오픈AI가 챗GPT 워크로 AI 에이전트 활용을 지식 업무 영역까지 넓히고 있습니다.
플러그인과 예약 작업을 묶어 자료 수집·분석·문서 작성이 한 흐름으로 이어집니다.
효율이 커지는 만큼 데이터 접근 통제와 검증 역할 분담이 핵심 과제로 떠오릅니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 AI 도입 이야기를 들으면 “반복 업무 자동화”가 기본값처럼 느껴지는데요. 오픈AI가 소개한 ‘챗GPT 워크(ChatGPT Work)’는 그 다음 단계, 그러니까 보고서·자료집·슬라이드 같은 ‘완성본’을 만들어내는 지식 업무 쪽으로 에이전트의 무게중심을 옮기고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 일을 끝까지 밀고 가는 동료에 가까운 형태죠.

오픈AI는 서울 삼성동 한국오피스에서 ‘챗GPT 워크 미디어 데모 세션’을 열고 기업뿐 아니라 대학 연구 현장에서의 활용 사례를 공유했습니다. 챗GPT 워크는 오픈AI의 코딩 에이전트 ‘코덱스(Codex)’ 기술이 내장된 에이전트 특화 AI로, 업무 흐름 전반에서 정보를 모아 스프레드시트, 슬라이드, 문서 같은 결과물 작성을 지원한다고 설명합니다. 개발자가 아니어도 자연어로 웹·앱 기반 에이전트 서비스 개발이 가능하다는 점도 눈길을 끕니다.

실무에서 체감이 큰 부분은 ‘연결’입니다. 어도비 포토샵, 구글 드라이브·지메일, 세일즈포스, 데이터브릭스 등 1400개 이상의 서비스·솔루션을 플러그인으로 붙일 수 있고, 기업 내부 데이터가 있는 사내 시스템도 플러그인 형태로 연결해 필요한 맥락을 가져올 수 있다고 해요. 결국 흩어진 데이터와 도구를 오가며 복사·붙여넣기 하던 시간을 줄이고, 엑셀과 프레젠테이션 같은 산출물로 바로 이어지게 만드는 구조입니다.

또 하나는 ‘업무 연속성’입니다. 예약 작업 기능을 통해 정기적으로 프로젝트 정보를 활용해 내용을 업데이트하는 식으로 흐름을 이어갈 수 있다고 하는데요. 조사와 분석, 반복 업무, 결과물 제작이 끊기지 않고 이어질수록, 담당자는 “어디까지 자동으로 돌리고 어디서 사람이 확인할지”를 더 명확히 설계해야 합니다.

성장 지표도 공개됐습니다. 코덱스 비즈니스는 4월 기준 세계 주간 활성 사용자(WAU)가 300만 명을 넘었고, 지난달 챗GPT 워크 출시 이후 두 서비스 합산 WAU가 1000만 명을 돌파했다고 합니다. 국내에서는 삼성전자·삼성디스플레이 등 기업과 서울대 등 대학에서 챗GPT 워크를 활용 중이라고도 전했습니다.

그런데, 연결이 많아질수록 자연스럽게 따라오는 질문이 있죠. “보안은 괜찮을까?” 오픈AI 코리아 엔지니어는 플러그인 연결로 생길 수 있는 보안 이슈를 ‘AI의 데이터 접근 범위를 제한’하는 방식으로 프롬프트에서 제어할 수 있다고 언급했습니다. 오픈AI도 통제 방안을 고도화하고, 워크·코덱스를 업무에 활용하는 방식 자체를 제안하겠다고 했고요. 쉽게 말해, 기술만이 아니라 운영 규칙과 가이드가 같이 가야 한다는 이야기입니다.

대학 사례는 특히 시사점이 큽니다. 서울대 정보화본부는 코덱스를 활용해 국가별 통계, 법령, 정책문서, 학술자료를 수집·구조화하고 데이터 분석과 보고서 초안까지 이어지는 연구 워크플로우를 구축했다고 소개했습니다. 여기서 핵심은 ‘역할 분담’이었습니다. AI가 초안 작성에 참여하되, 연구자는 출처와 사실관계를 검증하고 해석에 집중하는 방식으로 효율과 신뢰성을 함께 끌어올렸다는 설명이죠.

이 흐름은 기업의 기획·홍보·전산 조직에도 그대로 적용됩니다. 자료 수집과 정리, 초안 작성이 빨라질수록, 조직은 검증 단계와 승인 프로세스, 데이터 접근 권한 같은 운영 설계를 더 촘촘히 해야 합니다. 이앤아이 관점에서 보면, 앞으로의 경쟁력은 “AI를 쓰느냐”보다 “우리 조직의 문서·웹·데이터 흐름을 AI가 일하기 좋은 형태로 정리해두었느냐”에서 갈릴 가능성이 큽니다.

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