[유미's 픽] 챗GPT, 회사 업무까지 맡는다…CRM·협업툴 주도권 흔드나
오픈AI가 인공지능(AI) 챗봇을 넘어 기업 업무 전반을 수행하는 플랫폼으로 영역을 넓힌다. 여러 업무 도구에 흩어진 정보를 모아 분석하고 후속 작업까지 처리하는 범용 AI 에이전트를 내놓으면서 고객관계관리(CRM), 협업툴, 전사적자원관리(ERP) 등 글로벌 기업용 소프트웨어 시장의 경쟁 구도도 달라질 전망이다. 오픈AI는 GPT-5.6과 코덱스 기술을 기반으로 한 업무 에이전트 '챗GPT 워크'를 10일 공개했다. 이용자가 업무 목표와 참고 자료를 제공하면 필요한 정보를 조사하고 작업 계획을 세운 뒤 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹 애플리케이션 등 완성된 결과물을 제작하는 서비스다. 챗GPT 워크는 마이크로소프트(MS) 팀즈와 구글 드라이브, MS 셰어포인트, 이메일, 캘린더, CRM, 프로젝트 관리 도구 등과 연결된다. 또 내장 브라우저와 컴퓨터 사용 기능을 통해 화면을 클릭하거나 내용을 입력하고 파일을 옮기는 작업도 수행한다. 예약 작업을 설정하면 이용자가 자리를 비운 동안 반복 업무나 장시간 프로젝트도 이어갈 수 있다. 기업 적용 범위도 문서 작성에 머물지 않는다. 영국 항공사 버진 애틀랜틱의 경우 경쟁 항공사의 승객 경험을 조사해 자사 서비스와 비교하는 데 챗GPT 워크를 활용했다. 몇 주가 걸리던 분석 시간을 몇 시간으로 줄이고 향후 5년간 투자할 영역을 선정하는 데 참고했다. 엔비디아는 기술 콘퍼런스 'GTC' 준비와 사후 평가 업무에 적용했다. 챗GPT 워크가 등록 고객사와 미팅 일정, 영업팀 준비 현황을 추적하고 행사 후에는 수백 건의 세션 녹취록과 고객 미팅 기록을 종합해 목표 달성 여부를 분석했다. 회사 측은 행사 준비 시간의 약 40%를 차지하던 엑셀 작업을 줄일 수 있었다고 설명했다. 이에 가장 직접적인 압박을 받을 분야로는 CRM과 협업툴 시장이 꼽힌다. CRM 업체들은 고객 정보와 영업 이력, 이메일, 상담 기록을 기반으로 고객 분석과 영업 기회 발굴, 후속 메일 작성, 상담 자동화를 수행하는 자체 AI 에이전트를 성장 동력으로 키워왔다. 하지만 챗GPT 워크가 CRM 데이터와 이메일, 일정, 문서를 함께 불러와 영업 업무를 처리하면 기존 업체가 별도 판매하는 AI 기능과 중복될 수 있다. 고객 데이터는 기존 시스템에 남더라도 직원이 업무를 요청하고 결과를 확인하는 화면은 챗GPT로 이동할 가능성이 있다. 실제 업무 자동화 기업 자피어는 챗GPT 워크를 CRM과 이메일에 연결해 매달 수천 건의 잠재 고객 정보를 검토했다. 후속 조치가 끊긴 부분을 찾아내고 놓친 영업 기회를 주간 경영진 대시보드로 정리해 잠재 매출이 상당한 규모에 달하는 기회를 발굴했다. 협업툴 업체들도 비슷한 과제에 직면할 전망이다. 메신저와 문서, 일정, 프로젝트 관리 서비스를 각각 열지 않고 챗GPT에서 업무를 지시할 수 있게 되면 개별 애플리케이션의 이용 시간과 사용자 접점이 줄어들 수 있어서다. ERP 시장은 CRM보다 변화 속도가 완만할 것으로 예상된다. 구매와 회계, 공급망, 생산 업무는 거래 정확성과 승인 절차, 권한 관리에 깊이 연결돼 있어 범용 에이전트가 단기간에 대체하기 어렵다. 다만 SAP '쥴'처럼 기존 ERP 안에서 제공되던 분석과 업무 보조 기능은 챗GPT 워크와 일부 겹칠 수 있다. 앤트로픽, MS, 구글, 서비스나우 등 기업용 AI 업체들과의 경쟁도 거세질 전망이다. 오픈AI가 모델과 코딩, 리서치, 문서 제작, 컴퓨터 제어를 하나의 업무 환경에 묶으면서 경쟁 기준이 모델 성능에서 앱 연결성과 업무 완결성으로 넓어졌기 때문이다. 업계 관계자는 "챗GPT 워크가 CRM이나 ERP를 바로 대체하기보다 그 위에서 업무를 지시하고 결과를 확인하는 통합 창구를 노리는 것으로 보인다"며 "기업이 기존 데이터와 권한 체계를 유지하면서도 여러 시스템을 안전하게 연결할 수 있는지가 오픈AI와 글로벌 SaaS 업체 간 주도권 경쟁을 가를 것"이라고 말했다.그러면서도 "기업 고객이 CRM과 ERP, 문서관리 시스템에 쌓인 데이터를 오픈AI 서비스에 어디까지 연결하고 접근 권한을 허용할 수 있을지는 여전히 의문"이라며 "챗GPT 워크가 장시간 복합 업무를 수행할수록 추론과 도구 호출에 필요한 연산 비용도 커지는 만큼 보안과 비용 문제를 함께 해결해야 기업 시장에서 확산할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
