2025. 8. 20.
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보고서 써주는 AI, Genspark + inline AI 함께 활용해 200% 효율 내는 법
ChatGPT로 보고서 초안까지는 뽑았지만, 결국 최종안 마감할 때는 직접 고치느라 몇 시간 이상 소요되었던 경험 있으신가요?
'AI는 어차피 아이디어 정도만 도와주고, 최종 마감은 못 하잖아.' 'AI가 쓴 티가 날 바에는 그냥 내가 쓰고 말지.'
보고서 써주는 AI에 대해 이렇게 생각하는 직장인분들이 많습니다. AI의 활용도가 떨어진다고 판단해 AI 활용 자체를 기피하는 분들도 있죠.
AI가 문서 마감까지 해주지는 못 하는 문제 떄문에 직장인들은 여전히 보고서 작성 및 마감에 많은 시간을 쏟고 있습니다. 기획서, 제안서, 분석 보고서 등 모든 문서 작업이 비슷한 패턴을 반복합니다.
그러나 ChatGPT나 Claude 같은 범용적인 AI가 아니라 문서 작성에 특화된 AI들을 조합해서 활용하면, AI의 작성만으로 보고서를 최종본까지 마감하는 게 정말로 가능합니다.
이 글에서는 최근 보고서 작성 AI로 주목받고 있는 젠스파크(Genspark)와 인라인AI(inlineAI)의 조합으로 보고서 기획 및 작성 시간을 70% 이상 절감하는 팁을 상세하게 알려드리겠습니다.
범용 AI의 현실적 한계: AI 시대에도 왜 야근은 사라지지 않고 있을까?
ChatGPT, Claude로 보고서 쓰면 결국 실패하는 이유
많은 직장인들이 범용 AI로 보고서 작성을 시도해봤지만, 현실은 기대와 다릅니다.
많은 AI는 보고서를 제출만 하면 되는 최종본 수준으로 쓰지 못합니다. '그럴싸한 수준'에 그치고 일상 대화 수준에 머무르죠.
결국 'AI로 일하는 시간을 단축해 보자'는 기대와 달리, 재편집하는 데 더 많은 시간이 걸리는 상황이 반복됩니다.
"ChatGPT가 작성한 초안이 그럴듯해 보이긴 했는데, '이 데이터 출처가 어디야?' 하고 물으니까 답을 못 하더라고요."
"우리 회사 제안서 양식이 따로 있는데, Claude는 그걸 모르니까 다시 편집하는 데 더 오래 걸렸어요."
ChatGPT, Claude, Grok, Perplexity 같은 범용 AI들은 이러한 문제를 해결할 수 없습니다.
젠스파크: 자료 수집과 분석의 게임체인저
Genspark는 다르다며 주목받는 이유
젠스파크(Genspark)는 자료 수집부터 분석까지 자동화하는 문서 전문 AI입니다.
구글 검색이 표면적인 뉴스 기사, 블로그 포스트 위주라면, 젠스파크는 기업 보고서, 정책 문서, 학술 논문까지 심층 검색해줍니다.
ChatGPT가 환각 위험이 있는 일반적 정보나 개인 블로그까지 출처로 삼아서 주로 제공한다면, 젠스파크는 출처가 명확한 전문 기관 자료를 제공하는 경향을 보입니다.
젠스파크의 핵심 강점
Genspark는 우선 여러 AI를 동시다발적으로 활용합니다.
ChatGPT, Claude, Gemini를 동시에 활용해서 더 정확하고 다각적인 분석을 제공해요. 하나의 AI가 놓칠 수 있는 부분을 다른 AI가 보완하는 구조죠.
스파크페이지 자동 생성 기능도 인상적입니다. 검색 결과를 위키피디아처럼 체계적으로 정리해주죠. 여러 출처의 정보를 한 눈에 비교할 수 있고, 목차별로 구조화되어 있어서 필요한 부분만 골라서 활용할 수 있습니다.
전문 자료 접근 능력이 가장 강력합니다. 명확한 전문 기관의 자료를 기반으로 결과를 제공합니다. 정부 기관 발표 자료(산업통상자원부, 환경부 등), 증권회사 리서치 리포트, 컨설팅 회사 분석 보고서(맥킨지, BCG 등), 학술 논문 및 연구 보고서, 상장사 IR 자료 및 사업보고서까지 포괄하죠.
AI Slides 기능으로 PPT까지 자동 생성한다는 점도 주목됩니다. PDF, Word 문서, Excel 파일을 업로드하면 10분 안에 전문적인 슬라이드 덱을 자동 생성해줍니다. 특히 환각 현상을 90% 줄인 'No-Hallucination Tech'로 신뢰할 수 있는 데이터만 활용한다는 점이 기존 AI 도구들과 차별화되는 부분이에요.
젠스파크의 아쉬운 점: 자료는 훌륭한데 문서는?
자료 수집은 잘 하지만 최종 문서 완성은 잘 못 한다
젠스파크로 훌륭한 자료를 수집했지만, 여전히 남는 과제가 있습니다.
