생성형 AI는 더 이상 낯선 기술이 아니다. 오늘은 문서 작성, 요약 처리, 코드 생성이라는 세 가지 실무 영역에서 이 세 AI를 직접 테스트해본 실험 결과를 바탕으로 비교 분석해보고자 한다.
우리는 이미 일상에서 문서를 쓰거나, 요약을 하거나, 코드의 구조를 잡을 때 이 도구들을 자연스럽게 활용하고 있다. 하지만 AI가 일반화된 지금, 새로운 질문이 떠오른다. “어떤 AI가 더 정확하고, 더 유용하고, 더 사람처럼 일하는가?” GPT-4, Claude, Microsoft Copilot은 각각 고유의 기술적 특성과 경험을 바탕으로 시장을 선도하고 있으며, 많은 사람들이 이 셋을 헷갈리거나 중복 사용 중이다.
이 글은 같은 조건, 같은 프롬프트, 같은 시간 제한을 설정한 후 각 AI가 어떤 방식으로 응답하고, 품질과 속도는 어떻게 달랐는지를 정리하였다. 이 실험은 ‘기능’의 비교가 아닌 ‘현실 업무에서 얼마나 실용적인가’에 초점을 맞춘 결과이기도 하다. AI는 이제 선택의 대상이 아니라 업무에 자연스럽게 들어오는 파트너이기 때문이다.
GPT-4: 여전히 가장 범용적이고 믿을 수 있는 선택지
OpenAI의 GPT-4는 현재까지도 생성형 AI의 대표주자로 군림하고 있다. 특히 ChatGPT Plus 사용자에게 제공되는 GPT-4 모델은 장문 이해 능력, 창의적 발화, 문체 조정, 다중 언어 대응 능력 등 거의 모든 영역에서 안정적인 성능을 보이고 있다. 이번 실험에서 문서 작성, 요약, 코드 생성이라는 세 가지 항목을 놓고 테스트했을 때, GPT-4는 균형 잡힌 완성도와 논리 구조를 보여주었다.
먼저 문서 작성에서는 가장 일관된 스타일을 유지했다. ‘마케팅 전략 보고서 1,000자 초안’이라는 동일한 프롬프트에 대해, GPT-4는 가장 구조적인 문단 구성과 자연스러운 연결 문장을 만들어냈다. 제목, 개요, 핵심 주장, 마무리까지 흐름이 매끄러웠으며, 사용자의 지시가 부족해도 스스로 내용을 논리적으로 구성하는 능력이 돋보였다.
요약에서도 GPT-4는 상대적으로 장문의 문서를 다룰 때 강점을 보였다. 정보 간의 위계 구조를 잘 파악해 중심 개념을 도출했고, 단순히 문장을 짧게 줄이기보다는 독자가 알아야 할 핵심만 압축해서 전달하는 능력이 탁월했다. 특히 기술 문서 요약에서는 용어 해설을 포함하는 식의 ‘배려형 요약’이 인상 깊었다.
코드 생성에서는 다소 보수적인 접근을 보였지만, 파이썬 기준으로는 가장 명확한 주석과 예외 처리 문법을 포함하여 초보자에게도 친절한 코드 결과를 제공하였다. 단점이 있다면 속도이다. 복잡한 프롬프트에서는 처리 시간이 길어지며, 응답 대기 시간이 느껴질 때가 있다. 하지만 출력된 결과의 품질을 감안하면 이 단점은 충분히 상쇄된다.
결론적으로 GPT-4는 ‘안정성과 품질’이라는 두 마디로 요약된다. 실험 전반에서 가장 믿고 맡길 수 있는 파트너였으며, 상황에 따라 무리 없이 대응할 수 있는 가장 범용적인 도구였다.
Claude: 문맥 이해와 대화 흐름에 강한 감성형 AI
Anthropic에서 개발한 Claude는 최근 들어 국내외에서 빠르게 입소문을 타고 있는 AI이다. GPT-4보다 감성적이고 부드러운 어투를 선호하며, 인간의 대화 흐름을 따라가거나 비즈니스 맥락에서 조율이 필요한 작업에서 뛰어난 유연성을 보여준다. 이번 실험에서도 Claude는 특히 요약과 문서 내 ‘톤 조정’ 작업에서 매우 우수한 결과를 나타냈다.
문서 작성에서는 GPT-4보다 느슨한 구조를 보이긴 했지만, 문장의 부드러움과 독자 친화적인 톤이 돋보였다. 예를 들어 같은 ‘사내 공지사항 초안’ 작성을 요청했을 때, Claude는 다소 덜 형식적인 어조를 사용하면서도 독자의 감정을 고려한 표현을 자연스럽게 삽입하였다. 이는 HR, 고객 대응, 교육 콘텐츠 작성처럼 정서적 톤이 필요한 영역에서 특히 유용했다.
요약 능력도 매우 인상 깊었다. Claude는 단순 요약보다는 ‘맥락 해석’에 더 가까운 결과물을 내놓았고, 원문에 담긴 의도를 파악하여 독자가 놓치기 쉬운 문장을 부각해주는 식의 요약을 제공했다. 이는 특히 회의록이나 인터뷰 자료처럼 단순 정보 나열이 아닌, 사람 사이의 상호작용이 담긴 문서를 다룰 때 유용했다.
코드 생성에서는 다소 보수적인 응답을 보였고, GPT-4에 비해서는 기능 사용 예시나 상세한 설명이 부족했다. 특히 복잡한 알고리즘 구현이나 시스템 레벨 코드 작성에서는 성능 격차가 뚜렷하게 드러났다. 하지만 간단한 자동화 스크립트나 웹 페이지 내 버튼 기능 구현 등에서는 충분히 쓸 만한 결과를 제공하였다.
