Microsoft Copilot 살펴보기: AI와 함께하는 업무의 날

인공지능(AI)은 우리의 업무 방식과 일상적인 작업을 처리하는 방식의 핵심 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 앞서 우리는 다양한 분야에서 AI가 비즈니스를 재정의하는 방식을 살펴보았습니다. 오늘 살펴볼 Microsoft Copilot은 생산성을 향상시켜 직장에서의 일상적인 업무를 더 쉽고 빠르게 만들어 주는 AI 기반 도구입니다. Copilot은 Outlook, Teams, Windows, GitHub 같은 인기 있는 Microsoft 서비스 내에서 작동하는 다양한 AI 기능을 제공합니다.

예를 들어, GitHub에서 Copilot은 개발자가 코드를 작성할 수 있도록 돕고 루틴 작업에 소요되는 시간을 절약해 줍니다. 마찬가지로 Outlook에서는 이메일을 요약하고 Teams 회의 중에는 노트를 작성합니다. 또한 Bing과 Microsoft Edge에서도 Copilot을 만나볼 수 있으며, 문서 작성이나 언어 번역 같은 작업을 지원합니다.

이 글에서는 Microsoft Copilot의 기능, 전 세계 직장에서 변화를 만들어 내는 방식, 그리고 이것이 AI가 혁신을 주도하는 강력한 사례인 이유를 살펴봅니다.

Microsoft Copilot은 어떻게 작동할까요?#

Microsoft Copilot은 생성형 AI 및 머신 러닝과 같은 고급 AI 기술을 사용하여 작업을 지원합니다. 이 기술들을 개인 데이터 및 Word, Excel, PowerPoint와 같이 매일 사용하는 도구와 결합하여 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕습니다.

Microsoft Copilot의 작동 방식에 대해 자세히 알아보겠습니다.

• 사용자 입력: 문서 초안 작성, 보고서 요약, 프레젠테이션 생성을 위해 Copilot에게 프롬프트를 입력한다고 가정해 봅시다. 프롬프트를 직접 입력하거나 음성 옵션을 사용하여 핸즈프리로 접근할 수 있습니다.
• 접지(Grounding): Copilot이 응답하기 전에 프롬프트를 처리하여 보다 구체적이고 사용자의 요구에 맞게 조정하는 접지(grounding) 과정을 거칩니다. 접지(Grounding)는 작업한 파일, 이메일 또는 기타 콘텐츠를 살펴봄으로써 요청의 맥락을 분석하는 작업을 포함합니다. Copilot은 Microsoft 365에서의 역할과 권한에 따라 데이터에 액세스할 수 있습니다.
• AI 처리: 접지 후, 정제된 프롬프트는 Copilot의 이면에 있는 AI 엔진인 대형 언어 모델(LLM)로 전송됩니다. LLM은 방대한 지식을 바탕으로 응답을 생성합니다.
• 후처리: LLM이 응답한 후에도 Copilot의 작업은 끝나지 않습니다. 회사의 데이터가 보관된 Microsoft Graph와 정보를 대조하여 응답이 사용자의 특정 업무 환경과 관련이 있는지 확인합니다. 또한 보안, 개인정보 보호, 규정 준수 검사를 거쳐 정보를 보호합니다.
• 응답 전달: Copilot은 질문을 던진 앱으로 응답을 반환합니다. 결과물을 검토하고 수정하거나, Copilot에게 출력을 더 개선하도록 추가로 요청할 수 있습니다.

그림 1. Microsoft 365 Copilot의 작동 방식.

데이터 간의 관계를 분석함으로써 Microsoft Graph 및 Semantic Index 같은 도구는 Copilot이 보다 개인화되고 정확한 응답을 제공할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, Semantic Index는 데이터를 벡터로 정리하고 Copilot이 단순한 정확한 일치 항목이 아닌 맥락에 기반하여 관련 정보를 찾을 수 있도록 돕습니다. 이는 마치 내 업무를 잘 알고 일을 더 빨리 끝낼 수 있도록 돕는 개인 비서를 두는 것과 같습니다.

