지난 몇 년간 인공지능과의 상호작용은 사용자가 질문을 던지고 모델이 정보를 검색하거나 요약해 답변하는, 철저히 거래적인 방식으로 정의되어 왔다. 이는 검색과 요약 중심의 관계였으나, 최근 발표된 'Copilot Cowork'는 이러한 수동적 정보 검색 모델에서 벗어나 이른바 에이전틱 AI 워크플로우로의 결정적인 전환을 예고한다. 이러한 변화는 AI를 단순한 디지털 라이브러리에서 업무 현장의 능동적인 참여자로 탈바꿈시킨다.

이 시스템의 핵심은 특정 조직의 고유한 데이터와 도구를 해석하도록 설계된 지능형 계층에 있다. 일반적인 공공 인터넷 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 기업의 비즈니스 환경이라는 구체적인 맥락 속에서 AI가 작동하도록 기반을 마련한 것이다. 문서 생성, 이메일 워크플로우 조정, 웹 페이지 구축과 같이 실질적인 결과물을 만들어내는 능력을 통해, 플랫폼은 의도와 실행 사이의 간극을 좁히고자 한다.

대학생들이 현대 업무 환경에 대비함에 있어 이는 디지털 리터러시의 근본적인 진화를 의미한다. 이제는 복잡하고 단계적인 업무의 '수행 방식' 자체를 AI 에이전트에게 효과적으로 위임하는 법을 배우는 것이 중요하다. 특히 'Skills' 기능의 도입은 이러한 역량을 확장하는 데 가장 중요한 요소로 꼽힌다. 스킬은 특정 작업을 완료하기 위한 재사용 가능한 템플릿이나 코딩된 지침으로 기능한다.

사용자는 개별적인 말투나 구조, 운영 프로세스에 대한 선호도를 스킬로 저장하여 팀 전체의 워크플로우를 표준화할 수 있다. 이는 과거 수동적인 관리나 복잡하고 경직된 자동화 스크립트가 필요했던 수준의 일관성과 확장성을 제공한다. 또한 모바일 기기로 기능이 확장되면서, AI 에이전트는 데스크톱이나 브라우저에 갇히지 않고 배경에서 상시 작동하는 개인 보조 도구로 자리 잡게 될 전망이다.

나아가 Miro, Monday.com, LSEG와 같은 타사 플러그인과의 통합은 이러한 에이전트가 디지털 생태계 전반에서 작동하도록 위치하고 있음을 시사한다. AI가 CRM이나 ERP와 같은 비즈니스 시스템을 직접 탐색하고 처리할 수 있는 환경이 조성되고 있는 것이다. 아직 초기 단계지만 자율 실행을 향한 흐름은 분명하며, 향후 과제는 정보 접근성을 넘어 AI의 작업이 사용자의 구체적인 목표와 제약 조건에 부합하도록 정교하게 조율하는 것이 될 것이다.

지난 몇 년간 인공지능과의 상호작용은 사용자가 질문을 던지고 모델이 정보를 검색하거나 요약해 답변하는, 철저히 거래적인 방식으로 정의되어 왔다. 이는 검색과 요약 중심의 관계였으나, 최근 발표된 'Copilot Cowork'는 이러한 수동적 정보 검색 모델에서 벗어나 이른바 에이전틱 AI 워크플로우로의 결정적인 전환을 예고한다. 이러한 변화는 AI를 단순한 디지털 라이브러리에서 업무 현장의 능동적인 참여자로 탈바꿈시킨다.

이 시스템의 핵심은 특정 조직의 고유한 데이터와 도구를 해석하도록 설계된 지능형 계층에 있다. 일반적인 공공 인터넷 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 기업의 비즈니스 환경이라는 구체적인 맥락 속에서 AI가 작동하도록 기반을 마련한 것이다. 문서 생성, 이메일 워크플로우 조정, 웹 페이지 구축과 같이 실질적인 결과물을 만들어내는 능력을 통해, 플랫폼은 의도와 실행 사이의 간극을 좁히고자 한다.

대학생들이 현대 업무 환경에 대비함에 있어 이는 디지털 리터러시의 근본적인 진화를 의미한다. 이제는 복잡하고 단계적인 업무의 '수행 방식' 자체를 AI 에이전트에게 효과적으로 위임하는 법을 배우는 것이 중요하다. 특히 'Skills' 기능의 도입은 이러한 역량을 확장하는 데 가장 중요한 요소로 꼽힌다. 스킬은 특정 작업을 완료하기 위한 재사용 가능한 템플릿이나 코딩된 지침으로 기능한다.

사용자는 개별적인 말투나 구조, 운영 프로세스에 대한 선호도를 스킬로 저장하여 팀 전체의 워크플로우를 표준화할 수 있다. 이는 과거 수동적인 관리나 복잡하고 경직된 자동화 스크립트가 필요했던 수준의 일관성과 확장성을 제공한다. 또한 모바일 기기로 기능이 확장되면서, AI 에이전트는 데스크톱이나 브라우저에 갇히지 않고 배경에서 상시 작동하는 개인 보조 도구로 자리 잡게 될 전망이다.

나아가 Miro, Monday.com, LSEG와 같은 타사 플러그인과의 통합은 이러한 에이전트가 디지털 생태계 전반에서 작동하도록 위치하고 있음을 시사한다. AI가 CRM이나 ERP와 같은 비즈니스 시스템을 직접 탐색하고 처리할 수 있는 환경이 조성되고 있는 것이다. 아직 초기 단계지만 자율 실행을 향한 흐름은 분명하며, 향후 과제는 정보 접근성을 넘어 AI의 작업이 사용자의 구체적인 목표와 제약 조건에 부합하도록 정교하게 조율하는 것이 될 것이다.