베인앤컴퍼니 리서치 디렉터가 직접 보여주는 OpenAI Deep Research의 실제 활용 모습

수십 시간이 걸리던 시장 리서치가 30분으로 줄어든다면 어떨까요?

단순한 정보 수집이 아닌, 산업 전문 저널부터 최신 데이터까지 모두 분석해 의미 있는 인사이트를 도출하는 작업이 말입니다.

OpenAI가 공개한 Deep Research의 실제 사용 영상에서는 바로 이런 변화가 현실이 되는 순간을 보여줍니다.

베인앤컴퍼니의 샌프란시스코 오피스에서 Research and Data Services Department의 디렉터 Reem Anshasi가 Deep Research를 실제로 활용하는 모습을 통해, AI가 가져올 리서치의 미래를 미리 만나보실 수 있습니다.

좋은 리서치란 무엇일까요?

Reem은 영상에서 이렇게 말합니다.

"제가 생각하는 좋은 리서치란 가장 신뢰할 수 있는 최신의 데이터를 전달하는 겁니다. 하지만 요즘은 점점 더 어려워지고 있어요. 리서치 주제들이 갈수록 더 세분화되고 있거든요. 그래서 우리는 이러한 미세한 차이들을 포착하기 위해 계속해서 개선해나가야 합니다."

이런 상황에서 Deep Research는 새로운 돌파구를 제시합니다. 단순한 정보 검색이 아닌, 리서처의 의도를 정확히 이해하고 필요한 정보를 종합적으로 분석하는 것이죠.

실제 사용 사례: 반도체 칩 부족 현상 분석

Reem은 영상에서 반도체 칩 부족 현상에 대한 리서치를 수행합니다. 그녀가 리서치를 통해서 알고 싶었던 것은 다음과 같습니다.

• 반도체 부족의 근본적인 원인

• 가장 큰 영향을 받은 산업들

• 향후 몇 년간의 전망

Deep Research의 특별한 점은 리서처의 니즈를 깊이 있게 이해한다는 것입니다. 지역, 산업 등 구체적인 맥락을 파악하고, 그에 맞는 정보를 제공합니다. 특히 반도체와 같은 첨단 산업의 경우, 단순히 공급 부족 현상만 보는 것이 아니라 글로벌 공급망, 지정학적 영향, 기술 발전 동향까지 모든 맥락을 종합적으로 고려합니다. Reem이 위에서 강조하듯 현대의 리서치는 점점 더 세분화되고 전문화되고 있기 때문에 이런 맥락 이해 능력이 더욱 중요해지고 있습니다.

O3 모델이 만드는 차별화된 리서치 경험

Reem은 프롬프트를 통해 다음과 같은 자료들을 검토하도록 요청했습니다.

• 산업 전문 출판물

• 컨설팅 브리프

• 공개 데이터

• 반도체 협회 자료

Deep Research는 O3 추론 모델을 기반으로 이 모든 자료를 빠르게 분석하고 핵심 인사이트를 도출합니다. 특히 주목할 만한 것은 소스 추적 기능입니다. 모든 정보의 출처를 확인할 수 있어, 신뢰성 있는 리서치가 가능합니다.

이는 '가장 신뢰할 수 있는 최신의 데이터 전달'이라는 좋은 리서치의 본질을 실현하는 핵심 기능이죠. AI는 단순히 빠른 검색 도구가 아닌 신뢰성 있는 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 리서처의 든든한 파트너가 되어가고 있습니다.

"이제 훨씬 더 빠르게 전체적인 그림을 그릴 수 있습니다"

Reem의 이 말은 Deep Research가 가져온 가장 큰 변화를 잘 보여줍니다.

특히 주목할 만한 점은 '전체적인 관점'이라는 표현입니다. 현대의 리서치에서는 단편적인 정보 수집을 넘어 산업 전반의 맥락과 트렌드를 이해하는 것이 핵심이기 때문입니다.

Deep Research는 방대한 자료를 빠르게 분석하면서도 각 정보 간의 연관성과 더 큰 그림을 놓치지 않습니다. 이는 점점 더 전문화되고 틈새화되는 현대 리서치의 도전 과제에 대한 효과적인 해답이 될 것으로 보입니다.

AI와 함께하는 새로운 리서치의 일상

"저는 Deep Research 같은 도구들 덕분에 제 개인적인 업무 능력이 향상되어서 다른 리서치 업무에 시간을 더 쓸 수 있게 되었습니다."

Reem의 말처럼, AI 도구들은 리서처의 일상을 완전히 바꾸고 있습니다.

과거에는 하나의 리서치 프로젝트를 위해 다음과 같은 단계를 거쳐야 했습니다:

• 관련 문헌과 데이터베이스 검색 (2-3일)

• 자료 수집과 정리 (1-2일)

• 데이터 분석과 인사이트 도출 (2-3일)

• 보고서 작성과 검증 (1-2일)

이제는 이 모든 과정이 하루 안에 가능해졌습니다. AI가 초기 자료 수집과 분석을 담당하면서 리서처들은 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 되었습니다. 아래와 같은 작업에 집중할 수 있게 된거죠.

• 클라이언트와의 심층 인터뷰

• 산업 전문가 네트워크 구축

• 트렌드의 맥락 이해와 해석

• 전략적 인사이트 도출

AI가 바꾸는 리서치의 미래

Reem은 영상 마지막에 이렇게 말합니다.

"저에게 리서치의 즐거움은 호기심을 유지하고, 열린 마음을 가지고, 계속 배우는 것입니다."

Reem의 말은 AI 시대의 리서처가 나아가야 할 방향을 정확히 보여줍니다.

AI는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 대신하지만, 궁극적으로 더 깊이 있는 통찰과 분석을 위한 도구일 뿐입니다. 진정한 가치는 여전히 인간 리서처의 호기심과 통찰에서 나옵니다.

리서치의 미래는 앞으로 더 빠르게 바뀔 겁니다. 단순 정보 수집과 정리에 쏟아붓던 시간이 줄어들면서 리서처들은 더 본질적인 질문들에 집중할 수 있게 됩니다:

• "이 데이터가 의미하는 바는 무엇인가?"

• "이 트렌드가 우리 산업에 어떤 영향을 미칠까?"

• "경쟁사들의 움직임 속에 숨은 패턴은 무엇일까?"

• "우리가 놓치고 있는 기회는 무엇일까?"

Deep Research와 같은 도구들은 앞으로 기업의 리서치 방식을 크게 바꿀 것으로 생각됩니다. 하지만 이는 결코 리서처의 역할이 사라진다는 의미가 아닙니다. 오히려 리서치 업무는 더욱 가치 있는 방향으로 진화할 것입니다.

데이터를 찾고 정리하는 시간은 줄어들지만 그 데이터를 해석하고 의미를 찾아내는 일은 더욱 중요해질 것이라고 예상합니다. 리서처들은 이제 정보의 수집가의 역할이 아닌 인사이트를 발견하는 역할이 더 중요해질 겁니다.

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📌 영상 링크 : https://openai.com/index/introducing-deep-research/?video=1052810164