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![[경제일보] 카톡 속 라이언이 예약·송금까지…카카오 AI 집사 시대 연다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/14/20261014091706889699.png)
카톡 속 라이언이 예약·송금까지…카카오 'AI 집사' 시대 연다 [경제일보] 카카오톡 속 라이언이 인공지능(AI) 비서로 변신한다. 메시지를 대신 보내고 일정을 정리하는 수준을 넘어 앞으로는 주문과 선물, 예약, 송금까지 이용자를 대신해 처리한다. 카카오가 공개한 ‘카나나 스페이스’가 카카오톡을 단순 메신저에서 개인 AI 에이전트가 머무는 생활 플랫폼으로 바꾸기 시작했다. 카카오는 지난 13일 개발자 행사 ‘if(kakao)26’에서 카나나 스페이스를 공개했다. 별도 앱을 실행하지 않고 카카오톡 어디서나 호출할 수 있는 AI 어시스턴트다. 화면을 두 손가락으로 쓸어내리면 라이언이 등장하고 음성이나 텍스트로 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색, 카카오톡 설정 변경 등을 요청할 수 있다. 카나나 스페이스는 카카오 AI 전략의 방향 전환을 보여주는 결과물이기도 하다. 카카오는 독립형 AI 앱 ‘카나나’ 서비스를 종료하고 AI 기능을 카카오톡에 집중하는 쪽을 선택했다. 별도 앱에서 이용자를 새로 모으기보다 5000만명에 가까운 이용자가 이미 생활 플랫폼처럼 사용하는 카카오톡 안에 AI를 넣는 편이 확산 속도와 활용도 측면에서 유리하다는 판단이다. 핵심은 이용 습관을 바꾸지 않아도 된다는 점이다. 생성형 AI를 사용하려면 별도 앱을 실행하고 질문을 입력해야 하는 기존 방식과 달리 친구와 대화를 나누거나 일정을 확인하던 화면에서 바로 AI를 부를 수 있다. AI가 새로운 서비스가 아니라 카카오톡의 기본 기능처럼 스며드는 구조다. 카나나 스페이스의 진짜 가능성은 앞으로 열린다. 카카오는 향후 주문과 선물, 예약, 송금까지 실행 범위를 넓힐 계획이다. “부모님 생신 선물 보내줘”라는 말에 상품을 찾고 선물하기를 실행하거나 “주말 저녁 식당 예약해줘”라는 요청을 실제 예약까지 이어주는 식이다. 정보를 알려주는 AI에서 일을 끝내는 AI로 넘어가는 셈이다. 이 같은 방향은 최근 글로벌 AI 시장에서 주목받은 메타의 개인 AI 에이전트 ‘Muse’와 닮아 있다. Muse는 전용 보안 가상환경과 브라우저를 기반으로 이메일 전송과 여행 예약, 일정 관리 등 이용자가 요청한 업무를 여러 서비스에 걸쳐 직접 처리한다. 왓츠앱에서도 메시지를 보내듯 이용할 수 있어 ‘대화하는 AI’보다 ‘행동하는 AI’에 가깝다. 다만 출발점에는 차이가 있다. Muse는 범용 개인 AI를 먼저 만든 뒤 여러 외부 서비스로 활동 범위를 넓히는 구조다. 반면 카나나 스페이스는 카카오톡이라는 거대한 생활 플랫폼 안에서 시작한다. 카카오맵, 선물하기, 예약하기, 카카오페이, 멜론 등 이미 구축된 서비스가 AI의 손과 발이 될 수 있다는 점이 강점이다. 사업적으로도 의미가 크다. 카나나 스페이스가 이용자의 의도를 이해하고 상품 검색부터 예약·결제까지 이어주면 AI 사용량 증가가 곧 카카오의 커머스와 결제 거래 증가로 연결될 수 있다. AI 자체에 별도의 이용료를 받지 않더라도 선물하기와 쇼핑, 예약, 카카오페이 등 기존 사업의 이용 빈도와 거래액을 끌어올리는 방식으로 수익화할 수 있는 구조다. 