얼마 전, 유명 번역가가 방송에서 번역 작업 중 AI 툴을 번갈아 사용하는 모습을 공개했습니다. 이전에는 온전히 번역가 역량으로만 작업을 진행해야 했다면 이제는 AI를 통해 상황과 맥락을 파악하여 번역 품질을 높일 수 있게 되었습니다. 이처럼 AI는 다양한 산업군에서 혁신적인 방식으로 활용되며 업무 방식을 변화시키고 있습니다.

최근 ChatGPT 개발사인 오픈AI는 새로운 AI 에이전트 기능인 ‘오퍼레이터(Operator)’를 출시했습니다. 오퍼레이터는 단순한 텍스트 생성 기능을 넘어 웹 브라우저를 기반으로 사용자가 지시한 작업을 자동으로 수행하는 기능을 갖추고 있습니다. 쉽게 말해 AI가 직접 행동하고 업무를 실행하는 능력을 갖춘 것입니다.

이번 주 위클리 DnA에서는 오퍼레이터(Operator)의 기능을 살펴보고, 이를 실제 업무에서 어떻게 적용할 수 있을지 알아보겠습니다.

오퍼레이터는 AI가 사용자의 명령에 따라 능동적으로 작업을 실행할 수 있도록 설계된 기능입니다. 기존의 AI 시스템이 주로 콘텐츠 생성과 정보 제공에 치중했다면, 오퍼레이터는 실제 업무의 자동화에 초점을 맞추고 있습니다. 국내 기업 중에서는 야놀자와 카카오가 오퍼레이터의 한국 출시에 참여하며 서비스의 품질을 높이고 있습니다. 참고로 현재 오퍼레이터는 별도의 플랫폼에서 ChatGPT Pro 구독자만 이용할 수 있지만, 향후 ChatGPT 인터페이스에 통합될 예정입니다.

1. 자동 업무 수행

오퍼레이터는 단순 응답을 넘어 구체적인 작업을 직접 실행합니다. 이메일 작성 및 전송, 정보 검색 및 정리 등 실무적인 업무 처리가 가능해 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

2. 웹 브라우징 및 데이터 수집

웹 브라우저를 기반으로 온라인에서 필요한 정보를 수집하고 분석하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 최신 정보를 기반으로 한 정확한 응답을 제공하며, 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

3. 연속적인 작업 수행 및 자동화

오퍼레이터의 가장 차별화된 특징은 단일 작업이 아닌 연속적인 업무 흐름을 자동화할 수 있다는 점입니다. 데이터 검색부터 문서 정리, 보고서 생성까지 일련의 과정을 자동으로 처리함으로써 인적 자원의 효율적 활용을 가능하게 합니다.

이러한 기능을 갖춘 오퍼레이터는 다양한 산업과 업무 환경에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 앞서 살펴본 핵심 기능들이 실무에서 어떻게 적용될 수 있는지 알아보겠습니다.

웹 사이트에서 필요한 정보를 자동으로 수집하고 분석할 수 있으며, 기업 내부 데이터 검색 및 정리 작업을 통해 실무자의 의사결정을 지원할 수 있습니다.

AI 기반 고객 응대 시스템에 오퍼레이터 기능을 추가하면 고객 문의를 분석하고 실시간으로 해결책을 제공할 수 있습니다. 또한, 고객 선호도와 과거 데이터를 분석하여 맞춤형 추천이나 서비스를 제공할 수 있습니다.

오퍼레이터는 방대한 데이터를 빠르게 검색하고 정리하여 연구자가 원하는 인사이트를 신속하게 제공합니다. 특히 시장 조사, 경쟁사 분석, 최신 트렌드 탐색 등의 업무에서 강력한 도구가 될 수 있습니다.

오퍼레이터 기술이 가져올 혁신적 가능성에도 불구하고, 현 단계에서는 몇 가지 주목할 만한 한계점이 존재합니다. 현재 오퍼레이터는 일부 기능 수행에 있어 기술적 한계가 있다는 지적이 나오고 있습니다. 한 언론 매체에서는 생수 구매를 요청했을 때 오퍼레이터가 쇼핑몰에서 '삶수'를 검색한 사례를 보도하며 정확성 문제를 지적했습니다.

또한 오퍼레이터가 웹 브라우징을 통해 정보를 수집하는 과정에서 개인정보 보호와 데이터 보안 문제도 신중하게 고려해야 할 사항입니다. 기업 내부 데이터나 고객 정보를 처리하는 과정에서 보안 취약점이 발생할 가능성이 있어 이를 해결하는 것이 중요한 과제가 될 것입니다.

이러한 한계에도 불구하고 오퍼레이터 기술은 단순한 업무 자동화를 넘어 인간과 AI가 협업하는 새로운 방식으로 발전할 가능성이 큽니다. 앞으로의 발전 과정에서 이러한 기술이 어떻게 실무 환경을 변화시키고 혁신을 주도할지 기대됩니다. 🚀

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