스카이워크 AI 에이전트로 데이터 분석과 PPT 자동 생성하기

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개요

데이터를 찾고, 그래프를 그리고, 고퀄리티 PPT를 5분 만에 완성하는 AI 에이전트 ‘스카이워크(Skywork)’가 테크 업계에서 화제입니다. 단순한 문서 작성 도구를 넘어 복잡한 데이터 리서치부터 시각 자료 생성, 심지어 팟캐스트와 영상 제작까지 한 번에 처리하는 통합 AI 플랫폼입니다. 이 영상은 HBM 시장 분석, 엔비디아 재무 분석 같은 전문적인 주제로 실제 테스트를 진행하며 스카이워크의 딥 리서치 능력과 출처 검증 시스템을 검증합니다.

이 영상은 안될공학(Error) 채널이 제작한 콘텐츠로, 최신 AI 기술과 반도체 산업 동향을 다루는 전문 테크 채널입니다. 2025년 6월 19일부터 한국어를 공식 지원하기 시작한 스카이워크의 실무 활용 가능성을 심층 분석합니다.

핵심 내용

스카이워크의 5가지 통합 콘텐츠 생성 기능

스카이워크는 하나의 명령으로 문서, 슬라이드, 표, 웹페이지, 팟캐스트를 동시에 생성합니다. 영상에서는 “2025년 HBM 시장 경쟁 구도 분석”이라는 전문 주제로 테스트를 진행했는데, 프롬프트 입력 후 AI가 자동으로 보고서 제목, 언어, 작성 분량, 기술적 강조점(HBM3, HBM3e 등)을 제안하며 할 일 목록을 정리합니다.

실제로 생성 과정에서는 MCP(Model Context Protocol) 도구를 통해 어떤 웹 검색을 했는지, 어떤 기사를 참고했는지 실시간으로 시각화됩니다. 이는 단순히 결과만 제공하는 기존 AI와 달리, 조사하는 과정 자체를 투명하게 보여주어 사용자가 AI의 작업 흐름을 이해하고 필요시 개입할 수 있게 합니다.

완성된 보고서는 HBM의 기본 개념부터 글로벌 시장 규모, 점유율 예측까지 포함하며, 특히 주목할 점은 단순히 텍스트만 나열하는 것이 아니라 데이터 기반 그래프를 직접 생성한다는 것입니다. 예를 들어 시장 규모 추이를 꺾은선 그래프로, 점유율을 파이 차트로 인터랙티브하게 표현하며, 각 데이터 포인트마다 출처를 태그로 연결해 클릭 한 번으로 원본 기사를 확인할 수 있습니다.

경쟁사 대비 차별화된 딥 리서치 기능

OpenAI의 Deep Research나 Gemini의 딥 리서치도 수준 높은 보고서를 생성하지만, 대체로 긴 텍스트 위주로 구성되어 읽기 어렵다는 단점이 있습니다. 스카이워크는 이 문제를 레이아웃 최적화와 시각 자료 통합으로 해결했습니다.

영상에서 생성된 보고서를 보면 거의 100%에 가까운 보고서에 데이터 차트가 포함되어 있으며, 텍스트와 시각 자료가 조화롭게 배치되어 전체적인 가독성과 전달력이 월등히 높습니다. 특히 각 데이터의 출처를 번호 태그([1], [2] 등)로 명시하고, 클릭 시 즉시 원본 링크로 이동할 수 있어 신뢰성과 추적 가능성을 확보했습니다.

예를 들어 HBM3e 기술 로드맵을 설명할 때, 단순히 “2025년 HBM3e 출시 예정”이라고 쓰는 대신, 삼성/SK하이닉스/마이크론의 구체적인 출시 일정을 타임라인 차트로 시각화하고, 각 정보의 출처(테크 미디어 기사, 기업 공식 발표 등)를 태그로 연결합니다.

보고서에서 슬라이드로 즉시 변환

보고서 작성 후 “슬라이드로 변환” 버튼을 누르면 핵심 내용이 자동으로 PPT 형식으로 재구성됩니다. 영상에서 생성된 슬라이드를 보면 단순히 텍스트를 복사-붙여넣기한 수준이 아니라, 전문 디자이너가 만든 것처럼 깔끔한 레이아웃을 자랑합니다.

