요즘은 인공지능이 단순한 기술을 넘어서, 업무 도구로 깊숙이 들어와 있다. 나는 업무상 복잡한 계약서를 다룰 일이 많고, 개인적으로는 학술 논문을 빠르게 이해할 필요가 자주 있다. 이런 문제를 해결해 줄 수 있는 도구를 찾던 중, Humata AI를 알게 되었다. 처음에는 단순한 문서 요약 정도로 생각했지만, 사용해 보니 기대 이상으로 다양한 기능과 실질적인 도움을 제공하고 있었다. 이제부터 내가 직접 체험해 본 Humata AI의 기능과 사용 후기를 하나씩 소개하려고 한다.
Humata AI란 무엇인가?
ChatGPT 기반의 문서 특화 인공지능
Humata AI는 기본적으로 ChatGPT 기반의 인공지능 시스템이지만, 일반적인 대화형 챗봇과는 다르다. 이 서비스는 특히 문서 분석과 정보 추출에 특화돼 있어, 긴 문서의 요점을 빠르게 파악하거나, 법률 문서처럼 복잡한 내용을 이해할 수 있도록 돕는다. 사용자는 PDF 파일을 업로드한 뒤, AI에게 질문을 던지면 해당 문서에서 직접 답을 찾아준다. 일반적인 AI는 학습된 정보를 바탕으로 답을 하지만, Humata는 업로드된 문서 내부를 분석하여 답을 제공하기 때문에 신뢰도가 높다. 인터페이스도 직관적이라, 처음 사용하는 사람도 어렵지 않게 활용할 수 있었다. 최근 업무 보고서를 정리하면서 Humata AI를 활용해 봤는데, 50페이지가 넘는 PDF에서도 핵심 내용을 정확히 뽑아줘서 정말 놀랐습니다. 특히 문서 내용을 직접 근거로 답해줘서 신뢰가 갔고, 복잡한 조항도 쉽게 이해할 수 있었습니다.
논문 요약 기능의 실제 체감
복잡한 학술 논문도 5분 안에 파악 가능
나는 최근 생성형 AI의 윤리적 쟁점에 관한 논문을 요약할 일이 있었는데, 이 논문은 무려 30페이지가 넘는 분량이었다. 평소라면 전체 내용을 읽고 요약하는 데 최소 1~2시간은 걸릴 양이었다. 하지만 Humata에 이 논문 PDF를 업로드하고 핵심 주장 3가지가 뭐야?라고 질문하자, 몇 초 안에 매우 명확하게 요약된 답이 나왔다. 특히 논문 전체 구조를 기반으로 내용의 흐름을 짚어주기 때문에, 단순한 문장 요약이 아니라 논리적 요약 이 된다는 느낌을 받았다. 요약 외에도 이 논문이 주장하는 핵심 개념은? , 어떤 사례를 들었어? 등 구체적인 질문에도 정확한 위치에서 정보를 가져와 답을 해줬다. 연구자나 대학원생에게는 정말 시간 절약의 도구가 될 수 있을 것이다. 요약 결과를 바탕으로 발표 자료까지 준비했는데, Humata가 제시한 논리적 요약이 큰 틀을 잡아줘서 훨씬 수월하게 구성할 수 있었습니다. 복잡한 이론 개념도 질문만 잘 던지면 쉽게 풀어줘, 마치 논문을 대신 읽어주는 조교 같다는 생각이 들었습니다.
계약서 분석에서의 진가
복잡한 조항 해석을 AI가 대신
회사에서 최근 외부 업체와 NDA 계약을 체결하게 되면서, 내용을 검토해야 했다. 평소 계약서를 분석할 때는 변호사 자문을 받거나 관련 법률 지식을 찾아보곤 했는데, 이번에는 실험 삼아 Humata AI를 활용해 보기로 했다. PDF 계약서를 업로드하고 이 문서에서 불리한 조항이 있어?라고 물으니, AI가 해당 조항을 하이라이트하고 상대방에게만 유리한 해석의 여지가 있음이라고 설명해 주었다. 또한 이 계약서에 해지 조건이 어떻게 돼?라는 질문에도 조목조목 조항 번호까지 명시하며 설명해 줬다. 개인이 법률 전문가 없이도 계약서를 빠르게 이해할 수 있다는 점에서 매우 유용했다. 단, 법률 자문을 완전히 대체할 수는 없지만, 1차 검토용으로는 훌륭했다. 특히 계약서 내용을 팀원들과 공유해야 할 때, Humata가 뽑아준 핵심 요약을 그대로 정리해 주니 내부 커뮤니케이션도 훨씬 원활했습니다. 법률 지식이 부족한 저에게는 복잡한 조항을 쉽게 풀어주는 디지털 법률 번역기 같은 역할을 해줘서 큰 도움이 됐습니다.
