Microsoft Copilot 살펴보기: AI와 함께하는 하루

인공지능(AI)은 우리가 일하고 일상적인 작업을 처리하는 방식에서 빠르게 핵심적인 부분이 되고 있습니다. 이전에는 다양한 분야에서 AI가 비즈니스를 재정의하는 방식을 살펴보았습니다. 오늘은 생산성을 향상하여 직장의 일상적인 작업을 더 쉽고 빠르게 만들어 주는 AI 기반 도구인 Microsoft Copilot을 살펴보겠습니다. Copilot은 Outlook, Teams, Windows, GitHub와 같은 주요 Microsoft 서비스에서 작동하는 다양한 AI 기능을 제공합니다.

예를 들어 GitHub에서 Copilot은 코드를 작성하여 개발자를 지원하고 반복적인 작업에 드는 시간을 줄여 줍니다. 마찬가지로 Outlook에서는 이메일을 요약하고 Teams에서는 회의 중에 메모를 작성합니다. Bing과 Microsoft Edge에서도 Copilot을 사용할 수 있으며, 여기서 문서 작성이나 언어 번역과 같은 작업을 지원합니다.

이 글에서는 Microsoft Copilot이 무엇을 할 수 있는지, 전 세계 직장에서 어떻게 변화를 이끌고 있는지, 그리고 AI가 혁신을 주도하는 모습을 잘 보여주는 대표적인 사례인 이유를 살펴봅니다.

Microsoft Copilot은 어떻게 작동합니까?#

Microsoft Copilot은 생성형 AI와 머신 러닝 같은 고급 AI 기술을 사용하여 작업을 지원합니다. 또한 이러한 기술을 개인 데이터 및 Word, Excel, PowerPoint와 같이 매일 사용하는 도구와 결합하여 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕습니다.

Microsoft Copilot의 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.

• 사용자 입력: 문서 초안 작성, 보고서 요약 또는 프레젠테이션 제작을 Copilot에 요청한다고 가정해 보겠습니다. 프롬프트를 입력하거나 음성 옵션을 사용하여 손을 사용하지 않고 요청할 수 있습니다.
• 그라운딩: Copilot은 응답하기 전에 그라운딩을 사용하여 프롬프트를 더 구체적이고 사용자의 요구에 맞게 조정합니다. 그라운딩은 사용자가 작업한 파일, 이메일 또는 기타 콘텐츠를 확인하여 요청의 맥락을 분석하는 과정입니다. Copilot은 Microsoft 365에서 사용자의 역할과 권한에 따라 데이터에 액세스할 수 있습니다.
• AI 처리: 그라운딩이 완료되면 정제된 프롬프트가 Copilot의 AI 엔진인 대규모 언어 모델(LLM)로 전송됩니다. LLM은 방대한 지식을 바탕으로 응답을 생성합니다.
• 후처리: LLM이 응답한 후에도 Copilot은 작업을 멈추지 않습니다. 회사의 데이터를 보유한 Microsoft Graph와 정보를 대조하여 응답이 사용자의 구체적인 업무 환경에 적합한지 확인합니다. 또한 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수 검사를 수행하여 정보를 보호합니다.
• 응답 제공: Copilot은 질문을 입력한 앱으로 응답을 반환합니다. 결과를 검토하고 수정하거나 Copilot에 출력을 추가로 다듬도록 요청할 수도 있습니다.

그림 1. Microsoft 365 Copilot의 작동 방식 살펴보기

데이터 간의 관계를 분석하면 Microsoft Graph와 Semantic Index 같은 도구가 Copilot이 더 개인화되고 정확한 응답을 제공하도록 지원할 수 있습니다. 예를 들어 Semantic Index는 데이터를 벡터로 구성하고, 단순히 정확히 일치하는 항목이 아니라 맥락을 기반으로 관련 정보를 찾도록 Copilot을 지원합니다. 이는 사용자의 업무를 이해하고 더 빠르게 작업을 완료하도록 돕는 개인 비서와 같습니다.