구체적으로:

  • 일관된 컬러 스킴: 과도하게 화려하지 않고, 3-4가지 색상으로 통일된 시각 identity 유지
  • 적절한 아이콘 배치: HBM3 설명 시 메모리 칩 아이콘, 시장 점유율 설명 시 글로벌 아이콘 자동 삽입
  • 다양한 그래프 타입: 막대 그래프, 꺾은선 그래프, 파이 차트, 타임라인 등 내용에 맞는 시각화 자동 선택
  • 인터랙티브 요소: 그래프에 마우스를 올리면 구체적인 수치 표시

영상 제작자는 “제가 만들어도 이렇게 깔끔하게 못 만들 것 같다”고 평가할 정도로 슬라이드의 완성도가 높으며, 팀 내부 공유나 발표 초안으로 바로 사용 가능한 수준입니다.

편집 및 내보내기 유연성

AI가 생성한 슬라이드는 바로 사용할 수도 있지만, 실무에서는 수정이 필요한 경우가 많습니다. 스카이워크는 이를 위해 내장 에디터를 제공합니다. “편집” 버튼을 누르면 PowerPoint처럼 텍스트, 이미지, 그래프를 직접 수정할 수 있으며, 전체 화면 재생 모드로 즉시 프레젠테이션을 시뮬레이션할 수 있습니다.

완성된 콘텐츠는 다양한 포맷으로 내보낼 수 있습니다:

  • PPTX: Microsoft PowerPoint 호환
  • PDF: 인쇄 및 공유용
  • Google Slides: 구글 워크스페이스 통합
  • HTML: 웹 임베딩용

이러한 유연성은 기존 AI 도구들이 자체 플랫폼에만 의존하는 한계를 극복하고, 실제 업무 환경에 즉시 통합 가능하게 합니다.

개인 지식 베이스 통합 기능

스카이워크의 가장 강력한 기능 중 하나는 지식 창고(Knowledge Base) 입니다. 사용자가 PDF, 문서, 웹사이트, 텍스트를 업로드하면 AI가 이를 학습하여 해당 자료에 기반한 콘텐츠를 생성합니다.

영상에서는 다음 자료들을 업로드했습니다:

  • Stanford AI Index Report (400페이지 이상)
  • Goldman Sachs 테크 버블 리포트
  • 온디바이스 AI 모델 논문
  • McKinsey State of AI 보고서

이렇게 업로드한 후 “온디바이스 AI 사업 전략 메모를 작성해 줘”라고 요청하면, AI가 웹 검색이 아닌 업로드된 자료만을 기반으로 분석을 수행합니다. 이는 아직 공개되지 않은 내부 리포트나 특정 논문을 활용해야 하는 전문가들에게 매우 유용합니다.

생성된 메모는 마인드맵 형식으로도 시각화되어 전체 구조를 한눈에 파악할 수 있으며, 각 섹션별로 출처가 명시되어 어떤 문서의 어느 부분을 참고했는지 추적 가능합니다.

금융 분석: 엔비디아 DCF 평가

더 전문적인 테스트로 “엔비디아 2024-2025년 재무 데이터 기반 DCF 평가 분석”을 요청했습니다. DCF(Discounted Cash Flow)는 기업의 미래 현금 흐름을 예측하고 현재 가치로 환산하는 복잡한 재무 모델링 기법입니다.

스카이워크는 다음 과정을 자동으로 수행했습니다:

  1. 최신 재무 데이터 수집: MCP를 통해 엔비디아의 2024-2025년 매출, 영업이익, 현금흐름 데이터 수집
  2. DCF 방법론 설명: 할인율(WACC) 계산, 성장률 가정, 터미널 밸류 계산 등 전문 용어 설명
  3. 단계별 계산 과정 표시: 각 연도별 현금 흐름 예측, 할인 계산, 최종 기업 가치 도출 과정을 표로 정리
  4. 민감도 분석: 할인율과 성장률 변화에 따른 주당 가치 변동 시뮬레이션

최종 결과로 “주당 적정 가치 $XXX”와 함께 민감도 테이블을 제공하며, 각 가정의 출처(Bloomberg, 기업 공시 등)를 명시합니다. 영상 제작자는 “전문가가 했다고 해도 믿을 정도의 수준”이라고 평가했습니다.

물론 AI가 제시한 수치를 그대로 믿고 투자하는 것은 위험하지만, 재무 분석의 기본 틀을 만들고 데이터를 정리하는 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다.

