국내 AI 도구 7종 직접 써보고 골랐습니다 (업무용 추천 순위 포함)
왜 갑자기 AI 도구를 7개나 테스트하게 됐냐면요
솔직히 말하면, 나는 원래 AI 도구에 꽤 회의적이었다. "또 뭔 새로운 거 팔아먹으려는 거 아니야?"라는 생각이 먼저 들 정도였으니까. 그런데 지난해 말, 팀에서 진행한 프로젝트가 계기가 됐다.
경쟁사 분석을 위해 3주 동안 밤을 새워가며 데이터를 수집했는데, 결과물을 보고 있자니 "이걸 AI가 3시간 만에 끝냈다면?"이라는 생각이 스쳤다. 그래서 시작했다.
"내 돈 주고, 내 시간 써서, 진짜 쓸 만한 AI 도구가 뭔지 직접 확인해보자."
이 글은 그 경험의 기록이다. 총 7개의 도구를 2주 동안 실제 업무 환경에서 테스트했고, 각 도구의 장단점과 실전에서 느낀 생생한 인상을 정리했다.
특히 우리나라 실정에 맞는지, 한국어 지원은 어떤지, 가격 대비 성능은 괜찮은지에 초점을 맞췄다. 참고로 나는 마케팅 전략을 주 업무로 하는 실무자다.
데이터 수집, 콘텐츠 제작, 경쟁사 분석, 시장 조사가 내 일상의 대부분을 차지한다. 그런 사람의 관점에서 테스트한 결과라는 점을 감안해 주시길.
첫 번째 도구 ScrapeStorm — 데이터 수집의 판을 바꾸다
실제 써보고 놀란 점
ScrapeStorm은 웹 데이터 수집 도구다. 그런데 여기서 "아, 또 크롤링 툴이네" 하고 넘어가면 큰일 난다.
이 도구의 가장 큰 특징은 AI가 자동으로 페이지 구조를 인식한다는 점이다. 내가 실제로 테스트해본 시나리오를 하나 소개하겠다.
경쟁사 이커머스 사이트에서 1,200개 상품의 가격, 리뷰 수, 평점, 배송 정보를 수집해야 했다. 예전 방식이라면 개발자에게 의뢰해서 파이썬 스크립트를 짜라고 하고, 최소 하루는 기다려야 했다.
아니면 직접 하나씩 복사 붙여넣기 하면서 눈이 빠질 정도로 노가다를 해야 했고.
ScrapeStorm은 달랐다. URL만 입력하면 스마트 모드가 자동으로 페이지의 표 구조를 인식했다.
클릭 한 번으로 데이터 필드가 자동 매핑되는 걸 보고 "이게 되네?"라는 말이 절로 나왔다.
| 기능 | ScrapeStorm | 기존 방식 (Python) | 수동 수집 |
|---|---|---|---|
| 설정 시간 | 10-15분 | 4-8시간 | 즉시 시작 |
| 데이터 수집 속도 (1,200개 기준) | 8분 | 15분 | 40시간 |
| 오류 발생률 | 2% 미만 | 5-10% | 15% 이상 |
| 기술 필요 여부 | 불필요 | Python 숙련 필요 | 불필요 |
| 반복 작업 자동화 | 가능 | 가능 | 불가능 |
| 가격 (월 기준) | 무료-$49 | 개발자 인건비 수백만 원 | 인건비 무한 |
실제 업무에 어떻게 써먹었나
내가 가장 유용하게 썼던 기능은 플로우 차트 모드였다. 처음엔 "이게 뭐야, 복잡해 보이는데" 싶었는데, 막상 써보니 직관적이었다.
페이지 클릭 → 데이터 선택 → 저장 경로 설정까지, 마치 레고 블록을 쌓듯이 작업 흐름을 구성할 수 있었다. 예를 들어 경쟁사 블로그에서 게시글 제목, 작성일, 조회수, 댓글 수를 주기적으로 수집해야 하는 상황이 있었다.
플로우 차트 모드로 한 번 설정해두면, 매주 자동으로 업데이트된 데이터를 엑셀 파일로 받아볼 수 있었다. 설정하는 데 20분 정도 걸렸지만, 그 이후로는 매주 2시간씩 절약하게 됐다.
한 가지 아쉬운 점은 한국어 UI가 다소 어색하다는 거다. 번역 퀄리티가 100% 완벽하지 않아서, 초반에 몇 번 헤맸다.
