공공기관 국내 LLM 사용 실태와 브리티(Brity) 서비스 평가

브리티웍스(Brity Works)는 메일, 메신저, 미팅, 드라이브를 묶은 협업 플랫폼이고 코파일럿은 여기에 연결하는 AI 서비스입니다. 서비스 구성과 사용 후기를 살펴보고 공공기관의 국산 모델 도입 실태와 구분해 봅니다.

홍승협(준이아빠)게시 2026.09.28약 38분

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#AI #자동화

공공기관 국내 LLM 사용 실태와 브리티(Brity) 서비스 평가 대표 이미지

브리티(Brity)의 서비스 구성과 코파일럿의 차이
공공기관의 생성형 AI 도입 현황
국내 플랫폼에서도 쓰이는 해외 모델
국산 모델이 실제로 들어간 곳: 폐쇄망 구축형 사업
국산 모델의 성능 평가와 공무원들의 사용 경험
브리티 코파일럿의 기능과 공공기관 도입 현황
회의 기능의 긍정 평가와 메신저의 불만
다른 나라 정부의 모델 도입 방식
이 말을 들었을 때 확인할 것
출처

세 줄로 먼저 읽기

국정원의 2026년 상반기 조사에서 오픈소스 계열은 56%였고 상용 모델 안에서는 GPT가 50%, 하이퍼클로바X가 12%를 차지했습니다.
브리티웍스(Brity Works)는 메일, 메신저, 미팅, 드라이브를 묶은 협업 플랫폼이며 브리티 코파일럿(Brity Copilot)은 여기에 연결하는 생성형 AI 서비스입니다.
브리티 사용 후기에는 회의 자막과 번역을 긍정적으로 평가한 글과 메신저 속도와 알림을 지적한 글이 있어 어떤 기능의 평가인지 구분해야 합니다.

이번 방문에서 한 편은 바로 볼 수 있습니다.

요즘 공공기관 쪽 이야기를 듣다 보면 두 가지 말이 자주 나옵니다. "공공은 국내 LLM을 많이 쓴다"는 말과 "삼성SDS 브리티가 생각보다 괜찮더라"는 말입니다. 2026년 9월 28일 기준으로 뉴스, 정부 발표, 삼성SDS 실적 발표, 블라인드, 디시인사이드, 교사 블로그, 앱 마켓 리뷰까지 찾아 두 말이 어디까지 맞는지 확인했습니다.

두 말을 판단하려면 국내 업체가 만든 서비스와 그 안에서 작동하는 언어 모델을 구분해야 합니다. LLM은 질문에 답하거나 문장을 만드는 대규모 언어 모델입니다. 공공기관의 생성형 AI 도입은 늘었지만, 조사에 나온 주요 모델은 GPT와 해외 오픈소스 모델입니다. 삼성SDS의 협업 도구에 AI 기능을 더한 브리티 코파일럿도 GPT 계열 모델을 사용한다고 보도됐습니다. 다만 공공망에서 쓰는 모델은 공개 자료로 확인되지 않았고, "괜찮다"와 "답답하다"는 평가도 서로 다른 기능을 가리켰습니다.

브리티(Brity)의 서비스 구성과 코파일럿의 차이

이 글에서 다루는 브리티는 삼성SDS의 기업 및 공공기관용 협업 솔루션인 브리티웍스(Brity Works)입니다. 메일, 메신저, 화상회의, 파일 저장과 공유를 한 플랫폼에서 제공하고, 브리티 코파일럿(Brity Copilot)으로 생성형 AI 기능을 연결합니다. 이름이 비슷해도 협업 도구 전체와 AI 서비스를 구분해서 봐야 합니다. 삼성SDS 브리티웍스 공식 소개

어떤 서비스를 썼는지 알면 후기가 가리키는 기능도 분명해집니다.

