GenSpark란? ChatGPT·Canva·IDE까지 한 번에 묶는 올인원 AI Workspace 완전 정리

 

6개월 만에 10억 달러? GenSpark: ChatGPT·Canva·IDE까지 한 번에 겨냥하는 올인원 AI Workspace

“개발자 30명 정도가 만든 서비스가, 출시 6개월 만에 기업가치 10억 달러를 찍었다.
게다가 이게 ChatGPT, Canva, 심지어 네가 쓰는 coding tool까지 대체할 수 있다.”

 

이런 얘기 들으면 솔직히 먼저 떠오르는 생각은 하나죠.

“에이, 또 과장이지…”

 

저도 똑같이 생각했어요.
그러다가 실제로 GenSpark를 써보고 나서, 왜 실리콘밸리에서 이렇게 난리가 났는지 조금 이해가 되더라고요.
그리고 “이거 그냥 또 하나의 AI 채팅툴 아니네?” 하는 느낌이 확 왔습니다.

이 글에서는 GenSpark가 대체 뭐고, 실제로 어떻게 쓰이고,
어디까지 좋은지, 어디까지는 아직 과장인지를 솔직하게 풀어볼게요.

 

GenSpark, 대체 뭐 하는 놈인가?

 

---

GenSpark, 대체 뭐 하는 놈인가?

겉으로 보면 “또 하나의 AI 서비스”처럼 보입니다.
하지만 정체를 정확히 말하면 여러 개의 top-tier AI model을 orchestration해서 ‘결과물’을 뽑아주는 all-in-one AI workspace에요.

• GPT 계열 model
• Claude
• Gemini 계열 model
  …이런 모델들을 뒤에서 적절히 섞어서, 단순한 텍스트 답변이 아니라 **“완성된 작업물”**을 만드는 데 집중합니다.

 

보통 ChatGPT 같은 툴은 우리 생각을 돕고, 글을 정리해 주는 역할에 가깝죠.
최종 결과물은 여전히 우리가 복사 → 붙여넣기 → 정리 → 저장까지 해야 합니다.

GenSpark는 방향이 약간 다릅니다.

“생각 도와줄게”가 아니라,
“그 프로젝트, 아예 내가 끝까지 만들어 줄게”에 가까워요.

 

GenSpark로 할 수 있는 것들을 보면 감이 옵니다.

• Presentation / slide deck 생성
• Website / landing page 제작
• Branding asset / 마케팅 카피 생성
• Data analysis / 리서치
• 팀 단위 collaboration
• 심지어 AI로 전화 걸어서 예약·취소까지

 

그리고 이 모든 결과물이 흩어지지 않도록, 아예 workspace 전체를 GenSpark 안에 만들어 놓은 구조입니다.

• 프로젝트별 hub
• 파일을 자동으로 내려받고 정리해 주는 AI Drive
• AI Docs, AI Slides, AI Developer, AI Inbox, Call for Me 같은 개별 기능들

그래서 느낌이 “AI에게 한 번 물어본다”가 아니라,
그냥 **“오늘 일하러 들어가는 메인 작업 공간”**이 되는 쪽에 훨씬 가깝습니다.

 

 

---

Hub & AI Drive: 귀찮은 파일 정리를 AI가 다 해주는 구조

GenSpark에서 제일 과소평가되기 쉬운 기능이 사실 Hub + AI Drive 조합이에요.
겉으로 보면 그냥 “또 다른 드라이브” 같거든요.

하지만 써보면 꽤 큽니다.

 

Hub: 일·프로젝트별 작은 우주

GenSpark 안에서는 일을 hub 단위로 쪼갤 수 있어요. 예를 들어:

• Code & Development
• Tech With Tim
• Sponsorships
• Legal & Accounting

 

각 hub 안에:

• 문서
• slide
• code
• image asset
• 분석 결과

 

등을 몰아서 넣을 수 있고, 이게 전부 AI가 인지하고 재사용할 수 있는 상태로 묶입니다.

 

AI Drive: “파일 다운로드 해줘” 한 번이면 끝

여기서 진짜 편한 건 AI Drive.

예를 들어 Super Agent(GenSpark의 기본 general agent)에게 이렇게 말할 수 있어요.

“인터넷에서 Tech With Tim 사진들(혹은 내 이름으로 검색되는 사진들) 찾아서 다운로드하고, 나중에 마케팅 asset으로 쓸 수 있게 저장해 둬.”