주요 Microsoft Copilot 기능#

AI 챗봇과 개인 비서는 업무를 더 쉽게 해결할 수 있도록 해줍니다. 마찬가지로 Microsoft Copilot도 유사한 기능으로 설계되었습니다. 업무를 더 신속하고 쉽고 효율적으로 만드는 데 중점을 둡니다. Copilot을 사용하여 워크플로를 개선하기 위한 스마트한 제안을 받을 수 있습니다. 이메일을 작성하든, 문서를 만들든, 프레젠테이션을 디자인하든 Copilot은 문법, 문구, 심지어 콘텐츠 구성 방법에 대한 실시간 팁을 제공할 수 있습니다. 덕분에 세부 사항에 추가 시간을 들이지 않고도 완성도 높은 전문적인 작업물을 만들 수 있습니다.

사무실에서의 업무는 때로 반복적으로 느껴질 수 있으며, Copilot은 반복적인 작업을 자동화하여 이 문제를 해결하고자 합니다. Copilot은 보고서 생성, Excel 데이터 분석, 긴 이메일 요약과 같은 루틴 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Excel에서 숫자를 일일이 분류하는 대신 Copilot이 공식을 만들고 데이터를 분석하여 결과를 더 쉽게 이해할 수 있도록 만들어 줍니다. Outlook에서는 이메일 스레드를 요약하여 긴 대화를 일일이 스크롤할 필요 없이 중요한 메시지를 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다. 또한 Copilot은 Teams 같은 앱에서 실시간으로 커뮤니케이션과 작업을 관리하여 팀워크를 강화하고 원격 근무 중에도 팀이 생산성을 유지할 수 있도록 지원합니다.

Windows PC 및 Copilot AI 통합#

이러한 기능을 바탕으로 Microsoft는 최근 새로운 Windows PC 라인업인 Copilot+ PC를 출시했습니다. 이 PC들은 Copilot이 통합되어 있으며 AI 워크로드를 위해 제작되었습니다. Copilot+ PC에는 최대 45 TOPS(초당 45조 번의 연산)를 처리할 수 있는 특화된 신경망 처리 장치(NPU)가 탑재되어 있습니다. 번역 기능이 포함된 실시간 자막이나 개인화된 AI 아티스트인 Cocreator와 같은 기능을 통한 개인화된 창작 지원 등 초고속 AI 작업을 가능하게 합니다. Copilot+ PC와 같은 AI PC는 단순한 점진적 개선을 넘어 하드웨어 수준에서 생산성, 커뮤니케이션, 창의적 작업이 AI를 통해 어떻게 최적화되고 향상될 수 있는지에 대한 큰 전환점을 나타냅니다.

그림 2. Copilot이 내장된 Windows PC.

개발 환경에 변화를 가져오는 GitHub Copilot#

AI 및 대규모 정보 기술(IT) 커뮤니티에서 GitHub Copilot은 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신하는 방식으로 큰 주목을 받고 있습니다. GitHub Copilot은 개발자를 위해 특별히 제작된 Microsoft Copilot의 특화된 버전입니다. 더 큰 Microsoft Copilot 제품군의 일부이면서도 GitHub Copilot은 코딩 지원 및 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. 프로젝트의 맥락을 기반으로 실시간 코드 제안을 생성하기 위해 공개 코드로 학습된 OpenAI의 Codex 모델을 사용합니다.

GitHub Copilot이 자연어 프롬프트를 해석하는 기능 덕분에 개발자들은 쉽게 도움을 요청할 수 있습니다. 사용자는 반복적인 작업에서 시간을 절약할 뿐만 아니라 다양한 개발 단계 전반에서 생산성을 향상할 수 있습니다.

그림 3. GitHub Copilot의 작동 방식 개요.

코드 작성 외에도 Copilot은 배포 스크립트 생성이나 구성 파일 생성 같은 DevOps 작업을 지원할 수 있습니다. 이는 개발자와 DevOps 엔지니어의 워크플로를 단순화합니다. 또한 Visual Studio Code 및 JetBrains IDE 같은 인기 있는 개발 환경과의 통합으로 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크에서 쉽게 접근할 수 있습니다. 루틴 코딩 작업에 소요되는 시간을 줄임으로써 Copilot은 개발자가 문제 해결과 혁신에 더 집중할 수 있도록 돕습니다.

비즈니스를 위한 Copilot AI의 실제 활용 사례#

다음으로 기업들이 효율성을 높이고 운영을 간소화하기 위해 Copilot의 AI 기능을 어떻게 활용하고 있는지 실제 사례를 살펴보겠습니다. 이러한 사용 사례는 AI가 일상적인 업무를 어떻게 더 빠르고 수월하게 만들 수 있는지 보여줍니다.

