주요 생성형 AI 서비스 비교
Comparing Generative AI Services
주요 생성형 AI 서비스 비교란?
- 순위보다 용도별 강점이 다르다
- 데이터 취급과 관리 기능이 실제 선택 기준
- 하나만 고를 필요는 없다
어떤 서비스가 제일 좋으냐는 질문에는 답이 잘 안 나오지만, 어떤 업무에 무엇을 붙일 것이냐는 질문에는 답이 나옵니다. 이 관점을 잡아 두면 교육팀의 대응이 달라집니다. 새 서비스가 나올 때마다 강의 자료를 통째로 갈아엎는 대신, 판단 기준 한 장을 유지한 채 후보 목록만 바꿔 끼우면 됩니다. 실무자에게도 '이건 되고 저건 안 된다'가 아니라 지금 이 작업의 성격이 무엇인지 먼저 따져 보는 습관이 남습니다.
실무에서는 네 갈래로 나눠 보면 정리가 빠릅니다. 대화형 범용 서비스, 검색·출처 결합형, 오피스 제품에 내장된 형태, 그리고 사내 시스템에 붙이는 API형입니다. 앞의 셋은 인당 월 정액(대체로 3만 원 안팎)이고 API형은 처리량 과금이라 비용 성격 자체가 다릅니다. 여기서 자주 놓치는 것이 개인 요금제와 기업 요금제의 경계입니다. 관리자 콘솔, 통합 로그인, 사용 이력 보관, 입력 데이터 학습 미사용 보장 같은 항목은 요금제가 갈리는 지점이지 서비스가 갈리는 지점이 아닙니다.
'서비스 비교'와 '모델 비교'도 구분해야 합니다. 같은 모델이 여러 서비스에 얹히는 일이 흔해서, 모델 성능 순위표가 바뀌어도 우리 화면에서 체감되는 차이는 생각보다 작습니다. 실제로 갈리는 것은 첨부 파일 처리 방식, 사내 문서 연결, 답변 길이 제한, 한국어 보고서 양식을 얼마나 자연스럽게 뽑아내느냐 같은 서비스 쪽 설계입니다. 공개 벤치마크 점수는 우리 업무 문서로 재현되지 않으면 참고치 이상이 되지 못합니다.
가장 흔한 사고는 표준 도구를 정해 놓고도 현장은 개인 무료 계정을 그대로 쓰는 상황입니다. 무료 계정은 입력 내용이 학습에 쓰일 수 있고 관리자가 이력을 볼 수도 없어서, 단가표나 인사 자료가 빠져나가도 언제 무엇이 나갔는지 확인할 방법이 없습니다. 표준 선정보다 어려운 것이 무료 계정 회수입니다. 반대로 순위표가 바뀔 때마다 표준을 갈아엎는 조직도 곤란합니다. 계정 이관과 재교육에 드는 비용이 성능 차이보다 크고, 현업은 '또 바꿔요?' 한마디와 함께 손을 놓습니다.
2022년 말 대화형 생성 AI가 대중화된 이후 서비스 경쟁이 본격화되며 생긴 실무 논점입니다. 모델 성능이 빠르게 수렴하면서 선택 기준이 성능 자체보다 데이터 정책·연동·관리 기능으로 옮겨 가는 흐름입니다.
가상의 사례로 살펴보겠습니다. 임직원 1,200명 규모의 자동차 부품 제조사 A사는 그동안 부서별로 알아서 AI 도구를 써 왔습니다. 품질팀이 고객사 도면 사양을 무료 계정에 붙여 넣은 사실이 내부 감사에서 드러나면서, 교육팀이 3개월 일정으로 사내 표준 도구 선정을 맡게 됐습니다.
- 교육팀 김 과장이 2주간 부서별 사용 실태를 훑어 보니 회사 메일로 가입한 개인 무료 계정만 340여 개였습니다. 기획팀장은 '이걸 결재도 없이 쓰고 있었네요'라며 말끝을 흐렸습니다.
- 용도를 경쟁사 조사, 보고서 초안, 회의록 정리, 영문 메일 번역 네 가지로 좁히고 지난달 실제 업무에서 각 3건씩, 총 12건을 시험 과제로 뽑았습니다.
- 정보보안팀 이 팀장과 후보 4개 서비스의 기업 요금제 약관을 대조한 결과, 입력 데이터 학습 미사용이 기본값인 곳은 3개, 사용 이력을 90일 이상 보관하는 곳은 2개뿐이었습니다.
- 부서별 5명씩 20명이 2주간 같은 과제를 두 서비스에 동시에 돌렸고, 조사 과제는 출처 링크가 붙는 검색형이, 20쪽짜리 보고서 초안은 대화형이 눈에 띄게 앞섰습니다.
- 조사용 1개와 문서용 1개를 표준으로 확정해 180명에게 인당 월 3만 원 요금제를 열고, 남은 무료 계정은 정보보안팀이 6주에 걸쳐 순차 차단했습니다.
- 3개월 뒤 회사 메일로 잡히는 개인 무료 계정은 340개에서 18개로 줄었고, 주간 보고서 초안 작성 시간은 평균 3.5시간에서 1.2시간으로 내려갔습니다.