구글의 새 승부수 ‘Gemini Argon 4’…법무·재무·인사 업무 정조준

김유민

2026년 10월 12일

‘Argon 4’ 초기 성능 살펴보니…코딩보다 사무 자동화에 승부수

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구글 딥마인드가 차세대 모델 ‘Gemini Argon 4’를 일부 테스터에게 공개했습니다. 아직 일반 이용자에게 배포된 단계는 아니지만, 초기 벤치마크에서 법률 문서 처리와 업무 자동화, 환각 억제 성능이 크게 개선된 것으로 나타나면서 관심을 끌고 있습니다. 특히 이번 모델은 최근 프런티어 AI 경쟁의 중심이었던 코딩 성능보다 기업이 일상적으로 수행하는 법무, 마케팅, 재무, 인사 업무에 강점을 보였다는 점이 특징입니다.

⚖ 법률·업무 자동화에서 경쟁 모델 앞서

공개된 결과에 따르면 Argon 4는 Harvey의 Legal Agent Benchmark에서 19.6%를 기록해, Claude Fable의 6.7%를 크게 앞섰습니다.

Zapier의 AutomationBench에서도 강한 성능을 보였습니다. 이 벤치마크는 영업의 CRM 관리와 리드 처리, 마케팅 성과 분석, 비용 정산과 장부 작성, 급여·온보딩 같은 실제 사무업무를 얼마나 잘 자동화하는지 평가합니다. Argon 4는 가장 가까운 경쟁 모델보다 약 10포인트 높은 점수를 기록한 것으로 전해졌습니다.

이는 기업이 실제로 비용을 지불할 가능성이 높은 업무에 초점을 맞춘 성능 개선이라는 점에서 의미가 있습니다.

🧠 환각도 크게 줄였다

Argon 4가 특히 주목받는 또 다른 이유는 환각입니다.

AA-Omniscience Hallucination Rate 기준 Argon 4의 오류율은 15%로 나타났습니다. 같은 평가에서 GPT-6 Astra는 45%, Claude Opus 5.5는 59%였습니다.

물론 15% 역시 완벽한 수준은 아닙니다. 그러나 법률, 재무, 인사처럼 잘못된 답변 하나가 실제 업무 리스크로 이어질 수 있는 영역에서는 모델이 얼마나 자주 틀리는지가 단순 성능만큼 중요합니다.

따라서 Argon 4의 장점이 실제 제품에서도 유지된다면 기업용 AI 도입에서 구글이 경쟁력을 높일 수 있는 지점이 될 수 있다는 평가가 나옵니다.

🏢 구글에는 코딩보다 사무직이 더 중요할 수도

최근 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업은 코딩 에이전트에 많은 투자를 해왔습니다. 소프트웨어 개발자는 비용이 높고, 온라인에 학습 데이터도 풍부해 AI가 빠르게 성과를 낼 수 있는 분야이기 때문입니다.

구글의 상황은 조금 다릅니다. Gmail과 Docs, Sheets, Meet 등을 사용하는 수많은 구글 Workspace 고객이 이미 존재합니다. 따라서 구글 입장에서는 최고의 코딩 모델을 만드는 것만큼, 이메일 작성과 문서 검토, 회계·영업·인사 업무를 더 잘 처리하는 AI를 기존 Workspace 안에 넣는 것이 중요할 수 있습니다.

Argon 4의 초기 성능이 눈길을 끄는 이유도 여기에 있습니다. 모델 자체를 별도 상품으로 파는 것보다 이미 구글에 비용을 지불하는 기업 고객의 업무 전반에 AI를 침투시킬 수 있기 때문입니다.

Argon 4가 실제 서비스에 적용됐을 때도 현재의 벤치마크 성능을 유지할지는 아직 확인이 필요지만, 방향은 흥미롭습니다. AI 기업들이 코딩 성능을 놓고 경쟁하는 사이 구글은 자신이 이미 강한 기업용 소프트웨어 영역에 모델 경쟁력을 결합하면서 이미 확보한 거대한 Workspace 고객 기반을 가장 강력한 무기로 내세우는 듯합니다.