[리포트] 오픈AI 닷츠 vs 마이크로소프트 에이전트 365 vs 글린, 그리고 한국형 AI 에이전트 비교

오픈AI 닷츠 vs 마이크로소프트 에이전트 365 vs 글린, 그리고 한국형 AI 에이전트 비교

오픈AI 닷츠, 마이크로소프트 에이전트 365, 글린은 모두 기업용 AI 에이전트 시장을 겨냥하지만 역할은 서로 다릅니다. 닷츠는 일을 수행하는 실행형 에이전트, 에이전트 365는 에이전트를 통제·보안·관리하는 기업용 관제 플랫폼, 글린은 기업 지식과 업무 데이터를 연결하는 컨텍스트 플랫폼에 가깝습니다.

한국에서는 삼성SDS FabriX, LG CNS AgenticWorks, SK텔레콤 A. Biz, 네이버 CLOVA Studio 등이 유사한 영역을 공략하고 있습니다. 다만 국내 제품은 글로벌 범용 에이전트와 경쟁하기보다는 한국 기업의 보안, 그룹웨어, ERP, 제조·금융·공공 업무에 맞춘 구축과 운영에서 차별화하는 전략을 취하고 있습니다.

1. 세 제품의 본질적 차이

핵심 포지셔닝

닷츠와 에이전트 365를 직접적인 경쟁 제품으로만 보면 판단이 흐려집니다. 닷츠가 “업무를 수행하는 AI 직원”이라면, 에이전트 365는 “AI 직원의 신원증명서, 출입증, 활동기록, 보안규칙을 관리하는 인사·보안 시스템”에 가깝습니다.

글린은 그 중간에서 기업 내부의 문서와 업무 맥락을 정리해 에이전트가 제대로 일할 수 있도록 하는 지식 계층 역할을 합니다.

2. 오픈AI 닷츠: 목표를 받아 일을 수행하는 AI 직원

오픈AI는 닷츠를 GPT-6 Astra 기반의 상시가동 에이전트로 소개했습니다. 닷츠는 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 사용하고, 연결된 4,000개 이상의 애플리케이션을 활용해 사용자의 목표를 장시간 수행할 수 있습니다. ChatGPT뿐 아니라 Slack과 Teams에서도 닷츠와 대화할 수 있습니다.

2-1. 닷츠의 주요 기능

닷츠는 다음과 같은 업무 흐름을 목표로 합니다.

• 고객 피드백에서 반복적인 버그를 찾습니다.
• 관련 코드를 분석하고 수정합니다.
• 테스트를 실행합니다.
• 개발자가 검토할 풀 리퀘스트를 준비합니다.
• 제품 요구사항이 바뀌면 제안서와 테스트 계획을 다시 수정합니다.
• 새로운 조사 결과가 들어오면 보고서와 분석 내용을 갱신합니다.
• 인터뷰 녹취를 바탕으로 쇼노트와 소셜미디어 콘텐츠를 작성합니다.
• 송장이나 영업 후속 작업처럼 잊기 쉬운 업무를 찾아 실행합니다.

기존 챗봇이 “질문에 답하는 도구”라면 닷츠는 “업무 목표를 기억하고 다음 행동을 계속 이어가는 도구”입니다.

2-2. 닷츠의 기업용 확장

오픈AI는 개인용 닷츠와 별도로 기업용 전문 닷츠(Specialist dots)를 제시했습니다. 전문 닷츠는 기업이 정한 역할과 책임을 수행하도록 별도의 ID, 인증정보, 하드웨어, 시스템 접근권한을 부여받는 구조입니다.

예를 들어 기업은 다음과 같은 전문 닷츠를 만들 수 있습니다.

• 구매·조달 닷츠.
• 송장 처리 닷츠.
• 고객지원 닷츠.
• 영업 제안서 닷츠.
• 계약 검토 닷츠.
• 인사·채용 닷츠.
• 마케팅 콘텐츠 닷츠.

오픈AI는 전문 닷츠를 Microsoft Agent 365의 보안·거버넌스 체계와 통합하는 작업을 진행 중이라고 밝혔습니다. 다만 공개 시점 기준으로 이는 완성된 통합 제품이라기보다 기업 파일럿과 연동 추진 단계로 보는 것이 정확합니다.

2-3. 닷츠의 장점

• 여러 애플리케이션을 넘나드는 범용성.
• 장기간 프로젝트를 계속 수행하는 지속성.
• 조사, 분석, 문서, 개발을 하나의 흐름으로 연결.
• 사용자의 피드백과 작업 기준을 반영.
• Slack과 Teams에서 업무 진행상황 확인 가능.
• 소규모 팀도 복잡한 자동화에 접근 가능.

