AI가 대신 실행해주는 업무 툴과 답변만 하는 AI의 차이는 무엇인가

두 방식의 정의

답변형 AI(챗봇·어시스턴트)는 질문이나 프롬프트를 받아 텍스트를 돌려줍니다. 회의록 요약, 이메일 초안, 조사 결과처럼 결과물은 글이고, 그 글을 프로젝트 보드나 캘린더에 옮기는 일은 사람이 합니다.

실행형 AI 에이전트는 자연어 요청을 받아 업무 도구의 권한으로 작업을 수행합니다. 태스크를 만들고, 담당자와 마감을 붙이고, 필요한 자료를 찾아 첨부하고, 그 결과가 도구 안에 기록으로 남습니다. 사람은 실행 전에 확인하거나 실행 후에 수정합니다.

다섯 축으로 본 차이

실행형인지 판별하는 질문 다섯 개

• 결과가 도구의 상태를 바꾸는가 — 태스크가 실제로 생기고 보드에 나타나는가, 아니면 '이렇게 만드세요'라는 글인가.
• 팀 맥락을 알고 제안하는가 — 담당자 추천이 실제 팀원·업무량을 근거로 하는가.
• 실행 전 확인과 권한 범위가 있는가 — 에이전트가 만들 수 있는 것과 없는 것이 정해져 있는가.
• 실행 기록이 남고 되돌릴 수 있는가 — 만들어진 태스크를 일반 태스크처럼 편집·삭제할 수 있는가.
• 반복 요청을 기억·예약할 수 있는가 — 같은 요청을 매번 다시 설명하지 않아도 되는가.

CALEUP에서는 어떻게 동작하나

CALEUP에 내장된 실행형 AI 에이전트 EVEN은 채팅에서 부르면 자연어 한 줄을 실행으로 옮깁니다. 예를 들어 "@EVEN 방금 회의 액션아이템 태스크로 나눠줘"라고 하면 대화에서 결정을 골라 태스크를 만들고 담당자와 마감을 제안합니다. 만들어진 태스크는 일반 태스크와 같이 프로젝트 보드에서 편집·삭제할 수 있습니다.

"기억해줘" 한마디면 선호와 사실을 기억해 다음 대화에 반영하고, 채팅 기록과 웹 검색으로 필요한 자료를 가져옵니다. 데이터는 개인·팀·조직 3단계 범위로 분리되어 소속되지 않은 조직의 데이터는 검색 결과에도 나타나지 않습니다.

도입할 때 확인할 것

• 권한 범위: 에이전트가 생성·수정할 수 있는 객체(태스크·일정·문서)와 없는 것을 문서로 확인.
• 실행 전 미리보기: 제안 형태로 보여주고 사람이 확정하는 흐름이 있는지.
• 기록과 되돌리기: 실행 로그와 편집·삭제 경로.
• 데이터 범위: 팀·조직 밖 데이터에 접근하지 않는지, AI 모델 학습에 쓰이는지에 대한 정책.