acrylic을 시작한 이유

AI에게 초안을 받아 문서에 옮긴 뒤, 서식을 맞추고 내용을 확인합니다. 참고할 파일이 여러 개라면 창을 오가며 수치를 비교하고 바뀐 내용을 직접 반영합니다. AI의 답변은 좋아졌지만, 문서를 완성하려면 여전히 사람이 손봐야 할 부분이 많습니다.

코딩에서는 다른 변화가 일어나고 있습니다. 개발자가 수정할 내용을 설명하면 AI가 관련 파일을 찾고, 코드를 고치고, 테스트를 실행합니다. 개발자는 그 변경 사항을 검토합니다. AI에게 답을 구하는 데서 나아가 실제 작업을 맡기기 시작한 것입니다.

문서 작업에서도 이렇게 할 수는 없을까요? 보고서나 스프레드시트, 발표 자료를 직접 다루는 일을 AI에게 맡길 수 있다면 어떨까요?

우리는 그 차이가 개별 기능보다 작업 환경에서 비롯된다고 생각했습니다. AI가 문서의 구조를 이해하고, 필요한 부분을 직접 수정하고, 사람이 그 결과를 검토할 수 있는 환경이 필요했습니다. acrylic은 이 생각에서 시작했습니다.

AI가 문서를 직접 다루려면

문서를 수정하는 일은 텍스트를 만드는 것보다 복잡합니다. 보고서에는 문단과 표, 스타일, 머리글과 각주가 있습니다. 스프레드시트에서는 수식이 여러 셀의 값을 연결합니다. 발표 자료에서는 글과 이미지, 도형을 어디에 어떤 순서로 배치하느냐에 따라 전달되는 내용이 달라집니다. 내용을 고치더라도 이런 구조는 유지해야 합니다.

분기 실적이 바뀌는 상황을 생각해 보면 알 수 있습니다. 스프레드시트의 숫자만 고치는 것으로 끝나지 않습니다. 보고서의 표와 본문, 결론도 확인해야 하고, 같은 수치를 쓴 발표 자료가 있다면 그 파일도 수정해야 합니다. 숫자를 바로잡는 과정에서 수식이 깨질 수 있고, 내용은 맞더라도 서식이나 배치가 흐트러질 수 있습니다.

그래서 AI가 파일을 텍스트로 읽는 것만으로는 부족합니다. 문서의 각 요소가 어디에 있고 어떻게 연결되는지 이해한 뒤, 필요한 부분만 바꾸고 나머지는 유지해야 합니다. 수정한 파일은 다시 열고 계속 편집할 수 있어야 합니다.

이런 편집을 가능하게 하려고 우리는 문서를 읽고 저장하는 엔진부터 직접 수정하는 편집기까지 함께 만들고 있습니다.

중요한 문서일수록 AI에 맡기기 어렵습니다

문서 작업에 AI를 활용하기 어려운 데에는 기술 외에도 이유가 있습니다. AI의 도움이 필요한 문서일수록 외부에 보내기 어려운 정보가 담긴 경우가 많습니다.

계약서에는 고객 정보와 거래 조건이, 재무 보고서에는 아직 공개하지 않은 수치가 있습니다. 인사 문서에는 개인정보가 있고, 내부 회의 자료에는 확정되지 않은 계획이 들어 있습니다. 이런 문서는 읽고 검토하는 데 시간이 많이 듭니다. 비슷한 형식이 반복되고 비교할 내용도 많아 AI의 도움을 받으면 시간을 줄일 수 있는 작업입니다.

그런데 막상 AI를 쓰려고 하면 다른 고민부터 생깁니다. 이 파일을 외부 서비스에 올려도 될까요? 입력한 내용은 어디에서 처리될까요? 회사의 보안 정책에 어긋나지는 않을까요?

민감한 문서일수록 AI가 주는 편리함보다 파일을 외부로 보내는 부담이 커집니다. 공개해도 되는 자료에는 AI를 쓰면서, 정작 중요하고 시간이 많이 드는 작업에는 쓰지 못하게 됩니다.

우리는 보안을 나중에 덧붙일 기업용 기능으로 보지 않습니다. AI를 실제 문서 작업에 활용하려면 제품을 처음 설계할 때부터 함께 고민해야 합니다.

문서 편집과 데이터 처리 환경을 함께 고민하는 이유

AI가 문서를 정확하게 수정하더라도 중요한 파일을 맡길 수 없다면 실제 업무에 쓰기 어렵습니다. 반대로 데이터를 PC 안에서 처리하더라도 AI가 문서를 직접 수정하지 못하면, 사용자가 답변을 문서에 옮기고 서식을 맞춰야 합니다. 두 가지가 함께 해결되어야 문서 작업이 달라질 수 있습니다.

이 때문에 우리는 문서 편집기와 AI가 실행되는 환경을 함께 만들고 있습니다. acrylic에서는 HWPX, DOCX, XLSX, PPTX 파일을 열고 하던 작업을 이어갈 수 있습니다. AI 에이전트는 요청에 필요한 파일을 확인하고 내용을 비교한 뒤, 문서에 변경 사항을 적용합니다.

예를 들어 “이 스프레드시트에서 달라진 수치를 확인하고 분기 보고서에 반영해줘”라고 요청할 수 있습니다. acrylic은 두 파일을 비교해 보고서에서 수정할 표와 문장을 찾고, 바뀐 내용을 반영합니다.

수정한 내용은 원래 파일 형식으로 저장됩니다. 사용자는 같은 편집기에서 변경 사항을 확인하고 작업을 이어갈 수 있습니다. AI에게 작업을 맡겨도 최종 판단은 사용자가 합니다.

