구글 스프레드시트 AI 기능, 실무에서 정말 쓸모있을까? 현직자의 솔직한 평가
구글 스프레드시트에 탑재된 AI 기능이 실제 업무 생산성을 높여줄 수 있을까요? 테이블 생성부터 수식 작성, 데이터 분석까지, 실무 관점에서 AI 기능의 장단점을 낱낱이 파헤쳐봤습니다.
스프레드시트 AI, 과연 월 29,000원의 가치가 있을까?
최근 구글 워크스페이스에 Gemini AI가 통합되면서, 스프레드시트 작업에도 인공지능을 활용할 수 있게 되었습니다. 하지만 이미 ChatGPT 같은 강력한 AI 도구를 사용하고 있는 상황에서, 스프레드시트 내장 AI가 정말 필요한지 의문을 가지는 분들이 많습니다. 저 역시 처음에는 "그냥 ChatGPT로 수식 만들어서 복사 붙여넣기 하면 되지 않나?"라고 생각했습니다.
하지만 스프레드시트 안에서 직접 AI를 활용할 수 있다는 것은 단순한 복사-붙여넣기와는 다른 차원의 이야기입니다. 마치 요리를 할 때 재료를 다른 방에서 가져오는 것과 바로 옆 선반에서 꺼내는 것의 차이처럼, 작업 흐름이 끊기지 않는다는 점에서 생산성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
오늘은 실제 업무에서 자주 사용하는 스프레드시트 작업들을 AI로 처리해보며, 그 실용성을 냉정하게 평가해보겠습니다.
시작 전 알아둬야 할 것들
이용 조건과 비용
구글 스프레드시트의 AI 기능을 사용하려면 몇 가지 준비가 필요합니다:
- 개인 계정: Google One AI Premium 요금제 가입 필요 (월 29,000원, 첫 달 무료)
- 언어 설정: 아직 한국어 공식 지원이 안 되어 구글 계정 언어를 영어로 변경해야 함
- 설정 경로: Google 계정 → 개인정보 → 언어 설정 → English
이 설정을 완료하면 스프레드시트 우측 상단에 Gemini 버튼이 나타납니다. 한국어 미지원이라는 점은 상당히 아쉬운 부분입니다. 2024년 현재 글로벌 서비스에서 한국어를 빠르게 지원하는 추세를 고려하면, 조만간 개선될 것으로 기대됩니다.
두 가지 AI 활용 방식
스프레드시트 내에서 AI를 사용하는 방법은 크게 두 가지입니다:
- Ask Gemini: 대화형 AI로 질문하고 답변을 받는 방식
- Help me organize: 템플릿 자동 생성에 특화된 기능
이 두 기능을 어떻게 활용하느냐에 따라 생산성이 크게 달라질 수 있습니다.
1. 테이블 구조 자동 생성: 기대와 현실
초보자의 가장 큰 고민
스프레드시트를 처음 사용하는 분들이 가장 어려워하는 부분 중 하나가 "어떤 컬럼을 만들어야 할까?"입니다. 예를 들어 재고 관리 테이블을 만든다고 할 때:
- 제품명, 수량만 있으면 될까?
- 입고일, 출고일도 필요할까?
- 공급업체 정보는?
- 최소 재고 수량 알림 기능은?
이런 고민 없이 처음 만든 테이블은 나중에 "아, 이 정보도 기록해뒀어야 하는데..."라며 구조를 뜯어고치게 되는 경우가 많습니다.
실험 1: 간단한 프롬프트로 테이블 생성
먼저 한국어로 시도해봤습니다:
"스마트폰, 태블릿, 노트북, 스마트워치 등의 IT 제품을 판매하는 회사의 매출 관리 테이블을 생성해줘"
결과는? 언어 미지원 오류. 예상했던 대로 한국어는 작동하지 않았습니다.
