OpenAI가 9월 말 공개한 dots는 24시간 켜져 있는 AI 비서입니다. 부탁하기 전에 할 일을 찾아 결과물을 가져다주는 것이 핵심입니다. 그런데 발표문을 끝까지 읽으면 더 눈에 띄는 것은 기능이 아니라 규칙입니다. dots에는 혼자 해도 되는 일, 승인을 받아야 하는 일, 사람이 직접 해야 하는 일을 가르는 기본 규칙이 있고, 사용자는 그 위에 맞춤 규칙을 더하게 되어 있습니다. 이 글의 결론은 하나입니다. dots 같은 비서를 쓰기 전에 할 일은 무엇을 시킬지보다 무엇을 맡기지 않을지를 먼저 적어 두는 것입니다.
이 글은 OpenAI의 dots 소개 문서(2026년 10월 4일 확인)를 바탕으로 정리했습니다. 저는 dots를 아직 직접 써 보지 못했고, 문서에 적힌 내용과 제 해석은 문장에서 구분해 적었습니다.
dots는 부르면 오는 도구가 아니라 계속 일하는 비서입니다
발표문은 dots를 GPT‑6 Astra 기반의 상시 작동 에이전트라고 소개합니다. 사용자는 비서를 하나씩 만들어 이름을 붙이는데, 이 비서 하나를 dot이라고 부릅니다. 각 dot은 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 갖고 일하고, 필요하면 코드를 작성하고 테스트합니다. 플러그인으로 4,000개가 넘는 앱에 연결할 수 있고, 함께 일할수록 사용자의 선호와 좋은 결과물의 기준을 피드백으로 배웁니다.
대화하는 방법도 여럿입니다. ChatGPT 데스크톱, 웹, 모바일에서 메시지를 보내거나 음성으로 통화할 수 있고, Slack과 Teams에서도 부를 수 있습니다. 문자 메시지는 곧 지원된다고 합니다. dot은 이 모든 채널의 맥락을 이어서 기억하고, 진행 상황이나 판단이 필요한 일을 사용자에게 먼저 메시지로 알려 줍니다. 여러 프로젝트를 동시에 진행하므로, 대화를 하나씩 번갈아 관리할 필요가 없다는 설명입니다.
발표문의 예시는 ‘돌아오면 검토할 결과물이 기다린다’로 모입니다
발표문은 직업별 예시를 다섯 가지 듭니다. 개발자라면 dot이 고객 피드백에서 반복되는 요청을 찾아 수정하고 테스트한 뒤, 변경 내용을 보여 주는 영상이 붙은 코드 변경 요청을 가져옵니다. 과학자라면 새 데이터가 들어올 때 분석을 다시 돌리고 논문 도표를 고친 뒤 검토가 필요한 부분을 알려 줍니다. 영업 책임자, 출시 담당자, 콘텐츠 크리에이터의 예시도 같은 모양입니다. 초기 테스터 사례로는 dot이 매체에 보낼 청구서를 사용자가 잊은 것을 알아채고, 청구서를 작성해 승인을 받은 뒤 보낸 일이 소개됩니다.
제가 보기에는 다섯 예시를 나란히 놓으면 공통점이 보입니다. 사람이 하는 일은 지시가 아니라 검토와 승인입니다. 크리에이터 예시에서는 게시물 초안이 ‘승인을 받을’ 초안이고, 영업 예시에서는 고객에게 약속할 내용을 사람이 승인합니다. 제 해석으로는, dots가 바꾸는 것은 일의 속도보다 사람이 서 있는 자리입니다. 시키는 사람에서 확인하는 사람으로 옮겨 갑니다.
혼자 일을 찾을 때 dots는 읽기만 합니다
사용자가 직접 일을 맡기지 않아도 dots는 백그라운드에서 도울 일을 찾습니다. 발표문은 이것을 ‘선제적 조사’라고 부릅니다. 이때 dots는 사용자가 이미 연결한 앱을 읽기 전용 도구로만 씁니다. 연결한 앱으로 다른 사람에게 메시지를 보내거나, 앱의 내용을 바꾸거나, 브라우저와 컴퓨터를 조작할 수 없습니다. 사용자에게 진행 상황을 알리는 메시지와는 다른 이야기입니다. 찾은 일을 실제로 실행하는 단계가 어떻게 이어지는지는 발표문에 따로 나와 있지 않지만, 맡긴 일에는 아래의 세 칸 판정이 적용됩니다.
작업 공간도 분리되어 있습니다. 각 dot은 자체 클라우드 컴퓨터에서 일하고, 사용자의 컴퓨터와 그 안의 파일은 사용자가 직접 연결하기로 선택하지 않는 한 따로 유지됩니다. 지원되는 웹사이트에 로그인할 때는 저장된 비밀번호를 모델에 보여 주지 않고 쓸 수 있습니다. 악의적인 지시를 막고 위험해 보이는 행동을 감시하는 장치가 들어 있어, 안전상 우려가 감지되면 작업을 멈추거나 중단할 수 있다고 합니다.
