주 5회 10년, 딸깍으로 PPT 만드는 법
📺 원본 영상: 주 5회 10년, 딸깍으로 PPT 만드는 법 🎙️ 채널: 슈카월드 📅 정리 일자: 2026-04-16 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 슬라이드, UI 시연 화면 등)는 포함되지 않을 수 있으며, 일부 내용은 원본 영상을 함께 참조하시길 권장합니다.
개요
이 영상은 “AI로 일한다”는 말이 넘쳐나는 시대에, 실제로 AI가 기업의 업무 방식을 어떻게 바꾸고 있는지를 냉정하게 들여다보는 콘텐츠다. MIT 경영대학원이 발표한 2025년 기업 AI 도입 현황 보고서를 토대로 기업 차원의 AI 도입이 왜 대부분 실패하는지 분석하고, 역설적으로 개인 직원들은 이미 ‘AI 없이는 일 못 하는’ 수준에 도달해 있다는 사실을 드러낸다. 그리고 이 간극, 즉 기업 단위의 실패와 개인 단위의 성공 사이에 존재하는 시장 기회를 포착해 1조 원을 훌쩍 넘는 유니콘 기업으로 성장한 젠스파크(Genspark)의 이야기로 이어진다.
수조 달러짜리 실패 보고서 — MIT가 내린 충격적인 결론
강연자는 도입부에서 젠스파크 AI 툴로 직접 만든 영상을 시연하며 이야기를 시작한다. 슈카 본인의 외형과 목소리를 본뜬 AI 생성 영상이 “20대 초반에 성공적인 투자로 경제적 자유를 얻었다”고 말하는 장면인데, 강연자는 이를 “AI가 실제 업무를 어떻게 바꾸고 있는가”에 대한 생생한 예시로 활용한다.
💡 [영상 참조] 강연자는 영상 초반에 AI로 생성된 자신의 딥페이크 영상을 직접 보여주며 설명합니다. 상세 내용은 원본 영상을 확인하세요.
본론의 출발점은 2025년 3월 월스트리트 저널(Wall Street Journal)이 보도한 기사다. “업무 자동화를 위한 수조 달러 규모의 경쟁이 시작되었다”는 이 기사는, 전 세계 기업들이 AI 도입에 전례 없는 규모의 투자를 단행하고 있음을 알린다. 그러나 강연자가 진짜 주목한 것은 바로 그 직후에 나온 MIT 경영대학원의 보고서, “2025년 기업 내 AI 현황(State of AI in the Enterprise 2025)“이었다.
이 보고서는 150명 이상의 기업 리더, 150개 이상의 기업, 300개 이상의 공개 AI 도입 사례, 그리고 직원 설문조사를 종합한 글로벌 규모의 분석이다. 결론은 충격적이었다. 기업들이 수백억 달러(우리 돈으로 수십조 원)를 AI 도입에 쏟아부었음에도 불구하고, 95%의 기업이 아무런 수익도 얻지 못하고 있다는 것이다. 비교적 기대에 미치지 못하는 수준이나마 수백만 달러의 가치를 창출한 기업은 단 5%에 불과했다. 실제로 AI를 운영 단계까지 끌어올린 기업은 전체의 5%에 그쳤다고 보고서는 명시한다.
02:50 - MIT 보고서 인용 - 95%의 기업이 AI 투자 대비 수익을 얻지 못하고 있다는 통계 화면
더욱 흥미로운 점은 이 실패가 기업들의 소극적 태도에서 비롯된 것이 아니라는 사실이다. 보고서에 따르면 90%의 기업이 AI 솔루션 구매를 진지하게 검토했고, 실제로 매우 적극적으로 AI 도입에 나섰다. 그럼에도 불구하고 실패한 이유로 보고서는 세 가지를 지목한다. 첫째, 기존 업무 프로세스가 AI에 맞지 않았다. 둘째, AI가 해당 기업의 맥락을 충분히 학습하지 못했다. 셋째, 결정적으로 일상적인 기업 운영의 흐름 속에 AI가 제대로 녹아들지 못했다.
