ModernWork Korea

코파일럿 스튜디오에서 엑셀파일을 참조할 때 도움이 될 팁

2026-03-21T00:00:00+00:00

코파일럿 스튜디오에서 엑셀파일을 참조할 때 도움이 될 팁

에이전트를 만들 때, 이런 기능을 구현하고 싶을 때가 있습니다.

“엑셀파일에 업무 담당자 정보를 잘 넣어놓고, 담당자를 물어보면 답변하도록 해야지”

그래서 아래와 같은 엑셀을 정성스럽게 준비합니다.

문제: 엉뚱한 답변이 나온다

그런데 실제로 엑셀파일을 참조해 놓고 에이전트를 만들면 황당한 결과를 만날 수 있습니다.

엑셀파일의 정보를 보면 실제 담당자는 차은우입니다. 그런데 에이전트는 엉뚱한 답변을 한 것을 넘어서, “차이유”라고 아래쪽 행에 있는 아이유와 합성해서 답변을 내놓기까지 합니다.

이러한 현상은 저뿐만 아니라, 제가 담당했던 고객사에서도 심심치 않게 발견되었고, 심지어 해커톤 행사에서도 자주 문의받던 내용입니다.

테스트를 해보면, 참조 자료가 엑셀파일 하나일 때는 크게 문제가 나오지 않는데, 여러 파일이 참조되어 있는 상황에서 엑셀 파일이 포함되어 있고 지침이 좀 복잡해질수록 문제 발생이 현격하게 늘어납니다.

그럴 때마다 “아, 이건 엑셀의 데이터를 LLM이 제대로 처리하지 못해 발생하는 현상으로, 어쩔 수 없다.” 는 방향으로 대응하곤 했습니다.

그리고 대안으로 다음과 같은 제안을 하기도 했습니다.

에이전트 흐름으로 엑셀 커넥터를 통해 데이터를 취득하고 필터링 하자
엑셀 스크립트를 이용해 데이터를 JSON 등으로 변환해서 사용하자

원인 분석: 코파일럿 스튜디오는 엑셀을 텍스트 뭉치로 받는다

그런데, 코파일럿 스튜디오의 활동 트래킹 정보를 보면 특이한 부분이 있습니다.

우리는 엑셀파일에 표를 만들고 그 내용을 정성스럽게 채웠지만, 실제로 코파일럿 스튜디오가 엑셀파일로부터 받은 정보는 그냥 텍스트 뭉치입니다. 내가 알고 있는 정보의 구조는 사라지고, 그냥 텍스트로만 쭈욱 뽑아져 나온 겁니다.

혹시 이렇게 데이터가 전달되니까 코파일럿 스튜디오는, LLM은 바보 같은 결과를 내는 게 아닐까요?

해결책: 엑셀에 구조화 힌트를 남겨두자

그래서 엑셀을 이렇게 바꿔봅니다. 목표는 텍스트만 추출되어도 정보의 구조화 힌트를 남겨놓기 위한 것입니다.

필드마다 , 로 구분해 주고
행의 구분은 - 을 넣어줍니다

이걸 에이전트에 참조해서 물어보면… 짜잔~!

정확한 답변이 나옵니다. 🎉

왜 이게 효과가 있을까?

활동 트래킹에서 참조된 데이터를 보면 이유가 명확합니다.

헤더행과 데이터행이 구분되고
각 데이터행은 - 으로 구분되고
각 행의 필드는 , 으로 구분되는 것으로 보입니다

이제 코파일럿 스튜디오가 구조화된 데이터를 전달받기 때문에, 이전보다 훨씬 정확한 답변을 주는 것을 볼 수 있습니다.

정리

구분	방법
문제	코파일럿 스튜디오가 엑셀 표를 구조 없이 텍스트로만 추출하여 LLM에 전달
원인	엑셀의 셀 구조(행/열 경계)가 텍스트 변환 과정에서 사라짐
해결	열 구분은 `,`, 행 구분은 `-` 를 셀 내용에 직접 추가해 텍스트 추출 후에도 구조 힌트 유지

엑셀 에이전트 흐름이나 엑셀 스크립트 변환 없이도, 엑셀 파일 포맷만 살짝 바꿔주는 것만으로 코파일럿 스튜디오의 정확도를 크게 높일 수 있습니다. 여러 파일을 참조하는 복잡한 에이전트 환경일수록 더 효과적입니다.

코파일럿 스튜디오에서 워드파일을 참조할 때 도움이 될 팁

2026-03-21T00:00:00+00:00

코파일럿 스튜디오에서 워드파일을 참조할 때 도움이 될 팁

이전 포스트 “코파일럿 스튜디오에서 엑셀파일을 참조할 때 도움이 될 팁” 에 이은 내용입니다. 해당 포스트를 읽고 오시면 이해하시는 데 도움이 될 것 같습니다.

이전 포스트의 핵심을 요약하면 다음과 같습니다.

엑셀파일의 내용은 인간이 보기에는 구조적이다.
그런데 코파일럿 스튜디오에서 엑셀의 내용을 사용할 때는 그냥 평문 텍스트로 쭈욱 뽑아서 쓴다.
그래서 그 엑셀을 참조시키면 잘못된, 엉뚱한 답변이 나온다.
그걸 해결하려면 엑셀로부터 뽑아져 나온 텍스트를 구조화된 것처럼 힌트를 좀 더해준다.

그런데, 워드 문서는 어떨까? 가 이 포스트의 주제입니다.

5가지 워드 문서 형식 비교 테스트

이왕 테스트하는 김에 5가지 유형으로 워드 문서를 만들어서 테스트를 해봤습니다.

워드에 표 형식
워드에 평문 형식
워드에 평문이지만 콤마로 구분한 형식
워드에 불릿 형식
워드에 불릿으로 구분하고 콤마로 구분한 형식

1형식 — 표

2형식 — 평문

3형식 — 평문 + 콤마

4형식 — 불릿

5형식 — 불릿 + 콤마

테스트 결과

결과부터 이야기하면 아래와 같습니다.

형식	내용	테스트 결과
1형식	표	💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변
2형식	평문	💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변
3형식	평문 + 콤마	💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변
4형식	불릿	✅ 제대로 된 답변
5형식	불릿 + 콤마	💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변

불릿(bullet) 형식만이 일관되게 정확한 답변을 반환했습니다.

각 형식별 결과 상세

1형식 — 💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변

2형식 — 💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변

3형식 — 💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변

4형식 — ✅ 제대로 된 답변

5형식 — 💀 가끔 잘못되고 엉뚱한 답변

정리

워드 파일을 코파일럿 스튜디오 에이전트의 참조 자료로 사용할 때는 불릿(bullet) 형식으로 데이터를 정리하는 것이 가장 효과적입니다.

구분	권장 여부	이유
표 형식	❌ 비권장	셀 구조가 평문 텍스트로 추출될 때 구분이 사라짐
평문	❌ 비권장	행 간 구분이 없어 데이터 혼동 발생
평문 + 콤마	❌ 비권장	행 구분이 여전히 불명확
불릿	✅ 권장	각 항목이 명확히 구분되어 LLM이 올바르게 인식
불릿 + 콤마	❌ 비권장	오히려 노이즈가 추가되어 정확도 저하

엑셀 팁과 마찬가지로, 코파일럿 스튜디오가 워드 파일을 평문 텍스트로 변환해서 LLM에 전달한다는 점을 기억하면 이해가 쉽습니다. 불릿 형식은 텍스트로 변환된 후에도 각 항목 간 경계가 명확하게 유지되기 때문에 정확한 답변으로 이어집니다.

코파일럿 뉴우쓰: Copilot으로 편집, 이제 AI가 문서 안에서 같이 일합니다

2026-03-16T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · Copilot News · '코파일럿으로 편집' · New Feature

Copilot New Feature

이제 Copilot은 ‘도구’가 아니라 ‘동료’입니다.
From AI Assistant to AI Doer

'코파일럿으로 편집'으로 바뀌는 일하는 방식을 소개합니다.

🤖 Copilot New Feature

이번 달 월간 코파일럿에서는 Microsoft 365 Copilot의 새로운 진화, "Copilot으로 편집" 기능을 소개합니다. 이제 Copilot은 단순히 “물어보면 답해주는 AI”를 넘어, 문서·데이터·슬라이드 안에서 함께 일하는 협업 파트너로 진화하고 있습니다.
⚠️ "Copilot으로 편집" 기능은 Microsoft 365 Copilot 라이선스가 있는 사용자에게 제공됩니다.

이 글에서 바로 보는 포인트

Word, Excel, PowerPoint 안에서 Copilot이 실제 결과물을 함께 편집하는 방식이 무엇인지 설명하고, Copilot Chat 기반 Agents와의 차이를 표로 정리했습니다. 뒤쪽에는 바로 써볼 수 있는 실전 프롬프트 9개를 이어서 담았습니다.

✨ '코파일럿으로 편집'이란 무엇인가요?

👉 실제 문서(Canvas) 위에서
👉 여러 단계를 스스로 계획하고 실행하며
👉 사람과 협업하듯 작업을 이어가는
새로운 작업 방식입니다.

구분	코파일럿으로 편집	Agents(Copilot Chat기반)
작업 위치	Word/Excel/PowerPoint 앱(데스크톱/웹) 안에서 사용	Microsoft 365 Copilot Chat(데스크톱/웹/모바일)에서 사용
작업 방식	Copilot이 문서/시트/슬라이드 화면에서 직접 편집하며 함께 완성	Copilot이 결과물을 먼저 생성 → 채팅으로 수정·보완하거나 앱에서 열어 편집
강점	계획–실행–반복을 빠르게 돌리는 실시간 협업(에이전틱 작업), 구조·브랜딩 유지, 변경 이력 확인	대화형 프롬프트로 아이디어를 빠르게 완성도 높은 결과물로 변환

💡 핵심 한 줄 요약
'코파일럿으로 편집'은 “말로 지시하는 AI”가 아니라 “같이 문서를 고치는 AI”입니다.

📝 '코파일럿으로 편집' in Word — 문서를 다시 쓰지 말고, 함께 다듬으세요

Word의 '코파일럿으로 편집'은 기존 문서를 유지한 채, 요약·수정·보완·형식 변경을 한 번에 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

이런 순간에 특히 유용해요

매달 반복되는 정기 보고서 업데이트

여러 메일·회의 내용을 반영해야 하는 임원 보고 문서

톤&매너를 맞춰야 하는 공식 문서

📌 실전 활용 예시

“이 문서를 이번 달 버전으로 업데이트해줘.
'9월 데이터 메일'을 반영하고,
지난달 대비 달라진 포인트를 요약해줘.”

Copilot은:

기존 표와 문단을 그대로 유지
최신 정보만 교체
변경 포인트를 한눈에 보이게 정리합니다.

✅ 문서를 새로 만들 필요 없이 · ✅ 검토 가능한 상태로 · ✅ 사람이 한 것처럼 자연스럽게

📊 '코파일럿으로 편집' in Excel — 엑셀 수식 말고, 목적부터 말하세요

Excel의 '코파일럿으로 편집'은 데이터 분석가처럼 생각하고, 컨설턴트처럼 결과를 만듭니다.

