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[IT뉴스]"부산 호텔 예약해줘" AI에 믿고 맡겼는데…'찜찜하네' [홍민성의 테토남]

온카뱅크관리자

2026-09-26 09:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> '테크 스토리 전해주는 남자' ⑪ 검색 넘어 예약·결제까지 하는 'AI 에이전트' 편할수록 커지는 '보이지 않는 선택권' 문제 
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 생성형 인공지능(AI)을 활용해 제작된 이미지입니다.
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 "이번 주말 부산에 갈 건데 해운대 근처 괜찮은 호텔 찾아서 예약해줘." 지금은 많은 사람들이 인공지능(AI)에 호텔 추천을 부탁한 뒤 다시 예약사이트에 들어가 결제합니다. 하지만 앞으로는 이 모든 과정을 AI가 맡을 가능성이 큽니다. 가격과 위치를 비교해 후보를 추리고 예약까지 지원하는 'AI 에이전트'가 등장했기 때문입니다.
 그런데 영 찜찜합니다. AI가 호텔 세 곳을 골라줬다면 같은 지역에 있는 수많은 다른 호텔은 왜 빠진 걸까요. 혹시 이용자가 쓰는 AI가 사업적으로 제휴했거나 광고를 한 호텔만 골라서 추천한 건 아닐까요. 기존 검색창에선 이용자가 여러 링크를 직접 보고 비교할 수 있지만, AI 에이전트에게 맡기면 이 과정을 볼 수 없기 때문에 이런 의심을 거두기 힘듭니다. AI가 어떤 기준으로 우리 앞에 선택지를 건네느냐가 새로운 이슈가 된 겁니다.
 검색창에서 '행동하는 AI'로
 26일 산업계에 따르면 한국경제인협회 산하 한국경제연구원은 최근 이런 변화를 담은 'AI 에이전트 시대의 경쟁 이슈와 한국의 정책적 대응'이란 보고서를 냈습니다. 보고서를 집필한 최윤정 연세대 경제학부 교수와 유민희 한국경제연구원 연구위원은 먼저 생성형 AI가 답변을 제공하는 데 그치지 않고 실제 행동을 수행하는 '검색 에이전트'로 진화하고 있다고 분석했습니다.
 예전 검색엔진의 역할은 관련도가 높은 웹페이지를 보여주는 정도였습니다. 어느 사이트에 들어갈지, 어떤 정보를 비교할지, 최종적으로 무엇을 살지는 사람 몫이었죠. 그런데 요즘 많이 쓰는 생성형 AI 검색은 여러 정보를 한데 모아 답변을 만들고, AI 에이전트는 여기서 한 단계 더 나갑니다. 정보 탐색에서 서비스 연결, 실제 행동 수행으로 역할이 넓어지는 겁니다. 여행을 부탁하면 항공권과 숙박을 찾아 비교한 뒤 예약까지 지원하는 식입니다.
 아마존의 쇼핑 AI '루퍼스'(현 '알렉사 포 쇼핑')가 대표적입니다. 아마존에 따르면 2025년 루퍼스를 이용한 고객은 3억명을 넘었고, 연간 120억달러에 이르는 매출을 올렸습니다. 루퍼스를 이용한 고객의 구매 완료 가능성은 비이용 고객보다 60% 높았습니다. 시장조사업체 센서타워가 2025년 연말 쇼핑 시즌 아마존 세션을 분석한 결과에서도 루퍼스가 개입된 세션의 구매 전환율은 일반 세션보다 3.5배 높게 나타났습니다.
 AI가 세 개만 골랐다…나머지는 어디 갔나요?
 다시 숙소 예약으로 돌아옵니다. 검색 결과에 여러 숙박업체가 뜨면 첫 번째 결과가 마음에 들지 않을 때 아래로 내려가 다른 업체를 봅니다. 검색어를 바꿔 다시 찾아보기도 하고요. 반면 AI 에이전트가 "이 세 곳이 적합합니다"라고 답하면 처음부터 수십 개 후보를 다시 뒤져볼 유인은 줄어듭니다.
 AI가 정보를 정리하는 역할에서 그치지 않고 이용자에게 노출될 선택지 자체에 더 큰 영향을 미치게 되는 겁니다. 연구진은 AI 기능이 검색 서비스에 기본 설정으로 제공될 경우 탐색 경로를 줄이는 효과가 있지만 대체 서비스끼리 비교하고 선택할 기회도 줄어들 수 있다고 짚었습니다.
 디지털 분석 기업 스파크토로(SparkToro)에 따르면 2026년 첫 4개월 미국 구글 검색의 68%는 외부 웹사이트 방문 없이 구글 안에서 끝났습니다. 2016년 45%, 2024년 60%에서 비중이 더 높아졌습니다. 생성형 AI가 검색 결과를 직접 정리해주는 기능이 확대되면서 이런 '제로 클릭' 현상이 더 빨라지고 있다는 겁니다.
 AI 에이전트 시대에는 문제가 한 단계 더 복잡해집니다. 지금까지는 AI가 어떤 정보를 먼저 보여줄 지에 포커스를 맞췄다면, 앞으로는 어떤 서비스를 고르는데도 관여할 수 있어서입니다.