인터페이스와 사용성 평가
드래그 앤 드롭, 직관적인 질문 시스템
Humata AI의 인터페이스는 상당히 간단하고 직관적이다. 원하는 문서를 업로드하면 바로 분석이 시작되며, 마치 챗봇에게 대화하듯 질문을 입력하면 된다. 질문은 한글로도 충분히 가능하며, 이 논문 결론이 뭐야? , 이 문서에서 제일 중요한 단락은?처럼 일상적인 문장으로 물어도 잘 알아듣는다. 특히 좋은 점은, 질문한 부분에 대해 문서 내 실제 문장을 인용해 주기 때문에 맥락 파악이 빠르다는 것이다. 또, 여러 문서를 동시에 업로드하고 각기 다른 질문을 던질 수 있어 업무 효율이 높아진다. 예를 들어, 두 개의 계약서를 비교하며 각각의 해지 조건을 따로 질문할 수 있고, 답변도 명확하게 구분되어 나온다. 실제로 두 개의 공급 계약서를 비교해야 했는데, Humata에 각각 업로드한 후 이 계약서 해지 조건 차이점 알려줘라고 질문하니 조항 번호와 함께 깔끔하게 비교해 줘서 정말 유용했습니다. 인터페이스가 워낙 간단해서, 문서 작업이 많은 날엔 마치 AI 보조인력을 곁에 둔 것 같은 든든함을 느꼈습니다. 특히 문서별로 질문한 내용이 탭 형태로 정리되어 있어, 왔다 갔다 하며 비교 분석하기가 훨씬 수월했습니다. 예전엔 계약서를 프린트해서 형광펜으로 표시하던 작업을 이제는 Humata가 대신해 주는 느낌이라, 시간과 집중력을 아낄 수 있었어요.
단점 및 아쉬운 점은?
언어 한계와 요금제 제약
하지만 단점이 없지는 않다. 가장 먼저 느낀 제약은 영어 기반 시스템이라는 점이다. 문서가 한글일 경우 인식률이 다소 떨어지거나, 분석 속도가 느려지는 경우가 있었다. 이럴 때는 한글 문서를 영어로 번역한 뒤 업로드해야 더 정확한 분석 결과를 얻을 수 있다. 또 하나의 단점은 무료 요금제의 기능 제한이다. 파일 업로드 수, 질문 횟수, 분석 속도 등에 일정 제한이 있어 본격적으로 사용하려면 유료 요금제로 업그레이드해야 한다. 가격은 월 약 15달러 수준으로 다른 생산성 도구들과 비교했을 때 크게 부담스럽진 않지만, 자주 사용하는 유저가 아니라면 망설여질 수 있다. 하지만 업무에서 실질적으로 도움이 된다면 투자할 가치가 충분하다. 처음엔 한글 논문을 그대로 올렸더니 요약이 조금 어색하게 나와 당황했는데, 영어로 번역해서 다시 업로드하니 훨씬 자연스럽고 정확한 결과를 받을 수 있었습니다. 무료 요금제 한도에 자주 걸려 결국 유료로 전환했지만, 문서 작업 효율이 워낙 높아져서 비용 대비 만족도는 꽤 높은 편입니다.
활용 팁과 최종 총평
번역 도구와 함께 활용하면 시너지 효과
Humata AI를 사용하면서 가장 효과적이었던 방법은, Papago나 DeepL과 같은 번역 도구를 병행하는 방식이었다. 예를 들어, 한국어 논문을 영어로 번역한 뒤 Humata에 업로드하면 더 정확한 요약과 분석이 가능했고, 결과를 다시 한국어로 번역해 활용했다. 이 과정을 자동화해 두면 아주 효율적인 업무 도구로 쓸 수 있다. 또한 같은 문서에 여러 질문을 던질 수 있다는 점에서, 단순 요약 기능을 넘어서 정보 추출, 키워드 분석, 문서 비교 등의 고급 기능도 가능하다는 것이 강점이었다. 실제로 저는 DeepL로 번역한 논문을 Humata에 올려 분석한 뒤, 요약 결과를 다시 한국어로 번역해 회의 자료로 활용했습니다. 번거로울 줄 알았는데, 반복 작업을 템플릿 화하니 오히려 문서 분석 루틴이 정립돼서 시간도 절약되고 결과물의 완성도도 높아졌습니다.
결론: 정보 과잉 시대의 필수 AI 도구
Humata AI는 단순한 요약 도구를 넘어서, 복잡한 문서 분석을 자동화해 주는 인공지능이다. 논문, 계약서, 기술 매뉴얼 등 텍스트 기반 문서 작업이 많은 직장인, 연구자, 프리랜서 모두에게 강력한 도구가 될 수 있다. 다만 언어 문제와 일부 기능 제한은 존재하므로, 번역 도구와 함께 활용하거나 유료 플랜으로 업그레이드하는 것이 추천된다. 나처럼 문서에 시간을 많이 쓰는 사람이라면, Humata는 분명 업무 시간을 줄여주는 스마트한 선택이 될 것이다.