서비스	하는 일
브리티 메일(Brity Mail)	메일과 함께 일정, 게시, 결재를 관리하는 업무 포털입니다.
브리티 메신저(Brity Messenger)	업무 대화를 나누고 프로젝트별 작업 공간에서 파일, 링크, 공지를 공유합니다.
브리티 미팅(Brity Meeting)	화상회의, 온라인 교육과 세미나를 진행하고 화면을 공유합니다.
브리티 드라이브(Brity Drive)	업무 파일을 저장하고 공유하며 문서 접근 권한과 버전을 관리합니다.
브리티 코파일럿(Brity Copilot)	협업 서비스에 연결해 메일 초안, 문서 요약, 회의록 생성과 회의 통역 및 번역을 돕는 AI 서비스입니다.

예를 들어 메신저 알림이 늦다는 후기는 메신저 사용 경험이고, 자동 회의록이 유용하다는 후기는 미팅에 연결된 AI 기능의 평가입니다. 브리티웍스를 도입했다고 코파일럿까지 모두 사용하는 것도 아닙니다. 공식 요금 안내는 코파일럿을 제외한 구성과 포함한 구성을 나누고 있습니다. 브리티웍스 구성 및 요금 안내

공공기관용 브리티웍스는 행정망, 공공망, 인터넷망을 구분하는 환경에 맞춰 제공됩니다. 일반 기업용 소개에 나온 기능을 특정 기관에서도 모두 쓸 수 있다고 가정하기보다, 해당 기관이 도입한 서비스와 AI 기능의 범위를 확인해야 합니다. 삼성SDS 공공기관용 소개

공공기관의 생성형 AI 도입 현황

조사마다 대상과 AI의 범위가 달라 수치를 직접 비교하기는 어렵지만, 공공기관의 도입 현황과 직원들의 사용 경험은 확인할 수 있습니다.

조사	대상	결과	시점
국가정보원 조사	공공기관	생성형 AI 도입 비중 34%에서 77%로 상승	2023~2024년 대비 2025년
소프트웨어정책연구소	412개 기관	65.0%가 AI 도입	2025년
서울시 자체 집계	본청 직원	6,318명, 본청의 63% 이상이 생성형 AI 사용, 만족 89%	2025년 12월
공무원 노조 설문	공무원 526명	82.4%가 "공공 AI 도입 수준이 민간보다 낮다"고 응답, 49.8%가 오류 책임 불명확을 우려	2026년 4월

서울시 수치가 가장 구체적입니다. 2025년 9월부터 생성형 AI 29종을 용량제로 묶은 서울AI챗을 운영했고, 이용자 조사에서 보고서 작성이 3~4시간에서 1시간 안팎으로, 자료 조사가 1~3시간에서 30분으로 줄었다고 답했습니다. 2025년 비용은 약 5,500만 원으로 구독제 대비 약 7억 원을 아꼈다고 발표했어요. 시간 절감 수치는 이용자 응답이므로 작업 시간을 직접 측정한 결과와 구분해야 합니다.

범정부 차원에서는 행정안전부가 2025년 11월 24일 범정부 AI 공통기반을 열었습니다. 공무원 50만 명이 대상이고 시범 첫날 약 5,000명이 가입했습니다. 2026년 4월 30일에는 모바일 협업 서비스 온AI가 4개 부처 8,000명으로 시작해 하반기에 40개 이상 기관 16만 명으로 늘리는 중이고, 7월 14일에는 판례 6만 건과 법령 24만 건을 넣은 AI 법령 비서가 시범 운영에 들어갔습니다. 공무원이 AI를 쓸 통로는 2025년 하반기부터 빠르게 늘었습니다.

국내 플랫폼에서도 쓰이는 해외 모델

AI 도입이 늘었다고 해서 국산 모델을 많이 쓴다는 뜻은 아닙니다. 국가정보원 국가인공지능안보센터가 2026년 상반기에 290개 기관, 770개 AI 시스템, 1,328개 모델을 전수 조사한 결과가 9월 17일에 보도됐습니다.