카카오가 라이언을 전면에 내세운 것도 눈에 띈다. AI를 낯선 기술이 아니라 이용자가 매일 접하는 캐릭터처럼 느끼게 해 진입장벽을 낮추려는 접근이다. 향후 다른 카카오프렌즈 캐릭터로 확대되면 이용자의 취향과 관계에 따라 다른 성격을 가진 AI를 선택하는 방식으로 발전할 가능성도 있다. 카나나 스페이스는 아직 Muse와 같은 범용 에이전트라고 보기는 어렵다. 현재는 카카오톡 내부 기능과 카카오 생태계를 중심으로 움직이며 외부 사이트와 서비스를 자유롭게 넘나드는 수준에는 이르지 않았다. 이용자의 메시지와 일정, 결제처럼 민감한 정보를 AI가 다루는 만큼 개인정보 보호와 실행 권한을 어디까지 허용할지도 중요한 과제다. 그러나 카카오가 공식적으로 주문·선물·예약·송금까지 실행 범위를 넓히겠다고 밝힌 만큼 활동 반경은 계속 커질 가능성이 높다. 향후 외부 사업자와 연결되는 API나 서비스 연동이 늘어난다면 카나나 스페이스는 카카오톡 안의 비서에서 디지털 생활 전반을 대신 처리하는 에이전트로 진화할 수 있다. AI 경쟁의 기준도 같은 방향으로 움직이고 있다. 누가 더 자연스럽게 대화하느냐보다 누가 실제 일을 얼마나 대신해주느냐가 중요해지고 있다. 검색하고 추천하는 AI에서 예약하고 결제하고 실행하는 AI로 경쟁의 무게중심이 이동하는 것이다. 카카오는 이 경쟁에서 새로운 AI 공간을 만든 뒤 이용자를 불러들이는 대신 사람들이 이미 하루에도 여러 번 여는 카카오톡을 선택했다. 지금 카나나 스페이스는 익숙한 카카오 생태계 안에 머무는 AI 비서에 가깝다. 그러나 주문과 예약, 결제와 송금을 넘어 외부 서비스까지 연결되기 시작하면 이야기는 달라진다. 메타 Muse가 개인의 디지털 업무를 대신하는 범용 에이전트로 진화했듯, 카나나 스페이스 역시 ‘카톡 속 라이언’을 넘어 한국 이용자의 일상을 실제로 움직이는 AI 집사로 커질 가능성이 열려 있다. [아주경제 2026년 10월 15일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-15 08:19:43
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![[경제일보] 카나나 앱 접은 카카오, 5천만 카톡에 AI 집중…일상형 에이전트 승부](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/16/20260916084835316030.jpg)
카나나 앱 접은 카카오, 5천만 카톡에 AI 집중…'일상형 에이전트' 승부 [경제일보] 카카오가 독립형 인공지능(AI) 앱 ‘카나나’ 실험을 마치고 카카오톡 중심의 AI 전략에 힘을 싣는다. 별도 앱에서 이용자를 새로 모으기보다 5000만명이 일상적으로 사용하는 카카오톡 안에 AI를 심어 접근성과 활용도를 동시에 끌어올리겠다는 선택이다. 카카오가 그동안 강조해온 ‘5천만 사용자를 위한 AI’가 독립 서비스보다 카카오톡을 중심으로 구체화되는 모습이다. 카카오는 오는 10월 15일 카나나 앱과 PC 베타 서비스를 종료한다. 지난해 5월 출시 이후 약 1년 5개월 만이다. 카나나는 AI 메이트 ‘카나’와 ‘나나’를 중심으로 음성 대화, 이미지 생성 AI 스튜디오, 차량 정비 예약 등 다양한 기능을 시험했다. 카카오는 이 과정에서 축적한 기술과 이용자 피드백을 카카오톡을 비롯한 다른 AI 서비스에 이식한다는 계획이다. 