영어로 다시 시도:
"Create a sales table that manages all the product sales of IT products such as smartphones, tablets, laptops, and smartwatches"
이번에는 성공했습니다. AI가 생성한 컬럼 구조는 다음과 같았습니다:
| 컬럼명 | 설명 |
|---|---|
| Product ID | 제품 고유 번호 |
| Product Name | 제품명 |
| Category | 제품 카테고리 |
| Quantity | 판매 수량 |
| Unit Price | 단가 |
| Revenue | 매출액 |
| Sales Date | 판매 날짜 |
| Customer Name | 고객명 |
평가: 기본적인 매출 관리에 필요한 컬럼들을 적절히 구성했습니다. 초보자가 "어떤 정보를 기록해야 할까?" 고민할 때 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
실험 2: 구체적인 요구사항 반영하기
실무에서는 단순한 테이블이 아니라 다음과 같은 기능이 필요합니다:
- 특정 셀은 드롭다운 목록으로 선택하게
- 다른 시트에서 데이터를 자동으로 가져오는 수식 적용
- 매출, 비용, 이익을 자동 계산하는 공식 설정
이런 구체적인 요구사항을 프롬프트에 포함시켜 봤습니다:
"Create an IT product sales table with these columns: Product ID, Salesman (use UNIQUE formula from Employee sheet), Product Name (dropdown), Quantity, Unit Price, Revenue (calculated), Cost, Profit (calculated)"
결과는 실망스러웠습니다:
- ✅ 컬럼명은 정확히 반영됨
- ❌ 드롭다운은 생성되지 않음
- ❌ UNIQUE 수식은 무시되고 일반 텍스트로 입력됨
- ❌ 계산 수식 대신 단순 숫자 값만 입력됨
왜 구체적인 프롬프트가 중요한가?
"어차피 제대로 안 되는데 구체적으로 요청할 필요가 있나?"라고 생각할 수 있습니다. 하지만 이것이 중요한 이유는 팀 협업과 유지보수 때문입니다.
실무에서 스프레드시트는 혼자 쓰는 게 아닙니다. 복잡한 수식과 조건부 서식이 적용된 시트를 인수인계받으면:
- 어떤 로직으로 계산되는지 파악하는 데 시간이 오래 걸림
- 수정이 필요할 때 어디를 건드려야 할지 모름
- 실수로 수식을 지워버리면 복구가 어려움
만약 AI가 구체적인 프롬프트를 완벽히 구현할 수 있다면, 그 프롬프트 자체가 시트의 설명서가 됩니다. 새로운 담당자에게 프롬프트만 전달하면 똑같은 시트를 재생성할 수 있고, 수정이 필요하면 프롬프트의 문장만 바꾸면 됩니다.
하지만 현재는 이 수준에 도달하지 못했습니다. 차라리 스프레드시트 내장 템플릿 갤러리에서 비슷한 것을 찾아 수정하는 게 더 빠릅니다.
2. 시트 내용 분석과 요약: 절반의 성공
남이 만든 시트 이해하기
실무에서는 직접 시트를 만드는 것보다 다른 사람이 만든 시트를 파악해서 사용해야 하는 경우가 더 많습니다. 특히 이직이나 부서 이동 후 기존 시스템을 물려받을 때, 수백 개의 행과 복잡한 수식이 얽혀 있는 시트를 보면 막막합니다.
AI에게 시트 분석 요청하기
IT 제품 판매 데이터가 담긴 샘플 시트를 만들고, AI에게 이렇게 물었습니다:
"이 스프레드시트에 대해 요약해주고, 어떤 분석을 추가로 하면 좋을지 추천해줘"
AI의 답변 요약:
- 시트 설명: 회사의 매출 트랜잭션을 추적하는 데이터로, 누가(영업 담당자), 무엇을(제품), 언제(판매일), 얼마에(가격) 팔았는지 기록
- 매출 구조: Revenue(매출), Cost(비용), Profit(이익) 컬럼으로 수익성 파악 가능
추천 분석 방향:
- Sales Trend Analysis: 시간에 따른 매출 추이 분석
- Product Performance: 어떤 제품이 가장 많이 팔리는지
- Salesperson Performance: 영업 담당자별 실적 비교
- Customer Analysis: 고객 구매 패턴 분석
- Customer Segmentation: 고객을 그룹으로 나누어 타겟 마케팅
평가: 시트의 목적과 구조를 정확히 파악했고, 실무에서 실제로 많이 하는 분석 방향을 제시했습니다. 데이터 분석 경험이 적은 사람에게는 "어디서부터 시작해야 할까?"에 대한 좋은 가이드가 될 수 있습니다.
