구글 슈퍼잼스 (잼스 차이, 오팔 자동화, AI 경쟁) - 디지털 연구소

 

블로그 글 하나 쓰는 데 키워드 조사, 구조 설계, 초안 작성, 퇴고까지 몇 시간씩 쏟아붓고 있다면, 이제 그 방식이 달라질 수 있습니다. 구글 제미나이가 슈퍼잼스(Super Gems)라는 기능을 선보이면서, 자연어로 설명만 해도 자동화된 앱 형태의 워크플로우가 만들어지는 시대가 됐습니다. 저도 직접 써보고 나서 꽤 놀랐습니다.

슈퍼잼스란 뭐고, 기존 잼스와 뭐가 다른가

혹시 제미나이에서 잼스(Gems) 기능을 써보신 적 있으신가요? 저는 처음에 이걸 단순한 커스텀 챗봇 설정 도구 정도로만 생각했습니다. 이름, 설명, 인스트럭션(instruction, 즉 AI에게 어떻게 행동할지를 지시하는 설정값), 날리지(knowledge, AI가 참고할 배경 정보), 도구 연동 등을 하나하나 손으로 입력해야 했거든요. 솔직히 말하면 처음 잼을 만들었을 때 꽤 번거롭다는 느낌을 받았습니다.

그런데 슈퍼잼스는 접근 방식 자체가 다릅니다. "블로그 글쓰기 자동화 앱 만들어줘"라고 채팅창에 입력하는 것만으로, AI가 알아서 단계별 워크플로우를 구성해 하나의 앱처럼 만들어 줍니다. 워크플로우(workflow)란 어떤 작업이 어떤 순서로 처리되는지를 정의한 흐름도를 뜻하는데, 쉽게 말해 "이 작업은 1번 → 2번 → 3번 순으로 처리된다"는 설계도입니다. 그 설계도를 사람이 아닌 AI가 잡아준다는 게 핵심입니다.

슈퍼잼스는 유료 계정에서 주로 보이지만, 일부 무료 계정에서도 사용 가능한 경우가 있습니다. 제미나이 좌측 메뉴의 잼스 항목 안에서 상단 쪽에 별도 표기로 구분되어 있으니 한번 확인해 보시면 좋겠습니다. 기존 잼스가 템플릿을 직접 채우는 방식이라면, 슈퍼잼스는 말 그대로 대화하듯 요청하면 앱이 만들어지는 구조입니다. 이 차이가 생각보다 훨씬 크게 느껴졌습니다.

오팔 자동화 에디터, 실제로 어떻게 작동하는가

슈퍼잼스가 앱을 생성하고 나면 '오픈 어드밴스드 에디터' 버튼이 나타납니다. 이걸 클릭하면 오팔(Opal)이라는 노드 기반 자동화 도구로 전환됩니다. 노드 기반(node-based)이란 각 작업 단계를 독립적인 블록으로 시각화해서 연결하는 방식입니다. 마치 레고 블록처럼 각 단계를 연결하고 순서를 바꾸거나 수정할 수 있다고 이해하시면 됩니다.

오팔 안에서 각 노드는 색깔로 역할이 구분됩니다. 인풋(노란색)은 사용자가 입력하는 정보를 받는 구간이고, 제너레이트(파란색)는 AI가 실제로 생성 작업을 수행하는 구간, 아웃풋(연두색)은 결과물이 출력되는 구간입니다. 이 구조를 보고 나서야 저는 "아, AI가 이런 흐름으로 사고하는구나"라는 걸 체감했습니다. 단순히 결과만 받아보는 게 아니라, 각 단계에서 어떤 모델이 쓰이고 어떤 형식으로 출력되는지를 직접 확인하고 조정할 수 있다는 게 오팔의 진짜 강점이라고 생각합니다.

예를 들어 블로그 글쓰기 앱을 만들면, 오팔 내부에는 대략 다음과 같은 흐름이 자동으로 구성됩니다.

1. 토픽 리서치 단계: 블로그 주제를 입력받아 관련 정보를 수집
2. 콘텐츠 브리프(content brief) 생성: 쉽게 말해 글의 방향과 핵심 포인트를 정리한 기획 문서를 자동으로 작성
3. 초안(draft) 작성: 브리프를 바탕으로 실제 본문 텍스트를 생성
4. 이미지 설명 및 시각 자료 제안: 본문에 어울리는 이미지 방향을 제시
5. 최종 아웃풋 제공: 웹사이트 형태 혹은 구글 독스, 슬라이드 등의 형식으로 결과물 출력