핵심은 AI의 ‘유통망’이다. 생성형 AI 시장에서는 성능 좋은 모델만큼 이용자가 얼마나 자주, 자연스럽게 서비스를 쓰느냐가 중요하다. 카카오는 이미 국민 메신저인 카카오톡이라는 강력한 접점을 갖고 있다. 별도 앱을 내려받고 새로운 사용 습관을 만들게 하는 대신 기존 대화 흐름 안에서 AI를 호출하게 만드는 편이 서비스 확산에 유리하다. 이미 카카오톡 안에는 자체 AI와 글로벌 AI가 함께 들어오고 있다. 지난 3월 정식 출시된 ‘카나나 인 카카오톡’은 대화 맥락을 이해해 일정이나 정보 등을 먼저 제안하는 ‘선톡’ 방식의 서비스를 제공한다. 카카오는 이를 맞춤형 브리핑과 에이전틱 AI로 고도화한다는 계획이다. 여기에 ‘ChatGPT for Kakao’와 채팅방에서 바로 호출할 수 있는 ChatGPT 챗봇도 운영하고 있다. 차별화 지점은 답변 이후다. 카카오의 AI는 카카오맵, 선물하기, 톡캘린더, 멜론 등 기존 서비스를 연결하는 ‘카카오 툴즈’를 통해 이용자의 요청을 실제 행동으로 이어가는 구조를 지향한다. 맛집을 찾는 데서 끝나는 것이 아니라 장소를 확인하고 일정을 잡거나, 필요한 상품을 추천받은 뒤 구매 단계로 넘어가는 식이다. AI가 질문에 답하는 도구를 넘어 카카오 생태계 안에서 일을 처리하는 에이전트로 진화하는 셈이다. 카카오가 독립 앱을 정리한 것도 이런 전략과 맞닿아 있다. 자체 모델만 고집하기보다 ChatGPT와 자체 AI, 온디바이스 AI, MCP 등을 상황에 따라 조합하고 이용자 접점은 카카오톡으로 모으는 방식이다. 정신아 대표도 5000만 사용자가 카카오톡을 통해 AI를 쉽고 편하게 쓰도록 하는 것이 핵심 방향이라고 밝힌 바 있다. 사업적으로도 의미가 있다. 카카오톡 안에서 AI가 검색과 추천, 예약, 콘텐츠, 커머스를 연결하면 체류시간뿐 아니라 거래 기회도 커질 수 있다. 카카오가 보유한 관계 데이터와 생활 서비스가 AI의 맥락 이해와 결합할 경우 글로벌 범용 AI와 다른 생활밀착형 경쟁력을 만들 여지가 있다. 카나나 앱 종료만 놓고 보면 하나의 서비스 철수다. 그러나 카카오의 AI 전략 전체로 보면 실험 단계에서 확보한 기술과 경험을 가장 큰 플랫폼에 집중하는 재배치에 가깝다. AI 서비스의 승부가 모델 성능에서 이용 빈도와 실행력으로 이동하는 상황에서 카카오가 가진 가장 강한 무기는 여전히 카카오톡이다. 5000만 이용자의 일상 속에서 AI가 얼마나 자주 쓰이고 실제 행동까지 연결되느냐가 카카오 AI 전략의 다음 성적표가 될 전망이다. [아주경제 2026년 09월 17일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-09-17 07:52:49
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SKT, 서울대서 '풀스택 AI 인재' 키운다…산학협력 10년 [경제일보] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 성능을 넘어 서비스와 인프라를 아우르는 풀스택 경쟁으로 확대되면서 AI 인재 확보를 위한 기업과 대학의 협력도 강화되고 있다. SK텔레콤이 서울대학교와 10년째 AI 공동 강좌를 이어가며 산업 현장에서 필요한 AI 인재 육성에 나선다. 24일 SK텔레콤은 올해 2학기 서울대 전기·정보공학부 대학원생을 대상으로 'SKT-서울대 AI 공동과정'을 개설한다고 밝혔다. 