'내 돈 내고 업무용 AI를 결제했습니다' GenSpark가 보여준 에이전트 혁명

안녕하세요. 기업의 디지털 혁신을 함께 고민하는 IT 파트너입니다.

오늘은 기업의 리더, 그리고 실무자 여러분과 조금 솔직한 이야기를 나눠보려 합니다. 바로 직원들이 회사가 모르게 쓰는 AI에 대한 이야기입니다.

얼마 전, 저는 사내 직원들을 대상으로 비개발자를 위한 Google Apps Script 활용이라는 주제로 짧은 내부 강연을 하게 되었습니다. 주제는 의욕적으로 정했지만, 밀려드는 실무 때문에 발표 자료를 만들 시간이 턱없이 부족했습니다. 마감은 코앞인데 빈 슬라이드만 띄워놓고 한숨을 쉬고 있었죠.

그때, 최근 화제가 된 AI 검색 서비스 GenSpark가 떠올랐습니다. 회사에서 공식적으로 도입한 툴은 아니었기에, 저는 망설임 없이 제 개인 신용카드를 꺼내 유료 결제를 했습니다. 회사 계정이 아닌 개인 계정으로 로그인했죠. 흔히 말하는 Shadow AI였지만, 저에게는 당장 일을 끝내야 하는 절박함과 새로운 도구에 대한 호기심이 더 컸습니다.

그리고 그 결과는 제 예상을 완전히 뒤엎었습니다. 오늘은 제가 경험한 AI Agent의 퍼포먼스와, 이것이 시사하는 2026년 업무 방식의 변화에 대해 이야기해 보려 합니다.

목차

1. 충격적인 경험: "말만 했는데 코드를 짜고 PPT를 그렸다"
2. 패러다임의 전환: Chat을 넘어 Artifacts로
3. 막을 수 없는 흐름: 데이터로 보는 Shadow AI
4. 도구의 선택: GenSpark, Perplexity, Gemini 비교
5. 결론: 혁신은 이미 직원들의 책상 위에서 시작됐다

1. 충격적인 경험: "말만 했는데 코드를 짜고 PPT를 그렸다"

제가 GenSpark에게 던진 지시어는 꽤 구체적이면서도 복합적이었습니다.

"비개발자를 위한 Google Apps Script 활용법 강의 자료를 만들어줘.
예시로는 구글 설문지에 응답이 들어오면, 스프레드시트에 기록되고, 자동으로 Apps Script가 실행되어 사내 협업 툴인 Flow에 게시글 작성 API를 발송하는 시나리오를 넣어줘. 코딩을 모르는 사람도 이해할 수 있게 설명해 줘."

엔터키를 누르고 불과 몇 분 뒤, 화면에 펼쳐진 결과물은 단순한 텍스트 나열이 아니었습니다.

1) 완벽한 구조의 슬라이드 생성

AI는 10페이지 분량의 PPT 슬라이드를 생성했습니다. Apps Script란 무엇인가부터 시작해 자동화 예시, 기대 효과까지 완벽한 기승전결을 갖추고 있었습니다. 각 장표에는 주제에 맞는 아이콘과 도식화된 이미지가 배치되어 있어, 당장 발표장에 들고 가도 손색이 없을 정도였습니다.

2) 실행 가능한 코드(Code) 작성

가장 놀라웠던 점은 생성된 코드의 정확성이었습니다. 단순히 흉내만 낸 코드가 아니었습니다.

• 트리거 설정: onFormSubmit 이벤트를 정확히 호출하여 폼 제출 시 작동하도록 설계되었습니다.
• API 호출: UrlFetchApp.fetch 메서드를 사용해 외부 서비스(Flow)로 데이터를 보내는 로직이 완벽했습니다.
• 페이로드 구성: JSON.stringify를 이용해 데이터를 전송 규격에 맞게 변환하는 과정까지 구현되어 있었습니다.

저는 단지 "API 토큰을 입력하세요"라고 적힌 주석 부분에 실제 키값만 넣으면 되었습니다. 개발자가 아닌 직원들도 복사해서 바로 쓸 수 있는 수준의 결과물이었습니다.

3) 혁신적인 UX: 직접 편집

GenSpark는 웹상에서 슬라이드를 직접 수정할 수 있었습니다. AI가 만든 코드가 조금 복잡해 보여서 "주석을 더 달아줘"라고 입력하자, 즉시 슬라이드 내의 코드가 수정되었습니다. 이미지를 클릭해 교체하고, 텍스트를 다듬는 과정이 하나의 화면에서 물 흐르듯 이어졌습니다.

