요즘IT 독자 선정 국내 1등 협업툴은 무엇이 다른가

*이 글은 토스랩과 함께 요즘IT 브랜디드 콘텐츠로 제작했습니다.

협업툴은 하나쯤 쓰고 있지만, 딱 맞는 건 아직 못 찾았다는 사람이 많습니다. 슬랙은 좋은데 비싸고, 팀즈는 회사가 깔아줬는데 무겁고, 카톡은 편한데 일이 묻히고. 

요즘은 여기에 한 가지 질문이 더 붙습니다. AI가 웬만한 기능을 다 해주는 시대에, 굳이 돈 내고 쓰는 툴이 필요한가? 올해 초 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)'라는 말이 나올 만큼 SaaS 시장이 흔들렸고, AI 에이전트가 범용 도구를 대체할 수 있다면 시트비를 낼 이유가 사라진다는 논리가 힘을 얻고 있죠.

하지만 현실은 조금 다릅니다. 사라지는 건 기능 하나만 제공하는 얕은 도구이고, 조직의 업무 흐름을 깊이 감싸는 도구는 오히려 AI와 결합해 더 강해지고 있습니다.조직도와 권한 체계, 사내 데이터 보안, 부서마다 다른 업무 흐름 등 이런 맥락은 범용 AI를 갖다 쓰는 것만으로 해결되지 않으니까요.

얼마 전 요즘IT에서 10년 넘은 메신저형 협업툴 5개의 AI 기능을 비교했는데, 그때 프로덕트 밸리 평점을 들여다보다 눈에 띄는 숫자가 있었습니다. 국내 메신저형 협업툴 중 평점 1위, 4.35점(5점 만점). 잔디(JANDI)였습니다. 10년간 42만 개가 넘는 팀의 활용 사례를 쌓아오면서, 한국 시장에서 가성비 좋고 신뢰받는 툴로 자리잡은 프로덕트입니다. 

리뷰 수는 17건으로 많지 않지만, 하나씩 읽어보니 점수 뒤에 꽤 구체적인 이야기들이 있었습니다. 어떤 점이 좋고, 어떤 점이 아쉬운지. 그리고 이 툴을 9년, 10년째 쓰고 있는 팀들은 대체 왜 안 떠나는지. AI 시대에 기업의 워크플로를 깊이 감싸며 살아남은 도구를 들여다보는 건, 그 자체로 의미가 있겠다 싶었습니다. 그래서 잔디 팀과 함께 잔디가 실제 현장에서 어떻게 사용되고 있는지 자세히 살펴봄으로써 AI 시대 협업툴이 진화하는 방법을 들여다보기로 했습니다. 

이 글에서는 실제 사용자들이 남긴 프로덕트 밸리 리뷰를 통해 장점과 단점을 분석하고, 업종과 규모가 다른 기업의 실제 사용 사례를 통해 현장의 활용법을 살펴봅니다. 최근 빠르게 업데이트되고 있는 AI 기능까지 포함해, 잔디가 좋은 평을 받고 있는 이유와 함께 AI 시대에 국내 협업툴이 어떻게 진화하고 있는지를 정리해봤습니다.

잔디의 장점과 단점: 국내 환경 ‘가성비’ 최고, 속도와 검색 UX 개선 필요

협업툴 잔디는 전반적으로 만족도가 높은 편입니다. 리뷰에서 가장 많이 언급된 장점은 역시 '국내 환경 최적화'입니다. 조직도 연동, DRM 문서 미리보기, HWP 파일 지원처럼 한국 기업 실무에서 실제로 필요한 기능들이 잘 갖춰져 있다는 거죠. 슬랙 같은 해외 툴에서는 기대하기 어려운 부분인데, 잔디는 이걸 기본으로 제공합니다. "한국 사람이 쓰기 가장 좋은 툴"이라는 리뷰가 나올 만합니다. 

