자료 조사·요약에 가장 좋은 AI는? 답은 ‘자료 종류’에 달렸다

왜 ‘최고의 AI 하나’를 고르기 어려울까

요약문을 매끄럽게 쓰는 AI가 반드시 인용을 정확히 다는 것은 아닙니다. 웹 검색이 빠른 AI가 표, 그림, 수식이 들어간 PDF를 잘 읽는다고도 할 수 없습니다. 자연스러운 문장을 만드는 챗봇이 법률 문서, 재무 보고서, 정량 연구 자료에 가장 안전한 선택이라는 뜻도 아닙니다.

문서 분석 AI를 평가하는 기준도 출처마다 다릅니다. TTMS는 현대적인 문서 분석 AI가 콘텐츠 이해, 핵심 데이터 추출, 긴 파일 요약, 문서 분류, 일관된 결과물 생성을 도와야 한다고 설명합니다 . 반면 Atlas는 문서 AI를 비교할 때 정확도, 인용 품질, 복잡한 PDF 처리 능력을 별도로 평가했다고 밝힙니다 .

따라서 질문은 “어떤 AI가 제일 좋은가?”보다 이렇게 바꾸는 편이 낫습니다. 내 자료의 형식, 원하는 결과물, 검증 기준에 가장 잘 맞는 AI는 무엇인가?

NotebookLM이 잘 맞는 경우

이미 확보한 PDF, 슬라이드, 회의 메모, 리포트, 내부 자료를 기반으로 질문하고 요약하려면 NotebookLM이 좋은 출발점입니다. 제공된 출처에서 NotebookLM은 사용자가 업로드한 문서로 개인화된 AI를 만드는 Google의 연구 도우미로 설명됩니다 .

NotebookLM은 특히 다음 상황에 어울립니다.

• 이미 모아 둔 자료 묶음을 빠르게 훑어보고 싶을 때
• 특정 문서 안에서 답을 찾아야 할 때
• 요약, 개요, 초안처럼 원문과 대조 가능한 결과물이 필요할 때
• 조사 범위를 업로드한 자료 안으로 제한하고 싶을 때

다만 NotebookLM을 무조건 1순위로 고정할 필요는 없습니다. 표가 많거나, 이미지·그래프가 중요하거나, 여러 편의 학술 논문을 비교해야 한다면 최소한 한두 개 도구를 더 시험해 보는 편이 좋습니다. Atlas의 비교처럼 정확도, 인용 품질, 복잡한 PDF 처리 능력은 따로 점검해야 할 수 있습니다 .

ChatGPT가 잘 맞는 경우

ChatGPT는 단순한 문서 요약기보다는 범용 작업 보조 도구에 가깝습니다. Hebbia는 ChatGPT를 문서 분석에 빠르고 접근하기 쉬운 선택지로 소개하며, 대화형 인터페이스, Advanced Data Analysis, 이미지 기반 파일 분석, 구조화 데이터에서 표·차트·그래프를 만드는 기능을 언급합니다 . 또 다른 출처는 ChatGPT가 복잡한 주제를 이해하고, 콘텐츠를 요약하며, 자연어로 명확한 설명을 생성하는 챗봇이라고 설명합니다 .

다음 작업에서는 ChatGPT를 우선 검토할 만합니다.

• 원자료를 표 형태의 요약으로 바꾸기
• 표, 이미지, 반정형 데이터가 섞인 파일 읽기
• 구조화된 데이터에서 차트나 그래프 만들기
• 어려운 주제를 쉬운 설명, 전문가용 설명 등 여러 수준으로 풀어쓰기
• 요약 결과를 이메일, 메모, 발표 개요, 체크리스트로 변환하기

주의할 부분은 숫자와 계산입니다. 재무 보고서, 계약서, 스프레드시트, 정량 연구 자료에서는 AI에게 어떤 행과 열을 근거로 삼았는지, 어떤 계산을 했는지, 어떤 가정을 뒀는지 명시하게 해야 합니다. 그런 다음 원본 파일에서 직접 확인한 뒤 결과를 사용해야 합니다.

웹 리서치는 ‘인용 있음’만으로 부족하다

웹에서 새로운 정보를 찾는 작업이라면 답변이 그럴듯한지보다 더 중요한 기준이 있습니다. 출처가 실제로 존재하는지, 문맥이 맞는지, 질문과 충분히 관련 있는지입니다.

