Microsoft 365 Copilot이 스프레드시트 안으로 들어왔습니다

"Excel 셀 안에서 AI와 직접 대화할 수 있다면 어떨까요?"

데이터 분석 업무를 하다 보면 텍스트 분류, 피드백 요약, 아이디어 생성 등 반복적이면서도 창의성이 필요한 작업들을 자주 마주하게 됩니다. 이런 작업들은 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 때로는 지루하기까지 합니다. Microsoft가 최근 발표한 Excel의 새로운 COPILOT 함수는 이러한 고민을 한 번에 해결해줄 혁신적인 기능입니다.

글로벌 IT 기업에서 데이터 분석을 담당하는 K 대리는 이렇게 말합니다. "고객 피드백 분석에만 하루 종일 매달렸던 적이 있어요. 수백 개의 댓글을 하나씩 읽고 분류하는 작업이었거든요. 이제는 COPILOT 함수로 5분 만에 끝낼 수 있습니다."

Excel 안에서 만나는 AI의 힘

새로운 COPILOT 함수는 단순히 Excel에 AI를 추가한 것이 아닙니다. Excel의 계산 엔진에 직접 통합되어, 데이터가 변경될 때마다 결과가 자동으로 업데이트됩니다. 별도의 스크립트를 다시 실행하거나 애드인을 새로 고칠 필요가 없어, 항상 최신 상태의 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

무엇보다 기존 Excel 함수들과 자연스럽게 연동됩니다. IF, SWITCH, LAMBDA, WRAPROWS 같은 함수들과 함께 사용할 수 있어, 기존 스프레드시트 구조를 바꾸지 않고도 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.

간단한 문법, 강력한 결과

COPILOT 함수의 사용법은 놀라울 정도로 간단합니다:

=COPILOT(지시사항, [참고데이터1], [추가지시사항], [참고데이터2], ...)

예를 들어, 새로운 커피머신에 대한 고객 의견을 수집했다고 가정해봅시다. 기존에는 각 댓글을 하나씩 읽고 수작업으로 태그를 달고 요약해야 했습니다. 하지만 COPILOT 함수를 사용하면 피드백 범위를 참조하고 Copilot에게 각 댓글을 감정이나 카테고리별로 분류하도록 요청할 수 있어, 실행 가능한 인사이트를 빠르게 수집할 수 있습니다.

예를 들어: =COPILOT("Classify this feedback", D4:D18)

이 한 줄의 공식으로 Copilot이 다음과 같은 결과를 제공할 수 있습니다.

제조업체에서 품질관리를 담당하는 P 과장의 경험입니다. "매월 고객 불만사항을 카테고리별로 분류하는 업무가 있어요. 예전에는 이틀 정도 걸렸는데, 이제는 COPILOT 함수로 30분이면 끝납니다. 남은 시간에는 더 중요한 개선 방안 수립에 집중할 수 있게 되었죠."

업무를 바꾸는 4가지 핵심 활용법

1. 아이디어 발상의 새로운 차원

마케팅 캠페인 기획이나 신제품 기능 설계 시 브레인스토밍을 Excel 그리드에서 직접 할 수 있습니다. 제품 설명을 기반으로 한 SEO 키워드 세트가 필요하신가요? 명확성을 위해 메시지를 다시 작성하거나 톤을 바꾸고 싶으신가요? COPILOT이 이 모든 것을 처리할 수 있습니다.

스타트업 마케팅팀을 이끄는 C 팀장은 "제품 론칭 때마다 키워드 리서치에 외부 업체를 의뢰했는데, 이제는 COPILOT으로 초안을 빠르게 만들고 전략적 검토에 더 많은 시간을 할애할 수 있어요"라고 말합니다.

2. 대용량 데이터의 핵심 요약

COPILOT 함수는 대용량 데이터 범위나 긴 텍스트를 간결한 설명으로 요약하고, 트렌드를 강조하거나, 복잡한 계산에 대한 쉬운 설명을 생성할 수 있습니다. 이는 특히 보고서 작성 시 방대한 배경 자료를 간결하고 대상 독자에게 적합한 콘텐츠로 변환해야 할 때 유용합니다.

3. 텍스트 데이터의 자동 분류

고객 피드백, 지원 티켓, 설문 응답과 같은 텍스트 데이터를 다른 도구로 내보낼 필요 없이 스프레드시트에서 직접 분류할 수 있습니다. 태깅이나 감정 분석을 위해 데이터를 내보내는 대신 말이죠.