천연가스 및 전기에너지 워크플로 단순화#

유틸리티 산업에서는 일반적인 고객 문의 응대나 정기 점검 수행과 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자주 다룹니다. 이러한 활동은 직원들에게 부담을 주고 전반적인 운영을 지연시켜 더 중요한 업무에 쓸 시간을 줄어들게 만듭니다. 미국에서 가장 큰 복합 천연가스 및 전기 에너지 회사 중 하나인 태평양 가스 전기 회사(PG&E) 역시 헬프데스크와 같은 부서에서 대량의 반복적인 업무를 처리하고 있었습니다. 직원들이 루틴 문의에 압도되면서 응답 시간이 느려지고 더 가치 있는 업무에 집중하지 못하는 문제가 발생했습니다. PG&E는 이러한 작업을 자동화하고 직원들이 더 우선순위가 높은 활동에 집중할 수 있도록 효율적인 솔루션이 필요했습니다.

이를 해결하기 위해 PG&E는 Microsoft Copilot을 도입했습니다. Copilot은 300개가 넘는 워크플로를 자동화하는 데 중심적인 역할을 하였으며, AI를 통합하여 이러한 작업이 관리되는 방식을 개선했습니다. Copilot으로 구동되는 AI 챗봇인 Peggy가 생성되었으며, 현재 헬프데스크 문의의 최대 40%를 처리하고 있습니다. 이로 인해 직원들의 업무량이 크게 줄어들었으며, 한때 수동으로 처리하던 작업을 자동화함으로써 PG&E는 연간 110만 달러를 절감했습니다.

그림 4. Peggy는 Copilot으로 구동되는 PG&E의 챗봇입니다.

Copilot의 AI 기능을 사용하여 PG&E는 여러 영역의 워크플로를 최적화하여 직원들이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 지원했습니다. Copilot이 뒷받침하는 이러한 자동화 덕분에 52만 7천 시간의 직원 시간을 확보했으며 매년 약 7,500만 달러의 비용을 절감했습니다.

통신 산업의 생산성 향상#

Copilot의 또 다른 흥미로운 사용 사례는 통신 부문에서 찾아볼 수 있습니다. 이 분야에서는 반복적인 업무 관리가 종종 진전을 더디게 만들 수 있습니다. 많은 기업에서 영업 및 고객 서비스 팀은 고객 세부 정보 조사, 아웃리치 자료 준비, 보고서 작성과 같은 수동 활동에 많은 시간을 소비합니다. 이러한 작업은 귀중한 시간을 소모할 뿐만 아니라 직원이 고객 참여 및 성장 촉진과 같은 더 중요한 업무에 집중하는 것을 방해합니다.

글로벌 통신 공급업체인 Lumen Technologies는 팀이 고객 홍보 조사를 위해 최대 4시간을 소요하는 유사한 문제를 겪고 있었습니다. 이들은 Microsoft 365 Copilot을 활용하여 이러한 반복 작업을 자동화했고 조사 시간을 15분으로 단축했습니다. 이러한 변화는 팀의 효율성을 높였을 뿐만 아니라 더 의미 있는 업무를 위한 시간을 확보해 직원 만족도까지 향상했습니다. 그 결과, Lumen은 1년 동안 5천만 달러의 추가 수익을 창출하며 성능이 크게 향상되었습니다.

Microsoft Copilot: AI 주도 전환을 수용하다#

Microsoft Copilot과 같은 AI 강화 도구는 여러 산업 전반의 워크플로를 간소화하고 있습니다. 코드 작성부터 이메일 관리까지, 이러한 도구는 작업을 자동화하고 지능적인 제안을 제공하며 협업을 개선합니다. 예를 들어, Microsoft Copilot은 AI를 사용하여 Word, Excel, PowerPoint와 같은 앱의 프로세스를 단순화합니다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다. 보고서 작성, 데이터 분석, 커뮤니케이션 강화 등 어떤 업무든 AI 비서는 전문가들이 더 전략적인 활동에 집중하도록 돕습니다. AI가 발전함에 따라 이러한 도구는 필수적인 요소가 되어 우리 업무의 일상적인 부분이 될 것입니다.

AI의 힘에 대해 더 알아보려면 당사 커뮤니티에 참여하세요! GitHub 저장소를 확인하여 AI가 제조업 및 헬스케어 같은 산업을 어떻게 형성하고 있는지 살펴보세요. 🚀