한계: 실제 분석은 못함
하지만 추가로 질문했을 때 한계가 드러났습니다:
"영업 담당자별 성과에 대한 인사이트를 제공해줘"
AI의 답변: "아직 인사이트를 제공할 수 없습니다"
즉, AI는 "이런 분석을 하면 좋겠다"는 제안은 하지만, 실제로 데이터를 분석해서 결과를 보여주지는 못합니다. 마치 맛집 추천은 해주지만 대신 가서 먹어주지는 않는 것과 같습니다.
현업에서는 제안보다 실행이 중요합니다. "A 영업사원이 B 영업사원보다 실적이 20% 높지만, 고객당 평균 구매액은 B가 15% 높음"처럼 구체적인 수치와 해석을 제공해야 진짜 도움이 되는데, 현재는 그 단계까지 가지 못했습니다.
3. 수식 생성: 가장 실용적인 기능
스프레드시트의 가장 큰 허들
스프레드시트를 배우면서 가장 어려운 부분은 "내가 원하는 걸 수식으로 어떻게 표현하지?"입니다. 예를 들어:
- 여러 조건을 동시에 만족하는 데이터만 추출하고 싶을 때
- 다른 시트에서 특정 조건에 맞는 데이터를 자동으로 가져오고 싶을 때
- 텍스트에서 특정 패턴을 찾아 추출하고 싶을 때
이런 경우 QUERY, IMPORTRANGE, REGEXEXTRACT 같은 고급 함수를 알아야 하는데, 이를 배우는 데 시간이 오래 걸립니다.
실전 테스트: YouTube 비디오 ID 추출하기
다음과 같이 다양한 형식의 YouTube 링크가 있다고 가정해봅시다:
https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ
https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ
https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ&list=PLxxx
https://m.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ
모든 링크에서 11자리 비디오 ID(dQw4w9WgXcQ)만 추출하고 싶습니다. 링크 형식이 제각각이라 단순한 수식으로는 불가능합니다.
구체적 프롬프트의 중요성
첫 번째 시도 (모호한 요청):
"Extract video ID from YouTube links"
결과: 제대로 작동하지 않는 수식 생성. 일부 링크에서는 'v=' 문자만 추출하거나 오류 발생.
두 번째 시도 (구체적 요청):
"Extract video ID from YouTube links in column A. Consider various URL formats: youtube.com/watch?v=, youtu.be/, and with additional parameters. The video ID is always 11 characters."
결과: 모든 링크 형식을 고려한 정확한 수식 생성. Insert 버튼으로 바로 셀에 적용 가능.
생성된 수식 예시:
=REGEXEXTRACT(A2,"[?&]v=([^&]+)|youtu\.be/([^?]+)")
왜 이 기능이 유용한가?
- 학습 곡선 단축: REGEXEXTRACT 같은 복잡한 함수를 몰라도 원하는 결과를 얻을 수 있음
- 즉시 적용 가능: 생성된 수식을 바로 시트에 삽입할 수 있어 복사-붙여넣기 과정이 불필요
- 실수 방지: 수식을 직접 타이핑하면서 생기는 오타나 구문 오류를 방지
수식 학습에도 도움
단순히 수식을 만들어주는 것 외에도, AI에게 이렇게 물어볼 수 있습니다:
"텍스트에서 특정 부분을 추출하고 싶을 때 어떤 함수를 사용해야 하나요?"
AI의 답변:
- 초급: LEFT, RIGHT, MID - 위치 기반 추출
- 중급: FIND, LEN - 특정 문자 찾기와 길이 계산
- 고급: REGEXEXTRACT - 정규표현식 패턴 매칭
- 응용: SPLIT, ARRAYFORMULA - 배열 처리
각 함수에 대한 간단한 설명과 사용 예시도 함께 제공됩니다. 마치 개인 튜터가 옆에서 단계별로 가르쳐주는 것과 같습니다.
실무 활용 시나리오:
- 이메일 주소에서 도메인만 추출하기
- 전화번호에서 지역번호 분리하기
- 제품 코드에서 카테고리 정보 추출하기
- URL에서 특정 파라미터 값 가져오기
4. 웹 검색 기능: 가능성은 있으나 제약 많음
시트 안에서 정보 검색하기
스프레드시트에서 외부 정보를 가져와야 할 때가 있습니다. 예를 들어:
- 여러 회사의 최신 주가 정보
- 경쟁사 제품의 시장 가격
- 기술 스택의 최신 버전 정보
기존에는 IMPORTXML이나 IMPORTHTML 같은 함수로 웹 스크래핑을 하거나, 수동으로 검색해서 입력해야 했습니다.
