Google Workspace의 Gemini가 앱을 연결하기 시작했다 | 자사 업무 시스템을 AI에 연결하는 3가지 준비

본 기사는 주식회사 DnD(https://dnd-inc.jp)의 칼럼 일부를 편집하여 게재했습니다.

최초 공개: https://dnd-inc.jp/blog/core-system-ai-integration-readiness.html

2026년 9월, Google은 Workspace 내 Gemini가 여러 앱을 넘나들며 작동하는 기능을 전개하기 시작했다고 발표했습니다. Gmail, Docs, Sheets, Slides 등을 가로질러 하나의 지시만으로 문서를 만들고, 회의를 설정하며, 이메일을 초안 작성하는 등의 동작이 Workspace 내에서 실현되고 있습니다. 이 발표가 시사하는 바는 'AI가 단일 툴을 조작하던 시대'에서 'AI가 시스템 간을 가로지르며 작동하는 시대'로의 전환입니다. 클라우드 SaaS가 AI의 연결 대상으로 정비되는 한편, 자사에서 운영하는 수주 관리, 고객 데이터베이스, 재고 관리와 같은 시스템은 이 흐름에 올라탈 준비가 되어 있을까요? 본고에서는 이 질문에 답하기 위한 3가지 확인점과 AI 연계에 대비한 준비 단계를 정리합니다.

이 기사의 요지

• 2026년 9월, Google Workspace에 Gemini가 Gmail, Docs, Sheets, Slides를 넘나들며 작동하는 기능이 전개되었습니다. 이는 AI가 '여러 시스템을 연결하는 존재'로 기능하기 시작했음을 보여주는 사건 중 하나입니다.
• 많은 중소기업의 경우, 업무의 핵심 데이터(수주·고객·재고·프로젝트)가 자사 고유 시스템에 닫혀 있어 AI가 접근할 수 없는 상태입니다. 'Workspace에서 사용 가능한 것'과 '자사의 핵심 업무 데이터를 AI가 다룰 수 있는 것'은 별개의 문제입니다.
• AI 연계가 가능한 시스템의 조건은 3가지입니다: ① 데이터 추출 수단(API·Export)이 존재한다, ② 데이터가 구조화되어 있다, ③ 항목명 및 분류가 일관적이다. 기존 시스템 점검부터 시작하여 부족한 부분을 단계적으로 정비하는 접근 방식이 현실적입니다.

Google은 2026년 9월 9일경에 Google Workspace의 Gemini가 앱을 넘나들며 작동하는 기능 전개를 발표했습니다(단계적인 롤아웃은 9월 2일 시작). 공식 블로그에 따르면, Gmail, Docs, Sheets, Slides, Drive의 사이드 패널에서 문서 작성·조사·이메일 초안 작성 및 전송, 회의 일정 등록·To-Do 추가를 하나의 지시로 실행할 수 있게 됩니다.

이는 Gemini가 '하나의 앱 어시스턴트'에서 '여러 앱을 연결하는 조정자(coordinator)'로 바뀌었음을 의미합니다. 사용자는 앱을 전환할 필요 없이 결과물의 형식(스프레드시트로, 슬라이드로 등)만 지정하면 AI가 적절한 앱을 호출하여 작업을 진행하도록 설계되어 있습니다.

이번 발표는 이러한 트렌드의 한 예시일 뿐입니다. 중요한 것은, 이러한 'AI 가로지르기 연계'의 혜택을 받을 수 있는 것이 현재까지 Google이나 Microsoft의 클라우드 서비스 내에 국한적이라는 점입니다.

많은 중소기업은 업무의 핵심 데이터가 자사 고유 시스템에 존재합니다.

• 수주 관리 시스템(무엇이 몇 개 팔렸는지)
• 고객 데이터베이스(누구와 어떤 거래가 있는지)
• 재고·매입 관리(지금 몇 개 있고, 언제 보충이 필요한지)
• 프로젝트·업무 관리(어떤 일이 어디까지 진행되었는지)

이러한 데이터는 Google Workspace나 Excel과는 다른 시스템에 있는 경우가 대부분입니다. Gemini가 Gmail과 연계될 수 있게 되어도, 자사 수주 관리 시스템의 데이터에는 Gemini가 닿을 수 없습니다.

'Workspace에서 편리해진 것'과 '자사의 핵심 업무 데이터를 AI가 다룰 수 있게 되는 것'은 별개의 문제로 접근해야 합니다.

현장에서는 다음과 같은 상황에서 AI 연계의 한계를 느끼는 경우가 많습니다.

• **상황 ①:

우선 현황을 파악하기 위해 다음 3가지를 확인해 주세요. 엔지니어가 아니더라도 시스템 담당자나 개발 회사에 문의하면 답을 얻을 수 있는 질문입니다.

