인공지능(AI)은 우리가 일하고 일상 업무를 처리하는 방식에서 빠르게 핵심적인 부분이 되고 있습니다. 이전에는 AI가 다양한 분야에서 비즈니스를 어떻게 재정의하고 있는지 살펴보았습니다. 오늘은 생산성을 향상시켜 직장에서 일상 업무를 더 쉽고 빠르게 만들어주는 AI 기반 도구인 Microsoft Copilot을 살펴보겠습니다. Copilot은 Outlook, Teams, Windows 및 GitHub와 같은 널리 사용되는 Microsoft 서비스 내에서 작동하는 다양한 AI 기능을 제공합니다.

예를 들어 GitHub에서 Copilot은 코드를 작성하여 개발자가 일상적인 작업에 소요되는 시간을 절약하도록 돕습니다. 마찬가지로 Outlook에서는 이메일을 요약하고 Teams에서는 회의 중에 메모를 작성합니다. Bing 및 Microsoft Edge에서도 Copilot을 찾을 수 있으며, 여기에서 문서 작성 또는 언어 번역과 같은 작업을 지원합니다. 

이 기사에서는 Microsoft Copilot이 할 수 있는 작업, 전 세계 직장에서 어떻게 변화를 일으키고 있는지, 그리고 AI가 혁신을 주도하는 강력한 예인 이유를 살펴보겠습니다.

Microsoft Copilot은 어떻게 작동합니까?

Microsoft Copilot은 생성형 AI 및 머신 러닝과 같은 고급 AI 기술을 사용하여 작업을 지원합니다. 이러한 기술을 개인 데이터와 Word, Excel, PowerPoint와 같이 매일 사용하는 도구와 결합하여 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.

Microsoft Copilot의 작동 방식에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

• 사용자 입력: Copilot에게 문서 초안 작성, 보고서 요약 또는 프레젠테이션 작성에 대한 도움을 요청한다고 가정해 보겠습니다. 프롬프트를 입력하거나 음성 옵션을 사용하여 핸즈프리 방식으로 사용할 수 있습니다.
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• 기초 다지기(Grounding): Copilot은 응답하기 전에 기초 다지기(Grounding)를 사용하여 프롬프트를 처리하여 요구 사항에 맞게 보다 구체적이고 맞춤화합니다. 기초 다지기(Grounding)는 사용자가 작업한 파일, 이메일 또는 기타 콘텐츠를 살펴보고 요청의 컨텍스트를 분석하는 것을 포함합니다. Copilot은 Microsoft 365에서 역할 및 권한에 따라 데이터에 액세스할 수 있습니다.
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• AI 처리: 기초 다지기(Grounding) 후 개선된 프롬프트는 Copilot의 AI 엔진인 대규모 언어 모델(LLM)로 전송됩니다. LLM은 방대한 지식을 기반으로 응답을 생성합니다.
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• 사후 처리: LLM이 응답하면 Copilot은 여기서 멈추지 않습니다. 회사의 데이터를 보유하고 있는 Microsoft Graph에 대해 정보를 확인하여 응답이 특정 작업 환경과 관련이 있는지 확인합니다. 또한 정보를 보호하기 위해 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 검사를 실행합니다.
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• 응답 전달: Copilot은 질문한 앱에 응답을 반환합니다. 결과를 검토하고, 조정하거나, Copilot에게 출력을 더 개선하도록 요청할 수도 있습니다.

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데이터 간의 관계를 분석함으로써 Microsoft Graph 및 Semantic Index와 같은 도구는 Copilot이 보다 개인화되고 정확한 응답을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 Semantic Index는 데이터를 벡터로 구성하고 Copilot이 정확히 일치하는 항목뿐만 아니라 컨텍스트를 기반으로 관련 정보를 찾는 데 도움이 됩니다. 마치 업무를 알고 업무를 더 빨리 완료하도록 도와주는 개인 비서가 있는 것과 같습니다.

