“카톡 해”라는 말이 곧 다른 뜻으로 쓰일지도 모르겠다는 생각을 요즘 자주 한다. 단순히 메시지를 보낸다는 뜻이 아니라, AI에게 일을 시킨다는 의미로. 지난 몇 주 사이 국내 주요 빅테크들이 거의 동시에 AI 에이전트 전환을 공식화했다. 카카오는 카나나를 정식 출시했고, 네이버는 주주총회에서 전 서비스 에이전트 전면 도입을 선언했다. LG전자는 피지컬 AI와 에이전트 결합을 다음 성장 동력으로 내세우고 있다.
개별 뉴스로 읽으면 각자 다른 회사의 다른 발표처럼 보인다. 근데 한 발 물러서서 보면 이게 전부 같은 방향을 가리키고 있다. 에이전트가 도구가 아니라 인터페이스 그 자체가 되는 시대가 한국에서도 본격적으로 열리고 있다는 신호다.
오늘은 이 세 회사의 에이전트 전략을 뜯어보면서, 이 흐름이 실제로 무엇을 의미하는지 짚어보려 한다.
카나나, 카카오톡 안에서 먼저 말을 거는 AI
카카오가 3월 19일 카나나 인 카카오톡을 정식 출시했다. 기존 AI 어시스턴트와 결정적으로 다른 점은 하나다. 사용자가 먼저 요청하기 전에 카나나가 먼저 말을 건다는 것이다.
일요일 등산 약속 대화가 오가면 카나나가 먼저 근처 등산 코스를 추천하고, 날씨 정보를 알려주고, 등산 용품을 제안하고, 맛집까지 연결한다. 사용자가 아무것도 물어보지 않았는데도. 이게 카카오가 부르는 ‘선톡’ 기능이다.
기술적으로 이게 어떻게 가능하냐면, 대화 맥락을 온디바이스에서 실시간으로 파악하고 있다가 관련 서비스 연결 타이밍을 스스로 판단하는 구조다. 카카오는 개인정보 보호를 위해 대화 데이터를 클라우드가 아닌 기기 내부에서 처리하는 방식을 택했다. 5000만 이용자의 대화 맥락을 서버가 아니라 각자 기기에서 처리한다는 선택은 기술적으로도, 정책적으로도 꽤 의미 있는 결정이다.
실제로 써보면 아직 보완할 부분이 보인다. 대화 도중 맥락 없이 끼어드는 경우가 있고, 카카오톡 안에 함께 있는 챗GPT와 답변이 겹치는 상황도 생긴다. 카나나와 챗GPT 포 카카오가 같은 공간에 공존하면서 서로 포지셔닝이 명확하지 않은 측면이 있다. 하지만 이건 초기 버전에서 흔히 겪는 문제이고, 방향성 자체가 잘못된 건 아니다.
카카오가 카나나를 통해 노리는 건 명확하다. 카카오톡 일평균 체류 시간을 늘리고, 그 안에서 커머스, 결제, 예약, 광고가 자연스럽게 일어나게 만드는 것이다. 에이전트가 단순히 질문에 답하는 게 아니라, 이용자의 행동을 서비스 전환으로 연결하는 역할을 한다. 카카오 입장에서 에이전트는 기술 실험이 아니라 수익 구조 전환의 핵심 수단이다.
카카오의 다른 움직임도 같은 맥락이다. 카카오툴즈를 확대 개편하면서 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립 등 외부 파트너 서비스를 연동시켰다. 이용자가 카카오톡 안에서 다양한 서비스를 직접 탐색하고 실행할 수 있는 에이전트 생태계를 만들겠다는 그림이다. 이걸 Web3 결제 인프라와 연결하면 에이전트가 예약부터 결제까지 처리하는 구조가 된다.
네이버의 선언은 왜 다른가
네이버 최수연 대표가 3월 23일 주주총회에서 한 말은 꽤 직접적이었다. “온서비스 AI 전략 선언 3년 차인 올해, 서비스 전 영역에 AI 에이전트를 전면 도입할 계획”이라고 못 박았다. 검색, 쇼핑, 로컬, 금융, 건강까지 전 영역이 대상이다.