범용 AI의 근본적 한계 — “끄면 기억을 못 해”
강연자는 이 실패의 구조적 원인을 짚어낸다. 우리가 일상적으로 사용하는 범용 AI, 즉 Large Language Model(거대 언어 모델) 기반의 ChatGPT나 Gemini, Claude 같은 서비스들은 본질적으로 특정 기업만을 위해 설계된 도구가 아니다. 따라서 해당 기업의 업무 플로우를 학습하거나 그에 맞게 진화하는 것이 구조적으로 어렵다. 강연자는 이를 직관적으로 설명한다. “끄면 기억을 못 해. 다시 해야 돼.”
바둑 AI가 오직 바둑만 두면서 끊임없이 실력을 향상시켜 나가는 것과 달리, 범용 AI는 전반적인 성능은 개선될지언정 특정 기업의 업무 방식에 맞게 적응하고 진화하지는 못한다는 것이다. 그 결과, 같은 실수를 반복하고, 이전에 쌓아둔 경험이 축적되지 않으며, 매번 처음부터 다시 지시해야 하는 상황이 반복된다.
그렇다면 기업이 자체적으로 맞춤형 AI 도구를 개발하면 되지 않을까? 강연자에 따르면, 이 역시 쉽지 않다. 최고의 기업들조차 자체 AI 도구 개발을 시도했지만, 내부 개발의 실패율은 외부 솔루션 도입 대비 두 배나 높았다. 도구를 만드는 것보다 더 어려운 문제가 있었기 때문이다. 수년에 걸쳐 체화된 기존 업무 방식을 바꾸는 것, 즉 사람의 변화가 기술의 개발보다 훨씬 더 큰 장벽이었다.
그림자 AI(Shadow AI) — 공식 채널 바깥에서 일어난 혁신
기업 차원의 AI 도입이 이처럼 부진한 상황에서, 보고서는 역설적인 데이터 하나를 더 제시한다. 조사 대상 기업 근로자의 90% 이상이 개인 AI 도구를 정기적으로 사용한다고 응답했다는 것이다. 기업이 공식적으로 AI 도입에 실패하는 동안, 직원들은 이미 개인적으로 AI를 업무에 깊숙이 활용하고 있었다.
강연자는 이를 자신의 회사 경험을 통해 구체적으로 설명한다. 슈카월드 직원 20여 명 중 거의 90% 이상이 어떤 형태로든 AI 모델을 사용하고 있으며, 이메일 작성, 보고서 초안, PPT 제작, 공지문 작성, 심지어 영상 편집까지 AI가 관여하지 않는 업무가 없을 정도라고 한다. 실제로 긴 요구사항 문서 자체도 AI가 작성하고, 그 요구사항을 다시 AI에 입력해 PPT를 만드는 식의 ‘AI의 AI화’가 이미 일상이 되었다고 강연자는 설명한다. 강연자는 이러한 현상이 양날의 검임을 솔직하게 인정한다. AI가 이메일을 대신 써주다 보니 직원들이 스스로 글을 쓰는 능력이 저하되고, 이제 사람이 직접 이메일을 쓰라고 하면 오히려 어려움을 느끼는 상황이 벌어지고 있다는 것이다.
MIT 보고서는 이 현상에 이름을 붙였다. “그림자 AI(Shadow AI)“다. 기업의 공식 AI 도입 채널은 막혀 있어도, 개인들의 그림자 속에서 AI는 이미 업무 방식 전반을 조용히 혁신하고 있다는 뜻이다. 보고서의 결론은 이렇다. “인공지능은 이미 공식적인 채널을 통하지 않고도 우리의 업무 방식을 알게 모르게 혁신하고 있다.”
갤럽(Gallup)이 실시한 별도 조사에서도 미국 전체 직장인의 약 46%가 업무에 AI를 사용한다고 응답했다. 강연자는 이 수치가 사무직과 현장직을 합산한 것이므로, 사무직만 놓고 보면 비중이 훨씬 높아질 것이라고 분석한다. 실제로 금융 업종은 64%, 테크 업종은 77%의 근로자가 AI를 정기적으로 활용하는 것으로 나타났다. 반면 제조업(41%)이나 리테일(33%)의 비중이 낮은 이유는 아직 피지컬 AI(로봇)가 일상화되지 않았기 때문이며, 이 분야에서도 로봇 기술이 성숙해지면 수치가 급격히 올라갈 것이라고 강연자는 전망한다.
