작업 큐가 채팅 인터페이스를 대체하는 이유 (클로드 Co-work 데모 포함)

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요약

이 영상은 앤드로픽이 10일 만에 비(非)기술 사용자용 Claude Co-work를 출시한 과정을 통해, AI 네이티브 조직이 사용자 행동을 관찰하고 빠르게 제품에 반영할 때 얻는 경쟁 우위를 조명한다. Claude Code의 터미널 기반 에이전트 설계가 어떻게 다용도 작업 에이전트로 진화했는지, 파일 시스템 우선 접근 방식과 anti-slop(불필요 업무 방지) 설계 원칙이 지식 노동 생산성을 어떻게 높이는지를 설명한다. 또한 Task Queue UX 변화가 인간과 AI의 관계를 ‘대화’에서 ‘위임·관리’로 전환시키며 2026년 업무 도구 패러다임을 바꿀 것임을 예측한다.

주요 키워드

Task Queue Agentic AI File system agent Anti-slop Operational velocity Human-in-the-loop Prompt injection Claude Co-work Browser agent Sandbox

하이라이트

🚀 앤드로픽은 Claude Code의 사용 패턴을 관찰해 10일 만에 비기술 사용자용 Co-work를 빠르게 출시했다.
🔑 터미널 기반 에이전트가 단순 코딩 도구에서 파일 관리·연구·가정 자동화까지 일반 작업 에이전트로 확장됐다.
⚡️ 파일 시스템 에이전트는 로컬 파일을 직접 읽고 쓰며 웹과 연동해 브라우저 에이전트보다 견고한 작업 처리를 제공한다.
📌 Co-work의 anti-slop 설계는 AI가 실제 워크아티팩트(예: 스프레드시트, PPTX)를 완성해 불필요한 후처리 부담을 줄인다.
🌟 Task Queue UX는 AI를 ‘대화 상대’가 아닌 ‘직원’처럼 위임하고 관리하는 모델로 전환해 업무 흐름을 혁신한다.
💡 Claude Co-work는 계획 수립, 진행 상황 가시화, 중간 컨텍스트 투입 기능으로 사용자가 핵심 기획에 집중하도록 돕는다.
🔍 Prompt injection 방어, 샌드박스 로컬 마운트 같은 다층 보안 설계로 실제 비즈니스 환경에 적용 가능한 안전성을 확보했다.
📈 Google 엔지니어 Jana Dogen은 Claude Code로 1년치 분산 에이전트 오케스트레이터를 1시간 만에 프로토타입했다.
🌐 2026년에는 Task Queue 기반 데스크톱 네이티브 에이전트 전쟁이 본격화되며, 모든 주요 AI 기업이 이 분야에 진출할 것이다.

용어 설명

Task Queue

사용자가 여러 작업을 동시에 에이전트에 위임하고 병렬로 처리하도록 대기열 형태로 관리하는 인터페이스 모델

Agentic AI

스스로 계획을 세우고 실행하며 인간을 중간에 개입시킬 수 있는 자율 에이전트형 인공지능

File system agent

로컬 파일 시스템을 직접 읽고 쓰며 작업 아티팩트(문서·스프레드시트 등)에 직접 개입하는 AI 에이전트

Prompt injection

인터넷 상의 악의적 콘텐츠가 AI 에이전트의 계획에 개입·조작하는 공격 기법

Anti-slop

불필요한 AI 출력(슬롭)을 최소화하기 위해 완성된 산출물(예: Excel 파일)을 바로 제공하는 설계 원칙

앤드로픽이 Claude Co-work를 10일 만에 개발·출시한 배경과, 내부 사용자가 Crawford Code로 영수증 정리 같은 비코딩 작업을 수행한 의외의 사용 패턴을 발견한 과정을 설명한다.

[00:00] Anthropic이 클로드 Co-work를 개발하는데 10일밖에 걸리지 않은 이야기. 개발자들이 코딩 도구를 경비 영수증 정리에 사용하는 예상치 못한 현상을 발견한 후의 빠른 대응이었습니다.

터미널 기반 코딩 에이전트 Claude Code 출시에 따른 엔지니어 생산성(머지 풀 리퀘스트 67% 증가)과 Sandbox 에이전트 구조가 현장에 미친 긍정적 효과를 다룬다.

[00:31] 클로드 코드는 터미널 기반 에이전트 코딩 도구로 출시되어 엔지니어들의 소프트웨어 개발 작업에 사용되었습니다. 샌드박스 에이전트 아키텍처 덕분에 프로덕션 작업에서 신뢰할 수 있는 성능을 보여주었고, 엔지니어 당 일일 머지 풀 리퀘스트가 67% 증가했습니다.

[01:13] 제품팀은 사용 패턴에서 흥미로운 현상을 발견했습니다. 개발자들이 단순히 코드 작성이 아닌 경비 영수증 정리, 사진 분류, 파일 관리, 연구 종합 등 다양한 작업에 코딩 도구를 활용하고 있었던 것입니다.

영수증 분류, 다운로드 폴더 정리, 연구·전사 분석 등 비전문가도 터미널 없이 Claude Code를 활용한 다양한 사용 사례가 내부 데이터와 휴일 트윗으로 증명된다.

[01:47] 범위 확대로 여길 수 있는 상황에서 Anthropic은 동일한 에이전트 아키텍처를 기술적 지식이 필요 없는 UI로 감싸서 출시했습니다. 이는 비기술적 사용자들의 오랜 요구와 실제 검증 데이터를 바탕으로 한 결정이었습니다.

클라우드 소프트웨어의 전통적 개발 주기와 달리 AI 네이티브 조직은 사용자 수요 관측에서 실제 출시까지 단기간에 대응해 차별적 경쟁 우위를 확보하는 원리를 살펴본다.

[02:48] 개발자들이 Claude Code를 사용해 할 일 목록이나 일상을 준비하는 도구들을 만들면서 다양한 사용 사례들이 나타났고, 이를 통해 최초의 진정한 범용 에이전트임이 입증되었습니다.

웹사이트 보안 제약·봇 탐지로 인해 브라우저 에이전트는 불안정하지만, 파일 시스템 에이전트는 로컬 친화적 환경에서 안정적으로 작업을 수행한다는 비교 분석을 제공한다.

[03:05] 전통적인 대기업 소프트웨어 개발 과정과 달리, 수십억 달러 규모의 Claude Code 팀은 몇 달간의 검토 과정 없이 일주일 반 만에 Cowork을 구축해내며 놀라운 개발 속도를 보여주었습니다.

[03:31] AI 경쟁이 더 이상 모델 성능만의 문제가 아니라, 사용자 행동을 관찰하고 효과적인 것을 파악해 경쟁사보다 빠르게 대응하는 능력의 문제가 되었습니다.

[03:45] 2025년 연휴 기간 테크 트위터에서는 Claude Code 성공 사례들이 폭발적으로 퍼졌습니다. 구글 수석 엔지니어 Jana는 1년간 팀 전체로 작업한 제품을 Claude Code 한 세션으로 프로토타입했고, 개발자가 아닌 엄마도 원하는 기능을 구현해냈다고 공유했습니다.

Co-work는 CSV·텍스트 블롭이 아닌 최종 산출물(Excel, PPTX 등)을 직접 생성해 후속 수작업을 없앰으로써, AI 슬롭으로 인한 생산성 손실을 방지하도록 설계되었다고 설명한다.

[04:29] 비기술자들은 엔지니어들의 놀라운 생산성 향상을 목격하고 후기를 읽을 수 있었지만, 터미널의 깜박이는 커서 앞에서 위축되지 않고 직접 사용할 수 있는 것은 특별한 종류의 사용자들뿐이었습니다.

[04:51] 결국 Claude Code의 진정한 가치는 코딩 능력이 아니라, 파일을 읽고 지시사항을 이해하며 다단계 워크플로를 실행하는 범용 AI 능력에 있다는 것이 명확해졌습니다. Cowork은 이러한 핵심 기능을 코드라는 제약 없이 더 친근한 형태로 제공합니다.

[05:23] Cowork는 Claude Code의 모든 장점을 유지하면서 더 사용자 친화적인 패키지로 제공합니다. 인터페이스로 폴더를 지정하고 채팅에서 원하는 것을 설명하면 자율적으로 계획을 세우고 실행합니다.

[05:38] 여러 작업을 병렬로 대기열에 올려 처리할 수 있어 대화보다는 동료에게 메시지를 남기는 느낌입니다. 이는 긴 반복적 채팅 대신 6개의 메시지로 6개 스레드를 시작하는 2026년의 새로운 경험입니다.

채팅 인터페이스 대신 Task Queue 모델을 도입해 AI를 ‘대화 상대’가 아닌 ‘위임된 직원’처럼 관리하는 경험으로 전환함으로써, 사용자의 사고 방식을 어떻게 변화시키는지 다룬다.

[06:06] Microsoft Copilot과 Google Workspace AI가 클라우드 브라우저에서 실행되는 것과 달리, Cowork는 파일 시스템 수준에서 작동하며 브라우저도 사용할 수 있습니다. 로컬 머신의 폴더와 웹의 모든 것을 처리하는 강력한 가치를 제공합니다.

[06:56] 브라우저 에이전트는 웹의 적대적 특성에 제약을 받습니다. 웹은 인간을 위해 설계되어 사이트 차단, 캡차, 로그인 플로우 등이 문제가 됩니다. 제어할 수 없는 시스템을 탐색하기 때문에 오류 표면이 매우 큽니다.

[07:28] 웹 에이전트들이 탐색 정확도와 안정적인 개입 요청에서 발전했지만, 파일 시스템 에이전트는 사용자의 영역에서 작동한다는 근본적인 차이가 있습니다.

Prompt injection 방어, 다층 요약 워크플로우, 로컬 샌드박스 마운트로 사용자의 실제 파일을 안전하게 처리하는 Anthropic의 보안 설계 전략을 설명한다.

[07:55] 파일 시스템 에이전트의 핵심 장점을 설명합니다. 사용자의 로컬 파일은 봇 탐지나 인증이 필요 없는 협력적 환경으로, 브라우저 환경과 달리 적대적이지 않아 안정적인 작업이 가능합니다.

[08:18] 브라우저 에이전트와 파일 시스템 에이전트의 전략적 차이를 비교합니다. 웹은 보안상 적대적이어서 브라우저 에이전트는 취약하지만, 로컬 머신은 우호적이어서 파일 시스템 에이전트가 더 견고할 수 있습니다.

