회사에서, 혹은 집에서 챗GPT 창을 열 때 여러분은 주로 무엇을 부탁하시나요? “이 메일 좀 자연스럽게 다듬어 줘”, “회의 내용 한 장으로 정리해 줘” 같은 부탁이 가장 흔할 것 같은데요. 실제로 한국 사람들이 일할 때 챗GPT에 무엇을 맡기는지, 숫자로 볼 수 있는 자료가 나왔습니다.
오픈AI는 미국 시간 10월 26일(한국 시간 10월 27일) 챗GPT 이용 통계 묶음인 ‘오픈AI 시그널스(OpenAI Signals)’의 새 버전을 공개했습니다. 이번에는 전 세계 약 100개 나라에서 사람들이 챗GPT에 가져오는 일을 165가지 업무 활동으로 나눠 분기별로 보여 줍니다. 그리고 AI타임스가 10월 31일 이 자료 가운데 한국 데이터를 따로 분석해 소개했는데, 결과가 꽤 흥미롭습니다.
핵심은 두 줄입니다. ① 한국인의 업무용 챗GPT 1위는 여전히 ‘문서·글 편집’(17.3%)이고, ② ‘그림·디자인 같은 시각 자료 만들기’가 1년 새 3.3%에서 7.2%로 약 2.2배 늘어 2위로 뛰어올랐다는 것이죠. 오늘은 이 숫자가 무슨 뜻인지, 어떻게 만들어진 통계인지, 그리고 읽을 때 조심할 점과 우리도 바로 따라 해 볼 수 있는 활용법까지 차근차근 풀어 보겠습니다.
1. 한눈에 보기: 이번 발표의 핵심
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 누가 | 오픈AI 경제연구팀 (챗GPT 만든 회사) |
| 무엇을 | ‘오픈AI 시그널스’ 3.0 — 챗GPT 업무 메시지를 165개 업무 활동으로 분류한 통계와 원자료 |
| 언제 | 미국 시간 2026년 10월 26일 공개 (한국 보도 분석은 10월 31일 AI타임스) |
| 범위 | 약 100개 나라, 2025년 1분기~2026년 3분기 분기별 자료 |
| 대상 | 개인용 챗GPT 계정(무료·Go·플러스·프로)의 업무 관련 메시지 — 기업용 계정과 코딩 에이전트 ‘코덱스’는 빠짐 |
| 한국 1위 | 문서·글 편집 17.3% (작년 같은 기간과 같음) |
| 한국 최대 변화 | 시각 디자인·시각 자료 제작 3.3% → 7.2% (약 2.2배, 6위 → 2위) |
| 세계 흐름 | 상위 10개 업무가 차지하는 비중 56.0% → 51.1% (쓰임새가 넓어지는 중) |
2. 먼저 단어 정리: 낯선 말 다섯 개
통계 기사에는 처음 보는 단어가 꼭 섞여 있죠. 생활 속 비유로 먼저 풀어 두겠습니다.
| 단어 | 쉬운 뜻 | 생활 속 비유 |
|---|---|---|
| 시그널스(Signals) | 오픈AI가 정기적으로 내는 ‘챗GPT 이용 통계’ 묶음 | 통신사가 내는 “올해 가장 많이 쓴 앱 순위” 같은 보고서 |
| 오넷(O*NET) | 미국 정부가 만든 직업·업무 정보 분류 체계 | 도서관의 ‘십진분류표’처럼 일의 종류를 정해 둔 서랍장 |
| 중간 업무 활동(IWA) | 여러 직업에 공통으로 나오는 일의 묶음 (예: 문서 편집, 마케팅 자료 개발) | “요리사·영양사·급식 담당 모두 하는 ‘식단 짜기’” 같은 공통 업무 |
| 비중(%) | 업무 관련 메시지 100개 중 그 일에 해당하는 개수 | 장바구니 영수증에서 ‘채소’가 차지하는 비율 |
| 통계적 노이즈 | 개인을 알아볼 수 없게 숫자에 일부러 섞는 작은 흔들림 | 단체 사진에서 얼굴을 살짝 흐리게 처리하는 것 |
3. 한국 숫자 자세히: 무엇이 늘고 무엇이 줄었나
아래 표는 AI타임스가 정리한 한국의 개인용 챗GPT 업무 메시지 비중입니다. 작년 3분기(2025년 7~9월)와 올해 3분기(2026년 7~9월)를 나란히 놓았습니다.
