ChatGPT 새 비즈니스 플랫폼 써봤다 — 갈아탈 만한가?

한 줄 요약

OpenAI가 Dev Day에서 'ChatGPT 비즈니스 플랫폼'을 내놓았어요. 팀 전체와 AI 에이전트가 한곳에서 일하는 형태인데, Liam Ottley가 자기 회사를 통째로 옮겨 써봤습니다. 결론은 이래요. 1인용 AI에서 여럿이 쓰는 AI로 가는 건 분명한 다음 단계지만, 옮기는 비용이 크니 작게 시작하고 우연이 아니라 의도를 가지고 고르라는 겁니다.

전체 내용 정리

혼자 쓰던 AI가 팀으로 넘어갑니다

Liam은 4년 가까이 기업용 AI 시스템을 만들어 왔어요. 요즘은 창업자들이 7개월이 아니라 7일 만에 AI 기반으로 회사를 돌리도록 돕는 일을 합니다.

이번엔 OpenAI가 Dev Day에서 발표한 비즈니스 플랫폼에 회사 전체와 팀원을 다 옮겨서 새 기능을 전부 테스트했어요. 그의 말로는 기업용 AI 플랫폼을 내놓은 첫 거대 AI 기업이 OpenAI라고 합니다.

차이는 이렇습니다. 일반 ChatGPT가 나와 내 AI 단둘이 쓰는 1인용이라면, 이건 팀 전체와 AI 에이전트가 같은 공간에서 일하는 방식이에요.

닷, Slack 속 ChatGPT, 스페이스·페이지

첫 번째는 '닷(dots)'입니다. 복잡한 업무를 처리하도록 설계된 AI 직원 같은 에이전트인데, 클라우드에 자기만의 컴퓨터를 하나 갖고 있어요. 최근 나온 Grok 봇이나 메타의 Muse의 OpenAI 버전이라고 보면 되는데, 플랫폼 안에서 알아서 설정되고 실행된다는 점이 다릅니다. 지금은 한 사람당 닷 하나만 가질 수 있고, Liam의 테스트에선 클릭 몇 번 만에 멈춰 버리기도 했어요.

두 번째는 Slack 속 ChatGPT예요. 팀원들이 Slack 안에서 ChatGPT와 닷, 에이전트를 함께 쓸 수 있습니다. Liam도 고객에게 Slack 기반 AI 에이전트를 자주 만들어 주는데, 에이전트에 접근하는 아주 좋은 방법이라고 평가해요.

세 번째는 '스페이스(spaces)'와 '페이지(pages)'입니다. 구글 문서·드라이브처럼 팀 문서를 공유하는 공간을 ChatGPT 앱 안에 넣은 거예요. 에이전트와 닷이 맥락을 파악하는 곳이라, 비즈니스 정보가 결국 전부 여기에 쌓이게 됩니다. 슬라이드와 스프레드시트는 아직 안 나왔어요.

Liam이 가장 기대한 건 관리자 콘솔이었습니다

고객에게 AI 운영체제를 깔아줄 때 가장 중요하고 어려운 부분이 바로 1인용에서 팀 전체로 넘어가는 지점이거든요. 그러려면 팀원이 누구인지, 각자 어디까지 접근할 수 있는지, 어떤 앱이 연결됐는지, 에이전트가 무슨 일을 했는지를 다 통제할 수 있어야 합니다.

OpenAI는 이 부분을 꽤 깊이 팠어요. 다만 가장 세밀한 제어는 대기업용 엔터프라이즈 플랜에서만 되는데, 곧 소규모 기업으로도 확대될 거라고 봅니다.

비용은 1인당 월 25달러짜리 ChatGPT 비즈니스 플랜이 기본이고, 프리미엄 좌석은 월 125달러예요. 프리미엄이어야 계정당 닷 하나를 쓸 수 있고 ChatGPT 작업·채팅·Codex 사용량도 늘어납니다.

모델 → 하니스 → 플랫폼 순서로 왔어요

처음엔 AI 모델, 그러니까 두뇌만 있었습니다. 그다음 Claude Code나 Codex처럼 AI가 도구를 써서 실제로 일하게 해주는 하니스(harness, AI에게 손발을 달아 주는 소프트웨어)가 나왔고요. 여기까지가 혼자 쓰는 AI인데, 창업자 한 명이라면 지금도 충분히 잘 돌아갑니다.

AI 플랫폼은 그다음 단계예요. 팀과 파일, 에이전트, 그리고 누가 무엇을 할 수 있는지에 대한 규칙이 한곳에서 관리되는 구조입니다. 모든 에이전트가 맞는 도구를 갖고 모두가 같은 비즈니스 지식(공유 컨텍스트 계층)을 봐야 해서 구현이 어려워요.

