하필이면 분기별 콘텐츠 성과 보고서 마감일이었습니다. 구글 애널리틱스, 서치 콘솔, 온갖 소셜 미디어에서 긁어모은 데이터는 그야말로 뒤죽박죽. 이걸 언제 다 정리해서 보고서용 차트로 만드나, 눈앞이 캄캄해지더군요. 머릿속에 피벗 테이블과 VLOOKUP의 아찔한 향연이 스쳐 지나가며 두통이 밀려왔습니다.
에라, 밑져야 본전이지. 최근 입소문을 타던 ‘Manus AI’라는 툴에 이 엉망진창 스프레드시트 파일을 그대로 던져 넣었습니다. 그리고 중얼거렸죠. “3분기 채널별 유입이랑 전환율 추이, 핵심 인사이트 뽑아서 보고서 형태로 만들어줘.” 솔직히, 반쯤은 포기한 상태였습니다.
그런데 몇 분 뒤, 제 화면에 나타난 건 그냥 차트 쪼가리 몇 개가 아니었습니다.
3줄 요약: 써보고 나서야 깨달은 것들
1. 이건 챗봇이 아닙니다. 질문에 답만 하는 AI가 아니라, 지저분한 데이터를 먹고 ‘결과물(보고서, 차트)’을 토해내는 ‘AI 데이터 에이전트’입니다.
2. ‘자동 데이터 청소’가 핵심입니다. 이게 ChatGPT와의 가장 결정적인 차이점이죠. 엉망인 데이터도 알아서 정리하고 분석하니, 결과물을 믿을 수 있습니다.
3. ‘데알못’의 한 줄기 빛입니다. 데이터 지식 없이도 “말로 시켜서” 전문가 수준의 데이터 시각화와 리포팅이 가능해집니다. 엑셀 함수와 씨름하던 시간이 말 그대로 증발합니다.
Manus AI, 단순 챗봇을 넘어선 ‘자율 AI 에이전트’
우리는 보통 AI라고 하면 ChatGPT처럼 대화하는 챗봇을 떠올립니다. 질문을 던지면 똑똑한 답변을 내놓는 그런 AI 말이죠. 그런데 Manus AI는 시작부터 개념이 다릅니다. 이들은 스스로를 ‘자율 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)’라고 부르더군요.
“답변”이 아닌 “결과물”을 내놓는다는 것의 진짜 의미
이게 별거 아닌 것 같죠? 그런데 실무에서는 정말 하늘과 땅 차이의 경험을 만들어냅니다. 가령 ChatGPT에게 데이터 분석을 시키면, 파이썬 코드를 짜주거나 분석 방법을 ‘알려줍니다’. 결국 그걸 가지고 최종 결과물을 만드는 책임과 시간은 온전히 제 몫이죠. 똑똑한 조언자, 딱 거기까지입니다.
반면 Manus AI는 마치 ‘데이터 분석가 신입사원’처럼 행동합니다. “이 데이터로 보고서 만들어줘”라고 지시하면, 혼자 데이터를 열어보고, 내용을 파악하고, 불필요한 값을 정리하고(클리닝), 가장 예쁜 차트를 골라 시각화하고, 심지어 분석 코멘트까지 담은 PDF 리포트를 만들어서 제 앞에 딱 가져다 놓습니다. 저는 그저 지시하고 기다렸을 뿐인데 말이죠. 이 경험의 차이, 한번 맛보면 헤어 나올 수가 없더군요.
직접 써본 Manus AI 데이터 분석: 지옥의 분기 보고서 실험
뜬구름 잡는 소리는 이쯤 하고, 제가 직접 피눈물 섞인 분기 보고서 데이터를 가지고 테스트한 결과를 보여드리겠습니다. 과연 이게 실무에서 돈값 할 물건인지, 아니면 그저 신기한 장난감인지 확인해봐야 했으니까요.
