마누스AI, 진짜로 사람 대신 일하는 시대가 왔다

2월 11, 2026

시작하며

AI가 이제 단순히 글을 쓰거나 요약하는 수준을 넘어,

직접 프로그램을 조작하고 일정까지 관리하는 단계로 진화하고 있다.

최근 한 제작팀이 ‘마누스AI’를 실제 조연출처럼 활용해 본 실험을 진행했다.

결과는 놀라웠다. 이 AI는 지시를 이해할 뿐 아니라,

마치 사람이 일하듯 브라우저를 직접 열고 데이터를 분석하고, 심지어 앱까지 만들어냈다.

이번 글에서는 그 실험 과정을 기반으로,

마누스AI가 실제 사무 환경에서 어느 정도의 역할을 할 수 있었는지

그리고 AI와 사람이 함께 일할 때 어떤 변화가 일어나는지를 살펴본다.

1. 손과 발이 달린 AI, ‘마누스AI’의 정체

‘마누스AI’는 메타(Meta)가 인수한 에이전트형 AI 전문 기업의 기술로,

기존의 챗봇과는 완전히 다르다.

단순히 텍스트로 대화하는 게 아니라, 직접 클릭하고, 문서를 열고, 웹을 탐색하는 방식으로 작동한다.

예를 들어 “다음 달 출장 항공권을 예약해줘”라고 입력하면,

검색 결과를 제시하는 대신 실제로 예약 사이트를 열고 예매 과정을 수행한다.

이처럼 실제 ‘행동’을 수행하는 AI를 에이전트 AI(Agent AI)라고 부른다.

2. AI에게 맡겨본 세 가지 주요 업무

한 제작팀은 마누스AI를 ‘보조 연출 담당자’처럼 설정하고,

세 가지 주요 영역에서 성능을 검증했다.

데이터 분석
회의 준비
행정 업무 처리

이 세 가지는 반복적이지만 정확도가 필요한 일로,

AI가 사람을 얼마나 보조할 수 있는지를 판단하기에 적합했다.

(1) 콘텐츠 데이터 분석 맡기기

① 명령만 하면 자동으로 실행되는 구조

AI에게 “최근 업로드된 콘텐츠 데이터를 불러오고,

조회수·클릭률·시청 시간 간의 상관관계를 분석해줘”라고 입력하면,

마누스AI는 자동으로 브라우저를 열어 데이터 파일을 가져오고

분석 그래프를 시각화한 보고서를 생성한다.

② 단순 통계가 아닌 패턴 분석까지 수행

AI는 영상 길이에 따라 시청자 반응이 어떻게 달라지는지를 비교하고,

조회수와 구독 전환률 간의 상관계수를 제시했다.

분석 항목	결과 요약	의미
짧은 영상(1분 이하)	클릭률 높음, 시청 시간 짧음	빠른 노출 중심 콘텐츠
긴 영상(10분 이상)	전환률 높음, 클릭률 낮음	팬층 강화 중심 콘텐츠

이처럼 사람이 수작업으로는 수시간이 걸릴 분석을

AI는 약 10분 만에 시각 자료까지 완성했다.

③ 잘못된 지시 수정도 가능

처음엔 영상 형식을 구분하지 않고 명령을 내렸더니 결과가 왜곡되었다.

하지만 “짧은 영상과 긴 영상을 따로 구분해 다시 분석해줘”라고 수정하자,

AI는 오류를 인식하고 새 보고서를 다시 작성했다.

이 점에서 단순한 자동화 프로그램이 아닌, 맥락을 이해하는 조수에 가까웠다.

(2) 회의 준비와 주제 발제

AI는 단순한 검색 도구가 아니라 정보 수집과 요약, 정리까지 한 번에 수행한다.

예를 들어 “최근 해외 기술 커뮤니티에서 주목받은 주제 세 가지를 정리해줘”라고 하면

기술 뉴스·블로그·포럼 등에서 자동으로 관련 글을 탐색
트렌드가 높은 키워드만 선별
결과를 표로 정리해 보고서 형태로 제시

AI가 정리한 자료는 스프레드시트 형식으로 바로 내려받을 수 있고,

회의 전에 필요한 참고용 슬라이드 초안도 함께 만들어 준다.

이 과정 덕분에 자료 조사에 쓰던 시간을 90% 이상 단축했다는 후기도 있었다.

(3) 행정 업무까지 대체 가능한 수준

반복 업무의 대표격인 일정 조정과 회의실 예약도 테스트했다.