2-4. 닷츠의 한계

• 자율 실행 범위가 넓어질수록 권한 관리가 어려워집니다.
• 기업 전체 에이전트의 등록·감사·수명주기 관리는 별도 관리체계가 필요합니다.
• 잘못된 문서, 악성 지시, 프롬프트 인젝션에 영향을 받을 수 있습니다.
• 민감한 업무에서는 최종 검토와 승인이 필요합니다.
• 조직의 데이터가 정리되어 있지 않으면 실행보다 오류가 커질 수 있습니다.

오픈AI도 닷츠의 작업을 검토하고, 민감한 행동에는 승인을 요구하며, 사용자가 연결 앱과 권한을 직접 관리해야 한다고 설명합니다. 닷츠는 여전히 실수할 수 있으므로 중요한 결과물은 검토해야 합니다.

3. Microsoft Agent 365: AI 에이전트의 관제센터

Microsoft Agent 365는 특정 업무를 직접 수행하는 하나의 에이전트라기보다, 기업 안에서 작동하는 여러 에이전트를 관찰하고 통제하는 컨트롤 플레인입니다.

마이크로소프트는 Agent 365를 에이전트를 관찰하고, 보안화하고, 거버넌스하는 플랫폼으로 정의합니다. 에이전트 레지스트리, 에이전트 지도, 성능·ROI 분석, 온보딩, 접근제어, 감사로그, 수명주기 관리, 데이터 보안 등을 제공합니다.

3-1. Agent 365의 핵심 기능

에이전트 레지스트리

조직에서 어떤 에이전트가 생성되어 사용되고 있는지 한눈에 확인합니다. IT 부서가 알지 못하는 ‘섀도 AI 에이전트’를 찾아내는 데 중요한 기능입니다.

에이전트 지도

에이전트가 어떤 사용자, 데이터, 도구, 다른 에이전트와 연결되어 있는지 시각화합니다. 복잡한 에이전트 생태계에서 권한과 의존성을 파악하는 데 유용합니다.

에이전트 수명주기 관리

에이전트를 게시, 배포, 승인, 차단, 삭제할 수 있습니다. 소유자가 퇴사했거나 장기간 사용되지 않은 에이전트를 자동으로 비활성화하는 정책도 설정할 수 있습니다.

ID와 접근관리

Microsoft Entra를 활용해 에이전트에도 신원을 부여하고, 최소권한 원칙에 따라 데이터와 애플리케이션 접근을 제한합니다.

보안과 위협 대응

Microsoft Defender가 에이전트의 보안 상태와 위협을 감시합니다. 악성 행위, 취약점, 공격 경로를 분석하고 대응할 수 있습니다.

데이터 보호와 컴플라이언스

Microsoft Purview를 통해 에이전트가 사용하는 데이터와 생성하는 데이터를 관리합니다. 민감한 정보, 데이터 유출, 과도한 공유를 감시하는 구조입니다.

3-2. Agent 365의 장점

• Microsoft 365와 보안 도구의 강력한 통합.
• 대기업 IT·보안 정책에 적합.
• 에이전트 인벤토리와 감사관리 가능.
• Entra, Defender, Purview와 연동.
• 타사 에이전트도 등록하고 관리할 수 있는 방향.
• 에이전트의 성능과 ROI를 경영진이 확인 가능.

3-3. Agent 365의 한계

• 자체적으로 뛰어난 업무 실행 에이전트는 아닙니다.
• Microsoft 생태계 의존도가 커질 수 있습니다.
• 도입하려면 Microsoft 365, Entra, Defender, Purview 체계가 어느 정도 갖춰져야 합니다.
• 소규모 기업에는 기능과 비용이 과할 수 있습니다.
• 관리 플랫폼이 있어도 에이전트가 사용하는 원천 데이터의 품질 문제까지 해결해 주지는 않습니다.

Microsoft 공식 페이지에 표시된 Agent 365 가격은 연간 약정 기준 사용자당 월 15달러이며, Microsoft 365 E7에는 포함됩니다. 실제 국내 가격과 계약 조건은 라이선스 구성, 환율, 파트너 계약에 따라 달라질 수 있습니다.