 검색·지도·쇼핑·결제 같은 서비스를 함께 가진 플랫폼을 예로 들어보죠. AI가 자사 서비스를 이용하면 내부 시스템에서 데이터를 직접 불러올 수 있습니다. 반면 경쟁사 서비스를 이용하려면 공개 API에 접속하고 인증과 데이터 변환 같은 절차를 거쳐야 할 수 있습니다. 그 과정에서 응답 속도나 접근할 수 있는 데이터 범위에 차이가 생길 수 있는데요.
 여기서 구분해야 할 게 있습니다. '자사 서비스가 시스템상 더 빠르고 정보도 많아 AI가 이를 선택하는 경우'와 '플랫폼이 의도적으로 자사나 파트너 서비스를 먼저 불러오도록 설계한 경우'는 분명 다릅니다. 연구진은 기술적 차이 때문에 자사 서비스가 더 자주 선택되는 경우와 알고리즘 설계를 통해 자사 서비스를 우대하는 경우가 모두 가능하다고 봤습니다.
 AI가 추천한 세곳의 호텔이 실제 가장 가성비가 높은 호텔일 수도 있지만, 해당 AI에 광고를 했거나 사업적 제휴를 맺은 곳을 추천했을 가능성도 있다는 얘기입니다.
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 생성형 인공지능(AI)을 활용해 제작된 이미지입니다.
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 더 편해지는데 왜 문제가 될까
 그렇다고 AI가 여러 서비스를 하나로 묶는 것 자체를 무조건 문제라고만 지적하기도 어렵습니다. 항공권 사이트와 호텔 예약사이트를 일일이 돌아다니며 날짜를 다시 넣고 로그인하는 일을 AI가 대신해준다면 이용자는 시간을 아낄 수 있습니다. 정보를 찾고 비교하는 탐색비용도 줄어들죠.
 보고서에 소개된 한 연구에 따르면 미국 성인이 생성형 AI를 통해 얻는 소비자 잉여는 2025년 1120억달러에서 2026년 1720억달러로 54% 늘어난 것으로 추정됐습니다. 이용자 수가 늘어난 데다 한 사람이 AI를 통해 얻는 가치도 커진 영향입니다.
 문제는 이런 자사 서비스 우대 여부를 밖에선 확인하기 어렵다는 점입니다. 기존 검색에서는 어떤 상품이 위에 놓였는지 화면에서 확인할 수 있었지만 AI 에이전트는 데이터와 API, 모델과 추천 알고리즘을 거친 최종 답변만 이용자에게 보여줍니다. 연구진은 이 때문에 인프라·데이터·모델·인터페이스 각 단계에서 발생한 '차별적 접근'이 누적되더라도 이용자나 규제 당국이 이를 식별하기 쉽지 않다고 봤습니다.
 규제 강도를 높인다고 바로 해결될 문제도 아닙니다. 연구진은 이용자가 기본 설정을 바꿀 수 있는지, 다른 서비스나 에이전트로 옮기기 쉬운지, 경쟁 사업자가 데이터와 연결 수단에 접근할 수 있는지 등 실제 선택 구조를 살펴볼 필요가 있다고 제안했습니다. 그러면서도 속도 조절은 당부했습니다. "현 시점에서의 성급한 제도화는 오히려 혁신을 저해할 수 있다"는 거죠. 시장이 자율적인 기준과 관행을 쌓을 수 있도록 한 뒤 그 토대 위에서 점진적으로 제도화하는 접근이 필요하다는 겁니다.
 "무엇을 고를까"에서 "누구에게 맡길까"로
 AI가 대신 선택하는 범위가 넓어지면 소비자의 선택권도 달라질 수 있습니다. 예전에는 상품 A와 B 가운데 무엇을 살지 고르는 문제였다면, 앞으로는 내 대신 후보를 찾고 비교할 AI를 누구에게 맡길지가 더 중요해질 수 있습니다.
 연구진은 "에이전틱 AI 시대의 소비자 선택권은 '무엇을 선택할 것인가'에서 벗어나 '어떤 에이전트에게 나의 선택을 위임할 것인가'의 문제로 집약된다"고 규정했습니다. 이용자가 추천 기준을 확인하고, 필요하면 다른 에이전트나 모델로 옮길 수 있어야 한다는 겁니다.
 AI가 검색과 비교, 예약까지 대신할수록 이용자가 직접 확인하는 선택지는 줄어들 수 있습니다. 그래도 편리함이 커지는 만큼 추천 기준과 제외된 선택지를 확인할 수 있는 장치가 필요한 이유입니다.
 IT 업계 관계자는 "지금은 검색 결과를 보고 사람이 직접 고르지만 에이전트 시대에는 AI가 사실상 '첫 번째 필터'가 된다"며 "특정 플랫폼이나 제휴사가 구조적으로 더 많이 노출되기 시작하면 소비자는 선택지가 줄었다는 사실조차 모를 수 있다"고 짚었습니다.
 홍민성 한경닷컴 기자 mshong@hankyung.com
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