2. 패러다임의 전환: Chat을 넘어 Artifacts로

이 경험을 통해 저는 AI 기술의 패러다임이 바뀌었음을 확신했습니다. 2022년 ChatGPT 출시 이후 LLM이 대중화되었고, 2024년부터는 행동하는 AI인 LAM(Large Action Model) 또는 AI Agent로의 전환이 본격화되고 있습니다. 2026년 현재, 이러한 Agent 중심의 패러다임은 더욱 성숙한 단계에 접어들었습니다.

이제 AI는 단순히 정보를 검색해서 요약해 주는 똑똑한 검색창이 아닙니다. Claude AI의 Artifacts 기능이나 GenSpark의 슬라이드 생성처럼, 최종적인 결과물을 만들어내는 가상의 직원으로 진화했습니다.

3. 막을 수 없는 흐름: 데이터로 보는 Shadow AI

저는 왜 회사에 청구하지도 못할 개인 카드로 GenSpark를 결제했을까요? 과거에는 이를 Shadow AI라고 부르며, 관리되지 않는 IT 자원이라 하여 금기시했습니다.

하지만 통계는 이 흐름이 이미 거스를 수 없는 대세임을 보여줍니다.

• 27%: Reco AI의 2025년 보고서에 따르면, 중소기업 직원의 27%가 회사가 승인하지 않은 AI 도구를 업무에 사용하고 있습니다.
• 68% 증가: Menlo Security의 조사에서는 2025년 1월 한 달간 AI 사이트 방문이 전년 대비 68% 급증했다고 보고했습니다.

직원들이 사비를 털어서라도 AI를 쓰는 이유는 명확합니다. 압도적인 효율성 때문입니다. 3시간 걸릴 일을 10분 만에 끝낼 수 있다는 것을 알게 된 직원은, 과거의 방식으로 돌아갈 수 없습니다.

물론 리스크도 존재합니다. 비승인 도구에 회사의 민감한 데이터를 입력할 경우 정보 유출의 위험이 있습니다. 따라서 리더가 해야 할 일은 무조건적인 금지가 아니라, 직원들의 혁신 욕구를 인정하고 안전한 대안(Enterprise License)을 제공하는 것입니다.

4. 도구의 선택: GenSpark, Perplexity, Gemini 비교

그렇다면 기업은 어떤 도구를 선택해야 할까요? 제가 경험한 GenSpark가 만능일까요? 업무 목적에 따라 최적의 도구는 다릅니다.

1) GenSpark: 올인원 창작 도구 (Search + Creation)

• 특징: AI 검색과 콘텐츠 생성(슬라이드, 이미지 등)을 하나의 플랫폼에서 해결합니다.
• 추천 상황: "맨땅에 헤딩"해야 할 때. 제가 했던 Apps Script 강의처럼, 외부 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠(PPT 등)를 창작해야 할 때 가장 강력합니다.

2) Perplexity: 심층 연구 엔진 (Deep Research)

• 특징: 복잡한 질문에 대해 여러 출처를 심층적으로 조사하고 논리적으로 요약합니다.
• 추천 상황: "시장 조사의 끝판왕"이 필요할 때. 정확한 출처(Citation)와 깊이 있는 정보 분석이 필요할 때 탁월합니다. 단, 슬라이드 같은 시각 자료 생성은 제한적입니다.

3) Gemini, Copilot: 내부 협업 도구 (Integration)

• 특징: 우리 회사의 데이터(메일, 드라이브, 캘린더)와 연결되어 있습니다.
• 추천 상황: "내부 데이터 가공"이 필요할 때. "지난주 김 부장님 메일 요약해 줘"처럼 사내 맥락(Context)을 이해해야 하는 업무에는 필수적입니다.

5. 결론: 혁신은 이미 직원들의 책상 위에서 시작됐다

10분 만에 완성된 PPT와 코드를 보며 제가 느낀 것은 업무 방식의 근본적인 변화였습니다. 지금 이 순간에도 귀사의 어떤 직원은 저처럼 개인 카드를 긁으며 AI Agent와 씨름하고 있을지 모릅니다.

이것은 통제해야 할 일탈이 아니라, 격려해야 할 변화의 씨앗입니다. 직원들이 스스로 혁신하려 할 때, 회사가 먼저 나서서 더 좋은 도구, 더 안전한 환경을 쥐어준다면 조직의 생산성은 폭발적으로 성장할 것입니다.

지금 당장 시작할 수 있는 Action Item:

1. 현황 파악: 우리 팀원들이 어떤 AI를 쓰고 있는지 (익명으로) 물어보세요.
2. 파일럿 도입: GenSpark나 Gemini 중 하나를 선정해 소규모 팀에 유료 라이선스를 제공해 보세요.
3. 성과 공유: AI로 아낀 시간과 결과물을 전사에 공유해 보세요.

이제 질문을 바꿔야 할 때입니다. "AI를 도입할까?"가 아니라, "이미 AI를 쓰고 있는 직원들에게 어떤 날개를 달아줄까?"라고 말입니다.