젠스파크AI가 주목받는 이유: 리서치, 이미지, 시트, PPT까지 끝내는 직장인용 AI 에이전트의 현실 활용법
이번 글에서는 젠스파크AI가 왜 단순한 AI 슬라이드 제작툴이 아니라, 직장인의 리서치·데이터 분석·이미지 생성·보고서·PPT 제작을 한 번에 처리하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 평가받는지 정리합니다.
특히 70개가 넘는 AI 모델과 150개 이상의 툴을 연결해 업무를 자동으로 분배하는 방식, 슈퍼 에이전트의 실제 작동 구조, AI 시트와 AI 이미지의 활용법, 크레딧을 아끼면서 고품질 슬라이드를 만드는 방법까지 실무 관점에서 풀어보겠습니다.
요즘 기업용 AI 시장에서 가장 중요한 키워드는 단순한 챗봇이 아니라 업무 자동화, 생산성 혁신, 디지털 전환, AI 투자, 그리고 에이전틱 AI입니다.
젠스파크AI는 이 흐름을 꽤 현실적인 방식으로 보여주는 서비스입니다.
1. 핵심 뉴스: 젠스파크AI는 이제 ‘AI PPT 툴’이 아니라 ‘업무 실행형 AI 에이전트’에 가깝다
젠스파크AI는 처음에는 AI로 PPT 슬라이드를 만들어주는 서비스로 많이 알려졌습니다.
하지만 현재의 젠스파크AI는 단순히 문서를 예쁘게 바꿔주는 수준을 넘어섰습니다.
사용자가 원하는 결과물을 말하면 AI가 리서치하고, 데이터를 정리하고, 이미지를 만들고, 보고서나 슬라이드까지 제작하는 구조로 발전했습니다.
여기서 중요한 포인트는 사용자가 “자료 찾아줘”라고 했을 때 답변만 던지는 것이 아니라, 실제 업무 산출물에 가까운 형태로 결과물을 만든다는 점입니다.
기존 생성형 AI는 대부분 채팅창에서 텍스트 답변을 줍니다.
반면 젠스파크AI의 슈퍼 에이전트는 리서치 결과를 발표용 슬라이드, 데이터 시트, 보고서, 플로우차트, HTML, 대시보드 같은 형태로 넘겨줄 수 있습니다.
이 차이가 직장인 입장에서는 꽤 큽니다.
왜냐하면 직장인의 업무는 ‘답변을 받는 것’보다 ‘제출 가능한 결과물을 만드는 것’이 더 중요하기 때문입니다.
2. 젠스파크AI의 가장 큰 강점은 ‘통합’과 ‘오케스트레이션’이다
젠스파크AI를 한 단어로 설명하면 통합입니다.
젠스파크 안에서는 LLM, 이미지, 영상, 음악, 오디오 관련 모델을 포함해 70개가 넘는 AI 모델을 사용할 수 있습니다.
또한 150개 이상의 툴을 연결해 리서치, 문서 작성, 이미지 생성, 데이터 분석, 슬라이드 제작 같은 작업을 처리합니다.
하지만 단순히 여러 모델을 모아놓는다고 좋은 AI 에이전트가 되는 것은 아닙니다.
진짜 핵심은 오케스트레이션입니다.
오케스트레이션은 쉽게 말해 AI가 지휘자처럼 움직이는 방식입니다.
사용자가 프롬프트를 입력하면 젠스파크AI는 어떤 모델을 써야 할지, 어떤 도구를 연결해야 할지, 어떤 순서로 일을 처리해야 할지를 스스로 판단합니다.
예를 들어 “AI 에이전트 시장 동향을 조사해서 20장짜리 발표자료로 만들어줘”라고 요청하면, 단순히 글만 쓰는 것이 아닙니다.
- 먼저 관련 정보를 검색하고 정리합니다.
- 시장 규모, 주요 기업, 투자 흐름, 경쟁 구도를 분석합니다.
- 보고서 구조를 잡습니다.
- 슬라이드 흐름을 설계합니다.
- 필요한 이미지나 그래프를 생성합니다.
- 완성된 PPT 형태의 결과물로 정리합니다.
이 과정에서 여러 AI 모델과 툴을 조합해 사용한다는 점이 젠스파크AI의 차별점입니다.
