Copilot Studio 주요 기능 | AI 에이전트 만들기부터 배포까지
Microsoft Copilot Studio의 AI 에이전트 생성부터 지식·도구 연결, 테스트, 게시 및 운영 방법을 소개합니다.
생성형 AI는 이제 업무 생산성을 높이는 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 문서 작성, 회의 요약, 정보 검색 등 다양한 업무에서 활용되며 많은 기업이 ChatGPT, Gemini, Microsoft 365 Copilot을 도입하고 있습니다.
하지만 AI 활용 범위가 넓어질수록 새로운 과제도 함께 나타나고 있습니다.
“회사 내부 규정(휴가, 복지 혜택 등)을 질문하면 정확하게 답을 못하네..”
“우리 부서의 데이터베이스나 고객 관리 시스템(CRM)과 연결해서 반복 응대를 자동화할 수는 없을까?”
범용 AI는 인터넷에 공개된 정보를 기반으로 답변을 생성하는 데 강점을 보이지만, 기업 내부 문서나 업무 프로세스, 부서별 규정과 같은 고유한 정보를 이해하고 활용하는 데는 한계가 있습니다. 예를 들어 사내 복지 규정, 인사 정책, 고객 응대 매뉴얼, 부서별 업무 절차에 대한 질문은 일반적인 AI만으로는 정확하게 답변하기 어려운 경우가 많습니다.
기업들이 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 주목하고 있는 것이 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 것뿐만 아니라 조직의 데이터와 시스템을 이해하고 필요한 정보를 찾아 제공하거나 업무를 수행할 수 있는 지능형 업무 지원 도구입니다. 기업들은 AI를 그저 대화 도구가 아닌 실제 업무 파트너로 활용하기 위해 맞춤형 AI 에이전트 구축에 관심을 높이고 있습니다.
과거에는 AI 에이전트를 구축하기 위해 전문 개발 인력을 비롯해 상당한 시간과 비용이 필요했지만, 이제는 문서와 데이터를 연결하고 간단한 설정만으로도 우리 기업에 최적화된 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경이 갖춰지고 있습니다. 그중에서도 Microsoft Copilot Studio는 조직의 데이터와 업무 시스템을 기반으로 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 Microsoft의 로우코드(Low-Code) AI 플랫폼입니다. SharePoint, Microsoft 365 데이터, 다양한 업무 시스템과 연결하여 전용 AI 에이전트를 만들고, Microsoft Teams, Microsoft 365 Copilot, 웹사이트 등 실제 업무 환경에 바로 적용할 수 있습니다.
* 로우코드(Low-Code) : 복잡한 프로그래밍 없이 드래그 앤 드롭 등 간단한 방법으로 개발하는 방식
이번 Copilot Studio 시리즈 1편에서는 Microsoft Copilot Studio의 개념과 주요 특징을 알아보고, AI 에이전트가 실제로 어떤 방식으로 동작하는지 함께 알아보겠습니다.
1. Copilot Studio란 무엇인가?
Microsoft Copilot Studio를 한 문장으로 표현하면 ‘우리 회사만의 AI 에이전트를 만들 수 있는 플랫폼’이라고 할 수 있습니다. 사용자가 원하는 역할과 목적에 맞게 AI 에이전트와 워크플로를 설계할 수 있도록 지원하며, 복잡한 개발 과정을 거치지 않고도 기업 환경에 적합한 AI 서비스를 구현할 수 있습니다.
