[글로벌에픽 안재후 CP] 플랫폼과 제조 기업의 AX 전환은 다르다.

지금까지의 시리즈에서 봤듯이, 반도체·자동차·건설·물류 회사들은 자신의 상품 제조 또는 서비스 제공 업무를 AI로 최적화했다. 반도체 공정에 AI를 심고, 자동차 생산 현장에 데이터를 쌓고, 건설 현장을 AI로 추적했다.
IT·플랫폼 회사들의 AX는 한 단계 더 깊다. 네이버는 검색이라는 상품을 만드는 것 외에, 검색을 좌우하는 에디토리얼 업무 자체를 AI 에이전트로 대체하고 있다. 카카오는 메시지 플랫폼을 제공하는 것 외에, 소프트웨어 개발부터 내부 운영까지의 반복 수작업을 AI로 자동화하고 있다. 야놀자는 여행 플랫폼을 운영하는 것 외에, 자신의 개발 프로세스를 AI에게 위임하고, 글로벌 솔루션 사업으로 재편하고 있다.
핵심은 이것이다: 판단의 주도권이 인간에서 AI로 넘어가고 있다.


[네이버] 검색 에디토리얼을 AI 에이전트가 맡다
네이버 검색이 문제에 직면했던 시점을 기억하는가. 2023년 ChatGPT 확산으로 검색 점유율이 61%에서 50%대로 떨어졌다. 같은 기간 Google은 28%에서 33%로 올랐다.
네이버의 복구 전략은 단순했다. '검색'이라는 상품을 포기하는 것이 아니라, 검색을 구성하는 사람의 업무를 AI로 자동화하는 것이다.

검색 포털의 가장 중요한 업무는 에디토리얼이다. 수십억 개의 웹페이지 중에서 사용자의 의도에 맞는 '신뢰할 수 있는' 정보를 선별하는 일이다. 과거에는 편집자들이 트렌드를 감시하고 검증하며 어떤 콘텐츠를 우선 노출할지 결정했다. 하지만 생성형 AI 시대에는 그 업무의 규모가 인간으로는 불가능하다.

네이버는 2025년 중반 이후 'AI 브리핑'과 'AI 탭' 서비스를 대대적으로 확대했다. 이것의 의미를 알 수 있는가. AI가 실시간으로 사용자의 질문 트렌드를 수집하고, 기존 웹 콘텐츠의 신뢰도를 평가하며, 가장 정확한 정보를 자동으로 조합해 제시한다는 의미다. 편집자들이 했던 '선별'이라는 일을 AI 에이전트가 맡은 것이다.
2025년 6월 30일에는 'HyperCLOVA X THINK' 모델을 공개했다. 추론 성능이 강화된 이 모델은 단순 검색 결과 조합을 넘어, 복잡한 맥락 속에서 '가장 관련성 높은 답변'을 스스로 판단한다. 동시에 'HyperCLOVA X SEED' 시리즈(3B, 1.5B, 0.5B)를 오픈소스로 공개해, 1,000개 이상의 기업과 기관이 자신의 서비스에 맞춘 검색 AI를 직접 구축할 수 있게 열었다.

결과는 극적이었다. 시장조사업체 인터넷트렌드에 따르면, 2025년 네이버의 국내 검색 점유율은 평균 62.86%로 집계되며 3년 만에 60% 대를 회복했다. 생성형 AI 시대에 검색 포털이 할 수 있는 AX의 정답은 이것이었다: 사람이 하는 판단을 AI가 더 빠르고 정확하게 처리하도록 자동화하는 것.

[카카오] 개발 운영 전 과정을 AI로 재설계하다
카카오의 AX는 더 근본적이다. 네이버가 서비스의 에디토리얼을 자동화했다면, 카카오는 자신의 소프트웨어 개발과 내부 운영 전체를 AI로 재설계하고 있다.

2025년 말, 카카오는 세 개의 핵심 AI 도구를 전사에 배포했다.
첫째, 'AI 플랫폼'이다. 데이터 준비에서 모델 트레이닝, 검증, 배포까지 전 과정을 자동화한다. 개발자들이 더 쉽고 빠르게 AI 서비스를 개발하게 돕는다는 취지다. 카카오의 자체 개발 언어모델 'Kanana'를 기반으로, Team Kanana라는 조직 아래 Kanana α (모델 개발)과 Kanana x (서비스 개발) 두 팀으로 구분해 AI 기술의 고도화와 실제 서비스 통합을 병행하고 있다.

둘째, 'AI 버디'다. 사내 커뮤니케이션 툴인 아지트, 업무관리 툴인 지라, 지식베이스인 위키를 통합한 도구다. 사내 문서를 자동으로 분석하고 요약해 준다. 회의실 예약과 휴가 신청도 자동화했다. 직원이 특정 내용을 찾아서 정리하라고 지시하면 빠르게 응답해 주는 기능도 탑재했다. 이전에는 이 모든 업무를 사람이 수작업으로 처리했다.