이게 카카오와 무엇이 다르냐면, 네이버의 에이전트 전략은 처음부터 수익화를 목표로 설계됐다는 점이다. 지난 2월 출시한 AI 쇼핑 에이전트는 상품 탐색부터 구매까지 이어지는 흐름을 만들기 위한 것이었고, 연내 출시 예정인 건강 에이전트는 병원 추천부터 예약까지 연결해서 수수료 매출을 만들겠다는 계획이다. 최 대표 본인이 “건강 에이전트는 커머스·예약처럼 수수료로 매출을 낼 수 있는 구조”라고 직접 밝혔다.
에이전트를 사용자 경험 개선 도구로 보는 게 아니라, 매출 창출 엔진으로 설계하고 있다는 게 핵심이다. 검색에서 시작된 흐름이 상품 구매, 병원 예약, 금융 서비스 이용으로 자연스럽게 이어지면 광고 기반 수익 모델에서 거래 기반 수익 모델로 전환할 수 있다. 이건 네이버가 오랫동안 추구해온 커머스 강화 전략과 정확하게 맞닿아 있다.
건강 에이전트에서 서울대병원 데이터를 기반으로 고도화하겠다는 계획도 눈에 띈다. 의료 데이터 기반의 AI 추천이 실제로 작동하려면 정확도와 신뢰도 문제가 매우 까다롭다. 잘못된 의료 정보는 바로 법적, 윤리적 문제로 이어진다. 네이버가 이 부분을 얼마나 안전하게 풀어낼 수 있느냐가 건강 에이전트 성패의 핵심 변수가 될 것이다.
또 하나 주목할 부분은 조직 내부 AI 전환 목표다. 개발, 기획, 디자인, 리서치 전 직군에서 AI를 통해 생산성을 2배 수준으로 끌어올리겠다고 했다. 이건 단순한 구호가 아니라, 에이전트 기반 내부 업무 자동화를 실제로 돌리겠다는 의미다. 네이버 규모의 기업이 이걸 실제로 실행하면 에이전트 기반 업무 구조가 어떻게 작동하는지에 대한 상당히 의미 있는 레퍼런스가 쌓일 것이다.
LG전자의 에이전트는 소프트웨어를 넘는다
카카오와 네이버가 디지털 공간에서의 에이전트를 말한다면, LG전자는 다른 레이어에서 움직이고 있다. 피지컬 AI다.
LG전자는 AI EXAONE을 보유하고 있고, 스마트 팩토리 노하우를 쌓아왔으며, 로봇 관련 수직 계열화 구조를 갖추고 있다. 이 세 가지가 결합되면 소프트웨어 에이전트가 물리적 기기를 직접 제어하는 구조가 된다. 가정용 가전에서 시작해 상업용, 산업용으로 확장하는 게 LG전자가 그리는 그림이다.
이게 왜 중요하냐면, 에이전트의 활동 무대가 화면 안에서 현실 공간으로 나오는 순간 게임이 완전히 달라지기 때문이다. 카카오톡 에이전트가 음식을 예약해주는 것과, LG 에이전트가 냉장고에 남은 재료를 파악하고 레시피를 제안하고 주문까지 처리하는 것은 차원이 다른 이야기다. 집 안의 기기들이 에이전트와 연결되면 사용자의 물리적 생활 패턴 전체가 에이전트의 작업 범위에 들어온다.
물론 이게 현실화되기까지는 시간이 필요하다. 피지컬 AI는 소프트웨어만 업데이트하면 되는 게 아니라, 하드웨어와의 통합이 필수이기 때문에 개발 주기가 훨씬 길다. 근데 LG전자가 이 방향을 핵심 성장 동력으로 명시한 시점에서, 에이전트 기술이 현실 공간으로 확장되는 속도가 생각보다 빠를 수 있다.
기술 설계 관점에서 세 회사가 공통적으로 풀어야 할 문제
에이전트 아키텍처를 직접 설계하고 운영해본 입장에서 이 세 회사의 전략을 보면, 공통적으로 맞닥뜨릴 기술적 과제가 눈에 보인다.
첫 번째는 멀티서비스 오케스트레이션이다. 카나나가 카카오맵, 선물하기, 멜론을 넘나들거나, 네이버 에이전트가 검색에서 건강 예약으로 이어지려면 여러 서비스의 API를 에이전트가 동적으로 호출하고 조율하는 구조가 필요하다. 이게 LangGraph 같은 멀티에이전트 프레임워크가 실제로 해결하려는 문제다. 단일 서비스 안에서 움직이는 건 상대적으로 단순하지만, 이종 서비스를 넘나들기 시작하는 순간 오케스트레이션 복잡도가 기하급수적으로 올라간다.