MCP 기반 멀티모달 콘텐츠 생성

스카이워크의 범용 에이전트는 Anthropic이 개발한 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 웹 검색, 이미지 생성, 음성 생성, 비디오 생성 등 10가지 이상의 모듈을 조합합니다.

영상에서 “에이전트 AI의 미래를 주제로 30초짜리 홍보 영상을 만들어 줘”라고 무책임하게 요청했을 때, AI는 다음 과정을 거쳤습니다:

  1. 주제에 맞는 이미지 여러 장 생성 (AI의 미래, 데이터 흐름 등 시각화)
  2. 이미지를 기반으로 5초짜리 영상 클립 여러 개 생성
  3. 클립들을 하나의 30초 홍보 영상으로 편집
  4. 배경 음악과 나레이션 추가

완성된 영상은 링크로 제공되며, 단순히 슬라이드를 넘기는 수준이 아니라 이미지 간 전환 효과와 배경음이 포함된 완성도 높은 결과물입니다. 이는 단일 기능이 아닌 오케스트레이션된 협업을 보여주는 사례로, MCP의 확장성을 입증합니다.

범용 에이전트의 창의적 활용: 팟캐스트 생성

문서와 슬라이드뿐 아니라 범용 에이전트는 팟캐스트 대본 생성 및 음성 변환도 지원합니다. 영상에서 “뉴럴링크가 상용화된 2035년 서울의 아침 풍경”이라는 SF적인 주제로 요청했을 때, AI는:

  • 2035년 서울의 기술 트렌드 리서치 (뉴럴링크, 뇌-컴퓨터 인터페이스 관련 최신 정보)
  • 상상력을 자극하는 시나리오 작성 (출근길에 뇌파로 이메일 확인하는 장면 등)
  • 두 명의 진행자가 대화하는 형식의 팟캐스트 대본 생성
  • 자연스러운 음성으로 변환 (남성/여성 목소리 구분)

완성된 팟캐스트는 실제 라디오 방송처럼 자연스러운 억양과 호흡을 가지며, 이동 중이나 다른 일을 하면서도 정보를 즐길 수 있는 형식입니다. 웹툰 시나리오, 기술 홍보 클립, 교육용 오디오 콘텐츠 제작에 활용 가능합니다.

실전 가이드

스카이워크를 실무에 도입하려면 다음 단계를 따라 시작할 수 있습니다.

1단계: 프로젝트 유형 선택 (소요 시간: 1분)

스카이워크 홈페이지(skywork.ai)에 접속하여 문서, 슬라이드, 범용, 분석 중 하나를 선택합니다. 처음 시작한다면 “문서”부터 시작하는 것을 추천합니다. 간단한 주제(예: “2025년 AI 트렌드 요약”)로 테스트하며 AI가 어떻게 작동하는지 파악하세요.

2단계: 구체적인 프롬프트 작성 (소요 시간: 2-3분)

막연하게 “AI에 대해 써 줘”가 아니라, 다음 요소를 포함하세요:

  • 명확한 주제: “2025년 생성형 AI 시장 전망”
  • 포함할 내용: “주요 기업(OpenAI, Anthropic, Google) 비교, 시장 규모 예측, 기술 트렌드”
  • 형식 요구사항: “그래프 포함, 출처 명시, 한국어”

프롬프트 입력 후 AI가 제안하는 보충 정보(언어, 분량, 강조점)를 검토하고 필요시 수정합니다.

3단계: 생성 과정 모니터링 및 개입 (소요 시간: 3-5분)

AI가 작업하는 동안 오른쪽 패널에서 어떤 웹사이트를 검색하고 있는지, 어떤 데이터를 수집하는지 실시간으로 확인합니다. 만약 잘못된 방향으로 가고 있다면 “중지” 버튼을 눌러 프롬프트를 수정할 수 있습니다.

특히 출처 태그를 클릭하여 AI가 참고한 자료가 신뢰할 만한지 확인하세요. 만약 부적절한 출처(블로그, 개인 의견 등)를 사용했다면 “공식 리포트나 뉴스 기사만 사용해 줘”라고 추가 지시합니다.