AI가 어디에서 실행될지도 선택할 수 있어야 합니다

모든 문서를 같은 방식으로 처리할 필요는 없습니다. 복잡한 추론이나 높은 성능이 필요한 작업에는 클라우드 AI가 적합할 수 있습니다. 개인정보나 내부 정보가 담긴 문서라면 파일과 요청을 PC 밖으로 보내지 않는 것이 더 중요할 수 있습니다.

acrylic에서는 클라우드 AI를 바로 이용하고, 컴퓨터 사양이 맞으면 로컬 모델도 선택할 수 있도록 만들고 있습니다. 로컬 모드에서는 문서와 요청을 외부 AI 서비스로 보내지 않고 사용자의 컴퓨터에서 처리합니다.

로컬 AI가 언제나 더 낫다는 뜻은 아닙니다. 사용할 수 있는 모델과 성능은 컴퓨터 환경에 따라 달라지고, 복잡한 작업에서는 클라우드 모델이 더 적합할 수 있습니다. 그래서 작업에 맞는 방식을 선택할 수 있어야 합니다.

외부 서비스에서 처리해도 되는 자료는 클라우드 AI에 맡기고, 민감한 문서는 PC에서 다룰 수 있어야 합니다. 별도의 보안 요구사항이 있는 조직이라면 직접 관리하는 환경에서 AI를 실행할 수 있어야 합니다. 사용자가 데이터 처리 환경을 결정할 수 있어야 중요한 업무에도 AI를 활용할 수 있다고 생각합니다.

기존 파일을 그대로 쓸 수 있어야 합니다

업무의 결과는 보고서나 스프레드시트, 발표 자료 같은 파일로 남는 경우가 많습니다. 조사와 분석은 보고서에, 수치는 스프레드시트에 정리됩니다. 새로운 계획은 발표 자료가 되고, 조직의 결정은 계약서나 정책 문서, 내부 자료에 기록됩니다.

조직마다 문서 형식과 일하는 방식은 다르지만, 필요한 것은 비슷합니다. 기존 파일을 계속 쓰고 다른 사람에게 전달할 수 있어야 합니다. AI가 수정한 뒤에도 원래 프로그램에서 열고 편집할 수 있어야 합니다.

새 AI 도구를 쓰기 위해 쌓아 둔 문서를 다른 형식으로 바꾸거나 작업 방식을 새로 배워야 한다면 오히려 일이 늘어납니다. 그래서 우리는 사람들이 이미 사용하는 파일에서 시작합니다.

DOCX 보고서, XLSX 스프레드시트, PPTX 발표 자료, HWPX 문서를 한 작업 공간에서 열고 수정할 수 있도록 만들고 있습니다. AI는 파일 형식마다 다른 구조를 이해하고, 수정한 뒤에도 계속 쓸 수 있는 파일로 저장해야 합니다.

우리가 만들고 싶은 것은 기존 파일로 하던 일을 이어가면서, AI의 도움을 받아 수작업을 줄일 수 있는 환경입니다.

문서 작업도 AI에게 맡길 수 있을까요

코드를 작성하는 일과 문서를 다루는 일에는 차이가 있습니다. 코드에는 정해진 문법이 있고, 테스트로 결과를 확인할 수 있습니다. 문서는 목적과 형식이 다양합니다. 같은 보고서라도 조직마다 작성 방식이 다르고, 내용이 맞아도 문체나 표의 구성이 적절하지 않으면 그대로 쓸 수 없습니다. 코딩 에이전트의 방식을 문서 작업에 적용하려면 이런 차이를 고려해야 합니다.

그래도 코딩에서 참고할 만한 변화는 분명합니다. 사용자가 원하는 결과를 설명하면 AI가 필요한 파일을 찾고 작업을 수행합니다. 사용자는 변경 사항을 검토하고 중요한 판단에 집중합니다. 문서 작업에서도 이런 방식이 가능하다고 생각합니다.

AI에게 문서 작성 방법을 묻는 데서 나아가 실제 파일을 수정하는 일까지 맡길 수 있어야 합니다. 새 문서를 만들고, 기존 파일을 이어서 수정하고, 여러 자료를 비교한 뒤, 결과를 계속 편집할 수 있는 파일로 저장하는 일입니다.

우리는 AI가 실제 문서 작업을 수행하고 사람이 결과를 검토하는 이런 환경을 ‘Agentic Office Suite’라고 부릅니다.

우리가 만들고 싶은 변화

acrylic은 아직 개발 중입니다. 여러 문서 형식을 더 정확하게 읽고 저장해야 하고, 내용이 서로 연결된 파일도 안정적으로 다룰 수 있어야 합니다. AI의 수정으로 내용에 오류가 생기거나 문서 구조가 손상되지 않도록, 결과를 검토하는 방법도 계속 개선해야 합니다.

로컬 모델은 성능과 처리 속도를 개선하고, 어느 정도의 컴퓨터 사양에서 원활하게 쓸 수 있는지도 확인해야 합니다. 해결할 일이 많지만, 우리가 만들고 싶은 변화는 분명합니다.

AI가 실제 문서를 수정하고, 사용자는 결과를 검토하며 작업을 이어갈 수 있어야 합니다. 민감한 자료도 정보의 성격에 맞는 환경에서 AI와 함께 다룰 수 있어야 합니다.

AI 에이전트가 코딩하는 방식을 바꾸고 있듯, 문서로 일하는 방식도 바꿀 수 있다고 믿습니다. 우리가 acrylic을 시작한 이유입니다.