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KT, '모두의 AI'로 일상 파고든다…무신사·콴다·다음과 생활 AI 구축
[경제일보] AI가 별도의 애플리케이션이나 서비스에서 벗어나 쇼핑·교육·검색·부동산·금융 등 일상 서비스 안으로 들어오고 있다. KT가 정부의 '모두의 AI' 사업을 계기로 대규모 이용자를 확보한 생활 플랫폼·서비스 기업들과 손잡고 AI 확산에 나선다. AI 서비스를 찾아 이용하는 방식에서 벗어나 국민이 평소 사용하던 서비스에서 자연스럽게 AI를 경험하도록 해 AI 대중화를 앞당긴다는 전략이다. 26일 KT는 '모두의 AI' 사업을 통해 무신사, 직방, 다음, EBS, 매스프레소, 솔트룩스, BC카드 등과 협력해 생활 밀착형 AI 서비스를 구축한다고 밝혔다. 컨소시엄에는 검색·교육·쇼핑·주거·금융 등 국민 생활과 밀접한 분야의 기업들이 참여한다. 이번 협력은 참여 기업들이 이미 상당한 규모의 이용자 접점을 확보하고 있는 것이 특징이다. KT가 자체 AI 서비스의 이용자를 새롭게 확보하기보다 기존 플랫폼에 AI를 결합해 대규모 이용자에게 AI 경험을 확산시키는 방식이다. 매스프레소의 AI 학습 플랫폼 '콴다'는 글로벌 누적 이용자가 약 9700만명이며 월간 활성 이용자(MAU)는 약 800만명에 달한다. KT는 EBS와 매스프레소와 협력해 AI 기반 학습 서비스를 고도화하고 이용자별 학습 수준과 필요에 맞춘 초개인화 학습 경험을 구현한다는 계획이다. 단순히 문제를 추천하는 수준을 넘어 이용자의 학습 데이터를 바탕으로 부족한 영역을 파악하고 적합한 콘텐츠를 제시하는 방식으로 AI 활용 범위를 확대할 수 있다는 구상이다. 이미 대규모 이용자를 확보한 교육 플랫폼에 AI를 결합하는 만큼 AI 기반 학습 서비스의 대중화에도 속도가 붙을 것으로 전망된다. 쇼핑 분야에서는 패션 플랫폼 무신사와 커넥트웨이브가 참여한다. 무신사는 전체 이용자가 약 1700만명, MAU가 약 800만명에 이르는 대형 패션 플랫폼이다. KT는 무신사에 AI 기반 개인화 추천과 대화형 AI 등을 접목해 이용자의 상품 탐색과 구매 경험을 고도화할 계획이다. AI가 이용자의 취향과 구매 이력 등을 바탕으로 적합한 상품을 추천하거나 자연어 대화를 통해 원하는 상품을 찾을 수 있도록 하는 방식이다. 커넥트웨이브 역시 다나와, 에누리, 메이크샵 등 이커머스 플랫폼에 AI를 접목해 상품 탐색과 유통 과정에서 새로운 서비스를 개발한다는 구상이다. 검색 분야에서는 다음과의 협력이 추진된다. 방대한 정보가 쌓이는 검색 서비스에서 AI를 활용해 이용자가 원하는 정보와 소식을 보다 빠르고 명확하게 확인할 수 있도록 서비스를 고도화하는 방식이다. 부동산 분야에서는 직방과 협력한다. 부동산은 매물 가격과 위치, 주변 인프라 등 다양한 정보를 함께 비교해야 하는 만큼 AI를 활용하면 이용자가 원하는 조건에 맞춰 정보를 수집하고 비교·분석하는 과정이 간소화되는 설계다. 금융 분야에서도 BC카드와 협력해 AI 활용 방안을 모색한다. 금융·소비와 관련된 서비스에 AI를 결합해 이용자가 필요한 정보를 보다 쉽게 확인하고 서비스를 이용할 수 있는 방안을 검토한다. KT가 교육부터 쇼핑, 검색, 주거, 금융까지 생활 전반을 아우르는 서비스를 컨소시엄에 포함한 것은 AI의 이용자 접점을 넓히기 위한 것으로 풀이된다. 별도의 AI 서비스를 내려받거나 새로운 사용법을 익히게 하는 대신 국민이 이미 익숙하게 사용하는 서비스에 AI 기능을 결합하면 AI에 대한 진입장벽을 낮출 수 있기 때문이다. AI 산업의 경쟁 구도 역시 기술 성능 중심에서 실제 이용자 확보와 서비스 적용으로 확대되고 있다. 지금까지는 더 많은 데이터를 학습하고 높은 성능의 AI 모델을 개발하는 것이 주요 경쟁력이었다면, 생성형 AI가 대중화되면서 실제 업무와 소비 과정에서 AI를 얼마나 자연스럽게 활용하게 만드는지도 중요한 경쟁 요소가 되고 있다. KT는 AI 모델과 플랫폼뿐 아니라 AI 반도체, 클라우드, 네트워크까지 연결하는 'AI 풀스택' 전략도 추진한다. 이를 통해 각 기업이 보유한 서비스와 AI 기술을 연결하고 실제 이용자가 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대한다는 계획이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 "모두의 AI가 국민이 일상에서 안정적으로 이용하는 서비스가 되기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 반도체·컴퓨팅 인프라와 클라우드·네트워크, 대규모 운영 역량이 함께 필요하다"며 "국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.