| 업무 활동 | 2025년 3분기 | 2026년 3분기 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 문서·글 편집 | 17.3% | 17.3% | 그대로, 1위 유지 |
| 시각 디자인·시각 자료 제작 | 3.3% (6위) | 7.2% (2위) | 약 2.2배 ↑ |
| 언어·문화·종교 정보 해석·설명 | 7.3% (2위) | 5.2% (3위) | ↓ 한 계단 내려감 |
| 마케팅·홍보 자료 개발 | 4.2% | 3.8% | 소폭 ↓ |
| 교육·진로 관련 조언 | 3.2% | 3.3% | 거의 변화 없음 |
| 컴퓨터 문제 해결 | 4.3% | 2.9% | ↓ |
올해 3분기 순위만 다시 줄 세우면 문서 편집 → 시각 자료 제작 → 정보 해석·설명 → 마케팅·홍보 자료 → 교육·진로 조언 → 컴퓨터 문제 해결 순입니다.
‘시각 자료’는 올해 들어 매 분기 올랐어요
| 시점 | 시각 자료 제작 비중 | 한 줄 해석 |
|---|---|---|
| 2025년 3분기 | 3.3% | 업무 100건 중 3건 정도 |
| 2026년 1분기 | 3.6% | 조금씩 늘기 시작 |
| 2026년 2분기 | 5.8% | 한 분기 만에 크게 점프 |
| 2026년 3분기 | 7.2% | 업무 100건 중 7건, 2위로 올라섬 |
쉽게 말해, 1년 전에는 챗GPT를 “글 다듬는 비서”로 주로 썼다면 지금은 “글도 다듬고, 발표 자료 그림이나 홍보 포스터 초안도 같이 만드는 비서”로 쓰는 사람이 빠르게 늘었다는 뜻입니다. AI타임스도 정보 검색이나 문서 작성을 넘어 실제 업무 결과물을 만드는 데 AI를 쓰는 사례가 늘고 있다고 분석했습니다.
반대로 “이 말이 무슨 뜻이야?”처럼 언어·문화 정보를 묻는 비중과 “컴퓨터가 안 켜져요” 같은 문제 해결 질문의 비중은 줄었습니다. 여기서 주의할 점은, 비중이 줄었다고 실제 질문 수가 줄었다는 뜻은 아니라는 것입니다. 피자 한 판을 나눠 먹을 때 새 손님(시각 자료)이 오면 다른 사람 몫의 비율이 작아지는 것과 비슷하죠. 기사와 오픈AI 자료는 비중(%)만 보여 주므로, 실제 건수 변화는 이 숫자만으로는 알 수 없습니다.
4. 세계는 어떨까: “쓰임새가 넓어지고 있다”
오픈AI가 함께 내놓은 연구 결과도 같은 방향을 가리킵니다. 모든 조사 기간에 데이터가 있는 74개 나라를 보면, 가장 많이 쓰인 상위 10개 업무가 전체 업무 메시지에서 차지하는 비중이 평균 56.0%(2025년 1분기)에서 51.1%(2026년 3분기)로 낮아졌습니다.
| 구분 | 2025년 1분기 | 2026년 3분기 | 의미 |
|---|---|---|---|
| 상위 10개 업무 비중 (74개국 평균) | 56.0% | 51.1% | “늘 하던 일”에 몰리던 쏠림이 줄어듦 |
| 나머지 업무 비중 | 약 44% | 약 49% | 더 다양한 일에 챗GPT를 쓰기 시작함 |
오픈AI는 이를 두고 나라마다 시간이 지나면서 각자 특화된 쓰임새가 생기고 있으며, 그 차이는 나라별로 하는 일의 종류나 AI 도구에 접근하기 쉬운 정도가 달라서일 수 있다고 설명했습니다. 다만 AI타임스가 짚었듯 이것은 여러 나라의 평균이라서, 한국도 똑같이 쓰임새가 넓어졌다는 뜻은 아닙니다. 한국은 “문서 편집은 그대로 + 시각 자료가 급증”이라는 모습이 가장 뚜렷했습니다.