하지만 영어에 익숙하다면 전혀 문제될 건 없고, 워낙 직관적으로 설계돼서 금방 적응할 수 있었다.
이런 사람에게 추천
데이터 수집 업무를 자주 하는 마케터, 상품 기획자, 리서처라면 강력히 추천한다. 특히 "개발자에게 부탁하기엔 작업이 너무 간단한데, 수동으로 하기엔 너무 많아"라는 딜레마에 빠진 분들에게 딱이다.
두 번째 도구 Copy.ai — 콘텐츠 제작 속도를 3배로 올리다
처음엔 "이런 건 AI가 못 하겠지" 했는데
나는 콘텐츠 마케팅을 8년째 하고 있다. 그래서 "AI가 글을 쓴다"는 말을 들으면 항상 의심부터 들었다.
"퀄리티가 얼마나 되겠어, 결국 사람이 손봐야 할 텐데"라는 생각이 머릿속을 지배했다. Copy.ai를 테스트하면서 그 생각이 완전히 깨졌다.
물론 지금도 "AI가 인간 작가를 완전히 대체할 수 있다"고는 생각하지 않는다. 하지만 생산성을 3배 이상 올려주는 도구라는 점은 인정하지 않을 수 없다.
실제로 테스트해본 작업은 이렇다. 우리 회사가 새로 출시할 SaaS 제품의 랜딩 페이지 카피를 작성해야 했다.
보통 이런 작업은 3-4일 걸린다. 브레인스토밍하고, 여러 버전을 쓰고, 피드백 받고, 수정하는 과정이 필요하기 때문이다.
Copy.ai에 제품명, 핵심 기능 3가지, 타겟 고객층을 입력했다. 그리고 "전환율 높은 랜딩 페이지 카피 5개 버전"을 요청했다.
결과는 30초 만에 나왔다.
| 비교 항목 | Copy.ai 활용 | 사람만 작업 |
|---|---|---|
| 초안 작성 시간 | 30초 | 4-6시간 |
| 버전 다양성 | 5-10개 동시 생성 | 2-3개 |
| A/B 테스트 준비 시간 | 1시간 | 2-3일 |
| 최종 퀄리티 (자체 평가) | 7.5/10 | 8.5/10 |
| 비용 (월 기준) | $36-$49 | 인건비 300만 원↑ |
| 반복 작업 효율 | 매우 높음 | 낮음 |
실전에서 느낀 장점과 한계
Copy.ai의 진짜 강점은 다양한 포맷을 지원한다는 점이다. 블로그 글, 소셜 미디어 포스트, 이메일 마케팅, 광고 카피, 제품 설명, 심지어 고객 지원 응대 스크립트까지. 템플릿이 90개가 넘어서 거의 모든 상황에 대응할 수 있다.
내가 가장 자주 썼던 기능은 블로그 아웃라인 생성이었다. 주제 키워드만 넣으면 5-7개의 섹션으로 구성된 아웃라인을 자동으로 만들어준다.
여기서 내가 하고 싶은 이야기를 추가하고, 실제 데이터를 넣고, 문장을 다듬는 방식으로 작업했다. 예전에는 아웃라인 짜는 데만 1시간 이상 걸렸는데, 지금은 10분이면 충분하다.
단점도 있다. 한국어 지원이 아직 완벽하지 않다는 점이다.
영어로 작업할 때의 퀄리티가 9점이라면, 한국어는 6.5점 정도다. 문장이 다소 어색하거나, 우리나라적 표현이 부자연스러운 경우가 종종 있다.
특히 "-입니다" 체와 "-해요" 체를 섞어 쓰는 오류도 발견됐다. 하지만 방법이 있다.
영어로 초안을 생성한 후, 한국어로 번역해서 다듬는 방식이다. 번역 도구(DeepL 같은)와 조합하면 꽤 괜찮은 결과물을 얻을 수 있다.
실제 사용 팁
Copy.ai를 효과적으로 쓰는 비결은 "AI는 초안을 만들고, 사람은 퀄리티를 높인다" 는 마인드셋이다. AI가 쓴 결과물을 그대로 사용하지 말고, 내 경험과 데이터를 더하고, 문장을 내 스타일로 재가공해야 한다.
그러면 작업 시간은 1/3로 줄면서, 퀄리티는 비슷하거나 더 나은 결과를 얻을 수 있다.
