오픈AI ‘닷츠’ 공개…말을 걸어야 답하던 챗GPT가 먼저 일하는 AI로 바뀐다

오픈AI는 2026년 9월 29일 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사에서 ‘닷츠(dots)’라는 상시 작동형 AI 에이전트를 공개했다. 지금의 챗GPT가 사용자가 질문하거나 파일을 올려야 움직이는 도구에 가깝다면, 닷츠는 목표를 받은 뒤 여러 앱을 오가며 일을 계속하고 필요할 때 먼저 사용자에게 진행 상황이나 승인 요청을 보내는 방식이다. 각 닷은 별도의 클라우드 컴퓨터에서 작동하며, 오픈AI는 프로와 비즈니스 프리미엄 이용자를 중심으로 지원 지역에서 순차 제공하고 기업용 시험 서비스도 운영한다고 밝혔다.

이 발표를 검색하는 사람이 가장 궁금해할 질문은 “챗GPT에 일을 맡겨 두고 자리를 떠나도 되는 단계가 정말 온 것인가?”다. 결론부터 말하면, 일정이 분명한 조사·자료 갱신·문서 준비 같은 업무를 계속 이어 가는 기능은 현실에 가까워졌다. 그러나 사람의 확인 없이 중요한 메일을 보내거나 데이터를 지우고 계정 설정을 바꾸도록 맡겨도 된다는 뜻은 아니다. 오픈AI도 비밀번호 변경과 영구 삭제 같은 민감한 행동에는 명시적 동의를 요구하고, 사용자가 행동 규칙과 승인 조건을 정하도록 설계했다고 설명한다.

이번 소식의 핵심은 새 챗봇 이름 하나가 추가됐다는 데 있지 않다. AI 서비스의 경쟁 기준이 ‘질문에 얼마나 잘 답하는가’에서 ‘얼마나 오래 일을 이어 가고, 여러 도구를 안전하게 사용하며, 사람이 개입해야 할 순간을 정확히 구분하는가’로 이동하고 있다는 점이 중요하다. 메타의 뮤즈 같은 자율형 서비스가 빠르게 주목받은 직후 오픈AI가 닷츠를 내놓으면서, 개인 비서와 기업용 업무 자동화 시장의 경쟁도 본격화됐다.

닷츠는 기존 챗GPT와 무엇이 다른가

기존 대화형 AI는 대체로 한 번의 요청과 한 번의 응답을 기본 단위로 삼는다. 사용자가 “이번 주 경쟁사 소식을 정리해 줘”라고 말하면 그 시점에 자료를 찾아 요약한다. 다음 주가 되면 사용자가 다시 요청해야 한다. 닷츠가 제시하는 방식은 목표를 더 오래 유지한다. 예를 들어 매주 경쟁사 발표를 확인하고, 기존 보고서에 변화만 추가하고, 중요한 가격 변경이 생기면 팀 메신저로 알려 달라는 식의 일을 맡길 수 있다.

오픈AI가 행사에서 든 예에는 고객 요구가 바뀔 때 영업 제안서를 갱신하고, 검토할 수 있는 작동 시제품을 준비하는 일이 포함됐다. 닷츠는 슬랙과 마이크로소프트 팀즈를 통해 사용자와 소통할 수 있고, 오픈AI의 조사·자료 분석·문서 작성·소프트웨어 제작 도구를 활용한다. 별도 클라우드 컴퓨터를 쓴다는 설명은 사용자의 노트북이 켜져 있지 않아도 작업을 이어 갈 수 있다는 뜻에 가깝다.

생활 속 비유로 바꾸면 기존 챗봇은 호출할 때마다 설명을 듣고 답하는 상담원이고, 상시형 에이전트는 담당 업무와 작업 공간을 배정받은 보조자에 가깝다. 담당자는 할 일을 기억하고 자료의 변화를 살피며, 문제가 생기면 먼저 묻는다. 이 차이가 작아 보이지만 실제 업무에서는 크다. 사람의 시간을 많이 빼앗는 것은 초안 한 번을 만드는 일보다 새 자료가 들어올 때마다 같은 문서를 고치고 관계자에게 알리는 반복 과정이기 때문이다.

다만 ‘항상 켜져 있다’는 표현을 모든 일을 24시간 독립적으로 판단한다는 뜻으로 받아들이면 안 된다. 에이전트가 사용할 수 있는 앱, 볼 수 있는 자료, 실행할 수 있는 행동은 연결 설정과 조직 정책에 달려 있다. 또한 외부 웹사이트가 바뀌거나 로그인 인증이 필요하고 자료가 서로 충돌하면 작업이 멈추거나 잘못된 결론을 낼 수 있다. 지속성은 판단의 정확성과 같은 말이 아니다.