 

Enter 한 번 누르면, GenSpark는:

1. Google 등에서 공개된 내 사진들을 찾아보고
2. 쓸 만한 이미지들을 자동으로 고르고 다운로드한 다음
3. AI Drive 안에 전용 폴더까지 만들어서 정리해 둡니다.

 

그리고 중요한 포인트는:

• 이 폴더가 항상 AI가 접근 가능한 내부 드라이브라서,
  • 나중에 presentation 만들 때
  • landing page 만들 때
  • branding asset 만들 때
    다시 업로드할 필요 없이 그냥 “내 얼굴 사진 써줘” 하면 끝입니다.

 

물론 필요하면:

• 내가 직접 폴더 만들고
• 파일 이동하고
• 이름 바꾸고

이런 것도 다 됩니다. 그냥 **“기본값이 자동 정리”**인 구조일 뿐이에요.
이게 생각보다 머릿속 공간을 많이 비워 줍니다.

 

 

---

AI Docs: Chat이 아니라 “문서 작업용 에디터 + AI 팀원”

대부분의 AI 툴은 긴 답변을 채팅창에다가 던져 줍니다.
그리고 우리는:

• 복사해서 Google Docs에 붙여넣고
• 제목·소제목 포맷 맞추고
• 문단 나누고
• 다시 채팅창에 가서 “이 부분만 수정해줘”라고 요청하죠.

 

GenSpark의 AI Docs는 이 흐름 자체를 바꿔 버립니다.

 

New 메뉴를 열면 나오는 것들

GenSpark에서 New를 누르면 단순히 “Chat”만 보이지 않습니다. 대신:

• Photos
• Clips
• Podcasts
• Videos
• Fact checking
• Calling
• Translation
• 그리고 AI Docs

이런 항목들이 쭉 나옵니다.

예를 들어, 당신이 Dev Launch Mentorship 같은 프로그램을 운영한다고 해봅시다.

“Dev Launch Mentorship에 대해 리서치해서, 프로그램 설명을 정리한 comprehensive document 만들어줘. 가격, 멤버 구성, 후기, Trustpilot 리뷰 같은 것도 포함해줘.”

 

라고 요청하면, GenSpark는:

1. 웹에서 Dev Launch 관련 정보들을 찾아보고
2. 가격, 포함된 내용, 대상, 후기, 리뷰 같은 걸 긁어와서
3. 구조화된 문서를 생성합니다.
   • 프로그램 개요
   • 어떤 사람을 위한 것인지
   • 커리큘럼/구성
   • 가격
   • 실제 후기들(Trustpilot 등)

그리고 결과물 옆에 “Edit in AI Docs” 버튼이 뜹니다.

이걸 누르는 순간, 더 이상 채팅창이 아니라 문서 에디터 화면으로 들어갑니다.

• 직접 문단을 선택해서 수정할 수 있고
• 새로운 섹션을 추가할 수도 있고
• 강조·헤딩 등 기본적인 문서 편집이 가능하고
• 동시에 우측/하단에서 AI에게 바로 수정 요청도 가능합니다.

 

예를 들면:

“인트로를 조금 더 beginner-friendly하게 바꿔줘.”
“이 문서에 ‘어떤 사람에게는 이 프로그램이 맞지 않을 수 있는지’ 섹션 하나 추가해줘.”

 

라고 말하면, AI가 문서 자체를 바로 수정해줍니다.
다시 채팅창에 텍스트를 던져주고 복사하라는 구조가 아니라요.

결과적으로 느낌은:

“Google Docs 안에 AI 팀원이 한 명 상주하고 있다.”

 

에 훨씬 가깝습니다.

 

 

---

나를 먼저 이해하는 AI: LinkedIn 자동 리서치 기반 Personalization

요즘 많은 AI 서비스가 “Custom Instruction” 기능을 넣고 있죠.
“나는 이런 사람이고, 이런 톤을 좋아하고, 이런 일을 한다”를 적어두면, 답변에 반영하는 구조.

GenSpark는 여기에 Auto Research를 한 단계 더 얹습니다.

 

아이콘 하나로 ‘나에 대한 프로필’ 자동 채우기

GenSpark 화면에서 사람 모양 아이콘을 누르면 Personalization 설정이 나옵니다.
여기에 직접 내 정보를 적어도 되지만, 더 재밌는 건 Auto Research 버튼입니다.

