생성형 AI와 협업 툴의 만남은? 플로우 3.0 AI 나우로 살펴본 현 주소

[IT동아 남시현 기자] 국내 주요 협업 툴 ‘플로우’의 서비스 기업 ‘마드라스체크’가 3월 7일, 여의도 콘래드서울에서 ‘flow 3.0 AI NOW’ 행사를 개최했다. 이번 행사는 오는 8일 플로우에 업데이트 될 생성형 AI에 대한 소개 및 활용법, 실제 활용 사례를 공유하기 위해 개최됐고, 이학준 마드라스체크 대표, 김대식 카이스트 전기 및 전자공학부 교수, 전승준 BGF리테일 대리, 권혜인, 배우주 한국문화전통고등학교 학생이 연단에 섰다.

이학준 마드라스체크 대표, 마드라스체크는 협업 툴 플로우의 서비스 기업이다 / 출처=IT동아

이학준 마드라스체크 대표는 ”2000년대에는 클라우드와 서비스형 소프트웨어(SaaS)가 대세였고, 2010년대에는 스마트폰이 혁신을 이끌었다. 2020년대에 이르러 블록체인, 메타버스, 웹 3.0등 다양한 기술이 등장했지만 기업용 소프트웨어인 협업 툴과의 결합은 모호했다. 하지만 대형언어모델(LLM)과 생성형 AI는 협업툴과의 실효성이 크다고 판단해, 플로우 3.0 AI를 만들었다. 생성형 AI로 더 큰 가치를 전할 것”이라고 말했다.

김대식 카이스트 교수, “AI, 지적 능력의 생산성 끌어올릴 것”

첫 순서로 김대식 카이스트 전기 및 전자공학과 교수가 ‘AI와 챗GPT가 이끄는 세상’을 주제로 발표했다. 김 교수는 “인터넷은 처음 등장하고 30년 간 개발자들만 썼고, 그걸로 이메일이나 보냈다. 하지만 90년대 월드와이드웹이 등장하고, 코드가 아닌 인터페이스로 인터넷을 쓰게 되면서 지금의 세상이 열렸다”라면서, “AI 역시 마찬가지다. 개념 자체는 수십년 전에 나왔지만 컴퓨터 공학 단계에 머물렀다. 하지만 챗GPT로 코드 기반인 AI가 자연어 입력으로 바뀌면서 혁신의 시점이 왔다”라고 말했다.

김대식 카이스트 전기 및 전자공학과 교수가 챗GPT와 인공지능에 대해 짧은 강연을 했다 / 출처=IT동아

김대식 교수가 말하는 올해 생성형 AI의 키워드는 ▲ 지적 능력의 한계를 넘어서는 생산성 ▲ 폼팩터의 전환 ▲온디바이스 AI를 위시한 sLLM의 등장이다. 핵심은 생산성의 향상이다. 그는 “지난 20세기 내내 제조업의 생산성은 계속 늘었다. 하지만 비제조업 분야의 효율은 여전히 1970년대에 수준인데, 공장을 자동화할 순 있어도 인간의 지적능력을 필요로 하는 업무를 자동화할 수는 없기 때문”이라고 말했다. 하지만 생성형 AI는 지적 업무를 보조할 수 있고, 이를 위해 빅테크 기업들이 서로 협력 관계를 만든다. 자체 인프라나 sLLM 등은 발전사에 따른 결과다.

또한 “우리는 어떤 작업을 처음 시작할 때 수작업으로 한다. 시간과 돈은 많이 들고 결과물은 엉성하다. 20세기 들어 대량생산이 시작됐어도 여전히 수작업으로 하는 부분이 있고, 21세기 들어서도 업무, 코딩, 디자인 등 인간의 지적능력을 바탕으로 하는 작업은 그대로다. 앞으로의 인공지능은 지적 노동자의 대량 생산을 돕는 방향으로 발전할 것”이라고 말했다.

이학준 대표 “AI로 UX 혁신, 데이터 활용 혁신, 시간 절약 이룰 것”

플로우 AI 기능은 여섯 가지 AI 기능으로 구성된다 / 출처=IT동아

이학준 마드라스체크 대표는 ‘우리회사의 똑똑한 AI 업무비서 플로우 3.0’를 발표했다. 이학준 대표는 “플로우는 메신저 기반 협업 툴과 작업 관리 협업 툴을 하나로 엮어 시장의 호응을 얻었다. 2018년에는 SaaS와 온프레미스를 동시에 제공했고, 이번에 생성형 AI로 또 한단계 도약한다”라며 소개를 시작했다. 이날 공개된 플로우 AI 기능은 ▲AI 프로젝트 템플릿 ▲AI 업무필터 ▲AI 하위 업무 ▲AI 에디터 템플릿 ▲ AI 업무 일지 ▲ AI 담당자 추천까지 총 여섯 개며, 3월 8일부터 일반 고객들이 쓸 수 있다.

이어서 각각의 AI 서비스를 시연했다. AI 프로젝트 탬플릿은 자연어 입력으로 프로젝트의 틀과 규격, 처리 과정까지 돕는다. 내가 모르는 분야도 생성형 AI의 도움으로 해당 과제의 처리 방법론을 확인하고 프로젝트까지 짠다. AI 업무 필터나 AI 에디터 템플릿, AI 하위 업무 등도 비슷한 맥락으로 작업을 제안한다. AI 업무 일지는 프로젝트 변동 사항을 AI로 축약해 만들고, AI 담당자 추천은 직무나 관계 프로젝트를 고려해 제안한다.