실험 1: 뒤죽박죽 GA 데이터, 2분 만에 시각화 리포트로
일단 날짜 형식도 제각각이고 빈 셀도 숭숭 뚫린 구글 애널리틱스 원본 데이터를 그대로 올렸습니다. 그리고 이렇게 요청했죠. “지난 분기 사용자 행동 트렌드 분석하고, 이탈률 제일 높은 페이지 Top 5를 그래프로 보여줘.” 한 2분 걸렸을까요? 이탈률 원인에 대한 간략한 추정까지 담긴 깔끔한 막대그래프와 요약 리포트를 뱉어냈습니다. 이걸 손으로 했다면? 아마 30분은 훌쩍 넘겼겠죠. 커피 한잔 마실 시간이 생겼습니다.
실험 2: 복잡한 데이터에서 새로운 마케팅 기회 발굴하기
이번엔 난이도를 좀 높여봤습니다. 서치 콘솔의 검색어 데이터와 내부 판매 데이터를 합친, 더 복잡한 파일을 던져줬죠. “두 데이터 교차 분석해서 새로운 콘텐츠 마케팅 기회 좀 찾아내고, 타겟 고객도 한번 그려봐 줘.” 이건 사실 꽤나 막연하고 추상적인 요구입니다. 그런데 Manus AI는 ‘구매 전환율은 높은데 노출 수가 적은 키워드’ 그룹을 귀신같이 찾아내더군요. 그걸 기반으로 한 콘텐츠 아이디어와 타겟 페르소나까지 제안하는 PDF 보고서를 만들어냈습니다. 솔직히 이건 사람이 했으면, 머리 싸매고 반나절은 족히 걸릴 일이었습니다.
실험 3: 까다로운 차트 형식과 주석(Annotation) 요구하기
“지난 12개월 월별 매출 추이를 꺾은선 그래프로 만들고, 주요 마케팅 캠페인 시점에 주석 좀 달아줘.” 아주 구체적이고 까다로운 요구였습니다. 놀랍게도 제가 짚어준 시점마다 정확하게 캠페인명을 주석으로 달아, 한눈에 봐도 명확한 그래프를 만들어냈습니다. 이쯤 되니 좀 무섭더군요.
ChatGPT 데이터 분석 기능과 비교하면?
물론이죠. ChatGPT의 Advanced Data Analysis(구 Code Interpreter)도 정말 강력합니다. 하지만 둘을 직접 써보니 지향점이 명확히 달랐습니다. 똑같은 ‘지저분한 데이터’를 주고 테스트해 보니, 그 차이는 더 선명해졌습니다.
‘빠른 코더’ ChatGPT vs ‘꼼꼼한 분석가’ Manus AI
ChatGPT는 영리하고 ‘빠른 코더’처럼 움직입니다. 명령을 내리면 즉시 파이썬 코드를 실행해 차트를 만들어주죠. 하지만 데이터에 오류나 빈 값이 있다면? 그걸 그대로 무시하고 차트를 만들기 때문에 결과물이 왜곡될 수 있습니다. 잘못된 데이터로 만든 그럴싸한 차트는, 때론 재앙이 됩니다.
반면 Manus AI는 ‘꼼꼼한 데이터 분석가’ 스타일에 가깝습니다. 속도는 조금 더 걸릴지 몰라도, 분석 전에 데이터 클리닝 과정부터 거칩니다. 날짜 형식을 통일하고, 빈 값을 어떻게 처리할지 고민하는 등 데이터의 신뢰도를 확보한 뒤에 시각화를 진행하죠. 덕분에 결과물을 믿고 쓸 수 있습니다. 심지어 Manis AI가 만든 차트는 ‘인터랙티브’해서, 마우스로 클릭하며 데이터를 직접 탐색해볼 수도 있습니다.
| 기능 | Manus AI | ChatGPT (Advanced Data Analysis) |
|---|---|---|
| 핵심 역할 | 자율적인 데이터 분석가 (결과물 중심) | 빠른 코딩 실행기 (과정/코드 중심) |
| 데이터 정제 | 자동으로 지저분한 데이터 클리닝 (핵심 강점) | 수동으로 명령해야 하며, 제한적 |
| 결과물 | 인터랙티브 차트 + PDF 분석 리포트 | 정적 이미지 차트 + 코드/설명 |
| 사용 편의성 | 자연어 명령만으로 완결된 결과물 도출 | 원하는 결과물을 위해 구체적인 코드 지시 필요 |
| 최적 활용 | 비전문가가 신뢰도 높은 데이터 인사이트를 얻을 때 | 개발자가 빠르게 코드 기반의 시각화를 할 때 |
그럼에도 불구하고, 명확한 한계와 단점
물론 장밋빛 이야기만 할 수는 없겠죠. 직접 써보면서 느낀 아쉬운 점도 솔직하게 짚고 넘어가야 합니다.