리뷰 항목 중 눈에 띄는 건 가성비 점수입니다. 잔디의 가성비 평점은 4.44점으로 다른 협업툴 대비 눈에 띄게 높았습니다. 협업툴은 팀 전체가 매일 쓰는 도구인 만큼 인당 요금이 곧 고정비가 되는데, 비용 대비 기능 만족도가 높다는 건 도입을 검토하는 입장에서 꽤 의미 있는 시그널입니다. 특히 중소기업이나 스타트업처럼 인원 대비 예산이 빠듯한 팀에게는, 슬랙 수준의 기능을 더 합리적인 가격에 쓸 수 있다는 점이 잔디를 선택하는 결정적 이유가 되기도 합니다.

사용성도 좋은 평가를 받았습니다. UI가 직관적이고 깔끔해서 비개발자도 금방 적응할 수 있다는 반응이 많았고, 업무 이모티콘, 메시지 읽음 확인, 자동 번역 같은 실무 편의 기능도 호평 요소였습니다. 소통과 업무 관리가 한 곳에서 되는 올인원 구조 덕분에 툴을 왔다 갔다 할 필요가 줄었다는 의견도 있었고요.

리뷰에서 다수 언급된 생성형 AI 기능도 눈에 띕니다. 대화 히스토리 요약이나 AI로 코드 생성에 도움을 받는 것이 실무에 꽤 쓸 만하다는 반응이었고, GitHub·Google 캘린더 연동까지 갖추고 있어 단순 메신저를 넘어선 협업 허브로 자리잡고 있다는 평가입니다.

단점도 있습니다. 가장 자주 나온 건 모바일 속도 문제로, "약간 느린 느낌", "앱 업데이트가 잦다"는 의견이 있었습니다. 검색할 때 특정 채팅방이 아닌 전체 검색으로 잡히는 점도 반복적으로 지적됐는데, 과거 대화를 자주 찾는 사람에게는 신경 쓰일 수 있는 부분입니다. 간헐적 장애를 언급한 리뷰도 있었지만, "빠르게 대응해줘서 불안하진 않았다"는 후기가 함께 달렸고, 단점란에 "딱히 없다"고 적은 리뷰도 여러 건이었습니다. 

전체적으로 툴 선택을 다시 고민하게 만들 정도의 강한 불만은 아닌 셈이죠. 4.35점이라는 높은 평점이 이를 뒷받침하고 있습니다. 그리고 이 탄탄한 기본기 위에 잔디가 최근 가장 공을 들이고 있는 것이 AI입니다.

잔디의 AI 기능: 대화 흐름 그대로 AI 활용

잔디는 '스프링클러'라는 이름의 AI를 협업툴 안에 내장하고 있습니다. 스프링클러는 단순한 챗봇 수준이 아니라 실제 업무 맥락을 이해하는 방향으로 빠르게 진화하고 있습니다. 

요즘 AI 시대의 업무 도구들은 하나의 공통된 방향으로 움직이고 있습니다. 채팅 UI를 통해 다양한 업무를 처리하는 것. 별도 메뉴를 찾아 들어가는 대신, 대화하듯 명령하고 결과를 받는 방식이 자연스러워지고 있죠. 잔디도 이 흐름 위에 있습니다. 스프링클러는 채팅 창 안에서 질문하고, 파일을 분석하고, 사내 지식을 조회하고, 외부 서비스 데이터를 가져오는 것까지 하나의 입력창에서 처리하는 구조로 설계되어 있습니다.

시작점은 잔디홈입니다. 잔디에 접속하면 가장 먼저 만나는 메인 화면인데, 여기서 안 읽은 메시지 요약, 할 일, 일정, 프로젝트 현황을 한눈에 확인할 수 있고, AI 입력창도 이곳에 있습니다. 별도 앱을 열 필요 없이 업무를 시작하는 그 자리에서 바로 AI를 쓸 수 있는 구조죠.

이 AI 입력창을 통해 접근하는 주요 기능은 크게 네 가지입니다. 

