# ChatGPT-6, Astra, Claude Fable 5.1, Gemini Spark를 ‘AI 직원’으로서 활용하는 시대가 왔다.

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-16T04:53:07.296Z

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🔰“어떤 AI가 가장 뛰어난가?”라는 질문은 이제 구식이다. ChatGPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Gemini Spark를 “AI 직원”으로 활용하여 업무를 분담하는 시대가 왔다. 최근 AI 세계가 급격하게 움직이기 시작했다. ChatGPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, 그리고 예상외로 강력한 힘을 보여주고 있는 Gemini Spark다. 이 세 가지를 직접 사용해 보면서 나는 끊임없이 생각했다. “이것들은 개인 투자자들의 정보 수집에 그대로 활용될 수 있지 않을까?” 평소 나의 업무는 日経平均(니케이 평균)의 예상치를 세우거나, PTS(PTS) 순위표를 확인하고, 소프트バンク 그룹과 같은 개별 종목의 실적을 추적하는 일이다. 솔직히 이 작업량은 혼자서 감당하기에는 한계가 있다. 그래서 이번 주제는 단순한 것이 아니다. “어떤 AI가 가장 현명한가?”라는 질문이 아니라 “이 업무는 어떤 AI에 맡기는 것이 가장 효과적인가?”라는 질문이다. 이는 개인 투자자들의 정보 수집 방식 자체를 바꾸는 관점이라고 생각한다. そもそも(모와레), AI는 “지능”만으로 비교할 필요가 없는 AI 초보자들이 처음 겪는 함정이다. “ChatGPT, Claude, Gemini, 결국 무엇을 사용해야 하는 걸까?”라는 질문은 당연한 것이다. 하지만 AI는 스마트폰이나 TV처럼 “사양표”로 단순 비교할 수 있는 제품이 아니다. “무엇을 시키느냐”에 따라 평가가 크게 달라지기 때문이다. 예를 들어 투자 정보 수집 하나만 놓고 보더라도, 다음과 같은 작업을 수행해야 한다. - 日経平均(니케이 평균)의 변동을 정리한다. - 실적 자료를 읽고 숫자를 추출한다. - IR 자료의 PDF를 교차적으로 확인한다. - 뉴스들을 대량으로 수집하고 분류한다. - Google Sheets에 주가를 기록한다.
데이터를 축적하고, 여러 증권사 페이지를 돌아다니며 정보를 수집하고, 수집한 정보에서 “결국 어떻게 움직여야 할까”를 고민하는 것들을 전부 “AI의 머리의 좋음”으로만 판단하는 것은 조금 다릅니다. 중요한 것은 “뇌” + “도구” + “접근 가능한 서비스” + “실제로 작동할 수 있는 능력” + “일을 끝까지 완료하는 능력” 이 5가지의 곱셈입니다. 🌸사쿠라류에 3명의 AI 직원 채용을 해보자면, 초보자에게는 이렇게 설명하겠습니다. 회사에 3명의 AI 직원이 입사한 것을 생각하시면 됩니다. 첫 번째, Gemini Spark. 이 직원은 Google의 일에 능숙합니다. Gmail, Google Drive, Google Docs, Google Sheets, Google Calendar 와 같은 일상 업무와 거리가 가까운 것입니다. 두 번째, ChatGPT-6 Astra.こちらは“컴퓨터를 실제로 사용하여 업무를 진행하는 직원”입니다. 브라우저를 열고, 웹사이트를 조사하고, 여러 서비스를 왕래하고, 입력하고, 작동하고, 작업을 진행합니다. 세 번째, Claude Fable 5.1. 이 직원은 “전략 참모”입니다. 방대한 정보를 읽고, 복잡한 주제를 정리하고, 논점을 분리하고, 가설을 세우고, 모순을 찾고, 전체적인 그림을 구성합니다. 그리고 “그러면 어떻게 해야 할까요?”를 생각합니다. 이 차이를 알게 되면, AI 선택이 훨씬 쉬워집니다. ① Gemini Spark = “Google 자동 조종”을 투자자의 시선으로 보는 Gemini Spark가 능숙한 것은 Google 워크플로우 내에서 완결되는 일입니다. 예를 들어 저의 작업에 적용하면 다음과 같습니다. “오늘의 PTS 순위 상위 10개 종목을 Google
시트의 정점 관측 시트에 추가하고, “재무 발표가 있었던 기업의 IR 이메일을 Gmail에서 수집하여 핵심 내용만 Drive 메모에 요약하고, 이번 주 시장 요약을 Google Docs에서 초안으로 작성하여 다음 주 캘린더에 재무 발표일을 등록하라.”와 같은 “기록, 정리, 일정 관리” 부분은 AI에 완전히 넘겨줄 영역입니다. 이전에는 이메일을 확인 → 자료를 보거나 → 복사 → 시트를 열고 → 붙여넣고 → Docs를 열고 → 글을 쓰고 → 캘린더를 열고 → 일정을 등록하는 방식으로 사람이 여러 번 서비스를 오갔습니다. 이 “서비스 간 이동”을 AI에게 맡기는 것이 첫 번째 역할입니다. 즉, “AI에게 질문하는” 것에서 “AI에게 업무 흐름을 전달하는” 것으로의 변화입니다. 특히 평소 Google 서비스 중심으로 정보를 관리하는 개인 투자자에게는 이 혜택이 더욱 큽니다.

