한눈에 보는 핵심 인사이트 OpenAI가 공개한 GPT-6 Astra는 화면을 인식하고 마우스와 키보드를 조작해 업무를 직접 처리하는 컴퓨터 사용 능력을 앞세운 모델입니다. 양식 작성, CRM 업데이트, 리서치 결과 정리처럼 AI 에이전트가 맡을 수 있는 기업 업무의 범위도 넓어지고 있습니다. 다만 AI 에이전트를 전사로 확장하려면 에이전트가 활용할 데이터를 정비하고, 기존 시스템과 연결하며, 실행 범위를 관리할 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 합니다. 모델은 계속 바뀌는 만큼, 기업의 Infrastructure·Data·AI 환경을 먼저 점검하는 것이 AI 에이전트 도입 성과를 좌우합니다.

 

컴퓨터를 직접 조작하는 OpenAI GPT-6 Astra의 등장

 

OpenAI는 2026년 9월 3일 새로운 플래그십 모델 GPT-6 Astra를 공개했습니다. OpenAI는 Astra가 컴퓨터 사용, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버보안, 과학, 전문 업무 전반에서 최고 수준의 성능을 갖췄다고 밝혔습니다. 그중에서도 가장 앞에 내세운 것은 컴퓨터 사용 능력입니다.

컴퓨터 사용(Computer Use)은 AI가 화면을 인식하고 마우스와 키보드를 조작해 사람처럼 소프트웨어를 다루는 능력입니다. OpenAI에 따르면 GPT-6 Astra는 OSWorld 2.0 기반 평가에서 72.6%를 기록했습니다. 작업당 소요 시간은 약 40분으로, 이전 모델 GPT-5.6 Sol(65.7%, 약 75분)보다 정확도를 높이면서 시간은 약 47% 줄였습니다. 더 많은 업무를 더 빠르게 끝낼 수 있게 되면서 컴퓨터 사용 AI는 기업 실무에 한층 가까워졌습니다.

 

양식 작성부터 CRM 업데이트까지 기업 업무로 확장되는 AI 에이전트

 

OpenAI가 제시한 활용 예시는 기업 실무와 직접 맞닿아 있습니다. 온라인 양식 작성, CRM 기록 업데이트, 일정 정리, 웹 리서치 결과를 문서나 이메일로 정리하는 작업 등입니다. OpenAI 공동 창업자 겸 사장 그렉 브록먼(Greg Brockman)은 소프트웨어가 이미 사람이 쓰도록 설계된 화면을 갖추고 있는 만큼, 컴퓨터 사용 에이전트가 일부 시스템 연동 작업을 대신할 수 있다고 설명했습니다.

기업의 기대도 커지고 있습니다. 딜로이트(Deloitte)는 2026년 4~6월, 에이전틱 AI를 파일럿 이상 도입한 미국 기업의 시니어 매니저와 경영진 501명을 조사했습니다. 응답자의 74%는 4년 안에 비즈니스 프로세스의 약 절반이 AI 에이전트 중심으로 재설계될 것으로 내다봤습니다. 사람과 AI 에이전트의 협업이 에이전트 단독 자동화보다 더 큰 가치를 만든다는 데 동의한 비율도 75%였습니다. AI 에이전트가 개별 작업 보조를 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 단계로 들어서고 있습니다.

 

AI 에이전트 전사 확장의 열쇠인 데이터·시스템 통합·거버넌스

 

조사에 참여한 기업은 모두 에이전틱 AI를 파일럿 이상 도입한 곳이었지만, 여러 에이전트를 규모 있게 확장해 오케스트레이션까지 갖춘 기업은 15%였습니다. 대부분의 기업에게 전사 확장은 이제부터 풀어갈 과제인 셈입니다.

확장을 위해 갖춰야 할 영역도 구체적으로 드러났습니다. 응답자의 72%는 통합되고 접근 가능한 데이터 기반을, 70%는 에이전트를 신뢰하고 통제할 수 있는 거버넌스를 과제로 꼽았습니다. 67%는 시스템 통합의 비용과 복잡성을 들었습니다. 영역별로 ‘준비되었다’고 답한 비율은 기술 인프라 48%, 데이터 기반 42%, 위험·보안·거버넌스 39%로 세 영역 모두 절반에 못 미쳤습니다. 에이전트를 본격적으로 확장하기에 앞서, 이러한 기반부터 점검하는 것이 중요한 출발점입니다.

