AI 툴 시장의 관심축이 단순 생성형 도구에서 업무 실행형 도구로 이동하고 있다. OpenAI가 GPT-6 Astra를 전면에 내세우면서 브라우징, 컴퓨터 사용, 문서·스프레드시트·프레젠테이션 제작, 전문 업무 수행 역량이 주요 경쟁 기준으로 부상했다. 실무자 입장에서는 어떤 답변을 생성하는지가 아니라 자료를 찾고, 파일을 다루고, 결과물을 완성하는 과정까지 얼마나 맡길 수 있는지가 도입 기준이 되고 있다.

OpenAI는 GPT-6 Astra를 컴퓨터 사용, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 과학, 전문 업무에 강점을 가진 모델로 소개했다. 공식 자료에서 Astra는 온라인 양식 작성, CRM 고객 기록 업데이트, 일정 정리, 이메일·문서 편집기 안의 조사 요약, 데이터 분석과 차트 생성, 웹사이트 제작과 프론트엔드 품질 점검까지 수행 가능한 사례로 제시됐다. 마케팅팀에서는 경쟁사 가격 조사, 광고 상품 조건 비교, 제안서용 표 정리, 캠페인 결과 요약처럼 여러 앱과 문서를 오가는 작업에 적용 범위가 넓다.

ChatGPT agent는 이 흐름의 제품 경험을 구성하는 축이다. 웹사이트, 업로드 파일, 연결된 업무 자료를 넘나들며 심층 조사와 실행을 이어가는 기능이 공개됐고, OpenAI는 이를 통해 양식 입력과 스프레드시트 편집 같은 온라인 작업까지 연결한다고 설명했다. Astra가 모델 차원의 실행 능력을 끌어올린다면, ChatGPT agent는 사용자가 실제 업무를 맡기는 접점에 가깝다. 보고서 초안, 벤더 비교, 키워드 조사, 행사 후보 수집처럼 결과 파일까지 필요한 일에서 두 흐름이 함께 쓰인다.

Google 진영에서는 Project Astra의 실시간 비전·화면 공유·기억 기능이 Gemini Live와 검색 경험으로 확장되고 있다. Google은 Project Astra를 주변 맥락을 이해하는 범용 AI 어시스턴트 연구로 설명하고, Gemini Live에 카메라와 화면 공유 기능을 통합했다. 실무 적용은 현장형 업무에서 뚜렷하다. 매장 운영자는 제품 진열 상태를 보며 개선안을 묻고, 교육 담당자는 화면을 공유해 자료 설명을 받으며, 마케터는 랜딩페이지나 광고 소재 화면을 보면서 문구와 구성 점검을 진행할 수 있다.

리서치와 분석 도구는 내부 자료와 외부 정보를 동시에 읽는 방향으로 발전하고 있다. Microsoft 365 Copilot의 Researcher와 Analyst는 회사 문서와 웹 자료를 바탕으로 조사 보고서를 만들고, 데이터 질문을 분석하는 역할로 정식 출시됐다. Google Gemini의 Deep Research와 NotebookLM의 Video Overviews, Perplexity의 Comet은 각각 구조화 리서치, 보유 자료 기반 요약 콘텐츠, 브라우저 중심 탐색에 강점을 둔다. 실무자는 시장 동향 브리핑, 고객 질문 분석, 경쟁사 모니터링, 사내 공유용 요약 영상 제작에 활용할 수 있다.

반복 업무를 조직 방식에 맞추는 도구도 함께 떠오르고 있다. Anthropic의 Claude Skills는 특정 업무 절차, 파일, 스크립트, 참고자료를 폴더 단위로 묶어 Claude가 같은 방식으로 일을 수행하게 하는 기능이다. 조직 단위 배포와 파트너 스킬 디렉터리가 추가되면서 브랜드 톤 검수, 보도자료 변환, 고객사별 제안서 템플릿 적용, 주간 리포트 작성처럼 매번 형식이 흔들리기 쉬운 작업을 표준화하는 수단으로 쓰일 수 있다.

제작 영역에서는 Canva, Figma, Adobe, Runway가 각기 다른 실무 지점을 맡고 있다. Canva AI와 Canva Code, AI 기반 Canva Sheets는 디자인·문서·이미지·데이터 시각화·간단한 인터랙티브 콘텐츠를 한 작업 공간에 묶는다. Figma Make는 프롬프트로 인터랙티브 프로토타입을 만들고 디자인 구조를 유지한 채 수정하는 데 강점이 있다. Adobe Firefly Boards는 콘셉트 보드와 생성형 모델을 연결해 무드보드와 광고 방향성을 정리하고, Runway Gen-4는 캐릭터와 장소의 일관성을 유지한 영상 시안 제작에 초점을 둔다.

음성 도구는 고객 응대와 교육 콘텐츠 쪽으로 들어오고 있다. ElevenLabs의 Conversational AI 2.0은 대화형 음성 에이전트를 앞세우며 자연스러운 상담 흐름과 기업 적용을 강조한다. 소규모 사업자는 예약 문의, 영업시간 안내, 행사 신청 확인, 반복 질문 응대에 음성 AI를 붙일 수 있다. 다만 가격, 환불, 개인정보, 의료·금융성 조언처럼 책임 소재가 큰 답변은 사람이 넘겨받도록 응대 흐름을 나눠 둔다.

업무 적용은 도구명보다 단계별로 설계하는 편이 현실적이다. 조사 단계에서는 Astra 기반 ChatGPT와 Gemini Deep Research, Perplexity Comet으로 외부 정보를 모으고, 내부 형식 정리는 Claude Skills와 Microsoft 365 Copilot이 맡는다. 제작 단계에서는 Canva, Figma, Adobe, Runway로 이미지와 화면, 영상 시안을 만들고, 분석 단계에서는 Analyst나 스프레드시트 AI 기능으로 성과 데이터를 읽는다. 에이전트형 도구를 쓰는 조직은 접근 권한, 외부 전송 가능 자료, 최종 승인자를 먼저 정한다.

AI가 초안, 변형, 요약, 후보군 생성을 맡더라도 최종 가격, 법적 표현, 광고 심의, 개인정보, 저작권, 브랜드 톤은 사람이 승인하는 구조로 남는다. 생성 이미지와 음성은 상업적 이용 가능 여부와 출처를 별도로 확인해야 하며, 업무 자료를 연결하는 도구는 계정 권한과 기록 관리가 함께 붙어야 한다. Astra 이후 AI 툴 경쟁은 모델 성능 경쟁에 머물지 않고, 실무자가 맡기던 반복 업무를 어느 단계까지 안전하게 실행할 수 있는지로 확장되고 있다.