범위가 넓은 조사도 AI에게 빠짐없이 맡길 수 있을까

#조사 범위가 넓을수록 뒤쪽 항목이 얕아진다

"동남아 3개국의 전자결제 규제 동향과 주요 경쟁사의 진출 현황을 정리해 줘." 이 요청을 받은 담당자는 며칠을 씁니다. 나라별 자료를 찾고, 경쟁사마다 발표 자료와 기사를 모으고, 사내 데이터와 맞춰 본 뒤 보고서로 엮습니다. 범위가 넓을수록 시간이 늘고, 마감에 쫓기다 보면 뒤쪽 항목일수록 조사가 얕아집니다.

AI에게 맡겨도 항목을 하나씩 차례로 찾는 AI라면 사정은 크게 다르지 않습니다. OwlAI는 딥 리서치에서 이 일을 팀으로 나눕니다. 총괄 AI가 조사 계획을 세우고, 항목마다 조사원 AI를 붙여 동시에 조사하게 한 뒤, 결과를 모아 보고서 하나로 씁니다.

#한 번에 하나씩 찾는 AI는 혼자 일하는 사람과 같다

일반적인 AI 채팅도 웹을 검색하고 자료를 읽습니다. 다만 첫 번째 나라를 조사하고, 두 번째 나라로 넘어가고, 그다음 경쟁사를 찾는 식으로 한 번에 한 가지씩 갑니다.

항목이 많아지면 여기서 탈이 납니다. 앞에서 읽은 자료가 쌓일수록 AI가 한 번에 다룰 수 있는 분량이 빠듯해지고, 시간도 항목 수만큼 늘어납니다. 사람 한 명이 혼자 조사할 때 부딪히는 한계와 같습니다.

#계획을 확인한 뒤에야 조사가 시작된다

딥 리서치에서 조사원은 각자 맡은 항목만 깊이 파고들어 결과를 보고하고, 총괄은 그 보고를 모아 보고서를 씁니다.

진행은 계획, 조사, 보고서 작성, 문장 다듬기 순서입니다. 계획이 먼저 화면에 나오고, 사용자가 확인해야 조사가 시작됩니다. 빠진 항목이 있거나 범위를 바꾸고 싶으면 입력창에 적어 보내면 됩니다. 총괄이 계획을 고쳐 다시 보여 주면서 새로 생긴 항목과 바뀐 항목을 표시합니다. 엉뚱한 방향으로 한참 조사한 뒤에야 잘못을 알게 되는 일을 이 단계가 막습니다.

조사가 시작되면 항목마다 조사 중인지, 앞 항목의 결과를 기다리는지, 끝났는지가 한눈에 보입니다. 앞 항목의 결과가 필요한 항목은 그 결과가 나온 뒤 이어서 조사합니다. 상세 화면을 열면 조사원마다 어떤 단계를 거쳤는지도 볼 수 있습니다.

#조사 도중에 메일이 나가는 일은 없다

조사원은 웹뿐 아니라 사용자가 쓸 권한이 있는 회사 DB와 문서도 조사합니다. 그래서 시장 자료와 사내 실적을 한 보고서에 엮을 수 있습니다.

조사원이 쓰는 도구는 승인 없이 쓸 수 있는 것으로 한정됩니다. 메일 발송처럼 사람의 승인이 필요한 작업은 조사 도중에 실행되지 않습니다.

#한 항목이 막혀도 보고서는 끝까지 나온다

조사가 끝나면 총괄이 보고서를 쓰고 문장을 다듬어 답으로 내놓습니다. 보고서에 쓴 자료는 답 아래 「참고한 정보」에 링크로 붙어 있어 원문을 눌러 바로 확인할 수 있습니다. 그 근거를 어떻게 확인하는지는 「보고서에 옮길 숫자, AI가 알려 준 출처를 믿어도 될까」에서 이어서 다룹니다.

어느 한 항목이 막혀도 보고서는 나옵니다. 막힌 항목은 진행 화면에 표시되니 그 부분만 범위를 좁혀 다시 조사하게 하면 됩니다. 보고서를 받은 뒤에는 일반 채팅처럼 이어서 질문할 수 있습니다.

#어떤 조사를 딥 리서치에 맡길까

시장 조사라면 지역이나 고객군별로 항목을 나눠 동시에 조사합니다. 경쟁사 분석은 회사마다 조사원을 붙여 같은 기준의 비교표를 만들게 합니다. 규제 동향은 나라별, 법령별로 나눠 최근 변화를 정리합니다. 어느 경우든 담당자는 계획을 검토하고 결과를 판단하는 데 집중하고, 자료를 찾아 모으는 일은 AI 조사팀이 나눠 맡습니다. 외부 인터넷이 막힌 환경에서는 조사팀이 웹 대신 사내 DB와 문서를 조사합니다.

딥 리서치는 일반 질문보다 시간과 사용량이 많이 듭니다. 간단한 사실 확인은 일반 채팅으로, 여러 갈래를 넓게 살펴야 하는 조사는 딥 리서치로 맡기는 것이 좋습니다.