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카카오, 통합 멤버십 준비…4900만 카톡을 '택시·음악·쇼핑' 구독 허브로
카카오가 택시와 음악, 쇼핑 등 그룹 서비스를 하나로 묶는 통합 멤버십을 준비하고 있다. 약 4900만명이 이용하는 카카오톡을 단순 메신저에서 구독과 결제, 인공지능(AI) 서비스를 연결하는 생활 플랫폼으로 확장하려는 전략으로 풀이된다. 2일 업계에 따르면 카카오는 ‘카카오 멤버십’ 가칭으로 통합 구독 서비스의 베타 버전을 준비하고 있다. 이르면 10월 출시 가능성이 거론되지만 구체적인 시점과 가격, 참여 서비스는 확정되지 않았다. 카카오 관계자는 “카카오의 다양한 서비스와 혜택을 연계한 멤버십 서비스를 준비 중인 것은 맞지만 구체적인 출시 시점과 참여 서비스 등은 아직 정해지지 않았다”고 밝혔다. 일각에서는 인적분할을 통해 신설되는 카카오AI가 멤버십 사업을 맡을 것으로 예상한다. 다만 카카오AI는 아직 법적으로 출범하지 않았다. 카카오는 지난달 21일 이사회에서 카카오AI와 존속법인 카카오X로 회사를 나누는 인적분할을 결의했다. 오는 12월 임시주주총회를 거쳐 2027년 1월 1일 분할을 완료할 계획이다. 멤버십이 10월 먼저 출시된다면 현 카카오 체제에서 서비스를 시작한 뒤 관련 사업을 재편하는 방식이 될 가능성이 있다. 카카오는 지금도 계열 서비스별로 여러 구독 상품을 운영하고 있다. 카카오톡에서는 이모티콘을 무제한으로 이용하는 ‘이모티콘 플러스’를 월 3900원에 제공한다. 카카오모빌리티는 월 4900원의 ‘카카오 T 멤버스 이동 플러스’를 통해 택시와 바이크, 렌터카, 여행 관련 할인·적립 혜택을 제공하고 있다. 카카오엔터테인먼트도 멜론과 카카오페이지, 카카오웹툰에서 각각 이용권을 판매한다. 통합 멤버십에는 이들 서비스 외에 카카오페이 결제 혜택과 카카오쇼핑 적립·할인, 카카오스타일의 지그재그 혜택 등이 포함될 가능성이 거론된다. 다만 각 계열사의 참여 여부와 기존 구독 상품의 통합·유지 방안은 결정되지 않았다. 외부 파트너와의 제휴도 멤버십의 외연을 결정할 변수다. 카카오는 올해 2분기 실적 발표에서 카카오톡 내 AI 서비스의 첫 외부 버티컬 파트너로 쿠팡이츠를 선정했다고 밝혔다. 카카오톡 대화 맥락을 바탕으로 메뉴 추천부터 주문과 결제까지 이어지는 서비스를 구현한다는 구상이다. 통합 멤버십은 카카오의 AI 전략과도 맞닿아 있다. 카카오는 카카오톡에서 커머스와 예약, 여행, 결제 서비스를 연결해 이용자의 질문에 답하는 데서 끝나지 않고 실제 행동까지 처리하는 에이전틱 AI를 추진하고 있다. 멤버십은 AI가 이용자의 서비스 이용 이력과 혜택을 바탕으로 상품을 추천하고 주문·결제까지 연결하는 공통 계정·결제 기반으로 활용될 수 있다. 사업적으로는 카카오톡의 대규모 이용자를 유료 구독자로 전환하고 그룹 서비스 간 교차 이용을 늘리는 효과를 기대할 수 있다. 카카오의 올해 2분기 톡비즈 광고·구독 매출은 3999억원으로 전년 동기보다 14% 증가했다. 통합 멤버십이 안착하면 구독료 수입뿐 아니라 쇼핑과 모빌리티, 콘텐츠, 결제 거래액을 함께 키울 수 있다. 경쟁 상대는 이미 대규모 가입자를 확보한 네이버와 쿠팡이다. 네이버플러스 멤버십은 월 4900원에 쇼핑 적립과 콘텐츠 혜택을 제공한다. 