즉, 하나의 똑똑한 AI가 모든 일을 혼자 하는 것이 아니라, 여러 전문 AI와 도구를 상황에 맞게 배치하는 방식입니다.
3. 슈퍼 에이전트는 어떻게 일을 처리할까?
젠스파크AI의 핵심 기능은 슈퍼 에이전트입니다.
슈퍼 에이전트는 일반적인 챗봇처럼 바로 답변을 뱉는 방식이 아닙니다.
조직의 팀장이나 프로젝트 매니저처럼 일을 단계별로 나눠 처리합니다.
슈퍼 에이전트의 업무 처리 루프
- 1단계: 계획 수립
요청을 받은 뒤 어떤 작업이 필요한지 먼저 나눕니다. - 2단계: 역할 배분
검색, 리서치, 분석, 이미지 생성, 슬라이드 제작 등 필요한 작업을 적절한 모델과 툴에 배정합니다. - 3단계: 실행
각 작업에 가장 적합한 AI 모델과 도구를 활용해 결과물을 만듭니다. - 4단계: 관찰 및 검토
생성된 결과물이 사용자의 요청에 맞는지 확인합니다. - 5단계: 재실행
부족한 부분이 있으면 다른 도구나 다른 전략으로 다시 작업합니다.
이 구조가 중요한 이유는 복잡한 업무일수록 한 번에 완벽한 결과가 나오기 어렵기 때문입니다.
기존 AI는 답변이 틀리거나 부족해도 사용자가 다시 지시해야 하는 경우가 많았습니다.
하지만 젠스파크AI의 슈퍼 에이전트는 스스로 검토하고, 부족하면 다시 수행하는 루프를 가지고 있습니다.
그래서 리서치부터 슬라이드 제작까지 이어지는 긴 작업에서도 중간에 흐름이 끊기지 않습니다.
4. 젠스파크AI가 기업용 AI 시장에서 주목받는 이유
젠스파크AI는 기능적으로도 주목받지만, 비즈니스 성과 측면에서도 눈에 띄는 흐름을 보여주고 있습니다.
원문 기준으로 젠스파크는 누적 투자금 5억 4,500만 달러를 확보했고, 기업가치는 16억 달러 수준으로 평가받고 있습니다.
우리 돈으로 환산하면 2조 원이 넘는 규모입니다.
또한 2025년 4월 워크스페이스 제품을 출시한 뒤 1년 만에 연간 반복 수입, 즉 ARR 기준 2억 5,000만 달러 수준을 기록한 것으로 소개됐습니다.
이는 약 3,800억 원 규모입니다.
이 숫자가 의미하는 바는 단순합니다.
AI 서비스 시장에서 이제 중요한 것은 “사용자가 재미로 써보는가”가 아니라 “기업과 직장인이 돈을 내고 계속 쓰는가”입니다.
젠스파크AI는 이 지점에서 꽤 강한 신호를 보여주고 있습니다.
특히 글로벌 경제전망 관점에서 보면, 앞으로 기업의 비용 절감과 생산성 향상은 AI 에이전트 도입 속도에 따라 크게 달라질 가능성이 큽니다.
반복 업무를 줄이고, 보고서 작성 시간을 줄이고, 데이터 분석과 콘텐츠 제작을 자동화하는 서비스는 기업의 인건비 구조와 업무 방식에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.
5. AI 시트: 엑셀 초보를 데이터 분석가처럼 만들어주는 기능
젠스파크AI에서 실무적으로 눈여겨볼 기능 중 하나는 AI 시트입니다.
AI 시트는 단순히 엑셀에 AI를 붙인 서비스와는 조금 다릅니다.
기존 코파일럿, 클로드, 제미나이 기반의 스프레드시트 AI는 보통 이미 만들어진 시트 옆에서 도와주는 형태가 많습니다.
반면 젠스파크AI의 AI 시트는 대화창이 중심입니다.
사용자가 자연어로 요청하면 AI가 데이터를 찾고, 가져오고, 정리하고, 분석하고, 그래프까지 만들어줍니다.
AI 시트의 주요 역할
- 데이터 수집
웹 리서치나 연결된 데이터 저장소에서 필요한 데이터를 가져옵니다. - 데이터 입력
수집한 데이터를 표 형태로 정리해 시트에 채워 넣습니다. - 데이터 정제
중복값 제거, 빈값 보완, 형식 통일 같은 작업을 수행합니다. - 분석 방법 선택
데이터 특성에 맞는 분석 방식을 스스로 판단합니다. - 시각화
그래프와 차트로 결과를 보기 좋게 정리합니다.