실제 사용자들의 이용 후기를 살펴보면, 자료 수집 속도는 정말 빨라졌지만, 수집된 자료를 기반으로 실제 보고서를 만드는 건 여전히 시간이 걸린다는 내용이 많습니다.
양식에 맞춘 문서 자동화 불가능, 보안 우려 상당해
문서 양식의 한계가 첫 번째입니다. 일반적인 정보 정리는 가능하지만, 특화된 업무 양식은 지원하지 않죠.
임원이나 상사에게 제출할 기업용 문서 형식으로 정리하는 완성도나 역량은 떨어집니다.
완성된 문서로의 변환도 별도 작업이 필요합니다.
자료 리서치는 잘 하는데, 이를 바탕으로 한 최종 문서 작성은 따로 해야 합니다. 최종본을 만드는 실력은 사람보다 조금 떨어집니다.
보안 우려도 기업 입장에서는 크리티컬한 부분입니다.
클라우드 기반 서비스로 민감한 내부 자료를 올렸다가 자칫 유출될 가능성이 있고, 기업 환경에서 요구하는 보안 수준에는 안 맞을 가능성이 있습니다.
결국 자료 리서치는 해결되는데, 완성된 문서 만들기는 여전히 숙제인 상황이죠.
inline AI: 완성형 문서 작성의 끝판왕
여기서 inline AI가 젠스파크의 아쉬운 점을 완벽하게 보완해줍니다.
inline AI가 문서 자동화에서 독보적인 이유
인라인 AI는 업종별 전문 양식을 완벽 지원한다는 점이 가장 큰 차별점입니다.
inline AI는 필요한 문서의 초안부터 양식에 맞춘 최종본까지 제공하는 AI 문서 편집기입니다. 문서 작성의 흐름과 포맷, 직군별 니즈 및 양식을 이해하고 있어, 업종별 전문 양식을 완벽히 생성합니다.
법률 분야에서는 준비서면, 계약서, 법률 의견서를, 교육 분야에서는 생활기록부, 세특, 교육계획서를, 비즈니스에서는 사업계획서, 제안서, 투자 IR을, 정부 관련해서는 정책 보고서, 공문, 신청서까지 커버합니다.
즉시 제출 가능한 완성도도 놀라운 수준입니다.
결재 라인을 바로 통과 가능한, 전문성을 갖춘 문서를 초안이 아닌 최종본 수준으로 생성합니다. 별도 편집 없이 바로 활용할 수 있죠.
성장 기업들과 다른 완전한 보안 환경은 기업 사용자들에게 큰 장점입니다.
로컬 기반 RAG 기술로 모든 처리가 사용자 PC 내에서만 실행되고, 서버에 문서 내용을 전송하지 않죠. 대기업, 공공기관 수준의 보안 요구사항을 만족합니다.
한국 기업의 실무 환경에 완벽히 호환된다는 점도 빼놓을 수 없습니다.
HWP, DOCX, PDF 등 다양한 형식을 지원해, 기존 업무 자료를 그대로 활용 가능합니다. 완성된 문서는 원하는 포맷으로 바로 다운받을 수 있어 복사/붙여넣기 오류 없는 완성된 파일을 제공합니다.
실제 업무에서 체감하는 inline AI 효과
✔︎ 법률 사무소가 직접 검증한 AI: 내용증명부터 소장까지 자동 완성
✔︎ “서면 작성 시간이 90% 줄었습니다” 노무사가 경험한 Inline AI의 실무 효과
✔︎ Microsoft Copilot vs inline AI 완벽 비교: 우리 기업에 진짜 필요한 문서 AI는?
Genspark + inline AI: 보다 강력한 AI 활용 돕는 3단계 공식
두 도구를 함께 사용하면 각각의 장점은 극대화되고, 젠스파크의 단점은 완벽하게 보완됩니다.
1단계: Genspark로 전문 자료 수집
구체적인 검색어를 설정해 출처가 명확한 최신 정보를 확보합니다. 정부 정책, 업계 리포트, 학술 논문까지 심층 분석하여 자동 생성된 구조화 정보를 검토하죠.
2단계: inline AI에 자료 업로드 및 템플릿 선택
젠스파크에서 다운받은 모든 자료를 inline AI에 업로드합니다. PDF, txt, 심지어 hwp 파일까지 다양한 형식을 동시에 업로드할 수 있습니다. 기존 회사 자료나 템플릿이 있다면 함께 업로드하고요.
inline AI는 다양한 문서 템플릿을 제공해요. 새로운 문서에서 AI를 활용하여 양식을 새로 생성할 수도 있죠.
시장 분석 보고서는 트렌드, 경쟁사, 기회 분석 중심으로, 사업 기획서는 전략, 실행 계획, 재무 분석 포함으로, 제안서는 고객 맞춤형 솔루션, ROI 분석 중심으로, 투자 IR은 사업 모델, 성장 전망, 경쟁력 강조로 구성됩니다.