이렇게 달라집니다

이렇게 말하면 아쉬워요

“피벗 만들어줘” ❌

이렇게 말해보세요

“이 데이터를 기반으로 의사결정용 리포트 만들어줘” ⭕

📌 실전 활용 예시

“이 매출 데이터를 기반으로
월별 성장률과 전년 대비 증감을 분석하고,
경영진용 차트와 요약 탭을 만들어줘.”

'코파일럿으로 편집'은:

데이터 정리
계산식 생성
차트, 피벗, 요약 시트까지 한 흐름으로 자동 구성합니다.

💡 엑셀을 ‘계산 도구’가 아니라 ‘결정 도구’로 바꿔주는 기능입니다.

원문 포함 자료: AgentMode_Excel.mp4

📽 '코파일럿으로 편집' in PowerPoint (Preview) — 슬라이드 작업, 이제 스토리부터 시작하세요

PowerPoint의 '코파일럿으로 편집'은 슬라이드 디자인 이전에 ‘논리와 메시지’를 먼저 잡아줍니다.

📌 실전 활용 예시

“최근 5년간 반도체 산업 변화를 분석해서
경영진 보고용 전략 슬라이드를 만들어줘.
핵심 인사이트 중심으로.”

'코파일럿으로 편집'은:

슬라이드 구조 설계
메시지 흐름 구성
차트·비주얼 제안까지 컨설팅 스타일의 덱을 완성합니다.

✅ 빈 슬라이드 앞에서 멈추는 시간 ↓ · ✅ “무엇을 말할지” 고민하는 시간 ↓ · ✅ 전달력 ↑

🔍 '코파일럿으로 편집', 이렇게 기억하세요

✅ 앱 안에서 바로 일하는 '코파일럿으로 편집'

✅ 여러 단계를 스스로 이어가는 Agentic Collaboration

✅ 문서·데이터·슬라이드를 사람처럼 다루는 AI

🧭 '코파일럿으로 편집'은 “AI가 일을 대신해주는 기능”이 아니라 “AI와 함께 일하는 방식의 변화”입니다.

한 줄 해석
'코파일럿으로 편집'의 핵심은 더 똑똑한 답변이 아니라, 앱 안에서 사람과 같은 흐름으로 같이 수정하고 완성해 간다는 점입니다.

🙋‍♀️ 여러분도 체험해보세요: '코파일럿으로 편집' 실전 프롬프트 모음

📝 Word | 문서를 함께 고쳐보세요

✅ 프롬프트 1. 월간 보고서 업데이트

“이 문서를 이번 달 버전으로 업데이트해줘.
지난달 대비 변경된 핵심 수치와 메시지를 요약해서
상단에 ‘이번 달 하이라이트’ 섹션을 추가해줘.”

👉 정기 보고서, 주간/월간 리포트에 바로 사용

✅ 프롬프트 2. 임원용 문서로 톤 조정

“이 문서를 임원 보고용으로 다듬어줘.
문장은 더 간결하게, 핵심 결론은 굵게 표시하고
마지막에 다음 액션 아이템을 정리해줘.”

👉 내용은 유지하고 전달력만 강화

✅ 프롬프트 3. 브랜드/용어 정리

“문서 전체에서 표현을 통일해줘.
‘AI assistant’는 모두 ‘Copilot’으로 변경하고,
제목은 Title Case로 맞춰줘.”

👉 전사 표준 문서 정리에 효과적

📊 Excel | 엑셀에게 분석을 맡겨보세요

✅ 프롬프트 4. 경영진용 요약 대시보드

“이 데이터를 분석해서
월별 추이, 전년 대비 증감, 주요 인사이트를 정리해줘.
차트와 요약 탭을 포함한 경영진용 리포트를 만들어줘.”

👉 숫자 → 스토리 → 의사결정까지 한 번에

✅ 프롬프트 5. 데이터에서 이상 징후 찾기

“이 데이터에서 눈에 띄는 이상치나
급격한 변화 구간이 있는지 분석해줘.
원인 가설도 함께 정리해줘.”

👉 운영/매출/사용량 데이터 분석에 추천

✅ 프롬프트 6. 실무용 자동 리포트

“이 데이터를 기준으로
매달 반복해서 사용할 수 있는 분석 구조를 만들어줘.
피벗, 차트, 요약 영역을 포함해줘.”

👉 ‘한 번 만들어두고 계속 쓰는’ 엑셀

📽 PowerPoint | 슬라이드의 스토리를 맡겨보세요

✅ 프롬프트 7. 보고용 슬라이드 자동 구성

“이 내용을 기반으로
경영진 보고용 8장 내외의 슬라이드를 만들어줘.
핵심 메시지가 한눈에 보이게 구성해줘.”

👉 빈 슬라이드 공포증 해결

✅ 프롬프트 8. 분석 → 인사이트 중심 정리

“이 주제를 단순 설명이 아니라
‘왜 중요한지’, ‘무엇을 결정해야 하는지’ 중심으로
스토리라인을 구성해줘.”

👉 전략/기획 발표에 특히 효과적

✅ 프롬프트 9. 초안 → 설득형 발표자료

“현재 슬라이드를 더 설득력 있게 개선해줘.
메시지는 줄이고, 인사이트와 시각 자료 중심으로 재구성해줘.”

👉 이미 있는 덱을 ‘잘 만든 덱’으로

✨ 이렇게 활용해보세요

✅ 길게 설명하지 말고 ‘목적’을 말하기
✅ “만들어줘”보다 “어떻게 쓰일지”를 함께 말하기
✅ 한 번에 완벽을 기대하지 말고, 이어서 대화하기

💬 코파일럿은 한 번 지시하고 끝나는 AI가 아니라, 계속 같이 일하면서 다듬는 AI입니다.

월간 코파일럿 人(인)터뷰: 내향인에게 코파일럿은 최고의 동료, 허준의 일하는 방식

2026-03-16T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · Interview · 人터뷰 · Real Usage Story

월간 코파일럿 人(인)터뷰

내향인에게 코파일럿은 최고의 동료

업무는 결국 ‘구체적으로’ 묻는 사람이 가져갑니다

🧐 월간 코파일럿 人(인)터뷰

“내향인에게 코파일럿은 최고의 동료…업무는 결국 ‘구체적으로’ 묻는 사람이 가져갑니다”

🎙️이달의 人 : Microsoft 영업대표 허준

Interview Summary

온보딩·자료검색·피칭 초안·회의 요약까지, M365 Copilot을 ‘반복 질문’으로 길들이는 법. 입사 초기 ‘물어볼 사람’을 찾기보다 먼저 코파일럿을 열었다. 현대자동차그룹 영업대표인 허준은 온보딩 단계부터 M365 Copilot을 업무 검색과 자료 초안 작성에 적극 활용해 왔다. 그의 방식은 단순하다. “최신 정보로” “팩트체크까지”라고 구체적으로 요청하고, 원하는 답이 나올 때까지 계속 추가 질문(이터레이션)한다. 코파일럿을 ‘만능’으로 믿기보다, 검증과 맥락을 더해 협업 도구로 만드는 것이 핵심이었다.

이 인터뷰의 핵심 습관

허준이 반복해서 강조한 방식은 세 가지입니다. “최신 정보로”라고 명시하고, 팩트체크를 한 번 더 요청하고, 원하는 결과가 나올 때까지 질문을 이어가는 것입니다. 특정 비법 프롬프트보다 질문을 다듬는 과정이 더 중요하다는 점이 이 인터뷰의 핵심입니다.

온보딩의 공백을 메운 '첫 질문' — "내부 자료는 코파일럿으로 먼저 찾았어요"

허준은 2025년 10월 중순 합류해 현대자동차그룹을 담당하는 어카운트 이그제큐티브(AE)로 일하고 있다. 입사 직후부터 그는 업무에 필요한 사내 시스템 위치, 고객 대응을 위한 참고 자료, 제안(피칭) 초안 등을 ‘코파일럿을 통해 먼저’ 검색하고 정리하는 습관을 만들었다. 단순 검색을 넘어, 내부에 흩어진 정보를 빠르게 모아 ‘초안’ 형태로 꺼내고 그 위에서 사람이 다듬는 방식이다.

허준 “온보딩 때부터 코파일럿을 좀 열심히 사용했어요. 업무 관련 내용들은 코파일럿을 통해서 검색을 하고 있습니다.”

'자료 찾기'에서 '자료 만들기'로 — 피칭 초안은 채팅에서 시작된다

그가 코파일럿을 가장 자주 여는 순간은 두 가지다. 첫째, 내부 시스템이나 프로세스를 빠르게 찾고 싶을 때. 둘째, 고객에게 소개해야 할 내용을 정리하거나 제안서·발표의 ‘초안’을 잡아야 할 때다. 흥미로운 점은 이 과정이 꼭 특정 앱(워드/파워포인트)에서 시작되지 않는다는 것이다. 그는 “일단은 챗으로 쓴다”고 말한다. 코파일럿 채팅에서 초안을 만들고, 이후 필요한 형태로 옮겨 담아 완성도를 높인다.

허준 “고객한테 뭔가 소개해야 될 때 자료를 찾거나, 피칭 자료의 초안을 만드는 것들을 다 코파일럿 통해서 하고 있습니다. 저는 일단 챗으로 써요.”

가장 효과적인 프롬프트는 '한 문장'이 아니었다 — 핵심은 이터레이션

“가장 효과가 있던 프롬프트 하나를 꼽아달라”는 질문에 허준은 잠시 망설였다. 특정 ‘명문 프롬프트’보다, 원하는 결과가 나올 때까지 질문을 덧붙이는 과정이 더 중요했기 때문이다. 그는 코파일럿 사용을 “계속 조건을 달아서 또 물어보는” 반복으로 설명했다. 첫 답변이 마음에 들지 않으면 전제와 목적을 더 명확히 하고, 형식(요약/표/리스트)과 범위(대상/기간/최신성)를 조정하며 출력을 다듬어 간다.

허준 “여러 번 때려 넣었기 때문에…이거 해서 안되면 저거 더 물어보고, 안되면 또 조건 달아서 물어보고 이런 식이었거든요. 약간 이터레이션이 필요한 부분이었죠.”

자주 붙이는 조건

“최신 정보로 해달라”

반드시 함께 하는 것

팩트체크와 되묻기

"최신 정보로 해달라"는 습관 — 환각을 줄이되 검증은 필수

허준이 자주 붙이는 조건은 “최신 정보로 해달라”는 요청이다. 그는 이렇게 하면 ‘환각(할루시네이션)’이 줄어드는 느낌을 받는다고 말했다. 다만 최신 자료가 충분하지 않을 때도 있어, 되묻기로 검증을 거친다. 코파일럿의 답을 그대로 신뢰하기보다 내부 이해관계자와의 대화, 추가 검색 등을 통해 ‘팩트체크’를 수행한다는 점이 인상적이다.

