일문일답 | ‘AI로 변화할 오피스의 미래는…’ MS CPO로부터 듣는 M365 재편 계획

약 35년 전 윈도우 3.0용 오피스(Office)라는 히트작이 있었다. 명령줄 대신 그래픽 사용자 인터페이스를 지원함으로써 새로운 생산성 세계로 이끌었던 소프트웨어였다.

이후 마이크로소프트는 업무 방식 변화에 충실히 발맞춰 왔다. 일례로 오피스 365(현재 마이크로소프트 365)는 클라우드 기반 협업 시대에 대한 적응이었다. 이제 또 다른 주요 전환이 진행 중이다. 코파일럿을 전략의 중심에 배치하는, 생성형 AI (genAI) 시대에 맞춘 전환이다.

마이크로소프트는 코파일럿을 개인, 팀, 조직 수준에서 인사이트를 창출하고 활용하며 행동화할 수 있도록 하는 도구(또는 도구군)로 포지셔닝하고 있다. 이와 함께 생성형 AI를 워드, 엑셀, 파워포인트 등 앱 간의 장벽을 허물고, 사용자가 자체 앱을 개발하며, 앱 사용자 인터페이스를 간소화해 기능을 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 수단으로 바라본다.

컴퓨터월드는 마이크로소프트의 경험 및 기기 부문 최고 제품 책임자 아파르나 체나프라가다와 만나 회사가 생산성 앱 전반에 걸쳐 생성형 AI를 통합하는 방식에 대해 들어봤다.

마이크로소프트의 생산성 스위트 내 코파일럿은 현재 어떤 단계에 있는가?
“우리의 첫 AI 통합 물결은 워드, 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈와 같은 기존 앱에 AI를 적용해 문서 요약, 이메일 우선순위 지정, 회의 요약 작성, 회의 행동 항목 생성 등 작업을 지원하는 것이었다. 모델의 추론 능력이 향상되면서 이제는 200쪽 분량의 문서 내 인사이트를 인간 인지 능력을 넘어서는 수준으로 연결할 수 있는 단계에 이르렀다.”

“두 번째 물결은 오늘날 사용하는 앱을 넘어선 허브로서의 M365 코파일럿(M365 Copilot as a hub)이다. 우리는 AI 허브를 구축하고 있다. AI 세계의 생산성 브라우저이자 하루를 시작하고 끝내는 단일 공간의 개념이다. 조직 내외의 모든 데이터에서 정보를 파악하고 질문에 답변을 제공하는 디지털 최고 보좌관이자 디지털 어시스턴트다.”

코파일럿을 인터페이스에 통합하기 위한 근본적인 재설계가 있는가? 데스크톱 앱을 사용하는 경우라면 어떻게 변화할까?
“우리는 ‘허브 앤 스포크’ 모델을 추구한다. 생산성 허브라는 한 전체 앱이 코파일럿의 모든 기능을 제공하며, 사용자가 사용하는 각 앱에도 내장된 AI가 있는 구조다.”

“윈도우, 맥, 스마트폰, 그리고 당연히 웹사이트용 앱이 각각 있을 것이다. 그것이 바로 사용자의 허브다. 이를 완전한 성능을 갖춘 코파일럿으로 생각하면 된다. 마이크로소프트가 업무용으로 제공하는 최고의 AI다.”

“가령 문서나 회의 작업 시, 관련 작업에 초점을 맞춰 적절한 정보를 제시하는 좁은 사이드킥(narrow Sidekick)이 나타나게 된다. 수행 중인 작업을 위한 각 앱들에 내장된 AI도 있다.”

“워드 문서 작업 중 ‘날씨는 어떨까?’라고 묻는 경우는 드물 것이다. 업무 중 나타난 좁은 사이드킥을 활용하면 워드에서 ‘이 문서에서 작업을 시작하겠다. 이 작업을 도와달라’라고 말하게 될 것이다.”