2026-08-26 10:12:12
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"선물 고민도 AI가"…네이버, AI 쇼핑 에이전트로 커머스 공략
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)을 앞세워 쇼핑 방식을 '검색'에서 '대화' 중심으로 전환하는 전략에 속도를 내고 있다. 단순 상품 탐색을 넘어 이용자의 상황과 맥락을 이해하고 추천까지 이어지는 '에이전틱 커머스'를 구현하고 있는 것이다. 4일 네이버는 네이버플러스 스토어 앱(애플리케이션) 내 AI 쇼핑 에이전트에 선물 추천 특화 기능인 '선물 에이전트'를 적용했다고 밝혔다. 가정의 달을 맞아 선물 수요가 증가하는 시점에 맞춰 대화형 쇼핑 기능을 강화한 것으로 풀이된다. 선물하기는 받는 사람의 취향과 관계, 상황, 예산 등을 종합적으로 판단해야 하고 일반적인 상품 구매보다 고려 요소가 많아 키워드 기반 검색만으로는 선택의 난이도가 높다. 이에 네이버는 해당 분야에서 AI 쇼핑 에이전트의 역할이 커질 수 있다고 판단해 기능 고도화에 나선 것으로 풀이된다. 네이버에 따르면 AI 쇼핑 에이전트는 지난 2월 베타 출시 이후 기능 개선을 거치며 이용자 수와 사용 건수가 각각 20%, 40% 증가했고 추천 상품 클릭 전환율도 상승한 것으로 집계됐다. 글로벌 빅테크 기업들도 생성형 AI를 활용해 쇼핑 경험을 개인화하는 데 집중하고 있는 가운데 네이버 역시 검색과 커머스를 결합한 데이터 경쟁력을 기반으로 시장 선점에 나서고 있는 것으로 분석된다. 이번 선물 에이전트는 검색어 입력 없이도 이용자에게 먼저 선물 아이디어를 제안하는 방식으로 작동한다. 네이버플러스 스토어 홈 화면에서 어버이날, 어린이날 등 특정 이벤트에 맞춘 테마형 추천을 제시하고 이용자가 선택하면 대화형 인터페이스를 통해 맞춤형 상품 탐색이 이어진다. 이용자가 구체적인 상품명을 입력하지 않아도 자연스러운 대화를 통해 추천을 받을 수 있다. 특정 상황이나 취향을 설명하면 에이전트가 이를 해석해 관련 테마를 생성하고 그에 맞는 상품군을 제시하는 방식이다. 단순히 상품을 나열하는 것이 아니라 추천 이유까지 함께 제공해 구매 결정 과정까지 지원한다. 특히 네이버가 보유한 쇼핑 데이터와 리뷰 데이터를 기반으로 선물에 적합한 요소를 함께 안내하는 것이 특징이다. 선물 만족도가 높은 리뷰, 공식 스토어 여부, 포장 및 각인 서비스 제공 여부 등 실제 구매 시 고려되는 요소를 요약해 제시한다. 기존 키워드 중심 쇼핑 구조는 이용자가 검색어를 입력하고 결과 리스트를 비교하는 방식이었지만 AI 쇼핑 에이전트는 이용자의 의도를 해석해 탐색 경로를 설계하고 추천까지 이어지는 구조다. 쇼핑 과정 전반에 AI가 개입하는 형태로 진화하고 있는 것이다. 네이버는 향후 다양한 일상 이벤트와 소비 상황에 맞춰 대화형 쇼핑 기능을 확대할 계획이다. 이용자의 취향과 맥락을 반영한 추천을 고도화하고 쇼핑 전 과정을 지원하는 방향으로 AI 에이전트의 역할을 넓혀간다는 구상이다. 이정태 네이버 이정태 쇼핑 검색&AI 리더는 "선물하기는 취향, 예산, 이벤트 맥락을 종합 고려해야 하는 고관여 활동인 만큼, AI 쇼핑 에이전트가 탐색과 비교를 돕기에 최적화된 영역"이라며 "앞으로도 일상 속 다양한 이벤트에 맞춰 대화형 AI 쇼핑 기능을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-05-04 11:31:22
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