기업 정보 자동 수집 테스트
삼성전자, 네이버, 카카오 등 주요 기업의 정보를 수집해보겠습니다.
첫 번째 시도 (범위 지정):
"Find information about companies in A2:A7 from the web"
결과: 범위 지정은 지원하지 않는다는 오류 메시지. 회사명을 직접 나열해야 함.
두 번째 시도 (회사명 나열):
"Find information about Samsung Electronics, Naver, Kakao from the web"
결과: 하나의 통합된 설명만 제공. 회사별로 분리된 정보가 아님.
세 번째 시도 (구체적 요청):
"Find information about Samsung Electronics, Naver, Kakao. Include: market cap, revenue, operating profit, main products, CEO name. Present in table format."
결과: 성공! 각 회사별로 요청한 정보를 테이블 형태로 정리해서 제공.
| 회사명 | 시가총액 | 매출 | 영업이익 | 주요 제품 | CEO |
|---|---|---|---|---|---|
| 삼성전자 | 약 400조원 | 약 300조원 | 약 40조원 | 스마트폰, 반도체 | 한종희 |
| 네이버 | 약 40조원 | 약 8조원 | 약 1.5조원 | 검색, 쇼핑 | 최수연 |
| 카카오 | 약 25조원 | 약 7조원 | 약 0.5조원 | 메신저, 콘텐츠 | 정신아 |
정보 출처 링크도 함께 제공되어 신뢰성을 확인할 수 있습니다.
노코드 툴 정보 수집
"Find top 10 popular no-code tools for mobile app development from the web. Include: name, category, main features, pros/cons, pricing, CEO, launch date, revenue"
이 요청에도 적절한 정보를 테이블로 정리해서 제공했습니다. 흥미로운 점은 구글이 자사 제품인 AppSheet를 리스트에 포함시키지 않은 것입니다(경쟁사 제품만 나열).
실용성 평가
장점:
- 여러 항목의 정보를 한 번에 수집 가능
- 출처 링크 제공으로 신뢰성 검증 가능
- 시장 조사, 경쟁사 분석 등에 활용 가능
단점:
- 셀 범위를 지정해서 자동 수집 불가능 (각 항목을 수동으로 나열해야 함)
- 실시간 업데이트 안 됨 (한 번 검색한 정보는 고정)
- 정보의 정확성을 항상 검증해야 함 (AI가 잘못된 정보를 가져올 수 있음)
실무 활용 시나리오:
- 경쟁사 제품 가격 비교표 작성
- 투자 대상 기업 기본 정보 수집
- 기술 스택 최신 버전 및 라이선스 정보 확인
- 컨퍼런스 발표자 약력 정리
종합 평가: 월 29,000원의 가치가 있을까?
기능별 실용성 점수
| 기능 | 점수 | 평가 |
|---|---|---|
| 테이블 구조 생성 | ★★☆☆☆ | 기본 구조만 가능, 복잡한 요구사항 반영 안 됨 |
| 시트 내용 분석 | ★★★☆☆ | 요약과 제안은 좋으나 실제 분석 불가 |
| 수식 자동 생성 | ★★★★☆ | 가장 실용적, 구체적 요청 시 정확함 |
| 웹 정보 검색 | ★★★☆☆ | 유용하나 자동화 제약 많음 |
누구에게 추천하는가?