우리는 오피스 앱을 분리해서 생각해왔다. 어떻게 전통적인 워드/엑셀/파워포인트의 경계를 허물고자 하는가?
그리고 어떻게 이들을 결합하고 있는가? “조직 내 일부 사용자는 특정 분야에 특화돼 있다. 개발자는 깃허브에 머무는 시간이 많다. 변호사는 워드에서, 분석가는 엑셀에서 작업한다. 이러한 여러 상황을 감안해 우리는 AI를 사용자가 있는 곳으로 가져오고 싶었다.”

“경계선이 흐트러트리고 먼저 목표를 중심으로 시작하면 어떨까. 우리가 M365 코파일럿 앱을 허브로 구축한 이유다. ‘보고서를 작성하고 싶다, 그에 대해 아이디어를 정리하고 싶다’라고 시작하는 식이다. 워드 프로세싱이라기보다는 사고 프로세싱(thought processing)에 가깝다.”

“그 다음에는 이곳저곳에서 작업한다. 이와 관련해 가장 좋은 점은 마지막 단계에서 작업 결과물을 워드 문서, 프레젠테이션, 이메일 등으로 변환할 수 있다는 것이다.”

코파일럿을 통해 워드, 엑셀, 파워포인트가 더 밀접하게 연결됨에 따라 이제 사용자 인터페이스를 변경해야 할 때일까? 미래에도 이 개별 앱들이 여전히 존재할까? 아니면 다른 무언가로 합쳐질까?
“우리는 이 구조를 피라미드 구조로 바라본다. 모든 직원이 사용할 수 있는 보편적인 UI를 갖춘 광범위한 기반(base)이 나타날 것이다. 실제로 우리는 코파일럿을 AI용 UI라고 부른다.”

“모델들이 개선되고 제품 완성도가 높아짐에 따라, 또 업무 데이터를 점점 더 활용함에 따라, 우리는 업무 데이터와 세계 데이터를 안전하고 준수하게 통합하는 방법을 고민하게 될 것이다. 대부분의 경우 70% 수준까지 도달할 수 있을 것이다. 그렇게 더 높은 가치의 결과물을 생성하게 된다. 채팅을 통해서 이 작업이 가능해진다.”

“M365 코파일럿에서 우리는 페이지(Pages)를 출시했다. 이는 워드, 액셀, 파워포인트 등의 각종 문서 형식을 아우르는 보편적인 파일 형식의 개념이며, AI 지향적 문서다. 이 문서가 생성되면, 사용자는 이를 전문적인 앱과 도구로 활용할 수 있다.”

페이지는 워드, 엑셀, 파워포인트를 더 밀접하게 연결하는 XML과 유사한 것처럼 들린다.
“실제로 매우 흥미로운 존재다. 우리는 이를 4개월 전에 출시했는데, 사람들의 활용상에 착안해서였다. 초창기 사용자들은 코파일럿과 대화하며 아이디어를 교환하다가 특정 버전에 만들어내곤 한다. AI와 공동으로 작업함으로써 고가치 산출물를 얻는 것이다.”

“현장의 사용자들이 이를 고부가가치 자산으로 간주해 다시 참고하고자 하는 현 상이 나타났다. 아무도 하루 만에 해당 작업을 끝내지 않는다. 장기화된 작업으로 삼으려 했다.”

“사용자들은 ‘이것은 지속 가능한가? 팀과 공유할 수 있는가?’라고 묻곤 했다. 그래서 우리는 페이지를 선보였고 ‘포맷에 대해 구체적으로 지정할 필요가 없다’라고 설명했다. 이는 그저 콘텐츠를 담는 캔버스이자 보편적인 AI다. AI 시대에 문서란 뭘까? 여기서부터 어떤 파일 형식으로든 확장할 수 있다.”

채팅 인터페이스를 넘어 어떻게 발전하고 있는가?
“채팅 인터페이스는 학습 곡선이 없다. 하지만 여전히 일부 작업에[서는 GUI가 더 효율적이다. 우리는 프로젝트용 AI 캔버스인 ‘노트북’(Notebooks)를 선보였다. 정보를 수집하고 개요를 반복적으로 개선하며, 채팅에 의존하지 않고 배경에서 인사이트를 제공하는 방식이다. ‘DOS에서 GUI로의 전환’이 AI 세계에서도 나타났다고 본다.”