② ChatGPT-6 Astra = “PC 작업의 분신”을 투자자의 시선으로 보면, Astra는 가장 흥미로운 부분일 것입니다. “AI가 실제로 컴퓨터를 조작한다”는 발상 때문입니다. 투자 정보 수집의 경우, “주요 증권 회사의 웹사이트를 순회하며 오늘의 주목할 만한 주제를 모아오고”, “재무 발표 자료의 PDF를 열어 세그먼트별 숫자를 추출하고”, “여러 기업의 IR 페이지를 횡단하여 설비 투자 계획만 목록화한다”와 같은, 지독하지만 시간이 많이 소요되는 “작업”을 AI 스스로가 진행해 줍니다. 지금까지는 “AI에게 질문하고” “AI로부터 답변을 받았다”는 중심이었지만, 이제는 “AI에게 일을 의뢰하고” “AI가 조사하고” “AI가 도구를 작동시키고” “AI가 결과를 확인하고” “AI가 결과를 검토하는” 방식으로 변화할 것입니다.
나는 결과물을 완성시키는 방식으로 흘러갑니다. AI가 “검색 엔진”에서 “작업자”로 진화해 나갑니다. 더 나아가 “업무 담당자”가 있습니다. ③ Claude Fable 5.1＝“전략 참모”를 투자자의 시선으로 보면서 제가 상당히 흥미롭게 생각하는 것이 Claude Fable 5.1입니다. 특히 제가 주목하고 싶은 것은 “대량의 정보를 짊어지면서 생각하는” 역할입니다. 예를 들어, 시장 데이터, 기업 실적, 뉴스, 경쟁 정보, IR 자료, 과거 주가 추이, 업계 보고서 등 이러한 정보를 흩어져서 보는 것만으로는 의미가 없습니다. 중요한 것은 “그것들을 하나의 구조로 만드는 것”이고, “여기서 무엇을 읽어낼 수 있을까?”를 생각하는 것입니다. 더 나아가 “그러면, 다음에는 무엇을 해야 하는가?”까지 체계화하는 것입니다. 이 부분은 “전략 참모”라는 표현이 상당히 와닿습니다. 정보 수집과 의사 결정은 별개의 것입니다. 예를 들어 “반도체 시장에 대해 조사해 줘”라고 AI에게 부탁하고, AI가 뉴스를 100개 모았다고 가정해 봅시다. 그렇다면 일은 끝나는 것일까요? 아닙니다. 다음으로 필요한 것은 “무엇이 중요한가?”, “시장에는 어떤 영향을 미치는가?”, “일본 기업에서는 누가 혜택을 받는가?”, “역풍을 맞는 기업은?”, “단기 및 중장기에는 차이가 있는가?”, “시장은 이미 반영하고 있는가?”, “다음으로 확인해야 할 숫자는?” 등 분석입니다. 정보 수집 → 정리 → 분석 → 가설 → 검증 → 전략 → 실행. 이 “상류 공정”의 참모로서 Claude Fable 5.1을 사용하는 것은 상당히 흥미로운 활용법입니다. 🌸 여기서부터가 정말 흥미로워집니다. “AI 직원 황금 연주회”를 투자 분석으로 돌려보면서 “결국 무엇을 사용해야 하는가?”라고 생각하는 분께서는 사실 “하나만 선택”할 필요가 없을 수도 있습니다.
AI가 단순히 답변만 제공하는 것이 아닙니다. 오히려 “3명을 같은 회사에 채용한다”는 아이디어가 훌륭합니다. 예를 들어, 특정 기업에 대해 심층적으로 조사하고 싶다고 가정해 봅시다. 먼저 Claude Fable 5.1에게 “이 기업에 대해 심층적으로 분석해 주세요”라고 요청합니다. 그러면 시장 환경, 경쟁 환경, 재무, 성장 요인, 위험, 경쟁, 향후 시나리오 등을 정리해 줍니다. 여기서 대략적인 전략의 뼈대가 만들어집니다. 