연결 가능한 서비스도 다양합니다.
구글 드라이브, 캘린더, 노션, 이메일, 슬랙, 세일즈포스, 깃허브, 지라 같은 생산성 툴과 연결할 수 있습니다.
MCP를 통해 외부 데이터나 공신력 있는 기관 데이터와도 연동될 수 있습니다.
이 기능은 특히 마케팅, 영업, 기획, 운영 조직에서 유용합니다.
데이터 분석 능력이 부족한 직장인도 “지난 6개월간 고객 문의 데이터를 분석해서 주요 불만 유형과 개선 우선순위를 정리해줘” 같은 요청을 할 수 있기 때문입니다.
6. AI 이미지: 여러 이미지 모델을 한 곳에서 쓰는 콘텐츠 제작 기능
또 하나 눈여겨볼 기능은 AI 이미지입니다.
요즘 이미지 생성 모델은 정말 많습니다.
하지만 각각의 서비스를 따로 결제하고, 모델별 특징을 익히고, 프롬프트까지 따로 작성하는 것은 꽤 번거롭습니다.
젠스파크AI의 AI 이미지 앱은 여러 이미지 생성 모델과 편집 도구를 한 곳에서 사용할 수 있게 해줍니다.
원문 기준으로 나노바나, GPT 이미지 2, 플럭스 2, QN 이미지 2 등 여러 이미지 생성 모델을 선택해 사용할 수 있습니다.
배경 제거, 텍스트 제거 같은 이미지 편집 도구도 함께 제공됩니다.
특히 자동 프롬프트 기능이 실무적으로 유용합니다.
사용자가 대충 원하는 이미지를 설명해도, 자동 프롬프트가 더 구체적이고 정교한 이미지 생성 프롬프트로 바꿔줍니다.
예를 들어 “AI가 회의하는 느낌의 미래적인 이미지 만들어줘”라고만 입력해도, 자동 프롬프트가 장면 구성, 조명, 스타일, 색감, 인물 배치 등을 보강해 실제 생성에 적합한 형태로 바꿔주는 식입니다.
이미지 생성에 익숙하지 않은 직장인에게는 이 기능이 꽤 큰 진입장벽 제거 효과를 줍니다.
7. 젠스파크AI와 기존 AI 서비스의 차이
젠스파크AI를 이해하려면 기존에 우리가 쓰던 AI 서비스와 비교해보는 게 가장 빠릅니다.
젠스파크AI vs 범용 AI 챗봇
ChatGPT, Claude, Gemini 같은 범용 AI 챗봇은 질문에 대한 답변을 잘합니다.
요즘은 추론 기능도 좋아졌고, 단계별 사고도 훨씬 정교해졌습니다.
하지만 기본적으로는 채팅창 안에서 답변을 제공하는 방식입니다.
젠스파크AI는 같은 요청을 받았을 때 답변을 넘어 결과물을 만들려는 성격이 강합니다.
리서치 내용을 보고서로 만들고, 발표자료로 만들고, 시트나 차트로 변환하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
물론 젠스파크AI 안에서도 AI 채팅 앱을 사용하면 범용 챗봇처럼 대화할 수 있습니다.
하지만 서비스의 무게중심은 ‘대화’보다 ‘업무 산출물 제작’에 있습니다.
젠스파크AI vs 바이브 코딩 툴
Claude Code, Codex, Cursor 같은 바이브 코딩 툴도 에이전틱 AI의 대표적인 사례입니다.
다만 이들은 기본적으로 개발자 친화적인 도구입니다.
문제를 해결하는 방식이 코딩, 개발 요건서, 백엔드 구성, 프론트엔드 구현, 대시보드 제작 같은 IT 개발 방법론에 가깝습니다.
그래서 비개발자가 자유자재로 쓰기에는 어느 정도 학습과 시간이 필요합니다.
반면 젠스파크AI는 일반 직장인에게 더 맞춰져 있습니다.
터미널이나 코드가 아니라 문서, 슬라이드, 시트, 이미지, 보고서 중심으로 결과물을 만듭니다.
