GPT와 Copilot의 이해

1. LLM 개요

  • 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 사람의 언어를 이해하고 생성하는 거대한 인공지능 모델

  • 단순히 단어를 나열하는 것을 넘어, 문맥을 이해하고 자연스러운 대화, 요약, 번역, 창작 등 복잡한 언어 작업을 수행함

  • 이론적 배경
    • 트랜스포머(Transformer) 아키텍처
      • 2017년 Google에서 발표한 기술로 LLM의 성능을 비약적으로 발전시킨 핵심 요소
      • AI가 문장 내의 각 단어 간의 관계와 중요도를 파악하여 더 정확한 문맥 이해를 가능하게 함

    • 사전 학습(Pre-training)
      • LLM은 인터넷상의 수많은 책, 문서, 웹사이트 등 방대한 텍스트 데이터를 미리 학습함
      • 이 과정을 통해 세상의 지식과 언어 패턴, 문법 등을 습득
        • 마치 인턴 시절, 수많은 보고서와 자료를 읽으면서 회사 업무의 흐름과 용어를 익히는 것과 같음
    • 생성(Generative)
      • 단순히 정해진 답변을 주는 것이 아니라
      • 학습된 지식을 바탕으로 사용자의 질문에 대한 ‘새로운’ 텍스트를 창의적으로 생성함
        • 익힌 지식을 바탕으로 새로운 아이디어를 내고 보고서를 작성하는 것과 같음

2. GPT 개요

  • OpenAI가 발표한 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)
  • Generative Pre-trained Transformer
    • Generative (생성형)
      • 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등을 만들어내는 AI (정보 검색X, 창작O)
    • Pre-trained (사전 훈련된)
      • 방대한 양의 텍스트 데이터(인터넷 문서, 책 등)로 미리 학습. 언어 패턴과 지식 습득 완료 상태
    • Transformer (트랜스포머)
      • AI 모델의 신경망 구조. 문장 내 단어 관계 및 문맥 이해에 특화된 기술
  • 핵심 기능
    • 방대한 지식을 바탕으로 사람의 언어 이해, 자연스러운 대화, 다양한 텍스트 생성


  • GPT의 일상적/개인적 활용 (예시: ChatGPT)
    • 주요 사용 방식
      • 웹/앱 접속 후 질문/명령(‘프롬프트’)을 통한 직접 상호작용
    • 활용 예시
      • 정보 검색 및 요약
        • 인공지능의 최신 동향을 5가지로 요약해 줘
      • 콘텐츠 생성
        • 비즈니스 아이디어 광고 문구를 작성해 줘
        • 여행 계획 추천
      • 학습 및 이해
        • 복잡한 경제 용어를 쉽게 설명해 줘
        • 파이썬 코드 오류의 원인을 분석해 줘
      • 아이디어 발상
        • 신제품 이름 10가지 추천
    • 강점
      • 즉시 사용 가능, 개인 생산성 향상, 간결한 질의응답


  • GPT의 핵심 기능과 비즈니스 활용
    • 텍스트 생성
      • 보고서 초안, 이메일, 마케팅 문구, 코드, 소설 등 다양한 형식과 내용의 텍스트를 신속하게 생성
      • 작업 예시: “경쟁사 분석 보고서의 개요 초안 작성해 줘.”
    • 정보 요약
      • 긴 문서, 회의록, 연구 자료의 핵심 내용을 간결하게 요약하여 작업 시간 절약
      • 작업 예시: “50페이지 분량의 PDF 문서 핵심 내용 5가지로 요약해 줘.”
    • 아이디어 도출 및 브레인스토밍
      • 특정 주제에 대한 다양한 아이디어나 관점을 제시하여 창의적인 사고 지원
      • 작업 예시: “신규 서비스 기획을 위한 아이디어 10가지 제안해 줘.”
    • 질의응답 및 정보 검색
      • 특정 질문에 대해 학습된 지식을 바탕으로 답변 제공
      • 사실 정보나 개념 설명에 유용함
      • 작업 예시: “XX 기술의 작동 원리에 대해 설명해 줘.”
    • 번역 및 다국어 지원
      • 높은 정확도로 여러 언어 간의 번역 수행
      • 다국어 콘텐츠 생성
      • 작업 예시: “영문 계약서를 한국어로 번역하고, 주요 내용을 요약해 줘.”
    • 텍스트 재작성 및 교정
      • 작성된 텍스트의 문법 오류를 수정하고, 문체나 어조를 조정하여 문서의 품질 향상
      • 작업 예시: “이 문단의 어조를 더 전문적이고 간결하게 수정해 줘.”


