐츠 제작, 검색, 쇼핑, 커뮤니케이션에 이르기까지 실제 시장과 사용자 경험에 즉각적인 영향을 주는 ‘AI 전환점’을 알리는 신호탄이었습니다.

이번 글에서는 Google이 발표한 주요 AI 기능을 분야별로 정리하고, 이를 한국 기업과 전문가들이 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 방향을 제시해드리고자 합니다. 기업 리더라면 어떤 변화가 다가오는지, 어떤 기회를 선점해야 할지에 대해 중요한 인사이트를 얻어가실 수 있을 것입니다.

Google I/O 2025

Gemini 2.5로 진화한 생성형 AI: Deep Think 모드의 등장은 무엇을 의미할까?

가장 주목할 만한 발표는 Google이 새롭게 공개한 AI 모델 ‘Gemini 2.5’였습니다. 이 모델은 기존 생성형 AI보다 더 똑똑하고 유연한 사고를 구현하기 위해 ‘Deep Think’라는 고급 추론 모드를 지원합니다.

기존 AI가 단일한 논리 흐름을 따라 사고했다면, Deep Think는 다양한 시각과 경로를 동시에 탐색하여 보다 정교한 판단을 내리게 해 줍니다. 미국 수학올림피아드(USAMO)나 고난도의 코딩 문제를 푸는 실험에서도 기록적인 성과를 낸 바 있습니다.

예컨대 게임 개발 회사에서는 여러 개의 개발 방향을 동시 시뮬레이션해 가장 효율적인 코드 구조를 도출할 수 있게 되고, 금융기업의 경우 복잡한 규정과 시나리오를 병렬적으로 분석해 리스크 대응 전략을 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI가 단순히 ‘도우미’를 넘어 복잡한 문제 해결의 ‘협상 파트너’ 역할을 하게 되는 셈입니다.

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AI 검색 시대 도래: Google 검색도 더 똑똑해진다

검색 또한 큰 변화를 맞이했습니다. Google의 새로운 AI 기반 검색 기능인 ‘AI 모드’는 단순한 키워드 기반 검색을 넘어 사용자의 질문을 깊이 이해하고, 이를 복수의 작은 질문으로 나누어 풍부하고 맥락적인 답변을 제시합니다.

특히 연구자나 실무 전문가들이 자주 사용하는 논문/보고서 관련 검색에는 ‘Deep Search’라는 기능이 도입되어, 기존보다 훨씬 깊이 있는 자료 탐색이 가능해졌습니다. 또한 구글 계정 기반으로 검색 사용자의 맥락을 파악해 개인화된 결과를 제공하는 기능도 강화됐습니다.

이미 전 세계 1억5천만 명 이상이 AI 개요(AI Overviews)를 사용하고 있으며, 이는 국내 콘텐츠 기업이나 마케팅 담당자에게 시사하는 바가 큽니다. 이제 단순 키워드 나열로는 검색 상위 노출이 어렵습니다. 정보 자체의 품질, 질문에 대한 명확한 답변 제공, 출처의 신뢰도 등 AI가 판단할 수 있는 ‘의미 있는 콘텐츠’로의 접근이 필요해지고 있습니다.

쇼핑 혁신: 내 모습에 옷을 입혀보는 AI 가상 피팅룸

이제 온라인 쇼핑에서도 AI가 본격적으로 소비자 경험을 바꾸기 시작했습니다. Google은 사진 한 장만으로 사용자의 실제 체형을 분석하고, 다양한 옷을 입힌 모습을 즉시 시각화해주는 ‘AI 가상 피팅룸’ 기능을 선보였습니다.

이 기능은 고도화된 이미지 생성 알고리듬을 활용해, 옷의 소재, 질감, 착용 시의 주름까지 입체적으로 표현합니다. 사용자는 여러 제품을 입어보지 않고도 자신에게 어울리는 스타일을 쉽게 판단할 수 있게 되며, 구매 결정 과정은 훨씬 직관적이고 빠르게 이뤄집니다.

또한 쇼핑몰에서는 ‘에이전틱 체크아웃’이라는 기능도 활용할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 어떤 제품의 가격이 희망 가격대에 도달하면, AI가 자동으로 구매를 진행해주는 방식입니다. 앞으로 국내 전자상거래 플랫폼들이나 패션 스타트업이 이런 기술들을 접목한다면, 이탈률 감소나 구매 전환율 향상 등 즉각적인 비즈니스 성과로 이어질 수 있을 것입니다.