[이미지] Copilot Studio 메인 페이지 (출처: Microsoft)
Copilot Studio의 가장 큰 특징은 AI를 대화 도구가 아닌 실제 업무를 수행하는 에이전트로 확장할 수 있다는 점입니다. 사용자의 질문에 답변하는 것은 물론, 필요한 정보를 찾아 제공하고 업무 시스템과 연계된 작업을 수행하는 등 기업의 업무 흐름에 맞춰 AI를 활용할 수 있습니다. 다시 말해 누구나 사용하는 범용 AI가 아니라, 특정 목적과 역할을 가진 조직 전용 AI 에이전트를 설계하고 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이라고 볼 수 있습니다. 그렇다면 일반적인 생성형 AI와 Copilot Studio로 구축한 AI 에이전트는 어떤 차이가 있을까요?
| 범용 생성형 AI와 Copilot Studio의 차이
앞서 살펴본 것처럼 Copilot Studio는 조직에 특화된 AI 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다. 범용 생성형 AI와 Copilot Studio 기반 AI 에이전트의 대표적인 차이는 AI가 활용하는 정보의 범위와 수행할 수 있는 역할에 있습니다. 범용 생성형 AI가 주로 공개된 정보를 기반으로 답변을 생성한다면, Copilot Studio를 활용해 구축한 AI 에이전트는 사내 데이터와 업무 시스템을 바탕으로 보다 실질적인 업무 지원을 제공할 수 있습니다.
| 구분 | 범용 생성형 AI | Copilot Studio 기반 AI 에이전트 |
|---|---|---|
| 활용 정보 | 인터넷에 공개된 일반·공공 데이터 | 사내 문서, SharePoint, internal DB, M365 데이터 등 |
| 답변 범위 | 일반적인 정보 제공 | 조직에 특화된 정보 제공 |
| 연동 채널 | 독립된 웹/앱 대화 창 내부에서만 작동 | Teams, 웹사이트, 카카오톡, 사내 포털 등 다양한 채널 |
| 수행 능력 | 질문에 대한 답변 및 콘텐츠 생성 중심 | 답변 + 업무 프로세스 연계 (메일 발송, 일정 등록 등) |
| 주요 목적 | 생산성 향상 및 정보 탐색 | 업무 자동화 및 조직 맞춤형 지원 |
[표] 범용 생성형 AI와 Copilot Studio의 차이 (출처: 고우아이티)
예를 들어 직원이 “남은 연차가 며칠이야?”라고 질문했을 때 범용 AI는 관련 제도나 일반적인 설명은 제공할 수 있지만 실제 남은 연차 일수를 확인할 수는 없습니다. 반면 조직의 시스템과 연결된 AI 에이전트는 필요한 정보를 조회하고 상황에 따라 추가 업무까지 지원할 수 있습니다.
즉, 범용 AI가 누구나 사용할 수 있는 비서라면, Copilot Studio로 구축한 AI 에이전트는 우리 기업의 업무와 데이터를 이해하는 전담 업무 파트너에 가깝습니다. 이러한 차이 때문에 많은 기업들은 단순히 AI를 사용하는 단계를 넘어, 조직에 최적화된 AI 에이전트를 구축하는 방향으로 활용 범위를 확장하고 있습니다.
2. Copilot Studio가 주목받는 3가지 이유
최근 기업들은 생성형 AI를 활용해 업무 효율을 높이는 데서 나아가, 사내 지식과 업무 프로세스를 반영한 AI 환경을 구축하는 데 관심을 기울이고 있습니다. 이제는 AI를 도입하는 것보다 우리 조직의 업무 방식에 맞게 활용하고, 실제 업무 성과로 연결하는 방법이 더욱 중요해지고 있습니다.
Copilot Studio가 주목받는 이유도 여기에 있습니다. 전문 개발자만 사용할 수 있는 복잡한 플랫폼이 아니라, 현업 담당자도 비교적 쉽게 AI 에이전트를 구축하고 관리할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 또한 사내 데이터를 기반으로 보다 정확한 답변을 제공하며, 실제 업무까지 연계해 기업 환경에서 활용도가 높은 플랫폼으로 평가받고 있습니다.
① 전문 개발 지식 없이도 AI 에이전트 구축 가능
과거에는 기업 맞춤형 AI 서비스를 구축하려면 별도의 개발 프로젝트가 필요한 경우가 많았습니다. 하지만 Copilot Studio는 노코드(No-Code) 및 로우코드(Low-Code) 환경을 제공해 복잡한 코딩 없이도 AI 에이전트를 설계하고 관리할 수 있도록 지원합니다.
