Microsoft Copilot 살펴보기: AI와 함께하는 업무일

인공지능(AI)은 우리가 일하고 일상 업무를 처리하는 방식에서 빠르게 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 앞서 다양한 분야에서 AI가 비즈니스를 재정의하는 방식을 살펴보았습니다. 오늘은 생산성 향상을 통해 직장의 일상 업무를 더 쉽고 빠르게 만드는 AI 기반 도구인 Microsoft Copilot을 알아보겠습니다. Copilot은 Outlook, Teams, Windows, GitHub와 같은 인기 있는 Microsoft 서비스에서 작동하는 다양한 AI 기능을 제공합니다.

예를 들어 GitHub에서 Copilot은 코드를 작성해 개발자의 일상적인 작업 시간을 절약해 줍니다. 마찬가지로 Outlook에서는 이메일을 요약하고 Teams 회의 중에는 메모를 작성합니다. Bing과 Microsoft Edge에서도 Copilot을 사용할 수 있으며, 문서 작성이나 언어 번역과 같은 작업을 지원합니다.

이 글에서는 Microsoft Copilot의 기능과 전 세계 직장에 미치는 영향, 그리고 AI가 혁신을 이끄는 대표적인 사례인 이유를 살펴보겠습니다.

Microsoft Copilot은 어떻게 작동하나요?#

Microsoft Copilot은 생성형 AI 및 머신러닝과 같은 고급 AI 기술을 사용해 작업을 지원합니다. 이러한 기술을 사용자의 개인 데이터 및 Word, Excel, PowerPoint와 같이 매일 사용하는 도구와 결합하여 업무 효율성을 높입니다.

Microsoft Copilot의 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.

• 사용자 입력: 문서 초안 작성, 보고서 요약, 프레젠테이션 제작을 Copilot에 요청한다고 가정해 보겠습니다. 프롬프트를 입력하거나 음성 옵션을 사용해 손을 쓰지 않고 요청할 수 있습니다.
• 그라운딩: Copilot은 응답하기 전에 그라운딩을 사용해 프롬프트를 처리하고 더욱 구체적이고 사용자 요구에 맞게 조정합니다. 그라운딩은 사용자가 작업한 파일, 이메일 또는 기타 콘텐츠를 살펴 요청의 맥락을 분석하는 과정입니다. Copilot은 Microsoft 365에서 사용자의 역할과 권한에 따라 데이터에 액세스할 수 있습니다.
• AI 처리: 그라운딩 후 정제된 프롬프트는 Copilot의 AI 엔진인 대규모 언어 모델(LLM)에 전달됩니다. LLM은 방대한 지식을 바탕으로 응답을 생성합니다.
• 후처리: LLM이 응답한 후에도 Copilot의 작업은 끝나지 않습니다. 회사 데이터를 보유한 Microsoft Graph와 정보를 대조하여 응답이 특정 업무 환경에 적합한지 확인합니다. 또한 정보를 보호하기 위해 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수 검사를 수행합니다.
• 응답 제공: Copilot은 질문을 입력한 앱으로 응답을 반환합니다. 결과를 검토하고 수정하거나 Copilot에 출력을 추가로 다듬도록 요청할 수 있습니다.

그림 1. Microsoft 365 Copilot의 작동 방식을 살펴봅니다.

데이터 간 관계를 분석하면 Microsoft Graph 및 Semantic Index와 같은 도구가 Copilot의 응답을 더욱 개인화하고 정확하게 만드는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Semantic Index는 데이터를 벡터로 구성하고, 정확히 일치하는 항목뿐 아니라 맥락을 바탕으로 Copilot이 관련 정보를 찾도록 지원합니다. 이는 사용자의 업무를 이해하고 더 빠르게 일을 처리하도록 돕는 개인 비서가 있는 것과 같습니다.

Microsoft Copilot의 주요 기능#

AI 챗봇과 개인 비서를 사용하면 직장에서 업무를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. Microsoft Copilot도 이와 유사한 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 작업을 더 빠르고 쉽고 효율적으로 처리하는 데 중점을 둡니다. Copilot을 사용하면 워크플로를 개선할 수 있는 유용한 제안을 받을 수 있습니다. 이메일 작성, 문서 제작, 프레젠테이션 디자인 등 어떤 작업을 하든 문법, 표현, 콘텐츠 구성 방식에 관한 실시간 팁을 제공합니다. 세부 사항에 추가 시간을 들이지 않고도 세련되고 전문적인 결과물을 만드는 데 도움이 됩니다.