 

예를 들어:

• 내 LinkedIn 프로필 URL을 붙여넣고
• “Auto research”를 누르면,

 

GenSpark가:

1. LinkedIn 페이지에 들어가서
2. 내 타이틀, 소개, 경력, 포스트들을 훑어보고
3. 아래 같은 정보를 자동으로 뽑아냅니다.
   • YouTuber / Entrepreneur
   • Software Developer
   • 주로 다뤄온 분야, 업계
   • 활동 맥락

 

그리고 “Make it more personalized” 버튼 한 번으로
이 내용을 personalization 폼에 한 번에 채워 넣을 수 있어요.

저장을 해두면, 이후에는:

• 내가 개발자인지
• Tech With Tim 같은 브랜드를 운영하는지
• 어떤 톤을 선호할지

 

AI가 어느 정도 전제를 깔고 이야기를 이어갑니다.

“또 하나의 일반적인 유저”가 아니라,
“너라는 컨텍스트를 대충이라도 알고 있는 AI”가 돼요.

 

 

---

Developer를 위한 GenSpark: Supabase 연동 + AI Developer

개발자 입장에서 GenSpark가 흥미로운 부분은 크게 두 가지입니다.

1. Supabase 등 backend 연동
2. 브라우저 안에서 돌아가는 AI Developer (AI IDE 느낌)

 

Tools → Add: Supabase 바로 연결

GenSpark의 Tools → Add 메뉴로 들어가면
여러 가지 integration 옵션들 사이에서 Supabase를 바로 볼 수 있습니다.

• Database
• Auth
• API를 Supabase로 쓰고 있다면,

 

그냥 필요한 connection 정보만 넣어서 GenSpark와 직접 연결할 수 있어요.
또한 다른 server, custom backend도 마찬가지 방식으로 연결 가능합니다.

이게 왜 좋냐면, 뒤에서 설명할 AI Developer에서 이런 backend와 엮어 full-stack app을 만드는 흐름으로 이어지기 때문입니다.

 

 

AI Developer: “코드 한 줄 안 쓰고 시작하는” 가벼운 AI IDE

New → AI Developer를 실행하면
완전한 VS Code 대체품은 아니지만, 딱 **“빠르게 뼈대 잡는 용도”**로 설계된 인터페이스가 뜹니다.

여기서 선택할 수 있는 것은 예를 들면:

• Simple website / web app
• Full-stack application (database + auth까지 포함)

 

예시: Python Developer Roadmap landing page

상황을 하나 가정해봅시다.

• 나는 Tech With Tim이라는 브랜드를 운영 중이고
• “Python Developer Roadmap”이라는 lead magnet를 운영하고 있다.
• 이걸 소개하는 single-page landing page를 만들고 싶다.

 

AI Developer에 아래처럼 프롬프트를 넣을 수 있어요.

“Tech With Tim 브랜드용 single-page lead magnet website를 만들어줘.
Python Developer Roadmap을 홍보하는 페이지고,
헤드라인, 서브헤드라인, 이메일 입력 필드, CTA 버튼이 필요해.
내 스타일에 맞는 copy를 써줘.”

 

이미 personalization과 AI Drive로 내 컨텍스트를 어느 정도 알고 있는 상태라면,
브랜드 톤을 반영한 페이지를 기대할 수 있습니다.

모델은 GPT 4.5급 general-purpose model 같은 걸 골라두고,
Enter를 누르면 잠시 후 live preview 페이지가 뜹니다.

• “Everything you need to master Python” 같은 헤드라인
• 이메일 입력 필드
• “Get the roadmap” 버튼
• 간단한 자기소개 섹션(정확한 내 정보 기반)

 

File Explorer를 열어 보면:

• README
• index.html
• style 관련 코드 (원하면 별도 CSS 파일로 분리 요청 가능)
• full-stack를 택했다면 database / backend 관련 구조

 

까지 함께 생성돼 있습니다.

여기서:

• “CSS 따로 분리해줘”
• “Hero section 배경 색 좀 더 심플하게 바꿔줘”
• “모바일에서 버튼 크기 조금 키워줘”

 

같은 식의 요청도 계속 할 수 있고요.

그리고 Cloudflare 계정을 연동해두면,
API key 하나로 바로 publish까지 이어갈 수 있습니다.

• 새로운 탭에서 페이지를 띄워서
• 반응형 상태 확인하고
• 몇 번 수정하고
• “대충 됐다” 싶으면 도메인 연결 레벨로 넘기는 흐름.

