사람들은 Claude Cowork를 어떻게 활용하고 있을까

2025년 Claude Code를 출시했을 때, 예상외로 많은 비기술 사용자들이 관심을 보였다. 터미널을 한 번도 열어본 적 없던 사람들이 폴더를 정리하고, 중복 파일을 제거하고, 스프레드시트 수식을 작성하는 에이전트를 직접 만들기 시작했다.

그럼에도 터미널은 여전히 많은 이들에게 다소 낯설고 진입 장벽이 있는 공간, 말 그대로 '블랙박스'처럼 느껴진다. Claude Cowork는 이런 사람들을 위해 만들어졌다. Claude Code의 에이전트 기능을, 사람들이 이미 익숙하게 사용하던 Claude 채팅 인터페이스에서도 쓸 수 있도록 확장한 것이다.

올해 1월 출시된 Claude Cowork는 정보를 생산하고 교환하는 일을 업으로 삼는 사람들, 이른바 '지식 노동자(knowledge worker)'들에게 특히 유용한 도구로 자리 잡았다. 이들이 Cowork를 활용하는 방식은 특정 직군에만 국한되지 않는다. 오히려 프로젝트를 앞으로 나아가게 하고 조직을 원활히 돌아가게 만드는, 역할과 역할 사이를 이어주는 업무들에 집중되어 있다. 진행 상황 업데이트 초안 작성, 슬라이드 덱 구성, 방대한 리서치 자료를 단일 보고서로 압축하는 작업 등이 대표적이다.

이 글에서는 2026년 5월 Claude Cowork 세션 샘플 데이터를 공유하며, 터미널 밖에서 사람들이 AI를 일상 업무에 어떻게 활용하고 있는지 살펴본다.

데이터가 보여주는 것

2026년 5월 11일부터 31일까지의 Claude Cowork 세션 120만 건을 익명·집계 처리한 뒤, 20개 업무 카테고리로 분류했다. 분석 결과, 가장 많은 비중을 차지한 카테고리는 '비즈니스 프로세스 및 운영'으로 33.4%에 달했다. 여기에는 곳곳에 흩어진 업데이트를 하나의 보고서로 취합하거나, 온보딩 체크리스트를 만들거나, 스프레드시트를 정리하는 작업 등이 포함된다. 재무, HR, 행정 등 다양한 직군에서 두루 활용되는 업무 특성상 이 카테고리가 1위를 차지한 것은 자연스러운 결과다.

2위는 '콘텐츠 제작 및 카피라이팅'으로 16.4%를 기록했다. 초안 작성, 슬라이드 덱, 게시물, 제안서 등 정보를 정리하고 표현하는 비즈니스 커뮤니케이션 업무가 여기에 속한다. 빈 페이지 앞에서 막막함을 느끼는 것은 많은 사람이 공감하는 경험인데, Claude Cowork는 생각과 정보를 초안으로 엮어내는 과정에서 유용하게 쓰인다. 이 역시 마케팅, 커뮤니케이션, 사업 개발, 프로젝트 관리 등 다양한 직군에 걸쳐 활용되는 업무다.

이어서 소프트웨어 개발 8.7%, DevOps 및 인프라 7%, 리서치 및 인텔리전스 6.4%, 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 5.8%, 문서 처리 및 추출 4.1%, 영업 및 매출 운영 4% 순으로 나타났다.

나머지 카테고리는 모두 4% 미만으로, 개인 업무 지원 3.8%, 교육 2.4%, 미팅 인텔리전스 1.8% 등이 포함된다.

지식 노동자들의 AI 활용 방식

상위 두 카테고리인 비즈니스 프로세스 및 운영, 콘텐츠 제작 및 카피라이팅이 Claude Cowork 전체 사용량의 절반 가량을 차지한다는 사실은 시사하는 바가 크다. 두 카테고리 모두 본질적으로 '연결'의 성격이 강하다. 스프레드시트는 흩어진 데이터를 한눈에 읽고, 비교하고, 추적할 수 있는 맥락으로 묶어주고, 슬라이드 덱은 다양한 배경을 가진 더 넓은 청중에게 아이디어나 의사결정을 전달하며, 온보딩 체크리스트는 신규 입사자가 조직의 암묵지에 빠르게 접근할 수 있도록 돕는다.

데이터를 통해 드러난 패턴은 분명하다. 사람들은 자신의 전문성을 발휘하는 데 필요한 정보를 조립하고 구조화하는 데 Claude Cowork를 활용하고 있다. 변호사는 문서 서식 정리와 파일링을 Cowork에 맡기고, 그 시간을 복잡한 사건에 법적 판단을 적용하는 데 쓴다. 채용 담당자는 면접 일정 조율과 피드백 취합을 Cowork로 처리하고, 정작 중요한 후보자 면담과 과제 평가에 더 집중한다. 팀 리더는 어려운 결정을 설명하는 슬라이드 덱 작성을 Cowork에 위임하고, 실제로 그 판단을 내리는 일에 에너지를 쏟는다.

