이번 주에 두 벤더가 같은 방향으로 움직였습니다.

10월 7일, OpenAI는 GPT-6 Intelligent UI를 공개했습니다. 사용자가 질문을 입력하면 텍스트 답변 대신 버튼, 차트, 계산기, 폼이 즉석으로 생성됩니다. 단일 채널이 아니라 3개 독립 채널이 동시에 같은 출력을 보여줬습니다. 3일 뒤인 10월 10일, Anthropic은 Claude Dashboard·Motion 베타를 냈습니다. 자연어 한 문장이 실시간 대시보드와 코드 기반 애니메이션 영상으로 바뀝니다.

같은 주에 두 벤더가 같은 방향을 낸 건 기능 발표가 아닙니다. 에이전트 출력의 기본값이 무엇이어야 하는지에 대한 업계 전체의 합의입니다.

PM 관점에서 이 변화를 해석하면 이렇게 됩니다.

지금까지 에이전트 설계의 주요 질문은 “무슨 답변을 내는가”였습니다. 정확한가, 빠른가, 비용이 얼마인가. 출력 형태는 거의 고민하지 않았습니다. 텍스트 박스 안에 텍스트를 넣으면 충분했으니까요.

그런데 입력과 출력은 다른 방향으로 사용자 행동에 영향을 줍니다. 입력 설계는 채택을 바꿉니다. 출력 설계는 잔존을 바꿉니다. 사용자가 에이전트를 처음 써볼 때는 입력 경험이 결정합니다. 하지만 에이전트를 다음 날에도 켜는지, 팀원에게 공유하는지, 업무 흐름에 박히는지는 출력이 결정합니다.

텍스트 답변은 읽고 닫습니다. 인터랙티브 차트는 클릭하고 필터를 바꿉니다. 영상 설명은 Slack에 붙여넣습니다. 에이전트가 채팅창 안에 갇혀 있으면 약하고, 문서·슬라이드·Notion 같은 실제 업무 표면에 붙을 때 강해진다는 건 이 구조 때문입니다.

근본 원인은 출력 표면의 부재입니다.

대부분의 에이전트 팀은 모델 품질과 컨텍스트 설계에 거의 모든 엔지니어링 자원을 씁니다. 출력이 어떤 형태로 사용자에게 닿는지는 마지막에 붙이는 UI 작업 정도로 취급합니다. 그 결과 에이전트는 훌륭한 답을 내지만 아무도 그것을 들고 나가지 않습니다.

Andrej Karpathy는 다음 업무 전환이 출력 생산에서 모델 출력의 이해·감독으로 이동한다고 했고(좋아요 54,993건), 그 예시로 다이어그램, 인터랙티브 HTML, 맞춤 설명 영상을 들었습니다. 다이어그램 하나가 텍스트 3,000자를 대체하는 게 아니라 텍스트로는 전달이 불가능한 정보 구조를 처음으로 전달 가능하게 만든다는 의미입니다.

PM이 지금 당장 점검해야 할 질문은 하나입니다.

우리 에이전트의 결과물은 텍스트 답변입니까, 아니면 사용자가 즉시 조작하거나 팀에 공유할 수 있는 형태입니까?

출력 표면을 한 번도 설계한 적 없다면, 채택과 잔존 모두 모델 품질에만 기대고 있는 겁니다. 모델은 이미 좋아졌습니다. 이제 에이전트가 무엇을 내놓는지가 아니라 어떤 형태로 내놓는지를 설계할 차례입니다.