때로는 직장에서 반복적인 업무가 지루하게 느껴질 수 있으며, Copilot은 반복 작업을 자동화하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. Copilot은 보고서 생성, Excel 데이터 분석, 긴 이메일 요약과 같은 일상적인 업무를 처리할 수 있습니다. 예를 들어 Excel에서 일일이 숫자를 정렬하는 대신 Copilot이 수식을 만들고 데이터를 분석하여 결과를 더 쉽게 이해하도록 도와줍니다. Outlook에서는 이메일 대화를 요약하여 긴 대화 내용을 스크롤하지 않고도 중요한 메시지를 파악할 수 있게 해줍니다. 또한 Copilot은 Teams와 같은 앱에서 실시간으로 커뮤니케이션과 업무를 관리하여 팀워크를 강화하고, 원격 근무 중에도 팀의 생산성을 유지하도록 돕습니다.

Windows PC와 Copilot AI 통합#

이러한 기능을 바탕으로 Microsoft는 최근 Copilot+ PC라는 새로운 Windows PC 제품군을 출시했습니다. 이 PC에는 Copilot이 통합되어 있으며 AI 워크로드용으로 설계되었습니다. Copilot+ PC에는 40 TOPS(초당 1조 연산) 이상을 처리할 수 있는 특수 신경망 처리 장치(NPU)가 탑재되어 있습니다. 이를 통해 번역을 포함한 실시간 자막과 개인용 AI 아티스트인 Cocreator와 같은 기능을 통한 맞춤형 창작 지원 등 AI 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. Copilot+ PC와 같은 AI PC는 단순한 점진적 개선이 아니라 하드웨어 수준에서 AI를 활용해 생산성, 커뮤니케이션, 창작 작업을 최적화하고 향상하는 방식의 큰 변화를 의미합니다.

그림 2. Copilot이 기본 탑재된 Windows PC입니다.

GitHub Copilot이 개발 방식에 변화를 가져옵니다#

AI 및 더 넓은 정보 기술(IT) 커뮤니티에서 GitHub Copilot은 소프트웨어 개발 프로세스를 변화시키는 방식으로 큰 주목을 받았습니다. GitHub Copilot은 개발자를 위해 특별히 구축된 Microsoft Copilot의 특화 버전입니다. 더 큰 Microsoft Copilot 제품군의 일부이지만, GitHub Copilot은 코딩과 소프트웨어 개발 지원에 중점을 둡니다. 대규모 언어 모델을 사용해 프로젝트의 맥락에 따라 실시간 코드 제안을 생성합니다.

자연어 프롬프트를 해석하는 GitHub Copilot의 기능 덕분에 개발자는 손쉽게 도움을 요청할 수 있습니다. 사용자는 반복 작업에 드는 시간을 줄일 뿐만 아니라 개발의 여러 단계에서 생산성을 높일 수 있습니다.

그림 3. GitHub Copilot의 작동 방식 개요입니다.

코드 작성 외에도 Copilot은 배포 스크립트 생성이나 구성 파일 작성과 같은 DevOps 작업을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 개발자와 DevOps 엔지니어의 워크플로가 간소화됩니다. 또한 Visual Studio Code 및 JetBrains IDE와 같은 인기 개발 환경과 Copilot을 통합하면 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크에서 Copilot을 사용할 수 있습니다. 일상적인 코딩 작업에 드는 시간을 줄여 Copilot은 개발자가 문제 해결과 혁신에 더 집중하도록 합니다.

기업에서 활용하는 Copilot AI의 실제 사례#

다음으로 기업이 효율성을 높이고 운영을 간소화하기 위해 Copilot의 AI 기능을 활용하는 실제 사례를 살펴보겠습니다. 이러한 활용 사례는 AI가 일상적인 업무를 더 빠르고 수월하게 처리하도록 돕는 방법을 보여줍니다.

