매주 월요일 아침은 그야말로 지옥이었습니다. 스타트업의 유일한 마케터로서, 제 오전은 경쟁사 SEO 데이터, 소셜 미디어 동향, 온갖 커뮤니티의 고객 반응을 손으로 긁어모으는 ‘데이터 복붙 노예’의 삶, 그 자체였죠. 이 단순 반복 업무에 영혼까지 털리고 나면, 정작 머리를 써야 할 전략 기획은 시작도 못 한 채 녹초가 되기 일쑤였습니다.
이런 ‘복붙 지옥’ 속에서 한 줄기 빛처럼 등장한 ChatGPT Agent. 솔직히 말하면, 처음엔 코웃음부터 쳤습니다. ‘또 그럴싸한 데모 영상으로 사람 홀리는 거겠지’ 하고요.
결론부터 까놓고 말하자면, 제 예상은 반은 맞고 반은 틀렸습니다. 이 AI 에이전트는 제 월요일 아침을 구원할 엄청난 잠재력을 보여줬지만, 동시에 아무 생각 없이 믿고 맡겼다간 뒤통수를 제대로 맞을 수 있는, 꽤 위험한 물건이기도 합니다. 제가 직접 온갖 시나리오로 이 녀석을 테스트하며 겪은 피, 땀, 눈물의 경험을 바탕으로, 진짜 실력과 명확한 한계를 낱낱이 이야기해 보겠습니다.
3줄 요약 (정신없는 분들을 위해)
1. 단순 대화형 AI를 넘어, 내 대신 웹서핑하고 클릭까지 하는 ‘실행형 AI 에이전트‘입니다.
2. 시장 조사, 데이터 취합 같은 반복 업무 자동화에선 그야말로 ‘물건’입니다. 시간을 획기적으로 아껴주죠.
3. 하지만 끔찍하게 느리고, 바보 같은 실수를 하며, 보안 문제도 명확합니다. 아직은 ‘실패해도 괜찮은’ 단순 작업에만 활용하는 게 정답입니다.
ChatGPT Agent란 무엇인가? (feat. GPT-4o)
ChatGPT Agent는 OpenAI가 GPT-4o 모델과 함께 야심 차게 내놓은 기능입니다. 단순히 질문에 답하는 걸 넘어, 사용자 대신 가상의 공간에서 브라우저를 열고, 웹사이트를 헤집고 다니고, 정보를 긁어모아 파일로 만드는 구체적인 ‘행동’을 자율적으로 수행하죠. 비유하자면, 바로 옆자리에 앉아 내 지시를 듣고 마우스와 키보드를 움직여주는 ‘디지털 인턴’이 하나 생긴 셈입니다.
자, 여기서 가장 큰 착각부터 깨고 시작해야 합니다. ‘알아서 다 해주는’ 만능 AI라는 헛된 기대 말이죠. 그런 건 없습니다. “알아서 잘해봐” 같은 애매모호한 명령을 내리면, 정말 쓰레기 같은 결과물을 툭 뱉어냅니다. “SpyFu.com에 들어가서 ‘경쟁사 A’의 상위 유기적 키워드 10개를 표로 정리해” 와 같이, 어떤 사이트에 가서, 뭘 찾고, 어떤 모양으로 가져올지 아주 명확하고 구체적으로 지시해야 겨우 사람 흉내를 냅니다. ‘자동화’라는 달콤한 단어에 속아 ‘완전 자율’을 기대했다면 실망만 가득할 겁니다. 명심하세요. ‘설계’는 인간의 몫, ‘단순 실행’은 Agent의 몫입니다. 이 경계를 이해하는 것부터가 시작입니다.
ChatGPT Agent로 어떤 업무 자동화가 가능한가? (실제 테스트 3가지)
백문이 불여일견이죠. 말로만 떠드는 건 시간 낭비입니다. 제가 매일같이 하던 지긋지긋한 업무 몇 가지를 이 녀석에게 직접 던져봤습니다.
테스트 1: SEO 감사 보고서, 30분 만에 초안 완성
가장 먼저, 잠재 고객에게 보낼 간단한 SEO 감사 보고서 작성을 시켰습니다. 로그인이 필요 없는 SpyFu에서 경쟁사 데이터를 뽑고, PageSpeed Insights에서 속도 진단을 한 뒤, 제가 정해준 목차에 맞춰 PPT 초안을 만들라는, 아주 구체적인 지시였죠.