직장인이 가장 먼저 체감할 변화

일반 직장인이 먼저 체감할 가능성이 큰 영역은 ‘중간 결과를 계속 관리하는 일’이다. 회의록을 한 번 요약하는 기능은 이미 익숙하지만, 회의에서 나온 과제를 담당자별로 정리하고 다음 회의 전까지 상태를 확인하며 지연 항목을 알려 주는 일은 훨씬 많은 맥락과 지속성이 필요하다. 닷츠 같은 서비스가 약속하는 변화가 바로 이 부분이다.

영업팀을 예로 들면 고객사 자료 조사, 최근 뉴스 확인, 제안서 문구 수정, 질문 목록 준비를 한 흐름으로 묶을 수 있다. 마케팅팀에서는 캠페인 반응을 정기적으로 모으고 이전 주와 달라진 지표를 설명한 뒤 다음 회의용 초안을 만들 수 있다. 창업자는 투자자나 파트너와의 대화를 바탕으로 자료실을 갱신하고, 제품팀은 고객 의견을 주제별로 묶어 우선순위 회의에 올릴 수 있다.

여기서 중요한 점은 AI가 최종 결정을 대신한다기보다, 사람이 결정을 내리기 전까지 자료를 최신 상태로 유지하는 역할이 먼저 확산될 것이라는 사실이다. 가격을 확정하거나 계약 문구를 승인하고 사람을 평가하는 일은 오류 비용이 크다. 반면 공개 자료 수집, 문서 형식 맞추기, 변화 표시, 누락된 항목 확인은 규칙을 비교적 분명하게 정할 수 있다. 기업들이 상시형 AI를 도입한다면 후자에서 시작하는 편이 합리적이다.

오픈AI는 팀원과 챗GPT, 닷이 함께 작업하는 공유 공간인 ‘챗GPT 스페이스’도 발표했다. 개인용 AI가 각자 따로 만든 문서를 주고받는 대신, 사람과 에이전트가 같은 목표와 자료를 보며 협업하게 하려는 구상이다. 기업 입장에서는 편리함만큼 권한 관리가 중요해진다. 팀원이 볼 수 없는 인사 자료를 AI가 읽거나, 한 고객의 정보가 다른 고객 문서에 섞이지 않도록 접근 범위를 세밀하게 나눠야 하기 때문이다.

먼저 연락하는 AI가 편리하면서도 불편한 이유

지금까지 생성형 AI의 실수는 주로 화면 안에 머물렀다. 잘못된 요약을 보여 주면 사용자가 읽고 고칠 기회가 있었다. 에이전트가 앱을 오가며 실제 행동을 수행하면 실수의 성격이 달라진다. 낡은 고객 목록을 기준으로 메일을 준비하거나, 권한이 없는 자료를 문서에 포함하거나, 중요하지 않은 변화를 긴급 알림으로 보내 업무를 방해할 수 있다.

특히 ‘먼저 연락한다’는 기능은 알림의 우선순위를 누가 정하느냐는 문제를 만든다. 매출이 조금 줄 때마다 밤에 알림을 보내는 AI는 유용하지 않다. 반대로 보안 사고나 계약 만료를 놓치면 상시 감시의 의미가 없다. 따라서 실제 품질은 모델의 말솜씨보다 어떤 사건을 중요하다고 판단하고 언제 사람에게 넘기는지에서 드러날 가능성이 크다.

행사 현장의 시연도 완벽하지 않았다. 로이터 보도에 따르면 음성으로 진행 상황을 알려 주는 시연이 여러 차례 제대로 작동하지 않았고, 오픈AI 측은 많은 업데이트를 한꺼번에 배포하는 과정에서 문제가 생겼다고 설명했다. 무대 시연의 실패만으로 제품 전체를 평가할 수는 없지만, 상시형 에이전트가 아직 ‘맡기기만 하면 알아서 끝내는 완성된 직원’은 아니라는 현실을 보여 주는 장면이다.

이 점은 소비자가 광고 문구를 읽을 때 유용한 기준을 준다. “자율적으로 일한다”는 말보다 실패했을 때 어디서 멈추는지, 사용자에게 어떤 기록을 보여 주는지, 같은 작업을 다시 실행할 수 있는지, 중요한 행동 전에 승인을 받는지를 확인해야 한다. 자율성의 크기보다 되돌릴 수 있는지가 더 중요한 경우가 많다.

개인정보와 회사 자료는 어떻게 다뤄지나

상시형 AI는 편리해질수록 더 많은 자료를 요구한다. 일정 관리를 맡기려면 캘린더를, 고객 대응을 맡기려면 메일과 고객관리 시스템을, 문서 갱신을 맡기려면 사내 저장소를 연결해야 한다. 한 서비스가 여러 계정을 가로질러 움직이면 기존에는 각각 분리돼 있던 정보가 한곳에서 결합될 수 있다.