또 하나 재미있는 비교가 있습니다. 오픈AI는 챗GPT 사용 분포를 미국 일자리에서 실제로 하는 일의 분포와 비교했는데, 둘이 상당히 달랐습니다. 큰 이유는 미국 직업 업무의 약 43%(고용 규모 가중치 기준)가 물건 옮기기, 차량 운전, 의료 기록 관리처럼 챗GPT 표본에서 따로 집계될 만큼 자주 나오지 않는 ‘기타’ 업무에 속하기 때문이라고 합니다. 즉, 세상의 일 가운데 꽤 많은 부분은 아직 채팅창 밖에 있다는 뜻이기도 하죠.
5. 이 통계는 어떻게 만들어졌을까
“내 대화를 누가 읽은 거 아냐?” 하고 걱정되실 수 있어요. 오픈AI가 밝힌 방법을 순서대로 보면 이렇습니다.
| 단계 | 하는 일 | 쉬운 설명 |
|---|---|---|
| ① 표본 뽑기 | 매달 개인용 챗GPT 메시지 100만 건을 표본으로 사용 (이전 버전은 월 30만 건) | 전체를 다 보지 않고 일부만 골라 보는 여론조사 방식 |
| ② 대상 제한 | 가입 시 18세 이상으로 등록된 계정의 메시지 | 청소년 대화는 이 통계에 들어가지 않음 |
| ③ 개인정보 제거 | 이름 등 신원을 알 수 있는 정보를 먼저 지움 | 설문지에서 이름 칸을 오려 내는 것 |
| ④ 자동 분류 | 사람이 아니라 자동화된 시스템이 메시지를 165개 업무 칸에 나눠 담음 | 우체국 자동 분류기가 우편번호대로 편지를 나누는 것 |
| ⑤ 보호 장치 | 집계 숫자만 공개, 너무 작은 집단은 숨기고, 통계적 노이즈를 더함 | 단체 사진은 보여 주되 얼굴은 흐리게 |
오픈AI는 연구자들이 개별 대화를 읽지 않는다고 밝혔고, 가중치·노이즈를 반영한 메시지 수가 100건 이하인 칸은 공개하지 않는다는 기준도 문서에 적어 두었습니다. 또 이 자료는 “질문하기(asking) / 대신 해 주기(doing) / 감정·의견 표현(expressing)”처럼 부탁의 성격도 따로 분류하고 있습니다.
6. 숫자 읽을 때 꼭 기억할 4가지
| 주의점 | 왜 중요할까 | 예시 |
|---|---|---|
| 개인 계정만 셌다 | 기업용 계정과 코덱스가 빠져 있어 회사 업무·코딩 활용은 실제보다 적게 잡혔을 수 있음 | 회사에서 ‘챗GPT 엔터프라이즈’로 일하는 사람의 사용은 안 들어감 |
| 한국 표본 크기 비공개 | 한국 메시지가 몇 건인지 알 수 없어 작은 변화는 오차일 수도 있음 | 3.2% → 3.3% 같은 차이는 “거의 같다”로 읽는 게 안전 |
| 비중이지 건수가 아니다 | 다른 업무가 늘면 그대로인 업무의 비중도 줄어 보임 | 컴퓨터 문제 해결 4.3% → 2.9%가 “질문이 줄었다”는 뜻은 아님 |
| 자동 분류 결과다 | AI가 메시지를 분류하므로 애매한 부탁은 다른 칸에 들어갈 수 있음 | “홍보 포스터 문구 써 줘”는 마케팅일까, 글 편집일까? |
7. 그래서 나는 뭘 해 보면 좋을까: 업무 활용 4가지
통계가 보여 준 한국인의 상위 활용법을 그대로 따라 해 보면, 처음 쓰는 분도 금방 손에 익습니다. 아래 예시 부탁 문장은 바로 복사해 써 보셔도 좋습니다.