AI 리서치 도구를 다룬 글들은 이 범주의 핵심 기능을 검색, 요약, 인용으로 설명합니다 . 하지만 인용은 검증의 시작일 뿐입니다. Atlas가 정확도와 인용 품질을 별도 기준으로 평가했다는 점도, “인용이 있다”와 “답이 맞다”를 같은 뜻으로 보면 안 된다는 사실을 보여줍니다 .

더 안전한 절차는 다음과 같습니다.

1. AI로 관련 출처를 찾고 1차 요약을 만듭니다.
2. 중요한 출처는 직접 엽니다.
3. 숫자, 날짜, 정의, 데이터 범위를 확인합니다.
4. 원문이 실제로 뒷받침하는 결론만 남깁니다.

특히 시장 규모, 정책 변화, 의학·법률·금융 정보처럼 해석이 중요한 주제에서는 AI 요약문보다 원문 확인이 우선입니다.

팀 단위 연구라면 도구보다 워크플로가 중요하다

여러 명이 함께 조사하고 글을 쓴다면 “어떤 모델이 답을 더 잘하나”만으로는 부족합니다. 자료 관리, 프롬프트 공유, 버전 관리, 권한 설정, 리뷰 절차가 함께 필요합니다.

Juma/Team-GPT는 맞춤형 AI 도구와 팀 협업 기능을 결합한 플랫폼이며, ChatGPT·Perplexity·Claude 등 여러 모델에 접근할 수 있다고 설명됩니다 . 다만 같은 출처는 Juma/Team-GPT가 자사 제품이라는 점도 밝히고 있습니다 . 따라서 이 정보는 후보군을 정할 때 참고할 수는 있지만, 해당 도구가 모든 선택지보다 우월하다는 독립 벤치마크로 보기는 어렵습니다.

팀에서 민감한 문서를 다룬다면 기능보다 먼저 확인해야 할 것은 데이터 보관 방식, 접근 권한, 외부 공유 설정, 내부 승인 절차입니다.

직접 테스트하는 방법

일반적인 순위표보다 더 믿을 만한 것은 내 자료로 해 보는 작은 테스트입니다. 다음 방식이면 도구 간 차이를 비교적 분명하게 볼 수 있습니다.

1. 대표 문서 2~3개를 고릅니다. 쉬운 파일 하나, 긴 파일 하나, 표·그림·전문용어가 들어간 어려운 파일 하나를 섞습니다.
2. 모든 도구에 같은 질문을 던집니다. 예를 들어 “200단어 안팎으로 요약”, “핵심 주장 5개 정리”, “각 주장별 근거 제시”, “문서 안의 모순 찾기”처럼 묻습니다.
3. 평가 기준을 나눕니다. Atlas가 문서 AI를 평가할 때처럼 정확도, 인용 품질, 복잡한 PDF 처리 능력, 최종 결과물의 품질을 따로 봅니다 .
4. 근거를 확인합니다. 내부 문서라면 원문 페이지나 문단을 열고, 웹 자료라면 URL을 직접 열어 문맥을 확인합니다.
5. 프롬프트와 문서 버전을 기록합니다. 같은 도구라도 파일을 바꾸거나 프롬프트를 고치면 결과가 달라질 수 있습니다.

결론: 하나만 고른다면?

이미 가진 자료를 읽고 요약하는 용도라면 NotebookLM부터 시험해 볼 만합니다 . 표, 이미지, 데이터, 차트 생성까지 포함한 분석이 필요하다면 ChatGPT를 함께 쓰는 편이 더 유연합니다 . 웹에서 자료를 찾고 검증하는 작업이라면 인용 기능이 있는 검색·리서치형 AI를 쓰되, 중요한 출처는 반드시 직접 열어 확인해야 합니다 .

가장 중요한 결론은 단순합니다. 현재 제공된 근거만으로는 모든 상황에서 절대적으로 우세한 AI 하나를 단정하기 어렵습니다. 자료의 종류와 결과물의 목적에 맞춰 고르고, 실제 문서로 짧게 테스트한 뒤, 원문 확인을 통과한 답만 사용하는 것이 가장 현실적인 선택입니다.