Microsoft Copilot의 주요 기능#

AI 챗봇과 개인 비서는 직장에서 작업을 더 쉽게 처리하도록 돕고 있습니다. Microsoft Copilot 역시 유사한 기능을 갖추도록 설계되었습니다. 작업을 더 빠르고 쉽고 효율적으로 처리하는 데 중점을 둡니다. Copilot을 사용하면 워크플로를 개선하기 위한 지능적인 제안을 받을 수 있습니다. 이메일을 작성하거나 문서를 만들거나 프레젠테이션을 디자인할 때 Copilot은 더 나은 문법과 표현은 물론 콘텐츠 구성 방식에 대한 실시간 팁을 제공할 수 있습니다. 세부 사항에 추가 시간을 들이지 않고도 세련되고 전문적인 결과물을 작성하도록 지원합니다.

사무실 업무는 때때로 반복적으로 느껴질 수 있으며, Copilot은 반복적인 작업을 자동화하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. Copilot은 보고서 생성, Excel 데이터 분석 또는 긴 이메일 요약과 같은 일상적인 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 Excel에서 숫자를 일일이 정리하는 대신 Copilot이 수식을 만들고 데이터를 분석하여 결과를 더 쉽게 이해할 수 있도록 지원합니다. Outlook에서는 이메일 스레드를 요약하여 긴 대화를 스크롤하지 않고도 중요한 메시지를 파악할 수 있도록 합니다. 또한 Copilot은 Teams와 같은 앱에서 커뮤니케이션과 작업을 실시간으로 관리하여 원격으로 근무하는 경우에도 팀의 생산성을 유지하도록 지원합니다.

Windows PC와 Copilot AI의 통합#

이러한 기능을 기반으로 Microsoft는 최근 Copilot+ PC라는 새로운 Windows PC 제품군을 출시했습니다. 이 PC에는 Copilot이 통합되어 있으며 AI 워크로드를 위해 제작되었습니다. Copilot+ PC에는 최대 45 TOPS(초당 1조 회 연산)를 처리할 수 있는 특수 신경망 처리 장치(NPU)가 탑재되어 있습니다. 이를 통해 번역이 포함된 실시간 자막과 개인 맞춤형 창작 지원, 즉 개인 AI 아티스트인 Cocreator와 같은 AI 작업을 매우 빠르게 처리할 수 있습니다. Copilot+ PC와 같은 AI PC는 단순한 점진적 개선에 그치지 않으며, 하드웨어 수준에서 AI를 통해 생산성, 커뮤니케이션 및 창작 업무를 최적화하고 향상하는 방식의 중대한 변화를 보여 줍니다.

그림 2. Copilot이 기본으로 내장된 Windows PC

GitHub Copilot이 개발에 변화를 가져옵니다#

AI 및 더 넓은 정보 기술(IT) 커뮤니티에서 GitHub Copilot은 소프트웨어 개발 프로세스를 변화시키는 방식으로 큰 관심을 받고 있습니다. GitHub Copilot은 개발자를 위해 특별히 제작된 Microsoft Copilot의 특화 버전입니다. 더 큰 Microsoft Copilot 제품군의 일부이지만 GitHub Copilot은 코딩 지원과 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. 공개 코드로 학습된 OpenAI의 Codex 모델을 사용하여 프로젝트의 맥락에 기반한 실시간 코드 제안을 생성합니다.

GitHub Copilot은 자연어 프롬프트를 해석할 수 있어 개발자가 쉽게 도움을 요청할 수 있습니다. 사용자는 반복적인 작업에 드는 시간을 줄일 뿐 아니라 개발의 다양한 단계에서 생산성도 향상할 수 있습니다.

그림 3. GitHub Copilot의 작동 방식 개요

코드 작성을 넘어 Copilot은 배포 스크립트 생성이나 구성 파일 작성과 같은 DevOps 작업도 지원할 수 있습니다. 이를 통해 개발자와 DevOps 엔지니어의 워크플로가 간소화됩니다. 또한 Visual Studio Code 및 JetBrains IDE와 같은 인기 있는 개발 환경과 Copilot이 통합되어 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크에서 사용할 수 있습니다. Copilot은 일상적인 코딩 작업에 소요되는 시간을 줄여 개발자가 문제 해결과 혁신에 더 집중할 수 있도록 합니다.​​​

기업을 위한 Copilot AI의 실제 활용 사례#

이제 기업이 Copilot의 AI 기능을 사용하여 효율성을 높이고 운영을 간소화하는 실제 사례를 살펴보겠습니다. 이러한 활용 사례는 AI가 일상적인 작업을 더 빠르고 관리하기 쉽게 만드는 방식을 보여 줍니다.