AI는 팀 메신저와 캘린더를 연동한 뒤,

“다음 주 수요일 오후 3시에 회의실 예약해줘. 주제는 AI 업무 효율화야.”

라는 명령을 이해하고 자동으로 일정을 생성했다.

만약 해당 시간대에 중복 예약이 있으면,

“이미 예약되어 있습니다. 다음날 같은 시간으로 옮길까요?”라고 응답했다.

이처럼 일정 충돌까지 감지해 스스로 조정하는 모습은

‘비서형 AI’의 완성도를 보여주는 사례였다.

3. 마누스AI의 또 다른 가능성, 앱 제작 기능

(1) 영수증 정리를 자동화한 사례

업무 중 가장 귀찮은 영역 중 하나가 바로 영수증 정리다.

사진을 찍어 업로드하고, 일자·금액을 직접 입력하는 반복작업이 많다.

AI에게 다음과 같은 명령을 입력했다.

“영수증 이미지를 업로드하면 날짜와 금액을 인식하고,

파일명을 자동으로 바꿔줘.

해외 결제건은 환율 적용 후 원화로 표시해줘.”

10분 후, 해당 기능을 수행하는 맞춤형 앱이 자동 생성되었다.

심지어 “출장 경비로 분류되는 건은 별도 폴더에 보관”이라는 조건까지 적용됐다.

이처럼 팀의 내부 규칙을 반영한 앱을

비전문가도 AI를 통해 직접 만들 수 있다는 점이 핵심이었다.

(2) 개인 맞춤 설정 기능의 역할

AI가 정확히 작동하려면 조직 내부 규칙과 배경 지식이 필요하다.

이를 위한 도구가 ‘개인화 설정 센터’다.

예를 들어 회사 내 회의실 이름이 실제 지명과 다르다면,

그 정보를 사전에 입력해두면 AI는 혼동 없이 업무를 처리한다.

즉, 한 번 가르쳐두면 이후엔 완전 자율형으로 작동하는 셈이다.

이 과정은 마치 신입사원에게 회사 문화를 설명해주는 onboarding과 유사했다.

4. 실제 활용 후 체감된 변화

항목	도입 전	AI 활용 후
데이터 분석	인력 2명, 1~2일 소요	10분 내 자동 완료
회의 준비	수동 검색·정리	자동 뉴스 발제 및 요약
일정 조정	수작업 입력	자동 예약·중복 방지
행정 처리	반복 입력 필요	앱으로 자동화 가능

① 업무 시간 단축보다 더 큰 변화

시간 절약도 컸지만, 업무 구조 자체가 달라졌다.

단순 업무를 AI가 처리하니,

사람은 기획·분석·콘텐츠 전략 등 창의적 작업에 더 집중할 수 있었다.

② 관리자의 입장에서 본 장점

AI는 피로감이 없고, 지시를 번복하지 않으며,

정확하게 명령대로 움직인다.

지시를 받은 뒤에도 추가 확인이 필요 없다는 점에서

‘군소리 없는 신입사원’ 같은 느낌이었다는 평가가 나왔다.

5. 앞으로의 일하는 방식이 바뀌고 있다

이 실험이 보여준 건 단순한 기술 시연이 아니다.

AI가 인간의 영역을 ‘대체’한다기보다,

사람이 하기 싫어하던 업무를 대신 수행하면서 생산성을 높이는 방식으로 진화하고 있다는 점이다.

특히 마누스AI 같은 에이전트형 AI는

웹브라우저 조작
협업툴 연동
데이터 분석
앱 생성

까지 수행하기 때문에,

향후 몇 년 내 사무 환경의 표준이 바뀔 가능성이 크다.

결국 중요한 것은 AI를 어떻게 활용할지에 대한 전략이다.

AI가 대신 일하는 시대에는,

단순히 도구를 쓰는 사람과 AI를 업무 구조 속에 통합할 줄 아는 사람의 격차가 크게 벌어질 것이다.

마치며

마누스AI의 사례는 ‘AI가 실제 직원처럼 일하는 시대’의 시작을 보여준다.

데이터를 분석하고 회의를 준비하고 앱을 만드는 일까지,

이제는 코드 한 줄 없이도 AI가 수행할 수 있다.

반복적인 업무에 지쳤거나,

팀의 효율을 한 단계 끌어올리고 싶은 사람이라면

이런 에이전트형 AI를 한 번쯤 실험해보는 것도 충분히 의미가 있을 것이다.

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