마케팅, 기획, 운영, 영업, 교육, 컨설팅 업무에 더 직접적으로 연결됩니다.
젠스파크AI vs AI 슬라이드 제작툴
Gamma, 미리캔버스 같은 AI 슬라이드 제작툴은 이미 어느 정도 정리된 기획을 슬라이드로 바꾸는 데 강점이 있습니다.
반면 젠스파크AI는 기획 단계부터 개입할 수 있습니다.
자료 조사, 논리 구조 설계, 스토리라인 구성, 이미지 생성, 슬라이드 제작까지 한 흐름 안에서 처리합니다.
그래서 최종 결과물이 꼭 PPT일 필요도 없습니다.
보고서, 엑셀 시트, 회의록, 플로우차트, HTML, 대시보드 등 다양한 형태로 확장될 수 있습니다.
8. 크레딧을 아끼면서 젠스파크AI를 잘 쓰는 방법
젠스파크AI를 잘 쓰려면 단순히 “AI가 알아서 해주겠지”라고 맡기는 것보다 전략적으로 지시하는 게 좋습니다.
이유는 명확합니다.
AI가 더 많이 고민하고, 더 많이 검색하고, 더 많이 검토할수록 토큰과 크레딧을 더 많이 사용하기 때문입니다.
즉, 사용자가 맥락을 적게 주고 대충 지시할수록 AI가 알아서 채워야 할 일이 많아집니다.
그만큼 크레딧 소모가 커질 수 있습니다.
실제 슬라이드 제작 사례 기준 크레딧 비교
- 간단한 프롬프트 + 슈퍼 에이전트 스탠더드 모델
15장 내외 슬라이드 제작에 약 2,300 크레딧 소모. - 상세한 메타프롬프트 + 슈퍼 에이전트 울트라 모델
40장 수준의 슬라이드 제작에 약 1,200 크레딧 소모. - AI 슬라이드 앱 가이드 모드
상담형 단계 진행 후 슬라이드 제작에 약 1,100 크레딧 소모.
흥미로운 점은 더 좋은 모델을 쓰고 더 많은 슬라이드를 만들었는데도, 프롬프트가 구체적이면 크레딧이 더 적게 들었다는 점입니다.
AI가 리서치와 추론에 쓰는 에너지를 줄여줬기 때문입니다.
그래서 젠스파크AI를 효율적으로 쓰려면 먼저 AI 채팅으로 기본 리서치와 구조화를 진행한 뒤, 정리된 내용을 바탕으로 슈퍼 에이전트나 AI 슬라이드에 상세 지시를 주는 방식이 좋습니다.
9. 슬라이드 수정도 한 번에 묶어서 하는 게 효율적이다
완성된 슬라이드를 수정할 때도 지시 방식에 따라 크레딧 차이가 큽니다.
원문 사례에서는 한 페이지를 AI 편집 모드에서 구체적으로 수정했을 때 약 300 크레딧이 소모됐습니다.
대화창에서 한 페이지를 지정해 수정했을 때는 약 440 크레딧이 소모됐습니다.
반면 대화창에서 6개 페이지를 동시에 수정했을 때는 약 530 크레딧이 소모됐습니다.
즉, 한 장씩 따로 수정하는 것보다 여러 장을 묶어서 수정하는 편이 훨씬 효율적입니다.
실무적으로는 이런 방식이 좋습니다.
- 먼저 전체 슬라이드를 훑으면서 수정할 페이지를 메모합니다.
- 수정 요청을 페이지별로 한 번에 정리합니다.
- 대화창에서 여러 페이지를 묶어 한 번에 수정 지시합니다.
- 디자인보다 내용 수정이 먼저라면 구조 수정부터 요청합니다.
- 마지막에 톤앤매너, 색상, 도표 스타일을 일괄 조정합니다.
10. AI 슬라이드 가이드 모드는 시간이 있지만 완성도를 높이고 싶을 때 좋다
젠스파크AI의 AI 슬라이드 앱에는 가이드 모드가 있습니다.
가이드 모드를 켜면 슬라이드 제작 전에 여러 단계를 거칩니다.
- 사전 분석.
- 콘텐츠와 근거 수집.
- 스토리 구조 설계.
- 디자인 스타일 결정.
- 검증 및 샘플 확인.