[08:38] 앤트로픽의 장기 전략을 설명합니다. 가장 가치 있는 지식 업무는 문서, 스프레드시트, 노트 등 로컬 파일에 존재하며, 이런 결과물 처리가 진정한 생산성 레버리지를 제공한다고 봅니다.

[08:57] 코워크의 웹 브라우징 기능을 소개하고, 이것이 웹 접근 제한이 아니라 파일 시스템의 우호적 공간 소유에서 나오는 레버리지 인식이라고 설명합니다.

Google 엔지니어 Jana Dogen이 Claude Code로 1년간 개발하던 분산 에이전트 시스템을 단시간에 프로토타이핑한 경험담을 통해 AGI에 가까운 AI 에이전트의 잠재력을 조명한다.

[09:35] 마이크로소프트와 다른 기업들의 대응 전망을 제시합니다. 2026년을 데스크톱 네이티브 일반 에이전트 전쟁의 해로 예측하며, 모든 회사가 탈중개화 위기에 직면할 것이라고 분석합니다.

데스크톱 네이티브 Task Queue 에이전트 전쟁이 본격화될 것으로 예측하며, Microsoft·OpenAI·Google의 대응 속도와 유닛 이코노믹스, 가격 정책 변화를 주시해야 한다고 제언한다.

[10:02] 통합된 작업 환경의 비전을 제시합니다. 한 곳에서 브리핑, 지표 확인, 프레젠테이션 준비 등을 처리할 수 있어 여러 프로그램을 전환할 필요가 없는 편의성을 강조합니다.

[10:27] 코워크의 혁명적 의미를 설명합니다. 이를 지식 업무 핵심을 겨냥한 순항 미사일로 표현하며, 기존 채팅 후 복사-붙여넣기 방식에서 직접 상호작용 방식으로의 전환을 강조합니다.

Claude Co-work UI로 폴더 지정을 통해 PPTX 제작, 구글 캘린더 분석, 중복 파일 탐색 등 여러 Task를 병렬 위임하고 진행 상황을 모니터링하는 데모 시연 과정을 상세히 보여준다.

[10:51] 작업 부실 문제와 AI 도구의 관계에 대한 의문을 제기하며, 사람들이 확인하지 않고 AI 작업물을 전달하는 문제점을 지적합니다.

[11:19] Cowork가 부실한 작업을 방지하도록 설계되었다고 설명하며, 이 접근 방식의 깊이 있는 사고를 언급합니다.

[11:39] 작업 부실 위기의 본질을 분석하며, AI가 그럴듯한 결과물을 쉽게 생산해서 인지적 부담을 다른 사람에게 떠넘기는 문제를 설명합니다.

[12:06] BetterUp 연구를 인용하여 부실한 작업물 처리에 소요되는 시간을 정량화하고, 이로 인한 생산성 손실을 강조합니다.

AI 네이티브 조직의 뛰어난 운영 속도가 ‘미래의 일’을 재정의하며, Task Queue 에이전트를 사용하지 않는 기업과 사용자의 격차가 점차 벌어질 것이라는 강력한 메시지로 마무리한다.

[12:22] Cowork의 첫 번째 부실 방지 전략으로 텍스트가 아닌 실제 사용 가능한 아티팩트를 출력한다는 점을 설명합니다.

[12:33] 구체적인 예시로 엑셀 파일 생성을 들며, 추가 정리 작업 없이 완성품을 제공하는 방식을 소개합니다.

[12:59] 의도를 잘 정의하는 능력의 중요성을 강조하며, 이것이 2026년의 핵심 기술이라고 언급합니다.

[13:14] Cowork 아키텍처가 부실함이 치명적인 소프트웨어 개발 환경에서 차용되었다는 점을 설명하며, 엔지니어들의 품질 요구사항을 언급합니다.

[13:40] Anthropic은 신뢰할 수 있는 코드를 생산하는 동일한 아키텍처가 안티-슬롭 지식 작업도 생산할 수 있다고 가정합니다. 이미 Claude Code를 신뢰하는 소프트웨어 엔지니어들과 일반 사용자들 모두 co-work의 고품질 결과물을 인정할 것입니다.

[14:21] Claude Code의 세 번째 안티-슬롭 요소는 편집 루프가 아닌 조향 루프를 유지한다는 점입니다. 체크마크로 진행상황을 시각화하며, 프롬프트-응답 사이클과는 달리 결과를 설명하면 계획을 세우고 실행 중 방향 수정이 가능합니다.

[14:48] Q 버튼을 통해 실행 중간에 메시지를 보낼 수 있어서, 작업을 중단하지 않고 중요한 맥락 정보를 추가할 수 있습니다. 인지 작업은 상위 레벨에서 원하는 것을 명확히 표현하는 조향 작업에 집중됩니다.

[15:30] 경비 보고서부터 일정 피드백, 생산성 검토, 프레젠테이션 준비까지 Claude Co-work에게 구축하고 싶은 것을 설명할 수 있으면 무엇이든 해낼 수 있습니다.

[15:51] 파일 시스템 샌드박스는 구체성을 강요하는 중요한 안전 기능입니다. 막연한 요청이 아닌 실제 파일과 폴더를 직접 지정해야 하므로, AI가 진공상태에서 무작위 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 실제 작업 결과물에서 구체적으로 작동하게 됩니다.

[16:17] 작업 큐 모델이 AI 지원 작업의 사회적 역학을 변화시키는 다섯 번째 요소에 대해 설명합니다. 채팅 기반 AI의 빠르고 얕은 상호작용과 달리, Cowork는 더 깊은 사고와 계획적 접근을 촉진합니다.

[16:54] AI가 더 이상 다음 메시지를 기다리지 않고 계획을 실행함으로써 인지적 부담이 '무엇을 프롬프트할까'에서 '실제로 무엇이 필요한가'로 전환됩니다. 이런 사려 깊은 접근은 저품질 작업물을 방지하는 효과가 있습니다.

[17:23] 비기술적인 일반 사용자를 위한 범용 에이전트의 시대가 도래했으며, 2025년에는 Claude를 시작으로 ChatGPT, Google, Microsoft 등에서 유사한 출시가 예상됩니다.

[17:47] Anthropic의 안전성 공개를 분석하면서 프롬프트 인젝션 위험에 대한 경고와 방어 체계를 설명합니다. 다층 방어 구조를 통해 적대적 공격을 막으려 하지만 완전한 안전을 보장할 수는 없다고 명시했습니다.

[18:44] 단기적으로 기업들이 프롬프트 인젝션 위험 때문에 이런 도구 사용을 주저할 수 있지만, 실제로는 그럴 가능성이 낮다고 전망합니다.

[18:55] 화자는 작업 속도 가속화의 이점이 매우 크기 때문에 사람들이 기꺼이 위험을 감수한다고 설명합니다. Claude Code와 Co-work를 직접 사용한 경험을 바탕으로, AI의 직감이 견고하며 웹사이트 상호작용 시 허가를 요청하고 로그인이나 결제 같은 중요한 행동에 대해서는 신중하게 접근한다고 평가합니다.

[19:30] Anthropic 팀이 Claude에 구축한 구성적 AI 원칙들이 복잡한 인터넷 환경에서 합리적인 선택을 가능하게 한다고 강조합니다. 파일 시스템 샌드박스의 개념을 비기술자들도 이해할 수 있도록 설명하며, 영수증 폴더를 예시로 든 안전한 컨테이너화 방식을 소개합니다.

[20:14] 샌드박스가 완전한 격리를 의미하지는 않으며, Claude가 여전히 파일 변경 권한을 가지고 있다는 점을 명확히 합니다. 하지만 운영 영역을 안전하게 컨테이너화하는 것이 잠재적으로 취약한 도구를 사용할 때 매우 중요하다고 강조합니다.

[20:38] 구글 수석 엔지니어 Jana Dogen의 실제 사례를 자세히 소개합니다. 그녀는 구글에서 1년간 개발하려던 분산 에이전트 오케스트레이터를 Claude Code가 단 1시간 만에 프로토타입으로 생성했다는 놀라운 경험을 공유했습니다.

[21:04] Claude Code의 결과물이 프로토타입 수준이었음을 인정하면서도, 문제를 독립적으로 분석하고 올바른 해결책을 빠르게 도출하는 능력을 과소평가해서는 안 된다고 강조합니다. 이러한 능력이 인공일반지능을 향한 의미 있는 진전을 나타내며, 바로 이 파워가 Co-work에서 더 나은 사용자 인터페이스와 함께 제공된다고 결론짓습니다.

[21:35] Claude Code를 사용하기 주저했던 사용자들에게 Claude Cowork를 추천하며, 현재 Max 플랜의 알파 버전이지만 Anthropic이 역사적으로 이런 기능들을 빠르게 대중화시켜왔다고 설명합니다.

[21:58] 영상 마지막에 Claude Cowork의 실제 모습을 화면 공유로 보여주겠다고 하며, 이 기술이 2026년에 우리가 향할 방향에 대해 논의하겠다고 말합니다.

[22:13] 챗봇이 과도기적 형태였다고 주장하며, LLM이 계획을 안정적으로 실행하기 전에는 텍스트 생성만 가능했지만 Claude Code가 에이전트 실행이 모든 영역에서 작동한다는 것을 증명했다고 설명합니다.

[22:37] 작업 큐가 2026년에 채팅 인터페이스를 대체할 것이라고 예측하며, 이는 단순한 UX 변화가 아니라 AI를 대화 상대가 아닌 관리해야 할 직원으로 인식하는 근본적인 관계 변화라고 설명합니다.

[23:07] 채팅 인터페이스는 AI를 응답자로, 작업 큐는 AI를 직원으로 위치시키는 차이점을 설명하며, 관리 프레임워크가 작업 위임, 맥락 제공, 결과 평가 방식을 근본적으로 바꾼다고 주장합니다.

[23:45] AI 인터페이스가 관리 모델로 전환되면서 사용 행동이 변할 것이라고 예상하며, 검증이 계속해서 희소한 기술이 될 것이고 모든 사람이 Claude Cowork를 사용하는 조직 구조의 2차 효과는 아직 충분히 고려되지 않았다고 경고합니다.

[24:06] AI가 업무에 미치는 영향에 대해 설명하며, AI가 이미 숙련된 사람들은 증폭시키지만 그렇지 않은 사람들은 혼란에 빠뜨릴 수 있다고 지적합니다. 2026년에는 AI 활용 능력이 매우 중요한 요소가 될 것이라고 강조합니다.

