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챗지피티(ChatGPT)는 지금 어떤가요
챗지피티(ChatGPT)는 가장 많은 사람이 쓰는 대화형 AI입니다. "AI 하면 챗지피티"라는 인식이 자리 잡을 만큼 기본값이 됐는데, 최근 석 달 사이 사용자 사이에서 불만도 눈에 띄게 늘었습니다. 무엇이 좋고 무엇이 시끄러운지, 지금 시점의 여론과 함께 정리했습니다.
최근 석 달, 무슨 일이 있었나
2026년 6월부터 8월까지. 두 곳 이상에서 확인된 것만 골랐고, 소문은 소문이라고 적었습니다.
국내 대기업은 이미 쓰고 있습니다
"외국 회사들 얘기 아닌가" 싶은 자리라 국내 사례만 모았습니다. 제조·금융·통신에서 실제로 도입한 일곱 곳이고, 어느 모델을 쓰는지까지 공개된 만큼 적었습니다. 회사가 밝히지 않은 곳은 "공개 안 함"이라고 그대로 뒀습니다.
제조 · 전자
주목할 점은 하나를 고르지 않았다는 것입니다. 세 개를 동시에 열고, 직원이 업무 성격에 따라 스스로 고르게 했습니다. 멀티 플랫폼 전략이라고 부릅니다.
그냥 지른 것도 아닙니다. 약 2,500명을 대상으로 사전 검증을 거쳐 실무 효용을 확인한 뒤 세 모델을 최종 선정했습니다. 회사가 도구를 도입할 때 어떻게 하는지 보여주는 사례입니다.
사내 전용 플랫폼 H Chat Pro 를 만들어 그 안에서 외부 AI를 쓰게 했습니다. 보안이 걸린 회사가 택할 수 있는 현실적인 답입니다 — 모델을 직접 만들지도, 직원을 외부 사이트로 내보내지도 않습니다.
2026년 7월 기준 사용자가 3만 명을 넘었고, 이는 현대차·기아 일반직·연구직 임직원의 약 80%에 해당합니다. 회사는 이것으로 연간 52억 4,000만원의 비용 절감 효과를 봤다고 밝혔습니다.
쓰임새도 문서 작성과 정보 검색에서 시작해 데이터 분석·코드 개발까지 넓어졌습니다. 회사가 함께 공개한 수치로는 생산 중단 86% 감소, 충돌시험 분석 90% 단축 이 있습니다.
ChatGPT 엔터프라이즈 도입을 추진하며 AI를 새 경쟁력으로 내걸었습니다. 계열사인 SK AX가 OpenAI와 서비스 파트너 계약을 맺어 기반을 만들었습니다.
삼성에 이어 SK까지 움직이면서, 그동안 외부 AI를 제한적으로만 쓰던 주요 그룹으로 확산되는 흐름입니다.
금융
KB금융그룹이 공동으로 만든 생성형 AI 플랫폼을 전 직원용으로 열었습니다. 수백억원대 투자가 들어간 것으로 전해집니다.
기능은 문서 작업, 콘텐츠 분석, 데이터 개발, 콘텐츠 생성 넷입니다. 행원이 업무 리포트를 쓸 때 필요한 자료를 검색·요약하고, 고객 상담 내용을 분석하는 데도 씁니다.
은행이라 망분리 환경에서 돌려야 한다는 제약이 있는데, 그 위에서 굴리는 구조를 짰다는 점이 이 사례의 핵심입니다. 임직원 대상 'AI 커넥트 2026' 프로그램으로 활용 사례를 전사에 퍼뜨리고 있습니다.
KB가 자체 플랫폼을 만든 쪽이라면, 신한은 외부 모델을 가져다 얹은 쪽입니다. 같은 문제에 서로 다른 답을 낸 셈이라 나란히 보면 유익합니다.
먼저 직원용 '생성형 AI 금융지식 질의응답' 서비스를 열었고, 여기서 더 나아가 기업금융의 핵심인 여신 심사에 붙였습니다.
여신심사지원 에이전트는 기업 재무정보와 산업 동향, 담보 가치, 거래 내역을 종합해 여신 의견서 작성에 필요한 정보를 정리해 줍니다. 판단을 대신하는 게 아니라 판단할 재료를 모아 주는 구조입니다.
LLM 기반 언더라이팅 시스템 AI-FIT 을 열었습니다. 상담부터 심사까지 전 과정에 생성형 AI를 전면 도입한 것은 국내 생명보험업계에서 처음입니다.
고객 건강 정보와 한국신용정보원(ICIS) 보험금 청구 이력을 실시간으로 분석해, 전 상품의 세부 보장에 대한 심사 결과를 즉시 냅니다. 사람이 며칠 걸리던 것을 그 자리에서 낸다는 뜻입니다.
그 전에 사내 전용 챗봇 'M:AI' 를 외부 인터넷과 분리된 온프레미스 방식으로 먼저 깔았습니다. 민감한 데이터를 다루는 곳이 밟는 순서입니다 — 먼저 가둬 놓고, 그다음에 붙입니다.
통신
다른 곳들이 "AI를 열어 준다"에 가깝다면, SKT는 임직원이 자기 업무 방식을 AI에 가르치는 쪽입니다. 한 번 배운 방식은 반복해서 씁니다.