이번 과정은 15주 동안 AI 앱·서비스, AI 모델링, AI 인프라 등 3개 영역을 중심으로 운영된다. 이번 강좌에는 SK텔레콤의 AI 사업을 담당하는 현직 임원과 개발 인력이 직접 강사로 참여한다. 정재헌 SK텔레콤 CEO가 내달 1일 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강에 나서며 이후 유경상 AI CIC장, 김태윤 파운데이션 모델 담당자를 비롯해 AI 개발 조직 임원과 팀장, 박사급 구성원들이 강단에 오를 예정이다. 단순히 AI 기술의 원리를 교육하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 활용되는 기술과 상용화 사례를 전달하는 것이 이번 과정의 특징이다. AI 서비스를 구현하는 애플리케이션부터 모델 개발, 이를 구동하는 인프라까지 AI 서비스 전반을 하나의 과정에서 다룰 계획이다. AI 산업이 모델 중심의 경쟁에서 실제 서비스를 얼마나 안정적으로 구현하고 운영하느냐의 경쟁으로 확대되면서 이 같은 복합적인 역량을 갖춘 인재의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 서비스에 적용하고 추론 비용을 관리하며 이를 뒷받침할 데이터센터와 컴퓨팅 인프라까지 구축할 수 있어야 하기 때문이다. SK텔레콤 역시 자체 AI 모델 개발과 서비스 확대뿐 아니라 AI 데이터센터와 인프라 사업 등 AI 밸류체인 전반으로 사업 영역을 넓히고 있다. 이에 기업 현장에서 필요한 기술 역량을 대학 교육과 연계하는 산학협력의 중요성도 커지는 상황이다. 기업이 대학 교육에 직접 참여하는 것은 빠르게 변화하는 AI 기술을 교육 현장에 반영하기 위한 목적도 있다. AI 기술은 새로운 모델과 서비스가 빠르게 등장하는 만큼 대학의 이론 중심 교육만으로는 산업 현장의 변화 속도를 따라가기 어려운 측면이 있다. 기업 입장에서도 대학에서 확보한 우수 인재와 연구 역량을 향후 연구개발과 채용으로 연결할 수 있다는 점에서 산학협력의 전략적 가치가 높아지고 있는 것이다. SK텔레콤과 서울대의 AI 강좌는 올해로 10년째를 맞았다. SK텔레콤은 지난 10년간 서울대를 비롯한 국내 대학들과 AI 강의와 대학·대학원생 대상 실전형 AI 연구 프로그램 등을 운영하며 산학협력을 이어왔다. AI 인재 확보 경쟁이 심화되면서 기업과 대학의 협력 방식도 단순한 연구비 지원이나 일회성 특강에서 실제 교육과정에 기업의 기술과 인력을 직접 연결하는 형태로 확대되는 모습이다. 기업이 원하는 기술과 대학이 제공하는 교육 사이의 간극을 줄이는 동시에 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재를 육성하는 것을 목표로 진행되고 있다. 이번 과정에서는 서울대 대학원생과 학부생 등 약 300명이 정재헌 CEO의 특강에 참여할 예정이다. SK텔레콤은 현업 전문가들의 경험을 공유하고 대학과의 협력을 지속하면서 AI 산업을 이끌 차세대 인재 육성을 이어간다는 계획이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "서울대학교와 오랜 시간 쌓아온 산학협력이 이번 강좌로 다시 한 번 이어지게 되어 의미가 깊다"며 "오늘의 학생들이 내일의 AI 산업을 이끌어갈 수 있도록 학계와의 협력을 지속해 가겠다"고 말했다.2026-08-24 09:21:35
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