세 번째 도구 Adobe Firefly — 디자인 감각 제로인 사람도 프로처럼
"나 이런 거 못 해"라는 생각을 깨준 도구
솔직히 고백하자면, 나는 디자인 감각이 완전 제로에 가깝다. 포토샵을 켜면 "어? 이게 뭐지?" 하면서 30분 동안 멍때리다가 포기하는 타입이다.
그래서 그동안 모든 디자인 작업은 외부 디자이너에게 맡기거나, 캔바(Canva) 같은 템플릿 도구에 의존했다. Adobe Firefly는 그런 내게 "이제 너도 디자인할 수 있어"라고 말해주는 도구다.
Adobe가 2023년에 출시한 생성형 AI 도구로, 텍스트만 입력하면 이미지를 생성하거나, 기존 이미지를 다른 스타일로 변환해준다.
| 기능 | Adobe Firefly | 기존 Photoshop | Canva |
|---|---|---|---|
| 학습 곡선 | 1시간 | 100시간 이상 | 3시간 |
| 이미지 생성 속도 | 5-10초 | 30분-2시간 | 템플릿 따라 다름 |
| 스타일 변환 | 텍스트로 즉시 | 수동 작업 필요 | 제한적 |
| 상업적 사용 가능 | 가능 (크레딧 조건) | 가능 | 가능 |
| 월 비용 | 무료-$49 (크레딧제) | $20.99 | 무료-$12.99 |
| 한국어 지원 | 텍스트 프롬프트 지원 | 완벽 | 완벽 |
실전 사용기: 블로그 썸네일 제작
테스트 삼아 블로그 썸네일을 만들어봤다. 주제는 "AI 기반 시장 조사 도구 비교"였다.
프롬프트는 이렇게 입력했다:
"데이터 차트와 분석 그래프가 있는 현대적인 사무실 배경, 푸른색과 흰색 톤, 전문적인 분위기, 16:9 비율"
결과는 놀라웠다. 10초 만에 4개의 옵션이 나왔고, 그중 하나는 내가 상상했던 것보다 더 나았다.
텍스트 오버레이와 로고만 추가하면 바로 사용할 수 있는 수준이었다. 가장 인상 깊었던 기능은 생성형 채우기(Generative Fill) 였다.
기존 사진에서 불필요한 요소를 지우거나, 빈 공간을 자연스럽게 채워주는 기능이다. 예를 들어 제품 사진 배경이 지저분할 때, "깔끔한 흰색 배경"이라고 입력하면 AI가 알아서 배경을 정리해준다.
주의할 점과 팁
Adobe Firefly는 완전 무료가 아니다. 무료 버전에서는 월 25회의 생성 크레딧이 주어지고, 유료 버전은 월 $49부터 시작한다.
업무용으로 쓸 거라면 유료 플랜이 필수다. 또 한 가지, 생성된 이미지의 저작권 문제다.
Adobe는 Firefly로 생성된 이미지에 대해 상업적 사용을 허용하지만, "학습 데이터에 포함된 저작물" 문제는 여전히 논란의 여지가 있다. 중요한 상업 프로젝트에 사용할 때는 주의가 필요하다.
네 번째 도구 IBM Watson — 기업용 AI의 교과서
"이건 개인이 쓰라고 만든 게 아니야"
IBM Watson은 이 리스트에서 가장 특이한 포지션을 차지한다. 개인이나 소규모 팀이 쓰라고 만든 도구가 아니라, 대기업용 엔터프라이즈 플랫폼이기 때문이다.
하지만 우리나라 기업 환경에서 AI 도입을 고민한다면, 반드시 알아둬야 할 도구다. 내가 Watson을 테스트한 방식은 이렇다.
가상의 시나리오로 "중소기업 고객 문의 자동 응답 시스템"을 구축해봤다. Watson Assistant를 사용해서 말이다.
| 기능 | IBM Watson | GPT 기반 챗봇 | 규칙 기반 챗봇 |
|---|---|---|---|
| 초기 구축 시간 | 2-4주 | 1-2주 | 1-2일 |
| 정확도 (고객 문의) | 92% | 85% | 60% |
| 커스터마이징 자유도 | 매우 높음 | 중간 | 낮음 |
| 보안 수준 | 엔터프라이즈급 | 기본 | 기본 |
| 연간 비용 (중기업 기준) | 5,000만 원- | 1,000만 원- | 500만 원- |
| 한국어 지원 | 우수 | 우수 | 사업자 따라 다름 |
왜 대기업은 Watson을 선택할까
Watson의 가장 큰 강점은 보안과 신뢰성이다. 금융권, 의료계, 법률 분야처럼 데이터 보안이 중요한 산업에서는 이게 가장 중요한 요소다.