쿠팡 와우 멤버십은 월 7890원으로 배송과 반품, 음식 배달, 온라인동영상서비스(OTT)를 묶고 있다. 카카오 멤버십의 가격도 이 범위가 참고 기준이 될 수 있지만 현재로서는 확정된 내용이 아니다. 카카오의 강점은 이용 빈도가 높은 카카오톡과 택시·음악·선물하기 등 생활 밀착 서비스다. 반면 네이버의 쇼핑 적립이나 쿠팡의 무료 배송처럼 구독료를 매달 지불할 이유가 되는 대표 혜택은 아직 뚜렷하지 않다. 기존 이모티콘·모빌리티·음악 이용권과 통합 멤버십의 혜택이 중복될 경우 기존 가입자의 이전과 계열사 간 수익 배분 문제도 풀어야 한다. 한편 카카오가 통합 멤버십을 성공시키려면 서비스를 많이 묶는 것보다 이용자가 매달 구독료 이상의 가치를 체감할 수 있는 혜택을 설계해야 한다. 멤버십이 AI 추천과 주문·결제를 연결하는 기반으로 자리 잡으면 카카오톡을 중심으로 흩어진 그룹 서비스를 다시 묶는 성장축이 될 전망이다.
2026-09-02 15:10:20
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플레이디, 현업이 만든 AI 에이전트 42개 구축
디지털 광고기업 플레이디가 현업 직원들이 직접 설계한 인공지능(AI) 에이전트와 업무 자동화 도구 42개를 구축했다. 단순히 생성형 AI를 이용하는 단계를 넘어 반복 업무의 데이터 수집부터 분석과 광고 문구 작성까지 하나의 업무 흐름으로 자동화하는 전사적 AI 전환에 나섰다. SOOP 계열사 플레이디는 지난 2월부터 8월까지 약 6개월간 ‘AI TF 2기’를 운영해 AI 에이전트와 자동화 도구 42개를 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 프로젝트의 특징은 개발조직이 일괄적으로 도구를 만들어 배포한 것이 아니라 각 조직의 실무자가 업무 과정에서 발생하는 비효율을 직접 발굴했다는 점이다. 조직별 ‘AI 파트너’가 반복 작업을 선정하고 이를 에이전트나 자동화 도구로 구현했다. 플레이디는 실무 교육과 AI 도구를 지원하고 조직별 활용 사례와 성과를 공유했다. 대표 사례는 광고기획자(AE)가 개발한 ‘AI 키워드 인사이트 솔루션’이다. 시드 키워드 하나를 입력하면 관련 데이터를 수집·분석하고 소비자 관심과 경쟁 상황을 정리해 전략과 광고 문구까지 제안한다. 기존에는 해당 작업에 담당자 한 명당 약 1~2일이 필요했지만 에이전트를 활용하면 약 20분 만에 분석 결과를 얻을 수 있다. 플레이디는 해당 에이전트가 도출한 인사이트와 전략을 광고주 제안에 적용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 성과도 냈다고 설명했다. 현업에서 만든 자동화 도구는 광고 업무 전반으로 확산됐다. 경쟁사의 광고 소재를 자동으로 수집·분석하는 에이전트와 비슷한 구도의 연출 이미지를 반복 제작하는 자동화 도구, 광고 문구와 소재가 심의 기준에 맞는지를 점검하는 AI 에이전트 등이 개발됐다. 광고업은 매체와 경쟁사 분석, 키워드 분류, 소재 변형, 심의 확인처럼 반복 작업이 많다. 동시에 결과물을 빠르게 만들어 여러 매체에서 시험하고 성과에 따라 수정해야 한다. 플레이디는 반복 작업을 AI에 맡기고 직원들이 전략 수립과 성과 분석, 광고주 커뮤니케이션 등 판단이 필요한 업무에 집중하도록 한다는 구상이다. AI TF는 지난해 7월 처음 출범했다. 1기가 조직별 AI 활용 사례를 발굴하고 공유하는 단계였다면 2기는 개별 도구를 실제 업무 흐름에 연결하고 사업 성과를 만드는 데 초점을 맞췄다. 