허준 “너무 구체적으로 얘기해야 되더라고요. 제가 자주 쓰는 프롬프트는 ‘최신 정보로 해달라’는 겁니다…그리고 팩트체크 한번 더 해달라, 이게 중요해요. ‘100% 믿으면 안 되겠다’는 생각을 하고 있습니다.”

내 상황을 먼저 넣는다 — "어느 고객사에, 언제까지, 무슨 얘기를 해야 하는데…"

그의 ‘구체적으로 묻기’는 단순히 길게 쓰는 것과 다르다. 핵심은 맥락을 먼저 제공하는 것이다. 예컨대 “지금 어떤 고객사를 담당하고 있고, 언제까지 어떤 논의를 해야 하며, 그 대화에 도움이 될 자료가 무엇인지”부터 물어본다. 이후 코파일럿이 제시한 자료나 힌트를 토대로 “이 중 핵심만 요약해 달라” “회의/메일로 공유할 수 있도록 문장으로 정리해 달라”처럼 산출물 형태를 지정한다. 코파일럿이 사용자의 업무 로그(메일·파일·일정 등) 맥락을 이해할 수 있다는 전제 위에서 ‘질문 설계’가 이뤄지는 셈이다.

질문 설계의 핵심

고객사와 상황을 먼저 넣기
기한과 대화 목적을 알려주기
원하는 산출물 형태를 지정하기

일정 조율도 코파일럿에게 — "미팅 전후 30분 띄우고 가능한 시간만 뽑아줘"

대외 미팅이 잦은 AE에게 일정 관리는 생산성의 출발점이다. 허준은 코파일럿을 ‘비서’처럼 쓰기도 한다. 일정에서 비어 있는 슬롯을 뽑아 달라고 요청하되, 이동시간을 고려해 미팅 전후 30분가량의 버퍼를 자동으로 반영해 달라고 한다. “언제 시간 되세요?”라는 질문을 받았을 때, 달력을 일일이 훑지 않고 ‘가능한 후보군’을 빠르게 제시할 수 있다는 설명이다.

허준 “제 일정에서 비어있는 데들만 리스트 업 해줘…미팅 전후 30분 정도 띄워놓고 가능한 일정들을 뽑아줘, 이런 식으로 하죠. 이동 시간이 최소 30분에서 1시간씩 걸릴 수 있으니까요.”

회의가 끝나면 '복기'가 시작된다 — "누가 뭐라고 했는지까지 정리해줘서 좋아요"

코파일럿의 강점으로 그는 글쓰기와 요약을 꼽았다. 특히 팀즈 미팅을 녹화해 두면 요약뿐 아니라 발언자별로 내용을 정리해 주어, 시간이 지난 뒤 회의 내용을 다시 따라잡을 때 유용하다고 했다. 단순히 ‘회의록’이 아니라 ‘복기를 위한 정리’가 된다는 의미다.

허준 “팀즈 미팅 녹화하고 하면 요약 잘해주고, 누가 얘기했는지도 다 정리해줘서 나중에 미팅 복기할 때 좋더라고요.”

"내향인이라 사람에게 묻기 어렵다" — 코파일럿이 '심리적 허들'을 낮췄다

도구의 효용은 기능뿐 아니라 ‘사용자가 얼마나 자주 질문할 수 있게 하느냐’에서도 갈린다. 허준은 자신을 “내향인”이라고 표현하며, 고객과의 대화만으로도 에너지가 소진되는 날엔 내부 구성원에게 추가로 물어보는 것이 부담스럽다고 했다. 그럴 때 코파일럿은 눈치 보지 않고 질문할 수 있는 상대가 된다. 같은 질문을 여러 번 던져도 괜찮고, 초안을 가져와도 부끄럽지 않다. 그는 코파일럿을 “엄청 좋은 친구”라고 표현했다.

허준 “저는 내향인이라 내부에서 사람들한테 물어보는 걸 힘들어하거든요. 코파일럿이 있어가지고 이 친구랑 얘기하면 되니까…저한테는 엄청 좋은 친구죠.”

한 줄 해석
이 인터뷰의 포인트는 비법 프롬프트보다 질문 방식입니다. 맥락과 조건을 끝까지 추가하며 결과를 다듬는 사람이 결국 Copilot을 가장 잘 씁니다.

👌 허준이 말하는 ‘코파일럿을 잘 쓰는 법’ 5가지

검색부터 시작하되, 초안까지 뽑아라. “자료를 찾는 것”에서 멈추지 말고, 공유 가능한 요약/문장 형태로 만들라고 요청한다.

맥락을 먼저 제공하라. 고객사·목적·기한·필요 산출물을 함께 넣으면 답변 품질이 올라간다.

‘최신 정보’와 ‘팩트체크’를 조건으로 붙여라. 특히 대외 커뮤니케이션 자료는 재검증을 전제로 사용한다.

한 번에 끝내려 하지 말고, 계속 추가 질문하라. 원하는 형태가 나올 때까지 범위·형식·전제를 조정한다.

일정·회의 요약 같은 반복 업무에 먼저 적용하라. 체감 효과가 빠르고, 팀 확산도 쉽다.

허준의 경험이 시사하는 바는 명확하다. 코파일럿은 ‘대신 일해주는 도구’라기보다, 일을 빠르게 시작하게 해주는 ‘초안 파트너’에 가깝다. 그리고 그 파트너의 성능은 사용자가 얼마나 구체적으로 묻고, 얼마나 성실하게 검증하느냐에 따라 달라진다. 결국 생산성 향상은 도구 선택보다 질문 설계에서 시작된다.

Copilot 사용자 실수 모음집: 가장 많이 헷갈리는 3가지

2026-03-15T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · April 2026 · 월간 코파일럿 4월호 · Special Feature

Special Feature

🗂️ Copilot 사용자 실수 모음집

나만 헷갈렸던 게 아니었어!
Copilot을 더 잘 쓰고 싶다면, 먼저 왜 틀리는지 알아야 한다.

April 2026 | 월간 코파일럿 4월호

"AI를 쓰는데 왜 이렇게 어렵지?" 당신만 그런 게 아닙니다. 이번 달, 가장 많이 겪는 Copilot 실수 3가지를 낱낱이 파헤칩니다.

01. Copilot이 또 엉뚱한 소리를 해요 — 유창하게 말하지만, 항상 맞는 건 아니다

Copilot은 틀린 답을 할 때도 자신 있게 말합니다. 이게 더 무섭습니다. 이 현상의 이름은 환각(Hallucination)입니다. AI가 불확실한 정보를 마치 사실처럼 생성하는 현상으로, 모델이 "모른다"고 인정하기보다 그럴듯한 답을 만들도록 설계되어 있기 때문에 생깁니다.

Copilot과 함께 일할 때 체크 포인트!
답이 자연스럽고 유창하더라도, 중요한 내용은 반드시 출처와 원문 데이터를 다시 확인해야 합니다.

잘못된 습관 #1 · 모호한 프롬프트

모호한 질문일수록 Copilot이 "추측"할 가능성이 높습니다. Copilot은 모르는 걸 그럴듯하게 말하는 경향이 있기 때문에, 질문이 막연할수록 오답이 섞일 확률이 올라갑니다.

잘못된 프롬프트

Q3 마켓팅 전략 요약해줘

일잘러 프롬프트

첨부한 Q3 전략 문서를 각 팀별로 수행해야 될 액션 아이템 기준으로 정리해줘

잘못된 습관 #2 · 답변 대충 보기

Copilot의 답변에는 이용 출처가 제공됩니다. 중요한 내용일수록 출처를 클릭해 직접 확인하는 습관을 들여야 합니다.

잘못된 습관 #3 · 필요한 데이터 누락

내부 문서나 파일을 직접 첨부하거나 링크를 공유하면, Copilot이 추측하지 않고 실제 데이터를 기반으로 답변합니다.

🔑 Editor's Pick — Copilot은 전지전능한 AI가 아닙니다. 데이터가 충분하고 프롬프트가 구체적일수록, 훨씬 정확해집니다.

02. 무료 Copilot vs 유료 Copilot 무엇이 다른가요 — 같은 이름, 완전히 다른 도구

🔑 Editor's Pick — Copilot Chat 화면에서 Work / Web 토글이 보이면 유료 버전입니다. 토글이 없다면 무료 버전.

두 버전을 구분하는 핵심은 딱 하나입니다. "어떤 데이터를 볼 수 있느냐"입니다.

구분	Copilot Chat (무료)	M365 Copilot (유료)
포함 여부	M365 구독에 기본 포함	별도 Add-on 라이선스 필요
답변 근거	웹 공개 데이터만 활용	웹 + 내 회사 데이터
회사 내부 데이터	자동 접근 불가, 직접 파일 업로드 시에만 가능	Microsoft Graph를 통해 자동 연동
앱 내 Copilot	열려있는 파일 맥락만 인식	Word, Excel, Outlook, Teams에 완전 통합
고급 에이전트	제한적, Pay-as-you-go	Researcher, Analyst 등 고급 에이전트 포함
모델 우선순위	표준 접근	최신 모델 우선 접근
보안	엔터프라이즈급 데이터 보호	엔터프라이즈급 데이터 보호

Copilot Chat(무료)은 웹 공개 데이터만 참조합니다. 회사 내부 파일, 이메일, 회의 내용은 전혀 모릅니다. 파일을 직접 업로드해야만 그 내용을 알 수 있습니다.

M365 Copilot(유료)은 Microsoft Graph를 통해 이메일, 파일, 채팅, 회의록을 자동으로 연동합니다. "지난달 팀 미팅에서 뭐 결정됐어?"라고 물으면, 실제 회의 트랜스크립트를 찾아 요약해 줄 수 있는 이유가 여기에 있습니다.

03. Copilot은 GPT만 쓰는 거 아닌가요? — 멀티모델 시대가 왔습니다

이제 Claude도 됩니다. Microsoft는 2025년부터 공식적으로 멀티모델 전략을 선언했습니다. 이제 Copilot 안에서 여러 AI 모델이 함께 작동합니다.

지금 M365 Copilot에서 쓸 수 있는 모델들

🟢 OpenAI GPT

Word, Excel, Outlook 등 M365 앱 전반의 핵심 모델입니다.

🟠 Anthropic Claude

Copilot 고급 추론 에이전트, Word/Excel/PowerPoint Copilot 편집, Copilot Studio 선택 모델로 활용할 수 있습니다. 긴 문서 분석과 복잡한 추론에 강점이 있습니다.

🔵 Copilot Cowork

2026년 Wave 3 신기능입니다. Claude 기반으로 M365 앱 전체를 넘나들며 복잡한 작업을 자율 수행합니다. M365 Copilot 라이선스와 Frontier Program 참여가 필요하며 4월부터 Preview로 제공됩니다.

어디서 모델을 선택하나요?

Word, Excel, PowerPoint Copilot으로 편집: GPT 또는 Claude 중 직접 선택
리서치 도구와 분석가 에이전트: GPT, Claude, 멀티모델(GPT+Claude) 중 선택
Copilot Studio: 드롭다운에서 모델 직접 지정
Copilot Cowork: Claude 기반, 현재 Frontier Program Preview

⚠️ 주의 — Anthropic 모델은 Azure가 아닌 AWS에서 호스팅됩니다. 데이터 거버넌스 정책을 별도로 확인하세요.

