매일 아침 라제시 쿠마르(LTM의 최고정보책임자)는 OneNote에 지시문을 여러 단락으로 작성한 뒤, Microsoft 365 Copilot에 넘긴다. 2년 전만 해도 "이 이메일이 무슨 내용인가요?" 같은 한 줄짜리 질문이 전부였다. 프롬프트가 점점 길어지고 복잡해지면서, 단순한 질의응답을 넘어선 협업 방식이 자리 잡고 있다.

Copilot 프롬프트가 단락 수준으로 진화했다

LTM(옛 LTIMindtree, 글로벌 기술 서비스 기업)의 CIO 쿠마르는 Copilot 사용 초기에는 Teams와 Outlook 같은 일상 도구에 AI가 내장된 점에 주목했다. "복사해서 붙여넣을 필요 없이 맥락을 그대로 가져오는 점이 인상적이었다"고 그는 말한다. 그러나 생산성 향상이 새로운 표준이 되면서, 그는 더 나아가 Researcher 에이전트(정보 조사와 분석을 자동으로 수행하는 도구)를 활용해 전략적 주제를 탐색하기 시작했다. 예를 들어, 기존 소프트웨어를 대체할 때 다음과 같은 프롬프트를 사용한다:

"이 플랫폼은 매우 비싸고 구현이 복잡합니다. IT 서비스 업계에서 사용 가능한 대안을 모두 조사하고, 모든 제품을 비교한 뒤, 위험 요소와 함정을 정리한 상세 보고서를 생성해 주세요."

이러한 프롬프트는 더 이상 동료에게 업무를 요청할 필요를 없앴다. "예전에는 동료들에게 자료 조사와 슬라이드 작성을 부탁했지만, 그게 그들의 업무를 방해한다는 걸 압니다. 이제 Researcher 에이전트가 훌륭한 출발점을 제공합니다"라고 쿠마르는 설명한다.

예전에는 사람에게 물어보던 작업, 이제는 에이전트가 처리한다

과거 CIO는 전략적 의사 결정을 위해 직접 팀원에게 분석을 요청하거나 자료를 취합해야 했다. 이제는 Copilot Researcher 에이전트가 해당 작업을 대신한다. 쿠마르는 업계 컨퍼런스에서 LTM의 역량을 가장 잘 보여줄 사례 연구 선정부터, 잠재적 협력사의 재무 상태와 시장 평가까지 Researcher를 통해 처리한다. 이 변화는 단순한 업무 효율화를 넘어, 조직 내 협업 방식을 재정의한다. 쿠마르는 "동료들이 원하지 않았을 방해와 중단을 이제 피할 수 있게 됐다"고 덧붙인다.

또한 LTM은 Microsoft Copilot Studio(코딩 없이 AI 에이전트를 만들 수 있는 저(低)코드 도구)를 활용해, 직원의 디지털 이력서와 업무 스케줄을 기반으로 프로젝트에 가장 적합한 인력을 자동 매칭하는 에이전트를 개발했다. "가장 빠르게 배치할 수 있는 적합한 인재를 찾는 에이전트가 이미 운영 중입니다"라고 그는 말한다.

개발자가 아닌 실무자를 위한 AI 도입 전략

쿠마르의 팀은 AI 도입을 가속화하기 위해 부서별 Copilot 세션을 진행하고, 소프트웨어 개발자가 아닌 일반 업무 담당자를 대상으로 해커톤을 개최했다. 목표는 사용자 스스로 AI 에이전트를 만들 수 있는 '에이전트 사고'를 심어주는 것이다. "다음 진화 단계는 사람들이 스스로 무엇을 창조할 수 있는지입니다"라고 그는 강조한다. 이러한 접근은 AI 도구를 단순히 수동적으로 사용하는 단계를 넘어, 조직 전체가 AI를 능동적으로 활용하는 문화를 만드는 데 초점을 맞춘다.

개발자가 바로 체감하는 변화는 Copilot이 단순한 생산성 도구를 넘어, 전략적 의사 결정과 인력 운영의 핵심 파트너로 자리 잡고 있다는 점이다. 쿠마르는 개인적으로도 휴가지에서 Copilot을 사용해 "오후 7시부터 3시간 동안 방문할 최고의 장소"를 추천받아 실제로 그곳이 그 시간대 최고의 명소였던 경험을 공유했다.