4단계: 결과물 검토 및 편집 (소요 시간: 5-10분)

생성된 문서를 처음부터 끝까지 읽으며 다음을 확인합니다:

  • 사실 관계 정확성: 특히 통계 수치, 기업명, 날짜 등
  • 논리적 흐름: 섹션 간 연결이 자연스러운지
  • 시각 자료 적절성: 그래프가 내용을 잘 뒷받침하는지

편집이 필요하면 “편집” 버튼을 눌러 텍스트, 그래프, 이미지를 직접 수정합니다. PowerPoint와 유사한 UI로 쉽게 조작 가능합니다.

5단계: 포맷 변환 및 공유 (소요 시간: 1분)

최종 검토 후 “내보내기” 버튼에서 필요한 포맷(PPTX, PDF, Google Slides)을 선택합니다. 팀과 공유해야 한다면 Google Slides를 선택하여 실시간 협업이 가능하도록 설정하세요.

고급 활용: 지식 창고 구축

반복적으로 특정 도메인(예: 반도체 산업)에 대한 콘텐츠를 만든다면, 관련 논문, 리포트, 기사를 “지식 창고”에 미리 업로드해 두세요. 이후 생성되는 모든 콘텐츠가 해당 자료를 우선 참고하게 되어 전문성과 일관성이 향상됩니다.

예를 들어 반도체 애널리스트라면:

  • SEMI 산업 리포트
  • 주요 기업(삼성, TSMC, 인텔) 공시 자료
  • Gartner, IDC 시장 분석 보고서

를 업로드하고, “2026년 파운드리 시장 전망”을 요청하면 공개 웹 검색이 아닌 신뢰할 수 있는 내부 자료 기반으로 분석이 수행됩니다.

비판적 검토

스카이워크는 데이터 리서치와 시각화, 출처 검증 측면에서 OpenAI Deep Research나 Gemini Deep Research보다 실용적인 강점을 보여줍니다. 특히 레이아웃 최적화와 그래프 자동 생성 기능은 보고서나 발표 자료를 빠르게 만들어야 하는 실무자에게 즉각적인 가치를 제공합니다.

다만 영상에서 다루지 않은 몇 가지 한계점을 고려해야 합니다:

1. 데이터 최신성 한계

AI가 MCP를 통해 웹 검색을 하지만, 실시간 데이터가 아닌 경우 수 주~수 개월 이전 정보를 참고할 수 있습니다. 특히 빠르게 변하는 주식 시장이나 기술 트렌드를 다룰 때는 생성된 데이터의 날짜를 반드시 확인하고, 최신 공식 발표나 뉴스와 교차 검증해야 합니다.

2. 전문 지식의 깊이

HBM이나 DCF 같은 전문 주제를 다루지만, AI가 생성한 내용은 “개괄적 수준”에 머무를 수 있습니다. 예를 들어 DCF 평가에서 WACC 계산에 사용된 베타 값이나 무위험 이자율의 근거가 명확하지 않다면, 해당 부분은 전문가가 직접 검토하고 수정해야 합니다.

영상 제작자도 “AI가 제시한 수치를 그대로 믿고 투자하는 것은 위험하다”고 경고했습니다. 즉, 스카이워크는 초안 작성과 데이터 정리 도구로는 탁월하지만, 최종 의사결정 전에는 반드시 사람의 검증이 필요합니다.

3. 한국어 지원의 완성도

2025년 6월 19일부터 한국어를 지원하기 시작했지만, 일부 전문 용어나 문장 구조에서 어색한 표현이 나올 수 있습니다. 특히 금융, 법률, 의학 같은 고도로 전문화된 분야에서는 번역 품질을 세밀하게 검토해야 합니다.

4. 가격 및 접근성

영상에서는 가격 정책을 언급하지 않았지만, 이런 고급 기능을 제공하는 AI 도구는 보통 유료 구독 모델을 채택합니다. 개인 사용자나 소규모 팀이 도입할 때는 비용 대비 효과를 신중히 평가해야 합니다. 무료 체험 기간을 활용하여 실제 업무에 적용 가능한지 테스트하는 것이 바람직합니다.

5. 향후 발전 방향

AI 도구 시장은 빠르게 발전하고 있습니다. 2025년 후반~2026년에는 OpenAI, Google, Microsoft 등 주요 기업들도 유사한 기능을 추가할 가능성이 높습니다. 따라서 특정 플랫폼에 과도하게 의존하기보다는, 워크플로 자체를 유연하게 설계하여 다른 도구로 쉽게 전환할 수 있도록 준비해야 합니다.