오픈AI는 기업 고객의 데이터를 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않으며, 개인 요금제 이용자는 대화와 닷의 작업 내용을 학습에 제공하지 않도록 선택할 수 있다고 밝혔다. 또한 기업 고객의 데이터를 보관하지 않으면서 위험을 점검하는 ‘프라이빗 인텔리전스’ 도구를 순차 도입한다고 설명했다. 이런 약속은 중요하지만, 사용자는 학습 사용 여부와 업무 수행 중 데이터 접근을 구분해야 한다. 학습에 쓰이지 않더라도 에이전트가 일을 하려면 연결된 자료를 일시적으로 읽고 처리해야 하기 때문이다.

기업이 확인해야 할 질문은 구체적이다. 누가 어떤 닷을 만들 수 있는가, 어떤 앱을 연결할 수 있는가, 외부로 전송한 기록이 남는가, 퇴사자의 권한이 즉시 회수되는가, 작업 결과와 중간 파일을 얼마나 오래 보관하는가를 봐야 한다. 개인 사용자라면 메일함 전체를 연결하기 전에 필요한 폴더나 계정만 허용할 수 있는지, 결제와 삭제 행동에 매번 승인을 요구할 수 있는지를 살피는 편이 안전하다.

요금과 이용 범위에서 확인할 점

오픈AI는 닷츠를 지원 지역의 프로와 비즈니스 프리미엄 이용자에게 순차 제공하고, 관리자가 기능을 켠 기업 고객을 대상으로 시험 서비스를 운영한다고 밝혔다. 모든 무료 이용자가 즉시 쓸 수 있는 기능으로 발표된 것은 아니다. 회사는 행사에서 더 높은 사용량과 빠른 성능을 제공하는 월 500달러 프로 요금제도 함께 소개했다. 다만 닷츠 사용량이 각 요금제에서 정확히 어떻게 계산되는지, 국가별 제공 일정이 어떤지는 실제 계정의 안내를 확인해야 한다.

상시 작업은 한 번의 대화보다 계산량이 많이 들 수 있다. 같은 목표를 계속 추적하고 여러 앱을 확인하며 결과를 저장하기 때문이다. 따라서 구독료만 볼 것이 아니라 동시에 돌릴 수 있는 작업 수, 실행 시간 제한, 외부 서비스 비용, 사람이 검토하는 데 드는 시간까지 함께 봐야 한다. 자동화가 많아졌는데 알림과 결과를 확인하느라 시간이 더 든다면 생산성 향상이라고 보기 어렵다.

개인에게는 월 500달러 같은 고가 요금이 과도할 수 있고, 기업에는 특정 업무에서 사람의 반복 시간을 줄인다면 비용을 정당화할 수 있다. 중요한 것은 ‘최신 AI를 써 본다’가 아니라 반복 빈도와 실패 비용이 분명한 업무를 골라 실제 절감 시간을 측정하는 것이다.

과장과 실제 변화를 구분하면

닷츠는 AI가 답변 도구에서 행동 도구로 이동하고 있다는 분명한 신호다. 목표를 오래 기억하고, 여러 앱을 오가고, 먼저 연락하는 기능은 기존 챗봇과 다른 사용자 경험을 만든다. 오픈AI가 밝힌 챗GPT 주간 이용자 12억 명과 업무 도구 이용자 증가를 고려하면, 이 기능이 널리 배포될 경우 많은 사람이 상시형 에이전트를 처음 접하는 계기가 될 수 있다.

그러나 공개 행사에서 제시된 사례와 회사가 설명한 안전장치는 실제 조직의 복잡한 환경에서 검증돼야 한다. 라이브 시연의 음성 오류, 최근 에이전트 관련 보안 논란, 민감 행동의 승인 요구는 모두 아직 해결해야 할 문제가 남았음을 보여 준다. “AI 직원”이라는 표현은 이해를 돕지만 법적 책임, 업무 경험, 맥락 판단까지 사람과 같다는 뜻은 아니다.

앞으로 볼 변화

독자가 기억할 첫 번째 사실은 닷츠가 질문에 답하는 기능이 아니라 목표를 지속적으로 추적하는 기능이라는 점이다. 두 번째는 공개됐다고 해서 모든 이용자와 국가에서 바로 쓸 수 있는 것은 아니라는 점이다. 세 번째는 중요한 행동에는 승인과 기록이 필요하며, 이 부분이 실제 제품의 신뢰도를 가를 것이라는 점이다.

앞으로는 순차 출시 과정에서 지원 국가와 요금제별 사용 한도, 연결 가능한 앱 목록, 작업 기록과 삭제 방식이 구체적으로 공개되는지 확인해야 한다. 기업 고객에게는 독립적인 보안 평가와 실제 사고 대응 사례가 더 중요하다. 닷츠가 성공했는지는 멋진 시연보다 몇 주 동안 반복 업무를 맡겼을 때 누락과 오작동이 얼마나 적고, 사람이 통제권을 유지할 수 있는지로 판단하게 될 것이다.

핵심 출처: 오픈AI 닷츠 공식 발표, 오픈AI DevDay 2026 정리, 로이터 보도 재게시본