- 초대 전용 베타, 인내심은 필수: 이게 제일 큰 단점인데, 아직 ‘초대 전용(Invite-only)’입니다. 신청하고 나서 언제 초대 코드를 받을지 기약이 없습니다. 가끔 사용자가 몰리면 에러가 나거나 속도가 느려지기도 하고요. 정식 서비스가 아닌 베타 버전의 한계가 명확합니다.
- 디자인 커스터마이징의 한계: 생성된 차트의 색상, 폰트, 레이블을 아주 세밀하게 조정하는 기능은 아직 부족합니다. 중요한 발표 자료에 쓰려면, 결과물을 PPT 같은 곳에서 약간의 수작업으로 다듬어야 할 수도 있습니다.
- 가격 정책의 불확실성: 지금은 무료 베타지만, 정식 출시 후 가격이 어떻게 될지는 아무도 모릅니다. 미래의 청구서가 개인이나 소규모 팀에게 부담스러운 수준으로 날아올 가능성도 염두에 둬야 합니다.
결론: 데이터 ‘노동’의 시대는 끝났다
물론 Manus AI가 모든 문제의 해결사는 아닙니다. 하지만 데이터 분석의 패러다임을 고된 ‘노동’에서 영리한 ‘전략’으로 바꾸는 거대한 가능성을 똑똑히 보여줍니다.
반복적이고 소모적인 데이터 정리와 시각화는 AI 에이전트에게 맡겨버리고, 우리는 그 결과물을 보며 ‘왜?’라고 묻고 ‘다음엔 뭘 할까?’를 결정하는 데만 집중하는 미래. Manus AI는 그 미래가 생각보다 훨씬 가까이 와있다는 것을 증명하는 신호탄입니다.
엑셀 함수와 씨름하며 야근하던 과거의 나에게, 이제 작별을 고할 시간이 온 것 같습니다. 일단, 대기자 명단에 이름부터 올려두시길 강력히 권합니다. 이 기술의 발전 속도를 보면, 기다리는 시간이 전혀 아깝지 않을 겁니다.
그럼요. 코딩 ‘ㅋ’자도 몰라도 됩니다. 분석하고 싶은 데이터 파일을 그냥 올리고, “이걸로 뭘 분석해줘”라고 우리말로 편하게 쓰기만 하면 Manus AI가 알아서 결과물을 만들어 줍니다. ‘엑셀 데이터 AI로 시각화’를 처음 해보는 분에게는 최고의 출발점이 될 겁니다.
CSV나 엑셀(XLSX) 파일처럼 표로 정리된 데이터는 거의 다 됩니다. 고객 명단, 매출 데이터, 웹사이트 로그, 설문조사 결과 등 구조만 있다면 뭐든지 분석하고 시각화할 수 있습니다. 특히 정리가 안 된 지저분한 데이터를 자동으로 청소해주는 기능이 정말 강력합니다.
현재 Manis AI 공식 웹사이트에서 베타 테스트 신청을 받고 있습니다. 사이트에 접속해서 이메일 주소를 등록하고 대기자 명단에 이름을 올리면 끝입니다. 초대는 순서대로 보내준다고 하는데, 대기 시간은 사람마다 조금씩 다른 것 같습니다.
딱 두 가지, ‘자율성’과 ‘완결성’입니다. ChatGPT는 데이터에 문제가 있으면 그걸 사람이 알아채고 고쳐달라고 일일이 시켜야 합니다. 반면 Manis AI는 스스로 데이터의 오류를 찾아내서 최적의 방식으로 고쳐주죠. 또, 그냥 차트 이미지 하나 툭 던져주는 게 아니라, 분석 내용과 인사이트까지 담긴 PDF 보고서를 만들어준다는 점에서 훨씬 더 ‘실무형 AI 직원’에 가깝습니다.