 

“완벽한 프로덕션급 코드”를 기대하기보다는,

“아이디어 → 작동하는 버전”까지 끌고 오는 시간을
극단적으로 줄이는 도구

 

라고 보는 게 정확합니다.

 

 

---

Productivity Integrations: Gmail, Google Drive, Calendar, Notion

GenSpark가 단순한 “AI writing tool” 이상의 가치를 가지는 부분이 바로 생산성 툴 통합이에요.

Tools 메뉴를 보면 대표적으로:

• Gmail
• Google Drive
• Google Calendar
• Notion

 

을 바로 연결할 수 있습니다.

그리고 이 과정이 유난히 간단합니다.

보통 이런 서비스들은:

• API token 생성
• Scope 설정
• Webhook / callback URL 세팅

 

이런 걸 요구하는 경우가 많은데, GenSpark는 대부분:

1. Integration 클릭
2. Google / Notion 계정으로 Sign in
3. “허용” 한 번 클릭
4. 끝

 

이 정도 수준입니다.
개발자 아니어도 쓸 수 있는 난이도.

 

예시: Notion → 피드백 읽고 → 광고 스크립트 쓰고 → 이메일 발송까지

예를 들어, 당신이 Dev Launch라는 프로그램을 운영한다고 할게요.

Notion 안에:

• Dev Launch 워크스페이스
• 그 안에 Student Surveys 혹은 학생 피드백 페이지가 있고
• 실제 수강생들이 적어준 설문 결과가 쌓여 있다.

 

GenSpark Super Agent에게 이렇게 말할 수 있습니다.

“Dev Launch 새로운 ad copy를 만들고 싶어.
내 Notion에 있는 Dev Launch 관련 페이지들 읽고,
특히 학생 survey feedback 페이지를 찾아서 내용을 분석해줘.
그리고 그걸 바탕으로 Facebook·Instagram vertical ad script를 작성해줘.
타겟 오디언스의 pain point를 잘 찌르는 방향으로.”

 

그러면 GenSpark는:

1. 연결된 Notion workspace에서 Dev Launch 관련 페이지들을 찾고
2. 그중 Student Surveys 같은 페이지를 발견해서
3. 학생들이 남긴 Good/Bad 포인트를 쭉 읽고
4. 실제 표현을 참고해 vertical ad script들을 생성합니다.

 

여기까지 끝났다면, 한 번 더 이렇게 말할 수 있죠.

“좋아. 지금 만든 스크립트들을 이메일로 정리해서
tim@google.com으로 보내줘.”

 

그러면 GenSpark는:

1. 이메일 작성 UI를 띄우고
2. 수신자, 제목, 본문까지 아주 자연스럽게 채워 넣고
3. 내가 마지막으로 내용 확인·수정할 수 있게 보여준 다음
4. 연결된 Gmail 계정(예: Dev Launch용 이메일 계정)으로 실제 전송까지 합니다.

 

Inbox를 확인해 보면:

• 방금 만든 ad script들이 잘 정리된 메일이 도착해 있는 구조.

 

Notion → 리서치 → 스크립트 작성 → 이메일 발송이라는
보통 최소 3~4개의 툴을 왔다 갔다 해야 하는 일을,
GenSpark라는 한 workspace 안에서 끝내는 경험이 됩니다.

 

 

---

AI Inbox & AI Emails: 이메일 정리·분석·협상까지

여기서 한 발 더 나아간 기능이 AI Inbox입니다.

AI Inbox는:

• 받은 이메일들을 읽고
• 내용을 이해·요약하고
• 필요한 정보를 추려서
• 그걸 바탕으로 문서·슬라이드·답장까지 만들어 주는 레이어라고 보면 됩니다.

 

예를 들어, 데모에서 보여준 시나리오는 이런 것:

“최근에 받은 vendor quote 이메일들을 다 읽어보고,
어떤 옵션들이 있는지 정리해서 slide deck으로 만들어줘.
그리고 각 vendor에게 보낼 negotiation email 초안도 작성해줘.”

 

그러면 GenSpark는:

1. Inbox에서 vendor 관련 이메일들을 찾아 읽고
2. 각 vendor별 가격, 조건, 혜택, 기한 등을 추출한 뒤
3. 이걸 비교·요약한 slide deck을 생성합니다.
4. 동시에 협상 전략(할인 요청, 조건 개선 등)을 반영한 reply email draft들을 만들어 줍니다.
5. 나는 내용만 검토하고, 바로 Send 또는 Schedule 버튼을 누르면 끝.

