챗GPT만 AI가 아닙니다: 우리 회사에 맞는 생성형 AI 비교해 팀으로 활용하는 법

많은 기업이 AI 도입을 '챗GPT 계정 지급'부터 시작하지만, 실제 성과로 이어지지 않는 이유는 단순한 도구 활용에 그치기 때문입니다. 이 글은 생성형 AI 모델 비교를 넘어, AI를 ‘조직 자산’으로 전환하기 위한 AI 팀 조합 전략을 제시합니다. AI를 개인의 생산성 도구가 아닌, 퇴사하지 않는 조직 구성원으로 만드는 실전 전략이 담겨 있습니다.

원더스랩

Oct 28, 2025

챗GPT만 AI가 아닙니다: 우리 회사에 맞는 생성형 AI 비교해 팀으로 활용하는 법

Contents

챗GPT 전사 도입해줬는데, C기업은 왜 성과가 없었을까?AI 모델, 한 명이 아닌 '전문가 팀'으로 봐야 합니다 우리 회사 목표별 AI '팀 조합' 솔루션 가이드 AI가 틀릴 수 있습니다: '휴먼인더루프' 설계가 핵심인 이유 좋은 '도구'를 넘어, 회사의 '자산'으로 설계해야 합니다

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PART 1 | AI 도입, 리더가 가장 먼저 알아야 할 것들

2장. 챗GPT만 AI가 아닙니다: 우리 회사에 맞는 생성형 AI 비교해 팀으로 활용하는 법

AI 도입 시, 많은 리더가 챗GPT 전사 구독을 먼저 고려합니다. 하지만 80%의 기업은 AI 도입 후에도 뚜렷한 투자 대비 성과(ROI)를 얻지 못합니다. 이메일 작성 시간 단축만으로는 비즈니스가 바뀌지 않기 때문입니다.

문제의 본질은 AI를 '개인용 도구'로 접근하는 데 있습니다. 성공적인 AI 도입은 우리 회사의 문제를 해결하기 위한 '시스템'을 설계하는 것입니다. 이 글은 단순한 생성형 AI 비교를 넘어, AI를 '기업의 자산'으로 만드는 방법을 제시합니다.

챗GPT 전사 도입해줬는데, C기업은 왜 성과가 없었을까?

한 유통사 C기업은 전 직원에게 챗GPT 유료 계정을 지급했습니다. 처음 몇 주간 직원들은 이메일 작성, 자료 요약 등에 환호했습니다. 하지만 3개월 뒤, 대표는 아무것도 변하지 않았음을 깨달았습니다.

첫째, 모든 노하우가 개인에게 갇혔습니다. 직원들은 챗GPT를 '개인 비서'처럼만 썼고, 그 노하우는 '개인 채팅창'에만 머물렀습니다.

둘째, 직원이 퇴사하자 자산도 함께 사라졌습니다. A직원이 퇴사하자, 그가 만든 뛰어난 프롬프트와 업무 노하우도 함께 사라졌습니다.

셋째, 회사는 데이터를 통제할 수 없었습니다. 회사는 직원들이 어떤 데이터를 활용하는지, 어떤 성과를 내는지 전혀 알 수 없었습니다.

C기업의 실패 원인은 명확합니다. AI를 '개인의 도구'로 접근했을 뿐, '회사의 자산'으로 만드는 '시스템'을 설계하지 않았기 때문입니다.

AI 모델, 한 명이 아닌 '전문가 팀'으로 봐야 합니다

많은 분들이 "GPT, 클로드, 제미나이 중 최고는 무엇인가?"를 묻습니다. 하지만 이는 잘못된 질문입니다. C기업의 실패를 반복하지 않으려면, AI를 '최고의 모델 하나'가 아닌 '각 모델을 전문가 팀으로 조합'하는 관점으로 봐야 합니다.

이것이 바로 개인용 챗봇과 기업용 시스템의 결정적인 차이입니다. 잘 설계된 시스템은 AI 모델들을 오케스트라처럼 지휘합니다.

리서치 담당 (Gemini): 최신 시장 동향과 데이터를 수집합니다.

초안 작성 담당 (Claude): 수집된 자료로 논리적인 보고서를 작성합니다.

최종 검토 담당 (GPT): 작성된 보고서가 설득력 있는지 평가합니다.

이 'AI 팀'을 효과적으로 구성하기 위해, 각 전문가의 주특기를 파악해야 합니다.

GPT (OpenAI): 창의적인 만능 기획자 가장 널리 알려진 범용 인재입니다. 새로운 아이디어를 내거나 광고 문구를 만드는 등 창의적인 글쓰기가 필요할 때 강점을 보입니다.

Claude (Anthropic): 논리적인 기술 전문가 코드를 작성하거나 오류를 잡아내는 기술 업무에 탁월합니다. 논리적이고 정교한 글쓰기 능력도 갖춰 기술 문서 작성에 신뢰도가 높습니다.