주요 Microsoft Copilot 기능

AI 챗봇과 개인 비서는 직장에서 작업을 더 쉽게 처리할 수 있도록 해줍니다. 마찬가지로 Microsoft Copilot은 유사한 기능으로 설계되었습니다. 작업 속도를 높이고, 더 쉽게 만들고, 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다. Copilot을 사용하여 스마트한 제안을 받아 워크플로를 개선할 수 있습니다. 이메일을 작성하든, 문서를 만들든, 프레젠테이션을 디자인하든 Copilot은 더 나은 문법, 문구, 심지어 콘텐츠 구성 방법에 대한 실시간 팁을 제공할 수 있습니다. 세부 사항에 추가 시간을 들이지 않고도 세련되고 전문적인 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

때로는 사무실에서 과제가 반복적으로 느껴질 수 있으며 Copilot은 반복적인 작업을 자동화하여 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. Copilot은 보고서 생성, Excel 데이터 분석 또는 긴 이메일 요약과 같은 일상적인 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 Excel에서 숫자를 정렬하는 대신 Copilot은 수식을 만들고 데이터를 분석하여 결과를 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. Outlook에서는 이메일 스레드를 요약하여 긴 대화를 스크롤할 필요 없이 중요한 메시지를 따라잡을 수 있도록 도와줍니다. Copilot은 또한 Teams와 같은 앱에서 커뮤니케이션 및 작업을 실시간으로 관리하여 팀워크를 향상시켜 팀이 원격으로 작업하는 경우에도 생산성을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 

Windows PC 및 Copilot AI 통합

이러한 기능을 바탕으로 Microsoft는 최근 Copilot+ PC라는 새로운 Windows PC 제품군을 출시했습니다. 이 PC는 Copilot과 통합되어 AI 워크로드를 위해 제작되었습니다. Copilot+ PC에는 초당 최대 45TOPS(Trillion Operations Per Second)를 처리할 수 있는 특수 신경망 처리 장치(NPU)가 탑재되어 있습니다. 이를 통해 번역 기능이 있는 실시간 자막 생성, 개인 AI 아티스트인 Cocreator와 같은 기능을 통한 개인 맞춤형 창작 지원과 같이 매우 빠른 AI 작업을 수행할 수 있습니다. Copilot+ PC와 같은 AI PC는 단순한 점진적인 개선이 아니라 생산성, 커뮤니케이션 및 창작 작업이 하드웨어 수준에서 AI에 의해 최적화되고 향상될 수 있는 주요 전환점을 의미합니다.

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GitHub Copilot, 개발에 변화를 가져오다

AI 및 더 넓은 정보 기술(IT) 커뮤니티에서 GitHub Copilot은 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신하는 방식으로 널리 주목받고 있습니다. GitHub Copilot은 개발자를 위해 특별히 제작된 Microsoft Copilot의 특화된 버전입니다. 더 큰 Microsoft Copilot 제품군의 일부이지만 GitHub Copilot은 코딩 지원 및 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. OpenAI의 Codex 모델을 사용하여 프로젝트 컨텍스트를 기반으로 실시간 코드 제안을 생성합니다. Codex 모델은 공개 코드로 학습되었습니다. 

자연어 프롬프트를 해석하는 Github Copilot의 기능 덕분에 개발자는 쉽게 도움을 요청할 수 있습니다. 사용자는 반복적인 작업에 소요되는 시간을 절약할 뿐만 아니라 다양한 개발 단계에서 생산성을 향상시킵니다. 

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코드 작성 외에도 Copilot은 배포 스크립트 생성 또는 구성 파일 생성과 같은 DevOps 작업을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 개발자와 DevOps 엔지니어의 워크플로가 간소화됩니다. 또한 Visual Studio Code 및 JetBrains IDE와 같은 널리 사용되는 개발 환경과의 Copilot 통합으로 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크에서 액세스할 수 있습니다. Copilot은 일상적인 코딩 작업에 소요되는 시간을 줄임으로써 개발자가 문제 해결 및 혁신에 더 집중할 수 있도록 합니다.