[24:14] 기존 주니어 역할의 변화에 대해 논의합니다. 전통적으로 주니어는 실행 계층 역할을 했지만, AI가 실행을 담당하게 되면서 주니어 역할에 압박이 가해질 것이라고 예측합니다. 창의적이지 않은 회사는 주니어가 불필요하다고 여기고, 창의적인 회사는 AI 네이티브 주니어를 필요로 할 것이라고 설명합니다.

[24:36] AI 보강 환경에서 도메인 전문성과 슬롭 방지 메커니즘을 구축하는 조직이 경쟁 우위를 가질 것이라고 주장합니다. 반면 주니어 역할 제거에만 집중하는 조직은 커리어 개발 파이프라인을 잃게 될 위험이 있다고 경고합니다.

[24:53] 이 시스템의 강력함이 중독적이어서 벗어나기 어렵다고 설명하며, Cowork 인터페이스의 활용 가능성을 언급합니다. 파일 시스템과 브라우저의 융합은 불가피하지만, 접근 방식이 중요하다고 강조합니다.

[25:07] Cowork와 브라우저 자동화의 결합으로 대부분의 지식 업무를 커버할 수 있다고 설명합니다. 다음 단계로는 원활한 핸드오프가 중요하다고 하며, 파일 시스템 에이전트와 브라우저 에이전트 간의 통합에서 발생할 수 있는 문제점들을 언급합니다.

[25:33] 통합 문제를 해결할 수 있는 곳이 통합 실행 레이어를 구축하여 큰 생산성 향상을 이룰 것이라고 예측합니다. 하지만 개별 에이전트가 독립적으로 작동하는 것보다 함께 안정적으로 작동하게 만드는 것이 더 어려운 과제라고 지적합니다.

[25:56] 미래를 예측하는 두 가지 신호를 제시합니다. 첫째는 마이크로소프트, OpenAI, 구글의 대응 속도이고, 둘째는 단위 경제성과 가격 정책입니다. Claude Cowork이 더 경제적인 가격대로 내려올 가능성에 대해 언급합니다.

[26:30] 제한된 쿼리 수든 어떤 방법이든 모든 사람에게 AI 도구를 제공하려는 동기가 매우 높으며, 사용자가 유용한 결과물을 만들 수 있고 기업 시스템과의 통합이 안전하다면 Anthropic이 이를 기업 제품으로 발전시킬 것이라고 전망합니다.

[27:05] 제품팀이 월요일에 사용자 행동을 관찰하고 목요일에 완성된 제품을 출시할 수 있다면 어떨까라는 핵심 질문을 제기하며, 10일 만에 구축된 클로드 코워크의 실제 데모를 시작합니다.

[27:26] 클로드 코워크는 파일 생성, 데이터 분석, 프로토타입 제작, 메시지 전송, 파일 정리 등 다양한 기능을 바로 제안해주는 어포던스를 제공하며, 진행 표시줄과 아티팩트 영역에서 실제 작업 과정을 확인할 수 있습니다.

[27:48] 클로드 코워크 출시에 대한 완전한 파워포인트 제작을 요청하고, 필요한 모든 조사를 수행한 후 다운로드 폴더에 PPTX 파일로 저장하도록 지시하는 구체적인 작업 예시를 보여줍니다.

[28:16] 실제 작업 과정에서 클로드가 조사를 수행하고 계획을 수립하며, 사용자가 실시간으로 질문하거나 변경사항을 추천할 수 있는 대화형 인터페이스를 통해 기존 채팅 방식과는 완전히 다른 협업 경험을 제공합니다.

[28:50] 기존 채팅에서는 작업을 중단하고 수정 요청을 해야 했지만, 코워크에서는 실시간으로 피드백을 주고 조정할 수 있으며, 슬라이드 구조에 대한 제안과 함께 비자명한 내용에 대한 메모 추가 등 구체적인 개선사항을 즉시 반영할 수 있습니다.

[29:08] 클로드가 프레젠테이션에 비자명한 인사이트를 추가하며 CSS 파일까지 동시에 작업하는 과정을 투명하게 보여준다. 멀티태스킹이 가능하여 구글 캘린더 분석을 위한 새로운 작업을 병렬로 시작할 수 있다.

[29:50] 구글 캘린더를 분석하며 일정 관리와 업무 효율성에 대한 조언을 제공한다. 아침 시간 보호, 운동 시간 확보 등 실용적인 제안을 하면서 동시에 파워포인트 작업도 계속 진행한다.

[30:35] 5-7개의 에이전트를 동시에 실행할 수 있는 병렬 처리 능력을 강조한다. 평가 결과는 혁신적이지 않을 수 있지만, 여러 작업을 동시에 수행하며 결과를 받을 수 있는 점이 핵심적인 가치다.

[30:52] 다운로드 폴더의 중복 파일 검색 작업을 새로 시작하면서 미래 업무 방식을 보여준다. 여러 탭을 오가며 다양한 작업을 동시에 수행하는 것이 미래 업무의 모습이라고 설명한다.

[31:20] 파워포인트 파일을 처음부터 완성하여 다운로드 폴더에 저장하고, 주요 기능, 실제 사용 사례, 가격 정보, 비자명한 인사이트까지 포함하는 완전한 프레젠테이션을 서너 개의 다른 작업과 병렬로 완성했다.

[00:00] 10일. Anthropic이 클로드

[00:02] Co-work를 개발하고 출시하는데

[00:04] 걸린 시간입니다. 그들이

[00:06] 예상하지 못한 현상을 발견한 후였죠.

[00:07] 개발자들이 자신들의 코딩 도구를

[00:09] 경비 영수증 정리에 사용하고 있었던 겁니다.

[00:12] 정말로 이런 타임라인의 스토리가

[00:13] 이번 주 클로드 Co-work 출시에 대한

[00:15] 다른 무엇보다도 중요합니다.

[00:17] 흥미로운 건 경비 영수증이 아닙니다.

[00:19] 바로 이 타임라인이

[00:20] Anthropic과 AI 네이티브 조직들이

[00:23] 어떻게 운영되고 있는지, 그리고

[00:25] 이런 운영 속도가 모델 자체만큼이나

[00:27] 경쟁 우위가 되고 있음을

[00:29] 보여준다는 점입니다. 무슨 일이 일어났을까요?

[00:31] 클로드 코드는 터미널 기반의 에이전트

[00:34] 코딩 도구로 출시되었습니다. 엔지니어들은

[00:36] 소프트웨어 작성, 프로덕션 이슈 디버깅,

[00:38] 레거시 코드 베이스 리팩터링에 사용했습니다.

[00:40] 이 도구가 터미널에 있었던 이유는

[00:42] 개발자들이 그곳에서 살고 있기 때문입니다.

[00:44] 그리고 작동했던 이유는

[00:47] 기본 아키텍처인 샌드박스 에이전트가

[00:49] 파일 읽기, 파일 쓰기, 계획 실행, 그리고

[00:51] 진행 상황에 대한 인간 개입을 허용하는

[00:53] 정말로 신뢰할 수 있는 프로덕션 작업 모델로

[00:55] 판명되었기 때문입니다.

[00:58] Anthropic의 내부 데이터에 따르면

[01:02] 엔지니어 당 일일 머지 풀 리퀘스트가

[01:04] 67% 증가했습니다.

[01:06] 엔지니어들이 재미로 그런 수치를

[01:08] 부풀리지는 않습니다. 엔지니어들이

[01:10] 사용했다면, 유용했기 때문입니다.

[01:13] 하지만 클로드 코드 제품팀은

[01:15] 사용 패턴에서 뭔가를 발견했습니다.

[01:18] 사람들이 단순히 코드를 작성하는 것이 아니었습니다.

[01:20] 클로드 코드를 영수증으로 가득한 폴더나

[01:22] 다른 것들로 가득한 폴더, 사진들에

[01:24] 지시해서 경비 스프레드시트를 만들거나

[01:25] 가족 휴가 사진을 분류하게 했습니다.

[01:27] 아시겠죠. 그들은 지저분한

[01:29] 다운로드 디렉토리를 정리하라고 했고,

[01:31] 코딩 도구를 연구 종합,

[01:35] 트랜스크립트 분석, 파일 관리에 사용했습니다.

[01:37] '여기 파일들이 있으니

[01:39] 내가 원하는 것을 만들어줘'로

[01:42] 표현될 수 있는 모든 것에 말입니다.

[01:44] PM이라면 이를 범위 확대로 여길 수 있지만

[01:47] Anthropic은 클로드 코드와 동일한

[01:52] 기본 에이전트 아키텍처를 출시했습니다.

[01:54] 이제 기술적 지식이 전혀 필요 없는

[01:56] UI로 감쌌습니다.

[02:00] 관찰에서 출시까지 10일이었지만

[02:02] 여기서 순수한 속도보다 더 흥미로운 것은

[02:04] 사람들이 한동안 정확히 이런 기능을

[02:06] 요구해왔다는 것입니다. 클로드 코드가

[02:09] 에이전틱 AI가 터미널에서 무엇을 할 수 있는지

[02:11] 보여준 순간, 비기술적 사용자들이

[02:13] '비슷한 기능에 액세스하고 싶다.

[02:15] 나는 코더가 아니지만'이라고 말하기 시작했습니다.

[02:17] 하지만 수요만으로는 그 기능이

[02:19] 실제로 작동할지 알 수 없습니다.

[02:21] Anthropic이 찾던 것은

[02:24] 검증이었고, 그들은 그것을 얻었습니다.

[02:27] 개발자들이 이미 클로드 코드를

[02:28] 그런 작업에 사용하고 있다는 자신들의

[02:31] 제품 데이터에서도, 그리고 휴일 동안

[02:34] 사람들이 범용 클로드 코드 에이전트를

[02:38] 토마토 재배부터 홈 센서 구축,

[02:40] 프로덕션 소프트웨어 작성과 출시까지

[02:42] 모든 작업에 사용하는 것을 본 것에서도

[02:45] 검증을 얻었습니다.

[02:48] 그리고 자신만의 할 일 목록을 제작하여 배포하는 것들,

[02:50] 맞죠? 하루를 준비하고 브리핑하는 데

[02:52] 도움이 되는 것들을 만들었습니다. 그래서

[02:54] 이들이 이 모든 다양한 사용 사례들이

[02:56] 나타나는 것을 보았을 때, 자신들이

[02:58] 가지고 있는 것이

[03:01] 아마도 최초의 진정한 범용

[03:03] 에이전트라는 것을 부정할 수 없게 되었습니다. 이제 그들의 반응 속도를

[03:05] 기존 엔터프라이즈 소프트웨어

[03:08] 일정과 비교해보면, 이건 큰

[03:09] 회사잖아요? Claude Code는 수십억 달러의

[03:11] 연매출 규모로 운영되고 있습니다.