셋째, 'Code Buddy'다. 개발자 전용 도구다. PR(코드 변경 요청) 리뷰를 AI가 자동으로 담당한다. 코드 요약, 리뷰, 개선 제안을 통해 개발자 업무를 지원한다. 더 흥미로운 것은, 카카오 내 과거 장애 이력을 학습해 장애 재발 방지를 위한 코드 개선을 제안하는 기능도 준비 중이라는 점이다. 사람의 개별 경험이 아닌, 조직 전체의 경험을 AI가 학습하고 전파하는 구조다.

결과는 조직 문화 변화로 나타났다. 초기에는 개발자들이 "AI가 내 일을 대신하는 것 아니냐"는 불안감을 드러냈다. 지금은 오히려 AI를 쓰게 해달라는 요구가 먼저 나올 정도다. 개발자 한 명이 한 프로젝트에만 집중하던 구조에서 여러 프로젝트를 병행할 수 있게 되었기 때문이다. 개발자는 AI가 하는 일을 감독하고 지휘하며, 남은 시간에 더 중요한 업무를 할 수 있게 된 것이다.


[야놀자] 개발 일정을 AI 에이전트에게 위임하다
야놀자는 더 과감하다. 자신의 개발 프로세스 전체를 AI에게 위임했다.

AWS Q 디벨로퍼를 도입한 야놀자에 따르면, 도입 후 놀라운 변화가 일어났다. 사흘 걸리던 개발이 10분으로 단축된 것이다. 단순히 개발 속도만 빨라진 게 아니다. 코드 품질 개선은 2배 빨라졌고, 인프라 구축 속도는 평균 8시간에서 2시간으로 줄었다. 장애 시간 단축으로 운영 안정성은 8배 향상됐다.

이것은 단순한 자동화가 아니다. 개발자라는 역할 자체의 재정의이다. 개발자 한 명이 한 프로젝트에만 집중하던 구조가 완전히 바뀌었다. 이제 여러 프로젝트를 병행할 수 있다. AI가 반복적인 개발과 테스트를 담당하면, 개발자는 그 결과를 감독하고 지휘하며, 남은 시간에 진정으로 중요한 업무―새로운 기능 설계, 사용자 경험 개선, 아키텍처 혁신―에 집중할 수 있게 된 것이다.

야놀자는 현재 AWS의 Bedrock AgentCore(에이전틱 AI 배포·운영 플랫폼) 도입도 검토 중이다. 효율성만큼 보안을 최우선으로 한다. AWS의 거버넌스 기반에서 검증된 보안 환경을 갖추기 위함이다.

야놀자의 AI 전환 철학은 명확하다: "AI 생태계 구축의 목적은 인력을 줄이는 것이 아니라, 같은 인력으로 더 빠르게 비즈니스를 확장하는 데 있다. AI를 파트너로 삼아 반복적인 업무를 제거하고 혁신 서비스를 가장 먼저 시장에 내놓는 것이 야놀자의 전략이다."


IT·플랫폼 업체에게 AX는 생존 전략이다
네이버는 검색 결과를 AI가 선별해 3년 만에 점유율 60% 대를 회복했다. 카카오는 개발부터 운영까지의 반복 업무를 AI가 자동화해 개발자들의 생산성을 비약적으로 끌어올렸다. 야놀자는 개발 일정을 AI에게 위임해 사흘 걸리던 프로젝트를 10분 안에 완성했다.

세 회사의 AX 사례가 보여주는 것은 명확하다.
IT·플랫폼 업체에게 AX는 선택이 아니다. 필수다. 데이터 기반 시대에는 AI 없이 경쟁할 수 없다. 빅테크 기업들이 이미 대규모 AI 모델 투자에 수조 원대의 자본을 쏟아붓고 있는 상황에서, AX 전환 없이는 시장에서 밀려날 수밖에 없다.

더 정확하게는, AX 전환의 성패가 회사의 생존을 좌우한다. 네이버는 AI 기반 검색 최적화로 ChatGPT의 충격을 이겨냈다. 카카오는 개발 효율화로 더 빠르게 서비스를 시장에 내보낼 수 있는 역량을 확보했다. 야놀자는 개발 속도 8배 향상으로 글로벌 경쟁에서 먼저 나갈 수 있는 토대를 마련했다.

반대로, AX 전환에 뒤떨어진다면? 더 빠른 경쟁사에 밀리고, 사용자의 신뢰를 잃고, 결국 시장에서 사라진다. 이미 2025~2026년 사이에 많은 스타트업들이 AI 기반 서비스로 대기업의 영역을 침략하고 있다. 준비된 기업만 생존한다.

2026년 하반기, 한국 IT 산업의 승자와 패자는 이 AX 전환을 얼마나 잘 실행했는지로 갈릴 것이다.

[글로벌에픽 안재후 CP / anjaehoo@naver.com]