  • GPT의 강점과 한계
    • 강점
      • 탁월한 언어 생성 능력
        • 인간과 구분하기 어려운 수준의 자연스러운 텍스트 생성
      • 범용성
        • 다양한 분야와 태스크에 적용 가능
      • 생산성 혁신
        • 콘텐츠 생성 및 정보 처리 시간을 획기적으로 단축
    • 한계
      • 정보의 정확성 (“환각”)
        • 학습 데이터의 한계나 오류로 인해 사실과 다른 정보를 생성(“환각” 현상)할 수 있음
        • 반드시 사실 검증 필요
      • 최신 정보 부족
        • 특정 시점까지의 데이터만 학습하여, 실시간 또는 최신 정보를 반영하지 못할 수 있음
      • 컨텍스트 이해의 한계
        • 실제 작업 중인 문서나 사용자 환경의 실시간 컨텍스트를 직접 이해하지 못함
        • 사용자가 모든 정보를 명시적으로 제공해야 함
        • Copilot과의 차이가 발생하는 주요 영역의 하나
      • 윤리적 문제
        • 편향된 데이터 학습으로 인한 편견 반영, 오용 가능성

3. Copilot 개요

  • Microsoft 365 애플리케이션(Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 등)에 직접 통합된 AI 비서
  • GPT 등 최신 LLM의 강력한 능력을 기반으로 하며, 사용자가 작업하는 앱의 실시간 컨텍스트와 조직의 데이터를 활용하여 매우 관련성 높은 지원을 제공함
    • Copilot: 부조종사처럼, 사용자의 업무를 보조하고 생산성을 높이는 역할을 한다는 의미를 담은 명명


  • Copilot의 핵심 작동 원리: LLM + Microsoft Graph + M365 앱
    • LLM (Large Language Model)
      • Copilot의 두뇌
      • GPT-4와 같은 고성능 LLM을 기반으로 언어 이해 및 생성 능력을 제공함
    • Microsoft Graph
      • Copilot의 핵심 차별점
      • 사용자의 Microsoft 365 데이터(이메일, 캘린더, 미팅 기록, 문서, 채팅 등 조직 내 승인된 데이터)와 상호작용하여 정보를 찾고 분석함
      • LLM을 실제 업무 컨텍스트에 ‘접지(Grounding)’ 시켜, 일반 LLM의 ‘환각’ 가능성을 줄이고 훨씬 정확하고 관련성 높은 답변을 생성함
        • 비서가 나의 일정과 과거 대화 내용, 파일을 모두 파악하고 업무를 돕는 것과 같음
    • Microsoft 365 앱
      • Copilot의 작업 환경. Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 등 각 앱에 직접 통합
      • 사용자가 앱을 떠나지 않고도 AI 기능을 활용할 수 있음