플레이디는 올해 3월 AI 전담조직 ‘AX 유닛(Unit)’을 신설하고 내부 업무 자동화뿐 아니라 광고 제작과 운영, 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 사업 범위를 넓히고 있다. 지난 4월 출시한 GEO 서비스는 6월 기준 36개 광고주의 46개 사이트를 진단했다. 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 축적한 데이터와 현장 경험을 AI 서비스에 결합한다는 전략이다. 이번 프로젝트는 내부 생산성 개선과 외부 AI 마케팅 사업을 연결하는 실험이라는 점에서도 의미가 있다. 현업에서 효과가 확인된 에이전트를 표준화하면 광고주 대상 솔루션이나 컨설팅 서비스로 발전시킬 수 있기 때문이다. 지난해 플레이디를 인수한 SOOP의 광고·콘텐츠 사업과 연계할 여지도 있다. 관건은 42개 도구 가운데 실제 사용이 정착되는 비율이다. 현업 직원이 만든 에이전트는 업무 적합성이 높지만 모델과 광고 플랫폼이 바뀔 때마다 유지보수가 필요하다. 광고주 정보 유출과 생성 결과의 오류, 저작권 침해, 광고 심의 오판을 막기 위한 데이터 접근권한과 사람의 최종 승인 절차도 갖춰야 한다. 안다희 플레이디 AI TF 리더는 “구성원들이 업무의 개선 지점을 직접 발굴하고 이를 AI 에이전트와 자동화로 구현해 실제 현업에 적용했다는 점이 가장 큰 의미”라며 “우수 사례를 전사로 확산해 생산성을 높이고 구성원들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 플레이디의 다음 과제는 구축한 에이전트의 수보다 실제 절감 시간과 이용률, 광고 성과를 체계적으로 측정하는 일이다. 현업 주도형 AI 전환이 일회성 TF를 넘어 지속적인 업무 체계로 자리 잡는다면 내부 비용 절감뿐 아니라 신규 광고주 확보와 AI 마케팅 사업 확대에도 힘을 보탤 것으로 전망된다.
2026-09-02 12:49:54
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[데스크칼럼] 수출 68.7% 증가, 숫자가 너무 좋아서 더 걱정되는 이유
숫자만 보면 한국 경제는 눈부시다. 8월 수출이 982억5000만달러다. 1년 전보다 68.7% 늘었다. 역대 월간 수출 3위다. 6월과 7월에 이어 석 달 연속 900억달러를 넘겼다. 무역수지는 347억5000만달러 흑자다. 더 놀라운 것은 반도체다. 466억5000만달러를 팔았다. 1년 전보다 209% 늘었다. 역대 최대다. AI 데이터센터 투자 열풍이 한국의 반도체 공장을 거대한 수출 기계로 만들고 있다. 컴퓨터 수출도 419.5% 뛰었다. 정부가 경기를 낙관하는 것도 이해할 만하다. 제조업의 생산과 설비투자는 살아 있고 수출은 기록을 다시 쓰고 있다. 문제는 그 다음이다. 이 숫자가 국민의 장바구니에도 반영되고 있는지 잘 봐야한다. 최근 발표된 7월 산업활동동향을 보면 답은 간단하지 않다. 소매판매는 전월보다 2.4% 줄었다. 전년 같은 달과 비교해도 0.8% 감소했다. 서비스업 생산은 전월보다 1.3% 감소했다. 설비투자만 7.5% 늘었다. 기업이 생산시설에는 돈을 쓰는데 소비자는 지갑을 닫는 모습이다. 