1, 2, 3 중 어느 하나라도 '되지 않는다'에 해당한다면, 현재 시스템은 AI 활용의 진입점에 서 있지 못한 상태입니다. 하지만 이는 지금부터 준비할 수 있는 문제입니다.

한 번에 모든 것을 바꿀 필요는 없습니다. 업무에 미치는 영향을 줄이면서 단계적으로 정비하는 방식을 취합니다.

기존 시스템에 API 엔드포인트를 추가하거나, 최소한 CSV나 JSON으로 주기적으로 데이터를 출력할 수 있는 구조를 만듭니다. 이를 통해 ChatGPT나 Claude, 사내 AI 에이전트가 해당 데이터를 읽어 분석하고 응답할 수 있게 됩니다.

주의할 점은, 여기서 '쓰기(Write)'부터 시작할 필요는 없습니다. 먼저 '읽기(Read)'의 창구만 만들어도 AI를 활용할 수 있는 폭은 크게 넓어집니다.

창구가 생겨도 데이터가 사용되지 못하는 형태라면 의미가 없습니다. 흔히 발생하는 과제는 다음과 같습니다:

• 하나의 셀에 여러 정보가 담겨 있음 (예: '야마다 상사/도쿄/03-xxxx-xxxx'를 한 열에 넣음)
• 날짜 형식이 제각각임 ('R8.4.1', '2026/04/01', '26년 4월 1일' 등이 혼재)
• 고객명·상품명에 표기 불일치가 있음 ('주식회사 ○○', '(주)○○', '○○사'가 별도 레코드로 되어 있음)

이러한 것을 정리하는 작업은 AI를 도입하기 전의 '토대 다지기'입니다. 기존 시스템의 데이터를 그대로 두고 AI를 연결해도, AI가 잘못된 분석을 할 원인이 됩니다.

기존 시스템 정비와 병행하여, 다음에 시스템을 새로 만들거나 크게 개수할 때는 처음부터 AI 연계를 전제로 설계합니다. 구체적으로는:

• 외부에서 API로 읽고 쓸 수 있도록 설계함
• 데이터 항목의 세분화된 단위를 정의하고, 자유 텍스트 입력란을 최소화함
• 생성일·갱신일·담당자·상태를 모든 레코드에 포함시킴
• Webhook으로 변경 사항을 실시간으로 통지할 수 있는 구조를 갖춤

이러한 설계로 만든 시스템은 2~3년 후에 AI 에이전트나 새로운 자동화 도구를 도입할 때 추가 비용을 들이지 않고 연결할 수 있습니다. 반대로 말하면, 지금 이 설계를 생략하고 만든 시스템은 AI를 도입할 때마다 개수 비용이 발생합니다.

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반드시 다시 만들 필요는 없습니다. 기존 시스템에 API 계층을 추가하여 AI가 읽고 쓸 수 있는 '창구'를 마련하는 방법이 있습니다. 먼저 현행 시스템에 데이터 추출 수단(CSV 익스포트·API 엔드포인트·Webhook 등)이 있는지 확인하고, 없다면 그 추가부터 시작하는 것이 현실적입니다.

API가 있다는 것은 필요조건이지만, 그것만으로는 불충분할 때도 있습니다. AI가 활용할 수 있는 연계를 실현하려면 ① API로 데이터를 추출할 수 있고(Read), ② 데이터가 의미 있는 단위로 구조화되어 있으며, ③ 항목명이나 분류가 일관성을 갖추고 있어야 한다는 3가지가 모두 갖춰져야 비로소 유효하게 작동합니다. 특히 데이터의 구조화와 일관성은 API 추가와 함께 정비하는 것을 추천합니다.

Google 발표에 따르면, 이 기능은 Gmail·Docs·Sheets·Slides·Drive 등 Google Workspace 앱 범위 내에서 작동합니다. 자사 고유의 수주 관리 시스템·고객 데이터베이스·재고 관리 시스템 등은 Google Workspace와는 별개의 시스템인 경우가 많으며, 그곳의 데이터는 별도의 연계 설계가 필요합니다. Workspace에서 사용 가능하다는 것과, 자사의 핵심 업무 데이터를 AI가 다룰 수 있게 하는 것은 별개의 문제로 접근해야 합니다.

있습니다. 오히려 소규모 회사일수록 담당자 1인의 부하가 크기 때문에, AI가 업무 데이터에 직접 접근하여 처리를 대체할 수 있다면 효과를 보기 쉬운 환경입니다. 수주 확인·재고 확인·매출 집계 등 반복적으로 발생하는 확인 작업은 AI가 가장 능숙한 영역입니다. 우선 '하나의 업무 플로우'부터 시작하는 스몰 스타트로 진행할 수 있습니다.

본 기사는 주식회사 DnD(업무 효율화·DX 파트너)에서 운영하는 칼럼을 전재한 것입니다.

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