생성형 인공지능(AI) 확산 이후 AI가 기존 검색 서비스를 대체하기보다는 상호보완하며 검색 역할을 확장하고 있다는 분석이 나왔다. 특히 한국인의 생활 맥락 데이터를 폭넓게 보유한 네이버가 AI 검색·에이전트 플랫폼 경쟁에서 구조적 우위를 가질 수 있다는 평가가 나온다.
한국미디어경영학회가 22일 서울 영등포구 여의도 FKI 컨퍼런스센터에서 개최한 '미디어경영학회 2026 봄철 정기학술대회'에서 전문가들은 이같이 진단했다.
김경외 연세대 교수는 이날 '생성형AI가 바꾼 정보 탐색의 법칙'에 대해 발표하면서 생성형 AI 시대에 도래하면서 검색엔진을 위협한다는 평가가 있지만, 실제로는 생성형 AI와 검색엔진이 서로 상호보완적으로 공존하고 있다고 진단했다.
김 교수는 “생성형 AI 대비 네이버와 구글이 갖는 장점은 정보를 훨씬 더 다양하게 찾아준다는 점”이라면서 “생성형 AI와 기존 검색 엔진이 서로 없애는 치킨 게임이 아니라 같이 공존할 수 있는 방향으로 가고 있다”고 말했다.
김 교수는 이날 정보탐색의 구조와 생성형 AI가 가져온 변화에 대해 설명했다. 김 교수에 따르면 정보탐색은 '찾기(Finding)'와 '알아가기·학습하기(Knowing)' 두 축으로 구성된다. 정보탐색 이론에 따르면 가장 어려운 단계는 새로운 주제에 대해 '감을 잡는' 초기 탐색 단계다. 생성형 AI는 이 과정을 획기적으로 단순화하며, 키워드 중심 탐색을 질문 중심 탐색으로 전환했다.
하지만 실제 이용 데이터에서 미국은 AI 사용층이 늘었으나 검색 엔진 사용층은 큰 변동이 없고, 한국도 비슷한 모습이다. 사용자들은 검색 목적에 따라 AI와 검색을 다르게 사용하기 때문이다.
김 교수는 네이버의 AI 브리핑 사례를 예로 들면서 “네이버에서도 이 서비스를 도입한 이후로 평균적인 검색 질의의 길이가 줄었고, 긴 질의가 늘어나고 있다”면서 “키워드를 검색하기보다는 조금 더 긴 텍스트를 넣어서 내가 원하는 요약된 답변과 요약된 검색 결과를 얻기를 원한다”고 분석했다.
그는 이어 “생성형 AI가 나를 만족시키지 못한다, 정보 탐색이 충분하지 않다, 그래서 네이버를 더 많이 쓰게 되고 더 추가적으로 쓰게 된다라는 소비자의 의견들이 있다”고 덧붙엿다.
김 교수는 현재 AI 서비스는 데이터 프라이버시 이슈로 개인화 수준이 제한적인 반면 오랜 사용자 데이터와 서비스 생태계를 가진 검색엔진은 개인화에서 구조적 강점을 가진다고 평가했다. 이에 따라 '검색엔진+생성형 AI'의 하이브리드 구조가 미래 검색시장 방향으로 자리 잡을 것이라고 전망했다.
이기헌 연세대 교수는 '검색증강생성(RAG)을 넘어서: AI 시대의 정보 검색에 대한 재고찰(Beyond RAG: Rethinking Information Retrieval in the Age of AI)'에서 네이버가 한국형 AI 에이전트 플랫폼으로 거듭날 것이라고 평가했다.
이 교수는 AI 시대에 검색의 중심이 단순한 '정보 찾기'에서 '맥락 이해와 행동 실행'으로 이동하고 있다고 봤다. 이 관점에서 검색 서비스는 단순한 링크 제공을 넘어, AI가 사용자의 의도를 추론하고 실제 행동까지 연결하는 '추론 인프라(Reasoning Infrastructure)'로 진화할 것이라고 전망했다.
특히 AI 검색은 단순히 질문과 유사한 문서를 찾는 데서 그치지 않고, 모델의 추론에 실제로 도움이 되는 문맥(Context)을 얼마나 잘 가져오느냐를 핵심 경쟁력으로 꼽았다.
전통적인 RAG는 보통 질의와 유사도가 높은 '조각(chunk)'을 우선적으로 가져오지만, 높은 유사성을 가진 문서가 항상 좋은 답변 품질로 이어지지는 않는다고 봤다. 문서를 조각내는 과정에서 맥락이 사라지면서 답변 품질이 떨어질 수 있기 때문이다.
이 교수는 이 관점에서 네이버가 단순한 검색회사에서 벗어나 한국인의 생활을 이해하고 행동을 돕는 '대한민국형 AI 에이전트 플랫폼'으로 도약할 잠재력이 높은 기업이라고 평가했다.
이 교수는 “검색 과정의 끝은 결국 '의사결정'이며 AI 시대에는 최적화가 매우 중요하다고 생각한다”면서 “구글이나 아마존은 이미 인터내셔널한 기업이기 때문에 게임이 안되며, 비대칭인 상황에서 네이버가 가질 수 있는 강점은 우리나라 데이터가 많다는 것”이라고 진단했다.
그는 이어 “우리나라 사람들의 어떤 행동 패턴이나 고퀄리티 정보들이 다 네이버에 있다”면서 “이걸 충분히 결합해서 좋은 '맥락(context)' 데이터를 만들고 추론할 수 있게 하는 것이 중요하다”고 말했다.
변상근 기자 sgbyun@etnews.com
