2026년 9월 29일 한빛+ 혁신 AX 세미나에서 들은 내용을 AI로 요약·정리했습니다.
발표: 이동재(OpenAI 미드마켓 어카운트 디렉터)
한 줄 요약
AI는 질문에 답하는 챗봇에서 일을 끝내는 에이전트 팀으로 바뀌었고, 앞선 기업과의 격차는 모델 성능이 아니라 "얼마나 많은 업무를, 어떤 원칙으로 AI에 맡기느냐"에서 벌어진다.
핵심 메시지 5가지
1. 비용은 "작업 1건당 비용"으로 따진다
- 새 모델이 나오는 주기가 15개월에서 6~8주로 줄었다.
- 텍스트뿐 아니라 음성·이미지·전문 분야용 모델까지 함께 발전하고 있다.
- 토큰 단가가 올라가도 한 번에 일을 끝내면 작업 1건당 비용은 오히려 낮아진다.
2. 새 모델은 "계획 → 실행 → 결과물"이 좋아졌다
- 계획: 여러 출처를 대조해 복잡한 문제를 어떻게 풀지 스스로 정한다.
- 실행: 앱·파일·브라우저를 직접 조작해 일을 진행한다.
- 결과물: 회사 양식에 맞는 문서·슬라이드·스프레드시트를 만든다.
- 그래서 더 어려운 문제를 맡길 수 있고, 다시 손보는 일이 줄어든다.
3. 챗봇 → 추론 → 에이전트 → 에이전트 팀
- 2023년은 질문하면 답하는 챗봇, 2024년은 더 깊이 생각하는 추론 모델이었다.
- 2025년부터 다른 시스템과 상호작용하며 일을 직접 하는 에이전트가 나왔다.
- 지금은 여러 에이전트를 팀처럼 묶어 여러 업무를 한꺼번에 처리한다.
4. 앞선 기업과의 격차는 빠르게 커지고 있다
- 선도 기업과 중위 기업의 AI 사용량 차이가 반년 만에 2.6배에서 8배 이상으로 벌어졌다.
- 앞선 기업은 플러그인과 스킬을 훨씬 많이 쓴다.
- 차이는 모델이 아니라 모델에게 회사의 맥락(데이터·스킬·도구)을 얼마나 연결해 주느냐에서 난다.
5. 도구보다 리더십과 프로세스가 먼저다
- 경영진이 직접 써야 한다. AI 전환을 이끄는 사람이 도구의 한계를 알아야 한다.
- PoC 전에 원칙을 정한다. 보안, 품질 기준, 사람과 AI의 판단 분담을 먼저 정해야 결과를 해석할 수 있다.
- 부분 최적화를 경계한다. AI를 초안 보조로만 쓰면 효과도 초안 작성 시간 단축에 그친다. 업무 흐름 자체를 다시 설계해야 한다.
기억해둘 것
에이전트에게 일 잘 시키는 법
- 목표를 명확히 준다.
- 업무 맥락과 제약 조건을 함께 설명한다.
- 언제 끝낼지 기준("Done When")을 준다.
- 에이전트 하나로 시작해서 필요하면 늘린다.
- 길고 복잡한 작업일수록 먼저 계획을 세우게 한다.
방법은 모델이 바뀌면 달라질 수 있다. 계속 써 보며 조정하는 태도가 핵심이다.
AI 과제를 시작하기 전 리더가 답해야 할 4가지
- 성과를 책임지는 임원은 누구인가?
- 보안·법무·컴플라이언스팀이 처음부터 함께하는가?
- 현업 팀에 업무 흐름을 바꿀 권한을 주었는가?
- 언제 확장할지 평가 기준이 명확한가?
판단 기준
- 비용: 토큰 단가보다 작업 1건을 끝내는 총비용으로 비교한다.
- 효과: AI를 끼워 넣는 것보다 업무 흐름을 바꾸는 것이 효과가 크다.
- 차별화: 좋은 모델은 누구나 쓴다. 회사의 맥락을 얼마나 붙이느냐가 차이를 만든다.
- 리더십: 위에서 방향을 잡고, 현업이 개선을 만들어 서로 맞춰야 한다.