[03:13] 기능 요청은 보통

[03:14] 누군가 한 줄의 코드를 작성하기 전에 몇 달간의

[03:17] 검토를 거치고, 명백한 시장

[03:19] 수요도 승인을 받아야 하고

[03:21] 문서도 작성되어야 합니다.

[03:23] 그런 식이 아닙니다. 그들은 돌아서서

[03:24] 우리가 이걸 만들겠다고 말했습니다. 그들은

[03:26] Claude Code를 사용해서 만들었고

[03:27] 대략 일주일 반 정도 만에

[03:29] Cowork을 구축했습니다. 이것이 중요한 이유는

[03:31] AI 경쟁이 더 이상 모델에 관한 것만이

[03:34] 아니기 때문입니다. 사용자 행동을 관찰하고,

[03:36] 실제로 무엇이 효과적인지 인식하며,

[03:38] 경쟁사가 뛰어들어 시장을 선점하기 전에

[03:41] 빠르게 대응책을 내놓을 수 있는지에

[03:43] 관한 것입니다. 2025년 연휴 기간 동안

[03:45] 테크 트위터 근처에 있었다면,

[03:48] Code가 타임라인을 가득 메웠습니다.

[03:49] 엔지니어들이 생산성 향상에 대해

[03:51] 포스팅했습니다. 창업자들은

[03:52] 주말에 전체 제품을 구축했습니다.

[03:54] 구글 수석 엔지니어의

[03:56] 스레드가 550만 뷰를

[03:57] 기록했습니다. Jana가

[04:00] 구글에서 팀과 함께 1년 전체를 투입해

[04:03] 작업한 제품을

[04:06] Claude Code와 한 번의 코딩 세션으로

[04:08] 프로토타입을 만들었다고 했기 때문입니다. Helen Lee Cup은

[04:10] 아침 산책 중에 아이디어를 음성으로 녹음하는 엄마로,

[04:13] 개발자가 아님에도 불구하고

[04:14] 어떻게든 Claude Code를 사용해서

[04:16] 원하는 것을 구축하는 방법을 알아냈다고

[04:18] 글을 썼습니다. 그래서 Claude Code가

[04:20] 비밀이었던 게 아닙니다. 이야기가 퍼지고 있었고

[04:23] 사람들이 터미널을

[04:24] 스스로 극복하고 사용하는 방법을 알아내고 있었던 것입니다. 그리고 그것이

[04:27] 바로 문제였습니다.

[04:29] 비기술자 사용자들은

[04:31] 그 능력을 볼 수 있었습니다. 엔지니어들이

[04:32] 며칠이 걸리던 일을 몇 시간 만에

[04:34] 해내는 것을 지켜볼 수 있었습니다.

[04:36] 스레드를 읽을 수 있었지만, 특별한 종류의

[04:39] 비기술자 사용자만이 터미널에 뛰어들어

[04:41] 깜박이는 커서를 보고

[04:42] 위축되지 않고 텍스트로 작업할 수 있었습니다.

[04:45] 그 능력은 모든 종류의 사람들의

[04:47] 후기를 통해 정말로 가시적이었지만,

[04:49] 접근성은 그렇지 않았습니다. 그래서

[04:51] 지난 한 두 달 동안 점차적으로 나타난 것은

[04:53] Claude Code의 특별함이

[04:56] 코드 부분에 있지 않다는 확신이었습니다.

[04:57] 기본 능력, 즉 파일을 읽고

[04:59] 지시사항을 이해하며

[05:01] 계획을 세우고 다단계

[05:03] 워크플로를 실행하는 AI는

[05:05] 입력과 출력이 있는 작업으로 표현 가능한 거의 모든 것에

[05:08] 작동합니다. 코드는 결국 브랜딩의

[05:10] 제약이 되었고 범용 작업에 대해서는

[05:12] 사실이 아닌 것에 대한

[05:14] 고집이 되었습니다. 그래서 Cowork은

[05:16] Claude Code의 모든 장점을 유지하면서, 같은

[05:19] 아키텍처를 더 친근한 형태로 제공합니다

[05:23] 사용자 친화적인 패키지로 제공됩니다. 인터페이스를 통해 폴더를 지정할 수 있죠.

[05:25] 단순히 클릭해서 지정하면 됩니다.

[05:27] 채팅에서 원하는 것을 설명하고 떠나면 됩니다.

[05:29] 계획을 세우고, 계획을 보여주고,

[05:31] 자율적으로 계획을 실행합니다.

[05:34] Claude Code처럼 진행 상황을 알려주지만,

[05:35] 터미널에 있지 않아도 됩니다.

[05:38] 여러 작업을 대기열에 올려놓고

[05:39] Claude가 병렬로 처리하도록 할 수 있습니다.

[05:41] 이는 대화라기보다는

[05:43] 동료에게 여러 메시지를 남기는 것 같은 느낌입니다.

[05:45] 이것이 2026년의 경험이라고 생각합니다.

[05:48] '긴 반복적인 채팅을 할 것이다.

[05:50] 모든 것을 정확히 프롬프트로 입력해야겠다'가 아니라

[05:52] '할 일이 6가지 있다.

[05:54] 6개의 메시지를 입력해서

[05:55] 6개의 스레드를 시작하자'로 바뀔 것입니다.

[05:57] 에이전트가 모든 작업을 동시에 처리하게 되죠.

[05:59] 여기서 전략적 그림이 흥미로워집니다.

[06:02] Microsoft Copilot은 코딩 에이전트로

[06:04] 클라우드의 브라우저에서 실행됩니다.

[06:06] Google Workspace AI도 브라우저와

[06:08] 클라우드에서 실행됩니다.

[06:10] 다른 도구들도 있습니다.

[06:12] Do Anything은 2026년에 출시된 새로운 도구의

[06:14] 좋은 예입니다. 브라우저에서 실행되고

[06:16] 상호작용 표면은 웹 애플리케이션입니다.

[06:18] 가치 제안은 '웹사이트를 대신 탐색해드립니다'이죠.

[06:20] Cowork는 파일 시스템 수준에서 작동하고

[06:23] 브라우저도 사용할 수 있어서 다릅니다.

[06:25] 상호작용 표면은 로컬 머신의 폴더와

[06:27] 웹에서 접근할 수 있는 모든 것입니다.

[06:30] 가치 제안은 이미 여러분의 세계에 있는 작업 산출물과

[06:33] 웹에서 접근할 수 있는 모든 것을 처리한다는 것입니다.

[06:37] 꽤 강력하죠. 어떤 의미에서

[06:39] 이들은 직접적으로 경쟁하는 패러다임이 아니라

[06:41] 보완적입니다.

[06:44] Anthropic은 Cowork가 Claude와 Chrome과

[06:46] 통합되어 이러한 모드들을 연결하는 것을

[06:48] 정확히 알고 있다고 생각합니다.

[06:50] 파일 시스템 우선 설계는

[06:52] 작업자로서의 여러분의 레버리지가

[06:54] 실제로 어디에 있는지에 대한 구체적인 가설을 반영합니다.

[06:56] 브라우저 에이전트는 웹의 적대적 특성에 의해

[06:59] 매우 제약을 받습니다.

[07:01] 웹은 인간을 위해 설계되었죠?

[07:03] 사이트가 차단할 수 있고, 캡차가 막을 수 있고,

[07:05] 로그인 플로우가 항상 문제를 일으킵니다.

[07:07] 모든 상호작용이 결국

[07:09] 우리, 사람들을 위해 설계된 인터페이스에 의해

[07:11] 중재되고, 사람들에게 판매하는 데 관심 있는 회사들이

[07:13] 유지 관리하며, 현재로서는

[07:15] AI 에이전트의 삶을 더 쉽게 만드는 데

[07:17] 특별한 관심이 없습니다.

[07:19] 물론 곧 바뀔 수도 있지만요.

[07:21] 오류 표면이 엄청나게 큽니다.

[07:23] 제어할 수 없는 시스템을 탐색하고 있기 때문입니다.

[07:25] 이러한 웹 에이전트들이 웹 탐색에서

[07:28] 더 정확해지고 안정적으로 개입을 요청하는 데

[07:31] 엄청난 발전을 이뤘다고 말하겠습니다.

[07:33] Chrome의 Claude Code뿐만 아니라

[07:35] Atlas 브라우저 시스템, Comet 등에서도

[07:38] 그런 것을 볼 수 있습니다. 반면에 파일 시스템 에이전트는

[07:41] 여러분의 영역에서 작동합니다.

[07:55] 완전히 당신 것입니다. 당신의 파일에는

[07:58] 봇 탐지 기능이 없죠. 당신의 폴더는

[08:00] 인증이 필요하지 않습니다, 그렇죠? 대부분은

[08:01] 그렇습니다. 에이전트는 읽을 수 있고, 쓸 수 있으며,

[08:03] 당신이 명시적으로 부여한 권한으로 실행할 수 있습니다.

[08:05] 환경이 적대적이 아니라

[08:08] 협력적입니다. 그리고

[08:11] 이것은 엄청난 차이입니다. 전략적

[08:13] 의미는 간단하지만, 살펴보면

[08:16] 눈에 띕니다. 브라우저

[08:18] 에이전트는 항상 조금

[08:21] 취약할 수밖에 없습니다. 높은 위험도 작업에서는

[08:23] 웹이 반격하기 때문입니다. 웹은

[08:26] 보안 관점에서 필요에 의해

[08:28] 적대적입니다. 파일 시스템

[08:30] 에이전트는 견고할 수 있습니다. 당신의 로컬

[08:33] 머신이 적대적이지 않기 때문입니다. 당신의 로컬

[08:35] 머신은 우호적입니다. 그래서 앤트로픽의

[08:38] 베팅은 장기적으로 가장 가치 있는

[08:41] 지식 업무가 결국 당신의

[08:42] 파일에 존재한다는 것입니다. 문서, 스프레드시트,

[08:44] 노트, 영수증,

[08:46] 녹음 파일 등 하드 드라이브나

[08:48] Google 문서에 저장되는 것들 말이죠. 그리고

[08:50] 이런 결과물들을 처리하는 것이

[08:51] 장기적으로 진정한 생산성 레버리지가

[08:54] 있는 곳입니다. 물론 웹 기능을 추가했고

[08:57] 코워크에서 웹 브라우징을 사용할 수 있습니다.

[09:00] 사용해봤는데 정말 잘 작동합니다. 코워크에

[09:03] 작업을 요청하기만 하면 됩니다.