4. Glean: 기업 지식과 업무 맥락을 연결하는 플랫폼

Glean은 닷츠처럼 개인을 대신해 모든 일을 수행하는 제품도 아니고, Agent 365처럼 보안관리만 담당하는 제품도 아닙니다. 핵심은 기업 곳곳에 흩어진 정보와 관계를 연결해 AI가 조직의 맥락을 이해하게 만드는 것입니다.

글린은 커넥터를 통해 문서, 애플리케이션, 사람, 그룹, 활동정보, 권한정보를 수집합니다. 이 데이터는 검색, RAG 기반 Chat, Assistant, 에이전트 도구의 기반이 되는 Enterprise Graph로 구성됩니다.

4-1. Glean의 핵심 구조

커넥터

Glean은 여러 업무 시스템의 콘텐츠와 권한을 연결합니다. 중요한 점은 문서 내용만 가져오는 것이 아니라 원천 시스템의 접근제어목록과 그룹 정보를 함께 반영한다는 것입니다.

Enterprise Graph

Enterprise Graph는 문서 간 연결뿐 아니라 사람, 프로젝트, 팀, 프로세스 사이의 관계를 이해합니다. 예를 들어 특정 보고서의 작성자, 관련 프로젝트, 담당 부서, 연결된 업무 티켓을 함께 파악할 수 있습니다.

권한 인식 검색

글린의 검색과 MCP 도구는 사용자가 원래 열람할 수 있는 정보만 보여주는 것을 목표로 합니다. Glean의 MCP 서버도 문서별 권한과 사용자·그룹·역할 권한을 확인하며, 사용자의 권한을 넘어서는 접근을 허용하지 않는다고 설명합니다.

기업용 에이전트

Enterprise Graph의 맥락을 활용해 조직의 업무 방식에 맞는 에이전트를 만들 수 있습니다. 단순한 문서 검색뿐 아니라 고객지원, IT 헬프데스크, 영업지원, 온보딩, 내부 지식관리 같은 업무에 적용할 수 있습니다.

4-2. Glean의 장점

• 여러 시스템에 흩어진 지식 통합.
• 기업용 검색과 RAG에 강점.
• 권한을 반영한 정보 제공.
• 조직·사람·프로젝트 관계를 이해.
• 대기업의 지식관리와 업무혁신에 적합.
• 에이전트가 사용할 기업 컨텍스트를 체계화.

4-3. Glean의 한계

• 문서가 잘 정리되어 있지 않으면 그래프의 품질도 낮아집니다.
• ERP나 핵심 업무시스템의 실제 변경 실행은 추가 통합이 필요할 수 있습니다.
• 검색과 지식 컨텍스트는 강하지만, 닷츠처럼 광범위한 개인형 컴퓨터 사용 경험과는 다릅니다.
• 대기업 도입에 적합한 만큼 중소기업에는 구축과 운영 부담이 발생할 수 있습니다.
• 국내 업무 시스템과 한국형 권한·조직 구조에 대한 연계는 별도 검토가 필요합니다.

5. 닷츠·Agent 365·Glean 비교

5-1. 어떤 제품을 선택해야 하는가

• 개인·팀 단위로 조사·분석·문서·개발을 빠르게 자동화하려면 닷츠가 적합합니다.
• Microsoft 365 중심 대기업에서 에이전트를 통제하려면 Agent 365가 적합합니다.
• 여러 시스템의 기업 지식을 연결하고 권한 기반 검색을 구축하려면 Glean이 적합합니다.
• 가장 강력한 조합은 닷츠+Agent 365+Glean입니다. 닷츠가 실행하고, Glean이 맥락을 제공하며, Agent 365가 관리하는 구조입니다.

6. 한국형 제품 비교

6-1. 삼성SDS FabriX

삼성SDS의 FabriX는 기업 지식, 업무 시스템, AI 모델, 도구를 연결해 AI 에이전트를 개발하고 운영하는 플랫폼입니다. One-step API 연동과 Agentic Workflow를 지원하고, No-code·Low-code·Pro-code 방식으로 에이전트를 만들 수 있습니다.

FabriX는 단순히 챗봇을 제공하는 것이 아니라 기업의 시스템 환경에 맞춰 에이전트를 구축하는 플랫폼을 지향합니다.

주요 특징은 다음과 같습니다.

• 기업 문서와 데이터 기반 지식검색.
• ERP·CRM 등 업무 시스템 연결.
• 멀티 LLM 지원.
• 에이전트 개발·공유·운영.
• AI Asset Store.
• Deep Research Agent.
• MCP 기반 외부 시스템 연결.
• 하이브리드·온프레미스 지원.
• 거버넌스와 활동기록 관리.