• 첫째, 일반적인 질문에 답하고 콘텐츠를 생성하는생성형 AI. 
• 둘째, 파일을 올리면 핵심 내용을 요약하고 데이터를 추출해주는 파일 분석. 
• 셋째, 우리 회사 내부 자료를 업로드해두면 그 문서를 기반으로 답변하는 지식베이스. 
• 넷째, 이메일·캘린더 같은 외부 서비스 정보를 끌어오는 MCP 연동.여기에 대화방 안에서 오간 논의를 기간별로 정리해주는 토픽 요약 기능도 있습니다.

가장 최근 업데이트된 멀티모달 기능은 이 도구들을 한 단계 더 통합합니다. 파일 최대 3개와 실제 대화방 맥락을 동시에 읽고 답변을 만들어주는 등 2개 이상의 기능을 동시에 사용할 수 있는데요. 기획안 파일을 넣으면서 "지금 팀 대화 흐름 기준으로 수정할 부분이 뭐야?"라고 물을 수 있고, 여러 참고 자료를 한꺼번에 올려 "우리 상황에 맞게 핵심만 정리해줘"라고 요청할 수도 있습니다. 자료와 맥락이 분리되어 있던 기존 AI와 달리, 우리 팀이 실제로 나눈 대화 위에서 판단을 도와주는 셈이죠.

핵심은 이 기능들이 협업툴 안에 들어 있다는 점입니다. 별도 AI 도구로 옮겨가는 단계 없이, 대화하던 흐름 그대로 AI를 끼워 쓸 수 있는 구조. 이러한 기능은 사실 실제 현장에서의 활용 방식이 중요한데, 그 이야기를 들어봤습니다. 

실제로 쓰는 팀의 이야기: 제조업 AX부터 10년 쓴 IT 기업까지

요즘IT 리뷰에서 반복적으로 등장한 키워드는 '국내 최적화', '직관적 UI', 'AI 활용도'였습니다. 그렇다면 실제로 잔디를 도입한 기업들은 어떤 지점에서 만족감을 느끼고 있을까요? 업종과 규모가 다른 대표 고객사례를 통해 확인해봤습니다.제조업의 디지털 전환이 궁금하다면 코아스, 대규모 조직의 내부 지식 관리가 고민이라면 무역협회, 소규모 팀의 업무 자동화를 찾고 있다면 빛나는 한의원 사례가 참고가 될 수 있습니다.

41년차 제조기업이 AI로 일하는 법: 효율적인 영업 관리

사무용 시스템 가구 기업 코아스

사무용 시스템 가구를 국내 최초로 도입한 코아스는 41년 업력의 전통 제조기업입니다. CES 2026에 AI 융합 가구를 출품할 만큼 기술 전환에 적극적인 기업이지만, 내부 소통은 오랫동안 카카오톡과 메일에 의존해왔죠. 프로젝트 범위가 넓어지면서 체계적인 협업 환경이 필요해졌고, 잔디를 도입했습니다.

코아스가 가장 먼저 한 건 AI 도입이 아니라 토픽 구조화였습니다. 현재 20개 이상의 토픽을 프로젝트와 TF 단위로 운영하고 있고, 대표부터 신입사원까지 전 구성원이 참여합니다. 회의 중 나온 이슈는 즉시 할 일로 배정되고, 누가 확인했는지 직관적으로 파악할 수 있어 부서 간 의사결정 속도가 눈에 띄게 빨라졌다고 합니다. 과거에는 개인 PC, 공유 폴더, 카톡 대화방에 흩어져 있던 프로젝트 자료도 잔디 드라이브로 아카이빙하면서 업무의 연속성이 생겼죠.

이 기반 위에 AI가 올라탔습니다. 영업팀은 수주 성공·실패 사례를 일정한 템플릿으로 토픽에 기록하는데, 프로젝트 기본 정보, 특이사항, 성공 요인을 정해진 포맷으로 남기면 나중에 "최근 3개월간 직접 영업으로 성사된 프로젝트의 공통 요인은?" 같은 구체적인 질문을 AI에게 던졌을 때 포괄적인 답변이 아닌 근거 있는 분석을 받을 수 있습니다. 데이터가 쌓일수록 AI의 답변 품질이 올라가는 구조를 의도적으로 설계한 셈이죠. 

