클로바노트 vs Otter 6주 비교 후기

회의록 도구를 쓰기 전에는 AI가 녹음만 넣으면 거의 완성된 회의록을 만들어줄 거라고 생각했습니다. 그런데 실제 업무 회의 27건을 클로바노트와 Otter에 각각 넣어보니 생각보다 확인할 부분이 많았습니다. 특히 한국어 회의에서는 고유명사와 숫자 오류가 반복됐고, 영어 회의에서는 약어와 화자 구분에서 실수가 많이 나왔습니다. 그래서 이번에는 단순한 기능 비교가 아니라, 실제 회의 녹음 파일을 두 도구에 모두 넣고 오류 수와 후편집 시간을 직접 기록했습니다.

비교 기간은 2026년 2월 17일부터 2026년 3월 30일까지 총 6주였습니다. 비교한 회의 수는 27건, 전체 녹음 시간은 18시간 40분이었습니다. 한국어 회의는 19건, 영어 회의는 8건이었고, 평균 회의 길이는 약 41분이었습니다. 클로바노트 테스트 횟수는 27회, Otter 테스트 횟수도 27회로 동일하게 맞췄습니다. 회의 유형은 주간 업무 회의, 콘텐츠 기획 회의, 개발 일정 회의, 외부 파트너 미팅이 섞여 있었습니다.

비교 방식: 오류를 감으로 보지 않고 직접 세었다

처음에는 “클로바노트는 한국어가 괜찮고, Otter는 영어가 괜찮다” 정도로 막연히 알고 있었습니다. 하지만 업무 회의록은 감으로 판단하면 위험했습니다. 그래서 Google Sheets에 회의별 오류를 기록했습니다. 기록 항목은 한국어 인식률, 영어 인식률, 화자 구분, 요약 품질, 후편집 시간, 개인정보 관리였습니다.

오류는 크게 5가지로 나눴습니다. 고유명사 오인식, 숫자 오인식, 약어 오인식, 화자 구분 오류, 결정사항 누락입니다. 예를 들어 “3월 18일 배포”가 “3월 8일 배포”로 적히면 숫자 오류로 세었고, “CRM”이 “시알엠”이 아니라 전혀 다른 단어로 바뀌면 약어 오류로 기록했습니다.

한국어 회의에서는 클로바노트가 편했지만 숫자 확인은 필수였다

한국어 회의 19건 기준으로 클로바노트는 전체 흐름을 잡는 데 확실히 편했습니다. 특히 일반 대화체와 업무 용어는 비교적 자연스럽게 잡혔습니다. 하지만 고유명사와 숫자에서 오류가 반복됐습니다. 제가 직접 센 클로바노트 주요 오류는 고유명사 오인식 42건, 숫자 오인식 17건이었습니다.

예를 들어 내부 프로젝트명 “그로스보드”가 “글로스 보드”로 적힌 경우가 6번 있었고, 담당자 이름 일부도 비슷한 발음의 단어로 바뀌었습니다. 숫자 오류는 더 조심해야 했습니다. “전환율 2.8%”가 “전환율 28%”처럼 기록된 사례가 있었고, 이 부분은 그대로 회의록에 남겼다면 보고 자료에 잘못 들어갈 뻔했습니다.

영어 회의에서는 Otter가 나았지만 약어와 화자 구분은 흔들렸다

영어 회의 8건에서는 Otter가 전반적으로 더 편했습니다. 발화 내용의 큰 흐름은 빠르게 잡았고, 영어 문장 요약도 읽기 쉬웠습니다. 다만 완벽하지는 않았습니다. 영어 회의 기준 Otter의 주요 오류는 화자 구분 오류 13건, 약어 오인식 21건이었습니다.

특히 제품명, API명, 마케팅 약어가 많을 때 오류가 늘었습니다. “CAC”가 “cat”처럼 기록되거나, “LTV”가 문맥에 맞지 않는 일반 단어처럼 바뀐 적도 있었습니다. 화자 구분 오류도 있었습니다. 4명이 참여한 영어 미팅에서 발언자가 빠르게 바뀌자 Otter가 두 사람의 발언을 한 사람으로 묶은 사례가 13건 있었습니다.

