AI 도구를 고를 때 기능보다 먼저 봐야 할 5가지

1. 먼저 ‘AI를 쓴다’가 아니라 한 가지 일을 정합니다

‘업무에 AI를 도입한다’는 목표는 너무 넓어서 어떤 도구도 좋아 보이게 만듭니다. 평가 장면을 한 문장으로 좁혀야 비교가 시작됩니다.

예를 들어 ‘매주 월요일 지난주 고객 메모를 읽고 우선 연락할 10개 계정을 정한다’처럼 입력, 원하는 출력, 사람이 최종 검토할 지점을 함께 정하세요. 이 장면을 끝까지 처리하지 못하면 다른 기능이 많아도 점수를 높게 줄 이유가 없습니다.

2. 같은 자료로 세 번 반복해 재현성을 봅니다

첫 답변이 인상적인지는 구매 판단에 약한 증거입니다. 같은 실제 자료, 같은 지시문, 같은 평가표로 최소 세 번 실행하고 ‘쓸 수 있는 결과’까지 몇 번 수정했는지 기록하세요.

• 완료 여부
• 수정 횟수
• 사실 오류 또는 누락
• 최종 검토까지 걸린 시간

직접 테스트하지 않은 제품은 이 항목을 추정 점수로 채우지 말고 ‘미검증’으로 두는 편이 안전합니다.

3. 점수와 별개로 바로 탈락시키는 3가지 조건

총점이 높더라도 아래 조건 중 하나가 해결되지 않으면 도입을 보류하는 것을 권합니다.

• 데이터 정책을 확인할 수 없음 — 내가 쓰는 정확한 요금제의 학습·보관·삭제 조건이 불명확함
• 중요 결과를 회수할 방법이 없음 — 표준 파일이나 기존 업무도구로 결과를 옮기기 어려움
• 핵심 결과가 반복해서 재현되지 않음 — 같은 업무인데 사람의 재작업이 계속 큼

OpenAI도 비즈니스 제품의 데이터 처리 원칙을 별도로 설명합니다. 다른 공급사나 개인용 요금제가 같다고 가정하지 말고 각 제품의 공식 문서를 확인해야 합니다.

4. 가격이 아니라 ‘수정시간을 포함한 월 총비용’을 계산합니다

구독료가 싸도 결과를 매번 30분씩 고쳐야 하면 실제 비용은 커집니다. 아래처럼 자신의 시간가치를 넣어 비교해 보세요.

• 월 총비용 = 월 구독료 + 추가 사용료 + 월 수정시간 × 시간가치
• 월 절감가치 = 줄어든 업무시간 × 시간가치
• 월 순효과 = 월 절감가치 − 월 총비용

가상의 예로 월 4만원 도구가 5시간을 줄이고 수정에 1시간이 추가되며 자신의 시간가치를 시간당 3만원으로 본다면, 계산의 핵심은 ‘4만원짜리인가’가 아니라 순 4시간이 남는가입니다. 숫자는 예시이므로 자신의 조건으로 다시 계산하세요.

5. 최종 결정은 점수보다 ‘조건별 선택’으로 남깁니다

한 제품을 무조건 1위로 정하는 대신 선택 조건을 적어두면 환경이 바뀌어도 다시 판단하기 쉽습니다.

• 민감한 데이터가 많다면 데이터 통제 점수가 낮은 도구는 제외
• 개인 생산성용이라면 도입 마찰보다 업무 적합성과 총비용을 더 중시
• 팀 공용이라면 관리자 통제와 내보내기를 더 엄격하게 확인

이렇게 하면 신제품이 나올 때마다 처음부터 비교하지 않고 같은 프레임으로 다시 점검할 수 있습니다.