 

“이메일 뒤져보고 → 숫자 엑셀에 치고 → PPT 만들고 → 답장 쓰는”
그 온갖 귀찮은 과정을 AI가 전부 미리 뛰어놓고,
나는 마지막 ‘승인/수정’만 하는 느낌입니다.

 

 

---

AI Teams: Google Docs처럼, 그런데 AI까지 같이 편집하는 팀 협업

GenSpark는 개인뿐 아니라 팀을 위한 기능도 있습니다. 그게 바로 AI Teams.

AI Teams에서는:

• 내 workspace에 팀원을 초대하고
• AI Docs, AI Slides를 같이 열어놓고
• Google Docs처럼 실시간으로 서로의 편집을 볼 수 있습니다.

 

예를 들어:

• 마케팅 팀이 sales deck을 AI Slides로 만들고 있고
• 동시에 product 팀이 feature one-pager를 AI Docs로 작성 중이다.

 

이때 팀원들은:

• 같은 문서를 함께 열어두고
• 누가 어떤 문장을 고치는지 커서까지 볼 수 있고
• 채팅으로 의견 나누고
• **“이 섹션 tone 좀 더 friendly하게 바꿔줘”**라고 AI에게 직접 요청할 수도 있습니다.

 

이 모든 게 버전 파일이 수십 개 생기는 대신, 하나의 live 문서 안에서 이루어지는 거죠.

v3_final_final_real_this_time.pptx
같은 파일명과 싸울 필요가 없습니다.

 

 

---

AI Calling: “Call for Me”로 현실 세계까지 나가는 AI

GenSpark 기능 중에서 가장 미래감이 느껴지는 건 Call for Me라는 AI Calling 기능입니다.

메뉴에서 Call for Me를 열면:

1. 내 전화번호를 설정하고
2. AI에게 이렇게 시킬 수 있어요.
   • “근처 카페 찾아서, 오늘 저녁 7시에 2명 예약 잡아줘.”
   • “내일 병원 예약 취소 전화 좀 대신 걸어줘.”

 

GenSpark는:

• 조건에 맞는 장소를 검색하고
• 실제로 전화를 걸어서
• 간단한 대화를 주고받고(날짜, 시간, 인원 등)
• 결과를 나에게 알려주는 형태로 동작합니다.

 

또한:

• “몇 시에 전화 걸지”를 예약해 놓을 수도 있어서
• 내가 바쁜 시간대에 대신 전화 업무를 맡길 수 있는 셈이죠.

 

물론 국가별 제한이 있습니다.
예를 들어 UAE처럼 이런 서비스에 제약이 있는 곳에서는 사용이 어려울 수 있습니다.

그래도 전체적인 느낌은 하나예요.

“이제 AI가 글만 쓰는 게 아니라,
현실 세계에도 직접 손을 뻗기 시작했다.”

 

 

---

장점과 한계: GenSpark를 어디까지 믿고 쓸 수 있을까?

솔직하게 이야기해볼게요.
GenSpark가 엄청 인상적인 건 맞지만, 모든 걸 대체하는 만능키는 아닙니다.

 

GenSpark가 특히 잘하는 것

1. “작업 공간” 느낌이 확실하다
   • 단순 chatbot이 아니라
   • hub + AI Drive + AI Docs + AI Slides + Teams까지 묶여 있어서
   • 실제 업무용 workspace 느낌이 강합니다.
2. 여러 단계의 일을 하나의 flow로 묶어준다
   • Notion 읽기 → 요약 → 스크립트 작성 → 이메일 발송
     이 긴 체인을 한 도구 안에서 끝낼 수 있는 건 꽤 큰 장점이에요.
3. 리서치 기반 문서 작업에 강하다
   • 프로그램 설명, sales page, long-form document 등
   • 외부 정보 + 내 컨텍스트를 합쳐 정리해야 하는 문서에 특히 강합니다.
4. 초기 버전 prototype 만들기가 빠르다
   • AI Developer로 landing page나 simple app을 만들 때,
   • “아이디어 → 동작하는 버전”까지의 시간이 확 줄어듭니다.
5. 개발자가 아니어도 integration을 쓸 수 있다
   • Gmail / Google Drive / Calendar / Notion 연동이
     OAuth 수준으로 간단해서, 비개발자도 얼마든지 연결 가능합니다.
6. 팀 단위 협업과 커뮤니케이션
   • AI Teams + AI Inbox 조합으로
   • 문서/슬라이드/이메일을 하나의 공간에서 공유하고 처리할 수 있습니다.