 

AX 전환을 앞둔 기업이 점검해야 할 Infrastructure·Data·AI 3축

 

기업 환경의 준비도는 크게 세 축으로 나눠 점검할 수 있습니다.

(1) Infrastructure: AI를 클라우드와 온프레미스 중 어디에 배포할지, GPU 자원과 네트워크·보안 환경이 에이전트 운영을 감당할 수 있는지 확인합니다.

(2) Data: 부서별로 흩어진 데이터와 품질 수준, 개인정보·민감정보 처리 기준을 점검합니다. 에이전트가 무엇을 근거로 판단하고 실행하는지는 결국 데이터가 결정합니다.

(3) AI: 현재의 AI 활용 수준과 운영 체계, AI 보안·윤리 기준을 살펴봅니다. 에이전트에 어떤 권한을 부여하고 실행 기록을 어떻게 남길지도 여기에 포함됩니다.

세 축은 서로 맞물려 있어 하나만 갖춰서는 성과를 내기 어렵습니다. 세 축을 함께 살펴 조직이 가장 먼저 풀어야 할 과제를 찾는 것이 출발점입니다.

 

진단에서 구축까지 잇는 SK AX AI Readiness Assessment

 

컴퓨터 사용 AI가 빠르게 발전하면서 기업의 질문도 바뀌고 있습니다. ‘어떤 모델을 쓸 것인가’에서 ‘우리 환경은 AI 에이전트를 받아들일 준비가 되었는가’로 옮겨가는 것입니다. 모델은 계속 바뀌지만, 한번 갖춘 데이터·시스템·거버넌스 기반은 다음 모델에서도 성과의 토대가 됩니다.

SK AX의 AI Readiness Assessment는 기업의 Infrastructure·Data·AI 환경을 연계 진단해 현재 환경에서 무엇이 실제로 가능한지 구조적으로 분석합니다. 활용 과제가 불분명한 기업은 환경 분석과 인터뷰로 후보 과제를 발굴하고, Use Case가 정해진 기업은 기술적 실현 가능성을 검증합니다. 진단 단계부터 SK AI Governance RuleSet을 적용해 최소권한 IAM, 중앙 로깅, 이상 탐지 등 Enterprise 수준의 통제 기준을 설계에 반영합니다. 또한 AI Landing Zone, Data Foundation 등 후속 구축까지 연계해 진단과 실행 사이의 단절을 줄입니다. SK AX는 AI 에이전트 도입이 실제 업무 성과로 이어지는 첫걸음을 함께합니다.

 

[FAQ]

 

Q1. GPT-6 Astra는 어떤 모델인가요?

GPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월 공개한 플래그십 모델로, 가장 큰 특징은 컴퓨터 사용 능력입니다. 화면을 인식하고 마우스와 키보드를 조작해 양식 작성, CRM 업데이트, 리서치 결과 정리 같은 다단계 업무를 직접 수행합니다.

 

Q2. AI 에이전트 도입 전 기업은 무엇을 준비해야 하나요?

Infrastructure·Data·AI 세 축의 준비도를 먼저 점검해야 합니다. 배포 환경과 GPU·보안 인프라, 데이터 품질과 민감정보 처리 기준, AI 운영 체계와 거버넌스를 함께 살펴야 에이전트가 실제 성과를 냅니다. 특히 기업 시스템을 직접 다루는 AI 에이전트는 접근 권한과 데이터 처리 기준을 사전에 정해야 합니다.

SK AX의 AI Readiness Assessment는 세 축을 하나의 진단 안에서 연계해 살펴봅니다. 데이터 사일로와 품질, 민감정보 현황을 분석하고 기업 환경에 맞는 최적의 AI 아키텍처를 설계합니다. 진단 단계부터 SK AI Governance RuleSet을 적용해 최소권한 IAM, 데이터 분류, PII 마스킹 등 Enterprise 수준의 통제 기준도 반영합니다. 진단 결과는 단계별 AX 로드맵과 AI Landing Zone, Data Foundation 등 후속 구축으로 이어집니다.

 

Q3. AI 에이전트를 전사로 확장할 때 가장 큰 과제는 무엇인가요?

데이터 기반, 거버넌스, 시스템 통합입니다. 딜로이트 조사에서 응답자의 72%가 통합되고 접근 가능한 데이터 부족을, 70%가 에이전트를 신뢰하고 통제할 거버넌스를, 67%가 시스템 통합의 비용과 복잡성을 과제로 꼽았습니다.

 

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