결과적으로 Claude는 ‘문맥 이해력’과 ‘자연어 조율력’에서 강점을 가진 AI이다. 데이터 기반 분석보다 사람과의 대화나 감정적 맥락이 중요한 실무자에게 적합한 파트너이다.
Microsoft Copilot: 오피스 중심 실무자의 강력한 도우미
Copilot은 Microsoft 365 환경에 직접 내장된 AI로, Word, Excel, Outlook, PowerPoint 등 오피스 툴을 사용하는 사람들에게 매우 실용적인 선택지이다. 이번 실험에서는 Copilot이 문서 초안 작성, 이메일 요약, 코드 기반 매크로 제안 등의 기능에서 어떻게 작동하는지를 확인하였다. 이 도구는 별도의 인터페이스 없이, 우리가 이미 쓰고 있는 툴 안에서 AI 기능을 누릴 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.
문서 작성에서는 Word 안에서 바로 초안을 요청하거나, 기존 텍스트를 바탕으로 문체를 바꾸고 항목을 정리하는 기능이 매우 유용했다. 특히 보고서 문서에서 “이 내용을 비즈니스 임원에게 어울리게 바꿔줘”라는 식의 프롬프트는 자연스럽게 톤 조절된 문서를 생성해주었으며, 문장 간 간격, 리스트 정리, 단락 간 연결을 수월하게 처리했다.
요약 기능도 Outlook이나 Teams 연동을 통해 실제 업무 맥락에서 빛을 발했다. 이메일 대화가 길어질수록 수신자는 요약본을 필요로 하는데, Copilot은 대화 내 핵심 이슈만 뽑아 회신 준비에 필요한 정보를 정리해주었다. 특히 비즈니스 이메일 구조에 맞는 포맷으로 정리된 점은 생산성 향상에 확실한 도움을 주었다.
코드 기능은 Excel에서의 간단한 매크로 구성이나 데이터 정리 자동화 수준에 머물렀으며, 본격적인 프로그래밍에는 적합하지 않았다. 하지만 이마저도 코딩 지식이 없는 사용자에게는 충분히 실용적이었고, Copilot의 강점은 '복잡한 프로그래밍'보다는 '일상적인 사무자동화'에 있다.
결론적으로 Copilot은 ‘기술에 익숙하지 않은 실무자’에게 가장 쉽게 다가갈 수 있는 AI 도구이다. 기존 환경을 바꾸지 않고도 AI를 바로 활용할 수 있다는 점에서, 도입의 허들이 가장 낮고 즉각적인 효과를 얻을 수 있는 실전형 AI이다.
종합 비교: 어떤 AI가 누구에게 맞는가?
세 AI 모두 뛰어난 기능을 갖추고 있지만, 결국 ‘무엇을 위해 사용하는가’에 따라 적합한 도구가 달라진다. GPT-4는 모든 면에서 안정적이며 폭넓은 용도에 대응할 수 있는 범용 AI이다. Claude는 문맥 이해와 정서적 표현력이 뛰어나며, 회의록, 인터뷰, 고객 대응 등의 ‘사람 중심 업무’에 강하다. 반면 Copilot은 기술보다는 워크플로우에 집중한 AI로, 일상적인 문서 작업이나 비즈니스 커뮤니케이션에서 실무자에게 효율을 선사한다.
문서 작성에서는 GPT-4가 가장 구조적이며, Claude는 따뜻하고 부드러운 문장을 잘 만든다. 요약 기능에서는 GPT-4가 논리적 요약에, Claude는 의미 중심 요약에, Copilot은 이메일 기반 실무 요약에 강점을 가진다. 코드 생성에서는 GPT-4가 전반적으로 가장 정교하고, Copilot은 초보자 친화적인 자동화 작업에 적합하다.
실제로 가장 좋은 방법은, 이 세 가지를 상황에 따라 조합해서 쓰는 것이다. 예를 들어 초안은 GPT-4로, 감성 보완은 Claude로, 마무리 배포는 Copilot에서 정리하는 식이다. AI는 하나의 정답이 아니라, 실무자의 의도와 목적에 맞게 조율되는 도구임을 이번 실험을 통해 확실히 체감할 수 있었다.
이번 실험은 단순한 성능 테스트를 넘어서, AI를 어떻게 나에게 맞게 조합하고 활용할 수 있는가에 대한 탐구였다. GPT-4, Claude, Copilot은 각기 다른 방향성을 가지고 있지만, 공통점은 하나이다. 이들은 모두 인간의 업무 흐름을 도와주는, 더 정확히 말하면 업무의 일부를 재정의하는 도구라는 점이다.
AI는 무조건 빠르고 정확한 결과를 내주는 기계가 아니다. AI는 실무자의 사고 구조에 따라 결과가 달라지고, 사용자의 요청 수준에 따라 전혀 다른 성능을 보여준다. 그래서 지금 필요한 것은 ‘AI를 쓰는 능력’이 아니라, ‘AI를 어떻게 쓰느냐를 설계하는 능력’이다. 즉, AI가 무엇을 해줄 수 있는지를 아는 것보다 더 중요한 건, 내가 무엇을 하고 싶은지를 명확히 아는 것이다.
앞으로 AI는 더욱 세분화되고, 각 분야에 특화된 도구들이 속속 등장할 것이다. 그리고 그 선택의 순간마다 중요한 기준은 ‘기술 스펙’이 아닌, ‘업무의 목적’과 ‘사용자의 맥락’이 될 것이다. AI는 이제 기술이 아니라 선택지이며, 그 선택은 언제나 사람의 몫이다.