무엇을 비교했나
리뷰는 GPT-5.6의 '워크'와 클로드 페이블5의 '코워크'에 동일한 과제를 던졌다. 유튜브 채널 데이터를 실시간으로 끌어와 새로고침할 때마다 갱신되는 대시보드를 만들라는 것이었다. 두 도구 모두 최근 업무용 협업 공간을 열었고(클로드는 데스크톱의 코워크를 웹으로, GPT는 코덱스를 앱으로 병합), 같은 조건에서 완성도와 토큰 소모를 비교했다.
토큰 소모는 비슷했다(클로드 약 5%, GPT 약 8% 수준). 그래서 승부는 소모량이 아니라 접근 방식과 결과의 성격에서 갈렸다.
두 도구의 성격은 어떻게 갈렸나
클로드는 수단과 방법을 가리지 않고 원하는 것을 빠르게 가져다줬다. 유튜브 접근을 위해 API 키를 채팅에 그대로 넣게 하고(보안상 위험을 감수한 채) HTML 라이브 아티팩트로 즉시 대시보드를 완성했다. 급한 보고서나 회의 자료처럼 결과를 빨리 받아야 하는 상황에 어울린다는 평이다.
GPT는 오래 생각하고 안전하게 갔다. OAuth로 인증하고, 시작 전에 디자인 시안 세 개를 서브에이전트로 먼저 뽑았으며, API 키를 위험 값으로 인식해 비밀값으로 처리했다. 게다가 새로 나온 '사이트' 기능으로 프런트엔드에 그치지 않고 실제 배포 가능한 서비스(도메인 연결·환경 변수 포함)까지 만들었다. 러버블 같은 배포 도구가 챗봇 안으로 들어온 셈이다.
진짜 변화는 무엇인가 — 하네스의 흡수
가장 눈여겨볼 대목은 결과물이 아니라 구조 변화다. GPT의 '워크'에는 서브에이전트가 안에 들어가 있어, 사용자가 서브에이전트라는 개념을 알 필요조차 없다. 시작하자마자 디자인 시안을 병렬로 뽑는 장면이 그 예다.
그동안 우리는 스킬과 서브에이전트를 직접 엮어 하네스를 짜야 했다. 그 부분이 도구 안으로 녹아 들어간 것이다. '하네스가 필요 없어진다, LLM이 하네스까지 흡수한다'는 관측이 실제 제품에서 나타나기 시작한 장면이라 할 수 있다.
AX 관점에서 왜 중요한가
기업 AX 교육의 가장 큰 벽은 워크플로 설계가 아니라 '도구를 쓸 줄 아느냐'다. 아무리 워크플로를 바꿔야 한다고 말해도, 도구를 다룰 줄 모르면 변화는 일어나지 않는다. 그런데 클로드 코드나 코덱스 같은 CLI는 실무자에게 부담스럽다. 서브에이전트·스킬을 함께 가르쳐야 하기 때문이다.
반면 하네스가 안으로 흡수된 '워크' 같은 형태는 실무자에게 바로 추천하고 가르칠 수 있다. 리뷰어가 교육 용이성을 이유로 GPT 쪽에 살짝 손을 들어준 것도 이 맥락이다. 결론은 승패가 아니라 용도 분담이다. 급한 보고서는 빠른 클로드, 신중한 큰 프로젝트는 안전한 GPT처럼, 각 도구의 성격에 맞춰 나눠 쓰는 단계로 넘어가고 있다.