Gemini (Google): 강력한 생태계를 가진 통합 전문가 구글 생태계와의 뛰어난 연동성이 가장 큰 강점입니다. 방대한 정보를 한 번에 처리하고, 최신 정보를 실시간으로 반영하는 능력이 뛰어납니다.

모델	한 줄 요약	이런 회사에 추천합니다
GPT	창의력이 뛰어난 만능 아이디어 뱅크	콘텐츠 마케팅, 신사업 기획, 제안서 초안 작성이 중요한 회사
Claude	코딩과 분석에 능한 기술 전문가	소프트웨어 개발, 기술 문서 작성, 논리적 정확성이 중요한 분야
Gemini	구글 생태계와 연동되는 통합 전문가	방대한 데이터 처리, 시장 조사, 구글 워크스페이스 기반으로 협업하는 회사

우리 회사 목표별 AI '팀 조합' 솔루션 가이드

단순한 생성형 AI 비교를 넘어, 우리 회사의 목표(문제)에 맞는 'AI 팀'을 조합한 솔루션이 필요합니다. 아래 가이드로 우리 회사에 필요한 조합을 진단해 보세요.

1유형: 마케팅/콘텐츠 제작이 시급한 기업

진단: "뉴스레터 아이디어가 고갈되었다", "블로그 글쓰기 리소스가 부족하다."

솔루션 (AI 팀 조합): '창의적인 기획팀'을 구성합니다. 이는 GPT의 '창의적 글쓰기' 강점과 Gemini의 '최신 정보 리서치' 강점을 결합한 업무 시스템을 설계하는 것입니다.

(예: Gemini가 수집한 트렌드를 기반으로 GPT가 초안을 작성)

2유형: 기술 개발/전문 문서 관리가 중요한 기업

진단: "개발팀의 코드 리뷰 시간이 오래 걸린다", "내부 기술 문서가 방대하다."

솔루션 (AI 팀 조합): '논리적인 기술지원팀'을 구성합니다. Claude의 '정확한 코드 분석' 강점을 활용하여, 방대한 내부 문서를 요약하고 기술 코드 리뷰를 자동화하는 업무 시스템을 설계합니다.

3유형: 전사 데이터 통합/보고가 중요한 기업

진단: "흩어진 내부 데이터를 통합해 보고서를 만들어야 한다", "ERP/CRM과 연동이 필요하다."

솔루션 (AI 팀 조합): '데이터 통합 전략팀'을 구성합니다. Gemini의 '강력한 연동성'과 '방대한 정보 처리' 강점을 활용해, 흩어진 전사 데이터를(ERP, CRM 등) 연결하고 분석하는 업무 시스템을 설계합니다.

AI가 틀릴 수 있습니다: '휴먼인더루프' 설계가 핵심인 이유

AI 팀을 조합해도 AI는 완벽하지 않습니다. 때때로 그럴듯한 거짓말(환각)을 합니다. 이 때문에 "AI가 틀리면 어떡하죠?"라는 질문은 매우 중요합니다.

AI의 실수를 막는 '안전장치'가 필요합니다. AI가 생성한 결과를 100% 신뢰할 수는 없습니다. 그래서 기업용 시스템은 반드시 '휴먼인더루프(Human-in-the-Loop)', 즉 '사람의 개입 단계'를 포함하여 설계해야 합니다.

사람이 AI를 가르치는 구조를 만들어야 합니다. AI가 초안을 만들면, 중간에 반드시 전문가인 직원이 검토하고 수정합니다. 잘 설계된 시스템은 AI가 만든 데이터와 사람이 수정한 데이터를 모두 기록하고 학습하여, 점점 더 똑똑해지는 선순환 구조를 만듭니다.

좋은 '도구'를 넘어, 회사의 '자산'으로 설계해야 합니다

많은 기업이 C기업처럼 AI 도입에 실패합니다. AI를 단순히 모든 직원이 각자 알아서 쓰는 만능 도구로만 생각하기 때문입니다. 이런 방식은 개인의 생산성을 5~10% 높일 뿐, 직원이 퇴사하면 그 노하우도 함께 사라집니다.

성공적인 AI 도입의 핵심은 피상적인 생성형 AI 비교에 그치지 않습니다. 우리 회사의 문제를 해결하기 위해 여러 AI 모델을 조합하고, 사람의 검토를 거치며, 이 모든 과정을 '회사의 데이터 자산'으로 축적하는 시스템을 설계하는 데 있습니다.

이 시스템을 통해 AI는 전문가의 반복 업무를 대신하는 강력한 조수가 됩니다. 전문가는 더 중요한 고부가가치 업무에만 집중할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 AI 시대에 중소기업이 비용 효율을 극대화하고 경쟁력을 갖추는 유일한 방법입니다.

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