 

 

GenSpark가 아직은 아닌 것들

1. 전문 IDE를 완전히 대체하는 수준은 아니다
   • 복잡한 system, 대규모 프로젝트 개발은 여전히
     VS Code, JetBrains 계열 IDE, terminal 기반 workflow가 주력이어야 합니다.
   • AI Developer는 scaffolding·prototype 용도라고 보는 게 맞아요.
2. “한 번에 모든 걸 해결해 주는 버튼”은 아니다
   • 생각, 방향성, 검수는 여전히 사람이 해야 합니다.
   • AI가 뛰어난 비서이자 동료가 되어 주는 것이지, 전부 맡기고 손 떼면 안 됩니다.
3. 모든 특수한 workflow에 100% 맞는다는 보장은 없다
   • 특히 규제가 강한 업계나 매우 특수한 도메인은
     실제 도입 전에 충분한 테스트가 필요합니다.
4. 데이터 프라이버시에 대한 판단은 여전히 사용자의 몫
   • 어떤 정보를 올릴지, 어떤 건 내부 시스템에만 둘지
   • 회사 정책·법적 요구 사항에 맞춰 사용 범위를 스스로 정해야 합니다.

 

 

그럼 10억 달러 hype는 정당한가?

6개월 만에 unicorn 밸류를 찍은 건, 수치만 보면 말도 안 되죠.
하지만 “왜 사람들이 흥분했는지”를 뜯어보면 어느 정도 이해가 됩니다.

• 그냥 ChatGPT 대체재가 아니라,
• **“AI-native workspace”**에 더 가까운 서비스입니다.
• 파일이 이 안에 있고
• 문서가 이 안에 있고
• 팀이 이 안에 있고
• 이메일·캘린더·메모 앱까지 붙어 있고
• 그 위에서 여러 AI model이 orchestration되는 구조.

탭 10개를 전전하며 복사·붙여넣기를 반복하던 사람 입장에선,
GenSpark가 주는 일관된 경험이 꽤 신선하게 다가올 수밖에 없습니다.

완벽하진 않지만,
미래의 “일하는 방식” 중 하나를 미리 체험해 보는 느낌에 가깝습니다.

 

 

---

어떻게 시작해 보는 게 좋을까?

“좋아 보이긴 하는데, 기능이 너무 많아서 어디서부터 건드려야 할지 모르겠다”
싶다면, 아래 순서대로 가볍게 맛만 보는 걸 추천합니다.

1. 계정 만들기
   • GenSpark 웹사이트에서 가입
   • free tier로도 꽤 많은 기능을 테스트할 수 있습니다.
2. Hub 몇 개만 먼저 만든다
   • Personal
   • Content & Marketing
   • Dev & Code
   • Clients 같은 식으로 크게만 나눠도 충분해요.
3. AI Drive 켜두고, 파일 자동 정리 맛보기
   • “내 브랜드 사진들 인터넷에서 찾아서 다운로드하고, 나중에 쓸 수 있게 저장해줘.”
   • 같은 아주 간단한 task부터 시켜보세요.
4. Super Agent로 작은 업무 하나 해결해 보기
   • 예:
     • “최근 Dev Launch 관련 Notion 페이지들 요약해서 2페이지짜리 overview 만들어줘.”
     • “내 LinkedIn 기반으로 나에 대한 소개 문서 만들어줘.”
5. AI Docs로 실제 문서 하나 만들어 보기
   • 프로그램 소개, 세일즈 페이지, 긴 블로그 글 등
   • ‘문서 작업’이 필요한 걸 하나 골라서 AI Docs로 작업해보면 감이 확 옵니다.
6. 생산성 툴 하나만 먼저 연결
   • Notion 또는 Gmail 중 하나만 연동해보고
   • “이 페이지 읽고, 이 내용 바탕으로 클라이언트에게 보낼 이메일 draft 작성해줘.”
   • 같은 업무를 시켜 보세요.
7. AI Developer로 가벼운 landing page 하나 생성해 보기
   • brand 소개 페이지, newsletter sign-up 페이지 같은 것부터 시작하면 부담 없습니다.
8. 어느 정도 익숙해지면 AI Inbox, AI Teams로 확장
   • 팀원이 있다면 AI Teams로 같이 문서·슬라이드 작업해 보고
   • 업무용 inbox를 일부 AI Inbox에 맡겨 triage·요약·draft 기능을 써볼 수 있습니다.