🔑 Editor's Pick — Copilot은 이제 하나의 모델이 아닌 플랫폼입니다. 작업의 성격에 따라 최적의 모델이 자동 선택되거나, 직접 고를 수 있습니다.

Editor's Note

Copilot은 빠르게 진화하고 있습니다. 하지만 도구가 아무리 좋아도, 작동 원리를 모르면 제대로 쓸 수 없습니다. 이번 달 실수모음집이 여러분의 Copilot 경험을 한 단계 업그레이드하는 계기가 되길 바랍니다.

Copilot Wave 3 상세 안내: Copilot Cowork, 멀티모델 인텔리전스, Agent 365

2026-03-10T00:00:00+00:00

Copilot Wave 3 상세 안내: Copilot Cowork, 멀티모델 인텔리전스, Agent 365

Microsoft는 2026년 3월 9일, Microsoft 365 Copilot Wave 3를 발표했습니다. 이번 발표의 핵심은 분명합니다. Copilot이 이제 단순히 답변을 생성하는 도구를 넘어, 실제 업무를 계획하고 실행하며, 여러 앱과 데이터를 넘나들며 결과를 만들어내는 실행형 AI로 진화하고 있다는 점입니다.

이번 Wave 3는 단일 기능 업데이트가 아니라, 다음과 같은 큰 축의 변화를 포함합니다.

Copilot Cowork를 통한 장시간·다단계 업무 위임
Word, Excel, PowerPoint, Outlook 안에서 동작하는 실행형 Copilot
Copilot Chat 중심의 에이전트 경험 확대
Claude와 OpenAI 모델을 함께 활용하는 멀티모델 인텔리전스
조직 차원의 에이전트 운영·보안·거버넌스를 위한 Agent 365
생산성, AI, 보안을 통합한 Microsoft 365 E7 출시

아래에서 이번 발표를 항목별로 자세히 정리해보겠습니다.

출처: Microsoft 365 Blog, Powering Frontier Transformation with Copilot and agents

이번 발표를 한 문장으로 요약하면

Wave 3는 Copilot을 “질문에 답하는 AI”에서 “일을 실제로 진행시키는 AI”로 전환하는 업데이트입니다.

기존의 Copilot이 이메일 초안, 문서 요약, 회의 정리처럼 사용자의 생산성을 높이는 데 강점이 있었다면, 이번 Wave 3는 그 다음 단계인 업무 실행(execution) 에 초점을 둡니다. 사용자가 결과를 지시하면 Copilot이 필요한 자료를 찾고, 작업 계획을 세우고, 앱 안에서 산출물을 만들고, 필요 시 승인 지점을 제공하면서 실제 업무를 진행시키는 방식입니다.

Microsoft는 이를 위해 Work IQ 기반의 컨텍스트 이해와, 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스, 그리고 멀티모델 전략을 함께 전면에 내세웠습니다.

1. Copilot Cowork: 장시간 실행형 업무 위임의 시작

이번 발표에서 가장 상징적인 기능은 Copilot Cowork입니다. Microsoft는 Anthropic과의 협력을 통해 Claude Cowork를 구동하는 기술을 Microsoft 365 Copilot 안으로 가져왔고, 이를 기반으로 장시간 실행되는 다단계 업무를 Copilot에 위임할 수 있게 했습니다.

Copilot Cowork의 핵심은 다음과 같습니다.

사용자가 원하는 결과 중심의 지시를 내리면 Copilot이 작업을 단계별 계획으로 전환
이메일, 회의, 채팅, 파일, 조직 데이터 등 Microsoft 365 전반의 문맥을 활용해 업무를 진행
실행 과정에서 진행 상태를 보여주고, 사용자가 중간에 수정, 승인, 일시 중지 가능
단일 프롬프트 응답이 아니라 몇 분 또는 몇 시간에 걸쳐 이어지는 업무 흐름 지원

Microsoft가 소개한 대표 시나리오는 다음과 같습니다.

캘린더 정리: 우선순위에 맞게 회의를 재조정하고 집중 시간을 확보
미팅 패킷 준비: 브리핑 문서, 분석 자료, 발표 자료, 후속 메일까지 연결된 산출물 생성
기업 리서치: 웹 자료와 업무 데이터를 기반으로 조사 메모, 요약, Excel 자료 정리
출시 계획 수립: 경쟁 분석, 가치 제안서, 고객 발표 자료, 마일스톤 초안 작성

중요한 점은, Cowork가 완전히 블랙박스로 동작하는 것이 아니라는 점입니다. Microsoft는 observable, transparent, controllable한 실행 경험을 강조하고 있으며, 사용자는 필요한 시점에 개입할 수 있습니다.

현재 Copilot Cowork는 일부 고객 대상 Research Preview로 테스트 중이며, 2026년 3월 말부터 Frontier program을 통해 더 넓게 제공될 예정입니다.

공식 Copilot Cowork 소개 영상

2. Word, Excel, PowerPoint, Outlook 안으로 들어온 실행형 Copilot

Wave 3의 두 번째 핵심 변화는 Copilot이 앱 바깥에서 초안을 던져주는 방식이 아니라, Word, Excel, PowerPoint, Outlook 안에서 실제 작업물을 직접 다듬고 완성하는 방식으로 진화했다는 점입니다.

Microsoft는 미리보기 단계에서 이 경험을 “Agent Mode”라고 불렀지만, 이제는 별도 모드가 아니라 Copilot의 기본 동작 방식 자체가 바뀌고 있다고 설명합니다.

앱별로 보면 다음과 같은 변화가 있습니다.

Word: 기존 문서를 더 완성도 높은 초안으로 재구성하고, 조직 문맥을 반영해 수정
Excel: 실제 수식과 구조를 반영한 스프레드시트 개선 및 분석 보조
PowerPoint: 조직의 레이아웃, 오브젝트 스타일, 브랜드 키트까지 이해한 발표자료 작성
Outlook: 메일 초안 생성뿐 아니라 실제 대화 흐름과 최근 문맥을 반영한 수정 및 정교화

출처: Microsoft 공식 데모, PowerPoint Agent 경험

이 경험의 장점은 분명합니다.

작업이 앱 안에서 그대로 이뤄지기 때문에 검토와 수정이 쉬움
결과물이 로컬에 흩어지는 대신 OneDrive와 SharePoint에 저장되어 협업 및 통제 용이
기존의 권한, 민감도 레이블, 보존 정책, 감사 정책을 그대로 적용 가능

배포 현황은 다음과 같습니다.

Excel과 Word는 일반 공급(GA)
PowerPoint와 Outlook은 향후 수개월 내 순차 롤아웃

3. Copilot Chat이 업무 시작점이 된다: Agents in Chat

모든 일이 문서에서 시작되지는 않습니다. 실제 업무는 종종 “이거 정리해줘”, “회의 하나 잡아줘”, “이 내용을 발표자료로 만들어줘” 같은 대화형 요청에서 시작됩니다. Microsoft는 이 점을 반영해 Copilot Chat을 채팅 기반 생성과 실행의 진입점으로 확장하고 있습니다.

Wave 3에서 Copilot Chat은 다음 역할을 맡습니다.

대화에서 바로 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 생성
회의 일정 조율, 팀 메일 작성 등 공통 업무 액션 수행
Word, Excel, PowerPoint, Outlook용 내장 에이전트와 연결
Apps SDK, MCP Apps 같은 개방형 표준 기반 앱과 에이전트 경험 수용

이 구조는 Copilot을 단순 챗봇이 아니라 업무 허브로 바꿉니다. Microsoft는 Dynamics 365, Power Apps, Adobe, Monday.com, Figma 등 다양한 경험이 Copilot Chat 안으로 들어와 실제 작업 맥락에서 연결될 수 있다고 설명합니다.

또한 조직 내부에서는 다음 두 축으로 에이전트 확장이 가능해집니다.

현업 사용자는 Agent Builder로 일상 업무용 에이전트를 손쉽게 생성
IT 및 비즈니스 리더는 Copilot Studio로 온보딩, 구매, 프로세스 자동화 등 더 복잡한 업무 프로세스 에이전트를 설계

현재 공개된 배포 정보는 다음과 같습니다.

Excel, Word, PowerPoint Agents는 Copilot Chat에서 GA로 롤아웃 중
Schedule from chat와 custom instructions는 현재 사용 가능
Send email from chat은 올해 봄부터 광범위하게 롤아웃 예정

4. 멀티모델 인텔리전스: Claude와 OpenAI를 함께 활용하는 Copilot

Wave 3에서 Microsoft가 강하게 내세운 또 하나의 메시지는 모델 선택의 유연성입니다. 조직 입장에서 특정 단일 모델 공급자에 종속되는 것은 리스크가 될 수 있고, 사용자 입장에서는 어떤 모델을 써야 하는지 매번 고민하는 것 자체가 마찰이 됩니다.

Microsoft 365 Copilot은 이 문제를 멀티모델 인텔리전스로 해결하려고 합니다.

Copilot이 작업에 맞는 모델을 자동으로 선택
사용자는 모델 이름보다 업무 결과에 집중 가능
최신 OpenAI 모델과 함께 Claude가 mainline chat in Copilot에 Frontier program 형태로 제공
모든 모델 사용은 엔터프라이즈 컨텍스트, 보안, 거버넌스 안에서 이루어짐

이 전략의 의미는 큽니다. 앞으로 Copilot은 “어떤 모델 기반이냐”보다, 업무 문맥을 얼마나 잘 이해하고 신뢰할 수 있게 실행하느냐로 차별화하려는 방향이 더 강해질 것으로 보입니다.

5. Agent 365: 에이전트 시대를 위한 관리·보안·거버넌스 컨트롤 플레인

Copilot과 에이전트가 확산될수록 조직에는 새로운 과제가 생깁니다. “누가 어떤 에이전트를 만들었는가”, “어떤 데이터에 접근하는가”, “어떤 행동을 수행했는가”, “규정 준수 상태는 어떤가” 같은 질문에 답할 수 있어야 합니다.

이를 위해 Microsoft는 Agent 365를 발표했습니다.

Agent 365는 에이전트를 위한 컨트롤 플레인(control plane) 으로, IT와 보안팀이 조직 전반의 에이전트를 한곳에서 관찰, 보호, 관리, 거버넌스할 수 있도록 설계됐습니다. Microsoft는 이를 기존 사용자 관리와 유사한 방식으로 운영할 수 있도록 하겠다고 설명합니다.

즉, 에이전트를 별도의 예외 시스템으로 다루는 것이 아니라 다음과 같은 기존 Microsoft 보안 체계와 연결하는 접근입니다.

Microsoft Admin Center 기반 관리 경험
Microsoft Defender 기반 보안 가시성
Microsoft Entra 기반 신원 및 접근 통제
Microsoft Purview 기반 거버넌스 및 규정 준수

Agent 365는 2026년 5월 1일 GA, 가격은 사용자당 월 15달러로 발표됐습니다.