예를 들어 생성된 콘텐츠를 항상 PPTX나 PDF로 내보내 로컬에 백업하고, 중요한 데이터는 별도로 정리하여 플랫폼 종속성을 최소화하세요.

핵심 요점

영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:

1. 출처 검증 시스템이 핵심 차별점이다 – 스카이워크는 생성된 모든 데이터와 주장에 출처 태그를 붙여, 클릭 한 번으로 원본 기사나 리포트를 확인할 수 있습니다. 이는 AI가 만든 콘텐츠의 신뢰성을 크게 높이며, 보고서를 받은 상사나 동료가 “이 수치 출처가 뭐야?”라고 물을 때 즉시 답할 수 있게 합니다. 실무에서 가장 중요한 것은 “그럴듯한 내용”이 아니라 “검증 가능한 내용”이기 때문에, 이 기능은 업무용 AI 도구의 필수 요소입니다.

2. 그래프 자동 생성으로 수 시간을 절약할 수 있다 – HBM 시장 분석에서 AI가 시장 규모 추이, 점유율, 기술 로드맵 등을 자동으로 그래프화했습니다. 기존에는 데이터를 수집하고, 엑셀에 입력하고, 차트를 만들고, PowerPoint에 붙여넣는 과정이 2-3시간 걸렸지만, 스카이워크는 이를 5분으로 단축합니다. 특히 여러 개의 그래프가 필요한 분기별 보고서나 투자 제안서 작성 시 생산성 향상이 극대화됩니다.

3. 지식 창고로 전문 AI 비서를 만들 수 있다 – 400페이지 이상의 Stanford AI Index Report나 McKinsey 보고서를 업로드하고, “온디바이스 AI 사업 전략”을 요청하면 웹 검색이 아닌 해당 자료만을 기반으로 분석합니다. 이는 아직 공개되지 않은 내부 데이터나 특정 논문을 활용해야 하는 연구자, 애널리스트, 컨설턴트에게 매우 유용합니다. 반복적으로 특정 도메인에 대한 콘텐츠를 만든다면, 핵심 자료 10-20개를 미리 업로드하여 AI를 “해당 분야 전문가”로 특화시킬 수 있습니다.

4. MCP 기반 확장성으로 문서를 넘어 영상까지 생성한다 – 단순히 글만 쓰는 도구가 아니라, 이미지 생성 → 영상 클립 제작 → 배경음 추가 → 30초 홍보 영상 완성까지 하나의 프롬프트로 처리합니다. 이는 Anthropic의 MCP 프로토콜을 활용하여 여러 AI 모듈을 오케스트레이션한 결과입니다. 향후 더 많은 MCP 도구가 추가되면 (예: 3D 모델링, 코드 생성) 스카이워크의 활용 범위는 더욱 넓어질 것입니다.

5. 초안 작성 도구로 활용하되, 최종 검증은 사람이 해야 한다 – 엔비디아 DCF 평가에서 “전문가 수준”의 결과물이 나왔지만, WACC나 성장률 가정의 근거가 명확하지 않을 수 있습니다. 따라서 스카이워크는 “몇 시간 걸리는 초안을 5분 만에 만들어주는 도구”로 이해하고, 생성된 수치와 주장을 공식 리포트, 기업 공시, 전문가 의견과 교차 검증하는 과정을 반드시 거쳐야 합니다. AI는 강력한 보조 도구이지 의사결정 대체자가 아닙니다.

참고자료

영상에서 언급된 자료와 더 깊이 있는 학습을 위한 출처들:

  • 스카이워크 공식 웹사이트: https://skywork.ai – 무료 체험 및 기능 소개
  • Anthropic MCP(Model Context Protocol) 공식 문서: AI 에이전트가 외부 도구를 연결하는 프로토콜 설명
  • Stanford AI Index Report 2024: 영상에서 지식 창고 테스트에 사용된 400페이지 AI 산업 리포트
  • 안될공학(Error) YouTube 채널: 최신 AI 기술과 반도체 동향을 다루는 테크 콘텐츠

이 글은 YouTube 자동 생성 자막(자막 추출일: 2025-12-18)을 바탕으로 작성되었습니다. 영상의 핵심 내용을 정리한 것이므로, 보다 완전한 이해를 위해서는 원본 영상 시청을 권장합니다.

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