6개월 전이랑 비교하면 AI 툴 판도가 꽤 바뀌었다. 새로운 게 너무 빨리 나와서 뭘 따라가야 할지 모르겠다는 느낌도 든다. 직장인 입장에서 실제로 체감한 변화와, 하반기에 챙겨볼 것들을 정리했다.
[실사용후기] 이 글은 2023년부터 AI 툴을 실무에 직접 적용해온 경험에서 나온 내용입니다. 공식 문서나 유튜브 영상이 아니라 실제로 써보고 효과가 있었던 것, 달랐던 것, 막혔던 것을 그대로 씁니다. 현재 시점과 다를 수 있으니 글 하단의 테스트 날짜를 확인해주세요.
결론부터 — 매달 새 모델이 나오는 걸 쫓지 않아도 된다. 지금 쓰는 툴을 더 잘 쓰는 게 현실적이다.
▲ 2026 하반기엔 에이전트 기반 AI가 본격적으로 실무에 들어온다 — Unsplash
목차
1. 상반기 가장 큰 변화
2. 챗GPT — 달라진 것들
3. Claude — 써봤더니 이렇게 됐다
4. 이미지·영상 AI 변화
5. 직장인 실전에서 바뀐 점
6. 하반기에 주목할 것
7. 뭘 배워야 하는가 — 정리
상반기 가장 큰 변화
직접 체감한 변화 세 가지다.
모델 수준이 올라갔다. 6개월 전에 "이건 AI가 못 하지"라고 생각했던 작업들을 지금은 한다. 긴 문서 분석, 복잡한 수식, 여러 단계를 거치는 추론 작업들.
무료로 쓸 수 있는 게 늘었다. GPT-4o mini가 무료로 풀렸고, Claude도 무료 플랜이 확장됐다. 예전엔 유료 플랜이 필요했던 작업을 이제 무료로 할 수 있는 경우가 생겼다.
회사에서 AI 도구 도입이 빨라지고 있다. Microsoft 365 Copilot, 구글 워크스페이스 Gemini가 기업 도입 단계에 들어왔다. 개인이 써오던 AI를 이제 회사 도구에서 만나게 됐다.
챗GPT — 달라진 것들
2026년 상반기 기준으로 챗GPT에서 눈에 띈 변화들이다.
o3 모델 출시. 추론 속도와 정확도가 올라갔다. 특히 수학, 코딩, 복잡한 논리 추론에서 차이가 크다. 일반 텍스트 작업엔 여전히 4o가 빠르다.
프로젝트 기능. 대화별로 컨텍스트를 이어서 쓸 수 있게 됐다. 업무 프로젝트마다 별도 공간을 만들어두면 매번 배경 설명을 반복하지 않아도 된다.
이미지 생성 개선. DALL-E 3에서 텍스트 렌더링이 더 정확해졌다. 이전에 글자 넣는 게 잘 안 됐는데 나아졌다.
Claude — 써봤더니 이렇게 됐다
Anthropic의 Claude를 꾸준히 써왔다. 올해 달라진 점이 있다.
Claude 4 시리즈. 응답의 정확도와 자연스러움이 눈에 띄게 올라갔다. 특히 긴 문서를 다룰 때 맥락을 잃지 않는다. 이 부분은 여전히 챗GPT보다 낫다.
Claude.ai 웹앱 개선. 프로젝트 기능이 생겼고, 파일 업로드가 더 자연스러워졌다. 예전엔 PDF 업로드가 제한적이었는데 지금은 꽤 된다.
가격. Pro 플랜 기준 월 $20으로 챗GPT Plus와 같다. 두 개를 동시에 쓰기엔 비용이 부담스러워서, 용도를 나눠서 쓰는 게 현실적이다.
이미지·영상 AI 변화
▲ 도구가 바뀌는 속도보다 쓰는 방법을 익히는 속도가 더 중요해졌다 — Unsplash
직접 쓴 것들 위주로 정리한다.
Midjourney v7. 품질이 올라가면서 동시에 쓰기 쉬워졌다. 처음 쓰는 사람도 프롬프트 없이 웹 인터페이스로 이미지 생성이 가능해졌다.
Runway, Kling, Sora. 텍스트나 이미지로 영상을 만드는 서비스들이다. 10초~1분짜리 영상을 AI로 만들 수 있다. 완성도가 아직 들쑥날쑥하지만 SNS 콘텐츠 수준엔 쓸 수 있게 됐다.
주의할 점. 이미지·영상 AI는 저작권 이슈가 있다. 상업적 용도로 쓸 때는 각 서비스의 약관을 확인해야 한다.
직장인 실전에서 바뀐 점
내 업무 루틴에서 6개월 전과 달라진 것들이다.
회의 전 AI로 안건 초안을 잡는 게 습관이 됐다. 보고서 초안은 AI가 먼저 쓰고 내가 수정하는 방식으로 바뀌었다. 영어 이메일 시간이 절반 이하로 줄었다.
반대로 AI한테 맡겼다가 다시 직접 하게 된 것도 있다. 특히 숫자가 들어가는 분석은 AI 결과를 그냥 쓰면 안 된다는 걸 한 번 당하고 나서 검증하는 습관이 생겼다.
하반기에 주목할 것
지금 시점에서 관심 있게 보는 것들이다.
AI 에이전트. 단순 답변이 아니라 여러 단계 작업을 자율로 처리하는 방향이다. "이 데이터 분석해서 보고서 만들고 이메일로 보내줘"를 한 번에 하는 것. 아직 안정적이지 않지만 방향은 명확하다.
로컬 AI. 인터넷 없이 내 컴퓨터에서 돌아가는 AI 모델이다. Copilot+ PC, llama 같은 로컬 모델이 이 방향이다. 보안이 중요한 업무에서 관심이 높아지고 있다.
AI 리터러시. 툴을 쓰는 게 아니라 AI를 어떻게 활용하는지 이해하는 능력이 점점 중요해지고 있다. 새 모델이 나올 때마다 쫓아가는 게 아니라, 잘 물어보는 방법을 연습하는 게 더 오래 쓸 수 있는 능력이다.
뭘 배워야 하는가 — 정리
6개월 동안 AI 툴을 계속 써온 입장에서 말하면 — 새 모델이 나올 때마다 쫓아가는 건 피곤하다. 그것보다 지금 쓰는 툴을 더 잘 쓰는 게 현실적이다.
"더 잘 물어보는 것"이 핵심이다. 프롬프트를 구체적으로 쓰는 연습, 어떤 작업에 어떤 AI가 맞는지 감을 잡는 것, AI 결과를 검증하는 습관.
하반기에는 새 툴보다 이 세 가지를 더 다듬으려고 한다.
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