맡긴 일에는 세 칸이 있고, 사용자는 그 위에 규칙을 더합니다
맡긴 일을 할 때 dots는 계정에 영향을 주거나 정보를 공유할 수 있는 행동마다 따져 봅니다. 사용자의 지시, 맞춤 규칙, 안전 요건에 비추어 바로 진행해도 되는 일인지, 승인이 필요한 일인지, 사용자가 직접 해야 하는 일인지를 가립니다. 비밀번호 변경 같은 일부 민감한 작업은 언제나 사용자가 직접 해야 합니다.
언제 혼자 진행하고 언제 승인을 받을지에 대한 기본 규칙은 들어 있습니다. 그 위에 사용자는 맞춤 규칙으로 특정 행동을 허용하거나, 승인을 요구하거나, 차단할 수 있습니다. 기본 안전 요건은 맞춤 규칙과 상관없이 늘 적용됩니다. dot이 어떤 앱에 접근할지도 사용자가 고르고, 기존 ChatGPT 앱 권한 설정으로 관리합니다. 백그라운드 작업을 포함한 진행 상황은 ‘활동 보기’ 화면에서 확인하고, 필요하면 방향을 바꿀 수 있습니다.
발표문은 마지막에 이렇게 덧붙입니다. dot도 실수할 수 있으므로, 중요한 결과를 가져오는 작업은 항상 검토하라는 것입니다. 제 해석으로는 이 한 문장이 설계 전체를 요약합니다. 칸의 기본값은 OpenAI가 정해 두었지만, 내 일에서 무엇을 승인받게 하고 무엇을 막을지는 사용자가 더 정해 두어야 합니다.
대화 내용이 학습에 쓰이는지는 요금제마다 다릅니다
데이터 처리도 미리 확인할 부분입니다. 발표문에 따르면 OpenAI는 기본적으로 ChatGPT Business, Enterprise, Edu 워크스페이스의 콘텐츠를 모델 개선에 쓰지 않습니다. 개인용 요금제에서는 dot과의 대화와 dot의 작업을 학습에 쓸지 사용자가 직접 설정합니다. 선제적 조사 내용이나 dot이 스스로 남긴 메모는 직접 학습에 쓰지 않는다고 합니다. 다만 그 내용이 학습 대상인 대화나 작업에 참고 자료로 쓰였다면, 사용자 설정에 따라 학습에 쓰일 수 있습니다. 결국 개인 요금제에서 기준이 되는 것은 사용자의 학습 설정입니다.
이용 조건은 이렇습니다. 지원 지역의 Pro와 Business Premium 사용자에게 순차적으로 제공되고, 첫 번째 dot은 추가 비용 없이 포함되며 출시 후 첫 달은 사용 한도가 늘어납니다. Enterprise 사용자(Edu, Healthcare 포함)는 워크스페이스 관리자가 베타 기능을 켜면 쓸 수 있습니다. dot과의 대화는 ChatGPT 사용 한도에 포함되지 않지만, dot에게 Codex나 ChatGPT Work 작업을 맡기면 그 작업은 평소처럼 한도에 포함됩니다. 한국이 지원 지역에 들어가는지는 발표문에서 확인하지 못했습니다.
연결 버튼을 누르기 전에 해 볼 일 네 가지
dots를 쓸 수 있게 되든 아니든, 상주하는 AI 비서를 들이기 전에 해 볼 만한 일을 발표문 내용에 맞춰 정리하면 이렇습니다.
첫째, 연결할 앱을 꼭 필요한 것만 고릅니다. 선제적 조사는 연결한 앱을 읽으므로, 연결하는 순간 그 앱의 내용이 비서의 시야에 들어옵니다.
둘째, 세 칸 표를 먼저 적습니다. 혼자 해도 되는 일, 내 승인을 받고 할 일, 내가 직접 할 일입니다. 결제, 외부로 나가는 메일, 고객에게 하는 약속처럼 되돌리기 어려운 일부터 오른쪽 칸에 넣어 보시길 권합니다. 이 표가 맞춤 규칙의 초안이 됩니다. 맞춤 규칙을 어떤 화면에서 어떤 형태로 적는지는 발표문에 나와 있지 않습니다.
셋째, 활동 보기를 확인하는 때를 정해 둡니다. 비서가 쉬지 않고 일한다면, 사람이 확인하는 시간도 정해져 있어야 승인 칸이 실제로 돌아갑니다.
넷째, 개인 요금제라면 학습 사용 설정을 먼저 확인합니다. 회사 업무 자료가 섞일 수 있는 비서라면 더 그렇습니다.
마치며
제가 읽기에 dots 발표문에서 가장 중요한 것은 ‘무엇을 할 수 있나’가 아니라 ‘무엇을 사람에게 남겨 두었나’였습니다. 24시간 일하는 비서일수록 사람이 더해 둔 규칙이 일의 경계가 됩니다.
오늘 해 볼 일은 하나입니다. AI 비서에게 맡기고 싶은 일을 떠올려 보고, 그중 절대 혼자 하게 두지 않을 일 세 가지를 먼저 적어 보시길 권합니다.
이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.
참고 자료
- OpenAI dots 소개: https://openai.com/ko-KR/index/introducing-dots/