4. 동적 목록 및 테이블 생성

COPILOT 함수는 모델에 완벽하게 맞는 목록과 테이블을 생성할 수 있습니다. 공식 테스트용 빠른 데이터셋을 구축하든, 산업 사례 목록을 작성하든, 프로젝트 계획 개요를 작성하든, 이 함수는 그리드에 직접 스필되는 여러 행, 여러 열 출력을 반환할 수 있습니다.

더 나은 결과를 위한 실전 팁

COPILOT 함수의 성능을 최대화하려면 프롬프트 작성이 핵심입니다. 명확한 지시사항일수록 더 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

구체적 지시사항 제공하기

• 어떤 셀, 행, 열을 분석할지 명시
• 결과 출력 순서와 형식(목록 또는 헤더가 있는 테이블) 지정

명확한 동작 동사 사용하기

• "summarize(요약해줘)", "categorize(분류해줘)", "rank(순위를 매겨줘)"와 같은 직접적인 동작 단어를 사용하세요
• 특정 스타일이나 형식의 출력을 원할 때는 예시를 제공하세요

현실적 한계 이해하기

• COPILOT은 대규모 언어 모델 자체에서 사용 가능한 데이터를 사용하므로, 실시간 웹 데이터나 내부 비즈니스 문서에 직접 액세스할 수 없습니다
• COPILOT이 현재 또는 내부 데이터를 분석해야 하는 경우, 먼저 해당 데이터를 통합 문서로 가져온 다음 COPILOT 함수 내에서 직접 참조하세요
• 중요한 비즈니스 결정이나 보고서의 경우 출력을 검토하고 정확성을 검증해야 합니다. (향후 실시간 웹 데이터 및 내부 비즈니스 문서 지원이 추가될 예정입니다)
  
  

주의사항과 활용 제한

현재 COPILOT 함수는 10분당 100회, 시간당 300회까지 호출할 수 있습니다. 더 많은 호출이 필요할 때는 배열을 활용하는 것이 효율적입니다. 큰 범위의 데이터를 포함하는 단일 호출은 1회로만 계산되지만, 여러 셀에 함수를 드래그하거나 채우면 각각 개별 호출로 계산됩니다.

중요한 점은 COPILOT 함수를 통해 전송되는 데이터는 절대 AI 모델 훈련이나 개선에 사용되지 않습니다. 입력한 정보는 기밀로 유지되며 요청된 출력 생성에만 사용됩니다.

지속적인 발전이 예상되는 영역들

Microsoft는 COPILOT 함수의 다음과 같은 개선사항들을 지속적으로 개발하고 있습니다:

• 대용량 배열 지원 강화: 현재 배열 반환 시 일부 행이 누락될 수 있는 문제 개선
• 최상급 모델 도입: 성능과 기능의 최적 조합을 위한 지속적인 모델 테스트 및 벤치마킹
• 향상된 사용자 가이드: LLM에 적합하지 않은 작업에 대한 사용자 안내 기능
• 지식 베이스 확장: 웹 및 기업 데이터 접근 기능 추가 검토
• 날짜 지원 개선: 현재 텍스트로 반환되는 날짜를 Excel 날짜 형식으로 개선

AI와 함께하는 데이터 분석의 미래

COPILOT 함수는 단순한 기능 추가를 넘어서 업무 방식의 근본적 변화를 가져옵니다. 반복적인 데이터 처리 작업에서 해방되어 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

현재 이 기능은 Microsoft 365 Copilot 라이선스를 보유한 베타 채널 사용자들에게 우선 제공되고 있으며, Windows (버전 2509 빌드 19212.20000 이상)와 Mac (버전 16.101 빌드 25081334 이상)에서 사용할 수 있습니다. Excel 웹 버전 사용자들에게는 곧 Frontier 프로그램을 통해 제공될 예정입니다.

글로벌 컨설팅 회사 딜로이트의 최근 연구에 따르면, AI 기반 데이터 분석 도구를 도입한 조직들은 평균적으로 데이터 처리 시간을 60% 단축하고, 분석의 정확도를 25% 향상시켰다고 보고되었습니다. COPILOT 함수는 이러한 변화의 선두에 서 있습니다.

데이터 분석의 미래는 더 이상 복잡한 공식을 외우는 것이 아니라, AI와 효과적으로 소통하며 인사이트를 발견하는 능력에 달려 있습니다. Excel의 COPILOT 함수와 함께 그 여정을 시작해보시기 바랍니다.

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