결과는요? 솔직히 좀 놀랐습니다. Agent가 스스로 SpyFu에 접속해 ‘Ashley Furniture’를 검색하고, 유기적 키워드, 경쟁사 정보 같은 핵심 데이터를 복사하는 전 과정이 화면에 생중계되더군요. 이어서 페이지 속도 진단까지 마치더니, 30분도 안 돼 모든 데이터를 그러모은 프레젠테이션 초안을 뱉어냈습니다. 물론, 갓 입사한 신입이 만든 것처럼 디자인은 조악하기 짝이 없었지만, 제가 요청한 데이터는 하나도 빠짐없이 들어 있었습니다. 이 데이터 수집과 복붙에 최소 2시간을 썼던 걸 생각하면, 이것만으로도 눈물 나게 고마운 일이었습니다.
테스트 2: 노션 콘텐츠 캘린더 자동 채우기
다음은 크리에이티브 리서치였습니다. Pinterest 트렌드에서 ‘홈 인테리어’ 최신 유행을 분석하고, 8월 한 달 치 콘텐츠(주 1회, 총 4개)를 만들어 노션 캘린더에 채워 넣으라고 시켰습니다. 핀터레스트 트렌드는 API를 제공하지 않아 100% 수작업이 필요한, 그야말로 인내심의 영역이죠.
Agent는 지시에 따라 핀터레스트를 뒤지고, 인기 핀의 비주얼과 설명을 분석해 꽤 그럴듯한 인사이트를 뽑아냈습니다. 심지어 DALL-E를 이용해 참고 이미지까지 만들어내더군요. 하지만 노션에 업로드하는 과정은, 아, 정말 가관이었습니다. 엉뚱하게 7월에 콘텐츠를 등록하질 않나, 제목을 썼다 지웠다를 반복하며 버벅거리는 모습은 정말… 결국 어찌어찌 꾸역꾸역 작업을 마치긴 했지만, 이 과정을 멍하니 지켜보며 깨달았습니다. 아직 복잡한 UI를 완벽하게 다루진 못하며, 로그인 정보를 넘겨주는 업무 자동화 과정에는 명백한 데이터 리스크가 따른다는 것을요.
테스트 3: 가상 유저를 이용한 AI UX 리서치 시뮬레이션
마지막으로, 가장 인상 깊었던 테스트입니다. 온라인 안경점 ‘Warby Parker’와 경쟁사 ‘LensCrafter’의 사용자 경험을 비교 분석하라고 지시했습니다. Agent는 가상 고객이 되어 두 사이트를 오가며 상품을 둘러보고, 옵션을 고르고, 장바구니에 담는 전 과정을 시뮬레이션했습니다.
이건 정말 소름이 돋는 경험이었습니다. 단순히 텍스트를 긁어오는 수준이 아니었어요. 각 단계에서 어떤 버튼을 눌렀고, 어떤 부분에서 불편함을 느꼈는지 기록하는 모습은, 마치 제 옆에 앉은 신입 리서처가 사용성 테스트를 대신 해주는 듯한 착각마저 들었습니다. 물론 최종 결과물인 구글 슬라이드는 서식이 엉망이라 손을 많이 봐야 했지만, 만약 10개 웹사이트를 비교해야 하는 상황이라면 분석 과정 자체를 90% 이상 자동화할 수 있겠다는 엄청난 가능성을 엿봤습니다. AI UX 리서치 방법의 새로운 지평이 열리는 순간이었죠.
| 구분 | ChatGPT Agent | 단순 웹 스크레이핑/리서치 툴 | Zapier/n8n 같은 자동화 툴 |
|---|---|---|---|
| 핵심 기능 | 웹 브라우징, 클릭, 추론, 콘텐츠 생성 | 정적 데이터 추출, 텍스트 스캔 | 정해진 규칙(Rule) 기반의 API 연동 |
| 추론 능력 | 높음 (상황에 따라 다른 행동 가능) | 없음 (정해진 대상만 추출) | 없음 (If this, then that) |
| 작업 유연성 | 매우 높음 (API 없는 사이트도 가능) | 낮음 (구조화된 데이터에 의존) | 중간 (API 지원 여부에 극히 의존) |
| 적합한 업무 | 복잡한 리서치, 정성적 데이터 분석 | 대규모 정량 데이터 수집, 가격 모니터링 | 시스템 간 데이터 전송, 알림 자동화 |
| 단점 | 느린 속도, 잦은 오류, 보안 위험 | 비정형 데이터 처리 불가, 동적 웹 취약 | 복잡한 추론/분석 불가, API 필수 |
ChatGPT Agent, 만병통치약이 아닌 이유 (명확한 단점)
이 모든 엄청난 가능성에도 불구하고, 지금 당장 모든 업무를 맡길 수 있는 완벽한 도구는 절대 아닙니다. 제가 직접 겪은 명백한 단점들은 반드시, 꼭 알고 넘어가야 합니다.