  • Copilot의 핵심 기능과 비즈니스 활용
    • Word Copilot
      • 문서 생성
        • Word 문서 초안을 텍스트 프롬프트, 또는 다른 Word/Excel/PowerPoint 파일의 내용을 기반으로 작성
      • 요약/재작성
        • 긴 문서를 요약하거나
        • 선택한 텍스트를 다른 톤앤매너/길이로 재작성
      • 정보 추출
        • 다른 문서를 참조하여 특정 정보를 현재 문서에 삽입
        • 작업 예시
          • 이 문서를 요약하여 5개 핵심 사항을 정리해 줘
          • “경쟁사분석.docx” 파일을 참조하여 ‘기술적 우위’ 섹션 초안을 작성해 줘
    • Excel Copilot
      • 데이터 분석
        • 자연어로 질문하면 스프레드시트 데이터를 분석하고, 패턴을 찾거나, 수식을 제안함
      • 시각화
        • 분석 결과를 기반으로 차트나 그래프 생성
      • 인사이트 도출
        • 데이터에서 중요한 인사이트를 요약하여 제시
        • 작업 예시
          • 이 스프레드시트의 ‘판매 데이터’ 시트에서 지난 3개월간 제품별 판매량 추이를 분석하고, 막대 차트로 시각화해 줘
    • PowerPoint Copilot
      • 프레젠테이션 초안 생성
        • Word 문서나 텍스트를 기반으로 프레젠테이션 슬라이드 초안을 자동 생성
      • 슬라이드 내용 보강
        • 특정 슬라이드의 내용을 요약하거나
        • 다른 문서/데이터를 참조하여 보충함
      • 디자인 아이디어
        • 시각적 레이아웃이나 이미지 배치에 대한 아이디어 제안
        • 작업 예시
          • “프로젝트_기획서.docx” 파일을 바탕으로 7개 슬라이드의 발표 자료 초안을 만들어 줘
    • Outlook Copilot
      • 이메일 초안 작성
        • 받은 메일 내용을 바탕으로 회신 이메일 초안을 작성하거나
        • 특정 정보를 포함한 새 이메일을 작성함
      • 긴 이메일 스레드 요약
        • 복잡한 이메일 대화 내용을 간결하게 요약하여 빠르게 핵심을 파악할 수 있도록 지원
        • 작업 예시
          • 이 긴 이메일 스레드를 ‘프로젝트 지연 원인’ 관점에서 5개 불릿 포인트로 요약해 줘
    • Teams Copilot
      • 미팅 요약
        • 미팅 내용(녹화 및 전사된 내용)을 요약하여 핵심 결정 사항, 논의 내용, 액션 아이템을 정리
        • 작업 예시
          • 오늘 미팅에서 결정된 핵심 사항과 담당자별 액션 아이템을 정리해 줘
      • 채팅 내용 요약
        • 긴 채팅 스레드의 주요 내용 요약
      • 아이디어 생성
        • 미팅 중에 특정 주제에 대한 아이디어 생성


  • Copilot의 강점과 한계
    • 강점
      • 실시간 컨텍스트 이해
        • M365 앱 내에서 작업 중인 문맥과 조직 데이터를 이해하여 고도로 개인화되고 관련성 높은 답변 생성
      • 원활한 워크플로우 통합
        • 앱을 전환할 필요 없이, 작업 흐름 내에서 직접 AI 기능을 활용
      • 생산성 극대화
        • 단순 반복 작업을 줄이고
        • 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원
      • 보안 및 규정 준수
        • 조직의 데이터 거버넌스 및 보안 규정을 준수하며 작동
    • 한계
      • M365 생태계 종속
        • Microsoft 365 환경 밖의 앱이나 서비스와는 직접적인 연동이 제한될 수 있음
      • 여전히 인간의 검토 필수
        • 생성된 내용의 정확성, 비즈니스 목표 부합 여부 등을 인간이 최종적으로 검토하고 승인해야 함
      • 프라이버시/보안 우려
        • 내부 데이터를 활용하는 만큼, 데이터 사용 방식에 대한 사용자들의 프라이버시 및 보안 우려가 존재함