3단계: 맞춤형 문서 완성 및 최종화
'업로드한 젠스파크 자료를 바탕으로 우리 회사의 AI 사업 진출 전략 보고서를 작성해줘.' 등의 구체적인 지시사항을 입력해요. 타겟 독자, 핵심 메시지, 회사 특수 상황이나 제약 조건을 명시하면, 젠스파크 자료와 회사 내부 자료를 바탕으로 AI가 회사에 딱 맞는 맞춤형 문서를 완성해줍니다.
수정할 부분은 AI에게 세부 수정을 요구하거나, inline AI의 문서 편집 화면에서 바로 수정할 수 있어요. DOCX, PDF 등 최적 형식으로 다운로드하여 바로 활용하면 끝이죠.
<Genspark AI + inline AI> vs ChatGPT 등 기존 솔루션
구글 검색+ChatGPT 방식에서는 자료의 환각 위험이 있고, 출처가 불분명한 경우가 많아요. 문서는 범용적 구조 수준으로 추가 편집이 필요하고, 업무에 시간이 많이 소요되죠.
젠스파크+inline AI 방식에서는 검증된 전문 자료에 명확한 출처가 기입되고, 업종별 전문 양식으로 최종 제출이 가능한 수준의 문서가 완성돼요. 자료 조사도, 문서 완성도 AI가 처리해 업무 처리 속도가 획기적으로 빨라집니다.
실전 검증: 5시간 작업을 1시간으로 단축한 실제 사례들
기획팀: 신사업 진출 전략 보고서
기존 방식(총 6시간)은 이렇습니다. 구글에서 "헬스케어 IT 시장" 검색하는 데 2시간, 여러 사이트 방문하여 자료 수집 및 정리하는 데 2시간, ChatGPT로 초안 작성하는 데 1시간, 회사 양식에 맞춰 재편집하는 데 1시간이 걸렸죠.
젠스파크+inline AI 방식(총 1.5시간)으로는 어떻게 변했을까요?
젠스파크에서 '헬스케어 IT 시장 2025 전망' 검색하는 데 40분(정부 보건정책, 업계 리포트, 해외 사례 자동 수집하고 스파크페이지로 구조화된 종합 분석 완성), inline AI로 신사업 전략서 생성하는 데 40분(SWOT 분석, 재무 계획, 리스크 분석까지 자동 포함), 최종 검토 및 조정에 10분이면 끝이에요.
결과적으로 작업 시간 단축과 문서 품질 대폭 향상을 동시에 달성했습니다.
마케팅팀: 경쟁사 분석 보고서
기존 방식(총 4시간)에서는 경쟁사별 웹사이트 방문 및 정보 수집에 2시간, 뉴스, SNS, 광고 등 파편화된 정보 정리에 1.5시간, PowerPoint로 분석 자료 작성에 30분이 소요됐어요.
젠스파크+inline AI 방식(총 1시간)으로는 젠스파크에서 '국내 화장품 브랜드 경쟁 현황' 검색하는 데 30분(주요 브랜드별 매출, 마케팅 전략, 신제품 동향 종합, 업계 트렌드와 소비자 분석까지 포함, inline AI로 경쟁사 분석 리포트 완성하는 데 25분(포지셔닝 맵, 벤치마킹 포인트, 차별화 전략 자동 생성), 최종 검토에 5분이면 완료됩니다.
작업 시간 단축과 더 객관적이고 포괄적인 분석이 가능해졌습니다.
연구원: 학술 논문 작성
기존 방식(총 8시간)에서는 선행 연구 조사 및 문헌 리뷰에 4시간, 연구 동향 분석 및 정리에 2시간, 논문 초안 작성에 2시간이 소요됐습니다.
젠스파크+inlineAI 방식(총 2시간)으로는 젠스파크에서 'AI 교육 효과성 연구 동향' 검색하는 데 1시간(최신 논문, 연구 보고서, 해외 사례 종합 분석, 연구 방법론과 측정 지표까지 포함), inlineAI로 학술 논문 생성하는 데 50분(논문 표준 양식으로 서론, 문헌고찰, 연구방법 자동 구성), 최종 검토 및 보완에 10분이면 완성됩니다.
작업 시간 단축, 더 체계적인 문헌 고찰 및 논문 품질 향상을 동시에 달성했습니다.
보고서 써주는 AI로 문서 자동화, 지금 바로 시작하세요
더 이상 자료 검색과 문서 작성 때문에 야근하지 마세요.
젠스파크의 전문 자료 수집과 inline AI의 완성형 문서 생성, 이보다 완벽한 보고서 솔루션은 없습니다.
단 일주일만 체험해보시면 왜 이 조합이 직장인들 사이에서 입소문을 타고 있는지 바로 알 수 있을 거예요.
다음 보고서부터는 금요일 6시 정시퇴근이 현실이 될 수 있어요.
야근 없는 보고서 작성, 더 이상 꿈이 아닙니다.