대규모 조직의 효율적 지식관리 

한국무역협회

한국무역협회는 잔디 AI 중에서도 지식베이스기능을 가장 적극적으로 활용하는 사례입니다. 일반적인 AI 서비스에 "무역협회 규정을 알려줘"라고 물으면 답변을 받을 수 없습니다. 내부 정보이기 때문이죠. 하지만 잔디 지식베이스에 규정, 회계 매뉴얼, 인사 복지 문서를 업로드해두면 AI가 해당 문서를 기반으로 답변합니다. 출처까지 함께 제공하기 때문에 정확도를 직접 확인할 수 있고요.

무역협회는 지식베이스 업로드를 관리 부서에서만 가능하게 설정하고, 부서별 접근 권한을 달리 운영하는 등 대규모 조직에 맞는 체계적인 관리 방식을 갖추고 있습니다. MCP를 통해 구글 드라이브와 연동해 맞춤형 답변을 확장하는 것도 활용 중이죠. 해외지부와의 소통에는 14개 언어 원클릭 번역 기능도 유용하게 쓰이고 있습니다.

팀원 소통부터 상담 데이터 관리까지, 병원의 활용법

빛나는 한의원

잔디를 가장 오래 쓴 사례 중 하나인 빛나는 한의원은 2016년부터 9년째 사용 중입니다. 처음에 구글챗을 도입했다가 직원들이 적응하지 못해 2주 만에 잔디로 전환했고, 결과적으로 9년간 꾸준히 쓰고 있다는 점 자체가 사용성에 대한 강력한 증거입니다.

이 한의원의 활용법에서 인상적인 건 AI 이전에 기본기가 탄탄하다는 점입니다. 토픽을 공지사항, 받은편지함, 설문결과, 전화통화, 지출증빙, 구매요청 등으로 세분화해 직원들이 어디에 무엇을 올려야 할지 헷갈리지 않게 설계했습니다. 

또 구글 캘린더와 연동해 매일 아침 8시에 그날 근무자 명단이 자동으로 알림 오게 세팅했습니다. "오늘 누가 나와요?"라는 질문이 사라졌다고 하죠. 구글 설문지와 Zapier 연동으로 환자 상담 데이터가 자동으로 잔디에 들어오는 구조도 만들었습니다. 협업툴 하나로 소통, 일정, 기록, 자동화를 전부 연결한 셈입니다.

이렇게 쌓인 데이터 위에 AI가 자연스럽게 붙었습니다. 지식베이스에 한의원 매뉴얼을 올려두니환자의 돌발 질문에도 AI가 매뉴얼 기반으로 답변할 수 있게 됐고,토픽에 쌓인 상담 데이터를 AI로 요약 분석해 자주 묻는 질문을 파악하는 데 활용하고 있습니다. 9년간 기록을 꾸준히 남겨온 팀이기 때문에 AI가 참고할 맥락이 풍부하다는 것, 이게 장기 사용자만이 가질 수 있는 강점입니다.

잔디를 10년 쓰면 생기는 일

기업용 문자 발송 서비스 기업 모노커뮤니케이션즈

모노커뮤니케이션즈는 2016년부터 잔디를 사용해온 10년차 장기 고객입니다. 기업용 문자 발송 서비스를 운영하는 IT 기업으로, 잔디 커넥트를 통해 고객 문의와 장애 알림을 실시간으로 토픽에 수신하고 있습니다. 10년간 쌓인 대화 데이터가 그대로 잔디 안에 있기 때문에, AI 토픽 요약으로 과거 이슈를 빠르게 파악하거나 고객 응대 이력을 추적하는 데 유리한 구조가 자연스럽게 만들어졌습니다.지식베이스에는 사내 규정, 업무 매뉴얼, 제품 관련 자료를 올려두고 RAG 기반 AI 질의응답에 활용하고 있죠. 경영기획부 정성문 총괄은 잔디와의 인터뷰에서 "2016년 잔디 초창기부터 함께한 만큼, 이제 잔디 AI까지 전사적으로 활용하고 있다"고 말합니다.