[09:06] Chrome에서 직접

[09:07] 적절한 로그인을 제공하기만 하면 됩니다.

[09:10] Claude에 속한 편리한 노란색 탭

[09:12] 그룹을 보게 될 것이고

[09:14] 바로 시작할 수 있습니다. 따라서

[09:17] Claude가 웹 접근을 제한하는 것이 아닙니다. 오히려

[09:19] Claude는 레버리지가

[09:23] 업무가 일어나는 우호적인 공간을 소유하는 것에서

[09:25] 나온다는 것을 인식하고 있는 것입니다.

[09:29] 그것이 바로 당신의 파일 시스템입니다. 이것은

[09:31] 적대적이지 않은 공간이고 Claude가

[09:33] 정말 쉽게 접근할 수 있습니다. 이것은

[09:35] 마이크로소프트의 손을 강제할 수도 있습니다. 뉴런 데일리에서

[09:37] 마이크로소프트가 경쟁하기 위해

[09:39] 데스크톱 네이티브 일반 에이전트를

[09:41] 출시해야 할 것이라는 예측을 발표했습니다. 그리고 실제로

[09:44] 그것을 과소평가하고 있다고 생각합니다. 모든 회사가

[09:45] 2026년에 데스크톱 네이티브

[09:47] 일반 에이전트를 출시할 것이라고 생각합니다. 이것은

[09:50] 데스크톱 네이티브 일반 에이전트

[09:52] 전쟁의 해가 될 것입니다. 모든 회사가

[09:55] 탈중개화될 것이기 때문입니다.

[09:58] 이 편리한 작업을 할 수 있는 효과적인 받은편지함에 의해서 말이죠.

[10:02] 한 곳에서 '오늘 브리핑을

[10:04] 가져와줘. 내가 관심 있는

[10:06] 세 가지 지표를 대시보드에서

[10:09] 가져와줘. 내 프레젠테이션이

[10:11] 준비되었는지 확인하고

[10:13] 최종 다듬기를 해줘.'라고 말할 수 있다면

[10:15] 좋지 않을까요? 그리고 모든 것이 한 곳에서

[10:17] 완료됩니다. PowerPoint와

[10:18] Tableau 그리고 다른

[10:20] 프로그램들 사이를 전환할 필요가 없습니다. 그리고 Claude는

[10:23] 코워크로 처음으로 그런 가능성을

[10:25] 제공합니다. 그래서 이것이 그렇게

[10:27] 큰 화제인 것입니다. 이것은 지식 업무의

[10:31] 핵심을 겨냥한 순항 미사일입니다. 지식 근로자로서

[10:33] 당신이 하는 모든 일은

[10:35] 파일 입력과 출력에 관한 것입니다. 정보를

[10:38] 수정하는 것에 관한 것입니다. 그리고 오랫동안

[10:40] 2024년과 2025년에 당신은 무언가와 채팅하고

[10:44] 그 입력과 출력을 가져와서

[10:46] 다른 곳에 두어야 했습니다.

[10:47] 하지만 이제는 아닙니다. 실제로

[10:50] 직접 상호작용할 수 있습니다.

[10:51] 이제 바로 떠오르는 질문이 있습니다. 여러분도 같은 생각일 텐데요.

[10:54] 이것이 부실한 작업에 대한 우려와 어떤 관련이 있을까요?

[10:57] 2025년 후반에 이런 우려가 많았습니다.

[11:00] 사람들이 확인하지도 않고 신경 쓰지도 않은 AI 작업물을

[11:05] 그냥 던져놓고 '행운을 빕니다'라고 말하는 것 말이죠.

[11:09] 그런 건 좋은 시민정신이 아닙니다.

[11:12] 공동체 구축에 도움이 되지 않습니다.

[11:14] 여러분의 커리어에도 도움이 되지 않죠. 그건 그냥 부실한 작업이고 나쁩니다.

[11:19] 흥미로운 점은 Cowork가 부실함을 방지하도록 설계되었다는 것입니다.

[11:24] 잘못 사용할 수 없다는 건 아닙니다. 할 수는 있지만,

[11:29] 더 신중하게 작동하도록 설계되었습니다. 이 부분은 자세히 살펴볼 가치가 있습니다.

[11:32] 부실함 방지 이론이 제가 처음 생각했던 것보다 훨씬 더 흥미롭기 때문입니다.

[11:36] Cowork를 더 깊이 파보면서, 그 밑에 깔린 신중함을 더 많이 보게 되었습니다.

[11:39] 궁극적으로 작업 부실 위기는 AI가 글쓰기를 못해서가 아닙니다.

[11:43] AI가 그럴듯해 보이는 결과물을 마찰 없이 생산할 수 있게 만들어서

[11:48] 인지적 부담, 즉 실제로 해야 할 사고를 다른 사람에게 떠넘기기 때문입니다.

[11:53] 그래서 AI가 생성한 메모를 받는 사람이 이제 발신자가 건너뛴 사고를 해야 합니다.

[11:58] PRD를 생성하고 보지도 않으면, 엔지니어가 PM 대신 그것에 대해 생각해야 합니다.

[12:02] 결과는 작업처럼 보이지만 주의력에 세금을 부과하는 소통입니다.

[12:06] 실제로 BetterUp의 연구에 따르면

[12:10] 부실한 작업물 하나당 거의 2시간이 소요된다고 정량화했습니다.

[12:14] 이는 상당한 생산성 손실로 이어집니다.

[12:19] 그래서 Cowork의 설계는 이런 패턴에 대해 몇 가지 특별한 접근을 합니다.

[12:22] 첫째, 채팅과 달리 이 도구의 핵심 출력은

[12:26] 아티팩트이지 텍스트 덩어리가 아닙니다.

[12:29] Cowork에게 예를 들어 영수증을 스프레드시트로 처리해달라고 요청하면,

[12:33] VLOOKUP 공식과 조건부 서식이 작동하는 엑셀 파일을 생성합니다.

[12:38] 정리해야 할 CSV나 복사 붙여넣기 해야 할 마크다운이 아닙니다.

[12:43] 출력 자체가 완성품입니다. 이것이 중요한 이유는

[12:47] 작업 부실물이 보통 AI 생성 초안과 사용 가능한 작업물 사이의 간격에 존재하기 때문입니다.

[12:51] Cowork는 사람의 정리 작업이 필요하지 않은 파일을 생성함으로써

[12:55] 그 간격을 메우려고 합니다.

[12:59] 본질적으로, 의도를 충분히 잘 정의할 수 있다면,

[13:02] Claude Cowork로 포장된 Claude Code가

[13:07] 끝까지 완성할 수 있을 만큼 충분히 잘 할 수 있습니다.

[13:10] 물론 이는 의도를 잘 정의하는 능력에 달려 있고, 이것이 2026년의 핵심 기술 중 하나입니다.

[13:14] 여기서 두 번째로 언급할 점은 이 아키텍처가

[13:18] 부실함이 즉시 치명적인 맥락에서 빌려온 것이라는 점입니다.

[13:21] Claude Code 사용자들은 보통 소프트웨어를 작성합니다. 종종 프로덕션 소프트웨어죠.

[13:25] 출력이 지속적인 정리 작업이 필요하다면, 엔지니어들은 그냥 사용하지 않을 것입니다.

[13:29] 네, 더 많은 코드를 출시하면 더 많은 버그도 출시한다는 이야기가 많습니다.

[13:33] 하지만 결국에는 여전히 AI 도구를 사용해서

[13:37] 대량의 AI 코드를 검토할 수 있습니다.

[13:40] 생성된 코드를 검토해서 매우 높은 품질의

[13:42] 코드 결과를 2025년 말, 2026년 초에 얻을 수 있습니다.

[13:45] Anthropic의 가설은 신뢰할 수 있는 코드를

[13:47] 생산하는 동일한 아키텍처가

[13:50] 신뢰할 수 있는 지식 작업을

[13:52] 즉, 안티-슬롭 지식 작업을 생산할 수 있다는 것입니다.

[13:53] 그래서 이미 Claude Code를 충분히 신뢰해서

[13:55] 그것이 생산한 결과물을 배포하는

[13:57] 소프트웨어 엔지니어들은 지식 작업에 Claude co-work를

[14:02] 사용하는 것도 괜찮다고 생각할 것이고

[14:04] 더 중요한 것은 나머지 우리도 그럴 것입니다.

[14:07] 왜냐하면 우리가 Claude code로

[14:08] 코드를 배포한 경험이 없다고 하더라도

[14:10] 슬롭과 논-슬롭의 차이는

[14:13] 작업 품질에 관한 것이라는 아이디어를 이해할 수 있고

[14:15] co-work에서 얻게 되는

[14:18] 완성되고 세련된 품질의

[14:19] 결과물을 높이 평가할 수 있기 때문입니다.

[14:21] 세 번째 안티-슬롭 요소는 미묘하지만 중요합니다.

[14:23] Claude Code는 편집 루프보다는

[14:25] 조향 루프에 당신을 머무르게 합니다.

[14:27] 따라서 인터페이스는

[14:29] 매우 명확한 진행 상황 가시성과 함께

[14:32] 작업 위임을 중심으로 설계되어 있습니다.

[14:34] 말 그대로 옆에 체크 표시가 보이죠?

[14:35] 프롬프트 응답 사이클과는 다릅니다.

[14:38] 단순히 프롬프트를 입력하고

[14:39] 더 많은 텍스트가 나타나는 것을 보는 게 아니에요.

[14:41] 완전히 다릅니다. 결과를 설명하면

[14:44] Claude가 계획을 세웁니다. 계획이 보이고

[14:46] 실행 중에 방향을 바꿀 수 있습니다.

[14:48] Claude가 여기에 추가한 좋은 기능 중 하나는

[14:50] 실행 중간에 에이전트에게

[14:52] 메시지를 보낼 수 있고 Q라고 표시된

[14:54] 버튼을 누르기만 하면

[14:56] 에이전트가 당신의 맥락 정보를 받아서

[14:58] 자신을 중단하지 않고

[15:00] 장기 실행 작업에 추가합니다.

[15:03] 이는 내가 많은 AI 도구에서 본

[15:04] 주요 맹점을 해결합니다.

[15:06] 소중한 작업을 중단하거나

[15:08] 완료될 때까지 기다렸다가

[15:10] 중요한 맥락 정보를 추가해야 했습니다.

[15:12] Claude co-work에서는 그렇지 않습니다.

[15:13] 결과를 설명할 수 있는 한,

[15:16] Claude가 계획을 작성할 수 있습니다.