추천 대상:
- 스프레드시트 초보자
- 어떤 컬럼을 만들어야 할지 모를 때 아이디어 얻기
- 복잡한 수식을 배우지 않고도 원하는 결과 얻기
- 데이터 분석 방향 제안받기
- 반복적인 정보 수집 작업이 많은 사람
- 경쟁사 정보, 시장 데이터 등을 주기적으로 업데이트하는 경우
- 단, 자동화보다는 반자동화 수준임을 이해해야 함
비추천 대상:
- 스프레드시트 중급 이상 사용자
- 이미 수식을 능숙하게 다루면 큰 도움이 안 됨
- ChatGPT 등 다른 AI로 수식 만들어서 복사하는 게 더 빠를 수 있음
- 복잡한 시트 시스템을 구축하려는 사람
- 조건부 서식, 데이터 검증, 복잡한 수식 연계 등은 아직 AI가 제대로 구현 못 함
- 직접 만드는 게 더 정확하고 빠름
- 한국어로만 작업하고 싶은 사람
- 모든 프롬프트를 영어로 작성해야 하는 불편함
- 한국어 지원 전까지는 번역 과정이 추가됨
현재 가치 판단
솔직한 평가: 월 29,000원 값어치는 아직 못함
이유:
- 한국어 미지원으로 접근성 낮음
- 핵심 기능인 복잡한 시트 구축은 제대로 안 됨
- 데이터 분석은 제안만 하고 실행은 못 함
- 기존 AI 도구(ChatGPT 등)로 대체 가능한 기능이 많음
하지만 구독을 고려해볼 만한 경우:
- 이미 Google Workspace를 유료로 사용 중이고, 통합 환경의 편의성을 중시하는 경우
- 스프레드시트를 처음 배우는 단계에서 학습 도구로 활용하려는 경우
- 1개월 무료 체험으로 자신의 업무에 맞는지 테스트해보고 싶은 경우
미래 전망: 기대되는 발전 방향
곧 개선될 것으로 예상되는 부분
- 한국어 지원
- 글로벌 서비스의 한국어 지원 속도를 고려하면 2024년 내 지원 가능성 높음
- 한국어 지원 시 사용자 경험이 크게 개선될 것
- 복잡한 시트 구조 구현
- 수식, 조건부 서식, 데이터 검증을 포함한 완전한 시트 생성
- 프롬프트가 곧 시스템 문서가 되어 인수인계와 유지보수가 혁신적으로 개선
- 예: "판매량이 목표의 80% 미만이면 셀을 빨간색으로, 120% 이상이면 파란색으로 표시" 같은 복잡한 요구사항을 한 번에 구현
- 실제 데이터 분석 기능
- 단순 제안을 넘어 실제로 피벗 테이블, 차트, 통계 분석 수행
- "지난 6개월 매출 추이를 제품 카테고리별로 분석하고 차트로 시각화해줘" 같은 요청을 완전히 자동화
- 머신러닝 모델을 활용한 예측 기능 ("다음 분기 매출 예측", "재고 최적화 제안" 등)
게임 체인저가 될 수 있는 시나리오
만약 다음 기능들이 구현된다면, 스프레드시트 AI는 필수 도구가 될 것입니다:
시나리오 1: 완벽한 시스템 재현
"이 시트와 동일한 구조를 새로 만들어줘.
모든 수식, 조건부 서식, 데이터 검증 규칙,
차트 설정까지 포함해서."
이것이 가능하다면 복잡한 시스템의 복제, 백업, 버전 관리가 혁신적으로 쉬워집니다.
시나리오 2: 자동 최적화
"이 시트의 수식을 분석해서
계산 속도를 개선할 수 있는 방법을 제안하고,
자동으로 최적화해줘."
대용량 데이터를 다룰 때 느려지는 시트를 AI가 자동으로 최적화한다면 엄청난 생산성 향상입니다.
시나리오 3: 지능형 데이터 정제
"이 데이터에서 이상치를 찾아내고,
누락된 값을 패턴 분석으로 채워 넣고,
중복 데이터를 정리해줘."
데이터 전처리에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있습니다.
핵심 정리
• 현재 상태: 스프레드시트 초보자에게는 유용하지만, 중급 이상 사용자에게는 월 29,000원의 가치를 제공하지 못함
• 가장 유용한 기능: 수식 자동 생성. 구체적으로 요청하면 복잡한 함수도 정확하게 만들어줌
• 가장 아쉬운 점: 한국어 미지원, 복잡한 시트 구조 구현 불가, 데이터 분석은 제안만 하고 실행은 못함
• 추천 전략: 1개월 무료 체험으로 자신의 업무 패턴에 맞는지 테스트 후 결정. 특히 수식 생성 기능이 자주 필요한지 확인
• 미래 전망: 한국어 지원, 복잡한 시스템 구현, 실제 데이터 분석 기능이 추가되면 필수 도구로 자리잡을 가능성 높음
스프레드시트 AI는 아직 성장 중인 기술입니다. 현재는 보조 도구 수준이지만, 빠르게 발전하고 있어 몇 개월 후에는 완전히 다른 평가를 받을 수 있습니다. 무료 체험 기간을 활용해 직접 경험해보고, 자신의 업무 스타일에 맞는지 판단하는 것이 가장 현명한 접근법입니다.