두 번째는 컨텍스트 유지 문제다. 에이전트가 사용자의 대화 맥락을 얼마나 오래, 얼마나 정확하게 유지하느냐가 실제 유용성을 결정한다. 카나나가 온디바이스 방식을 택한 건 개인정보 측면에서 옳은 방향이지만, 기기를 바꾸거나 앱을 재설치하면 맥락이 초기화되는 문제가 생긴다. 이 부분의 UX 설계가 생각보다 까다롭다.
세 번째는 에이전트 행동의 신뢰성이다. 에이전트가 예약을 잡고, 결제를 처리하고, 외부 서비스에 요청을 보내는 행위를 자율적으로 하게 되면, 잘못된 행동을 했을 때 어떻게 복구하느냐의 문제가 생긴다. 사람이 실수한 건 사람이 책임지지만, 에이전트가 실수한 건 누가 책임지는가. 이건 기술적 문제이기 전에 서비스 정책의 문제이고, 법적 책임 소재의 문제이기도 하다.
글로벌 흐름과 한국의 차이
메타, 구글, 오픈AI가 에이전트 경쟁을 벌이는 방식과 한국 빅테크가 에이전트를 실행하는 방식 사이에는 결정적인 차이가 있다.
글로벌 플레이어들은 범용 에이전트를 만들려 한다. 어떤 작업이든 수행할 수 있는 일반적 능력을 목표로 삼는다. 반면 네이버와 카카오는 처음부터 자사 서비스 생태계 안에 특화된 에이전트를 만들고 있다. 네이버의 건강 에이전트는 네이버 데이터와 서울대병원 의료 데이터를 기반으로 한국 환경에 최적화된다. 카나나는 5000만 카카오톡 이용자의 대화 패턴과 서비스 이용 데이터를 기반으로 동작한다.
이 전략이 범용 에이전트보다 열등한 게 아니다. 오히려 실제 이용자 접점에서는 더 강할 수 있다. 한국 사용자가 실제로 쓰는 서비스, 데이터, 언어, 문화 맥락에 최적화된 에이전트는 GPT-4가 아무리 똑똑해도 따라잡기 어려운 영역이 있다. 이게 한국 플랫폼이 글로벌 빅테크와의 에이전트 경쟁에서 살아남을 수 있는 가장 현실적인 경로다.
다만 위험도 있다. 각자의 에코시스템 안에만 갇힌 에이전트는 이용자를 플랫폼 안에 가둬두는 데는 효과적이지만, 플랫폼을 넘나드는 흐름에서는 취약해진다. 카카오 에이전트와 네이버 에이전트가 서로 통신하거나 협력하는 구조는 지금으로선 기대하기 어렵다. 이게 한국 에이전트 생태계가 장기적으로 안고 가야 할 구조적 한계다.
마무리: 2026년 봄, 한국 AI 에이전트 전환의 진짜 의미
카카오 카나나 정식 출시, 네이버 전 서비스 에이전트 전면 도입 선언, LG전자 피지컬 AI 성장 전략 발표. 이 세 가지가 같은 시기에 터진 건 우연이 아니다.
2025년까지는 “우리도 AI 한다”는 선언의 시대였다. 2026년은 실제로 어떻게 돈을 버느냐를 증명해야 하는 시대다. 카카오는 카나나로 카카오톡 체류 시간을 늘리고 커머스 전환율을 높이려 한다. 네이버는 버티컬 에이전트로 검색 광고에서 거래 수수료 중심 수익 모델로 이동하려 한다. LG전자는 피지컬 AI로 가정용에서 산업용까지 새로운 수익원을 열려 한다.
에이전트가 인터페이스가 되는 세상에서 플랫폼의 경쟁 구도 자체가 달라진다. 검색창에서 시작했던 사용자 여정이 이제 에이전트와의 대화에서 시작된다. 먼저 이 접점을 선점하는 플랫폼이 다음 10년의 패권을 가져간다. 카카오, 네이버, LG전자가 동시에 전속력으로 달리기 시작한 이유가 여기 있다.