4. GPT와 Copilot 비교

구분GPT (예: ChatGPT, OpenAI API)Microsoft Copilot (Microsoft 365 앱 내)
기반 기술트랜스포머 기반 LLM (대부분 GPT-3.5, GPT-4 등)트랜스포머 기반 LLM (GPT-4 등)
핵심 컨텍스트사용자가 입력한 프롬프트 텍스트 및 이전 대화 기록 사용자의 프롬프트 + 실시간 작업 중인 M365 앱의 컨텍스트 +
Microsoft Graph(조직 데이터)
데이터 활용모델 학습 데이터 + 사용자가 프롬프트에 제공한 데이터 모델 학습 데이터 + 현재 작업 중인 파일 데이터 +
조직의 Microsoft 365 데이터(이메일, 일정, 미팅, 채팅 등)
통합 환경웹 인터페이스 또는 API를 통해 독립적으로 접근 및 활용 Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 등 Microsoft 365 앱 내에
직접 통합
주요 역할 - 범용적인 텍스트 생성, 정보 요약, 추론 등 LLM 기능
- 비정형 데이터 처리 및 고급 분석의 'AI 두뇌'		 - Microsoft 365 업무 생산성 향상, 앱 내에서 컨텍스트 기반으로 작업 보조
- 워크플로우 자동화의 '시작점' 또는 '인터페이스'
활용 예시아이디어 도출, 상세 리포트 초안 생성, 코드 작성, 복잡한 지식 질문 이메일 요약/작성, 회의록 요약, 보고서 특정 섹션 생성/요약,
데이터 분석 및 시각화, PPT 초안 생성
비용API 사용량(토큰) 기반 또는 구독료Microsoft 365 라이선스 외에 별도 구독료
데이터 처리 효율성텍스트를 복사-붙여넣기하거나 API를 통해 연동해야 함 - Microsoft 365 앱 내에서 즉각적으로 데이터 접근 및 처리 가능
- Context Switching 비용 없음
환각 위험컨텍스트가 풍부하지 않을 경우 높을 수 있음Microsoft Graph 기반 접지로 인해 상대적으로 낮아지나, 여전히 존재

5. AI/LLM이 업무에 가져올 변화

  • LLM 기반 스마트 워크의 비전

    • 업무의 ‘자동화’를 넘어 ‘고도화’로
      • 단순히 반복 작업을 줄이는 것을 넘어,
      • AI가 분석과 콘텐츠 생성을 통해 업무의 품질 자체를 향상시킴
    • 창의성 및 전략적 사고에 집중
      • 시간 소모적인 초안 작성, 정보 검색 등에서 해방되어,
      • 인간 고유의 창의력, 비판적 사고, 전략 수립에 더 많은 시간을 할애할 수 있음
    • 새로운 업무 방식의 창출
      • AI와 협업하는 새로운 방식의 업무가 탄생하고,
      • 이는 개인의 역량 강화뿐만 아니라 조직 전체의 생산성 증대로 이어짐

  • GPT와 Copilot의 통합 자동화 시너지 (개념 정리)

    • Copilot의 역할
      • 사용자의 의도와 Microsoft 365 컨텍스트를 파악하여 워크플로우를 시작하고,
      • 초기 데이터와 컨텍스트를 Power Automate와 GPT로 전달하는 게이트웨이 역할
    • Power Automate의 역할
      • Copilot의 요청을 받아 다양한 앱과 서비스를 연결하고,
      • 데이터 흐름과 작업 순서를 조율하는 자동화 엔진 역할
      • GPT와 Microsoft 365 앱들 간의 다리 역할
    • GPT의 역할
      • Power Automate를 통해 전달받은 데이터를 바탕으로
      • 심층적인 분석, 복잡한 내용 생성, 지능적인 추론 등 ‘두뇌’ 역할을 수행
      • Copilot만으로는 부족한 고급 AI 처리

  • 통합 예시 (개념적)

    • Copilot
      • “이메일함의 고객 문의를 분석해서 문제점을 도출하고, Jira 티켓 만든 후, 해결책을 제안한 메일 초안을 만들어줘.”
    • Power Automate
      • Outlook에서 메일 추출 ➜ GPT로 메일 본문 전송 ➜ GPT 응답 파싱 ➜ Jira 티켓 생성 ➜ Outlook으로 메일 초안 생성/전송
    • GPT
      • 이메일 본문을 분석하여 핵심 문제 요약, 심각도 평가, 해결책 제안
  • AI는 조력자이자 확장된 나
    • AI/LLM은 우리 업무를 빼앗아 가는 것이 아니라, 우리의 역량을 수십 배로 확장시켜 주는 강력한 ‘조력자(Copilot)’
    • 이 도구들을 이해하고 능숙하게 활용하는 능력이 미래 업무 환경의 핵심 경쟁력이 될 것