또 하나 흥미로운 조사 결과는 경영진이 일반 직원보다 AI를 더 많이 활용한다고 응답했다는 점이다. 강연자는 이에 대해, 기업이 AI를 도입할 때 임원에게 더 높은 접근 권한을 부여하고 체계적인 AI 교육을 제공하기 때문에 나타난 결과로 해석한다.
MIT NANDA 프로젝트 — AI들의 인터넷을 만들다
강연자는 이 구조적 한계를 돌파하려는 시도로 MIT의 “NANDA” 프로젝트를 소개한다. 이 프로젝트의 목표는 AI 에이전트들의 인터넷을 만드는 것, 즉 개인화된 AI 비서들이 WWW(World Wide Web)처럼 서로 연결되어 협력하고 학습하는 생태계를 구축하는 것이다.
현재의 문제는 명확하다. 범용 AI는 특정 기업이나 개인의 업무 방식을 기억하고 그에 맞게 진화하지 못한다. 그러나 만약 각 개인의 AI 에이전트가 클라우드에 영구적인 메모리를 갖고, 반복 학습을 통해 “이 사람은 이렇게 일한다”는 맥락을 축적하며, 나아가 다른 AI 에이전트들과 정보를 공유하고 함께 진화할 수 있다면 이야기가 달라진다. NANDA 프로젝트는 바로 그 가능성을 열려는 시도다.
강연자는 이 프로젝트가 현실화된다면 비즈니스 프로세스가 근본적으로 변할 수 있다고 전망한다. 처음 한 번만 지시하면 AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하고, 매주 동일한 자료 조사를 반복하며, 불명확한 부분은 다른 AI 에이전트에게 물어보면서 스스로 발전해 나가는 세계다. 뉴욕타임스(NYT)는 이 변화의 속도가 너무 빠른 나머지 “두 달 후에 무슨 일이 일어날지조차 예측하기 어렵다”고 보도했으며, 강연자도 이에 동의하며 지금까지 소개한 모든 사례가 불과 몇 달 사이에 일어난 일들임을 강조한다.
AI 두뇌 피로(AI Brain Fry) — 개인이 짊어진 또 다른 부담
기업 차원의 문제를 논했다면, 이번엔 개인 차원의 고충이다. 최신 AI 모델은 약 2주에 한 번꼴로 새로운 발전을 발표하고 있다. 이미지나 영상 편집 AI 분야에서는 특히 이 주기가 더 짧아, 지난달에 불가능했던 작업이 이번 달에는 가능해지는 일이 반복된다. 뒤처지지 않으려면 계속 업데이트를 따라잡아야 하지만, 동시에 사용하는 AI 툴의 수도 늘어난다는 것이 문제다.
강연자에 따르면, 미국의 한 조사에서 직장인이 동시에 사용하는 앱의 평균 수는 이미 두 자릿수에 달한다고 한다. ChatGPT류 대화 모델 2~3개, 이미지 편집 AI 2~3개, 업무 툴 2~3개, 회사 메신저, 개인 메신저, 기업 전용 툴까지 더하면 동시에 열어두는 프로그램만 10개 안팎이 된다는 것이다. 이는 비용 문제로도 이어진다. 여러 AI 서비스를 각각 구독하다 보면 미국 기준으로 월 60달러 이상, 국내 기준으로도 10만 원에 가까운 AI 구독료가 발생하게 된다.
여기에 더해 AI 툴을 3개 이상 병행 사용할 경우 오히려 인지적 과부하(Cognitive Overload)로 생산성이 하락할 수 있다는 대학 보고서도 존재한다고 강연자는 언급한다. AI가 작업을 수행하는 동안 다른 AI로 넘어가고, 그게 끝나면 또 다른 AI로 이동하는 과정에서 생각의 흐름이 끊기고 업무가 결코 완료되지 않는 느낌이 든다는 것이다. 이 현상을 최근 “AI 두뇌 피로(AI Brain Fry)“라고 부르기 시작했다. AI를 너무 많이, 너무 복잡하게 사용하다 보면 AI를 관리하는 것 자체가 정신적 부담이 된다는 역설이다.