한번에 모든 기능을 마스터하려고 하기보다는,
**“한 workflow씩 치환해본다”**는 느낌으로 접근하는 게 훨씬 덜 부담스럽고, 실제 효과도 잘 느껴집니다.

 

 

---

자주 나올 법한 질문들 (FAQ)

Q1. GenSpark, 무료로도 쓸 만한가요?

네, free tier + credit 구조라서
초기에는 그냥 무료로 써보면서 감을 잡을 수 있습니다.
많은 유저들이 실사용 초기에는 굳이 유료로 안 넘어가도 꽤 쓸 만했다고 하더군요.
(단, 최신 가격·정책은 공식 사이트에서 확인하는 걸 추천합니다.)

 

---

Q2. ChatGPT를 완전히 대체할 수 있나요?

케이스마다 다릅니다.

• 단순 Q&A, 가벼운 아이디어 브레인스토밍:
  여전히 ChatGPT 같은 classic chat tool이 편할 때가 많습니다.
• 반대로,
  파일 관리 + 문서 작업 + 이메일 + 캘린더 + 팀 협업까지 한 번에 묶어야 하는 작업:
  GenSpark 쪽이 훨씬 자연스럽게 느껴질 가능성이 큽니다.

실제로는 두 도구를 서로 다른 용도로 병행해서 쓰는 사람이 많을 것 같아요.

 

---

Q3. Canva, Google Slides 같은 툴도 안 써도 되나요?

GenSpark는:

• presentation / slide deck 생성
• 문서 기반 slide 자동 구성

이런 건 굉장히 잘합니다.
특히 이메일·문서 내용에서 바로 slide를 뽑아내는 workflow가 강점이죠.

다만, 픽셀 단위 디자인이나
브랜딩을 엄격하게 맞춰야 하는 high-fidelity 디자인 작업은
여전히 Canva, Figma, PowerPoint 같은 툴이 더 적합할 수 있습니다.

GenSpark는:

“내용·구조·기본 디자인을 엄청 빠르게 뽑아주는 AI 레이어”

라고 보는 게 좋습니다.

 

---

Q4. 내 파일/데이터는 어떻게 관리되나요?

GenSpark는:

• 일을 hub 단위로 나누고
• 파일을 AI Drive에 저장합니다.

AI Drive는:

• AI가 인터넷에서 다운로드한 asset들(예: 내 공개 사진)
• 내가 업로드하거나 AI가 생성한 문서·슬라이드·코드 등을
  자동으로 폴더에 정리해 주는 역할을 합니다.

물론 직접 폴더를 만들고, 파일을 옮기고, 이름을 바꾸는 것도 다 가능합니다.

 

---

Q5. 민감한 데이터 넣어도 괜찮나요?

이건 결국 사용자 판단의 영역입니다.

어떤 AI 플랫폼이든 마찬가지지만,
민감하거나 규제가 강한 데이터라면:

• Privacy / Security 정책을 꼼꼼히 읽어보고
• 데이터가 어디에, 어떻게 저장·처리되는지 확인하고
• 회사·조직의 보안 정책과 맞는지 체크한 뒤에
  사용 범위를 정하는 것이 좋습니다.

처음에는 리스크가 낮은 콘텐츠부터 넣어 보는 걸 추천해요.

 

---

Q6. Developer 입장에서는 얼마나 유용한가요?

개발자에게 GenSpark는 특히:

• landing page, prototype web app을 빠르게 뽑을 때
• Supabase 등 backend와 연결해 full-stack demo를 만들 때
• boilerplate 코드 생성/리팩토링에 도움받을 때

유용합니다.

완전한 IDE 대체라기보다는,
**“빠른 시작 + 반복적인 코드 작업을 덜어주는 보조 엔진”**에 가깝습니다.

 

---

Q7. Notion, Gmail, Calendar를 실제로 읽을 수 있나요?

네, 연결만 해두면 가능합니다.

• Notion: 페이지 내용을 읽어 요약·분석하거나, 그걸 바탕으로 문서를 작성
• Gmail: thread 내용을 읽고 요약하거나 reply draft 작성
• Calendar: 일정 정보를 참고해서 일정 제안, 회의 시간 추천 등

다만 언제나 그렇듯,
어떤 workspace / inbox를 연결할지,
어떤 용도까지 맡길지는 사용자가 선택할 수 있어요.