클로바노트와 Otter 비교표

비교 항목	클로바노트 결과	Otter 결과	오류 사례	실제 체감	최종 판단
한국어 인식률	한국어 회의 19건에서 흐름 파악이 빠름	한국어 회의에서는 문장 연결이 어색한 경우가 많음	클로바노트 고유명사 오인식 42건, 숫자 오인식 17건	한국어 회의 초안은 클로바노트가 편함	한국어 회의 중심이면 클로바노트가 실무 초안에 유리
영어 인식률	영어 회의에서는 일부 문맥 요약이 약함	영어 회의 8건에서 전체 문장 흐름이 자연스러움	Otter 약어 오인식 21건	영어 회의는 Otter 후편집이 더 수월함	영어 회의 중심이면 Otter가 더 나음
화자 구분	조용한 환경에서는 무난했지만 겹쳐 말하면 흔들림	영어 회의에서 화자 구분 오류 13건 발생	4인 회의에서 두 사람 발언이 한 명으로 묶임	둘 다 최종 회의록 전 확인 필요	화자 구분은 도구만 믿기 어려움
요약 품질	한국어 회의 요약은 읽기 편했지만 결정사항 누락 가능	영어 회의 요약은 구조화가 좋았지만 약어 오류 주의	AI 요약만 믿고 결정사항 1건 누락	요약은 초안으로만 써야 함	결정사항과 담당자는 사람이 검수해야 함
후편집 시간	평균 18분	평균 21분	수동 작성은 평균 38분 소요	두 도구 모두 수동보다 빠름	초안 생성 도구로는 충분히 가치 있음
개인정보 관리	민감한 회의는 업로드 전 이름과 고객명 별도 표기	외부 파트너 영어 회의는 업로드 전 공유 범위 확인	고객명과 내부 프로젝트명이 그대로 기록됨	민감 정보 포함 회의는 사전 기준 필요	업로드 전 파일명과 공유 권한 점검 필수

회의록 수정 시간은 얼마나 줄었나

수동으로 회의록을 작성할 때는 평균 38분이 걸렸습니다. 40분짜리 회의라면 녹음 파일을 다시 듣고, 결정사항을 찾고, 담당자와 날짜를 정리하는 데 시간이 꽤 들었습니다. 클로바노트를 사용한 뒤 후편집 시간은 평균 18분으로 줄었고, Otter 후편집 시간은 평균 21분이었습니다.

단순히 시간만 보면 두 도구 모두 도움이 됐습니다. 하지만 후편집이 아예 사라진 것은 아니었습니다. 클로바노트는 한국어 회의에서 초안이 빨리 나왔지만 숫자와 고유명사를 확인해야 했고, Otter는 영어 회의 흐름은 좋았지만 약어와 화자 구분을 다시 봐야 했습니다.

실패 사례 1: AI 요약만 믿고 결정사항 1건을 놓쳤다

가장 크게 반성한 실수는 AI 요약만 보고 회의록을 확정한 일입니다. 3월 6일 콘텐츠 일정 회의에서 “3월 18일 발행 전 검토자는 운영팀에서 1차 확인한다”는 결정이 있었습니다. 그런데 AI 요약에는 “3월 중순 발행 일정 논의” 정도로만 들어갔습니다. 저는 요약만 확인하고 결정사항 표에 넣지 않았습니다.

결국 2일 뒤 Slack에서 “1차 검토 담당이 누구였나요?”라는 질문이 나왔습니다. 녹음 파일을 다시 확인하는 데 14분이 걸렸고, 회의록을 수정했습니다. 이 사건 이후 회의록 최종본에는 반드시 결정사항, 담당자, 마감일을 사람이 다시 확인하도록 바꿨습니다.

실패 사례 2: 잡음이 많은 카페 회의에서 화자 구분이 무너졌다

또 다른 실패는 카페에서 진행한 회의였습니다. 2월 28일 외부 미팅이었고, 주변 음악과 사람 소리가 계속 들어갔습니다. 회의 시간은 46분이었는데, 두 도구 모두 발언자 구분이 거의 되지 않았습니다. 발언자 3명이 있었지만 일부 구간에서는 한 명의 발언처럼 묶였고, 중간중간 문장이 끊겼습니다.

특히 Otter는 영어 단어와 주변 소음을 섞어 엉뚱한 문장을 만들었고, 클로바노트도 한국어 발언 중 조사와 고유명사를 자주 놓쳤습니다. 이 회의의 후편집 시간은 34분으로, 평균보다 훨씬 길었습니다. 이 경험 이후 중요한 회의는 카페가 아니라 조용한 회의실이나 헤드셋 사용 환경에서 녹음하기로 했습니다.

회의 전 안건 공유가 오류를 줄였다

3주 차부터는 회의 시작 전에 안건을 Google Docs로 공유했습니다. 회의 제목, 참석자, 주요 고유명사, 숫자, 예상 결정사항을 미리 적었습니다. 예를 들어 캠페인 회의라면 프로젝트명, 날짜, 예산, 담당자 이름을 미리 문서에 넣었습니다.

이 방식은 음성 인식 자체를 완벽하게 만들지는 않았지만, 후편집 시간을 줄였습니다. 회의 후 AI 회의록을 보면서 Google Docs 안건 문서와 대조할 수 있었기 때문입니다. 특히 고유명사 오류를 찾는 시간이 줄었습니다. 초반 3주 클로바노트 후편집 평균은 21분이었고, 안건 공유 후 후반 3주는 평균 15분까지 줄었습니다.