다음으로 Astra에게 “이 전략에 따라 웹에서 필요한 정보를 수집해 주세요”라고 지시합니다. Astra가 브라우저를 사용하여 조사하며, 여러 사이트를 확인하고 필요한 정보를 수집합니다. 마지막으로 Gemini Spark에게 “수집한 정보를 Google Sheets에 정리해 주세요” 또는 “Google Docs에 보고서로 작성해 주세요”라고 요청합니다. 이렇게 하면 “AI가 답변만 하고 끝”이 아닙니다. AI가 생각하는 것 → 조사하는 것 → 행동하는 것 → 기록하는 것, 즉 ‘생성’까지 연결될 수 있습니다. ⸻“AI 에이전트”라는 개념을 접하면 “왠지 어렵게 느껴진다…”라고 생각하는 분들이 많을 것입니다. 하지만 극단적으로 쉽게 말하면 “AI에게 업무 목표를 전달하고, 중간 단계를 맡기는 시스템” 정도로 생각하면 됩니다. 일반적인 AI라면 “이 재무제표를 요약해 주세요”라고 요청하는 것이고, 에이전트라면 “이 재무제표를 읽고, 핵심 내용을 정리하고, 필요한 정보를 추가로 조사하여 보고서를 작성하고 저장해 주세요”라는 이미지입니다. 질문에서 업무 요청으로 전환되는 것입니다. ⸻“AI의 능력”보다 “AI의 활용법”이 중요해지는 이곳부터 더욱 중요합니다. “Astra는 실행형”, “Claude는 참모형”, “Gemini는 Google형”으로 분류할 수 있습니다.
완전히 고정해서 생각할 필요는 없습니다. AI 에이전트의 組み方次第로 역할을 바꿔줄 수 있기 때문입니다. Claude에 외부 툴을 연결すれば、실행 담당으로 움직일 수도 있습니다. Astra를 조사·분석 단계에 組み込めば、참모적인 일을 시킬 수도 있습니다. Gemini도 Google 환경뿐 아니라, 다른 서비스나 API와 조합하면, 더욱 역할을 넓힐 수 있습니다. 즉 “AI 그 자체의 성능”만 보지 않고, “AI + 툴 + 데이터 + 워크플로우”로 생각해야 합니다. 🌸사쿠라류가 발표하는 “AI 직원 역할표 (투자자 버전)” 초보자 분들은 우선 이 이미지만 기억하면 충분합니다. Gemini Spark → Google 자동 조종. Gmail, Drive, Docs, Sheets, Calendar를 사용한 기록·정리·스케줄 관리의 업무. ChatGPT-6 Astra → PC 작업의 분신. 증권 회사 사이트 순회, IR 자료의 횡단 확인, 결산 PDF에서 숫자 추출 등 실행 계열의 업무. Claude Fable 5.1 → 전략 참모. 대량의 뉴스나 결산 정보를 읽고 분석하여 가설을 만들고 투자 전략을 설계하는 업무. 그리고 인간. → 사장. 최종 투자 판단을 하고, 중요한 발주를 한다. 책임을 지는 것입니다. 이것이 하나의 이상형입니다. “AI에 전부 맡기는” 것은 위험합니다. 특히 투자에서는 단지, 여기서 한 가지 주의 사항이 있습니다. AI가 일을 끝까지 실행할 수 있게 되더라도, “전부 AI에 물려서는” 추천하지 않습니다. 특히, 돈, 계약, 개인 정보, 중요한 이메일, 투자 판단 그 자체와 같은 분야에서는 인간의 최종 확인이 필요합니다. AI가 “훌륭한 직원”이 되더라도,
“최종 책임자”라고 생각하지 않습니다. 그래서 AI→인간 확인→실행이라는 시스템을 남겨두는 것이 중요합니다. 저 또한 AI가 제시한 분석이나 시나리오를 그대로 맹신하지 않습니다. 단순히 “참고 의견”으로 받아들이고, 최종적인 매매 판단은 스스로 내립니다. 이러한 거리가 투자를 할 때 특히 중요하다고 생각합니다.