💡 핵심 비즈니스 인사이트: 문제 자체를 제품으로 만들기
강연자가 이 모든 문제를 나열하는 이유가 있다. 기업 단위의 AI 도입 실패, 개인의 AI 툴 과부하, 과도한 구독 비용, AI 두뇌 피로라는 네 가지 문제를 한 번에 해결하는 제품을 만들면 대박이 나지 않겠냐는 것이다. 그리고 실제로 그것을 해낸 기업이 존재한다.
원리(Logic): 전 세계 최신 AI 모델을 한 플랫폼에 통합하여 사용자가 여러 AI를 개별 구독할 필요 없이 하나의 워크스페이스에서 모두 활용할 수 있게 한다. ChatGPT, Gemini, Claude, Flux 등 각 범용 AI 기업들은 자신의 모델이 더 많이 사용되길 원하기 때문에, 이런 통합 플랫폼에 자신의 API를 기꺼이 제공한다. 통합 플랫폼 사업자는 사용량에 비례해 각 모델 기업에 비용을 지불하므로 모두에게 이득이 되는 구조다.
실행 방법(How-to): 단일 구독(Single Subscription) 모델을 채택하여 사용자는 하나의 서비스만 구독하면 내부의 모든 AI 모델과 기능을 활용할 수 있다. AI 슬라이드, AI 시트, 이미지 생성, 영상 생성, 음악 생성, 회의록, AI 에이전트 등 업무에 필요한 기능을 하나의 워크스페이스 안에 구현한다. 각 AI 모델의 업데이트는 플랫폼이 자동으로 반영하므로 사용자는 개별 모델의 변화를 따로 추적할 필요가 없다.
주의 사항(Risk): 범용 AI 기업들이 언제든 API 정책을 바꾸거나 직접 유사 서비스를 출시할 수 있다는 의존성 리스크가 존재한다. 또한 통합 플랫폼이 각 전문 툴보다 기능이 깊지 않을 수 있으며, 플랫폼 자체의 품질과 UX(사용자 경험) 완성도가 성패를 가르는 핵심 변수가 된다.
젠스파크(Genspark) — 유니콘이 된 올인원 AI 워크스페이스
강연자가 소개하는 이 아이디어를 실제로 구현한 기업이 바로 젠스파크(Genspark)다. 젠스파크는 “일상적인 업무 작업을 자동화하도록 설계된 AI 기반 올인원 에이전트 워크스페이스”로, AI를 활용한 업무 효율화에 대한 시장의 갈증을 정확히 겨냥했다. 출시 12개월 만에 매출액이 2억 5천만 달러(약 4천억 원)를 돌파했고, 현재 기업가치는 12억 5천만 달러(약 1조 5천억 원)를 넘어 유니콘 기업(Unicorn, 기업가치 10억 달러 이상의 비상장 스타트업)에 공식 합류했다.
💡 [영상 참조] 강연자는 이 시점에서 젠스파크의 실제 UI 화면을 보여주며 각 기능을 시연합니다. 상세 내용은 원본 영상을 확인하세요.
젠스파크 플랫폼 내에서 제공하는 주요 기능은 다음과 같다.
- AI 슬라이드: 요구사항을 입력하면 PPT를 자동 생성. 원하는 템플릿을 저장해두면 이후에는 같은 양식으로 반복 생성 가능
- AI 시트: 자연어로 요청해 복잡한 엑셀 표와 수식, 고급 함수를 자동 구성
- AI 이미지: 기존 포스터 스타일을 선택하고 문구와 인물을 지정하면 맞춤형 이미지 생성
- AI 영상: 텍스트 입력만으로 AI 생성 동영상 제작
- AI 음악: 음악 생성 AI 기능 통합
- 자동화 세팅: 매일 또는 정기적으로 수행하는 자료 수집, 요약, 보고 작업을 자연어로 설정해 자동 실행
- 스피클리(Spikly, 음성-텍스트 변환 앱): 회의 중 녹음을 텍스트로 변환하고 이메일 포맷으로 자동 정리하며 다국어 번역, 내용 요약, PPT 변환까지 연동 가능
07:29 - 젠스파크로 슬라이드 구성 요구사항을 입력하면 PPT 표로 변환되는 데모 화면
20:50 - 젠스파크 플랫폼 내 AI 도구 목록 (AI 슬라이드, AI 시트, 디자인, 이미지, 음악, 동영상, 회의록 등)
이 모든 기능은 하나의 워크스페이스 안에서 끊김 없이 연결되어 사용할 수 있다. 강연자는 슈카월드 직원들이 실제 제안서 작성에 젠스파크를 활용한 사례를 보여주는데, 매우 긴 요구사항 문서를 입력하자 7페이지짜리 PPT가 자동 생성되었고, 그 PPT를 실제 회의 보고 자료로 사용했다고 한다.