덕분에 IT 부서뿐 아니라 인사, 영업, 고객지원과 같은 현업 부서에서도 비교적 쉽게 AI 에이전트를 직접 기획하고 구축할 수 있습니다. AI 활용 아이디어를 빠르게 검증하고 적용할 수 있다는 점도 중요한 장점입니다.
② 우리 조직의 데이터를 기반으로 더 정확한 답변 제공
기업에서 AI를 활용할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 정보의 정확성입니다.
Copilot Studio는 사내 문서, SharePoint, Microsoft 365 데이터 등 기업의 지식 자산을 활용해 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 일반적인 정보가 아닌 회사의 정책, 매뉴얼, 업무 절차 등 실제 업무에 필요한 정보를 보다 효과적으로 확인할 수 있습니다.
예를 들어 직원이 특정 업무 절차나 내부 규정을 질문했을 때, AI 에이전트는 관련 자료를 참고해 필요한 정보를 안내할 수 있습니다. 이러한 방식은 조직 내 정보 접근성을 높이고 반복적인 문의를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
③ 정보 제공부터 업무 수행까지 지원
많은 생성형 AI 서비스는 정보를 제공하거나 콘텐츠를 생성하는 데 강점이 있는 반면, Copilot Studio는 Microsoft 365와 Power Automate를 비롯한 다양한 업무 시스템과 연계할 수 있는 차별화된 강점을 가지고 있습니다. 예시로 다음과 같이 실제 업무 흐름의 일부를 수행하는 역할까지 담당할 수 있습니다.
이처럼 Copilot Studio는 AI 에이전트 구축의 진입 장벽을 낮추고, 사내 데이터를 활용한 맞춤형 정보 제공과 업무 자동화까지 지원합니다. 그렇다면 실제 기업들은 Copilot Studio를 어떤 업무에 활용하고 있을까요? 다음으로 Copilot Studio의 대표적인 활용 사례를 살펴보겠습니다.
3. 업무별 활용 사례
Copilot Studio는 특정 부서나 업무에 한정된 솔루션이 아닌, 조직의 업무 방식과 시스템 환경에 맞춰 AI 에이전트를 설계할 수 있습니다. 특히 반복적인 문의 응대, 정보 조회, 보고 업무와 같이 많은 시간이 소요되는 업무를 지원하거나 자동화하는 데 효과적으로 활용할 수 있습니다.
👤 인사(HR)
인사 부서는 사내 규정, 복지 제도, 휴가 정책 등과 관련된 문의가 많은 부서 중 하나입니다. Copilot Studio를 활용하면 구성원들이 필요한 정보를 스스로 확인할 수 있고, 관련 업무 프로세스와 연결된 요청까지 처리할 수 있습니다.
📝 영업
영업 부서에서 반복되는 고객 정보 조회, 매출 데이터 확인, 보고서 작성 등의 업무 지원이 가능합니다.
고객 정보 확인, 매출 분석, 보고서 작성 등 데이터 기반 업무를 수행하는 영업 부서는 필요한 정보를 빠르게 조회하고 반복 업무를 지원해 업무 효율 향상에 도움을 줄 수 있습니다.
🔗 협업 및 업무 생산성
회의, 프로젝트, 협업 과정에서 생성되는 다양한 정보를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
📞 고객 지원
고객 문의 접수부터 담당자 연결까지의 업무를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Copilot Studio는 사용자의 질문을 이해하고 필요한 정보를 찾은 뒤, 상황에 맞는 답변이나 작업을 수행하는 방식으로 동작합니다. 사용자는 자연어로 질문하거나 요청을 입력하고, AI 에이전트는 해당 요청의 의도를 파악하여 연결된 데이터와 시스템을 활용해 적절한 결과를 제공합니다.
이해를 돕기 위해 직원이 남은 연차 일수를 확인하는 상황을 예시로 살펴보겠습니다.