출처: Microsoft 공식 데모, Agent 365 관리 경험

6. Microsoft 365 E7: 생산성, AI, 보안을 하나로 묶은 Frontier Suite

이번 발표는 기능만이 아니라, 이를 기업이 어떻게 구매하고 운영할지까지 포함하고 있습니다. Microsoft는 Microsoft 365 E7: The Frontier Suite를 새롭게 소개했습니다.

Microsoft의 설명에 따르면 E7은 다음 요소를 하나의 묶음으로 제공합니다.

Microsoft 365 Copilot
Agent 365
Microsoft Entra Suite
Microsoft 365 E5와 고급 Defender, Entra, Intune, Purview 보안 기능

이 패키지는 단순 라이선스 번들이 아니라, 사용자 생산성 + 에이전트 운영 + 보안·거버넌스를 하나의 운영 모델로 제시한다는 점에서 의미가 있습니다.

Microsoft 365 E7은 2026년 5월 1일 구매 가능, 가격은 사용자당 월 99달러로 안내됐습니다.

출처: Microsoft 365 Blog, Microsoft 365 E7: The Frontier Suite 구성표

이번 발표에서 특히 주목해야 할 포인트

이번 Copilot Wave 3는 기능 수가 많아서 복잡해 보이지만, 실제로는 세 가지 변화로 정리할 수 있습니다.

1. Copilot이 “생성”에서 “실행”으로 이동한다

이제 Copilot은 문장을 잘 쓰는 도구를 넘어, 계획을 세우고 결과물을 끝까지 밀어붙이는 실행 파트너로 발전하고 있습니다.

2. 업무 맥락이 훨씬 더 중요해진다

Wave 3 전반에는 Work IQ가 핵심 기반으로 깔려 있습니다. 파일 몇 개를 참고하는 수준이 아니라, 이메일, 회의, 채팅, 문서 관계, 조직 문맥까지 활용해 더 정확하고 실무적인 결과를 내는 방향입니다.

3. AI 확산의 핵심은 결국 신뢰다

Microsoft는 이번 발표에서 거의 모든 기능에 대해 보안, 가시성, 승인, 감사, 정책 적용을 함께 언급했습니다. 이는 앞으로 AI 도입의 성공 여부가 “모델 성능”만이 아니라, 조직이 안심하고 확산할 수 있는 운영 체계에 달려 있음을 보여줍니다.

조직이 지금 준비하면 좋은 항목

Copilot Wave 3를 본격적으로 활용하려면, 기능 이해보다 먼저 도입 우선순위와 운영 기준을 정리하는 것이 좋습니다.

우선 시나리오 선정: 회의 준비, 리서치, 일정 조정, 제안서 작성처럼 반복적이면서 문맥 의존도가 높은 업무부터 선정
데이터 거버넌스 점검: SharePoint, OneDrive, Teams, Outlook의 권한 구조와 민감도 레이블 상태 확인
에이전트 운영 기준 수립: 어떤 부서가 어떤 에이전트를 만들고 사용할 수 있는지 정책 정의
Frontier program 검토: Cowork 및 멀티모델 경험을 조기에 검증하려면 참여 여부 확인
보안·관리 조직 협업: Copilot 도입을 생산성 프로젝트가 아니라 보안·거버넌스 프로젝트와 함께 설계

특히 이번 발표는 현업 사용자만의 변화가 아니라, IT 관리자, 보안팀, Copilot Center of Excellence, 업무 혁신 담당자가 함께 준비해야 하는 단계로 넘어갔다는 신호로 보는 것이 맞습니다.

마무리

2026년 3월 9일 발표된 Copilot Wave 3는 Microsoft 365 Copilot이 본격적으로 실행형 AI 플랫폼으로 진입했음을 보여주는 업데이트입니다. Copilot Cowork는 장시간 업무 위임을 가능하게 하고, Word·Excel·PowerPoint·Outlook 안의 Copilot은 실제 산출물 제작 흐름을 바꾸며, Agents in Chat은 대화에서 바로 실행으로 이어지는 경험을 강화합니다. 여기에 멀티모델 전략, Agent 365, Microsoft 365 E7까지 더해지면서 Microsoft는 단순한 AI 기능 추가가 아니라 조직 전체의 업무 운영 모델을 새롭게 제시하고 있습니다.

앞으로 중요한 것은 “Copilot을 써볼까”가 아니라, 우리 조직의 어떤 업무를 Copilot과 에이전트에게 어떻게 위임하고, 어떤 통제 체계 안에서 확장할 것인가가 될 것입니다.

참고 자료

Microsoft AI Tour Seoul: 하루 만에 AI의 모든 것을 경험하는 법

2026-03-10T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · Cover Story · AI Tour Seoul 2026

Cover Story

Microsoft AI Tour Seoul

하루 만에 AI의 모든 것을 경험하는 법

3월 26일 서울 코엑스에서 열리는 Microsoft AI Tour Seoul을 앞두고, M365 Copilot과 Copilot Studio 관련 세션을 중심으로 행사 포인트를 정리했습니다. 처음 참가하는 분도 전체 흐름을 빠르게 이해하고, 자신의 관심사에 맞는 세션 동선을 잡을 수 있도록 구성했습니다.

창간호를 발행하며

안녕하세요. 월간 코파일럿 창간호를 펼쳐 주신 여러분께 진심으로 감사드립니다. AI는 이제 뉴스에서만 보던 이야기가 아닙니다. 직장에서, 학교에서, 일상에서 AI는 이미 우리 곁으로 성큼 들어왔습니다. 그런데 막상 "AI를 써보고 싶다"고 마음먹으면 어디서부터 시작해야 할지 막막하지 않으셨나요? 월간 코파일럿은 바로 그 막막함을 해소하기 위해 태어났습니다. 어렵고 복잡한 기술 언어 대신, AI를 실제 삶에 연결하는 이야기를 쉽고 재미있게 전달하는 것이 우리의 약속입니다. 편집부 드림

AI 축제가 서울에 온다

Microsoft AI Tour Seoul, 하루 만에 AI의 모든 것을 경험하는 법

3월 26일(목), 서울 코엑스에서 열리는 Microsoft AI Tour Seoul은 하루 동안 AI를 경험하고, 배우고, 직접 만들어볼 수 있는 자리입니다. 이번 행사에서는 어떤 이야기가 오가는지, 그리고 나에게 가장 적합한 세션은 무엇인지 월간 코파일럿이 한눈에 정리해 드립니다. 현장 참석이 어려운 분들께서는 온디맨드로 제공되는 녹화본을 시청하실 때 참고하시기 바랍니다.

그래서, AI Tour가 뭔가요?

Microsoft AI Tour는 전 세계 주요 도시를 순회하는 Microsoft의 글로벌 AI 플래그십 행사입니다. 서울은 그중에서도 손꼽히는 행사지로, 올해도 수천 명의 참가자가 모일 것으로 예상됩니다. 이 행사가 특별한 이유는 단순한 발표회가 아니기 때문입니다. 물론 Microsoft의 최신 AI 전략과 방향성을 한자리에서 들을 수 있는 키노트가 있습니다. 하지만 그것만이 전부는 아닙니다.

🎤 키노트

Microsoft Copilot과 Agent 전략, 그리고 AI Tour 전체의 방향성을 소개하는 오프닝 세션입니다.

📖 브레이크아웃

AI 활용 사례, 기술 전략, 보안 등 주제별 심층 세션을 골라 들을 수 있는 구간입니다.

🛠 핸즈온 워크숍

직접 만들고 실습하는 시간입니다. AI 도구를 내 손으로 다뤄보는 가장 실전적인 세션입니다.

⚡ 라이트닝 토크 · 🏪 부스 존

짧고 강렬한 세션으로 핵심 인사이트를 빠르게 흡수하고, 부스에서는 M365 Copilot과 Copilot Studio 데모를 직접 체험할 수 있습니다.

세션이 너무 많아요. 나는 뭘 들어야 하죠?

AI Tour에 처음 오는 분들이 가장 많이 하는 고민이 바로 이것입니다. 세션 목록을 처음 펼쳐보면 알파벳과 숫자로 가득 찬 코드들, 영어로 된 제목들 때문에 "내가 뭘 들어야 하지?"라는 막막함이 밀려옵니다. 그래서 월간 코파일럿이 직접 나섰습니다. M365 Copilot과 Copilot Studio와 직접 관련된 세션만 선별하고, 여러분의 상황에 맞게 초급, 중급, 고급 세 가지 길로 정리했습니다.

💡 나는 어느 트랙이 맞을까?

🟢 초급 트랙: AI가 뭔지는 알겠는데, 우리 회사에서 어떻게 쓸지 잘 모르겠다면 여기서 시작하면 됩니다.
🟡 중급 트랙: Copilot을 써본 적 있고, 이제 팀이나 업무에 적용해보고 싶다면 이 구간이 맞습니다.
🔴 고급 트랙: 직접 AI를 만들거나 조직 전체로 확장하는 전략이 필요하다면 고급 트랙으로 가면 됩니다.

Explorer

초급 · AI가 처음인 참가자

Builder & Operator

중급 · 직접 만들고 운영하기

Advanced & Security

고급 · 확장과 보안 전략

출발 전 필수 체크인: 키노트와 부스

어떤 트랙을 선택하든 모든 참가자에게 공통으로 추천하는 첫 번째 행선지는 바로 키노트와 부스 존입니다. 마치 처음 여행지에 도착해서 지도를 먼저 보는 것처럼, 전체 그림을 이해하고 나면 나머지 세션들이 훨씬 선명하게 보이기 때문입니다. 키노트에서는 Microsoft가 생각하는 AI의 미래와 Copilot의 방향성을 들을 수 있고, 두 개의 부스에서는 "M365 Copilot이 실제 업무에서 어떻게 쓰이는지"와 "Copilot Studio로 무엇을 만들 수 있는지"를 실제 데모로 눈앞에서 확인할 수 있습니다.

먼저 볼 것
키노트로 전체 방향을 이해하고, 부스에서 실제 활용 장면을 본 뒤에 세션을 고르면 훨씬 선명하게 보입니다.

👉 어디로 가야 할지 모르겠다면, 무조건 여기서 시작
키노트와 부스 존은 AI Tour 전체를 읽는 나침반입니다.

초급 트랙: Explorer

AI가 처음인 당신을 위한 입문 코스

"AI가 좋다는 건 알겠는데, 우리 팀에 도입하면 뭐가 달라지는 거죠?" 이 질문을 한 번이라도 해봤다면 바로 이 트랙입니다. 기술적인 내용보다는 실제 기업 사례와 왜 필요한가를 중심으로 구성된 세션들로 이루어져 있습니다.

[BRK320] Becoming a Frontier Firm with Copilot + Agents

AI 도입, 어디서 시작할까요?

Copilot과 AI 에이전트가 기업의 업무 방식을 어떻게 바꾸는지를 실제 기업 사례 중심으로 풀어내는 세션입니다. 숫자와 기술 이야기보다 "이런 회사가 이렇게 바꿨다"는 사례 중심이라 부담 없이 들을 수 있습니다.