22:58 - 젠스파크 클로에 실제 제안서 요구사항을 입력하고 7페이지 PPT가 자동 생성되는 화면
젠스파크 클로(Genspark Cloe) — “당신의 첫 번째 AI 직원”
젠스파크의 핵심 차별화 요소는 올인원 모델 통합에서 한 발 더 나아간 AI 에이전트 서비스 “젠스파크 클로(Genspark Cloe)“다. 기존 범용 AI가 안고 있는 가장 큰 한계, 즉 “꺼버리면 아무것도 기억하지 못한다”는 문제를 정면으로 해결하려는 시도다.
젠스파크 클로는 나만의 클라우드(Cloud) 공간에 사용자의 업무 방식과 이전 작업 결과를 영구적으로 저장하고 반복 학습한다. 처음에는 모든 요구사항을 새로 입력해야 해서 불편하지만, 두 번째, 세 번째 사용부터는 AI가 기존 작업 패턴을 기억해 자동으로 작업을 수행하고 결과물의 완성도도 높아진다는 것이 강연자의 설명이다. 기존 PPT 양식을 한 번 학습시키면 그 이후로는 자동으로 동일한 형식으로 생성해주는 방식이다.
25:06 - 젠스파크 AI 이미지 생성 기능 - 포스터 스타일 선택 후 완성된 이미지 결과물 화면
또 하나의 특징은 메신저 연동이다. Slack, 라인, Discord 등 사용자가 이미 익숙하게 쓰는 메신저 안에 AI 에이전트 탭이 생성되어, 동료에게 업무를 지시하듯 자연스럽게 대화하면서 문서 작성, 이미지·영상 생성, 코딩, 데이터 분석 등의 작업을 처리할 수 있다. 강연자는 이 기능이 AI 에이전트를 별도의 도구가 아니라 실제 함께 일하는 팀원처럼 느끼게 만드는 핵심이라고 평가한다.
28:04 - 스피클리(Spikly) 회의록 기능 - 음성을 텍스트로 변환하고 이메일 포맷으로 자동 정리된 화면
마무리 — 문제를 읽는 자가 시장을 만든다
이 영상이 궁극적으로 말하려는 것은 AI 툴의 사용법이 아니다. 강연자가 그리는 그림은 더 크다. 기업의 AI 도입은 대부분 실패하고 있지만, 개인 직원들은 이미 AI 없이는 일을 못 하는 수준이 되었다. 그 간극에서 탄생한 그림자 AI라는 현상이 있고, 그 현상의 불편함을 해소하려는 욕구가 새로운 시장을 만들었다. 젠스파크는 그 시장의 가능성을 1년 만에 1조 원의 기업가치로 증명했다.
강연자는 AI가 너무 빠르게 바뀌기 때문에 뒤처지지 않으려 애쓰는 것이 점점 더 어려워지고 있다는 점도 솔직히 인정한다. 2주마다 새 모델이 나오고, 쓰는 앱이 늘어날수록 과부하가 걸린다. 그 피로감 자체가 비즈니스 기회가 된다. NANDA 프로젝트처럼 AI끼리 연결되어 스스로 진화하는 생태계가 만들어진다면, 우리가 지금 겪고 있는 모든 마찰은 해소될 수 있다. 뉴욕타임스의 말처럼, 두 달 후가 어떻게 될지 아무도 모르는 속도로 세상이 변하고 있다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 주 5회 10년, 딸깍으로 PPT 만드는 법 |
| 채널 | 슈카월드 |
| 리포트 작성 | 2026-04-16 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
| 주요 인용 자료 | MIT 경영대학원 “2025년 기업 내 AI 현황” 보고서 (강연자 인용), Gallup AI 활용 조사 (강연자 인용), Wall Street Journal 보도 (강연자 인용) |
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