그리고 또 하나의 큰 변화는 AI 시대에 가치가 높아지는 것은 “AI를 사용할 수 있는 사람”만이 아닙니다. 오히려 “AI에게 무엇을 맡길 것인지 설계할 수 있는 사람”의 가치가 높아질 것이라고 생각합니다. “AI에게 글을 써줘”만으로는 차이가 없습니다. 반면에 “이 재무제표 정보를 Claude로 분석”→“Astra로 추가 조사”→“Gemini로 Sheets에 정리”→“다음 주에 자동 업데이트”와 같은 시스템을 만들 수 있는 사람은 한 단계 더 나아갑니다. AI를 사용하는 사람에서 AI를 조직하는 사람으로 변화가 시작되고 있습니다.

초보자가 처음 시작한다면? 투자 정보 수집의 경우 갑자기 복잡한 AI 에이전트를 만들 필요는 없습니다. 먼저 하나의 업무를 선택합니다. 예를 들어 “매일 아침 주목하는 종목의 주가와 뉴스를 확인하는” 것입니다. 이를 ①AI에게 뉴스를 조사하게 하고 ②중요 뉴스를 분류하고 ③주가에 미치는 영향을 분석하고 ④필요한 정보를 추가 조사하고 ⑤Google Sheets에 기록하는 방식으로 진행합니다. 처음부터 모든 것을 자동화할 필요는 없습니다. 하나씩 AI에게 넘겨가면서 진행하면 됩니다. 그리고 “이 작업은 인간이 할 필요가 없다”라고 생각되는 부분을 자동화하는 것이 가장 쉽습니다.

앞으로의 AI 경쟁은 “모델 성능”만으로는 결정되지 않습니다. 지금까지의 AI 경쟁은 “어떤 모델이 가장 똑똑한가?” 였습니다.
이는 중심이었습니다. 벤치마크, 추론 성능, 코딩, 문장력. 물론, 앞으로도 중요합니다. 하지만 “AI가 실제로 일하는” 시대가 되면서 경쟁 축이 달라집니다. AI가 어떤 것에 접근할 수 있는지, 무엇을 조작할 수 있는지, 어떤 데이터를 가지고 있는지, 어떤 서비스와 연결될 수 있는지, 어디까지 자율적으로 움직이는지, 실패했을 때 어떻게 수정하는지, 그리고 “일을 끝까지 수행할 수 있는가”입니다. 