그래서 Liam은 지난 몇 달간 고객에게 맞춤형 시스템과 플랫폼 기반 시스템을 나란히 깔아 주고 창업자가 직접 고르게 했습니다. 많은 스타트업이 시도했지만, 제대로 된 종합 솔루션을 낸 주요 AI 연구소는 OpenAI가 처음이에요.

지금 갈아탈까요, 기다릴까요

Liam의 회사는 지금 직접 만든 AI 운영체제 위에서 돌아갑니다. 회사 지식 전부를 GitHub 폴더 하나에 규칙과 스킬로 담아 Claude Code나 Codex에 연결하고, 원하는 코딩 에이전트로 바꿔 쓰는 방식이에요.

그런데 플랫폼에 문서와 에이전트, 팀이 들어가면 나중에 옮기기가 어려워집니다. 계정 추가, 지식 이전, 팀 교육까지 상당한 시간과 비용이 들거든요.

그래서 지금 쓰는 업무 도구가 어디에 있느냐가 기준이 됩니다. Google Docs·Calendar·Gmail 중심이라면 Liam은 좀 더 기다리겠다고 해요. 구글은 이미 다 갖췄고 파일도 거기 있으니 3~6개월 안에 자체 플랫폼이 나올 거라고 보거든요. Microsoft도 이미 많은 기능을 줍니다. 가장 궁금한 건 Anthropic의 대응이고요.

이미 ChatGPT를 활발히 쓰고 있다면 작게 시작하길 권합니다. Liam도 CTO와 둘이서 2인용 플랜으로 기능을 하나씩 시험하는 중이에요.

AI 에이전시에 남는 건 설정·전략·교육입니다

AI를 고객에게 파는 에이전시는 새 도구가 나올 때마다 다시 만들어야 해서 탄탄한 사업을 만들기 어려웠어요. Liam이 기다려온 건 고객에게 한 번 세팅해 주고, 팀을 교육하고, 분기마다 점검할 수 있는 깊이 있는 플랫폼 하나였습니다. 이제 그 목표에 꽤 가까워졌다고 봐요.

그의 전략은 몇 개 플랫폼을 테스트해 최고를 가린 다음, 그 플랫폼에서 고객을 세팅하고 성과를 내는 전문성을 쌓는 겁니다. 중요한 건 시스템이 얼마나 멋진지가 아니라 결과였어요.

가치의 상당 부분이 플랫폼에서 나오면, 에이전시에 남는 건 설정·전략·사람 교육입니다. 도구 사용법을 가르치고 워크플로우를 바꾸고 모두가 AI 에이전트와 협업하게 만드는 일이죠. 창업자나 소수 경영진만 다루던 7일 구축에서 회사 전체 온보딩으로 넓어지는 셈이에요.

이런 플랫폼은 앞으로 6~12개월 안에 빠르게 자리 잡을 겁니다. 우연히 흘러가게 두지 말고 의도를 가지고 골라야 한다는 게 Liam의 결론이에요.

핵심 인사이트

• AI 도입의 진짜 난제는 '혼자 쓰기 → 팀 전체'로 넘어가는 지점이에요: 누가 무엇에 접근하고 에이전트가 무슨 일을 했는지 관리하는 권한·기록 기능이 있어야 팀 단위 AI가 굴러갑니다. OpenAI가 관리자 콘솔부터 깊게 판 이유죠.
• 플랫폼은 편하지만 한번 들어가면 나오기 어려워요: 문서와 에이전트, 팀이 한곳에 모이면 옮기기가 힘듭니다. 지금 쓰는 업무 도구가 구글인지 마이크로소프트인지에 따라 기다리는 게 나을 수 있어요.
• 도구가 평준화될수록 값어치는 설정·전략·교육으로 옮겨갑니다: 플랫폼이 기능을 다 주면 남는 경쟁력은 "우리 업무에 맞게 세팅하고 사람들이 실제로 쓰게 만드는" 능력입니다.

오늘 당장 해볼 것

1. 우리 사무실이 문서·메일·일정을 구글, 마이크로소프트, 아니면 다른 어디에서 쓰고 있는지 적어 보세요. 그 회사의 AI 업무 플랫폼 소식을 3~6개월 지켜볼지 말지가 거기서 갈립니다.
2. ChatGPT를 이미 쓰고 있다면 전원 이전 대신 1~2명만 비즈니스 플랜(1인당 월 25달러)으로 시작해 보세요. 한 달간 한 가지 업무에만 써 보면 옮길 만한지 감이 옵니다.
3. 자동화·AI 업체와 상담할 때 "직원별 접근 권한과 AI가 한 작업 기록은 어떻게 관리하나요? 나중에 다른 플랫폼으로 옮길 때 데이터는 가져올 수 있나요?"를 꼭 물어보세요. 잠금 효과를 미리 확인하는 질문입니다.