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이미지와 동영상 창작을 위한 AI 파트너: Veo 3와 Imagen 4

콘텐츠 제작 분야에서는 영상 AI 모델인 Veo 3와 이미지 생성 모델 Imagen 4가 눈길을 끌었습니다. 특히 Veo 3는 단순한 동영상 생성에 그치지 않고 대사, 배경음, 캐릭터의 감정 표현까지 포함하는 ‘대화형 영상 제작’을 가능하게 만듭니다.

Imagen 4는 이미지 품질이 크게 향상되었으며, 복잡한 텍스트와 폰트 표현에서도 매우 사실적인 결과물을 보여줍니다. 여기에 Veo 3와 Imagen 4를 통합한 ‘Flow’라는 도구는 누구나 직관적인 방식으로 영화나 마케팅 콘텐츠, 브랜드 영상을 제작할 수 있도록 합니다.

이미 몇몇 독립 영화 감독들은 Flow를 활용해 단편영화를 완성했으며, 한국의 광고 대행사나 콘텐츠 스타트업도 인건비를 줄이면서 창작 속도는 크게 높일 수 있는 가능성을 엿볼 수 있습니다.

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3D 원격 회의의 새로운 진화: Google Beam

회의와 커뮤니케이션도 AI와 결합하여 새로운 수준으로 진화하고 있습니다. Google Beam은 기존의 Project Starline 후속작으로, 단순한 화상회의를 넘어 공간감과 몰입감을 제공하는 커뮤니케이션 플랫폼입니다.

이 기술은 사용자의 얼굴, 표정, 음성, 조명 등을 다양한 각도에서 포착해 AI가 이를 합성함으로써 실제 대면 회의에 가까운 소통 경험을 제공합니다. 특히 실시간 통역 기능은 단순한 번역이 아니라, 사용자의 말투와 감정 톤까지 유지해주는 수준까지 발전했습니다.

Google은 이 기술을 HP와 협력해 연내 소규모 출시할 예정입니다. 글로벌 비즈니스가 주요 전략인 기업이라면, Zoom과 Teams를 대체할 차세대 협업 도구로 주목할 만합니다.

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Google AI Ultra: 월 249.99달러 프리미엄 AI 구독 서비스

AI를 본격적으로 업무에 활용하려는 B2B 사용자들을 위한 프리미엄 구독 서비스, ‘Google AI Ultra’도 새롭게 등장했습니다. 가격은 월 249.99달러이며, 고급 기능과 대용량 리소스를 필요로 하는 전문가 및 기업 고객에게 맞춰져 있습니다.

이 서비스에는 Veo 3의 오디오 영상 기능 무제한 이용, Deep Think 우선 접근권, 자동화 도구 ‘Project Mariner’ 이용, Flow를 통한 영상 제작, 유튜브 프리미엄, 30TB 저장공간 등이 포함되었습니다. 콘텐츠 창작자, 전략기획 담당자, 데이터 애널리스트 등에게는 업무 효율화를 위한 필수 도구로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

마무리: Google I/O 2025, 우리는 지금 AI의 전환점에 서 있다

Google의 이번 I/O 2025 발표는 AI 기술의 ‘한계 돌파’를 선언하는 순간처럼 느껴졌습니다. 이제 AI는 단순한 문장 생성이나 알고리즘 추천을 넘어서, 사람처럼 사고하고 계획하며 행동까지 대행하는 에이전틱(Agentic) 기술로 발전하고 있습니다.

앞으로 기업과 개인이 준비해야 할 방향은 다음과 같습니다. 우선, 업무 프로세스를 AI 협업 기반으로 재정립하는 것이 필요합니다. 다음으로 기존의 검색 최적화(SEO)를 넘어, AI 관점에서의 콘텐츠 최적화(AIO, Artificial Intelligence Optimization) 전략을 수립해야 합니다. 마지막으로, 구독 기반 AI 툴의 활용성과 비용 대비 가치를 분석하고, 이미지/영상/텍스트 제작 역량을 AI와 통합할 수 있는 내부 실험을 시작해야 합니다.

우리는 지금 인간과 AI가 협업하는 창의적 환경의 문턱에 서 있습니다. 이 변화는 IT 기업에만 해당되지 않습니다. 제조, 유통, 교육, 금융 등 거의 모든 산업에 걸쳐 새로운 방식의 경쟁력과 기회가 창출되고 있습니다. AI를 경쟁 도구가 아닌, 전략 파트너로 받아들이는 순간부터 비즈니스의 미래는 더욱 넓고 깊게 열릴 것입니다.

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