구분	비중	세부
오픈소스와 오픈웨이트 모델	56%	GPT-OSS 35%, Qwen 27%, Gemma 21%
상용 모델	44%	GPT 50%, 제미나이 19%, 하이퍼클로바X 12%

표의 세부 비율은 각각 오픈소스 계열과 상용 모델 안에서의 비중입니다. 보도에 이름과 비중이 나온 국산 모델은 상용 모델 가운데 12%를 차지한 네이버의 하이퍼클로바X입니다. 이 수치를 국산 모델 전체의 점유율로 읽어서는 안 됩니다. 오픈소스 계열의 주요 모델은 오픈AI, 알리바바, 구글이 만들었습니다. 오픈소스와 오픈웨이트는 공개 범위와 이용 조건에 차이가 있지만, 여기서는 조사에서 묶어 제시한 분류를 따랐습니다. 같은 조사에서 92%가 별도 보안 조치 없이 AI를 쓰고 있었고, 76%는 학습 데이터를 외부에 위탁하고 있었습니다.

개인 사용 통계도 같은 방향입니다. 서울시가 2025년 4월에 공개한 공무원 생성형 AI 접속 집계에서 챗GPT가 84.3%, 뤼튼 2.3%, 클로바 1.2%였습니다. 2025년 인터넷이용실태조사에서도 생성형 AI 경험자 중 챗GPT 41.8%, 제미나이 9.8%, 클로바X 2.0%였어요.

범정부 AI 공통기반도 국산 전용이 아닙니다. 플랫폼은 삼성SDS 패브릭스와 네이버클라우드 클로바 스튜디오 포 거브인데, 그 위에 올라간 모델 30종에는 GPT, 클로드, 제미나이가 같이 들어 있습니다. 2026년 6월 공공 AI 박람회 보도에서는 LG AI연구원, 네이버, 오픈AI, 구글 모델을 함께 제공한다고 나왔습니다. 공무원이 어느 모델을 얼마나 고르는지는 공개된 수치가 없습니다.

따라서 "국내 LLM을 많이 쓴다"는 말이 국내 플랫폼이나 솔루션의 도입을 뜻하는지 확인해야 합니다. 패브릭스, 클로바 스튜디오, 브리티웍스, 네이버웍스, NHN두레이와 코난테크놀로지의 도구는 공공에 넓게 들어갔고, 그 안에서 도는 모델은 외산과 국산이 섞여 있습니다.

국산 모델이 실제로 들어간 곳: 폐쇄망 구축형 사업

국산 모델의 도입이 확인된 사례도 있습니다. 인터넷과 분리된 폐쇄망에 모델을 직접 설치하는 구축형 사업이 대표적입니다.

기관	모델	용도	규모	발표
한국은행	하이퍼클로바X (뉴로클라우드)	자료 검색, 요약, 번역, 경제 현안 분석	미공개	2025년 3월
대법원	KT 믿음 2.0 기반 법률 LLM	판결문 검색, 쟁점 요약, 판결문 작성 지원	145억 원, 4년	2025년 7월
경기도	국내 기업 모델 5종 (모델명 미공개)	문서 작성, 행정자료 검색, 회의 관리, 자치법규 입안	131억 원	2025년 11월
부산시	하이퍼클로바X, HCX-DASH	내부 행정자료 질의응답 (AI부기주무관)	전 부서 약 6,000명	2026년 1월
과기정통부 R&D 예산 심의	업스테이지 솔라 오픈 100B	2027년 R&D 예산안 검토, 중복 사업 발굴, 검토의견서 초안	전문위원 약 200명	2026년 5월
행안부 안전신문고	LG 엑사원 4.5	하루 3만 9천 건 신고 접수, 분류, 이관, 답변 자동화	연 1천만 건 이상	2026년 4월

코난테크놀로지는 한국남부발전(41억 원)을 시작으로 발전 5사, 한국거래소, 법제처 법령검색(65.5억 원)까지 수주하며 2026년 1월 기준 "수억 원대 공공 LLM 프로젝트의 70% 이상"을 가져갔다고 밝혔습니다. 회사 측 집계라는 점은 구분해야 하지만, 공공 LLM 사업에서 코난테크놀로지의 수주 사례를 확인할 수 있습니다.