각 단계에서 AI와 상의하면서 방향을 구체화할 수 있습니다.
이미 기획이 명확한 사람은 세부 지시를 정확하게 넣을 수 있습니다.
반대로 아직 구상이 흐릿한 사람도 AI와 대화하면서 생각을 정리할 수 있습니다.
다만 시간이 더 걸립니다.
원문 사례에서는 약 1시간 정도가 소요됐습니다.
급하게 초안을 뽑아야 한다면 슈퍼 에이전트에게 맡기는 편이 낫고, 중요한 발표자료라면 가이드 모드를 활용하는 것이 좋습니다.
11. 스킬 기능: 반복 업무를 나만의 AI 업무 템플릿으로 만드는 방법
젠스파크AI에서 장기적으로 가장 유용할 수 있는 기능은 스킬입니다.
스킬은 자주 쓰는 작업 흐름을 저장해두고, 다음부터 간단한 명령어로 다시 실행할 수 있게 해주는 기능입니다.
예를 들어 매주 산업 리포트를 만들거나, 월간 마케팅 성과 분석 슬라이드를 만들거나, 경쟁사 뉴스 요약 보고서를 작성하는 업무가 있다면 이를 스킬로 만들어둘 수 있습니다.
한 번 잘 만든 프롬프트와 작업 단계를 매번 다시 입력할 필요가 줄어듭니다.
스킬을 만들 때는 기존에 만든 슬라이드나 문서를 참고자료로 첨부하고, 원하는 구현 방식을 설명하면 됩니다.
스킬이 완성된 뒤 저장해두면 이후 선택해서 재사용할 수 있습니다.
다른 사람이 만든 스킬이나 기본 탑재 스킬도 가져와 사용할 수 있습니다.
예를 들어 데이터 분석, 차트 제작, 디자인 최적화, SQL 쿼리 작성 같은 스킬을 활용하면 평소 혼자 하기 어려웠던 업무도 AI 에이전트 방식으로 처리할 수 있습니다.
12. 다른 유튜브나 뉴스에서 잘 이야기하지 않는 가장 중요한 포인트
젠스파크AI의 진짜 가치는 ‘모델 수가 많다’가 아니라, 사용자의 불완전한 지시를 업무 산출물로 바꾸는 과정에서 발생하는 시행착오를 줄여준다는 데 있습니다.
많은 콘텐츠에서는 70개 모델, 150개 툴, 슈퍼 에이전트 같은 기능 자체에 집중합니다.
하지만 실무자 입장에서 더 중요한 것은 “그래서 내 일이 얼마나 덜 귀찮아지는가”입니다.
직장인의 업무는 대부분 중간 산출물이 많습니다.
자료 조사 따로, 표 정리 따로, 그래프 따로, 이미지 따로, PPT 디자인 따로, 최종 검토 따로 진행됩니다.
이 과정에서 시간이 가장 많이 드는 부분은 창의적인 생각이 아니라 도구를 오가며 결과물을 이어 붙이는 작업입니다.
젠스파크AI는 이 연결 비용을 줄이는 데 강점이 있습니다.
즉, 생산성 혁신의 본질은 “AI가 PPT를 예쁘게 만든다”가 아닙니다.
리서치에서 보고서까지 이어지는 업무 흐름의 마찰을 줄이는 것입니다.
또 하나 중요한 포인트는 크레딧 구조입니다.
많은 사용자가 AI 에이전트를 쓸 때 “좋은 결과물이 나오느냐”만 봅니다.
하지만 실제로 오래 쓰려면 “같은 결과물을 더 적은 비용으로 만들 수 있느냐”가 훨씬 중요합니다.
이 관점에서 젠스파크AI는 대충 맡기면 편하지만 비싸고, 잘 설계해서 맡기면 더 저렴하면서 품질도 좋아질 수 있는 구조입니다.
결국 앞으로 AI를 잘 쓰는 사람은 프롬프트를 멋있게 쓰는 사람이 아니라, 업무를 잘게 쪼개고 맥락을 정확히 제공해서 AI의 불필요한 추론 비용을 줄이는 사람이 될 가능성이 큽니다.