Watson은 온프레미스(on-premise) 배포가 가능해서, 데이터가 외부 서버를 거치지 않도록 설정할 수 있다. 또 하나, 한국어 처리 능력이 생각보다 뛰어나다는 점이다.
IBM은 우리나라 시장에 꽤 오래전부터 진출해 있었고, 한국어 자연어 처리 모델을 꾸준히 발전시켜왔다. 다른 글로벌 AI 도구들이 한국어에서 삐걱거릴 때, Watson은 비교적 자연스러운 대화를 구현했다.
개인이 쓰기엔 무리
하지만 솔직히 말하면, 개인 블로거나 프리랜서가 Watson을 쓸 일은 거의 없다. 가격이 너무 비싸고, 설정 과정도 복잡하다.
데모 버전을 테스트하는 것만으로도 꽤 많은 시간이 소요됐다. "이걸 실제로 도입하려면 전담 인력이 필요하겠다"는 생각이 들 정도였다.
다섯 번째 도구 Trint — 회의록 쓰는 게 인생에서 가장 귀찮은 일이었는데
음성 기록의 혁명
회의록 작성. 이 얼마나 지루하고 시간이 많이 드는 작업인가. 나는 매주 3-4개의 회의에 참석하고, 각 회의는 보통 1시간 정도 진행된다. 회의록을 정리하는 데만 하루의 1/3이 허비되곤 했다.
Trint는 AI 기반 음성-텍스트 변환 도구다. 녹음 파일을 업로드하면 자동으로 텍스트로 변환해주고, 화자까지 구분해준다.
1시간 분량의 회의 녹음을 5-10분 만에 텍스트로 바꿔준다.
| 기능 | Trint | 수동 작성 | 다른 AI 전사 도구 |
|---|---|---|---|
| 1시간 녹음 전사 시간 | 5-10분 | 3-5시간 | 10-20분 |
| 정확도 (한국어) | 88% | 100% | 80-85% |
| 화자 구분 | 자동 | 수동 | 일부 지원 |
| 타임스탬프 | 자동 포함 | 수동 입력 | 대부분 지원 |
| 월 비용 | $48 (스타터) | 인건비 | $10-$30 |
| 편집 기능 | 웹 에디터 제공 | 워드/한글 | 기본 편집 |
실제 회의에 적용해본 후기
팀 회의를 녹음하고 Trint에 업로드했다. 45분 분량의 회의였는데, 결과는 7분 만에 나왔다.
정확도는 88% 정도였고, 특히 전문 용어(마케팅 용어, 제품명 등)에서 오인식이 좀 있었다. 하지만 "아, 이 부분은 이렇게 말한 게 아니었는데" 하는 오류는 생각보다 적었다.
오히려 내가 회의 중에 놓친 부분을 Trint가 캐치해준 경우가 더 많았다. "아, 저때 그러셨구나" 하면서 회의 내용을 다시 떠올리게 되는 경험을 여러 번 했다.
가장 유용했던 기능은 키워드 검색이었다. "예산"이라는 단어가 언급된 모든 부분을 한 번에 찾을 수 있어서, 회의록을 다시 읽을 필요 없이 필요한 정보만 빠르게 확인할 수 있었다.
한국어 지원의 현실
Trint의 한국어 지원은 아쉽게도 완벽하지 않다. 88%의 정확도라는 건, 100단어 중 12단어는 잘못 인식된다는 뜻이다.
특히 숫자, 영어 약자, 외래어에서 오류가 잦았다. 예를 들어 "CRM"이라고 말하면 "크림"으로 인식하거나, "2024년 3분기"를 "이천이십사년 삼분기"로 풀어쓰는 경우가 있었다.
하지만 이 정도면 실무에서 충분히 쓸 만하다. 오류를 수정하는 데 10-15분 정도 투자하면, 3-5시간을 절약할 수 있으니까.
여섯 번째 도구 Polaris Office — AI가 문서 작업을 어떻게 바꾸나
GPT가 들어간 오피스 프로그램
Polaris Office는 우리나라에서 꽤 유명한 오피스 소프트웨어다. 그런데 최근에 GPT 기술을 통합하면서 완전히 새로운 도구로 변신했다.
