[디지털데일리 채성오기자] 네이버가 내년부터 통합 인공지능(AI) 에이전트인 '에이전트 N'을 통해 일상 생활의 효율·편의성을 향상시킬 것이라고 자부했다. 지금까지 추천에 머물렀던 AI 에이전트의 기능을 넘어 정보 제공부터 결제·배송 등에 이르는 '실행'을 빠르고 편리하게 제공하는 것이 목표다.

김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 6일 서울 코엑스에서 진행된 팀네이버 통합 기술 컨퍼런스 'DAN25'에서 취재진과 만나 네이버가 공개한 '에이전트 N'의 구체적인 서비스 로드맵에 대해 설명했다.

내년 봄 시즌을 겨냥해 네이버플러스 스토어 애플리케이션(앱) 내 적용되는 '쇼핑 AI 에이전트'를 시작으로 같은 해 여름 공개되는 생성형 AI 기반 검색 서비스 'AI 탭'을 통해 AI 기반 편의성을 대폭 확대한다는 계획이다.

에이전트 N은 네이버의 모든 서비스가 하나의 서비스처럼 유기적으로 연결되는 '심리스한 경험'을 차별적으로 내세웠다. 사용자가 직접 명령을 입력하지 않아도 지도·캘린더·예약·콘텐츠 등 네이버의 다양한 서비스가 사용자의 탐색 과정 속에 자연스럽게 녹아드는 것이 핵심이다. 다음은 김 COO와 취재진과의 일문일답.

Q. 에이전트 N이 네이버 주요 서비스와 연동되는 예시가 많았다. 혹시 외부 서비스와의 결합 사례나 계획도 가지고 있나.

A. 네이버가 말하는 온 서비스 AI와 에이전트 전략은 내부에 한정되지 않는다. 결국 AI 에이전트가 제대로 작동하려면 외부 서비스와 자연스럽게 연결돼야 한다. 예를 들어 쇼핑몰, 음식점, 예약 플랫폼, 로컬 비즈니스 등 다양한 분야의 연동이 가능해야 하는데 네이버는 이미 스마트스토어, 브랜드스토어, 스마트플레이스 같은 기반이 있어서 이런 연결을 빠르게 실행할 수 있다.

단순히 '이 API 쓰세요' 수준이 아니라 사업자가 별도로 신경 쓰지 않아도 연동이 자동으로 이뤄지는 환경을 만들고 있다. 결국 외부 사이트들도 네이버와의 연결을 통해 '에이전트가 바로 실행할 수 있는 공간'으로 진화하게 될 것이다.

Q. 온 서비스 AI 전략 아래 AI브리핑 등 AI가 녹아든 다양한 서비스를 선보였다. 해외 사업자 대비 네이버 AI 서비스의 경쟁력과 차별점은 무엇인가.

A. 핵심은 '맥락과 실행'에 있다. 구글 '재미나이'이나 오픈AI의 '챗GPT'는 정보를 보여주는 데 집중하지만 네이버는 사용자가 머물고 있는 서비스 안에서 바로 실행을 도와주는 AI를 지향한다. 쇼핑을 할 경우 챗GPT 등 해외 서비스는 추천까지만 해주지만 네이버는 상품의 결제·할인 정보와 재고 수량·배송 환경까지 실시간으로 파악하고 조언한다.

'책임'도 중요한 영역이다. AI 에이전트가 추천한 상품이나 정보에 문제가 생겼을 때 네이버는 고객 보호를 위한 절차와 데이터를 모두 갖고 있다. 이런 신뢰성은 오랜 기간 국내에서 쌓아온 데이터와 운영 경험에서 나오는 부분이다.

Q. 'AI 탭'과 '에이전트 N'의 구체적인 활용 시점은.

A. 에이전트 N은 특정한 하나의 기능이나 서비스만을 지칭하는 것은 아니다. 그간 네이버의 대표적인 정체성은 검색 서비스를 통해 '원하는 것을 저희가 찾아드릴게요'라고 했던 사업자였다. 하지만 앞으로 네이버는 고객이 원하는 것을 '수행'까지 해줄 수 있는 에이전트 서비스로 정체성을 바꾼다는 의미다.

올해 4분기부터는 내부에서 '엠비언트 에이전트'로 부르는 기능이 순차 적용될 예정이다. 사용자의 관심사에 맞춰 뉴스나 공연 정보를 먼저 브리핑해주는 기능이 대표적이다. 이미 조금씩 적용되고 있다.

내년 봄에는 쇼핑 에이전트가 네이버 플러스 스토어 앱에 탑재된다. '생수 떨어졌어'라고 하면 자동으로 평소 구매 습관과 할인 조건을 고려해 주문까지 연결해주는 형태가 될 것이다. 또한 내년 여름에는 'AI 탭'이 열린다. 이 탭에서는 단순히 정보를 보여주는 걸 넘어 '그걸 대신 실행해 드릴까요?'라고 제안한다. 이를 통해 바로 실행까지 이어지는 방식이다. 네이버가 말하는 통합 에이전트의 첫 번째 모습이 될 것이라 생각한다.