13. 젠스파크AI를 추천할 만한 직장인 유형
- 기획자
시장조사, 경쟁사 분석, 사업제안서, 임원 보고용 슬라이드 제작에 활용하기 좋습니다. - 마케터
캠페인 리서치, 광고 이미지, 성과 분석 시트, 콘텐츠 기획안 제작에 적합합니다. - 영업·사업개발 담당자
고객사 분석, 제안서 제작, 산업 동향 정리, 세일즈 자료 제작에 활용할 수 있습니다. - 운영 담당자
반복 보고서, 프로세스 문서, 회의록, 데이터 정리 업무를 줄이는 데 도움이 됩니다. - 컨설턴트·리서처
자료 조사, 구조화, 인사이트 도출, 발표자료 제작까지 한 번에 연결할 수 있습니다. - AI를 공부 중인 직장인
여러 AI 모델과 에이전틱 AI 흐름을 한 플랫폼에서 경험하기 좋습니다.
14. 젠스파크AI를 사용할 때의 현실적인 주의점
젠스파크AI가 완성형에 가까워졌다고 해도, 모든 업무를 무조건 맡기면 되는 것은 아닙니다.
특히 중요한 보고서나 외부 제출 자료라면 사실 검증은 반드시 필요합니다.
AI가 리서치한 내용은 출처와 최신성을 확인해야 합니다.
숫자, 투자금, 시장 규모, 기업 가치 같은 데이터는 원문 링크나 공신력 있는 자료로 재확인하는 것이 좋습니다.
또한 슬라이드 디자인은 훌륭해도 회사 내부의 톤앤매너나 브랜드 가이드와 다를 수 있습니다.
따라서 최종 제출 전에는 사람이 마지막 편집자로 들어가야 합니다.
AI 에이전트는 일을 대신 끝내주는 도구라기보다, 초안 제작과 반복 작업을 크게 줄여주는 실무 파트너로 보는 게 가장 현실적입니다.
15. 실무 활용 전략: 이렇게 쓰면 가장 효율적이다
- 1단계: AI 채팅으로 먼저 리서치한다.
크레딧 소모가 적은 방식으로 기본 정보와 구조를 잡습니다. - 2단계: 결과물의 목적을 명확히 적는다.
발표용인지, 임원 보고용인지, 고객 제안용인지에 따라 결과물 톤이 달라집니다. - 3단계: 상세한 메타프롬프트를 만든다.
대상 독자, 분량, 목차, 핵심 메시지, 시각화 방향을 구체적으로 적습니다. - 4단계: 슈퍼 에이전트나 AI 슬라이드에 실행을 맡긴다.
초안이 아니라 실제 사용 가능한 결과물 수준으로 요청합니다. - 5단계: 수정은 여러 페이지를 묶어서 한다.
한 장씩 수정하기보다 수정사항을 모아 한 번에 지시하는 것이 효율적입니다. - 6단계: 반복 업무는 스킬로 저장한다.
자주 만드는 보고서나 슬라이드 구조는 스킬화해 다음 작업 시간을 줄입니다.
< Summary >
젠스파크AI는 단순한 AI PPT 제작툴이 아니라 리서치, 데이터 분석, 이미지 생성, 문서 작성, 슬라이드 제작까지 연결하는 직장인용 AI 에이전트 플랫폼입니다.
핵심 강점은 70개 이상의 AI 모델과 150개 이상의 툴을 상황에 맞게 배치하는 통합과 오케스트레이션입니다.
슈퍼 에이전트는 계획, 실행, 검토, 재실행 루프를 통해 복잡한 업무를 단계적으로 처리합니다.
AI 시트는 데이터 수집부터 정제, 분석, 차트 생성까지 대화형으로 도와줍니다.
AI 이미지는 여러 이미지 모델과 자동 프롬프트 기능으로 콘텐츠 제작 진입장벽을 낮춥니다.
크레딧을 아끼려면 대충 맡기기보다 사전 리서치와 구체적인 메타프롬프트를 준비하는 것이 좋습니다.
슬라이드 수정은 한 장씩보다 여러 장을 묶어서 요청하는 편이 효율적입니다.
반복 업무는 스킬 기능으로 저장해두면 장기적으로 업무 자동화 효과를 높일 수 있습니다.
결국 젠스파크AI의 핵심 가치는 AI가 답변을 잘하는 데 있는 것이 아니라, 직장인이 제출 가능한 결과물을 더 빠르게 만들 수 있게 해준다는 데 있습니다.
