"전통 검색 엔진 죽지 않을 것...AI와 혼용하는 '하이브리드' 모델 부상"

뉴시스

[파이낸셜뉴스] 생성형 인공지능(AI)의 확산으로 전통적 검색 시장이 위협받을 것이란 우려와 달리 AI와 검색 엔진이 결합한 '하이브리드' 모델이 새로운 정보 탐색의 표준으로 부상하고 있다. 특히 국내에서는 블로그·쇼핑·지도 등 데이터를 방대하게 축적한 네이버가 AI 에이전트 플랫폼으로 진화하며 검색 시장에서 경쟁 우위를 점할 것이란 학계의 전망이 나왔다.

22일 서울 여의도 FKI 컨퍼런스센터에서 열린 미디어경영학회에서 김경외 연세대 교수는 "정보 탐색 과정에서 검색 엔진과 생성형 AI가 혼용되는 '하이브리드형 검색 엔진'의 방향으로 가고 있다"며 "기업 역시 같은 방향으로 가게 될 것"이라고 예측했다.

김 교수에 따르면 생성형 AI의 등장으로 정보 탐색 패러다임이 키워드 중심의 '찾기'에서 질문 중심의 '묻기'로 전환됐다고 진단했다. 생성형 AI가 검색 과정에서 초기 탐색 단계를 획기적으로 단순화하며 사용자의 탐색 비용을 크게 낮췄다는 분석이다.

다만 김 교수는 생성형 AI가 기존 검색을 대체하는 것은 불가능하다고 선을 그었다. 그는 "AI는 발견과 요약 단계에 강점이 있지만, 정확한 검증과 실행 단계에서는 검색 엔진이 필수적"이라며 "두 기술이 서로 다른 탐색 단계에서 상호보완적으로 작동한다"고 설명했다.

실제 네이버가 도입한 검색 결과 요약 서비스 'AI 브리핑'은 이러한 분업 구조의 시너지를 입증하고 있다. AI 브리핑 도입 이후 사용자들의 질문은 길고 복잡해졌으며 검색 엔진 사용량 역시 증가한 것으로 나타났다.

이는 생성형 AI만으로 완벽히 해소되지 않는 정확성 및 비교·검증 욕구를 네이버 검색이 효과적으로 보완하고 있음을 보여준다. 생성형 AI 도입 이후에도 네이버 내 예약 및 구매 목적의 탐색 영향력은 오히려 강화되고 있다는 것.

이어 발표를 진행한 이기헌 연세대 교수는 AI 에이전트 시대 검색의 중심축이 단순한 '정보 찾기'에서 '맥락을 이해하고 행동을 실행하는 것'으로 이동하고 있다고 분석했다.

검색 서비스가 AI를 통해 사용자의 의도를 추론하고 실제 행동까지 연결하는 '추론 인프라'로 진화하고 있다는 것이다. 문서 조각을 가져오는 과정에서 맥락이 소실될 수 있는 전통적인 검색 증강 생성 방식의 한계를 넘어, 추론에 실질적인 도움이 되는 문맥 확보가 핵심 경쟁력으로 떠올랐다.

이 지점에서 네이버가 구조적 우위를 가지게 될 가능성이 높다는 설명이다. 외부 데이터 의존도가 높은 일반적인 생성형 AI와 달리, 네이버는 검색을 비롯해 카페, 블로그, 지도, 쇼핑 등 한국인의 생활 행동 전반에 걸친 독보적인 데이터 생태계를 구축하고 있기 때문이다.

이기헌 교수는 "검색 과정의 끝은 결국 '의사결정'이며 AI 시대에는 최적화가 중요하다"며 "구글이나 아마존 등 글로벌 기업에 비해 네이버는 한국의 데이터가 많다는 강점이 있고, 이를 결합해 좋은 맥락 데이터를 만드는 것이 핵심"이라고 전했다.

wongood@fnnews.com 주원규 기자