더 복잡한 결과를 원한다면, 챗GPT나 제미나이에 먼저 세부 워크플로우 설계를 요청한 다음 그 프롬프트를 슈퍼잼스에 붙여 넣는 방식도 효과적입니다. 실제로 네이버 블로그의 C-랭크(C-Rank)나 다이아(DIA) 알고리즘처럼 플랫폼에 특화된 상위 노출 전략을 녹인 워크플로우를 챗GPT에게 먼저 설계하게 한 뒤 슈퍼잼스에 입력했더니, 콘텐츠 전략 기획부터 게시 후 독자 반응까지 고려한 꽤 정교한 자동화 앱이 만들어졌습니다. C-랭크란 네이버가 블로그의 주제 전문성과 활동 패턴을 평가하는 지표이고, 다이아는 문서 자체의 품질과 신뢰도를 심층 분석하는 알고리즘입니다. 이 두 기준을 모두 충족시키는 글을 매번 수작업으로 쓰기는 솔직히 힘든데, 자동화 흐름이 이 기준을 어느 정도 반영해준다는 건 꽤 실용적이라고 느꼈습니다.

AI 자동화 기술의 발전과 생산성 관계에 대해서는 다양한 연구가 이루어지고 있습니다. 맥킨지 글로벌 인스티튜트 보고서(출처: McKinsey Global Institute)에 따르면, 생성형 AI의 자동화 기술이 지식 노동자의 업무 시간 중 최대 70%를 보조하거나 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 분석됩니다. 물론 이 수치를 그대로 믿기보다는 참고 지표로 보는 편이 맞겠지만, 방향성 자체는 제 경험과도 꽤 맞아떨어집니다.

구글 제미나이와 챗GPT, 어느 쪽을 써야 할까

이 질문, 아마 많은 분들이 한 번쯤 고민해보셨을 겁니다. 저도 처음에는 둘 중 하나만 잘 쓰면 된다고 생각했는데, 실제로 써보니 상황이 좀 달랐습니다.

구글 제미나이는 Gemini 3.0, Nanobana Pro, Video 3.1 같은 멀티모달 모델(multimodal model)을 내장하고 있습니다. 멀티모달이란 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등 여러 형식의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI 구조를 뜻합니다. 구글이 검색, 유튜브, 구글 독스, 슬라이드 등 자사 서비스 전체에 이 모델들을 빠르게 적용하고 있다는 점에서, 생태계 확장 속도 자체는 현재 우위에 있는 것으로 보입니다.

반면 챗GPT는 앱스토어(GPT Store)를 구축하고 Canva, 러버(Lovable) 같은 외부 서비스와 연동해 수익 생태계를 넓혀가는 전략을 취하고 있습니다. 플랫폼 점유율에서는 다소 불리한 위치에 있다는 시각도 있지만, 외부 서비스와의 연결성 측면에서는 아직 경쟁력이 있습니다. 구글과 챗GPT의 AI 경쟁 구도를 다룬 TechCrunch의 구글 I/O 2025 분석에서도 이 흐름을 잘 정리해 두고 있습니다.

제 경험상 이건 단순한 성능 비교의 문제가 아닙니다. 글쓰기나 문서 작업이 중심이라면 제미나이의 구글 생태계 연동이 편리하고, 외부 앱과 연결된 복합 자동화가 필요하다면 챗GPT가 유연합니다. 어느 쪽이 절대적으로 낫다고 단정하기보다는, 본인의 업무 방식에 맞는 쪽을 주로 쓰되 상황에 따라 두 가지를 병행하는 게 현실적으로 가장 효율적이라고 봅니다. 저는 실제로 초안은 제미나이, 정보 검증이나 아이디어 확장은 챗GPT를 쓰는 식으로 나눠서 활용하고 있습니다.

한 가지 더 강조하고 싶은 건, AI가 생성한 결과물은 항상 검토가 필요하다는 겁니다. 슈퍼잼스로 만들어진 워크플로우도 처음부터 완벽하지 않을 수 있습니다. 오팔에서 단계를 직접 열어 확인하고, 어색한 부분을 수정해가는 과정에서 오히려 "이 흐름이 왜 이렇게 설계됐지?"라는 질문을 스스로 던지게 됩니다. 그게 결국 자신의 업무 설계 능력을 키우는 과정이기도 하고요.

슈퍼잼스를 써보면서 느낀 건, AI가 이제 보조 도구를 넘어 업무 흐름을 설계하는 파트너에 가까워지고 있다는 점입니다. 하지만 그 파트너를 잘 쓰려면 결국 내가 무엇을 원하는지 명확히 알아야 합니다. 자연어로 요청하는 것도 결국 사람이 하는 일이니까요. 관심이 생기셨다면 제미나이 좌측 메뉴에서 슈퍼잼스를 한번 직접 눌러보시길 권합니다. 어떤 앱을 만들어 달라고 입력해볼지 생각하는 그 순간부터, 이미 업무 자동화가 시작되는 겁니다.

--- 참고: https://www.youtube.com/watch?v=-84DYZp8V4U