Q. '에이전트 N'이 국내뿐 아니라 해외 서비스까지 적용되나.

A. 그렇다. 하지만 형태는 다를 거라 본다. 한국 네이버의 포털과 똑같은 구조로 해외에 나갈 수는 없다. 예를 들어 미국의 '포쉬마크', 스페인의 '왈라팝', 미국·일본의 '네이버웹툰(현지 서비스 웹툰·라인망가)' 등 각 서비스에 맞는 형태로 현지화된 에이전트를 만들 계획이다. 이미 태국에서는 현지 기관과 협력해 '관광 에이전트'를 함께 개발 중이다. 이런 방식으로 네이버의 기술과 노하우를 각국의 기업·정부와 공유하는 글로벌 전략을 병행하고 있다.

Q. 올해 출시 예정이었던 쇼핑 에이전트가 내년 봄으로 미뤄진 것이라고 하는데 이유는.

A. 내부에서도 정말 아쉬워한 부분인 데 이유는 두 가지다. 첫째로 '통합 에이전트'의 프레임을 다시 설계해야 했다. 쇼핑, 로컬, 금융, 정보성 검색 등 각 영역이 따로 놀면 안 되기 때문이다. 전체 구조를 통합하는 과정에서 일정이 늦춰졌다.

둘째로는 전용 거대언어모델(LLM)이 필요했다. 기존의 범용 모델은 너무 크고 실제 서비스에 적용하기엔 느렸다. 그래서 저희는 쇼핑 특화 LLM을 새로 학습했다. 결과적으로 훨씬 빠르고 정확해졌다. '빨리'보단 '제대로'를 선택한 셈이다.

Q. 네이버의 강점은 한국어 데이터인데 AI 시대에는 신뢰성 있는 데이터가 더 중요해질 것 같다. 데이터 품질을 높이기 위해 어떤 노력을 하고 있나.

A. 최근엔 단순히 '한국어 데이터가 많다'는 것이 큰 차별점이 되지 않는다. 중요한 건 '신뢰 가능한 데이터'를 얼마나 확보했느냐다. 예를 들어 리뷰를 보면 네이버는 실제 방문이나 예약·결제가 확인된 사람만 리뷰를 남길 수 있다. 아무나 쓰는 후기와는 완전히 다르다.

쇼핑 데이터도 마찬가지다. 단순히 후기 개수가 아니라, 주문·반품·후기 패턴 전체를 분석한다. 심지어 POS 시스템과 연동해 실제 판매와 인기메뉴 및 혼잡도도 알 수 있다. 또한 '클립(좋아요)' 데이터도 단순 개수가 아니라 '이 사용자는 평소 어떤 취향을 가진 사람인가?'를 함께 고려한다. 그래서 '좋아요' 100개보다 진짜 애호가 한 명의 '좋아요'가 더 무게 있게 반영되는 것이다.

Q. 부동산이나 정책 같은 정보성 영역에도 에이전트가 적용된다고 하는데.

A. 예를 들어 '내 연봉이 이 정도인데 이번 정부 대출정책 대상이 될까?'라고 물으면 지금은 여러 페이지를 찾아봐야 답을 얻을 수 있다. 하지만 정보성 에이전트는 사용자의 상황과 최신 정책을 조합해서 '당신은 OO 정책 대상이며 이런 조건으로 신청할 수 있다"고 정리해준다. 그리고 '신청 페이지로 바로 이동하시겠어요?'까지 연결한다. 다만 이 영역은 공공·금융 기관과의 협력이 필요하기 때문에 내년 이후 점진적으로 확대할 계획이다.

Q. 에이전트가 광고나 쇼핑 서비스와 연결되면 기존 입점 사업자들에게 추가 요금이 생기는 건 아닌가.

A. 그 부분은 걱정하지 않아도 된다. 이번 변화의 목적은 수익을 늘리는 게 아니라 광고 패러다임 자체를 바꾸는 것이다. 기존에는 키워드 입찰로 순위가 결정됐다면 이젠 '맥락과 전환 가능성' 중심으로 간다.

어떤 키워드가 들어오면 네이버의 검색 시스템이 '이 키워드에 정말 어울리는 사이트는 어떤 곳인가?'를 데이터 기반으로 필터링한다. 그 안에서 CTR(클릭률)과 사용자 만족도를 계산해 '자동 가격 조정(오토 프라이싱)'을 한다. 즉 '돈을 많이 낸 순서'가 아니라 '가장 유용한 정보'가 앞에 오게 바꾸는 것이다. 사업자 부담은 늘어나지 않고 오히려 효율은 더 좋아질 것으로 기대하고 있다.

Q. 가상 피팅 등 신기능은 언제쯤 볼 수 있나.

A. 기술적으로는 이미 다 구현돼 있다. 다만 중요한 건 '사용자가 정말 좋아할까?'다. 그래서 여러 가지 실험을 거쳐 AI 탭 론칭 시점(내년 여름)부터 하나씩 순차적으로 선보일 예정이다. 앞으로는 '추천→착용→결제'까지 한 화면에서 이어질 것으로 예상한다.

Q. COO 취임 후 처음 공식 석상에 섰는데 주로 어떤 역할을 맡고 있나.

A. COO로서 전체 전략을 설계하기보다 최수연 대표가 세운 AI 중심 전략이 실제 서비스로 구현되는 과정을 챙기고 있다. 조직이 사내독립기업(CIC) 체계에서 '부문' 체계로 바뀐 뒤 각 서비스의 우선순위와 로드맵을 조율하는 역할이다. 특히 AI 관련 프로젝트는 최수연 대표와 함께 어떤 영역에 먼저 적용할 지 혹은 어떤 순서로 완성도를 높일 지에 대해 하루 하루 고민하며 추진하고 있다.

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