액션아이템 누락은 9건에서 3건으로 줄었다

AI 회의록 도구를 쓰면서 가장 실질적으로 좋아진 부분은 액션아이템 누락 감소였습니다. 이전에는 회의 후 해야 할 일을 사람이 기억에 의존해 정리했습니다. 그 결과 회의 후 액션아이템 누락이 9건 있었습니다. 예를 들어 “디자인 시안 2차 공유”, “개발 일정 재확인”, “고객사 피드백 정리” 같은 작은 후속 업무가 빠졌습니다.

도구를 사용한 뒤에는 회의록 초안에서 액션아이템 후보를 먼저 뽑고, 사람이 담당자와 마감일을 확인했습니다. 이 방식으로 바꾼 뒤 액션아이템 누락은 3건으로 줄었습니다. 다만 여기서도 도구가 자동으로 해결한 것은 아니었습니다. 사람이 마지막에 검수했기 때문에 줄어든 결과였습니다.

비교 기준별 실제 체감

비교 기준	클로바노트 체감	Otter 체감	주의할 점
한국어 인식률	회의 흐름 파악이 빠름	한국어 문맥은 상대적으로 어색함	고유명사와 숫자 확인 필수
영어 인식률	영어 회의 초안은 보완 필요	전체 문장 흐름이 좋음	약어와 제품명 확인 필요
화자 구분	조용한 환경에서는 무난	다자 회의에서 오류 발생	겹쳐 말하면 둘 다 흔들림
요약 품질	한국어 요약 초안용으로 유용	영어 요약 구조가 깔끔함	결정사항 누락 검수 필요
개인정보 관리	내부 회의 업로드 전 기준 필요	외부 회의 공유 범위 확인 필요	민감 정보는 업로드 전 점검

최종 결론: AI 회의록 도구는 완성본이 아니라 초안을 만드는 도구였다

2026년 2월 17일부터 3월 30일까지 6주 동안 클로바노트와 Otter를 회의 27건, 전체 녹음 18시간 40분에 사용해본 결과, 두 도구 모두 회의록 작성 시간을 줄이는 데는 분명히 도움이 됐습니다. 수동 작성 평균 38분이던 회의록 수정 시간이 클로바노트 후편집 18분, Otter 후편집 21분으로 줄었습니다.

하지만 AI 회의록 도구가 회의록을 완성해주지는 않았습니다. 클로바노트는 한국어 회의에서 편했지만 고유명사 오인식 42건, 숫자 오인식 17건이 있었습니다. Otter는 영어 회의에서 흐름이 좋았지만 화자 구분 오류 13건, 약어 오인식 21건이 있었습니다. 특히 AI 요약만 믿고 결정사항 1건을 놓친 경험은 가장 큰 교훈이었습니다.

제 기준에서 클로바노트는 한국어 회의 초안 작성에 더 편했고, Otter는 영어 회의 초안 작성에 더 나았습니다. 하지만 어떤 도구를 쓰든 회의 후 결정사항, 담당자, 마감일은 사람이 다시 확인해야 했습니다. 회의 시작 전 안건을 문서로 공유하고, 회의 후 결정사항과 담당자를 사람이 검수하는 방식이 가장 안정적이었습니다.

결론적으로 AI 회의록 도구는 회의록을 완성해주는 도구가 아니라 초안을 빠르게 만들고 사람이 검수해야 하는 보조 도구였습니다. 회의록 품질은 도구 선택만으로 결정되지 않았습니다. 녹음 환경, 사전 안건 공유, 고유명사 정리, 후편집 기준, 개인정보 관리까지 함께 갖춰야 실제 업무에서 쓸 수 있었습니다.

AI 회의록 도구 사용 전 확인해야 할 체크리스트

회의 전에 안건과 주요 고유명사를 문서로 정리했는가?
한국어 회의인지 영어 회의인지에 따라 도구를 구분했는가?
회의 장소에 잡음이 적고 발언자 음성이 분명하게 녹음되는가?
카페처럼 소음이 많은 장소에서 중요한 회의를 녹음하지 않는가?
AI 요약만 보고 결정사항을 확정하지 않는가?
회의 후 결정사항, 담당자, 마감일을 사람이 다시 검수했는가?
숫자, 날짜, 예산, 퍼센트는 원본 녹음과 다시 대조했는가?
고객명, 내부 프로젝트명, 민감 정보가 그대로 업로드되지 않았는가?
회의록 공유 전 접근 권한과 공유 범위를 확인했는가?
회의록 최종본에 액션아이템과 다음 회의 전까지 할 일이 정리되어 있는가?