이런 활용 패턴은 Claude Code와는 뚜렷한 대조를 이룬다. Claude Code는 소프트웨어 개발자들이 코드 작성, 디버깅, 배포 등 핵심 업무에 주로 사용하는 도구다. Claude Cowork에서 소프트웨어 개발 비중이 낮게 나타난 것도 이런 맥락에서 보면 자연스럽다. 개발자들이 코드를 짤 때는 Claude Cowork보다 Claude Code를 훨씬 선호하지만, Claude Cowork에서 하는 작업은 소프트웨어 엔지니어링을 포함한 모든 직군에 공통으로 존재하는 커뮤니케이션 중심의 연결 업무다.

지식 업무에서 AI의 부상

코딩이 여전히 가장 많은 주목을 받는 AI 활용 분야이긴 하지만, 일상적인 비즈니스 업무에서의 AI 활용도 빠르게 늘고 있다. 그리고 사람들이 AI를 가장 유용하게 느끼는 업무의 윤곽이 점점 뚜렷해지고 있다. 팀 전반의 정보와 아이디어를 추적하고 전달하는 데 필요한 작업들, 즉 현황 보고서, 슬라이드 덱, 트래커 등이 바로 그것이다.

이번 데이터는 특정 시점의 스냅샷에 불과하며, Claude Cowork 자체도 아직 초기 단계로 활용 방식이 빠르게 변화하고 있다. 우리의 목표는 AI 도구를 일상 업무에 통합하는 방법을 모색하는 사람들에게 유의미한 기준점을 제공하고, 어떤 분야에서 활용이 가장 집중되어 있는지 보여주는 것이다. 앞으로도 사용량이 늘고 패턴이 변화함에 따라 데이터를 계속 공개하고, 시간이 지나며 무엇이 달라지는지 함께 보고할 예정이다.

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연구 방법에 대한 추가 정보

이번 Claude Cowork 사용자 조사의 진행 방식에 대한 자세한 내용은 아래를 참고하라.

측정 방법

이번 분석은 자동화 시스템을 통해 20개 업무 카테고리 분류 체계로 분류된 Claude Cowork 세션 샘플을 바탕으로 한다. 데이터 수집에는 모든 사용자 정보를 익명으로 처리하는 개인정보 보호 분석 도구를 활용했으며, 개별 세션을 직접 읽은 분석가는 없다. 오직 카테고리 수준의 집계 통계만을 다루었다.

샘플은 트래픽의 일정 비율이 아니라, 시간당 고정된 최대 세션 수를 기준으로 수집되었다. 따라서 이 보고서의 모든 수치는 전체 절대량이 아닌 샘플링된 세션 내 비중을 나타낸다. 데이터는 2026년 5월 11일부터 31일까지 수집되었으며, 60만 개 이상의 조직에서 발생한 120만 건의 샘플 세션을 포함한다.

한계점

• 분류 체계의 세분화 수준: 이번에 사용한 분류 체계는 업무 내용을 기준으로 세션을 분류하며, 수행자의 직함은 고려하지 않는다. 리서치 및 인텔리전스(전체 세션의 6.4%), 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(5.8%), 영업 및 매출 운영(4%), 법무 및 컴플라이언스(1.3%) 등 일부 카테고리는 인식 가능한 지식 업무 기능과 비교적 명확하게 대응된다. 미팅 및 대화 인텔리전스(1.8%), 고객 지원(0.8%)도 별도 카테고리로 포함되어 있다. 다만 분류 체계가 모든 기능을 세분화할 수 있는 것은 아니다. 마케팅, 재무, HR은 별도 카테고리가 없어 '비즈니스 프로세스 및 운영' 카테고리에 포함되며, 이것이 해당 카테고리가 전체 사용량의 3분의 1을 차지하는 이유 중 하나로 보인다.
• 비중 대 절대량: 샘플이 수집 속도 상한 방식으로 이루어졌기 때문에, 샘플링된 세션 수와 조직 수는 Cowork 전체 사용량이나 성장세를 반영하지 않는다. 또한 피크 시간대의 사용량은 한산한 시간대에 비해 다소 과소 반영될 수 있다.
• 기간 선택: 더 긴 기간 대신 최근 완전한 3주를 사용한 이유는, 5월 11일을 전후로 카테고리 비중에 변화가 관찰되었기 때문이다. 이는 사용자 행동의 변화가 아닌 레이블링 파이프라인의 변경에 따른 것으로 판단된다. 이 보고서에 기재된 수치는 변경 이후 데이터만을 기준으로 산출되었으며, 어느 쪽 해석을 따르더라도 정확하다.
• 업무용과 개인용 사용의 혼재: 샘플은 개인이 아닌 외부 조직의 사용을 대상으로 한다. 그러나 샘플링된 Claude Cowork 세션에는 개인적이고 업무 외적인 사용도 일부 포함된다. 개인 업무 지원, 취미, 일상 대화 등이 전체 세션의 약 5%를 차지하므로, 이 샘플이 순수한 업무 활동만을 대표하지는 않는다.
• 자동화 분류: 카테고리 레이블은 사람이 아닌 자동화 시스템이 부여했으며, 어떤 분류기든 오류 가능성이 존재한다. 하나의 세션이 여러 카테고리에 걸칠 수 있는 경우, 결과는 분류 체계에 정의된 기준에 따라 달라진다. 이러한 정의가 해석에 가장 큰 영향을 미치는 부분은 위 '분류 체계의 세분화 수준' 항목에 명시했다.

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