이는 “AI 삼국지”가 아닌 “AI 팀전”이기 때문에 저는 ChatGPT vs Claude vs Gemini와 같은 관점보다 ChatGPT + Claude + Gemini와 같은 관점을 갖고 싶습니다. 이는 “어느 AI가 이길 것인가”가 아닙니다. “어떻게 조합하여 가장 강력한 팀이 될 수 있는가”입니다. Claude가 생각하고, Astra가 움직이며, Gemini가 Google을 처리하고, 인간이 판단합니다. 이렇게 하면 한 사람의 AI에 모든 것을 맡기는 필요가 없습니다. 오히려 “AI들끼리 일을 분담시키는” 발상입니다.

마지막으로, 인간의 일이 어떻게 될지, 여기서 가장 궁금한 점은 바로 여기에 있을 것입니다. AI가 조사하고, AI가 자료를 만들고, AI가 데이터를 정리하고, AI가 분석하고, AI가 일정까지 관리합니다. 그러면 인간은 무엇을 하는가? 저는 “목적을 결정하는 일”이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다. 무엇을 목표로 할 것인가, 무엇을 버릴 것인가, 어디에 투자할 것인가, 누구에게 맡길 것인가, 어떤 위험을 감수할 것인가, 그리고 “정말로 그것을 해야 하는가?”를 판단합니다. AI가 실행 능력을 높이는 만큼, 인간에게는 “방향을 결정하는 능력”이 요구될 것입니다. 그런 시대가 되어갈까요.

사쿠라의 결론은 ChatGPT-6 Astra입니다.
클로이드 페이블 5.1, 젬니 스파크. 이 세 가지를 “어떤 게 가장 뛰어나?”라고 비교할 필요는 없습니다. 저는 클로이드 페이블 5.1에는 “생각을 해달라”고 하고, ChatGPT-6 아스트라에는 “움직여 달라”고 하고, 젬니 스파크에는 “구글의 일을 시켜달라”고 합니다. 마지막으로, 인간이 “결정”합니다. 이 형태를 지향합니다. AI를 하나 선택하는 시대에서, AI를 팀으로 구성하는 시대로 나아가야 합니다. 이는 상당히 큰 변화이며, 흥미로운 점은 이 역할 분담이 고정되어 있지 않다는 것입니다. 에이전트의 설계에 따라 아스트라가 참모가 되어도 좋고, 클로이드가 실행 담당이 되어도 좋고, 젬니가 다른 역할을 담당해도 괜찮습니다. 즉, “AI를 사용하는” 다음에는 “AI를 설계하는” 세계로 나아가는 것입니다. 앞으로의 AI 활용에서 정말 중요한 것은 “가장 현명한 AI를 아는 사람”이 아니라, “일을 분해하고 최적의 AI에 할당할 수 있는 사람”일지도 모릅니다. 🌸 AI를 “편리한 챗봇”으로 보거나, “자신의 회사에 입사한 AI 직원”으로 보는가에 따라 AI의 모습은 크게 달라집니다. 그리고 이번 주말에 AI를 만지작거린다면, “이 AI는 무엇을 할 수 있습니까?”가 아니라 “제 업무의, 어디를 맡겨도 될까요?”라고 생각해보세요. 거기서부터 AI와의 관계는 한 단계 바뀌어 있을 것입니다. AI 시대는 “AI를 사용하는 사람”에서 “AI 팀을 만드는 사람”으로 나아갑니다. 🌸 사쿠라는 그런 변화에 주목하고 있습니다. ⸻ (실제로 공개하는 기사로 내는 경우, “ChatGPT-6 Astra”, “클로이드 페이블 5.1”, “젬니 스파크”를 그대로 사용합니다.)
“ini Spark”의 명칭 및 기능을 공식 정보와 비교한 후 확인하는 것이 좋습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/fair_godwit545/n/n63d449bc983e)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 검수*

[원문 보기](https://note.com/fair_godwit545/n/n63d449bc983e) | 출처: note.com