국산 모델이 선택되는 배경에는 성능뿐 아니라 보안 제도와 구축 조건도 있습니다. 국가정보원의 망 보안 체계 N2SF는 업무 정보를 기밀, 민감, 공개 3등급으로 나누고 민감 등급부터 데이터 유출 방지와 망 연계 장치를 요구합니다. 정부 공식 입장도 "망을 통합하는 개념은 아니다"였습니다. 마이크로소프트 365는 2026년 1월에야 클라우드 보안인증 하 등급 심사를 신청했는데, 한국형 암호화 모듈과 데이터 국외 이전 통제 때문에 코파일럿 기능을 빼고 받는 안이 검토된다고 보도됐습니다. 9월 현재 결과는 확인되지 않습니다. 폐쇄망에서는 모델을 직접 설치할 수 있어야 하므로, 이런 구축 조건이 국정원 통계에서 오픈소스가 56%를 차지한 배경 중 하나로 보입니다.

국산 모델의 성능 평가와 공무원들의 사용 경험

성능은 어느 시험을 보느냐에 따라 다르게 나옵니다. 한국어 지식형 시험에서는 국산 모델이 비교 대상 모델을 앞선 결과도 있습니다. 하이퍼클로바X THINK는 한국어 지식 평가인 KMMLU에서 69.7점으로 Qwen3 32B의 63.5점을 넘었고, KT 믿음K 2.5는 Ko-Sovereign 평가에서 국산 4종과 Qwen3 가운데 1위였습니다.

종합 평가와 사람 선호 순위에서는 격차가 큽니다. 정부가 여러 AI 서비스의 바탕이 되는 파운데이션 모델을 자체 개발하도록 지원하는 사업(언론에서는 독파모라고 줄여 부릅니다)은 2,136억 원으로 5팀에서 시작했는데, 2026년 1월 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 탈락하고 8월 2차 평가에서 모티프가 탈락해 LG AI연구원, SKT, 업스테이지 3팀만 남았습니다. 2차 평가 보도에 따르면 Artificial Analysis 지수에서 국산 1위였던 모티프가 47점인데 클로드 오퍼스 63점, GPT 5.6 61점이었습니다. 2026년 9월 25일 기준 Arena 한국어 텍스트 순위 상위 15개 안에는 국산 모델이 없습니다. 정부는 2027년 사업을 전면 재검토한다고 밝혔습니다.

공무원과 공공기관 직원으로 표시된 계정의 후기에는 부정적인 평가가 많았습니다. 챗GPT나 클로드와 비교하는 글도 있었어요. 다만 계정의 소속은 별도로 확인하지 못했고, 개별 후기가 전체 사용자의 평가를 대표하지는 않습니다.

한국수력원자력 직원(블라인드, 2025년 8월): 네이버 AI를 사내에 도입한 결과를 "심심이 업그레이드 버전", "업무에 사용은 언감생심"이라고 적었습니다. 한수원은 2024년 12월 하이퍼클로바X를 원전 절차서 학습용으로 도입한다고 발표한 기관입니다.
공무원 계정(블라인드, 2025년 7월): "클로바X가 한국어로 된 문장 만드는 능력이 클로드에 한참 못 미치는 건 좀 어이없네".
한국철도공사 직원(블라인드, 2026년 9월): 업무망에서 쓸 수 있는 것은 "챗봇 외에 없습니다".
신규 공무원(디시인사이드, 2026년 4월): 내부망에서 챗GPT와 제미나이 접속이 막혔다는 글.
LG전자 직원(블라인드, 2025년 7월): 엑사원을 두고 "사내에서도 품질 안 좋아서 안 쓰는데". 삼성전자 직원이 "우리도 가우스 망했는데"라고 답글을 달았습니다.