회사가 든 예가 알기 쉽습니다. 법무 담당자가 계약서 검토 기준을 한 번 입력해 두면, 이후 새 계약서가 들어올 때마다 AI가 같은 기준으로 검토 결과를 정리해 줍니다.
업무를 요청하면 스스로 실행 계획을 세우고 코드 작성과 결과 검증까지 합니다. 개발 지식 없이도 결과를 낼 수 있게 만든 구조입니다. 전사 과제는 'AXMS 1.5' 로 묶어 관리합니다.
일곱 곳이 택한 방식은 셋으로 갈립니다. 규제가 셀수록 자체 구축 쪽으로 기웁니다.
여러 모델을 열어 둔다
직원이 업무 성격에 따라 고릅니다.
삼성전자 · 현대자동차그룹자체 플랫폼 안에 가둔다
망분리·온프레미스 위에 올립니다.
KB국민은행 · 미래에셋생명업무 하나에 깊게 붙인다
여신 심사처럼 한 지점을 파고듭니다.
신한은행2,500명을 붙여 검증한 회사가 내린 결론이 "하나만 쓴다"가 아니라 "업무에 따라 골라 쓴다"였습니다. 개인도 사정이 다르지 않습니다.
이 수치들에 대해. 위 숫자는 대부분 각 회사가 발표한 값이며, 저희가 독립적으로 검증한 것이 아닙니다. 도입 성과는 발표하는 쪽이 유리하게 잡기 마련이니 그만큼 감안해 읽으십시오. 원문 기사 사이트 일부는 저희 환경에서 접근이 막혀 전문을 확인하지 못했고, 그래서 서로 다른 매체 두 곳 이상에서 같은 수치가 나온 것만 실었습니다. 각 카드의 출처에 매체명을 그대로 적어 두었으니 직접 확인하실 수 있습니다.
숫자로 보는 현재
2026년 개발·업무 현장 조사에서 반복해 나오는 지표입니다. "AI 좋다더라"를 넘어 실제로 무엇이 측정됐는지 봅니다.
쓰거나 쓸 계획
(평균)
이슈 건수
데이터·규제
주당 3.6시간을 아끼는데 이슈는 1.7배로 늘어납니다. 둘 다 같은 조사에서 나온 숫자입니다. 빨라진 만큼 뒤에서 새는 셈이라, 결국 산출물을 읽고 걸러 내는 사람이 있느냐에서 갈립니다. 검수를 붙일 여력이 없으면 속도만 취하다 그 이상으로 물어냅니다.
인터뷰 — 그래서 지금 쓸 만한가
한 앱 안에서 다 되기 때문입니다. 글도 쓰고, 그림도 그리고, 말로 대화하고, 웹도 찾아봅니다. 다른 도구는 이 중 하나를 잘하는데 여기는 전부 있습니다.
초보자에게 이건 생각보다 큰 장점입니다. "어떤 도구를 써야 하지"를 고민하지 않아도 됩니다. 일단 여기서 시작하고, 부족한 게 느껴질 때 다른 걸 찾으면 됩니다.
자료와 사람이 가장 많습니다. 막혔을 때 검색하면 한국어 설명이 나오고, 주변에 물어볼 사람도 있습니다. 다른 도구는 이게 안 됩니다.
초보자가 도구를 포기하는 가장 흔한 이유가 "막혔는데 물어볼 데가 없어서"인 걸 생각하면, 이 점은 기능 몇 개보다 중요합니다.
자주 바뀝니다. 7월 개편 반발이 그 예입니다. 기능이 빠르게 붙는 만큼 화면과 동선도 자주 달라지고, 익숙해질 만하면 또 바뀝니다.
새 기능을 먼저 써 보는 걸 좋아하면 장점이고, 한 번 익힌 방식을 오래 쓰고 싶으면 단점입니다.
규정을 먼저 보십시오. 외부 AI에 사내 자료를 올리는 걸 막는 회사가 많습니다.
그리고 7월 장애가 남긴 교훈이 있습니다. 마감이 걸린 일을 한 도구에만 의존하지 마십시오. 멈추면 같이 멈춥니다. 중요한 작업은 중간 결과를 따로 저장해 두는 습관이 안전합니다.
이런 사람에게 맞습니다
이 글의 근거와 한계.
위 "최근 석 달" 항목은 2026년 6~8월 사이 공개된 보도와 사용자 리뷰에서 추린 것이고 출처를 함께 적었습니다. 모델 이름·벤치마크 점수·요금제 금액은 넣지 않았습니다 — 몇 주 단위로 바뀌어서 적어 두면 그때부터 틀린 글이 됩니다.
리뷰 사이트(Trustpilot 등)는 불만이 있는 사람이 주로 찾는 곳이라 실제 여론보다 부정적입니다. 그 점을 감안해 읽으시고, 오늘 기준 요금과 기능은 공식 사이트에서 확인하십시오.
자주 묻는 질문
이 글의 판단은 실제로 써 보고 걸린 지점까지 확인한 것입니다. 바뀌는 것이 많은 분야라 위쪽 갱신일을 함께 보시고, 요금과 한도는 공식 사이트에서 오늘 기준으로 다시 확인하십시오.
GPT-6 Astra 로 애프터이펙트 모션 그래픽을 만드는 절차는 GPT-6 Astra 로 애프터이펙트 모션 그래픽 만들기에 3단계로 적었습니다.