FabriX는 Agent 365와 마찬가지로 기업 거버넌스를 강조하지만, 에이전트 개발과 실제 업무 활용까지 한 플랫폼에서 지원한다는 점이 다릅니다. 또한 한국 대기업의 온프레미스·하이브리드 환경과 시스템 통합 요구를 더 직접적으로 반영할 가능성이 높습니다.

적합한 기업: 제조, 금융, 공공, 대기업, 온프레미스·프라이빗 AI가 필요한 조직.

6-2. LG CNS AgenticWorks

LG CNS는 AgenticWorks를 에이전틱 AI의 설계·구축·운영·관리 전 생애주기를 지원하는 모듈형 풀스택 플랫폼으로 공개했습니다.

AgenticWorks는 단일 AI 비서라기보다 기업 고객의 업무를 분석하고 에이전트를 설계한 뒤, 여러 시스템과 연결하고 운영까지 지원하는 구축형 성격이 강합니다.

강점

• 산업별 업무 프로세스 분석.
• 에이전트 설계와 구축.
• 운영·관리까지 포함한 풀스택 접근.
• 대기업과 공공기관의 SI·AX 프로젝트에 적합.
• 국내 규제·보안·조직구조에 맞춘 컨설팅 가능성.

약점

• 닷츠처럼 누구나 즉시 가입해 사용하는 범용 제품과는 다릅니다.
• 개별 기업별 구축 프로젝트의 비중이 높을 수 있습니다.
• 표준화된 가격과 기능 비교가 어렵습니다.

적합한 기업: 전사 AX 전환, 산업별 업무 자동화, 대형 시스템 통합이 필요한 기업.

6-3. SK텔레콤 A. Biz

SK텔레콤의 A. Biz는 정보검색, 일정관리, 회의록 작성, 업무 메시지 요약, 보고서 작성 등 일상적인 업무를 지원하고, 요청에 따라 관련 업무까지 실행하는 기업용 AI 에이전트입니다. SKT는 이를 SK그룹 25개 계열사와 8만여 명 규모로 확대하는 전략을 추진했습니다.

SKT는 비개발자도 직접 에이전트를 만들 수 있는 내부 플랫폼을 구축하고 있습니다. A. Biz 외에도 마케팅·데이터 추출에 특화된 폴라리스, 네트워크 데이터 분석과 코딩을 지원하는 플레이그라운드를 운영한다고 설명합니다.

강점

• 국내 기업의 회의·보고·검색 업무에 적합.
• 그룹사 확산 경험.
• 한국어 업무 맥락과 조직문화 반영.
• 비개발자 중심의 에이전트 생성.
• 통신·제조·에너지 등 산업별 적용 가능성.

약점

• 글로벌 4,000개 앱 생태계와 비교하면 외부 앱 범용성은 제한적일 수 있습니다.
• 기업별 시스템 연동 범위가 실제 성능을 좌우합니다.
• 일반 시장에서 닷츠처럼 개인이 즉시 사용할 수 있는 제품과는 성격이 다릅니다.

적합한 기업: 국내 중견·대기업, 그룹사, 한국어 중심 업무, 회의·지식검색·보고서 자동화가 필요한 조직.

6-4. 네이버 CLOVA Studio

CLOVA Studio는 HyperCLOVA X를 활용해 기업의 전문 데이터와 결합한 AI 서비스를 개발하는 플랫폼입니다. 네이버클라우드는 2,000개 이상의 기업과 기관이 CLOVA Studio를 활용하고 있다고 소개하며, 자연어 프롬프트만으로 특정 주제에 맞는 에이전트를 만들 수 있다고 설명합니다.

CLOVA Studio는 완성된 범용 에이전트 제품이라기보다 기업이 자체 업무용 AI를 개발할 수 있는 플랫폼에 가깝습니다.

강점

• 한국어와 국내 업무 맥락에 강점.
• 기업 데이터 기반 RAG와 커스텀 서비스 개발.
• API와 LLMOps 지원.
• 클라우드·보안·국내 데이터 환경과의 연계.
• 국내 개발팀이 접근하기 쉬운 플랫폼.

약점

• 닷츠처럼 기본 제공되는 장기 자율 실행 경험은 별도 개발이 필요할 수 있습니다.
• 에이전트 거버넌스와 앱 간 실행은 구축 범위에 따라 달라집니다.
• 기업별 개발 역량과 파트너 지원이 중요합니다.