[LTG121-KR] 우리 팀에 어떤 AI Agent가 필요할까?

단 3가지 질문으로 AI 도입 계획을 세우는 프레임워크

한국어로 진행되는 세션으로, 어디서부터 AI 에이전트 도입을 시작해야 할지 막막한 분들을 위한 실용적인 비즈니스 케이스 프레임워크를 제공합니다. 우리 팀의 어떤 문제를 AI가 해결할 수 있을지 고민해보고 싶은 분께 잘 맞습니다.

[LTG127-KR, LTG120-KR] AI Tour 에이전톤: 로우코드 부문 우승 사례

AI로 무엇까지 만들 수 있을까요?

실제 대회에서 우승한 Copilot Studio 기반 AI 에이전트 두 가지 사례를 고객의 목소리로 직접 소개합니다. 로우코드 환경에서도 이 정도 수준의 에이전트를 구현할 수 있다는 점을 짧고 강렬하게 전달하는 라이트닝 토크로, 오전 11시 20분(효성)과 오후 1시 40분(DLENC), 두 차례에 걸쳐 로우코드 부문 우승 사례가 공개됩니다. 현업의 고민이 어떻게 AI 에이전트로 구현되었는지 직접 확인해 보세요.

[LTG170] Copilot으로 완성하는 조직의 Work IQ

에이전트 확산부터 ROI로 증명한 엔드투엔드 실행 사례

Copilot을 단순히 도입하는 데서 나아가, 조직 전반의 Work IQ를 실질적으로 끌어올린 KT AX CoE의 실행 여정을 살펴봅니다. 에이전트 확산과 변화관리, 그리고 ROI로 증명된 성과까지—Copilot을 조직의 성과로 연결한 엔드투엔드 전략을 소개합니다.

[LTG124] Accelerate your AI transformation with Surface Copilot+ PCs

AI는 소프트웨어만이 아닙니다. 디바이스도 바뀌고 있습니다

Copilot+ PC라는 새로운 디바이스 카테고리와 온디바이스 AI를 소개합니다. 내 노트북이 AI를 얼마나 잘 도와줄 수 있는지 고민해본 적 있다면 흥미롭게 들을 수 있는 세션입니다.

중급 트랙: Builder & Operator

이제 직접 만들고 운영해볼 차례

Copilot이 무엇인지는 이미 알고 있고, 이제 실제로 팀에 적용하거나 직접 만들어보고 싶은 단계입니다. IT 담당자, 기획자, 코딩을 조금 아는 Citizen Developer라면 이 트랙이 잘 맞습니다.

[BRK330] Boost impact with AI apps and agents

Copilot Studio와 Power Platform의 조합으로, 비즈니스에 AI를 연결하다

Copilot Studio와 Power Platform을 활용해 AI 앱과 에이전트를 실제 비즈니스 프로세스에 어떻게 적용할 수 있는지를 구체적으로 보여주는 세션입니다. 우리 조직의 업무 흐름에 AI를 더하면 어떤 변화가 가능한지, 국내외 Copilot Studio 기반 에이전트 사례를 통해 실질적인 인사이트를 제공합니다. AI를 개념 검증을 넘어 실제 업무 혁신의 도구로 연결하고 싶은 분들께 적합한 세션입니다.

[BRK422] IT Excellence in the AI era: Copilot and agents

AI를 도입한 뒤, 어떻게 통제하고 관리할 것인가

Copilot Control System과 Admin Center를 중심으로, IT 부서가 Copilot과 에이전트를 어떻게 안전하고 효율적으로 운영할 수 있는지 설명하는 세션입니다.

[WRK532] Building agentic solutions with Copilot Studio

직접 만들어보는 Copilot Studio 핸즈온 워크숍

이 세션은 듣는 것이 아니라 직접 만드는 시간입니다. Copilot Studio에서 에이전트를 구현해보고, Agent Flows와 MCP 기반 에이전트를 손으로 구축해볼 수 있습니다. 노트북을 챙겨가는 편이 좋습니다.

고급 트랙: Advanced & Security

엔터프라이즈 규모로 확장하는 전략

Copilot을 조직 전체로 확장하거나, 멀티 에이전트 시스템을 설계하거나, 보안과 거버넌스를 책임지는 분들을 위한 트랙입니다. 전문 개발자, IT 아키텍트, 보안 담당자라면 이 트랙이 적합합니다.

[BRK431] Advanced Agent development with Copilot Studio

혼자 움직이는 AI, 함께 움직이는 AI

여러 에이전트가 역할을 나누고 협력하는 멀티 에이전트 구조와 고급 오케스트레이션 기법을 다룹니다. 자율적으로 의사결정을 내리는 에이전트를 어떻게 설계할지 엿볼 수 있는 세션입니다.

[WRK523] Copilot Ready: Strategy, Data, and Security

AI 도입 전후, 반드시 챙겨야 할 3가지

데이터 준비, 보안 체계, 거버넌스, 그리고 Shadow AI 대응까지 전략적으로 다루는 워크숍입니다. 도입을 검토 중인 조직의 IT 책임자라면 특히 유용합니다.

[LTG122] Copilot Control System: Secure, Manage, Measure

AI를 쓰는 것보다 잘 관리하는 것이 더 중요합니다

Copilot과 에이전트 사용 현황을 어떻게 측정하고 통제할지를 다루는 라이트닝 토크입니다. 조직의 AI 거버넌스에 관심 있다면 놓치기 아까운 세션입니다.

한눈에 보는 나만의 AI Tour 로드맵

레벨	추천 대상	추천 세션 흐름
🟢 초급 · Explorer	현업 사용자 · 팀 리드 · 의사결정자	키노트/부스 → BRK320 → LTG127-KR → LTG120-KR → LTG124 → LTG121-KR
🟡 중급 · Builder	IT 담당자 · 기획자 · Citizen Developer	키노트/부스 → LTG170 → BRK330 → BRK422 → WRK532
🔴 고급 · Advanced	전문 개발자 · IT 아키텍트 · 보안 담당자	키노트/부스 → WRK523 → LTG122 → BRK431

발표 진행 순서를 기준으로 추천 코스를 제안드리되, 일부 세션은 동시간대에 진행될 수 있으니 관심 세션 위주로 일정을 계획해 보시기 바랍니다.

마지막으로 드리는 한 마디

AI Tour는 AI에 대한 호기심이 있는 사람이라면 누구에게나 열려 있는 행사입니다. 기술을 몰라도 됩니다. 코딩을 할 줄 몰라도 됩니다. "AI가 나와 무슨 관계가 있을까?"라는 질문 하나만 가지고 오셔도 충분합니다. 3월 26일 목요일, 서울 코엑스에서 월간 코파일럿 독자 여러분과 함께하기를 기대합니다.

📅 일시: 2026년 3월 26일 목요일
📍 장소: 서울 코엑스 COEX

AI Tour Agenthon Seoul 2026: 전체 여정과 우승팀 발표

2026-03-10T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · AI Tour Seoul 2026

---

Special Feature

AI Tour Agenthon Seoul 2026

전체 여정과 우승팀 발표

지난 1월 말부터 3월 초까지, 한국마이크로소프트가 주관한 'AI Tour Agenthon Seoul 2026'이 약 5주간의 대장정을 마쳤습니다. 113팀이 도전에 나섰고, 71팀이 실제로 작동하는 AI 에이전트를 완성해 제출했습니다. 단순한 아이디어 경진대회가 아니라, 현업에 바로 배포할 수 있는 에이전트를 직접 만들어야 했던 만큼 그 과정과 결과물이 남다릅니다. 앞으로 월간 코파일럿을 통해 에이전톤의 이야기를 하나씩 공유드릴 예정입니다. 오늘은 그 첫 번째로, 전체 행사가 어떻게 구성되고 운영되었는지 오버뷰를 먼저 소개해 드립니다.

🤖 에이전톤이란 무엇인가?

에이전톤(Agenthon)은 단순한 해커톤이 아닙니다. Microsoft AI 솔루션을 활용해 실제 업무에 배포 가능한 AI 에이전트를 직접 설계하고 완성하는 실전형 빌드 프로그램입니다. 기존 해커톤이 '아이디어 발표'에 머무른다면, 에이전톤은 다릅니다. 참가 팀들은 처음부터 끝까지 실제로 작동하는 에이전트를 만들어야 합니다. 발표 슬라이드가 아니라, 데모로 증명해야 하는 자리입니다.

AI Tour 공식 부대 행사
이번 에이전톤은 Microsoft AI Tour Seoul 2026의 공식 부대 행사로 진행되었습니다. AI Tour는 Microsoft가 전 세계 주요 도시에서 개최하는 기술 컨퍼런스로, 서울 행사에서는 수천 명의 개발자와 IT 리더들이 모인 자리에서 에이전톤 우승팀이 라이트닝 토크 무대에 서게 되었습니다.

---

🧭 두 개의 트랙, 하나의 목표

이번 에이전톤은 참가자의 기술 역량과 니즈에 맞춰 두 개의 트랙으로 운영되었습니다. 개발 배경에 관계없이 누구나 AI 에이전트 개발에 도전할 수 있도록 설계된 구조입니다.

Low-Code Track

개발 배경이 다양해도 도전할 수 있도록 설계된 진입형 트랙

Pro-Code Track

실제 동작하는 에이전트를 깊이 있게 구현하는 확장형 트랙

Low-Code Track

🛠 핵심 기술: Microsoft Copilot Studio

Copilot Studio를 핵심 플랫폼으로 활용해 AI 에이전트를 개발하는 트랙입니다. Power Platform과의 연동을 통해 코딩 없이도 실질적인 업무 자동화와 비즈니스 가치를 빠르게 구현할 수 있습니다. IT 전문가부터 현업 담당자까지, 기술 장벽을 낮춘 접근 방식으로 다양한 직군이 참여했습니다.

Pro-Code Track

🛠 핵심 기술: Azure AI Foundry · Azure OpenAI

Azure AI Foundry 또는 Azure OpenAI 기술을 기반으로 에이전트를 개발하는 트랙입니다. 커스텀 로직, API 연동, 확장 가능한 아키텍처 설계까지, 엔터프라이즈 현장에 즉시 배포 가능한 수준의 정교한 에이전트를 목표로 합니다. 개발자, 데이터 엔지니어, AI 아키텍트들이 주로 참여했습니다.

트랙은 달랐지만, 목표는 하나였습니다 👉 "현업에서 바로 쓸 수 있는 AI 에이전트 완성"

---

📅 한 달간의 여정: 타임라인

에이전톤은 단발성 이벤트가 아니었습니다. 1월 말부터 3월 초까지 약 5주에 걸쳐, 팀들이 단계적으로 성장하고 에이전트를 완성해 나가는 구조로 설계되었습니다.

운영 포인트
단발성 행사 대신, 약 5주 동안 팀이 학습하고 개선하며 결과물을 완성하는 성장형 구조로 운영되었습니다.