비즈니스를 위한 Copilot AI의 실제 사용 사례

다음으로 기업이 Copilot의 AI 기능을 사용하여 효율성을 높이고 운영을 간소화하는 방법에 대한 실제 사례를 살펴보겠습니다. 이러한 사용 사례는 AI가 일상적인 작업을 얼마나 더 빠르고 관리하기 쉽게 만들 수 있는지 보여줍니다.

천연 가스 및 전기 에너지 워크플로 간소화

유틸리티 산업은 종종 일반적인 고객 문의에 응답하거나 일상적인 검사를 수행하는 것과 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 처리합니다. 이러한 활동은 직원을 압도하고 전체 운영 속도를 늦추어 더 중요한 작업에 할애할 시간이 줄어듭니다. 마찬가지로 미국에서 가장 큰 천연 가스 및 전기 에너지 회사 중 하나인 Pacific Gas and Electric Company(PG&E)도 특히 헬프 데스크와 같은 영역에서 많은 양의 반복적인 작업을 처리하고 있었습니다. 상담원들은 일상적인 문의에 압도되어 응답 시간이 느려지고 더 가치 있는 작업에 집중하지 못했습니다. PG&E는 이러한 작업을 자동화하고 직원이 우선순위가 더 높은 활동에 집중할 수 있도록 효율적인 솔루션이 필요했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 PG&E는 Microsoft Copilot을 선택했습니다. Copilot은 300개 이상의 워크플로를 자동화하고 AI를 통합하여 이러한 작업이 관리되는 방식을 개선하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. Copilot에서 제공하는 AI 챗봇인 Peggy가 만들어졌으며 현재 헬프 데스크 쿼리의 최대 40%를 처리합니다. 이를 통해 직원들의 업무량이 크게 줄어들어 한때 수동으로 처리했던 작업을 자동화하여 PG&E는 연간 110만 달러를 절약하고 있습니다.

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Copilot의 AI 기능을 사용하여 PG&E는 다양한 영역에서 워크플로를 최적화하여 직원이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 지원했습니다. Copilot에서 지원하는 이러한 자동화를 통해 직원 시간 527,000시간을 절약하고 연간 거의 7,500만 달러의 비용 절감 효과를 창출했습니다.

통신 산업의 생산성 향상

Copilot의 또 다른 흥미로운 사용 사례는 통신 부문에서 비롯되었으며, 반복적인 작업 관리가 진행 속도를 늦추는 경우가 많습니다. 많은 회사에서 영업 및 고객 서비스 팀은 고객 세부 정보 조사, 아웃리치 자료 준비 및 보고서 작성과 같은 수동 작업에 많은 시간을 소비합니다. 이러한 작업은 귀중한 시간을 낭비할 뿐만 아니라 직원이 고객과 소통하고 성장을 촉진하는 것과 같은 더 중요한 작업에 집중하지 못하게 합니다.

글로벌 통신 제공업체인 Lumen Technologies는 팀이 고객 아웃리치 조사와 같은 작업에 최대 4시간을 소비하는 유사한 문제를 겪고 있었습니다. 그들은 Microsoft 365 Copilot을 사용하여 이러한 반복적인 작업을 자동화하고 조사 시간을 단 15분으로 단축했습니다. 이러한 변화는 팀의 효율성을 높였을 뿐만 아니라 더 의미 있는 작업에 시간을 할애함으로써 직원 만족도를 향상시켰습니다. 결과적으로 Lumen은 상당한 성과 향상을 보였으며 1년 동안 5천만 달러의 추가 수익을 창출했습니다.

Microsoft Copilot: AI 기반 변화 수용 

Microsoft Copilot과 같은 AI 기반 도구는 다양한 산업 분야에서 워크플로를 간소화하고 있습니다. 코드 작성에서 이메일 관리에 이르기까지 작업을 자동화하고 지능적인 제안을 제공하며 협업을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft Copilot은 AI를 사용하여 Word, Excel 및 PowerPoint와 같은 앱의 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다. 보고서 생성, 데이터 분석 또는 커뮤니케이션 개선 등 AI 도우미는 전문가가 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다. AI가 발전함에 따라 이러한 도구는 필수적이고 일상적인 업무의 일부가 될 가능성이 높습니다.

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