[이미지] Copilot Studio 기반 AI 에이전트의 동작 예시 (출처: 고우아이티)
이 과정에서 AI 에이전트는 사용자의 질문에 대한 답변만 제공하는 것이 아니라, 연결된 데이터와 업무 시스템을 활용해 사용자에게 추가로 필요한 정보와 작업을 함께 지원할 수 있습니다. 또한 기업의 업무 환경에 맞춰 다양한 프로세스로 확장 가능하여 정보 검색부터 실제 업무 처리까지 하나의 경험으로 연결할 수 있습니다.
FAQ | Microsoft Copilot Studio 자주 묻는 질문
Q. Microsoft Copilot Studio란 무엇인가요?
Microsoft Copilot Studio는 조직의 데이터와 업무 시스템을 활용해 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 Microsoft의 로우코드 AI 플랫폼입니다.
기업은 Copilot Studio를 활용해 사내 문서 기반 질의응답, 업무 지원, 업무 자동화 등의 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
Q. Microsoft 365 Copilot과 Copilot Studio는 어떤 차이가 있나요?
Microsoft 365 Copilot은 Word, Excel, PowerPoint, Teams 등 Microsoft 365 앱에서 생산성을 높여주는 AI 서비스입니다.
반면 Copilot Studio는 조직의 요구에 맞는 AI 에이전트를 직접 구축하고 확장할 수 있는 플랫폼입니다. 기업은 Copilot Studio를 활용해 사내 데이터와 업무 프로세스를 반영한 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
Q. 개발 경험이 없어도 Copilot Studio를 사용할 수 있나요?
네. Copilot Studio는 노코드(No-Code) 및 로우코드(Low-Code) 환경을 지원해 전문 개발 지식이 없어도 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 현업 담당자도 비교적 쉽게 AI 에이전트를 만들고 관리할 수 있으며, 필요에 따라 개발자와 협업해 기능을 확장할 수도 있습니다.
Q. Copilot Studio는 어떤 업무에 활용할 수 있나요?
Copilot Studio는 인사(HR), 고객지원, 영업, 경영지원, IT 서비스 데스크 등 다양한 업무 영역에서 활용할 수 있습니다.
예를 들어 사내 규정 안내, 고객 문의 응대, 회의 내용 공유, 보고서 생성 지원, 업무 프로세스 자동화 등의 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
Q. Copilot Studio는 Microsoft 365 Copilot 라이선스가 없어도 사용할 수 있나요?
네. Microsoft Copilot Studio는 Microsoft 365 Copilot 라이선스가 없어도 사용할 수 있습니다.
Copilot Studio는 별도 라이선스 및 사용량에 따른 Copilot Credit 과금 체계로 운영됩니다.
생성형 AI가 빠르게 확산되면서 기업들의 관심은 단순한 AI 활용을 넘어 조직의 업무 환경에 최적화된 AI를 구축하는 방향으로 확대되고 있습니다. Microsoft Copilot Studio는 이러한 흐름에 따라 기업이 자체적인 AI 에이전트를 설계하고 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다.
이번 포스팅에서는 Copilot Studio의 개념과 주요 특징, 범용 생성형 AI와의 차이점, 그리고 실제 활용 사례와 동작 프로세스까지 살펴보았습니다. 이제 Copilot Studio는 특정 기술 전문가만을 위한 도구가 아니라, 현업 부서가 직접 업무 혁신을 시도할 수 있는 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다.
다음 포스팅은 Copilot Studio의 핵심 기능과 실제 사내 문서와 데이터를 연결하는 구체적인 기능들과 함께 다시 찾아오겠습니다.
+ 추가) 2편 보러 가기 : Copilot Studio 주요 기능 | AI 에이전트 만들기부터 배포까지
우리 기업에서도 AI 에이전트를 도입할 수 있을까 고민하고 계신다면, 전문 컨설턴트와 함께 적합한 구축 방안을 확인해 보세요. 아래 상담 문의를 통해 맞춤형 컨설팅을 받아보실 수 있습니다.🙂