플로우는 UX혁신, 데이터 활용 혁신, 시간 절약 세 가지 요소를 혁신 키워드로 삼는다 / 출처=IT동아

이 대표는 “협업 툴 서비스는 시간이 갈수록 복잡해지고, 기업은 데이터가 쌓인다. 플로우는 AI를 활용해 UI/UX(인터페이스 및 고객경험)을 혁신하고, 데이터를 가치있게 가공하고 제공하며, 시간을 절약하도록 서비스를 만든다. 대화하듯 업무하고, 알아서 자료가 찾아지는 혁명을 이룰 것”이라고 말했다.

마지막으로 “제조 생산성이 늘어도, 인간의 지적 능력이 필요한 부분의 생산성은 늘지 않는다. 플로우는 생성형 AI의 도입을 통해 인건비의 0.1%로 생산성이 20~30%씩 늘어나는 마법을 보여드리고 싶다”라는 뜻을 밝혔다.

BGF리테일, 한국전통문화고 등 실제 AI 활용 사례도 선보여

마드라스체크는 플로우 활용도가 높은 BGF리테일과 한국전통문화고등학교를 상대로 플로우 AI 사전 테스트를 진행했으며, 사용 후기도 간단히 발표했다. BGF리테일 전승준 책임은 “BGF리테일은 전국 1만 7762개 CU 매장을 운영하며 서빙용 로봇, 로봇 배송, 드론 배송 등에 AI를 활용한다”라고 회사를 소개했다. 이어서 “인사총무실 소속으로 조직 생산성과 업무 문화, AI 시대에 대체 불가능한 인재가 되자고 생각한다. 이미 AI를 활용해 함수나 PPT를 만들고, 시장 조사 과제나 이미지 포스터 등에 생성형 AI를 쓰고 있으며, 이런 맥락에서 플로우 AI도 활용했다”라고 말했다.

전승준 BGF리테일 책임이 사내 AI 협업 툴 도입 시 고려 사항을 소개하고 있다 / 출처=IT동아

전 책임은 우수한 사용성을 핵심으로 꼽았다. “플로우 AI는 20대부터 60대까지 무난하게 쓸 수 있는 사용성을 갖췄다. AI 프로젝트 템플릿은 신입도 단독으로 신규 프로젝트를 진행할수 있을 정도다. 실제로 주주총회 준비에 플로우AI를 썼는데 상법이나 재무제표같은 복잡한 검토도 숙련자 수준으로 진행했다”라고 말했다. 또한 “AI 기능으로 회의록, 주간 보고서, 회의록, 사업계획서까지 써냈을 정도”라고 말했다.

전 책임은 “AI 도구가 발전해도 업의 본질은 바뀌지 않는다. AI로 검색을 하고 답을 도출해도 그 선택은 사람이 한다. AI 기능이 비즈니스에 최적화된 정답이 될지는 우리 스스로가 결정하면 된다”라고 말했다.

권혜인, 배우주 한국전통문화고 학생들이 학교 내 협업 툴 및 플로우 AI 도입 사례를 발표했다 /출처=IT동아

권혜인, 배우주 한국전통문화고등학교 학생들은 ‘교실로 들어온 AI 협업툴, 요즘 학교는 이렇게 소통해요’를 주제로 발표했다. 한국전통문화고 학생들은 “지난해부터 협업 툴 플로우를 도입했으며, 플로우 AI 도입에 앞서 기능을 사용했다. 덕분에 프로젝트, 사업계획서, 회의록, 생활 기록부까지 플로우 AI로 작성하기 시작했고, 10시간 걸릴 일이 1시간으로 크게 줄였다”라고 말했다.

이어서 “6개월 전만 해도 종이 회의록과 단체 카톡방으로 소통했지만, 지금은 AI 협업 툴로 프로젝트 계획부터 종료까지 디지털 협업을 한다. AI가 가져오는 급격한 변화가 벌써 우리 생활에도 영향을 준다. 변화가 두려울 순 있지만 모든 인생 선배들도 학생들을 보고 용기를 얻길 바란다”라고 말했다.

협업 툴, 생성형 AI 업고 한층 더 고도화

플로우 AI 기능은 오는 8일 업데이트되며, 사용자 누구나 사용할 수 있다 / 출처=IT동아

생성형 AI의 핵심은 데이터의 맥락을 파악하고 가공하는 것이다. 초기 단계에선 대화나 콘텐츠 생성 용도로 쓰였지만, 지금은 문서나 보고서를 요약하고, 액셀 자료를 만들고, 생성 콘텐츠로 마케팅 등을 진행하는 단계까지 왔다. 업무 효율을 끌어올리는 협업 툴에 있어서 생성형 AI의 도입은 필연이다. 대다수 업무가 대화나 문서 작업이고, 이를 생성형 AI로 요약하고 활용하면 협업 툴의 활용도를 한층 더 끌올릴 수 있다.

마드라스체크가 플로우 3.0으로 선보인 생성형 AI을 보면 그 현주소를 알 수 있다. 하루종일 걸리는 작업도 크게 줄어들고, 맥락조차 모르는 업무도 방향성을 잡아준다. 작업 요약이나 필터링, 담당자 추천 등의 AI 기능도 업무 효율을 확실히 견인한다. 특히나 생성형 AI는 어떤 분야에 어떻게 적용하는가에 따라 창출하는 가치가 무한대에 이른다. 플로우의 사례처럼, 앞으로 더 많은 협업툴 기업들이 생성형 AI로 고도화에 나설 것이다.

글 / IT동아 남시현 (sh@itdonga.com)

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