1. 속 터지는 속도, 그리고 인내심 테스트
사람이라면 10초면 끝날 일을 30초 동안 헤매는 걸 보고 있으면 속에서 천불이 납니다. 작업 중간에 연결이 뚝 끊겨 처음부터 다시 시작해야 하는 일도 부지기수였죠. 특히 여러 단계를 거치는 복잡한 작업을 시키면 맥락을 잃고 딴소리를 하기도 합니다. 부처님 같은 인내심으로 지켜보거나, 중간에 개입해서 바로잡아 줄 준비가 되어 있어야 합니다.
2. 방 안의 코끼리: ‘보안’이라는 거대한 문제
이게 가장 심각한 문제입니다. 노션이나 구글 계정에 로그인하는 순간, 내 모든 데이터 창고의 열쇠를 AI에게 넘겨주는 셈입니다. OpenAI가 아무리 보안을 외쳐도, 이 찜찜함은 어쩔 수 없습니다. 고객 이메일을 보내거나 중요한 사내 파일을 수정하는 등의 고위험(high-stake) 업무에는 절대, 네버, 사용해서는 안 됩니다. 혹시라도 테스트를 위해 계정을 연결했다면, 일이 끝나는 즉시 설정의 ‘연결된 앱(Connected Apps)’ 메뉴로 달려가세요. 그리고 당장 접근 권한을 끊어버리는 게 현명합니다. 이건 선택이 아닌 필수입니다.
‘멍청한 인턴’을 잘 쓰는 유능한 사수가 되어라
ChatGPT Agent는 세상을 뒤집을 혁명도, 모든 걸 해결해 줄 마법 지팡이도 아닙니다. 이 녀석의 정체는 명확합니다. ‘아직은 좀 어수룩하지만, 시키는 단순 반복 작업만큼은 기가 막히게 해내는 디지털 인턴’.
이 인턴에게 전략 기획이나 최종 의사결정을 맡기는 건 어리석은 짓입니다. 하지만 지루하고 시간만 잡아먹는 자료 수집, 데이터 정리, 초안 작성 같은 허드렛일을 영리하게 맡긴다면, 우리는 비로소 ‘복붙 지옥’에서 탈출해 더 본질적이고 창의적인 ‘생각’에 집중할 시간을 벌 수 있습니다.
결국 이 AI 에이전트의 진짜 가치는 기술 그 자체가 아닙니다. 이 ‘어수룩한 인턴’을 어떻게 활용해서 나의 시간을, 나의 에너지를 되찾아오느냐에 달려있죠. 이제 공은 우리에게 넘어왔습니다.
네, 시작은 간단합니다. 채팅창에 말을 거는 것과 같으니까요. 하지만 제대로 된 결과물을 원한다면, ‘어떤 사이트에서’, ‘무엇을 찾아’, ‘어떤 형식으로 정리해’와 같이 최대한 구체적이고 단계적으로 명령해야 합니다. 어설프고 모호한 지시는 쓰레기 같은 결과로 돌아올 뿐입니다. 명심하세요.
딱 두 가지만 꼽으라면 ‘속도’와 ‘보안’입니다. 첫째, 사람보다 훨씬 느리고 불안정해서 속 터질 때가 많습니다. 둘째, 내 계정을 통째로 넘겨주는 거나 마찬가지라 보안 위험이 너무 큽니다. 중요한 데이터를 다루는 계정 연동은 절대 금물입니다.
결론부터 말하면, ‘아직은’ 추천하지 않습니다. 웹에서 긁어온 정보를 노션에 자동으로 채워 넣는 것 자체는 가능합니다. 하지만 복잡한 페이지 구조를 이해 못 하거나 엉뚱한 곳에 데이터를 쓰는 실수를 자주 합니다. 중요한 업무 데이터를 맡기기엔 아직 너무 불안하고 위험합니다. 장난감처럼 가볍게 테스트해보는 정도가 딱 좋습니다.