| 활용 | 이렇게 부탁해 보세요 | 보내기 전 확인 |
|---|---|---|
| ① 문서·글 다듬기 (한국 1위) | “아래 메일을 정중하지만 짧게 다듬어 줘. 핵심은 마감일 변경이야.” | 날짜·금액·이름이 바뀌지 않았는지 |
| ② 시각 자료 만들기 (급성장 2위) | “동네 카페 할로윈 이벤트 포스터 초안을 그려 줘. 글자는 ‘10% 할인’만 크게.” | 그림 속 글자 오타, 로고·인물 사용 권리 |
| ③ 낯선 내용 설명 듣기 | “이 계약서 문장을 중학생도 알 수 있게 풀어 줘.” | 중요한 내용은 원문·전문가에게 다시 확인 |
| ④ 홍보 문구 아이디어 | “우리 가게 인스타 소개 문구 5개, 각 30자 이내로.” | 과장 광고 표현이 없는지 |
민감한 정보는 빼고 부탁하세요
| 넣지 말아야 할 것 | 대신 이렇게 |
|---|---|
| 고객 이름·전화번호·주소 | “고객 A”, “010-XXXX” 처럼 가려서 |
| 회사 내부 기밀 숫자 | “매출 약 ○억 원”처럼 바꾸거나 회사 규정 확인 |
| 비밀번호·카드번호·주민번호 | 절대 입력하지 않기 |
| 남의 사진·작품 | 내가 쓸 권리가 있는 자료만 |
8. 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 이 통계에 제 대화도 들어갔나요?
개인용 계정(무료·Go·플러스·프로)을 성인으로 쓰셨다면 표본에 뽑혔을 수는 있습니다. 다만 오픈AI는 신원 정보를 지운 뒤 자동 분류하고, 집계 숫자에 노이즈를 더해 공개하며, 연구자가 개별 대화를 읽지 않는다고 밝혔습니다.
Q2. 회사에서 쓰는 챗GPT 엔터프라이즈 사용도 포함인가요?
아닙니다. 기업용 계정과 코딩 에이전트 ‘코덱스’ 기록은 빠졌습니다. 그래서 오픈AI도 이 자료가 업무·기술 활용을 실제보다 적게 보여 줄 수 있다고 적어 두었습니다.
Q3. ‘시각 자료 2.2배’면 사람들이 그림을 엄청 많이 그린다는 뜻인가요?
업무 메시지 100건 중 시각 자료가 3건 남짓에서 7건 남짓으로 늘었다는 뜻입니다. 크게 늘어난 건 맞지만, 여전히 1위인 문서 편집(17.3%)의 절반이 안 됩니다.
Q4. 원자료는 누구나 볼 수 있나요?
네. 오픈AI는 연구자들이 노동시장과 AI 활용의 관계를 분석할 수 있도록 나라·분기별 원자료를 내려받을 수 있게 공개했고, 웹페이지에서 나라를 골라 업무 구성을 살펴보는 차트도 제공합니다.
Q5. 그럼 AI가 제 일자리를 대신한다는 뜻인가요?
이 자료는 “사람들이 챗GPT에 어떤 일을 가져오는지”를 보여 줄 뿐, 일자리가 줄거나 늘었다는 결론을 내리지 않습니다. 오히려 미국 일자리 업무의 약 43%는 운전·물건 옮기기처럼 채팅창 밖의 일이라는 비교도 함께 나왔습니다.
9. 오늘의 체크리스트
| 체크 | 할 일 |
|---|---|
| ☐ | 내가 챗GPT에 가장 많이 부탁하는 일이 무엇인지 최근 대화 목록을 훑어보기 |
| ☐ | 글 다듬기에만 쓰고 있었다면, 발표 자료 그림·표 초안 만들기도 한 번 시도해 보기 |
| ☐ | AI가 만든 글·그림은 숫자·날짜·이름·오타를 사람이 마지막에 확인하기 |
| ☐ | 고객 정보·비밀번호·회사 기밀은 빼고 부탁하기 |
| ☐ | 회사에서 쓴다면 회사의 AI 사용 규정부터 확인하기 |
마무리: 챗GPT는 ‘글 비서’에서 ‘결과물 비서’로
정리하면, 한국 사람들은 여전히 챗GPT를 글 다듬는 데 가장 많이 쓰지만, 1년 사이 그림과 디자인 같은 눈에 보이는 결과물을 만드는 쓰임새가 두 배 넘게 커졌습니다. 세계적으로도 “늘 하던 몇 가지 일”에서 벗어나 더 다양한 업무로 퍼지는 중이고요. 다만 개인 계정만 센 통계이고 한국 표본 규모도 공개되지 않았으니, 숫자는 큰 흐름을 보여 주는 나침반 정도로 읽으시면 좋겠습니다. 오늘 한 번, 평소 하던 부탁 말고 새로운 일 하나를 챗GPT에 맡겨 보시는 건 어떨까요?