조사에서 찾은 긍정적인 발언으로는 "한글 분야에서는 챗GPT를 압도적으로 능가한다"는 블라인드 글이 있었습니다. 다만 주식 게시판에 올라온 글이고, 평가 근거는 제시되지 않았습니다. 온AI와 AI 법령 비서를 직접 써 본 공무원의 품질 소감은 9월 28일까지 커뮤니티에서 찾지 못했고, "법령비서한테 물어보면서 일하네"라는 목격담과 행안부 우수사례 기사만 있습니다.

도입 후 이용이 저조했던 사례도 있습니다. 기획예산처가 국산 모델로 6,600만 원을 들여 만든 재정 질의응답 서비스 열린질문은 2026년 1~4월 월평균 이용자가 약 100명이었고, 국회예산정책처가 "실질적인 수요 창출에 사실상 실패"라고 평가했습니다.

브리티 코파일럿의 기능과 공공기관 도입 현황

앞서 구분한 서비스 가운데 생성형 AI를 맡는 브리티 코파일럿은 2024년 5월 2일에 출시됐습니다. 여기서는 코파일럿에 연결된 모델과 공공기관 도입 현황을 살펴보겠습니다.

브리티 코파일럿에 연결된 모델을 국산으로만 볼 수는 없습니다. 출시 당시 보도는 삼성 가우스와 오픈AI GPT-3.5 조합이라고 했고, 2025년 7월 전자신문은 "현재 오픈AI의 GPT-4o 미니를 백엔드 LLM으로 활용 중"이라고 썼습니다. 삼성SDS 제품 페이지에는 지금도 모델명 없이 "한국어 이해도가 높은 생성형 AI"라고만 적혀 있습니다. 공공망에 들어간 브리티웍스가 어느 모델로 도는지는 공개 자료로 확인되지 않았습니다. 범정부 공통기반 위에서는 30종 모델을 골라 쓰는 구조라, 브리티웍스를 도입했다는 사실만으로 국산 LLM을 쓴다고 판단하기는 어렵습니다.

공공 확산은 빠릅니다.

시점	내용
2025년 11월	행안부와 경기도교육청 시범 오픈
2026년 1월	71개 부처 12만 공무원이 쓰던 문서 중앙관리 솔루션을 브리티 드라이브로 대체
2026년 3월	브리티웍스가 행정망과 공공망 기준 국정원 보안인증 상등급 취득
2026년 4월	온AI 공식 협업 솔루션으로 4개 부처 8,000명 시작
2026년 8월	2차 사업 9개 부처 확정 (재정경제부, 기획예산처, 국가보훈부, 산업통상부, 고용노동부, 금융위원회, 재외동포청 외 2곳)
2026년 2학기	경기도교육청 교원과 행정직 약 15만 명에게 브리티웍스 기반 메신저 G-ONE 배포

한 가지 눈에 띄는 변화가 있습니다. 삼성SDS는 2026년 1월 실적 발표에서 연내 중앙정부 57개 부처, 사용자 25만 명을 목표로 잡았는데, 7월 발표에서는 30개 부처 13만 명으로 낮췄습니다. 전체 사업 대상은 47개 부처 18만 명이며, 2027년부터 교육청, 지자체, 공사공단으로 넓힌다고 했습니다. 브리티 코파일럿의 월간 활성 사용자 비율은 2025년 상반기 20%에서 12월 50%로 올랐고 2026년 목표는 70%입니다.

회의 기능의 긍정 평가와 메신저의 불만

브리티 평가 자료는 공급자의 발표, 기능별 후기, 메신저 사용 중 겪은 불편으로 나눠 볼 수 있습니다.

