내 컴퓨터를 맡기는 시대, 오픈클로를 업무에 써보며 든 생각

시작하며

요즘 일을 하다 보면 단순히 도와주는 도구를 넘어, 아예 일을 대신 맡기는 존재를 떠올리게 된다. 최근 자주 언급되는 오픈클로는 그런 상상을 꽤 현실적인 수준까지 끌어온 사례다. 글을 써주고 정리해 주던 AI와 달리, 이 녀석은 컴퓨터 안으로 들어와 실제 행동까지 이어진다. 이 글에서는 오픈클로가 어떤 구조로 움직이고, 어디까지 맡길 수 있는지, 그리고 왜 아직은 선을 그어야 한다고 느꼈는지를 정리해 본다.

 

1. 처음 들었을 때 가장 낯설었던 점

오픈클로 이야기를 처음 접했을 때 가장 먼저 든 생각은 “이건 도구라기보다 동료에 가깝다”였다. 단순히 결과물을 던져주는 방식이 아니라, 과정 전체를 대신 수행한다는 점이 확실히 다르다.

(1) 말만 하면 끝나는 자동화가 아니라는 점

기존에 쓰던 AI는 요청을 던지고 기다리면 답이 나오는 구조였다. 오픈클로는 다르다. 목표를 주면 그걸 달성하기 위한 행동 순서 자체를 짠다.

① 이메일 하나 처리하는 방식의 차이

• 메일함을 직접 열고 내용을 읽는다
• 이전에 주고받았던 맥락을 참고한다
• 상황에 맞는 답장을 작성하고 발송까지 이어진다

② 예약 하나에서도 드러나는 구조

• 브라우저를 실행한다
• 이전에 방문했던 기록을 찾는다
• 가능한 시간대를 확인하고 예약을 완료한다

이 과정에서 사람이 하던 클릭과 판단이 그대로 넘어간다는 점이 인상적이다.

 

(2) 로컬 기반이라는 구조적 차이

이 시스템은 인터넷 어딘가에 떠 있는 서비스가 아니라, 내 컴퓨터 안에 설치해서 쓰는 형태다.

① 체감되는 장점

• 반응 속도가 빠르다
• 개인 작업 환경에 맞게 조정 가능하다
• 외부 서버로 무조건 빠져나가지 않는다

② 동시에 따라오는 부담

• 컴퓨터 제어 권한을 넘긴다는 느낌이 크다
• 잘못 설정하면 의도와 다른 행동을 할 수 있다

이 지점에서 이미 호불호가 갈리기 시작한다.

 

2. 일을 맡겨보니 확실히 달라진 장면들

이론보다 중요한 건 실제로 써봤을 때의 변화다. 며칠 정도 업무 일부를 맡겨보면서, ‘이건 괜찮다’와 ‘이건 아직이다’가 분명히 나뉘었다.

(1) 반복 업무에서는 체감이 빠르다

① 매일 비슷하게 처리하던 일들

• 메일 분류와 임시 답장
• 자료 수집과 1차 정리
• 일정 확인과 알림 설정

② 사람이 개입하지 않아도 되는 이유

• 기준이 명확하다
• 결과 형식이 거의 정해져 있다
• 실패해도 치명적이지 않다

이런 작업은 넘겨두니 하루 리듬이 확실히 가벼워졌다.

 

(2) 기획 쪽에서는 다른 면이 보였다

단순 실행을 넘어서, 생각의 흐름까지 일부 대신하는 느낌도 받았다.

① 아이디어 초안 단계에서의 활용

• 주제를 던지면 구조부터 잡는다
• 이전 작업 스타일을 반영한다
• 빠진 요소를 스스로 보완한다

② 기존 생성형 AI와의 차이

• 질문을 쪼개지 않아도 된다
• 중간 판단을 스스로 이어간다

다만 여기서부터는 결과를 그대로 쓰기보다는, 참고용으로 다듬게 된다.

 

3. 기억을 쌓는다는 개념이 주는 변화

오픈클로의 특징 중 하나는 시간이 갈수록 사용자 맥락을 누적한다는 점이다. 이건 편리함과 불안함을 동시에 만든다.

(1) 시간이 지날수록 맞아떨어지는 부분

① 반복 사용 후 느껴진 변화

• 말투나 형식을 더 잘 맞춘다
• 선호하지 않는 방식은 점점 피한다
• 이전에 했던 선택을 참고한다

② 체감되는 장점

• 설명해야 할 것이 줄어든다
• 업무 흐름이 끊기지 않는다

이 지점에서는 확실히 ‘비서’라는 표현이 떠오른다.

 

(2) 동시에 떠오른 질문들

① 어디까지 기억해도 괜찮을까

• 개인 파일 접근 범위
• 과거 대화의 활용 기준

② 내가 통제하고 있다는 느낌이 줄어드는 순간

• 알아서 처리했다는 결과만 남을 때
• 중간 과정을 확인하지 못했을 때

편해질수록, 관리 기준은 더 중요해진다.

 

4. 보안 이야기를 빼놓을 수 없는 이유

이쯤 되면 자연스럽게 걱정이 생긴다. 특히 컴퓨터 안에 있는 파일과 계정에 접근할 수 있다는 점에서 그렇다.

(1) 악의적인 입력이 문제가 되는 구조

① 사람이면 걸러낼 수 있는 상황

• 수상한 문구가 섞인 메일
• 평소와 다른 요청 흐름

② 에이전트가 오해할 수 있는 지점

• 업무 지시로 인식하고 그대로 실행
• 링크 클릭이나 정보 입력까지 이어질 가능성

이런 구조에서는 완전 자동화가 위험해진다.

 

(2) 그래서 현실적으로 필요한 장치

① 민감한 단계에서의 사람 개입

• 결제
• 계약
• 외부 정보 전달

② 역할 분담의 기준

• 반복과 실행은 맡긴다
• 최종 판단은 사람이 한다

이 선을 지키지 않으면 편의가 부담으로 바뀐다.

 

5. 결국 어디까지 맡길 수 있을까

며칠 써보고 난 뒤의 결론은 단순하다. 오픈클로는 이미 많은 일을 할 수 있지만, 모든 걸 맡길 단계는 아니다.

(1) 지금 시점에서 잘 맞는 활용

① 추천할 만한 상황

• 반복적인 사무 작업
• 일정과 정보 정리가 많은 직무
• 혼자 일하는 시간이 긴 환경

② 아직 조심해야 할 영역

• 외부와 직접 연결되는 의사결정
• 실수가 곧 비용으로 이어지는 작업

 

(2) 앞으로를 생각하며 드는 판단

이런 형태의 에이전트는 빠르게 퍼질 가능성이 크다. 단순 노동을 줄여주는 흐름은 이미 수요가 충분하다. 다만, 편하다고 해서 전부 넘기기보다는 어디까지 허용할지 기준을 먼저 세우는 것이 필요하다고 느꼈다. 그 기준이 명확할수록, 이 도구는 부담이 아니라 여유를 만들어준다.

 

마치며

오픈클로는 더 이상 “도와주는 AI” 수준에 머물지 않는다. 일정 부분에서는 이미 대리 역할을 하고 있다. 그렇다고 무작정 맡기기에는 아직 생각할 지점도 많다. 나에게 맞는 선을 정하고 하나씩 넘겨보는 방식이 가장 현실적이다. 이 글을 읽고 있다면, 지금 하고 있는 일 중에서 “이건 맡겨도 되겠다” 싶은 한 가지만 떠올려 보는 것도 괜찮겠다.