1월 말

온라인 오리엔테이션 킥오프
113팀의 여정이 공식 시작. 에이전톤의 목표, 규칙, 평가 기준, 트랙별 기술 스택 안내. 처음 보는 팀들이 에이전트 개발의 세계로 첫발을 내딛은 날.

2월 초

로우코드 트랙 오프라인 교육
Copilot Studio 핵심 기능 실습, Power Platform 연동 방법, 에이전트 설계 패턴 교육. 손으로 직접 만들어보는 워크숍 방식으로 진행되며 “이렇게 쉽게 된다고?”라는 반응이 쏟아졌던 날.

2월 중순

프로코드 트랙 오프라인 교육
Azure AI Foundry 아키텍처 심화, Azure OpenAI API 연동 실습, 오케스트레이션 패턴과 RAG 구현까지. 현업 시나리오 기반의 핸즈온으로 진행.

2월 말

팀별 1:1 코칭 세션
각 팀의 에이전트 설계를 마이크로소프트 전문가들이 직접 리뷰. 기술적 막힘, 아이디어 검증, 현업 적용 가능성 피드백까지 제공했고, 이 과정에서 많은 팀들이 방향을 재정비했습니다.

3월 초

파이널 스퍼트 데이 & 결과물 제출
마감을 앞둔 마지막 집중 완성 구간. 총 71팀이 실제로 작동하는 에이전트를 제출했고, 준결승 심사를 거쳐 트랙별 Top 10팀이 선발되었습니다.

3월 6일

🏆 AI Tour Seoul 2026 — 라이트닝 토크 & 우승팀 발표
수천 명이 모인 AI Tour 현장, 라이트닝 토크 무대에서 두 트랙의 우승팀이 최종 발표를 진행했습니다. 에이전톤의 여정이 고객 사례로 이어지는 순간이었습니다.

---

🏁 그리고, 결승선에 도달한 팀들

총 113팀이 등록했고, 그 중 71팀이 실제로 작동하는 에이전트를 제출하며 완성자가 되었습니다. 단순한 참가율이 아닙니다. 아이디어를 결과물로 증명한 팀들의 비율입니다. 치열한 준결승 심사를 거쳐 트랙별 Top 10팀이 최종 무대에 올랐습니다. 심사 기준은 기술 완성도, 현업 적용 가능성, 문제 해결력 세 축으로 진행되었습니다.

113

등록 팀

실제 제출 완료 팀

113팀
도전

71팀
완성

단 2팀
정상

심사 기준
업무 페인포인트 명확성 · Agent 주도 End‑to‑End 설계 · 엔터프라이즈 배포 완성도 · 보안/Responsible AI · 조직 확산 가능성

---

🏆 2026 에이전톤 우승팀 발표

Low-Code · Pro-Code 두 트랙의 챔피언

[ Low-Code Track ]

👑

WINNER

초비상팀

Copilot Studio 기반

Copilot Studio 기반. 로우 코드로 이걸 만들 수 있다고? 다음 호에서는 Low-Code 트랙 우승 사례부터 순서대로 공개합니다.

[ Pro-Code Track ]

👑

WINNER

NPU팀

Azure AI Foundry · Azure OpenAI 기반

엔터프라이즈 현장에 그대로 꽂히는 수준.

---

📖 다음 호 예고 · NEXT ISSUE

우승 에이전트, 어떻게 만들었을까?

월간 코파일럿은 앞으로 매호마다 우승 AI 에이전트 사례를 깊이 있게 살펴봅니다. 어떤 문제를 풀었는지, 왜 그 기술을 선택했는지, 현업에서 실제로 어떤 변화가 생겼는지, 발표 슬라이드 한 장으로는 절대 담을 수 없는 진짜 이야기를 꺼냅니다. 다음 호부터는 Low-Code 트랙 우승 사례를 시작으로, 로우코드만이 가진 접근 방식과 현업 적용 포인트를 소개합니다. Pro-Code 트랙의 에이전트 사례도 함께 다루며, 두 트랙 간의 차이점도 짚어드릴 예정입니다.

매달 한 개씩 공개될 에이전트 사례들, 기대해주셔도 좋습니다!

작게, 자주: 조직의 AI 습관을 만드는 법

2026-03-10T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · Adoption Story · Nudge App

Adoption Story

작게, 자주: 조직의 AI 습관을 만드는 법

Copilot을 ‘쓰이게’ 만드는 넛지 앱 이야기

반복의 힘으로 설계한 Copilot 정착 전략, Nudge App

“Copilot을 도입했는데, 현업에서는 왜 기대만큼 활용되지 않을까?”
Copilot을 도입한 뒤, 조직 안에서는 종종 이런 질문이 나온다. “Copilot을 쓰고는 있는데, 잘 쓰고 있는 걸까?”
인상적인 데모와 킥오프 세션을 거쳐 현업에 배포되지만, 시간이 지나 다시 지표를 들여다보면 활용은 기대만큼 늘지 않은 경우도 많다. 이는 도구의 문제가 아니라, 새로운 방식의 일이 습관으로 자리 잡기까지 필요한 시간과 설계의 문제에 가깝다.
Microsoft WorkLab의 조사에 따르면, AI가 업무에 자연스럽게 스며들기까지는 일정한 시간이 필요하다. 초기의 호기심이 지나간 뒤, 약 11주가 지나면서부터 AI 활용이 일시적 실험을 넘어 업무 습관으로 전환되는 경향을 보였다. Microsoft 한국 팀이 글로벌 사례를 한국 조직에 맞게 재설계한 넛지 앱(Nudge App)은 이 지점에서 출발했다. Copilot을 ‘배워야 하는 도구’가 아니라, 일하다가 자연스럽게 한 번 눌러보게 되는 경험으로 만들기 위해서다.

핵심 관점
Copilot 정착의 문제는 기능 학습보다도, 실제 업무 맥락에서 자연스럽게 한 번 눌러보게 만드는 설계에 가깝습니다.

문제의 본질: "알아도 안 쓴다"는 역설

대부분의 AI 도입 실패는 기술 부족이 아니라 사용 맥락의 부재에서 온다. 임직원들은 코파일럿이 무엇을 할 수 있는지 '알고는' 있지만, 막상 업무 중에는 "무엇을 물어야 할지 모른다"거나 "일회성 교육으로 끝났다"는 이유로 외면한다. 넛지 앱은 이 간극을 메우기 위해 5주간, 매주 3개의 프롬프트를 팀즈 1:1 채팅으로 직접 전달한다. 복잡한 매뉴얼도, 긴 교육 세션도 필요 없다. 사용자는 카드 속 버튼 하나만 누르면 코파일럿 챗이 열리고, 프롬프트는 이미 입력되어 있다. "생각할 틈을 주지 않는" 자연스럽게 실행되도록 설계된 작은 개입(nudge)을 제공한다.

설계 원리
매뉴얼보다 빠른 실행, 설명보다 한 번의 클릭, 학습보다 반복 경험.

Nudge App이란 무엇인가

Nudge App은 Teams 채팅을 통해 Copilot을 자연스럽게 써보게 도와주는 작은 안내 도구다. 정해진 사용자에게 정기적으로 메시지가 오고, 그 안에는 바로 눌러서 써볼 수 있는 Copilot 질문 버튼이 들어 있다. 별도의 앱 설치나 복잡한 설정은 필요 없다. 메시지 속 버튼을 한 번 누르면, Copilot이 바로 열린다. 핵심은 ‘설명’이 아니라 ‘즉시 실행’이다. 긴 가이드 문서 대신, 지금 바로 써볼 수 있는 질문 몇 개를 업무 흐름 한가운데로 가져온다.

정기 메시지
Teams 1:1 채팅으로 전달

즉시 실행
버튼 한 번으로 Copilot 시작

한국 업무 환경에 맞게 다시 설계하다

Nudge App은 해외 사례를 그대로 가져온 도구가 아니다. 한국 조직의 업무 방식과 반응 속도를 고려해, 읽는 부담은 줄이고 실행은 빠르게 다시 설계했다.

긴 설명 대신, 한눈에 이해되는 메시지
선택지를 줄여 고민 없이 바로 실행
가볍게 눌러본 경험이 실제 업무로 이어지도록 구성

이는 단순한 번역이나 현지화가 아니라, 우리 조직에서 실제로 잘 쓰이게 만들기 위한 재해석이다.

반복이 만드는 습관: 넛지의 과학

‘넛지’라는 방식에서 출발했다. ‘넛지(Nudge)’는 강요하지 않고, 자연스럽게 행동을 이끌어내는 작은 계기를 뜻한다. 꼭 하라고 말하지 않아도, 선택하기 쉬운 방향을 살짝 보여주는 방식이다. Nudge App은 이 아이디어를 Copilot 활용에 적용했다.

무엇을 물어봐야 할지 고민하지 않아도 되고
늘 같은 Teams 채팅에서
짧고 바로 써볼 수 있는 질문을 반복해서 만난다

이 작은 경험이 쌓이면서 Copilot은 ‘특별한 AI’가 아니라, 그냥 늘 쓰는 업무 도구로 인식되기 시작한다. 한 번의 큰 교육보다, 작지만 반복되는 실행 경험이 행동을 바꾼다는 점에 주목한 설계다.

넛지의 핵심
‘특별한 AI’를 소개하는 것이 아니라, ‘늘 쓰는 업무 도구’로 인식되도록 반복 경험을 쌓게 만드는 것.

프롬프트 3개, 그리고 5주

Nudge App 캠페인은 5주 동안, 매주 3개의 질문을 전달하는 구조로 설계되어 있다. 단순한 메시지 발송이 아니라, 사람이 익숙해지는 속도를 고려한 흐름이다.

1–2주차: 가볍게 눌러보며 흥미를 느끼는 단계
3–5주차: 메일 작성, 문서 정리, 미팅 준비처럼 실제 업무에 활용하는 단계

질문 개수를 일부러 줄인 이유도 여기에 있다. 한 번에 많은 기능을 보여주기보다, “이것 하나만 눌러보세요”라는 명확한 행동이 사용의 문턱을 낮춘다.

1–2주차
흥미 유발 · 첫 클릭 경험

3–5주차
메일, 문서, 미팅 준비 등 실무 적용

AI 도입 담당자가 던져야 할 질문

넛지 앱 사례는 기업 AI 도입 전략에 세 가지 질문을 던진다.

"우리는 도구를 도입했는가, 아니면 사용 맥락까지 설계했는가?"

AI를 구매하는 일은 시작일 뿐이다. 더 중요한 것은, 업무 흐름 속에서 자연스럽게 사용되도록 설계되어 있는가다.

"한 번의 교육으로 끝낼 것인가, 반복되는 경험으로 익숙해지게 할 것인가?"

대규모 킥오프보다 중요한 건 지속 가능한 접점 설계다. 짧지만 자주 만나는 실행 기회가 실제 사용을 만든다.

"글로벌 베스트 프랙티스를 그대로 쓸 것인가, 우리 조직에 맞게 재해석할 것인가?"

좋은 사례도 그대로 가져오면 잘 작동하지 않을 수 있다. 조직의 문화와 업무 방식에 맞게 다시 설계하는 과정이 AI 활용의 성패를 가른다.