[15:18] 계획을 보고 방향을 바꿀 수 있습니다.

[15:20] 여기서 설명하는 인지 작업은

[15:22] 당신이 하는 것이지만 맨 위에서 일어납니다.

[15:23] 조향 작업이에요. 원하는 것을

[15:25] 명확히 표현하는 것입니다.

[15:28] 얻은 결과를 하류에서 정리하는 게 아니에요.

[15:30] Claude co-work에게 무엇을 구축하고 싶은지

[15:33] 말할 수 있는 한, 그것이 경비 보고서든

[15:34] 아니면 나의 하루 일정에 대한

[15:37] 구체적인 피드백을 달라든

[15:39] 아니면 내 캘린더를 보고

[15:41] 생산성 검토를 해달라든

[15:44] 아니면 다가오는 회의를 위한

[15:46] 프레젠테이션 준비를 도와달라든

[15:48] Claude Co-work가 해낼 수 있습니다.

[15:51] 또한 파일 시스템 샌드박스가

[15:53] 구체성을 강요한다고 말씀드리고 싶고

[15:54] 이것은 co-work의 안전 기능 중 하나로

[15:57] 제가 정말 좋아하는 부분입니다.

[15:59] co-work에게 경비 관련해서

[16:01] 막연하게 도움을 요청할 수 없습니다.

[16:03] 실제 파일이 들어있는 실제 폴더를

[16:05] 가리켜야 합니다. 마우스를 직접 만져서

[16:08] "경비 폴더를 추가해주세요"라고 말해야 하죠.

[16:10] 이런 제약은 AI가 진공상태에서

[16:12] 무작위로 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라

[16:14] 실제 작업 결과물에서 작동해야 한다는 뜻입니다.

[16:16] 따라서 입력은 정말 구체적이고

[16:17] 환각을 줄일 수 있겠죠?

[16:19] 그리고 놓치기 쉬운 다섯 번째 요소가 있습니다.

[16:20] 작업 큐 모델이 AI 지원 작업의 사회적 역학을 바꾼다는 것입니다.

[16:24] 이에 대해 자세히 설명하겠습니다.

[16:26] 채팅 기반 AI에서는 끊임없이 프롬프트를 입력해야 합니다.

[16:29] 평가하고, 프롬프트하고,

[16:31] 평가하고, 프롬프트하고.

[16:32] 계속 왔다 갔다 하죠.

[16:34] 이런 리듬은 빠르고 얕은 상호작용을 조장합니다.

[16:35] 테니스공을 주고받는 것과 같아요.

[16:37] 프롬프트를 주면, 텍스트를 받고,

[16:39] 다시 프롬프트를 주고. 반면 Cowork의

[16:41] 설계는 근본적으로 더 깊은 사고를 촉진합니다.

[16:43] 이 점이 정말 마음에 듭니다.

[16:45] 원하는 것에 대해 더 깊이 생각하고,

[16:47] 무엇을 기꺼이 손에서 놓고

[16:49] Claude Cowork에게 맡길지에 대해서도

[16:51] 더 깊이 생각하게 됩니다.

[16:54] AI는 더 이상 당신의 다음 메시지를 기다리지 않습니다.

[16:57] 계획을 실행하고 있죠.

[16:59] 이는 인지적 부담을 바꿔놓습니다.

[17:02] '다음에 무엇을 프롬프트해야 하지?

[17:04] 올바른 프롬프트를 기억하고 있나?'에서

[17:06] '실제로 무엇이 필요한가?'로 말이죠.

[17:08] 이것이 훨씬 더 흥미로운 질문입니다.

[17:09] 그리고 이는 사려 깊음을 요구합니다.

[17:11] 사려 깊음은 저품질 작업물의 반대죠.

[17:12] 이 모든 것이 실제로 작업 품질 저하를 해결할까요?

[17:15] 아직 판단하기엔 이릅니다.

[17:16] 이번 주에 막 출시됐거든요.

[17:19] 하지만 이런 종류의 고품질 지향 아키텍처를

[17:21] 더 많이 봐야 한다고 생각합니다.

[17:23] 그리고 제가 생각하는 핵심적인 부분은

[17:26] 마침내 비기술적인 일반 사용자를 위한

[17:29] 범용 에이전트로의 도약을 보고 있다는 것입니다.

[17:32] 2025년에는 이런 것들을 훨씬 더 많이 보게 될 겁니다.

[17:34] 분명히 Claude가 초기 출시로 앞서 나갔죠.

[17:37] ChatGPT에서도 곧 출시될 것으로 예상합니다.

[17:39] Google과 Microsoft에서도 곧 출시될 걸로 봅니다.

[17:42] 구글에서도 곧 나올 것 같고요.

[17:43] 마이크로소프트에서도 출시될 것으로 예상합니다.

[17:45] 그리고 이것은 안전성 문제로 이어집니다.

[17:47] 이것들이 얼마나 안전한가요?

[17:49] 이 질문을 많이 받습니다.

[17:50] Anthropic의 안전성 공개는

[17:52] 좀 더 자세히 살펴볼 가치가 있다고 생각합니다.

[17:54] 왜냐하면 비정상적으로 직접적이고

[17:56] 그 함의가 여러 방향으로 작용하기 때문입니다.

[17:59] Anthropic은 프롬프트 인젝션에 대해

[18:01] 처음부터 경고하고 있습니다.

[18:03] 프롬프트 인젝션은 공격자들이

[18:05] 인터넷에서 마주칠 수 있는

[18:07] 콘텐츠를 통해 Claude Cowork의

[18:09] 계획을 변경하려는 시도죠.

[18:10] 그들이 공유하는 내용은 프롬프트 인젝션에 대한

[18:13] 방어책을 구축했지만,

[18:15] 항상 안전할 것이라고는

[18:16] 약속할 수 없다는 것입니다.

[18:19] 정말 흥미로운 점 중 하나는

[18:20] 중재 요약 영역이나

[18:24] 요약 워크플로우 단계를 구축한 것 같다는 점입니다.

[18:28] 원시 인터넷 입력 수신과

[18:29] 에이전트가 작업을 완료하기 위해 받는 것 사이에 말이죠.

[18:32] 만약 그렇다면, 이는 Anthropic 팀이

[18:35] 프롬프트 인젝션으로부터의

[18:36] 다층 방어에 대해 어떻게 생각하고 있는지

[18:38] 알 수 있게 해줍니다.

[18:39] 일련의 벽으로 상상할 수 있고,

[18:41] 적대적인 봇과 적대적인 행위자들을

[18:44] 막으려고 시도하는 것이죠.

[18:46] 단기적으로는 신중한 기업들이

[18:48] 어떤 종류의 프롬프트 인젝션 경고라도 있는 것은

[18:50] 너무 위험하다고 결정할 수도 있습니다.

[18:52] 하지만 솔직히 말해서, 저는 의심스럽습니다.

[18:55] 며칠 걸리던 작업을 몇 시간 또는

[18:58] 그보다 짧게 단축시키는 이점이 너무 커서

[19:02] 사람들이 기꺼이 그런 위험을 감수합니다.

[19:05] 실제로 Claude Code를

[19:07] 꽤 많이 사용해보고 이제는 Claude Co-work까지

[19:09] 써본 사람으로서, 그 AI의 직감은

[19:12] 꽤 견고합니다. 웹사이트 페이지를

[19:14] 건드리거나 상호작용하려고 할 때

[19:17] 허가를 요청합니다. 특별히

[19:19] 승인하지 않는 한 로그인이나 결제 같은

[19:21] 행동을 취하지 않는 경향이 있습니다.

[19:24] 그리고 결제처럼 중요한 결과를

[19:26] 초래하는 행동에 대해서는 보통

[19:27] 사용자가 직접 해야 한다고 말합니다.

[19:29] Claude에 체화되어 있는 구성적 AI 원칙들이나

[19:32] Anthropic 팀이 Claude에 구축한 것들이

[19:35] Claude가 거칠고 복잡한 인터넷 세상에서

[19:38] 합리적인 선택을 할 수 있도록 돕습니다.

[19:40] 그리고 파일 시스템 샌드박스도 도움이 됩니다.

[19:42] 파일을 로컬로 마운트한다면

[19:44] 직접적인 파일 액세스가 아닌 곳에

[19:48] 두는 것입니다. 기술적이지 않은 분들을 위해

[19:51] 명확히 하자면, 샌드박스는

[19:52] 안전하고 보안된 컨테이너입니다.

[19:54] 파일을 넣고 복사할 수 있습니다.

[19:57] 예를 들어 영수증이 있다면,

[19:59] 실제 영수증 파일은 하드 드라이브의

[20:01] 내 영수증 폴더에 있을 수 있습니다.

[20:03] 그 폴더를 샌드박스에 복사하면

[20:06] 조작할 수 있고 작업할 수 있지만

[20:08] 매우 낮은 위험성을 갖게 됩니다.

[20:10] 보안 컨테이너의 복사본이고

[20:12] 핵심 폴더를 건드리지 않기 때문입니다.

[20:14] 이것이 Claude가 사용자의 폴더를

[20:16] 건드릴 수 없다는 의미는 아닙니다.

[20:17] 샌드박스에 마운트하고

[20:19] 폴더를 컨테이너화한다고 해서

[20:22] 하드 드라이브를 건드리지 않는다는

[20:24] 뜻은 아닙니다. 실제로는 건드립니다.

[20:25] 파일을 변경할 수 있습니다. 그것이 바로 가치입니다.

[20:28] 하지만 운영 영역을

[20:30] 안전하게 컨테이너화한다는 아이디어는

[20:33] 잠재적으로라도 취약할 수 있는

[20:36] 도구를 사용할 때 매우 중요합니다.

[20:38] 앞서 간략히 언급한 이야기를

[20:40] 좀 더 자세히 들어가보겠습니다.

[20:42] 구글 수석 엔지니어인 Jana Dogen이

[20:44] 550만 조회수를 기록한

[20:46] 글을 올렸는데, 그녀가 말한 것은

[20:47] 농담도 아니고 재밌는 얘기도 아니다.

[20:49] 작년부터 구글에서 분산 에이전트

[20:51] 오케스트레이터를 구축하려고 해왔다.

[20:53] 다양한 옵션이 있고

[20:55] 모두가 일치하지는 않는다. 나는 Claude Code에게

[20:57] 문제에 대한 설명을 했고,

[20:59] 그것은 우리가 작년에 실제로 구축한 것을

[21:01] 한 시간 만에 생성해냈다.

[21:04] Claude Code가 구축한 것은

[21:06] 프로토타입이었다는 것이 밝혀졌습니다.