코파일럿과 AI 기능을 오프라인에서 사용할 수 있는가? 연결이 불안정한 곳에서 로컬 하드웨어에서 사용할 수 있는가?
“모든 사용자가 보편적인 기능을 이용할 수 있도록 하고자 한다. NPUs에서 로컬 모델을 실행하는 코파일럿 PC를 통해 준수한 오프라인 기능 세트를 제공하기 위해 검토 중이다.”

“이와 관련해 우리는 3가지 핵심 요소를 작업 중이다: 불안정한 연결 환경에서도 유용한 기능을 유지하는 것, 모델의 메모리 사용량을 관리하는 것, 오프라인 기능과 클라우드 리소스 사이를 원활하게 전환하는 오케스트레이션 레이어를 만드는 것이다.”

“이 모든 작업이 진행되고 있다. 사용자가 어디에 있든, 적어도 이러한 특정 환경 내에서는 인텔리전스와 제품군에 접근할 수 있도록 한다는 것이 목표다.”

“오프라인 생산성(offline productivity)이라는 용어가 마이크로소프트의 자체 개발 파이 실리카(Phi Silica)와 같은 로컬 모델을 의미하는가? 아니면 다이렉트ML(DirectML)이나 여타 유사한 드라이버 인터페이스를 통해 윈도우에 내장된 AI를 말하는 것인가?
“로컬 모델의 집합체다. 로컬 모델의 첫 번째 시대는 작은 메모리 사용량 모델이었다. 현재 우리 팀들은 특정 사용 사례를 위해 모델을 후처리하는 방안을 탐색하고 있다.”

“예를 들어, 글쓰기, 분석 작업, 이미지 생성 등의 각기 다른 작업을 비교해본다. 각 기능들이 해당 상황의 핵심 사용자의 요구사항에 맞는지 확인하려 한다. 파이프라인을 사용하고 오픈소스 모델을 활용한다.”

사용자가 각자의 자체 앱을 만들 수 있는 것처럼 보인다. 백그라운드에서 동작하는 워드나 엑셀이 없어지도록 말이다. 그러한 역량(깃허브의 힘을 민주화)이 사용자에게 구현될까? 된다면 언제일까?
“우리 로드맵과 관련한 좋은 예측이다. 코드를 생성할 수 있게 되면, 실시간으로 가벼운 앱을 만들 수 있다.”

“예를 들어, 최근에 출시한 애널리스트 에이전트(Analyst agent)는 데이터 과학자 역할을 하는 도구다. 나는 이 에이전트에게 2024년 F1 통계 데이터를 분석해 달라고 요청한 적이 있다. 데이터세트를 제공하지 않았고, 단순히 ‘세계은행 데이터와 NBA 통계를 웹에서 검색한 후 유용한 정보를 알려달라’고만 말했다.”

“나에게는 그저 단순한 실험이었지만, 이러한 가능성의 의미를 업무에 적용하면 어떻게 될까? 우리 내부에서는 이 기능을 판매 데이터에 연결해 분포도에서 이상치를 식별하는 데 사용했었다. 사용자 입장에서는 앱을 직접 작성해 사용하는지, 엑셀을 사용하는지, 다른 방법을 사용하는지 신경 쓸 일이 아니다. 바로 그런 방식으로 설계하고 있다.”

“우리는 코파일럿을 사용자를 위해 작동하는 전문 에이전트가 탑재된 브라우저로 보고 있다. 그 외에도 수많은 보이지 않는 도구가 있다. 우리는 수많은 도구형 오피스 애셋을 구축하고 있다. 사용자가 기저의 기술에 대해 고민하지 않고도 적절하게 말하는 것만으로 특정 형식의 워드 문서를 요청할 수 있게 된다.”

아웃룩은 수많은 사용자의 일일 시작점이지만 다분히 혼란스럽다. 365와 분리되어 보이며 클래식(Classic)과 뉴(New )버전으로 나뉘어 있다. 코파일럿을 어떻게 통합할 계획인가?
“그 영역에 주목할 만하다. 이 회의 후 다음 세션에서 아웃룩 팀과 함께 유용한 시나리오에 대해 깊이 논의할 예정이다.