해외 및 오프라인 행사 활용

잔디의 활용 범위는 국내를 넘어 해외로도 확장되고 있습니다. 글로벌 패션 기업 더네이처홀딩스는 홍콩, 대만, 인도네시아 등 해외 오피스 간 언어 장벽을 해소하기 위해 잔디의 14개 언어 실시간 번역과 지식베이스를 활용 중입니다. 더네이처홀딩스 관계자는 디지털 데일리와의 인터뷰를 통해 "사내 규정 같은 정보 자산을 기반으로 고품질의 답변을 받을 수 있어 사용자 만족도가 높다"고 전했습니다. 일본 상장 통신사 비전은 2,000여 명의 구성원이 잔디를 쓰며 고객 응대 이력 요약과 AI 자동 분류로 활용 범위를 넓혀가고 있고, 비전 시스템부의 하야시 차장은 zdnet과의 인터뷰에서 "잔디 AI가 문제 대응 시간을 단축해준다"고 밝혔습니다.

IT 기업이나 오피스 환경이 아닌 곳에서의 활용도 눈에 띕니다. 춘천연합마라톤을 운영하는 더픽트는 행사 운영 매뉴얼을 지식베이스에 올려 현장에서 참가자 문의에 즉시 대응하고, 토픽 요약으로 행사 중 실시간 이슈를 관리하는 등 오프라인 행사 운영에도 잔디 AI를 활용하고 있습니다. 협업툴의 쓰임이 사무실 안에만 머물지 않는다는 걸 보여주는 사례입니다.

마치며: 탄탄한 고객 기반으로 성장하는 잔디

협업툴의 가치는 결국 얼마나 오래, 자연스럽게 쓸 수 있느냐에 달려 있습니다. 아무리 기능이 많아도 팀에 정착하지 못하면 의미가 없죠.

잔디가 4.35점을 받은 배경에는 빛나는 한의원의 9년, 모노커뮤니케이션즈의 10년 같은 장기적인 활용을 통해 쌓아온 두터운 고객 기반이 있습니다. 이 팀들이 오래 쓸 수 있었던 건 한국 기업 환경에 맞는 기본기, 즉 직관적인 UI, 조직도 연동, HWP 지원, 쉬운 온보딩 등이 탄탄했기 때문이고, 그 위에 쌓인 데이터가 지금은 AI의 자산이 되고 있습니다. 오래 쓸수록 AI가 똑똑해지는 구조, 이것이 잔디가 만들어온 선순환입니다. 

물론 모바일 속도나 검색 UX처럼 아직 개선이 필요한 부분은 남아 있습니다. 다만 사용자 피드백을 반영해 꾸준히 다듬어 나가는 건 좋은 제품의 기본이자 숙명이고, 잔디도 그 과정 위에 있습니다.

또 업종도 규모도 활용법도 다른 팀들이 각자의 방식으로 쓰고 있다는 것 자체가, 이 툴이 특정 업종이 아닌 '일하는 팀'이라면 어디든 맞출 수 있는 범용성을 갖고 있다는 뜻이기도 합니다. 그만큼 기업의 다양한 니즈를 담아내며 성장하는 프로덕트라고 할 수 있습니다. 해외 팀과 오프라인 행사까지 활용 범위가 넓어지고 있다는 점도 고객사례에서 확인할 수 있었습니다.

서론에서 던졌던 질문으로 돌아가면,AI 시대에 살아남는 협업툴은 기능이 많은 도구가 아니라 조직의 업무 흐름을 깊이 감싸는 도구였습니다. 협업툴을 고를 때 기능 리스트만 비교하는 건 한계가 있습니다. 결국 중요한 건 우리 팀에 정착할 수 있는가, 쌓인 데이터가 자산이 되는가, 그리고 변화하는 업무 방식에 맞춰 함께 진화하는가죠. 잔디의 리뷰와 고객사례가 보여주는 건, 이 질문들에 10년간 답해온 하나의 궤적입니다.

➡️협업 툴 잔디 서비스소개서 다운로드 

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