더 불편한 숫자도 있다. 6월 말 가계신용은 2019조8000억원이다. 사상 처음 2000조원을 넘어섰다. 한 분기 만에 25조9000억원이 늘었다. 집을 사기 위한 돈도, 생활과 투자를 위한 대출도 함께 증가했다. 수출이 잘되는데 소비는 왜 힘든가. 한국 경제의 오래된 병이다. 수출과 내수가 서로 다른 경제처럼 움직인다. 반도체와 대기업은 세계 시장에서 번 돈으로 성장하지만, 그 돈이 국내 서비스업과 자영업, 가계소득으로 빠르게 흘러가는 연결고리는 약하다. 특히 이번 수출 증가를 자세히 들여다보면 더욱 그렇다. 반도체가 전체 증가분을 압도한다. 자동차는 29.8% 감소했고 선박도 45.9% 줄었다. 20대 주력 품목 가운데 14개가 증가했지만 모든 산업이 같은 속도로 좋아지고 있는 것은 아니다. 더구나 반도체 호황이 영원할 것이라고 믿는 순간 위험해진다. 지금의 수출을 끌어올리는 가장 강력한 힘은 AI다. 미국 빅테크의 데이터센터 투자가 계속되고 메모리 가격이 오르면 한국의 수출은 더 늘 수 있다. 그러나 반대로 AI 투자 사이클이 꺾이거나 공급망이 재편되면 한국 경제 전체가 동시에 흔들릴 가능성도 커진다. 그래서 수출 기록을 축하하는 것과 동시에 해야 할 일이 있다. 이 돈이 국내에서 얼마나 많은 일자리를 만들고, 얼마나 많은 중소기업의 매출을 늘리고, 얼마나 많은 가계의 소득으로 돌아가는지를 따져야 한다. 지금 한국 경제는 ‘성장률’보다 ‘성장의 전달 과정’을 봐야 한다. 수출기업이 돈을 벌었다고 국민의 삶이 자동으로 좋아지는 시대는 지났다. 대기업의 투자와 중소기업의 매출, 임금과 소비, 지역 상권이 연결되지 않으면 수출 1000억달러 시대도 일부 산업의 기록에 그칠 수 있다. 정부 역시 “수출이 좋다”는 말에 머물러서는 안 된다. 소비가 왜 다시 꺾였는지, 가계가 왜 빚을 늘리고 있는지, 건설과 자영업의 체감경기는 왜 회복이 더딘지를 함께 설명해야 한다. 한국은행의 8월 소비자심리지수도 104.5로 전월보다 2.3포인트 떨어졌다. 경제 전체에 온기가 퍼지고 있다고 단정하기 어려운 이유다. 지금 필요한 것은 수출 기록을 깎아내리는 일이 아니다. 오히려 이 호황을 어떻게 내수의 회복으로 연결할 것인지 답을 찾는 일이다. 반도체가 벌어온 달러가 기업의 곳간에만 머물지 않고 투자와 임금, 협력업체의 성장으로 이어져야 한다. 그래야 동네 식당의 매출과 자영업자의 소득, 청년의 일자리로 다시 돌아간다. 982억달러의 수출은 분명 대단한 기록이다. 하지만 경제에서 더 중요한 숫자는 따로 있다. 그 기록이 국민의 삶을 얼마나 바꿨느냐는 숫자다. 수출이 이렇게 좋은데도 국민이 경기를 좋다고 느끼지 못한다면, 문제는 국민의 체감에 있는 것이 아니라 성장의 구조에 있는지도 모른다. 숫자가 너무 좋을 때 오히려 경제의 그늘을 더 꼼꼼히 살펴야 하는 이유다.
2026-09-01 14:13:00
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[2027년 예산안] 'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다
정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.
2026-09-01 14:05:01
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