[21:07] 완전한 프로덕션 코드가 아니었죠.

[21:09] 약속을 과대평가하고 싶지는 않습니다.

[21:11] 하지만 Claude Code가 문제를 살펴보고

[21:13] 독립적으로 올바른 해결책을 도출하고

[21:15] 그렇게 빨리 프로토타입을 시작할 수 있다는

[21:17] 아이디어는 과소평가되어서는 안 됩니다.

[21:19] 그것은 여전히 우리가 일반적으로

[21:21] 인공일반지능으로 묘사하는 것을 향한

[21:23] 매우 의미 있는 단계입니다.

[21:26] 바로 이 같은 파워가 이제 Co-work에서

[21:29] 사용할 수 있습니다. Co-work는 단지

[21:31] Claude Code 위에 예쁘게 꾸민

[21:33] 좋은 사용자 인터페이스일 뿐입니다.

[21:35] Claude Code를 써보라고 하는데 계속 거부하고 있었다면

[21:37] "터미널은 안 써, 나는 터미널 사람이 아니야"라고 했다면

[21:38] 지금 Claude Cowork를 써보세요.

[21:40] 현재 Max 플랜에서 이용할 수 있습니다.

[21:42] 지금은 개인 사용자만 가능하고

[21:44] 알파 버전입니다.

[21:45] 다 이해합니다. 비싼 플랜이죠.

[21:47] 하지만 Anthropic은 역사적으로

[21:49] 이런 기능들을 대중화시킵니다.

[21:51] 기업용으로, 팀용으로 빠르게 확대하죠.

[21:53] 제가 여러분에게 실제로

[21:55] 이걸로 무엇을 할 수 있는지 보여드리고

[21:56] 이해하실 수 있도록 하려고 합니다.

[21:58] 이 영상 마지막에는

[22:00] 화면을 공유해서 Claude Cowork가

[22:03] 어떤 모습인지 직접 보여드리겠습니다.

[22:05] 하지만 그 전에

[22:07] 이것이 2026년에 우리가

[22:09] 어디로 향하고 있는지 말씀드리고 싶습니다.

[22:13] 첫째로, 이는 우리에게

[22:15] 챗봇이 과도기적 형태였다는 것을

[22:17] 보여주고 있다고 생각합니다.

[22:19] 챗봇이 존재한 이유는 LLM이

[22:22] 계획을 안정적으로 실행하기 전에

[22:24] 텍스트를 생성할 수 있었기 때문입니다.

[22:26] 이제는 더 이상 그렇지 않다고 생각합니다.

[22:28] Claude Code는 에이전트 실행이

[22:30] 소프트웨어 엔지니어링뿐만 아니라

[22:32] 모든 것에 작동한다는 것을 증명했습니다.

[22:33] 이 가설이 맞다면

[22:35] 몇 가지 결과가 따라오는데

[22:37] 각각이 처음 생각보다 훨씬 깊은

[22:39] 함의를 가지고 있습니다.

[22:42] 하나는, 작업 큐가

[22:44] 2026년에 채팅 인터페이스를

[22:46] 대체하기 시작할 것이라고 생각합니다.

[22:48] 이는 단순한 UX 변화가 아닙니다.

[22:50] 작업을 대기열에 넣고,

[22:52] Claude가 병렬로 처리하도록 하고,

[22:55] 완료되면 알림을 받는

[22:56] Cowork 모델은 대화라기보다는

[22:59] 이메일이나 티켓 시스템에 더 가깝습니다.

[23:01] 하지만 더 깊은 변화는

[23:04] 인간과 AI 사이의

[23:05] 관계에 있습니다.

[23:07] 채팅 인터페이스는 AI를

[23:10] 응답자로 위치시킵니다.

[23:12] 당신이 묻고, AI가 답하고, 다시 묻죠.

[23:14] 작업 큐에서는

[23:15] AI를 당신의 직원으로

[23:17] 위치시킵니다.

[23:19] 당신이 위임하고, AI가 실행하고,

[23:21] 당신이 검토하는 것입니다.

[23:23] 이것은 비동기 대 동기 상호작용의

[23:25] 문제가 아닙니다.

[23:27] AI와 대화를 하는 것인지

[23:29] 아니면 직원처럼 관리하는 것인지의

[23:30] 문제입니다.

[23:32] 그리고 관리 프레임은

[23:34] 어떤 종류의 작업을 위임하는 것이

[23:36] 적절하게 느껴지는지, 얼마나 많은

[23:38] 맥락을 미리 제공하는지, 결과를

[23:41] 어떻게 평가하는지를 바꿉니다.

[23:43] 사람들은 직원을 관리하는 것과

[23:45] 조언자와 대화하는 것을 다르게 합니다.

[23:47] AI 인터페이스가 관리 모델로

[23:50] 전환되면서, 우리가 AI를 사용하는

[23:52] 방식도 그에 따라

[23:54] 변할 것으로 예상합니다.

[23:56] 또한 검증이

[23:58] 계속해서 희소한 기술이 될 것이라고

[24:00] 말씀드리고 싶습니다.

[24:02] 모든 사람이 Claude Cowork를 가지게 되는

[24:04] 조직 구조에 대한 2차 효과는

[24:06] 자신이 무엇을 하고 있는지 알고 있는 사람을 증폭시키는 반면

[24:08] 그렇지 않은 사람들은 오히려 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.

[24:10] 이것이 바로 제가 AI 활용 능력이

[24:12] 2026년에 매우 중요한 요소라고 생각하는 이유입니다.

[24:14] 이것이 팀 구조에 어떤 의미인지 생각해보세요.

[24:16] 주니어 역할은 전통적으로 실행 계층 역할을 해왔습니다.

[24:17] 명확히 정의된 업무를 주면

[24:19] 그들이 완료하고 시니어들이 검토하는 방식이죠.

[24:21] 만약 AI가 실행을 담당한다면

[24:23] 주니어 역할에 지속적인 압박이 가해질 것입니다.

[24:25] 창의적이지 않은 회사들은

[24:27] 주니어가 필요 없다고 말할 것이고

[24:29] 더 창의적인 회사들은

[24:31] 새로운 업무 패턴을 가르쳐줄 수 있는

[24:32] AI 네이티브 주니어가 필요하다고 말할 것입니다.

[24:34] 새로운 업무 패턴을 가르쳐줄 수 있는 AI 네이티브 주니어가 필요하다고 말할 것입니다.

[24:36] 도메인 전문성과

[24:37] AI 보강 환경에서의 슬롭 방지 메커니즘을

[24:40] 구축하는 방법을 알아내는 조직들은

[24:42] 실수로 커리어 개발 파이프라인을

[24:43] 제거해버리는 조직들에 비해

[24:45] 상당한 경쟁 우위를 갖게 될 것입니다.

[24:47] 주니어 역할 제거에만

[24:49] 과도하게 집중하여 말이죠.

[24:51] 그리고 이것은 유혹적일 것입니다.

[24:53] 왜냐하면 이 시스템의 힘이

[24:55] 중독적이기 때문입니다. 벗어나기 어렵죠.

[24:57] Cowork 인터페이스로 정말 많은 일을 할 수 있습니다.

[24:59] 저는 파일 시스템과 브라우저의 융합이

[25:01] 불가피하다고 생각하지만

[25:03] 거기에 도달하는 방식이 중요하다고 봅니다.

[25:05] Cowork와 브라우저 자동화를 결합하면

[25:07] 원칙적으로 대부분의 지식 업무를 커버할 수 있습니다.

[25:09] 다음 단계는 원활한 핸드오프가 될 것입니다.

[25:11] 파일로 시작해서

[25:13] 웹 서비스로 보내고

[25:15] 결과를 파일로 다시 가져와서

[25:17] 동료와 공유하는 방법을 어떻게 할 것인가?

[25:19] 그래서 파일 시스템 에이전트와

[25:21] 브라우저 에이전트 간의 통합 지점에서

[25:23] 문제가 발생할 것입니다, 맞죠?

[25:25] 제가 아는 바로는 구글 캘린더가

[25:28] 로그인을 해줘도 Claude를 인식하는데 문제가 있습니다.

[25:30] 때로는 작동하고 때로는 작동하지 않죠.

[25:31] 이건 구글이 의도적으로 그럴 수도 있다고 생각합니다.

[25:33] 이러한 통합 문제를 해결할 수 있는 곳이

[25:35] 통합 실행 레이어를 구축할 수 있고

[25:36] 엄청난 생산성 향상을 가능하게 할 것입니다.

[25:38] 제 추측으로는 이것이 사람들이 예상하는 것보다

[25:40] 조금 더 오래 걸릴 것 같습니다.

[25:42] 왜냐하면 어려운 부분은

[25:44] 실제로는 어떤 타입의 에이전트든

[25:45] 독립적으로 작동하게 만드는 것이 아니라

[25:47] 사용자가 어떤 모드에 있는지

[25:49] 생각하지 않아도 될 정도로

[25:50] 안정적으로 함께 작동하게 만드는 것입니다.

[25:53] 생각하지 않아도 될 정도로 말이죠.

[25:55] 미래를 본다면

[25:56] 앞으로 나타날 두 가지 큰 신호를 주목할 것입니다.

[25:58] 첫 번째는 마이크로소프트나 OpenAI

[26:00] 또는 구글이 얼마나 빨리 대응하느냐입니다.

[26:03] 만약 그들 중 하나라도

[26:06] 다음 2-3주, 다음 달 내에

[26:08] 빠르게 무언가를 출시한다면

[26:10] 경쟁 구도가 열려있을 뿐만 아니라

[26:12] 모든 사람이 현장에서

[26:14] 이것이 업무의 미래라는 신호를

[26:15] 충분히 보고 있어서 주목해야 한다고 느끼고 있다는 뜻입니다.

[26:17] 제가 주목할 다른 것은

[26:19] 단위 경제성과 가격입니다.

[26:21] 우리는 수많은 모델들로 축복받은 세상에 살고 있습니다.

[26:23] Claude Cowork이 더 경제적인 가격대로

[26:26] 내려오는 것을 보기 시작할까요?

[26:28] 아마도 더 단순한 모델과 함께, 아마도

[26:30] 제한된 최대 쿼리 수로든, 어떤 방법을 써서든 말이죠.

[26:31] 하지만 결국 모든 사람에게

[26:35] 이런 도구를 제공하려는 동기는 매우 높다고 생각합니다.