천연가스 및 전력 에너지 워크플로 간소화#

유틸리티 산업은 일반적인 고객 문의에 응답하거나 정기 검사를 수행하는 것처럼 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자주 처리합니다. 이러한 활동은 직원을 압박하고 전반적인 운영을 늦춰 더 중요한 업무에 할애할 시간을 줄일 수 있습니다. 마찬가지로 미국 최대 규모의 천연가스 및 전력 에너지 통합 기업 중 하나인 Pacific Gas and Electric Company (PG&E)도 특히 헬프데스크와 같은 영역에서 대량의 반복적인 작업을 처리하고 있었습니다. 상담원들은 일상적인 문의로 업무가 과중해졌고, 그 결과 응답 시간이 길어지고 더 가치 있는 업무에 집중하기 어려워졌습니다. PG&E는 이러한 작업을 자동화하고 직원들이 우선순위가 높은 활동에 집중할 수 있도록 하는 효율적인 솔루션이 필요했습니다.

이를 해결하기 위해 PG&E는 Microsoft Copilot을 도입했습니다. Copilot은 300개가 넘는 워크플로를 자동화하고 AI를 통합하여 이러한 작업의 관리 방식을 개선하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. Copilot으로 구동되는 AI 챗봇 Peggy가 만들어졌으며, 현재 헬프데스크 문의의 최대 40%를 처리합니다. 이를 통해 직원의 업무량이 크게 줄었고, 과거에 수작업으로 처리하던 작업을 자동화하여 PG&E는 매년 110만 달러를 절감하고 있습니다.

그림 4. Peggy는 Copilot으로 구동되는 PG&E의 챗봇입니다.

Copilot의 AI 기능을 사용하여 PG&E는 다양한 영역의 워크플로를 최적화하고 직원들이 더 높은 가치를 창출하는 업무에 집중하도록 지원했습니다. Copilot의 지원을 받은 이러한 자동화로 직원의 근무 시간 527,000시간이 확보되었으며, 연간 약 7,500만 달러의 비용 절감 효과가 발생했습니다.​​

통신 산업의 생산성 향상#

Copilot의 또 다른 흥미로운 활용 사례는 통신 분야에서 찾아볼 수 있으며, 이 분야에서는 반복적인 작업을 관리하는 일이 진행을 늦추는 경우가 많습니다. 많은 기업에서 영업 및 고객 서비스 팀은 고객 세부 정보 조사, 고객 접촉 자료 준비, 보고서 작성과 같은 수작업에 많은 시간을 사용합니다. 이러한 작업은 귀중한 시간을 빼앗을 뿐 아니라 직원이 고객과 소통하고 성장을 이끄는 등 더 중요한 업무에 집중하지 못하게 합니다.

글로벌 커뮤니케이션 제공업체인 Lumen Technologies도 팀이 고객 접촉 관련 조사와 같은 작업에 최대 4시간을 사용하고 있는 유사한 문제를 겪고 있었습니다. Lumen Technologies는 Microsoft 365 Copilot을 사용하여 이러한 반복적인 작업을 자동화했고 조사 시간을 단 15분으로 줄였습니다. 이러한 변화는 팀의 효율성을 높였을 뿐 아니라 더 의미 있는 업무에 시간을 쓸 수 있게 하여 직원 만족도도 향상했습니다. 그 결과 Lumen은 성과가 크게 향상되었고 1년 동안 추가로 5,000만 달러의 매출을 창출했습니다.​

Microsoft Copilot: AI 기반 변화 수용하기#

Microsoft Copilot과 같은 AI 강화 도구는 다양한 산업의 워크플로를 간소화하고 있습니다. 코드 작성부터 이메일 관리까지 이러한 도구는 작업을 자동화하고 지능적인 제안을 제공하며 협업을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft Copilot은 AI를 사용하여 Word, Excel, PowerPoint와 같은 앱의 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다. 보고서 생성, 데이터 분석 또는 커뮤니케이션 개선 등 AI 어시스턴트는 전문가가 보다 전략적인 활동에 집중하도록 지원합니다. AI가 발전함에 따라 이러한 도구는 필수 요소이자 업무일의 일상적인 일부가 될 가능성이 높습니다.

AI의 힘에 대해 더 알아보려면 커뮤니티와 계속 소통해 주세요! GitHub 리포지토리를 확인하여 AI가 제조 및 헬스케어와 같은 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보세요. 🚀