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[IT뉴스][질문에 답하다] 네이버·카카오 AI는 정말 생활을 바꿀까

온카뱅크관리자

2026-02-26 18:07:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 네카오 'AI 에이전트' 
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 <img alt="제미나이가 그린 일러스트." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/dt/20260226180705204tkva.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Q2wSdVEoCd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/dt/20260226180705204tkva.png" width="658">
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 제미나이가 그린 일러스트.
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 "다음 주 금요일 저녁 부장님이 좋아하시는 메뉴 맛집으로 8명 회식장소 예약해 줘. 결제는 우선 내 카드로 하고."
 사용자의 말 한마디에 인공지능(AI)이 앱을 켜고 그동안 부장님과의 대화 내용을 이해해 메뉴를 선정한 뒤 온라인에 있는 리뷰를 참고해 예약과 결제까지 마치는 시대가 열리고 있다.
 단순한 지식 검색과 대화 상대였던 AI가 사람을 대신해 과제를 수행하는 행동하는 'AI 에이전트'로 진화하고 있다.
 한국에선 네이버와 카카오가 AI 에이전트 시대를 가장 앞에서 열어 나가고 있다.
 포털과 메신저에서 독보적인 점유율을 확보하고 있는 네이버와 카카오 서비스에 AI 에이전트 도입이 가시화되면서 AI가 이용자의 일상 속으로 파고들 전망이다.
 네이버는 올해를 AI 에이전트 수익화의 원년으로 선언했다. 카카오도 그동안 발전시켜 온 AI를 카카오톡에 심는 '카나나 인 카카오톡' 정식 서비스를 앞두고 있다. 별개 앱으로 사용하던 AI를 실제로 가장 많이 사용하는 서비스에 접목하고, 그 AI 역시 기존과는 달라진 에이전트가 된다는 점에서 대중의 기대는 높아지고 있다.
 하지만 당장 떠오르는 혁신적인 서비스는 없다. 이미 대화형 AI는 너무나 보편화했고, 알파고나 챗GPT를 처음 봤을 때의 신선함과 충격도 이제 더 이상 없다.
 네이버와 카카오의 AI 에이전트가 사람들의 높아진 눈높이를 얼마나 충족시키고 이용자의 일상을 어떻게 바꿔나갈 지가 가장 큰 관심사다.
 ◇'과제' 중심 네이버, '관계' 중심 카카오
 네이버와 카카오는 올해 1분기 새로운 AI 에이전트를 동시에 출시한다. 네이버는 그동안 제공하던 생성형 AI 서비스 클로바X와 큐를 종료하고 에이전트 서비스를 본격적으로 내놓는다. 카카오 역시 카나나 인 카카오톡으로 승부수를 던졌다.
 두 회사가 AI 서비스를 개발한 과정은 시작부터 달랐다. 우선 네이버는 천문학적인 그래픽처리장치(GPU) 인프라 투자 비용을 감당하며 한국형 AI를 직접 개발해 왔다.
 AI 주권을 위한 '소버린 AI'를 강조하며 2021년 국내 최초의 초거대 AI 하이퍼클로바를 공개했고, 이를 발전시켜 2023년 하이퍼클로바X를 발표했다. 이를 활용한 대화형 에이전트와 생성형 검색 서비스도 연달아 내놨다.
 카카오도 개발 초기 자체 모델을 추구했지만, 비용 효율화와 실질적인 서비스 적용을 위해 전략을 수정했다. 2024년 '모든 것을 직접 만들 필요는 없다'는 노선을 선택한 뒤 이를 바탕으로 카나나를 탄생시켰다.
 우여곡절 끝에 모습을 드러낸 양사의 AI 에이전트는 지향점에서도 차이를 보인다. 네이버가 방대한 자체 생태계를 무기로 한 '과제 중심의 만능 비서'를 추구한다면, 카카오는 메신저 본질에 집중한 '관계 중심의 소통 비서'를 표방한다.
 카카오의 가장 큰 무기는 사람과 사람 사이의 맥락을 파악하는 것이다. 전 국민이 사용하는 카카오톡 대화를 학습할 수 있고, 카나나는 여기서 대화 흐름을 읽어낸다. 누군가와 약속을 잡거나, 단체 대화방에서 모임을 추진할 때 카나나는 이들의 과거 대화를 기억해 장소, 취향, 일정을 종합, 식당을 추천해 준다.
 네이버의 핵심 경쟁력은 거대한 서비스 인프라다. 검색, 쇼핑, 예약, 지도로 이어지는 국내 최대 규모의 플랫폼 생태계가 네이버 AI 에이전트의 손발이 된다. 별도의 명령 없이도 사용자의 퇴근길과 평소 소비 패턴을 파악할 수 있다. 평소 자주 가는 식당을 도착 시간에 맞춰 예약하거나, 떨어질 때가 된 생필품을 알아서 장바구니에 담아둘 수도 있다. 외부 앱으로 나갈 필요 없이 네이버 앱 하나에서 일상의 모든 소비와 과업을 연결할 수 있다.
