마이크로소프트 vs 구글: 기업 생산성 스위트의 AI 에이전트 전략 비교 분석
최근 마이크로소프트와 구글은 기업 생산성 스위트에 AI 에이전트를 도입하며 경쟁적인 구도를 형성하고 있습니다. 두 회사는 각기 다른 접근 방식을 취하고 있으며, 기업은 디지털 노동 전략을 수립할 때 이러한 차이점을 고려해야 합니다. 이 글에서는 마이크로소프트 365와 구글 워크스페이스의 AI 에이전트 전략을 비교 분석하고, 기업이 어떤 점을 주목해야 하는지 자세히 살펴보겠습니다.
마이크로소프트 Copilot: 개인 및 조직 수준의 인사이트 활용
마이크로소프트는 Copilot을 중심으로 AI 에이전트 전략을 펼치고 있습니다. Copilot은 개인 및 조직 수준에서 인사이트를 생성하고 활용하며 실행할 수 있도록 설계된 다양한 도구 모음입니다. 마이크로소프트 365 로드맵에는 인사, 회계 등 다양한 직무의 업무를 자동화하는 수백 개의 특화된 AI 도구가 개발 중인 것으로 나타났습니다. 또한 특정 기능을 수행하는 소규모 AI 모델도 개발하고 있습니다. 마이크로소프트는 이미 많은 사용자를 확보한 데스크톱 앱과의 연동을 통해 AI 에이전트의 활용도를 높이고 있습니다.
구글 Workspace: Gemini 기반의 협업 및 워크플로우 관리
구글은 대규모 언어 모델인 Gemini를 워크스페이스의 핵심으로 삼아 AI 에이전트 전략을 추진하고 있습니다. 구글은 고객 서비스와 같은 작업을 자동화하는 간단한 맞춤형 에이전트를 만들 수 있는 Gems와 협업 및 워크플로우 관리를 위한 더욱 복잡한 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있는 Google Cloud의 Agentspace를 제공합니다. 최근 Google I/O 개발자 컨퍼런스에서는 Google Meet에 실시간 음성 번역 기능을 추가했습니다. 구글은 클라우드 기반의 강점을 살려 실시간 협업을 위한 AI 에이전트 기능을 강화하고 있습니다.
철학적 접근 방식의 차이
마이크로소프트와 구글의 AI 에이전트 전략은 생산성에 대한 각 회사의 철학적 접근 방식에 크게 뿌리를 두고 있습니다. 마이크로소프트는 전통적인 영구 라이선스 오피스 스위트에서 구독 기반의 마이크로소프트 365 모델로 고객을 전환하도록 장려해 왔지만, M365는 여전히 친숙한 데스크톱 앱을 유지하고 있습니다. 반면 구글 워크스페이스는 처음부터 클라우드 기반으로 설계되었습니다. 마이크로소프트 사용자는 일반적으로 기존의 엔터프라이즈 업무 스타일에 더 익숙한 반면, 구글은 "실시간 협업을 갈망하는 소규모 조직을 위한 클라우드 우선 모델"로 자리매김했습니다.
모델 성능 및 통합 용이성
생성형 AI 모델의 성능 측면에서 "구글의 Gemini 모델이 마이크로소프트에서 배포하는 모델보다 우수하다"는 평가가 있습니다. 그러나 마이크로소프트가 M365에서 사용하는 모델 '인벤토리'를 확장함에 따라 상황이 바뀔 수 있습니다. 또한 많은 데스크톱 사용자가 Outlook이나 Word를 주로 사용하기 때문에 마이크로소프트는 CRM 소프트웨어에서 Copilot이 가져올 수 있는 정보를 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면 클라우드 기반의 구글 워크스페이스에서는 이러한 통합이 더 복잡합니다.
상호 운용성 및 기존 자산
마이크로소프트는 최근 구글의 A2A 프로토콜을 채택하여 양사 생산성 스위트 사용자가 협업하고 다른 플랫폼에 있는 정체된 데이터에서 가치를 창출하는 것을 더 쉽게 만들었습니다. 그러나 마이크로소프트 환경을 오랫동안 사용해 온 기업은 엑셀 매크로, 피벗 테이블 및 사용자 정의 기능을 구글 시트로 쉽게 또는 자동으로 마이그레이션할 수 없기 때문에 구글을 고려하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
비용 구조 및 투명성
AI 에이전트 기능의 가치뿐만 아니라 비용도 중요한 고려 사항입니다. 구글은 Gemini가 포함된 비즈니스 플랜에 대해 월 사용자당 14달러부터 시작하는 고정 구독 가격을 제공합니다. 반면 마이크로소프트는 M365 구독에 Copilot을 포함하지 않으며, 고객 유형에 따라 가격이 다릅니다. Copilot 비즈니스 구독은 M365 Copilot의 경우 월 사용자당 30달러, Copilot Studio의 경우 25,000개 메시지에 대해 월 200달러입니다. 일부 기업에서는 구글의 비용 구조가 마이크로소프트보다 투명하다고 판단할 수 있습니다.
결론
마이크로소프트와 구글은 AI 에이전트를 통해 기업 생산성 스위트 시장을 혁신하고 있습니다. 각 회사의 전략은 철학적 접근 방식, 모델 성능, 통합 용이성, 상호 운용성, 비용 구조 등 다양한 측면에서 차이를 보입니다. 기업은 이러한 차이점을 신중하게 고려하여 디지털 노동 전략을 수립하고, 자사의 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다. 궁극적으로 AI 에이전트는 기업의 생산성을 향상시키고 새로운 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