먼저 삼성SDS가 발표한 자체 수치입니다. 2024년 출시 때 임직원 1만여 명 시범 결과로 회의록 작성 시간 75% 이상, 메일 요약과 초안 66% 이상 절감을 발표했고, 2026년 4월에도 같은 수치를 반복했습니다. 사용자 수는 2025년 4월 기준 18만 명 이상, 가격은 "글로벌 경쟁사의 75% 수준"입니다. 전부 공급자 집계이고, 이를 뒷받침하거나 반박하는 도입 기관 담당자의 공개 발언은 찾지 못했습니다.

기능별 사용 후기에서는 회의 기능을 긍정적으로 평가한 글이 있습니다. 2024년 6월 기자 체험기는 실시간 번역이 자연스럽고 IT 용어도 혼선 없이 옮겨졌다고 썼습니다. 유튜브에 남은 연구직 사용자 댓글은 "발화자 구분은 확실해서 좋다"면서도 영어 단어에 한국어 조사를 붙여 말하는 연구실 대화에서 인식률이 떨어진다고 적었습니다. 이번 조사에서 찾은 코파일럿 대화 품질 평가는 경기도 교사 한 명의 "성능은 기대보다는 아니지만, 앞으로 더 개선되길 바라봅니다"라는 글 한 건이었습니다. 메일 초안과 문서 검색 품질을 구체적으로 평가한 사용 후기는 찾지 못했어요.

불만은 주로 메신저의 기본 기능과 새 도구로 전환하는 과정에 관한 것이었습니다. 2026년 8월 경기도 교사들의 글을 보면 "새 메신저가 기존 메신저보다 압도적으로 좋으면 당연히 좋겠지만 현재까지는 물음표", "왤케 느림", 집에서 접속하려면 기관 망에 연결하는 VPN이 필수가 됐다는 것, 구 메신저에서 가려졌던 소속 정보가 조직도에 드러난다는 것이 나옵니다. 앱스토어의 브리티 메신저 평점은 2.7이고 "업무용인데 알림이 안 옴", "아이폰 사용자는 사진을 확인할 수 없다"는 리뷰가 2026년에도 올라왔습니다. 2022년 블라인드에는 삼성전자 직원이 "브리티 후졌어, 어쩔 수 없이 브리티 쓰고 있고"라고 적었습니다.

자료의 성격을 나눠 보면 두 평가가 나온 배경을 짐작할 수 있습니다. "생각보다 괜찮다"는 평가는 회의록, 자막, 번역 기능과 도입 조건을 두고 나온 말일 수 있습니다. 국정원 상등급 인증, 3중망 분리, 경쟁사보다 싼 가격, 회의록 시간 절감은 도입을 결정하고 관리하는 쪽이 보는 항목이에요. 비교 대상이 챗GPT인지, 온나라 시스템이나 교육청의 옛 메신저인지에 따라서도 평가가 달라질 수 있습니다. 반대로 "답답하다"는 후기는 매일 메신저를 쓰는 실무자가 속도, 알림, 사진 기능을 두고 남긴 말입니다. 자신이 선택한 도구가 아니어서 전환 과정의 불만이 성능 평가와 섞였을 가능성도 있습니다. 이 해석은 조사한 글이 어느 쪽에 몰려 있는지를 보고 내린 추정이고, 도입 기관의 내부 만족도 조사는 공개된 것이 없습니다.

공개된 사용 후기가 적다는 한계도 있습니다. 2026년 5월 블라인드에 "네이버웍스랑 삼성 브리티웍스 사용해 보신 후기 좀"이라는 글이 올라왔는데 댓글이 하나도 없었습니다. 클리앙, 뽐뿌, 에펨코리아, 긱뉴스에서는 브리티 코파일럿 실사용 글을 찾지 못했습니다.