천연가스 및 전력 에너지 워크플로 간소화#

유틸리티 산업에서는 일반적인 고객 문의에 응답하거나 정기 점검을 수행하는 등 반복적이고 시간이 오래 걸리는 작업을 자주 처리합니다. 이러한 활동은 직원에게 과도한 부담을 주고 전반적인 운영을 늦춰 더 중요한 업무에 쓸 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어 미국 최대 규모의 천연가스 및 전력 통합 에너지 기업 중 하나인 Pacific Gas and Electric Company (PG&E)는 특히 헬프데스크와 같은 부서에서 대량의 반복 업무를 처리하고 있었습니다. 상담 직원은 일상적인 문의에 압도되어 응답 시간이 길어지고 더 가치 있는 업무에 집중하기 어려웠습니다. PG&E에는 이러한 작업을 자동화하여 직원이 우선순위가 더 높은 활동에 집중할 수 있도록 하는 효율적인 솔루션이 필요했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 PG&E는 Microsoft Copilot을 도입했습니다. Copilot은 AI를 통합해 업무 관리 방식을 개선하면서 300개 이상의 워크플로를 자동화하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. Copilot 기반 AI 챗봇 Peggy는 이제 헬프데스크 문의의 최대 40%를 처리합니다. 과거에는 수작업으로 처리하던 업무를 자동화해 직원의 업무량을 크게 줄였으며, PG&E는 연간 110만 달러를 절감했습니다.

그림 4. Peggy는 Copilot으로 구동되는 PG&E의 챗봇입니다.

PG&E는 Copilot의 AI 기능을 사용해 여러 부서의 워크플로를 최적화하고 직원이 더 높은 가치를 창출하는 업무에 집중하도록 지원했습니다. Copilot을 기반으로 한 이러한 자동화는 직원의 업무 시간을 527,000시간 절약하고 연간 약 7,500만 달러의 비용 절감 효과를 냈습니다.

통신 산업의 생산성 향상#

Copilot의 또 다른 흥미로운 활용 사례는 통신 부문에서 찾아볼 수 있습니다. 이 부문에서는 반복 작업의 관리가 업무 진행을 늦추는 경우가 많습니다. 많은 기업에서 영업 및 고객 서비스 팀은 고객 정보 조사, 홍보 자료 준비, 보고서 작성과 같은 수작업에 상당한 시간을 씁니다. 이러한 작업은 귀중한 시간을 차지할 뿐 아니라 고객과 소통하고 성장을 이끄는 것과 같은 더 중요한 업무에 직원이 집중하지 못하게 합니다.

글로벌 통신 서비스 제공업체인 Lumen Technologies도 비슷한 문제를 겪고 있었습니다. 직원들은 고객 대상 홍보를 위한 조사와 같은 작업에 최대 4시간을 쓰고 있었습니다. 이들은 Microsoft 365 Copilot을 사용해 반복 작업을 자동화하고 조사 시간을 단 15분으로 줄였습니다. 이러한 변화는 팀의 효율성을 높였을 뿐 아니라 더 의미 있는 업무에 쓸 시간을 확보해 직원 만족도도 향상했습니다. 그 결과 Lumen은 성과가 크게 개선되어 1년 동안 매출이 5,000만 달러 증가했습니다.

Microsoft Copilot: AI 기반 변화의 수용#

Microsoft Copilot과 같은 AI 강화 도구는 다양한 산업에서 워크플로를 간소화하고 있습니다. 코드 작성부터 이메일 관리까지 작업을 자동화하고 지능적인 제안을 제공하며 협업을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft Copilot은 AI를 사용해 Word, Excel, PowerPoint와 같은 앱의 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다. 보고서 생성, 데이터 분석, 커뮤니케이션 개선 등 AI 비서는 전문가가 더 전략적인 활동에 집중하도록 지원합니다. AI가 발전함에 따라 이러한 도구는 업무 시간에 필수적이고 일상적인 요소가 될 가능성이 큽니다.

AI의 힘에 대해 더 알아보려면 커뮤니티에 참여해 소통해 보세요! GitHub 리포지토리를 살펴보고 AI가 제조업 및 의료와 같은 산업을 어떻게 변화시키는지 확인해 보세요.