“현재 일어나고 있는 일을 생각해 보면, CEO 사티야 나델라가 언급했듯이, 어느 누구도 아침에 일어나 500개의 이메일을 분류하고 30개를 스팸으로 표시하는 작업을 달가워하지 않는다. 업무 처리를 위한 불가피한 기어와 메커니즘일 따름이다.

“우리의 주요 원칙 중 하나는 현대 업무가 30~40%의 핵심 생산적 업무와 나머지 업무 관리(조정, 소통, 문제 해결, 회의 일정 조정 등)로 구성되어 있다는 점을 인식하는 것이다. 현재 우리는 이 기어를 수동으로 돌리고 있다. AI가 이러한 부담의 대부분을 대신 처리할 수 있어야 한다.”

“우리는 코파일럿이 아웃룩에서 시간 사용 패턴을 분석해 주거나, 주의가 필요한 가장 중요한 항목을 강조 표시하거나, 복잡한 이메일 스레드의 응답 포인트나 요약문을 작성하는 데 도움을 주는 방식을 탐색하고 있다. 목표는 이러한 잡무를 제거해 의미 있는 업무에 집중할 수 있도록 하는 것이다.”

AI와 관련된 목표 중 하나가 복잡한 인터페이스를 간소화하는 것인가? 워드나 엑셀에서 볼 수 있는 수많은 아이콘의 인터페이스 말이다. 클래식 아웃룩이나 워드를 사용할 때 혼란스러울 때가 있다.
“100% 맞다. 현재 이러한 앱들은 다년간 유용한 기능을 추가해오며 깊은 기능을 갖추게 되었다. 전통적으로 우리는 학습 곡선과 기능 활용도 사이의 타협점을 찾아야 했다. 기능 숙달은 어렵지만, 한 번 익히면 매우 유용했다.”

“AI를 통해 절충해야만 현실을 넘어설 수 있다. 여전히 요청하는 방법을 배우는 것은 필요하지만, 도구를 처음부터 배우는 것보다 훨씬 쉽다.”

“고급 사용자는 기존 노하우를 유지하면서, 코파일럿을 통해 이 힘을 모든 사람에게 민주화할 수 있을 것이다. 이렇게 축적된 기업용 기능을 누구나 접근할 수 있게 만드는 것이다.”

어도비 익스프레스와 같은 써드파티 플러그인에 대해 어떻게 접근하고 있는가? 또한 AI가 많은 정보를 처리하는 상황에서 보안 관점에서 적절한 데이터 접근을 어떻게 관리하는가?
“마이크로소프트도 여러 고부가가치 도구를 개발할 것이지만, 다른 개발자들이 만든 플러그인 도구도 많을 것이다. 이미 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오로 10만 개 이상의 에이전트와 플로우가 구축됐다. 우리는 이러한 도구를 발견하고 설치하며 고정할 수 있는 에이전트 스토어를 제공해 제품이 아닌 플랫폼으로 만들 계획이다. 3명만을 대상으로 서비스하는 플러그인이 있겠지만 어도비 익스프레스처럼 수백만 명에게 도달하는 것들도 있을 터다.”

“보안 측면에서 우리 모두에게는 세 가지 측면의 서로 다른 책임이 있다. 첫째, 업무 데이터와 세계 지식을 결합하는 것, 예를 들어 최신 경쟁사 뉴스와 내부 회사 데이터를 결합해 판매 담당자가 활용하도록 하는 것이다. 둘째, 사용자가 이미 사용하는 기존 워크플로우에 통합하는 것이다. 그리고 세 번째(가장 중요하다)는 보안, 개인정보 보호, 준수를 보장하며 이를 안전하게 수행하는 것이다.

“우리의 코파일럿 제어 시스템은 IT 관리자에게 모든 활동과 배포된 에이전트의 전체적인 뷰를 제공하며, 모든 것을 관리할 수 있는 제어 기능과 보안 및 준수 측면에서 강력한 보증을 제공한다.”
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