핵심은 AI 비서가 문서 작성, 데이터 분석, 프레젠테이션 제작을 도와준다는 점이다.
| 기능 | Polaris Office AI | MS Office + Copilot | 한글 + 수동 |
|---|---|---|---|
| 문법/맞춤법 검사 | AI 자동 검사 | AI 자동 검사 | 수동 검사 |
| 문서 요약 | 1분 내 완료 | 1분 내 완료 | 직접 작성 |
| 데이터 분석 | AI 차트 추천 | Copilot 지원 | 수동 분석 |
| 한국어 특화 | 매우 강함 | 중간 | 매우 강함 |
| 월 비용 | 무료-₩11,900 | $30 (Copilot 포함) | 무료-₩29,000 |
| 클라우드 연동 | 자체 클라우드 | OneDrive | 네이버 MyBox |
실제 문서 작업에 적용해본 결과
내가 테스트한 시나리오는 이렇다. 분기별 마케팅 보고서를 작성해야 했다.
보통 이 작업은 2-3일 걸린다. 데이터를 모으고, 차트를 만들고, 인사이트를 정리하고, 디자인까지 신경 써야 하기 때문이다.
Polaris Office AI에 "3분기 마케팅 성과 보고서, 주요 지표는 웹사이트 트래픽 15% 증가, 전환율 3.2%, 리드 240건"이라고 입력했다. AI가 자동으로 보고서 구조를 잡아주고, 적절한 차트를 추천해줬다.
가장 인상 깊었던 기능은 AI 기반 텍스트 생성이었다. "웹사이트 트래픽 증가 원인 분석"이라는 섹션에서, AI가 "검색 엔진 최적화 개선, 신규 블로그 콘텐츠 12건 발행, 소셜 미디어 캠페인 효과" 같은 키워드를 자동으로 제안해줬다.
내가 직접 브레인스토밍할 시간을 절약해준 셈이다.
우리나라 기업에 특화된 장점
Polaris Office의 가장 큰 장점은 우리나라 업무 환경에 최적화됐다는 점이다. 한글 문서, 우리나라식 보고서 형식, 한국어 맞춤법 검사 등에서 다른 글로벌 오피스 도구보다 훨씬 자연스럽다.
MS Office의 Copilot도 좋지만, 한국어 문서 작업에서는 Polaris Office AI가 더 편했다. 단점은 AI 기능이 아직 완전히 안정화되지 않았다는 점이다.
가끔 엉뚱한 제안을 하거나, 문서 구조를 잘못 파악하는 경우가 있었다. 하지만 업데이트 속도가 빠르기 때문에, 조만간 개선될 것으로 기대한다.
일곱 번째 도구 Azure AI — 클라우드 AI의 숨은 강자
"MS가 이걸 다 만들었네"
Azure AI는 마이크로소프트의 클라우드 기반 AI 서비스 모음이다. 개인 사용자보다는 개발자와 기업을 대상으로 한 도구지만, 최근에는 비개발자도 쓸 수 있는 서비스가 늘고 있다.
내가 테스트한 것은 Azure AI의 Cognitive Services 중에서도 텍스트 분석과 감정 분석 기능이었다. 5,000건의 고객 리뷰 데이터를 업로드하고, AI가 자동으로 긍정/부정/중립을 분류하고, 주요 키워드를 추출하게 했다.
| 기능 | Azure AI | Google Cloud AI | AWS AI |
|---|---|---|---|
| 텍스트 분석 정확도 | 94% | 93% | 91% |
| 감정 분석 세분화 | 5단계 | 3단계 | 3단계 |
| 한국어 지원 | 우수 | 우수 | 보통 |
| API 호출 비용 | $1.50/1,000건 | $1.00/1,000건 | $1.50/1,000건 |
| 무료 티어 | 1년, 월 5,000건 | 1년, 월 5,000건 | 1년, 월 5,000건 |
| 문서/커뮤니티 | 매우 풍부 | 풍부 | 풍부 |
실제 분석 결과와 느낀 점
5,000건의 고객 리뷰를 분석하는 데 걸린 시간은 정확히 3분 42초였다. 같은 작업을 사람이 했다면, 최소 2주는 걸렸을 거다.
