[AI위클리] 챗봇 넘어 '일하는 AI' 경쟁…쇼핑·검색·조직까지 바꾼다
기업 보유 데이터 결합…AI 경쟁 무대 서비스 현장으로
![경기 성남 네이버 사옥 [연합뉴스 자료사진]](https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/yonhap/20260705093303185rgtu.jpg)
(서울=연합뉴스) 한상용 기자 = 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 범용 챗봇을 넘어 각 기업의 핵심 서비스와 데이터에 맞춘 특화 AI로 확산하고 있다.
네이버는 쇼핑 맥락을 이해해 상품 탐색부터 구매까지 돕는 'AI 쇼핑 에이전트'를 정식 출시했고, 포털 다음은 업스테이지의 거대언어모델(LLM) '솔라'를 적용한 AI 검색 요약 서비스를 선보였다.
직장인 소셜 플랫폼 블라인드는 전 세계 직장인 커뮤니케이션 데이터를 기반으로 조직문화와 인재 이탈 징후를 분석하는 '블라인드 AI'를 내놨다.
각 기업이 보유한 서비스 접점과 데이터 자산을 AI와 결합해 쇼핑, 검색, 기업 조직관리 등 특정 영역에 최적화된 AI 경험을 강화하는 흐름이다.
네이버, 쇼핑 특화 AI 에이전트 정식 출시…대화하며 구매까지 제안
네이버의 'AI 쇼핑 에이전트'가 약 4개월간의 베타 운영을 마치고 정식 서비스를 시작했다.
이로써 네이버는 대화형 검색 서비스 'AI탭'에 이어 쇼핑에 특화된 AI 에이전트까지 내놓으면서 사용자의 탐색을 실제 행동으로 연결하는 에이전틱 경험을 확대할 것으로 전망된다.
AI 쇼핑 에이전트는 상품을 찾아주고 요약하는 단순 쇼핑 가이드를 넘어 사용자 질문 의도와 쇼핑 맥락을 이해하고 다음 행동까지 제안하는 실행형 에이전트로 고도화하고 있다.
정식 출시에 앞선 베타 기간에도 서비스 성장세가 나타났다.
지난 6월 한 달간 AI 쇼핑 에이전트의 일간 사용자 수는 베타 출시 직후인 3월보다 50% 이상 증가했다.
일평균 재방문 사용자도 약 3배로 확대됐고, AI 쇼핑 에이전트를 통한 거래액은 2.7배 이상 늘었다.
![[업스테이지 제공. 재판매 및 DB 금지]](https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/yonhap/20260705093303354kezw.jpg)
AI 검색 시대 연 포털 다음…업스테이지 AI '솔라' 적용
포털 다음은 AI 검색 서비스 고도화에 나섰다.
다음은 업스테이지의 LLM '솔라'를 기반으로 검색 결과를 자동 요약해주는 'AI 요약' 베타 서비스를 시작했다.
이는 지난 5월 업스테이지가 AXZ를 인수한 이후 첫 본격적인 적용 사례다.
AI 요약은 LLM이 웹 문서를 직접 분석해 검색 결과에 대한 종합적인 답변을 정리해주는 기능이다.
다음 검색창에 키워드를 입력하면 핵심 요약과 근거가 함께 제시되고, 내용이 바뀔 경우 AI가 이를 자동으로 반영해 최신 정보를 확인할 수 있다.
이로써 다음 검색은 기존 키워드 검색과 AI 요약이 결합한 하이브리드 검색으로 고도화된다.
AI 요약은 이슈와 금융, 엔터, 건강, 사전, 일상 등 생활과 밀접한 6개 영역에 우선 베타로 적용된다.
올해 안으로 적용 영역을 넓혀 정식 버전으로 배포될 예정이다.
![[블라인드 제공. 재판매 및 DB 금지]](https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/yonhap/20260705093303533upse.jpg)
1천400만명 커뮤니케이션 분석한 '블라인드 AI' 출시
블라인드는 AI 서비스 '블라인드 AI'를 한국과 미국, 인도에 동시 출시했다.
블라인드 AI는 기업의 조직문화와 구성원 인식, 인재 이탈 징후 등을 분석하는 LLM 기반 대화형 AI 서비스다.
블라인드는 전 세계 45만개 기업 재직자 1천400만명의 커뮤니케이션 데이터를 활용해 조직 내부 변화 신호와 잠재 리스크를 파악할 수 있다고 설명했다.
기업은 블라인드 AI를 통해 기업 간 조직문화 비교, 재직자 정신건강 지표, 외부에 드러나지 않은 잠재 리스크 등을 확인할 수 있다.
블라인드에 따르면 구성원 이탈 약 6개월 전부터 재직자 행동 데이터에서 이탈 신호가 관측된다.
기업은 이를 토대로 내부 이탈 압력을 조기에 파악해 대응 전략을 마련할 수 있다는 것이다.
업계에서는 AI 서비스 경쟁이 범용 모델 성능을 앞세운 경쟁에서 실제 서비스 접점과 산업별 데이터 활용 경쟁으로 옮겨가고 있다는 분석이 나온다.
gogo213@yna.co.kr
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