적합한 기업: 한국어 특화 서비스, 공공·금융·교육, 국내 데이터 기반 맞춤형 AI 개발.

7. 한국 제품까지 포함한 통합 비교표

8. 분야별 추천

8-1. 중소기업

중소기업은 처음부터 Glean이나 Agent 365를 전사 플랫폼으로 도입하기보다, 업무효과가 빠른 분야부터 시작하는 것이 좋습니다.

1. 회의록과 액션아이템 자동화.
2. 사내 문서 검색.
3. 영업 제안서 작성.
4. 정부지원사업·시장조사.
5. 고객 문의 분류.
6. 계약 만료·미수금 알림.

Microsoft 365를 사용한다면 Copilot과 Agent 365를 검토하고, Google Workspace를 사용한다면 Gemini와 CLOVA Studio 또는 국내 구축형 솔루션을 비교하는 방식이 현실적입니다.

8-2. 중견·대기업

중견·대기업은 제품 하나를 선택하기보다 역할을 나누는 것이 좋습니다.

• 업무 실행: 닷츠, Copilot, A. Biz.
• 기업 지식검색: Glean, FabriX, CLOVA Studio.
• 에이전트 거버넌스: Agent 365, FabriX Governance.
• 시스템 통합: FabriX, AgenticWorks, 삼성SDS·LG CNS 구축.
• 국내 규제·보안: 국내 CSP·SI와 하이브리드·온프레미스 구성.

.

9. 최종 판단

가장 혁신적인 실행력: 오픈AI 닷츠

닷츠는 사용자가 업무를 세세하게 지시하지 않아도 목표를 이해하고 계속 일한다는 점에서 가장 공격적인 제품입니다. 조사, 콘텐츠, 소프트웨어, 영업 제안서처럼 여러 앱과 문서를 오가는 지식노동에서 높은 잠재력을 가집니다.

가장 강력한 기업 통제력: Microsoft Agent 365

Agent 365는 AI의 답변 품질보다 기업 전체의 에이전트 리스크를 관리하는 데 초점이 있습니다. Microsoft 365, Entra, Defender, Purview를 이미 사용하는 대기업이라면 가장 자연스러운 거버넌스 선택입니다.

가장 강력한 기업 컨텍스트: Glean

Glean은 문서 하나를 잘 작성하는 것보다 조직 안의 지식과 사람, 프로젝트, 업무 프로세스를 연결하는 데 강합니다. 정보가 여러 SaaS와 내부 시스템에 분산된 대기업에 특히 적합합니다.

한국 시장에서 가장 현실적인 선택

한국 기업의 실제 도입 관점에서는 삼성SDS FabriX와 LG CNS AgenticWorks가 전사 구축형 플랫폼으로 주목할 만합니다. 그룹사 업무 확산과 한국어 기반 업무 자동화는 SKT A. Biz가 강점이며, 한국어·국내 데이터·맞춤형 AI 개발은 네이버 CLOVA Studio가 유리합니다.

결론적으로 국내 기업의 최적 전략은 단일 제품을 고르는 것이 아니라 다음과 같이 구성하는 것입니다.

닷츠의 실행력 + 글린의 기업 컨텍스트 + Agent 365의 통제력 + 국내 플랫폼의 보안·시스템 통합

다만 실제 도입에서는 세 가지를 먼저 검증해야 합니다.

1. 우리 회사의 문서와 시스템에 실제로 연결되는가.
2. AI 에이전트에게 어느 수준의 실행권한을 줄 것인가.
3. 업무시간 절감과 오류 감소를 수치로 측정할 수 있는가.

AI 에이전트 경쟁은 이제 모델 경쟁을 넘어 업무 실행·데이터 연결·보안 거버넌스·국내 현장 적용성의 경쟁으로 이동하고 있습니다. 한국 기업은 글로벌 제품의 빠른 실행력과 국내 플랫폼의 보안·통합 역량을 결합하는 하이브리드 전략을 준비해야 합니다.

#AI에이전트 #오픈AI닷츠 #마이크로소프트Agent365 #Glean #기업용AI #한국형AI #업무자동화 #AI거버넌스 #기업지식검색 #디지털전환

#GPT블로그 #GPTBLOG #GPTs블로그 #gpts #나만의gpts #커스텀gpt #GPT모음사이트 #GPT소개사이트 #GPT링크사이트 #지피티스코리아 #gptskorea #챗GPT다이소 #AI비전팩토리 #AIVISIONFACTORY