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 <img alt="미리캔버스로 만든 인포그래픽." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/dt/20260226180706526qgdy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="x5uVyrpXTe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/dt/20260226180706526qgdy.jpg" width="658">
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 미리캔버스로 만든 인포그래픽.
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 ◇지금은 커머스만…기약 없는 확장
 다만 아직 네이버와 카카오의 AI 에이전트는 커머스 생태계에 집중하고 있다. 당장 자신들이 강점을 가진 다른 서비스와 연계하기 쉽고, 수익화도 쉽기 때문이다. 결국 이들의 AI 에이전트가 진짜 일상을 바꾸기 위해서는 금융, 모빌리티 등 연결해야 할 부문이 많다.
 이를 위해서는 또 새로운 AI 에이전트가 필요하다. 카나나 인 카카오톡 이후 카나나 인 카카오T, 카나나 인 카카오페이, 카나나 인 카카오뱅크 등이 있어야 한다. 각각의 AI 에이전트를 다시 묶어서 카카오톡 속 카나나가 카카오T 카나나에게 택시를 불러달라 요청하고, 카카오페이 카나나가 이를 결제해야 한다. 카카오페이에 잔액이 없다면 카카오뱅크 카나나도 필요해진다.
 네이버 역시 검색과 쇼핑 외 새로운 청사진은 내놓지 못하고 있다. 네이버페이, 예약, 지도, 웹툰, 밴드 등 필요한 서비스는 많지만 어떤 서비스를 어떻게 연결할 수 있을지는 더 고민이 필요한 단계로 보인다.
 양사 관계자 모두 당장 1분기 서비스 출시가 우선이라고 강조했다. 다른 서비스로의 확대는 당연히 예상돼 있지만 시기와 방법 모두 지금 단계에서는 알기 어렵다고 설명했다.
 완벽한 AI 에이전트가 되기 위한 숙제는 이것뿐만이 아니다. 만약 이들이 자사 서비스를 모두 연결한다 하더라도 이용자로서는 한계를 느낄 수밖에 없다.
 네이버 AI에게 가장 좋은 물건을 추천 받았는데, 네이버스토어보다 쿠팡 내 상품 경쟁력이 더 높을 수 있고, 카카오T 택시보다 타다나 우버가 더 저렴할 수 있다. 하지만 이 같은 선택지는 사용자에게 주어지지 않는다. AI 에이전트의 범위가 확대될수록 이 같은 문제는 더 커질 수밖에 없다.
 국내 사용자에 국한된 편의성과 휴대폰 운영체제를 쥐고 있는 구글과 애플을 넘을 수 없는 점 역시 한계로 꼽힌다. 향후 구글과 애플은 보안이나 사생활 보호를 명분으로 서드파티 AI 에이전트가 스마트폰의 핵심 기능에 접근하는 것을 견제할 가능성이 높다.
 국내 플랫폼간 '응용프로그램인터페이스(API) 확장 동맹'이 가능하지만, 수익성 문제로 이 역시 쉽지 않아 보인다.
 ◇디아이 주식 사랬더니 디와이를…책임은 누가?
 AI 에이전트의 활동 반경과 권한이 넓어질수록 이에 대한 책임 소재 문제도 뒤따른다. 향후 금융 AI 에이전트가 발전되면서 주식거래를 말로 할 수 있는 시대가 왔을 때 "디아이 주식 100주 사줘"라고 요청했지만 AI가 디와이 주식 100주를 샀다면 그 책임을 사용자와 AI 중 누군가는 치러야 한다.
 생성형 AI 단계에서 웃으며 넘길 수 있었던 환각 문제도 AI 에이전트에서는 실제 손실로 이어진다. 가짜 피싱 사이트를 정상적인 쇼핑몰로 착각해 개인정보와 금융 데이터를 통째로 넘기거나, 실제로 있지 않은 식당을 거짓으로 만들어내 사람들의 시간과 비용을 뺏을 수도 있다.
 AI 에이전트를 제공하는 플랫폼은 '최종 책임은 사용자에게 있다'는 약관을 삽입하거나, 최종 결제 버튼을 사용자가 직접 누르게 하는 방식을 사용할 수 있다. 하지만 최근 미국 법원에서 테슬라 오토파일럿 사망 사고에 대해 시스템의 결함이 근본 원인이라며 막대한 배상금을 판결한 것처럼, AI 에이전트의 결함에 대한 책임에서 제작사도 자유로울 수 없게 됐다.
 전문가들은 AI의 발전 속도가 더 빨라지고 있는 만큼 이들의 책임 소재에 대한 법적 기반도 마련돼야 한다고 제언했다. AI 기본법 등으로 산업 혁신을 지원하는 것과 적절한 규제를 병행해야 한다는 것이다.
 이상근 서강대 경영학과 교수는 "AI의 발전 방향과 속도를 예상할 수 없었던 것처럼, 이로 인한 부작용 역시 아무도 알 수 없는 시대가 됐다"며 "법제화가 산업 발전 속도를 조금이라도 따라가기 위해서는 부작용 문제에 대한 논의를 정례화하고, 개발 만큼이나 부작용에 대한 연구도 확대돼야 한다"고 말했다.
 김남석 기자 kns@dt.co.kr
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