[26:38] 사용자들이 이런 도구를 사용해서

[26:42] 유용한 결과물을 만들어낼 수 있다는 것을

[26:44] 보여줄 수 있고, 회사들이 웹 접촉과

[26:46] 기업 시스템과의 통합이 충분히 안전해서

[26:48] 작업이 유용하게 수행되고

[26:50] 유용하게 저장되고 보안될 수 있다고

[26:52] 확신할 수 있다면 말입니다.

[26:55] Anthropic이 불가피하게 이것을 팀과

[26:58] 기업 제품으로 가져오면서

[27:00] 이런 문제점들이 해결될 것으로

[27:02] 충분히 기대하고 있습니다.

[27:03] 더 깊은 질문으로 마무리하겠습니다.

[27:05] 제품팀이 월요일에 사용자 행동을 관찰하고

[27:08] 목요일에 완전히 구현된 제품을

[27:10] 출시할 수 있다면 어떨까요?

[27:12] 그게 제게 계속 머물러 있는 생각입니다.

[27:14] 그것으로 시작했고 계속 생각하게 됩니다.

[27:16] 이게 10일 걸렸고 이제 보여드리겠습니다.

[27:18] 만들어지는데 10일 걸렸습니다.

[27:20] 그들은 클로드 코드로 만들었습니다.

[27:21] 어떻게 보이는지 궁금하지 않나요?

[27:23] 이게 클로드 코드워크입니다. 좋습니다.

[27:26] 바로 제안사항을 제공하는 것을 볼 수 있습니다.

[27:27] 제안사항이라고 함은

[27:28] 추천 기능을 제공한다는 뜻입니다.

[27:30] 파일을 만들거나, 데이터를 분석하거나,

[27:32] 프로토타입을 만들거나, 메시지를 보낼 수 있습니다.

[27:34] 네, 실제로 메시지를 보낼 수 있습니다.

[27:36] 하루를 준비하거나 파일을 정리할 수도 있습니다.

[27:38] 이건 단지 미리보기입니다.

[27:40] 이 진행 표시줄에서 실제 계획이

[27:42] 만들어지는 것을 볼 수 있습니다.

[27:44] 아티팩트는 산출물이 만들어지는 곳입니다.

[27:46] 여기서 할 수 있는 예시를 보여드리겠습니다.

[27:48] 클로드 코워크 출시에 대한

[27:50] 완전한 파워포인트를 만들어 주세요.

[27:53] 그를 위해 필요한 모든 조사를 수행해 주세요.

[27:58] 완료되면

[28:01] 다운로드 폴더에 PPTX 파일로 저장해 주세요.

[28:03] 그리고 완료되면

[28:05] 다운로드 폴더에 PPTX 파일로 넣어주세요.

[28:09] 이제 파일에서 작업합니다. 다른 폴더를 선택하겠습니다.

[28:12] 이게 제 다운로드 파일입니다.

[28:14] 여기에 그냥 넣겠습니다.

[28:16] 클로드 코드가 변경할 수 있도록 허용하겠습니다.

[28:18] 그게 다입니다. 그냥 실행하라고 하면 됩니다.

[28:20] 어떻게 시작하는지 보실 수 있습니다.

[28:22] 프로 플랜과 진행 표시줄이

[28:23] 여기서 만들어지는 것을 보기 시작할 겁니다.

[28:24] 이전에 이야기했던 클로드 기능들을

[28:27] 사용하고 있다는 점을 주목하세요.

[28:29] 이제 계획이 있습니다.

[28:30] 이미 클로드 코워크 세부사항을 조사했습니다.

[28:33] 체크. 바로 여기서 질문하거나 변경을

[28:35] 추천할 수 있습니다. 바꾸고 싶다면

[28:38] PPTX 기능 문서를 읽을 수 있습니다.

[28:39] 그래서 바꿀 수 있습니다.

[28:42] 파워포인트 기능을 만드는 방식을

[28:44] 바꿀 수 있고, 지금은 프레젠테이션

[28:46] 구조와 미학을 디자인하고 있습니다.

[28:48] 바로 여기서 미학에 대한

[28:49] 피드백을 줄 수 있습니다.

[28:50] 채팅과 얼마나 다른지 보세요.

[28:52] 이전 채팅에서는 잠깐, 멈춰. 현대적인

[28:55] 프레젠테이션처럼 만들고 싶다거나

[28:57] 뭔가 그런 식으로 말해야 했습니다.

[28:59] 이제는 그렇지 않습니다. 그냥 조정하면 됩니다.

[29:01] 제안된 슬라이드 구조를 제공하고 있습니다.

[29:03] 자명하지 않은 내용에 대한 메모를

[29:06] 추가해 달라고 하겠습니다.

[29:08] 인사이트와 시사점을 프레젠테이션에

[29:11] 추가해달라고 했어요. 그리고 지금

[29:12] 작업 한가운데 있는데, 제가 바로

[29:13] 추가 요청을 넣었어요. 어디서

[29:15] 작업하고 있는지 볼 수 있죠. 여기 공유

[29:17] CSS 파일을 작업하고 있어요. 어떤

[29:19] 맥락을 가지고 있는지 볼 수 있죠.

[29:20] 이제 슬라이드 생성을 시작하고 있어요.

[29:23] 이런 기능들을 사용하고 있어요. 이런

[29:25] 투명성이 정말 좋아요. 그리고

[29:27] 다른 걸 하고 싶으면 바로 여기로

[29:29] 넘어가서 새 작업을 열고 말할 수

[29:32] 있어요. 제 구글 캘린더를 보고

[29:36] 얼마나 바쁜지 평가해주고, 무엇이

[29:40] 제 일상 루틴에서 가장 유용한

[29:43] 변화가 될지

[29:45] 업무를 더 효과적으로 준비하도록

[29:47] 도와달라고요. 그리고 이 모든 게

[29:48] 백그라운드에서 일어나고 있어요.

[29:50] 클로드는 여전히 다른 프레젠테이션을

[29:51] 작업하고 있거든요. 그래서 이 작업을

[29:53] 시작할 수 있어요. 그리고 브라우저에서

[29:54] 구글 캘린더를 열어뒀어요. 지금

[29:56] 살펴보고 있어요. 계속

[29:58] 분석을 진행할 거예요. 돌아가서

[30:00] 클로드가 여기서 하고 있는 모든

[30:03] 작업을 다시 확인해보죠. 여러

[30:05] 에이전트가 실행되고 있는 걸

[30:07] 볼 수 있어요. 클로드가 한편으론

[30:08] 클로드 코워크를 위한 연구를 해서

[30:10] 슬라이드 프레젠테이션을 만들고

[30:12] 있어요. 같은 클로드 코워크가

[30:15] 제 일정을 분석하는 작업도 하고

[30:17] 있고요. 이런 걸 5개, 6개, 7개까지

[30:18] 할 수 있어요. 개인 정보를

[30:20] 공개하지 않기 위해 약간 비개인적으로

[30:22] 요청했는데, 제가 얼마나 바쁜지,

[30:23] 아침 시간을 어떻게 보호해야 하는지,

[30:26] 기상 시간을 지키는 것, 그리고

[30:29] 매일 운동할 시간을 갖는 게

[30:31] 좋다고 말해줘요. 솔직히

[30:33] 말하면, 이런 평가들이 완전히

[30:34] 획기적인 건 아니에요. 중요한 건

[30:35] 캘린더를 보면서 병렬로 이 작업을

[30:37] 할 수 있고, 다시 돌아와서

[30:39] 파워포인트 작업을 하는 동시에

[30:40] 모든 평가를 받을 수 있다는 거예요.

[30:42] 이게 바로 여러분이 이해해야 할

[30:44] 포인트예요. 네, 여전히

[30:45] 파워포인트 작업을 하고 있고,

[30:46] 실제로 그 과정에서 만들어진

[30:48] 다양한 결과물들을 볼 수

[30:50] 있어요. 새 작업을 시작해보죠.

[30:52] 이번엔 다운로드에서 중복 파일을

[30:53] 찾고 있어요. 어디에 추가 파일이

[30:55] 있는지요. 다운로드 폴더에

[30:57] 접근할 수 있어요. 작업 시작할 때

[30:58] 그 권한을 줬거든요. 지금

[31:00] 실행 중이에요. 여전히 슬라이드

[31:01] 만드는 작업을 하고 있고요.

[31:03] 다운로드로 다시 돌아가죠. 이것이

[31:05] 미래 업무의 모습이에요.

[31:07] 이런 다양한 탭들 사이를 오가면서

[31:09] 작업하는 모습이죠. 지금 여기서

[31:11] 실행되는 걸 볼 수 있어요.

[31:13] 파워포인트를 다운로드 폴더로

[31:15] 복사하고 있어요. 봐요! 출처와

[31:17] 살펴본 모든 자료들을 보여주고,

[31:19] 파워포인트에서 열 수 있는 편리한

[31:20] 버튼도 제공해줘요. 그리고 정말로

[31:22] 파워포인트를 만들었어요.

[31:24] 처음부터 만들었죠. 주요 기능들을

[31:26] 살펴볼 수 있고, 작동 방식과 실제

[31:29] 사용 사례들,

[31:30] 이용 가능성과 가격, 그리고 중간에

[31:33] 추가한 비자명한 인사이트들,

[31:35] 전체적인 그림까지. 이 모든 게

[31:37] 서너 개의 다른 작업을 하는

[31:38] 중간에 완성된 거예요. 이것이 바로

[31:40] 미래가 여기 있다는 제 의미예요.

[31:43] 코워크를 사용하지 않는다면

[31:45] 업무의 미래를 놓치고 있는 거예요.

[31:46] Substack에 전체 가이드를 올려뒀어요.

[31:50] 이건 지금까지 지난 몇 달 동안

[31:52] AI에서 나온 것 중 가장 흥미로운

[31:54] 것이에요. 사람들이 제가 과대광고를

[31:56] 한다고 비난할 수도 있지만,

[31:58] 이것을 획기적으로 만드는 건

[32:00] 기술적인 사람들을 위한 게 아니라는

[32:02] 점이에요. 누구나 사용할 수

[32:04] 있어요. 제가 설명한 것에는 코드가

[32:07] 전혀 없었어요. 그냥 AI 에이전트에게

[32:09] 뭔가를 해달라고 요청했고,

[32:11] 해줬어요. 모든 사람이 맥스

[32:12] 플랜을 갖고 있지 않다는 걸

[32:13] 아니까, 직접 볼 수 있도록 실제

[32:15] 사용 모습을 보여드렸어요. 행운을

[32:18] 빌어요. 클로드 코워크를 사용해보세요. 정말 가치가 있어요.