솔직히 고백하자면 저는 불과 얼마 전까지만 해도 구글의 인공지능 도구들을 굳이 써야 할 이유를 찾지 못했습니다. 파편화된 인터페이스 때문에 창을 여러 개 띄워놓고 작업하는 것이 너무 번거로웠기 때문입니다. 하지만 최근 제미나이라는 단일 플랫폼 안으로 모든 기능이 무섭게 빨려 들어간 것을 알고 계십니까. 완전히 달라진 구글의 생태계 전략을 직접 부딪혀보며 느낀 점을 솔직하게 풀어보려 합니다.
[파편화를 끝낸 제미나이 3 플래시와 안티그래비티]
도대체 왜 그 좋은 기술들을 여기저기 흩어놓았을까 의문이 들었던 적이 한두 번이 아닙니다. 과거에는 코딩을 하다가 이미지를 생성하거나 문서를 요약하려면 다른 사이트로 이동해야 하는 등 동선 낭비가 무척 심했습니다. 그런데 이제는 윈드서프 팀을 인수하여 탄생시킨 안티그래비티라는 통합 개발 환경 안에서 모든 것을 한 번에 해결할 수 있는 시대가 되었습니다.
특히 기본 모델로 탑재된 제미나이 3 플래시의 성능이 무척 놀랍습니다. 제가 직접 써봤는데, 가벼운 기본 모델임에도 불구하고 반응 속도가 엄청나게 빠르면서 결과물의 질이 전혀 떨어지지 않았습니다. 안티그래비티 환경 안에서 답답함 없이 쾌적하게 작업 사이클을 돌릴 때마다 저는 이 플래시 모델을 적극적으로 애용하고 있습니다.
무거운 거대 모델을 돌리며 하염없이 로딩 창을 바라보던 시절은 완전히 끝났습니다. 실무에서 빠르고 괜찮은 코딩 결과값을 즉각적으로 얻고자 할 때 이 모델과 개발 환경의 조합은 작업 방식을 뒤바꿔 놓기에 충분합니다. 에이전트들을 유기적으로 결합하여 생태계를 완성하려는 구글의 큰 그림이 드디어 그 실체를 드러낸 것입니다.
[오팔과 슈퍼잼스가 만드는 자동화 워크플로우]
여러분은 평소에 챗봇을 본인만의 목적에 맞게 길들여서 사용하고 계십니까. 저는 평소에도 제 업무 스타일에 맞게 커스텀 봇인 잼스를 직접 구축해서 기획이나 문서 작업에 활용하는 것을 매우 선호합니다. 그런데 최근 등장한 오팔이라는 노드 기반의 자동화 도구는 기존의 단순한 프롬프트 설정 방식과 아예 궤를 달리합니다.
얼마 전 친한 지인이 이 오팔 기능과 기존의 봇을 연동하여 훨씬 강력한 슈퍼잼스를 세팅하는 과정을 옆에서 지켜볼 기회가 있었습니다. 제 경험상 이건 다릅니다. 단순히 프롬프트를 입력하고 대답을 기다리는 챗봇 수준이 아니라, 입력된 조건에 맞춰 복잡한 업무 프로세스를 스스로 실행하는 하나의 거대한 자동화 시스템이었습니다.
원두 종류나 로스팅 비율 같은 세부 조건을 입력하면 알아서 최적의 커피 레시피 데이터를 도출하는 워크플로우를 순식간에 구축하는 식입니다. 특정 데이터를 넣으면 스스로 분석하고 다음 단계를 실행하는 모습을 보며 저는 적잖은 충격을 받았습니다. 인공지능 에이전트 생태계를 단번에 집어삼키기 위해 구글이 이면에서 얼마나 엄청난 노력을 기울이고 있는지 피부로 체감하는 순간이었습니다.
[아쉬운 비오의 한계와 스티치 마케팅 부재]
이처럼 완벽해 보이는 대통합의 이면에는 과연 긍정적인 요소만 존재할까요. 아쉽게도 실제 유료 환경에서 부딪혀본 현실은 제 기대와는 꽤 거리가 멀었습니다. 가장 뼈아픈 부분은 영상과 음향을 동시에 만들어낸다는 비디오 생성 도구 비오의 참담한 실사용 환경입니다.
저는 현재 제미나이 프로 버전을 비용을 지불하고 쓰는 유료 사용자임에도 불구하고 비오 기능은 하루에 고작 세 번밖에 사용할 수 없었습니다. 게다가 사용자의 의도를 파악하는 프롬프트 이해도 역시 처참한 수준이었습니다. 오늘 저에게 주어진 세 번의 소중한 기회 동안 제가 원하는 방향의 영상을 단 하나도 건지지 못해 아주 크게 실망했습니다.
구글의 소통 방식과 꽉 막힌 홍보 전략에 대해서도 쓴소리를 하지 않을 수 없습니다. 말로 설명하면 동적인 디자인 코드를 짜주는 스티치라는 혁신적인 기능이 제미나이 안에 통합되었다는 사실을 알고 계셨습니까. 저 역시 관련 정보를 깊게 파고들기 전까지는 이렇게 좋은 서비스가 존재하는지도 아예 몰랐습니다.
거대한 생태계를 장악하려는 거창한 목표도 좋지만, 이렇게 훌륭한 기능들을 만들어 놓고도 사용자들이 모르게 방치하는 것은 엄청난 낭비입니다. 구글은 소비자들이 본인들의 무기를 제대로 활용할 수 있도록 훨씬 더 적극적이고 친절하게 마케팅에 힘써야만 합니다.
구글은 뿔뿔이 흩어져 있던 개별 에이전트들을 하나로 묶어내며 거대한 유기체를 완성해 나가고 있습니다. 영상 생성 모델의 턱없이 부족한 사용 횟수나 숨겨진 좋은 기능들에 대한 홍보 부족 등 분명한 단점들은 앞으로 반드시 해결해야 할 과제입니다. 하지만 이러한 플랫폼 대통합의 물결은 피할 수 없는 현실이므로 우리는 이 도구들을 어떻게 조합하여 스스로의 무기로 만들지 치열하게 고민해야 합니다.