- 네이버가 AI 검색을 ‘답변 생성’에서 ‘검색·쇼핑·예약 실행’으로 확장하는 기술 3종을 공개했습니다.
- 핵심은 전용 LLM, 도구를 연결하는 하네스 엔지니어링, 사진·영상까지 이해하는 멀티모달입니다.
- AI가 실제 서비스에서 일을 하려면 모델 성능뿐 아니라 비용·품질·트래픽을 함께 설계해야 합니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 AI 검색은 ‘질문하면 답해주는’ 단계에서 빠르게 다음 단계로 넘어가고 있습니다.
네이버가 공개한 방향은 한마디로 ‘실행형 AI’인데요. 답변을 만들어주는 데서 끝나는 게 아니라, 사용자의 의도를 이해하고 검색·쇼핑·플레이스·예약 같은 서비스를 스스로 연결해 실제 행동까지 이어지게 하겠다는 전략입니다.

이번에 네이버가 AI탭에 적용한다고 밝힌 핵심 기술은 3가지입니다.
첫째는 AI탭 전용 거대언어모델(LLM)입니다. 네이버는 벤치마크 1등보다 ‘사용자가 검색하고, 구매하고, 예약하는 순간에 가장 잘 작동하는 모델’을 목표로 삼았다고 설명했죠. 검색·쇼핑·생활정보 데이터와 실제 서비스 시나리오, 사용자 피드백을 학습에 반영하고, 조건이 부족한 질문에는 임의로 답하지 않고 되묻도록 학습해 환각을 줄였다는 점도 눈에 띕니다.

둘째는 ‘하네스 엔지니어링’입니다. 쉽게 말해 AI의 ‘일머리’에 해당합니다. 좋은 LLM이 있어도 실제 서비스에서 제대로 일하려면, 어떤 상황에서 어떤 도구를 써야 하는지 판단하고 연결하는 설계가 필요하거든요. 예를 들어 “식당 추천해줘”라는 질문이 들어오면 후보를 찾고, 리뷰를 분석하고, 주차나 예약 가능 여부 같은 조건까지 확인해 다음 행동으로 이어지게 만드는 방식입니다.

셋째는 멀티모달 기술입니다. 스마트렌즈 기반으로 사진·영상도 검색어처럼 다루는 기술인데요. 사진 한 장에 담긴 분위기나 좌석 형태 같은 맥락을 읽고, 사용자가 입력한 지역·인원·시간 조건과 결합해 탐색과 예약으로 확장하는 그림입니다. 텍스트만 처리할 때보다 동시에 다뤄야 할 정보가 많아지니, AI탭을 위한 기술 고도화가 필수였다는 설명도 자연스럽게 따라옵니다.

흥미로운 포인트는 ‘기술’만큼이나 ‘운영’이 중요하다는 점입니다. 네이버도 AI 브리핑은 결과를 보여줄지 말지로 품질과 비용을 통제할 수 있었지만, AI탭은 질문마다 답을 생성해야 해서 트래픽과 비용, 품질을 동시에 관리해야 한다고 했죠. 결국 실행형 AI는 모델 성능 경쟁을 넘어, 서비스 구조와 운영 설계의 경쟁으로 이어질 가능성이 큽니다.

이 흐름은 기관·기업 웹서비스에도 시사점이 있습니다. 앞으로 사용자는 ‘정보를 찾는 검색’보다 ‘업무를 끝내는 경험’을 기대할 수 있어요. 웹사이트나 앱도 단순 안내를 넘어, 신청·예약·민원·구매 같은 흐름을 얼마나 매끄럽게 연결하느냐가 더 중요해지겠죠. 이앤아이도 이런 변화 속에서, 사용자의 의도에서 실제 처리까지 이어지는 웹 경험과 자동화 설계를 더 현실적으로 고민해보겠습니다.

이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!

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