도입 담당자를 위한 3가지 질문
도구를 샀는가, 사용 맥락까지 설계했는가? · 교육을 했는가, 반복 경험을 만들었는가? · 사례를 번역했는가, 조직에 맞게 재해석했는가?

작지만 충분한 시작

넛지 앱은 화려한 AI 기술을 내세우지 않는다. 우리가 이미 쓰고 있는 Teams 채팅을 활용해, 한 번 눌러보게 만드는 계기를 만들었을 뿐이다. AI 도입의 성공은 기능 목록에 있지 않다. “월요일 아침, 직원들이 정말 한 번 열어볼까?” 이 질문에 답할 수 있느냐가 중요하다. 넛지 앱은 그 이유를 매주 조용히 건넨다. 부담 없는 질문 3개로, Copilot을 자연스럽게 써보게 만든다. 그리고 시간이 지나면 Copilot은 더 이상 ‘새로운 도구’가 아니라 일할 때 곁에 있는 익숙한 도움이 된다. 작은 시작이지만, 조직의 AI 문화를 바꾸기에는 충분하다.

[BOX] 넛지 앱 핵심 구성 요소

전달 방식: Microsoft Teams 1:1 채팅 (어댑티브 카드)
기간: 5주 × 매주 3개 프롬프트
카드 유형: 복사형(프롬프트 복사) / 버튼형(클릭 시 코파일럿 챗 자동 실행)
프롬프트 설계: 1-2주차 흥미 유발 → 3-5주차 업무 활용 중심
기대 효과: Copilot 활용 습관화 및 업무 정착

선생님, 로그인부터 막히셨나요?

2026-03-10T00:00:00+00:00

Monthly Copilot · Education Story · Copilot Accessibility

Education Story

선생님, 로그인부터 막히셨나요?

Microsoft Elevate팀 정주원 매니저가 AI와 함께 만든 교육 혁신의 시작점

"Microsoft Copilot으로 수업 지도안을 쓰고 싶은데, 계정을 못 찾겠어요."

문제의 시작
훌륭한 AI 도구가 있어도, 로그인 단계에서 멈추면 도입은 시작되지 않습니다.

2024년, 전국의 교실에서 AI 활용 수업이 화두로 떠올랐다. 하지만 정작 많은 교사들은 첫 관문에서 좌절했다. 17개 시도교육청마다 다른 Microsoft 365 가입 경로, 복잡한 인증 절차, 학교를 옮길 때마다 반복되는 데이터 마이그레이션 문제. AI 시대를 맞이하기 위한 인프라 접근 자체가 장벽이 되어버린 것이다. Microsoft Elevate Korea 팀에서 AI Skilling 프로젝트를 수행하던 정주원 매니저는 교육 현장의 이 현실을 목격하며 생각했다. '훌륭한 AI 도구가 있는데, 선생님들이 로그인 단계에서 포기하는 모습을 보니 가슴이 아팠습니다. Microsoft AI의 훌륭한 기능들을 제대로 알리고 싶었지만, 첫 단계인 계정 로그인에서 포기하는 선생님들을 보며 누구나 직관적으로 따라 할 수 있는 친절한 안내가 절실하다'고. 그렇게 탄생한 것이 바로 전국 초중고 교사를 위한 Microsoft 365 & Copilot 통합 안내 웹사이트다. 흩어진 정보를 한곳에 모으고, AI 챗봇으로 맞춤형 해결책을 제시하는 이 사이트는 특별한 점이 하나 더 있다. 바로 AI의 도움으로 개발된 AI 서비스라는 것이다. AI가 AI를 만드는 시대, 그 현장 속으로 들어가 보자.

코드를 모르는 사람도 개발자가 되는 시대

"저는 전문 웹 디자이너가 아닙니다. 하지만 AI와 자연어로 대화하는 '바이브 코딩'만으로 제가 기획한 세련된 디자인을 완벽하게 구현해냈죠."

"저는 전문 웹 디자이너가 아닙니다. 하지만 AI와 자연어로 대화하는 '바이브 코딩'만으로 제가 기획한 세련된 디자인을 완벽하게 구현해냈죠." 정주원 매니저의 말처럼, 이 프로젝트는 전통적인 개발 방식과는 확연히 달랐습니다.

핵심 키워드
바이브 코딩 · Tailwind CSS · Azure Functions · 엔터프라이즈 보안성

그는 AI에게 자신이 원하는 화면을 설명했고, AI는 즉시 Tailwind CSS를 활용한 모던한 코드로 답했다. 하지만 AI의 역할은 단순히 코드를 작성하는 것에 그치지 않았다. 개발 과정에서 AI는 기술 자문가이자, 때로는 시니어 개발자처럼 보안 설계를 점검하고, 트러블슈팅까지 도맡았다. 특히 프론트엔드에 에이전트 시크릿 키를 두려던 초기 설계의 위험성을 AI가 먼저 지적했을 때, 정 매니저는 놀라움을 금치 못했다. "마치 옆에서 시니어 개발자가 코드 리뷰를 해주는 느낌이었습니다. AI의 제안에 따라 Azure Functions를 활용한 토큰 발급 구조로 전환하면서, 보안성을 엔터프라이즈급으로 끌어올릴 수 있었죠."

하지만 AI를 맹신해서는 안 된다는 교훈

물론 모든 과정이 순탄했던 것만은 아니다. 정주원 매니저는 AI가 제안한 코드를 검증 없이 붙여넣었다가 큰 낭패를 본 경험도 있다고 고백했다. "AI는 제 프로젝트의 라우팅 구조나 환경에 대한 완전한 맥락을 갖고 있지 않습니다. 코드를 맹신하면 안 된다는 걸 절실히 깨달았죠." 그 이후로 그는 AI의 제안을 받아들이기 전, 로컬(Vite)과 배포(GitHub Pages) 환경의 차이점, 파일 시스템의 특성 등을 직접 크로스 체크하며 한 번 더 검증하는 습관을 들였다. 이런 경험은 AI 시대를 살아가는 우리 모두에게 중요한 교훈을 준다. AI는 강력한 협업 파트너이지만, 최종 의사결정자는 여전히 사람이어야 한다는 것. 특히 보안이나 아키텍처처럼 중요한 결정에서는 AI의 제안을 비판적으로 검토하고, 자신의 상황에 맞게 조정하는 능력이 필요하다.

교훈
AI는 빠른 조력자이지만, 보안과 구조 결정의 최종 책임자는 여전히 사람입니다.

"인천교육청 소속인데 비밀번호를 까먹었어요"

이 사이트의 진짜 핵심은 사용자를 맞이하는 Copilot 에이전트 챗봇이다. 새 학기가 시작되는 3월, 전국의 교사들은 비슷하면서도 제각각인 문제로 고민한다. "우리 교육청 M365 가입 링크는 어디 있지?", "학생 인증은 어떻게 하지?", "학교를 옮겼는데 OneDrive 데이터는 어떻게 옮기지?" 이런 질문들은 교육청마다, 상황마다 답이 조금씩 다르기 때문에 일반적인 FAQ로는 해결하기 어렵다. 그래서 정주원 매니저는 단순한 정보 제공을 넘어, 대화를 통해 사용자의 상황을 파악하고 맞춤형 솔루션을 제시하는 AI 에이전트를 만들었다. "인천교육청 소속인데 비밀번호를 까먹었어요"라고 물으면, 챗봇은 인천교육청의 비밀번호 재설정 절차를 안내한다. "Copilot으로 수업 지도안 어떻게 쓰나요?"라고 물으면, 교육 현장에 특화된 Copilot 활용 팁을 제공한다. 복잡한 검색과 클릭 없이, 대화 한 번으로 내게 딱 맞는 Microsoft 365 교육 환경 세팅을 완성하는 것, 그것이 이 사이트가 제공하는 진짜 가치다.

이 사이트의 진짜 가치
복잡한 검색과 클릭 없이, 대화 한 번으로 내 상황에 맞는 Microsoft 365 교육 환경 세팅을 완성하게 돕는 것.

무료로, 안전하게, 빠르게 만드는 법

기술 스택 선택에도 철학이 담겨 있었다. 정 매니저는 GitHub Pages를 통해 소스코드 저장과 호스팅을 동시에 해결했고, GitHub Actions로 CI/CD 파이프라인을 구축해 코드를 푸시하면 자동으로 빌드되고 배포되는 환경을 만들었다. "무료이면서도 안정적이고, 개발자 경험이 훌륭한 조합이었습니다." 물론 정적 웹 호스팅이라는 한계도 있었지만, Azure Functions라는 서버리스 API를 연동해 백엔드 처리가 필요한 부분을 완벽하게 보완했다. Tailwind CSS를 선택한 이유도 명확했다. "별도의 CSS 파일 없이 JavaScript 안에서 직관적인 유틸리티 클래스로 즉각 스타일링이 가능해 개발 속도가 압도적으로 빠릅니다." 코드가 다소 길어 보일 수 있다는 단점도 있지만, React의 컴포넌트 단위 분리로 충분히 깔끔하게 관리할 수 있었다. 결국 모든 선택은 '빠르게 만들고, 안전하게 운영하고, 사용자에게 부드러운 경험을 제공한다'는 일관된 원칙 아래 이루어졌다.

GitHub Pages
무료 호스팅

GitHub Actions
자동 배포

Azure Functions
백엔드 보완

AI 시대, 진짜 혁신은 '접근성'에서 시작된다

이 프로젝트가 우리에게 던지는 메시지는 분명하다. 화려한 AI 기능보다 중요한 것은 누구나 그 기능에 닿을 수 있도록 하는 것이다. 아무리 뛰어난 AI 도구가 있어도, 로그인 링크를 찾지 못해 포기하는 사람이 있다면 그것은 진정한 혁신이 아니다. Microsoft Elevate팀의 정주원 매니저가 AI와 협업해 만든 이 작은 웹사이트는, 전국 수만 명의 교사와 학생들이 AI 시대로 나아가는 첫걸음을 돕고 있다. 그리고 이 이야기는 우리 모두에게 가능성을 보여준다. 전문 개발자가 아니어도, AI와 대화하며 아이디어를 현실로 만들 수 있다는 것. 물론 AI를 비판적으로 검증하는 지혜도 함께 필요하지만 말이다. "선생님, 이제 로그인 걱정 없이 Copilot과 함께 수업을 시작하세요." 이 한 문장에 담긴 따뜻함이, 어쩌면 AI 시대가 나아가야 할 방향을 보여주는 것은 아닐까.

사이트 바로가기

📌 사이트 바로가기
microsoft-elevate.com

한 줄 요약

🎯 한 줄 요약
"복잡한 검색 없이, 대화 한 번으로 내게 딱 맞는 Copilot 교육 환경 세팅을 완성합니다!"

이 기사는 AI 도구가 어떻게 또 다른 AI 서비스를 탄생시키는지 보여주는 생생한 사례입니다. 월간 코파일럿은 앞으로도 AI와 함께 만들어가는 혁신의 현장을 여러분께 전하겠습니다.