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METAL LAB

챗GPT 워크, 미팅 브리핑부터 전략덱까지 사내 시연 공개

오픈AI가 영업·마케팅·전략팀 직원이 챗GPT 워크로 업무를 처리하는 튜토리얼 영상 3편을 나란히 올렸다

이미지: METAL LAB 생성

요약

  • 오픈AI가 2026년 8월 18일 챗GPT 워크 사용법을 보여주는 튜토리얼 영상 3편을 잇따라 공개했다
  • 영업팀은 고객 미팅 준비와 후속 처리에, 마케팅팀은 블로그 초안 작성에, 전략팀은 리더십 보고용 전략 덱 작성에 활용하는 모습을 담았다
  • 세 영상 모두 챗GPT 워크 소개 페이지(chatgpt.com/work)로 연결되며, 최근 발표된 코덱스 연동·컴퓨터 히스토리 기능과 같은 흐름 위에 있다
공개일
2026년 8월 18일, 3편 순차 게시
영상 1
영업팀 Alex — 고객 미팅 브리핑, 후속 노트·이메일·CRM 업데이트 초안
영상 2
마케팅팀 Sahil — 제품 문서·리서치·회의록을 모아 블로그 초안 작성
영상 3
전략·사업운영팀 Arvind — 시장 리서치·고객 데이터 종합해 전략 덱 작성
공통 진입점
chatgpt.com/work
관련 선행 발표
8월 11일 챗GPT 워크-코덱스 동기화, 8월 13일 컴퓨터 히스토리 기능

미팅 전 5분, 챗GPT 워크가 채운다

영업사원이 고객사와 통화하기 전 계정 이력을 뒤지고, 통화가 끝나면 회의록과 후속 이메일을 다시 정리하는 일은 손이 많이 간다. 오픈AI가 8월 18일 올린 튜토리얼 영상에서 영업팀 소속 Alex는 이 과정을 챗GPT 워크에 맡긴다. 통화 전에는 계정 맥락을 모아 미팅 브리핑을 만들고, 통화가 끝나면 챗GPT 워크가 회의 노트와 후속 이메일, CRM에 반영할 업데이트 초안까지 뽑아 검토만 받는 구조다.

같은 날 오픈AI는 비슷한 형식의 영상 두 편을 더 올렸다. 3분 간격으로 게시된 세 영상은 모두 챗GPT 워크가 실제 업무에서 어떻게 쓰이는지를 사내 직원의 화면으로 보여주는 방식을 취했다.

배경: 챗GPT 워크는 무엇을 해왔나

챗GPT 워크는 업무용으로 설계된 챗GPT 제품군이다. 챗GPT 워크·코덱스, 다른 에이전트 작업 자동 동기화 기사에서 다뤘듯, 오픈AI는 지난 8월 11일 챗GPT 워크와 코딩 에이전트 코덱스 사이에 프로젝트·대화·스킬·플러그인을 동기화하는 기능을 챗GPT 데스크톱 앱에 넣었다. 이틀 뒤인 8월 13일에는 최근 작업 맥락을 기억해 이어서 작업하고 반복 패턴에 스킬·예약 작업을 제안하는 '컴퓨터 히스토리' 기능도 얹었다. 이번 세 영상은 그 위에서 실제 업무 시나리오가 어떻게 돌아가는지를 보여주는 후속 편에 가깝다.

세 가지 시연, 무엇이 반복되는가

세 영상은 업종은 다르지만 구조가 같다. 흩어진 자료를 모으고, 정해진 틀에 맞춰 결과물을 뽑고, 사람이 검토·승인하는 순서다.

튜토리얼담당자·팀입력 자료산출물
고객 미팅 준비Alex, 영업팀계정 이력미팅 브리핑, 통화 후 노트·이메일·CRM 업데이트 초안
블로그 초안 작성Sahil, 마케팅팀제품 문서, 리서치, 회의록, 메시징출시 블로그 초안(기존 템플릿 준수)
전략 덱 작성Arvind, 전략·사업운영팀시장 리서치, 고객 데이터, 과거 전략 자료리더십 보고용 전략 덱

마케팅팀 시연에서 Sahil은 정해진 블로그 템플릿을 따르게 하고, 출시 세부사항이 바뀔 때마다 초안을 최신 상태로 유지하는 과정을 보여준다. 전략팀 시연에서 Arvind는 챗GPT 워크가 제안한 스토리라인과 근거 자료·수치를 직접 검토해 수정한 뒤에야 최종본을 승인한다. 세 영상 모두 결과물을 그대로 쓰지 않고 사람이 마지막 확인을 거친다는 공통점이 있다.

실제로 써보려면

세 영상 모두 chatgpt.com/work로 연결된다. 오픈AI가 앞서 공개한 배경을 종합하면 챗GPT 워크는 현재 챗GPT 데스크톱 앱에서 코덱스와 연동되며, 프로젝트·대화·스킬·플러그인을 가져와 쓸 수 있고 설정에서 자동 업데이트를 켤 수 있다. 이번 영상들은 그 기능을 영업 콜 준비, 블로그 초안, 전략 덱이라는 세 업무에 붙였을 때 어떤 산출물이 나오는지를 구체적인 예로 보여준 셈이다. 다만 어떤 요금제 이용자가 이 기능을 쓸 수 있는지, 지역별 제공 범위가 어떻게 다른지는 이번 영상들에 나오지 않았다.

에디터의 시선

오픈AI가 같은 날 세 개의 업무 시나리오를 나란히 올린 것은 우연이 아니다. 영업, 마케팅, 전략이라는 서로 다른 부서를 골라 각각의 담당자 얼굴과 이름을 붙인 건, 챗GPT 워크를 '만능 챗봇'이 아니라 '부서별 업무 도구'로 각인시키려는 포지셔닝이다. 마이크로소프트 코파일럿이나 세일즈포스 아인슈타인 같은 경쟁 제품이 부서별 특화 기능으로 기업 고객을 공략해온 방식과 같은 각본이다. 오픈AI가 8월 11일 코덱스 동기화, 8월 13일 컴퓨터 히스토리를 연이어 내놓은 뒤 곧바로 실사용 영상을 붙인 건, 기능을 쌓는 속도만큼 그 기능을 실제 업무에 붙이는 법을 보여주는 속도도 중요하다고 판단했다는 뜻이다.

실무에 붙여 보면 이런 부서 특화 데모의 진짜 값어치는 '자동 생성' 자체가 아니라 '검토 단계를 남겨둔 설계'에 있다. 세 영상 모두 최종 산출물을 그대로 발송하지 않고 사람이 CRM 업데이트, 블로그 초안, 전략 덱 수치를 다시 확인하는 장면을 넣었다. AI 에이전트 도입 초기에 가장 많이 터지는 사고가 '검토 없이 내보낸 결과물'이라는 걸 오픈AI도 알고 있다는 신호다. 국내 기업이 이런 워크플로를 참고한다면, 처음부터 최종 승인 단계를 사람에게 남겨두는 설계부터 베끼는 게 맞다. 자동화 범위를 넓히는 건 그다음 문제다.

앞으로 몇 주 안에는 이런 부서별 시연 영상이 더 늘어날 가능성이 크다. 고객지원, 인사, 재무처럼 아직 다루지 않은 부서가 남아 있고, 오픈AI는 데브데이 시즌을 앞두고 챗GPT 워크의 활용 사례를 계속 쌓아갈 것으로 보인다.