다른 나라 정부의 모델 도입 방식

다른 나라 정부도 자국 모델과 해외 모델을 서로 다른 방식으로 도입하고 있습니다.

나라	방식	규모
일본	디지털청 源内(겐나이)에 오픈AI 모델을 먼저 깔고, 국산 LLM 7종을 2026년 8월부터 시험해 2027년 4월 유상 조달 결정	39개 기관 약 18만 명 실증
싱가포르	자국 모델 없이 챗GPT 계열 모델을 정부 통제 환경에서 사용	출시 2개월 내 100개 이상 기관 1만 1천 명
프랑스	자국 상용 모델 Mistral 기반. 2026년 1월 첫 서비스 Albert를 오답 문제로 "현재 형태로는 일반화하지 않는다"고 공개하고 후속 서비스 시험	공무원 1만 명
독일	바덴뷔르템베르크주가 오픈소스 모델 전용 F13을 만들어 다른 주와 공유	교육 포털 약 70만 명

한국은 국산 모델을 선발해 키우는 사업과 외산을 포함한 30종 멀티 모델 공통기반을 동시에 돌리는 중입니다. 이 사례들만으로 각 나라의 전체 정책을 비교하기는 어렵지만, 한국에서도 국산 모델 육성과 실제 업무용 모델 선택을 구분해서 볼 필요가 있습니다.

이 말을 들었을 때 확인할 것

공공기관 담당자나 영업하는 분에게 "국내 LLM 많이 쓴다", "브리티 괜찮다"는 말을 들으면 세 가지를 되물어 볼 만합니다.

"국내"가 모델인지 플랫폼인지. 패브릭스, 브리티웍스, 네이버웍스를 도입했다는 뜻이라면 실제로 연결한 모델을 따로 확인해야 합니다. 국정원 조사 보도에서 하이퍼클로바X는 상용 모델 가운데 12%였습니다.
폐쇄망 구축형인지 공통기반 멀티 모델인지. 한국은행, 대법원, 경기도, 부산시의 구축형 사업에서는 국산 모델 도입이 확인됐습니다. 범정부 공통기반과 서울AI챗처럼 여러 모델을 고르는 서비스는 모델별 이용 비율이 공개되지 않았습니다. 별도로 서울시가 발표한 2025년 4월 접속 집계에서는 챗GPT가 약 84%였습니다.
브리티 평가가 회의록 이야기인지 메신저 이야기인지. 조사한 후기에서는 회의 자막, 번역, 발화자 구분을 긍정적으로 평가했고 메신저 속도, 알림, 모바일 사용에는 불만을 남겼습니다. 코파일럿의 문서 초안과 검색 품질은 이번 조사에서 구체적인 사용 후기를 찾지 못했으므로, 직접 써 보고 판단할 필요가 있습니다.

공공 대상으로 교육이나 제안을 준비한다면 챗GPT를 전제로 만든 자료가 그대로 통하지 않는다는 점이 실무에서 가장 먼저 부딪히는 부분입니다. 내부망에서 챗GPT가 막힌 기관이 있고, 공통기반에서 선택하는 모델은 기관마다 다를 수 있으며, 폐쇄망에서는 기관이 설치한 모델을 사용해야 합니다. 상대 기관이 어떤 접속 환경과 모델을 사용하는지부터 확인하는 편이 좋습니다.

출처

확인일 2026-09-28. 커뮤니티 인용은 작성자 소속이 플랫폼 표시 기준이라 검증되지 않았고, 서울시의 시간 절감과 삼성SDS의 75%와 66%는 각각 이용자 응답과 공급자 집계라 본문에 표시했습니다. 잡플래닛, 가트너 피어 인사이트, 네이버 카페 본문, X와 쓰레드 검색은 접근이 막혀 보지 못했습니다. 브리티웍스 공공망에서 실제 도는 모델과 부처별 모델 선택 비율은 공개 자료가 없어 적지 않았습니다.

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