 

---

Q8. AI Inbox는 기존 Inbox랑 뭐가 다른가요?

AI Inbox는 기존 이메일함 위에 올라가는 AI 레이어라고 보면 됩니다.

• 이메일을 묶어서 읽고
• 중요한 정보만 추출하고
• slide deck이나 summary document를 만들어 주고
• negotiation email이나 follow-up 이메일 draft까지 만들어 줍니다.

결국 “메일 하나하나 클릭해서 읽으며 정보 수집”이라는 과정을
AI가 먼저 대신 뛰고,
우리는 결과와 초안을 검수하는 역할로 올라간다고 보면 됩니다.

 

---

Q9. AI Teams 기능은 실제 협업에서 어떻게 쓰이나요?

AI Teams에서는:

• 팀원들을 workspace에 초대하고
• AI Docs / AI Slides를 공유하고
• 실시간으로 여러 사람이 동시에 문서를 편집할 수 있습니다.

 

거기에 AI까지 섞여 있으니:

• 한 명은 문구를 고치고
• 다른 한 명은 구조를 바꾸고
• 동시에 “이 섹션 tone 좀 덜 공격적으로 바꿔줘” 같은 요청을 AI에게 던질 수 있죠.

원격 팀, 에이전시, 스몰 스타트업에 꽤 잘 맞는 구조입니다.

 

---

Q10. “Call for Me”는 어디서 쓸 수 있나요?

Call for Me는:

• 식당 예약 잡기
• 병원 예약 취소
  같은 “간단한 전화 업무”를 대신 해주는 기능입니다.

하지만 국가별 법·규제 이슈로 인해
일부 지역(UAE 등)에서는 사용이 어렵거나 제한될 수 있습니다.

 

---

Q11. 비개발자도 쓸 수 있나요?

충분히 가능합니다.

• Gmail / Drive / Calendar / Notion 연결이
  Sign in, 버튼 클릭 수준이라 어렵지 않고
• 대부분의 기능이 natural language prompt 기반이라서
  그냥 말하듯이 요청하면 됩니다.

개발자라면 여기에 AI Developer, backend integration 같은
추가적인 장점이 붙는 구조라고 보면 돼요.

 

---

Q12. 지금 쓰는 workflow를 전부 GenSpark로 옮겨야 할까요?

그럴 필요는 없습니다.

가장 현실적인 접근은:

1. 작업 하나만 GenSpark로 옮겨 보는 것
   • 예: Notion 기반 문서 작성 + 이메일 발송
2. 1~2주 써보면서, 진짜 시간·스트레스가 줄어드는지 체감해 보기
3. 괜찮다 싶으면, 그다음 workflow를 하나 더 옮겨 보기

이렇게 단계적으로 확장하는 게 훨씬 자연스럽습니다.
처음부터 “올인”할 필요는 전혀 없어요.

 

---

마무리: “AI 친구”에서 “AI 기반 workspace”로

정리해 보면, GenSpark는 여러 역할을 한 몸에 섞어 둔 서비스입니다.

• 부분적으로는 ChatGPT 대체처럼 보이고
• 또 한편으로는 Canva + Google Workspace + Notion 느낌도 나고
• Developer 입장에서는 가벼운 AI IDE / prototype 엔진이기도 하고
• 이메일·전화·팀 협업까지 아우르는 Ops assistant이기도 합니다.

 

과대광고가 아예 없다고 하면 거짓말이겠죠.
하지만 실제 기능을 하나씩 체험해 보면, 적어도 이런 생각은 들 겁니다.

“아, 이건 그냥 또 하나의 chatbot이 아니라
‘AI를 중심에 놓고, 그 위에 workspace를 얹은’ 쪽에 더 가깝구나.”

내 사진을 AI Drive에 자동으로 모으고,
LinkedIn을 읽어 나를 이해하고,
Notion에서 학생 피드백을 읽고 광고 스크립트를 쓰고,
그걸 이메일로 보내고,
landing page까지 짠 하고 뽑고,
팀원과 같은 문서를 보며 AI에게 문장을 수정시키는…

이런 흐름을 한 번이라도 느껴 보면,
“앞으로 몇 년 뒤 우리가 일하는 기본 단위가 이런 형태가 되지 않을까?” 하는 생각이 자연스럽게 따라옵니다.

적어도 무료 플랜으로 한 번은 만져볼 가치는 충분히 있는 도구라고,
그 정도까지는 자신 있게 말할 수 있을 것 같네요.