결과는 놀라웠다. 긍정 리뷰 3,200건, 부정 리뷰 1,200건, 중립 600건으로 자동 분류됐고, 주요 키워드로 "배송 속도", "가격 대비 만족도", "고객 서비스 응대"가 추출됐다.
가장 유용했던 건 감정 분석의 세분화였다. Azure AI는 단순히 긍정/부정을 넘어, "기쁨", "분노", "슬픔", "놀람" 같은 미세한 감정까지 분류해줬다.
예를 들어 "제품은 좋은데 배송이 너무 느려요"라는 리뷰는 "기쁨(제품 품질) + 분노(배송 지연)"으로 분석됐다. 이 정도면 마케팅 전략 수립에 바로 쓸 수 있는 수준의 데이터였다.
비개발자가 쓰기엔?
Azure AI의 가장 큰 단점은 설정 과정이 복잡하다는 거다. API 키를 발급받고, 포털에서 서비스를 활성화하고, 코드를 작성해야 한다.
비개발자가 혼자서 하기엔 꽤 어려운 수준이다. 하지만 최근에는 Azure AI Studio라는 노코드/로우코드 도구가 나와서, 코딩 없이도 기본적인 AI 기능을 사용할 수 있게 됐다.
완전 초보자가 쓰기엔 아직 무리가 있지만, "개발자와 협업할 일이 있는 마케터"라면 한 번쯤 살펴볼 만하다.
최종 추천 순위와 선택 가이드
내가 직접 써보고 매긴 순위
7개의 도구를 2주 동안 테스트한 결과를 종합적으로 평가해봤다. 평가 기준은 실무 적용 가능성, 한국어 지원, 가격 대비 성능, 학습 곡선이었다.
| 순위 | 도구명 | 추천 대상 | 종합 점수 | 월 비용 (스타터) |
|---|---|---|---|---|
| 1위 | ScrapeStorm | 데이터 수집이 많은 모든 직군 | 9.2/10 | 무료-$49 |
| 2위 | Copy.ai | 콘텐츠 마케터, 블로거 | 8.8/10 | $36-$49 |
| 3위 | Adobe Firefly | 디자인이 필요한 비디자이너 | 8.5/10 | 무료-$49 |
| 4위 | Trint | 회의록, 인터뷰 기록 필요할 때 | 8.3/10 | $48 |
| 5위 | Polaris Office AI | 문서 작업이 주 업무인 직장인 | 8.0/10 | 무료-₩11,900 |
| 6위 | Azure AI | 데이터 분석이 필요한 기업 | 7.5/10 | 종량제 |
| 7위 | IBM Watson | 보안이 중요한 대기업 | 7.0/10 | 5,000만 원- |
상황별 최고의 선택
데이터 수집이 급하다면? → ScrapeStorm. 코딩 없이도 경쟁사 데이터를 실시간으로 수집할 수 있다. 콘텐츠를 빠르게 만들어야 한다면? → Copy.ai. 초안을 30초 만에 생성하고, 내 스타일로 다듬는 방식이 가장 효율적.
디자인 감각이 없는데 썸네일이 필요하다면? → Adobe Firefly. 텍스트만으로 프로 수준의 이미지를 만들 수 있다.
회의록 때문에 스트레스받는다면? → Trint. 1시간 회의를 10분 만에 텍스트로 변환해준다. 한국어 문서 작업이 대부분이라면? → Polaris Office AI. 우리나라 업무 환경에 가장 최적화됐다.
마지막 조언
AI 도구는 만능이 아니다. 어떤 도구든 100% 완벽하지 않고, 항상 사람의 검토와 수정이 필요하다.
중요한 건 "이 도구가 내 시간을 얼마나 절약해주고, 내 업무 퀄리티를 얼마나 높여주는가"다. 이 글에서 소개한 도구들은 모두 내가 직접 써보고 "이건 괜찮다"고 판단한 것들이다.
하지만 개인의 업무 스타일과 환경에 따라 느낌은 다를 수 있다. 가능하다면 각 도구의 무료 체험판을 먼저 써보고, 자신에게 맞는 도구를 선택하길 권한다.
AI 도구의 세계는 생각보다 훨씬 넓고 깊다. 이 글이 그 세계로 들어가는 첫걸음이 되길 바란다.
그리고 한 가지 확실히 말할 수 있는 건, "이제는 AI 없이 일하는 게 오히려 비효율적"이라는 점이다.
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