요즘 앱 서비스, 어떻게 AI를 쓰고 있을까?
일상 속 앱 서비스에 녹아든 AI의 흔적들 살펴보기
AI 시장이 커지면서 이제는 거의 모든 창업팀이 AI를 활용하는 흐름에 올라타고 있다.
기존 모바일 앱 서비스들도 AI도입에 속도를 내며, 사용자 경험을 차별화하려는 경쟁이 한창인 사실을 체감하고 있는데, 더 나아가 서비스 기획자의 입장에서 일상적으로 자주 사용하는 서비스들을 바라보면, 곳곳에서 AI의 흔적을 쉽게 발견할 수 있었다.
이번 글에서는 서비스들은 어떤 방식으로 AI를 활용하고 있을까? 에 대한 질문을 바탕으로, 평소 본인이 자주 사용한 서비스들을 대상으로 분석을 진행해보았다.
우선, 본인이 생각하는 AI활용 방식은 크게 아래와 같이 4가지 축으로 나눌 수 있다:
AI는 독립적인 서비스 자체로도 제공될 수 있지만, 기존 서비스의 한 부분에 녹아들어 부가적인 수단으로 활용되며 시너지를 내기도 한다. 중요한건 AI는 단순한 추가 기능이 아닌, 서비스의 방향성과 전략에 따라 유저 경험을 결정짓는 요소가 될 수 있다는 점임을 인지해야한다.
사례 살펴보기:
1. Agent형 (대화 주체) 사례
카카오맵
-> 카카오맵은 카카오에서 개발한 AI 메이트 서비스 카나나를 도입해 AI메이트 로컬 역할을 수행하고 있다.
어떻게 보면 어시스턴트 느낌인데, 사용자가 요청한 대화의 맥락을 파악한 후 장소 추천, 메뉴 추천 등의 역할을 한다.
카카오맵이 AI 에이전트를 도입한 이유는?
기존의 지도 서비스가 제공하던 단순 키워드 검색을 넘어 사용자의 상황과 맥락을 반영한 맞춤형 경험을 주려는 전략임을 알 수 있다.
사용자 경험에서도 새로움을 주는 포인트는, 이전에는 ‘봉천역 일식집’ 이라고 직접 검색어를 입력해야했다면 이제는 카나나에게 ‘데이트 하기 좋은 일식집을 찾아줘’ 라고 요청만 하면 현재 위치를 기반으로 관련된 장소들을 찾아준다.
이는 단순한 새로운 서비스 경험 제공을 넘어서 서비스 자체의 사용 맥락을 확장하는 효과를 주고 있음을 알 수 있다.
2. Function형 (기능 보완) 사례
키워드&추천글 작성 형태
밀리의 서재
→ 밀리의 서재는 사용자 리뷰를 AI로 분석해 핵심 키워드를 추출하고, 이를 기반으로 추천글을 자동 생성해준다. 단순한 요약을 넘어 책의 대표 키워드와 그와 연관된 독자 후기를 짧게 (1-2줄) 로 보여줌으로써 사용자는 책의 분위기와 주요 포인트를 빠르게 파악할 수 있다.
추천, 검색 경험을 강화하는 Function형 AI 활용 사례로 볼 수 있음.
리뷰 요약 형태
강남언니 & 쿠팡
-> 리뷰 요약은 Function형 AI의 대표적 사례로 볼 수 있는데, 강남언니와 쿠팡이 이를 적용하고 있음을 알 수 있다. (항상 보던 리뷰에 AI요약이 들어가니 직관적으로 유용한 정보들을 얻을 수 있어서 고객 입장에서 유용하다고 느꼈음)
기존에는 사용자가 n개의 리뷰를 직접 스크롤하며 읽어야 했지만, AI가 리뷰를 분석/ 요약 해줌으로써 전체적인 긍정/부정 경향과 핵심 의견을 한눈에 파악할 수 있다. 이는 탐색 시간을 줄이고, 더 직관적인 의사결정을 돕는다는 점에서 새로운 고객 경험을 제공한다.
[리뷰 요약 구조]
- 강남언니 : 시술 리뷰를 ‘시술 전 - 상담 - 시술 후’ 단계로 구분하여 요약 제공
- 쿠팡: 제품 리뷰를 분석해 ‘대표 태그’ 그리고 ‘장단점’ 으로 정리
3. Creative형 (창작/생성) 사례
당근
당근은 Creative형 AI 의 대표 사례로 볼 수 있는데, 사용자가 중고거래 시 제품 사진만 업로드 하면, AI가 이미지를 인식해 상품의 주요 정보를 추출하고 이를 중고거래에 적합한 소개 글로 자동 변환해준다.
사실 유저 입장에서 굉장한 와우포인트였다. 기존에 당근을 자주 사용하던 친구들도 AI 자동 생성 기능이 도입되었다는 소식에 굉장히 긍정적인 반응을 보였고 본인 역시 직접 사용해보면서 감탄한(?) 경험이 있다.
이전에는 사용자가 직접 번거롭게 상품명/ 설명 등을 일일히 작성 해야했지만, AI가 글을 대신 써줌으로써 거래 게시글 작성의 진입장벽이 크게 낮아졌다. 덕분에 글쓰기 부담 없이 더 많은 사용자가 빠르게 거래를 시작할 수 있게 되지 않았을까 유추를 해본다.
특히, 당근은 AI 모드 on/off 기능을 제공한다는 점이 눈에 띄는데, 이는 사용자가 원할 때만 AI를 활용할 수 있도록 하여 기술이 지나치게 개입한다는 피로감을 줄이고 ‘선택권을 보장’ 한다는 의미가 있다.
마무리
이렇게 분석해본 서비스들은 모두 Agent, Function, Creative 에 해당하는데, 같은 AI 기술이라도 서비스의 특성과 이용 맥락에 따라 활용 방식이 다르다는 점이 흥미로웠다.
결국 기획자가 던져야 할 질문은, 단순히 AI를 어떻게 붙일까? 가 아닌 우리 서비스의 본질적 가치와 맥락 속에서 AI가 어떤 새로운 경험을 만들어낼 수 있을까? 라는 질문이어야 한다. 예를 들어 같은 ‘추천’ 기능이라도 쇼핑 서비스에서는 구매 전환을 높이는 방향으로, 콘텐츠 플랫폼에서는 사용자의 체류 시간을 늘리는 방향으로 설계될 수 있다.
즉, AI는 도입 자체가 목적이 아닌 서비스 전략과 맞물려 새로운 사용자 경험을 창출하는 수단이라는 점을 잊지말아야 한다.
이런 맥락에서 앞으로도 꾸준히 기획자의 시선에서 다양한 서비스들을 관찰하며 어떤 시너지를 내고 있는지, 어떤 새로운 유저 경험을 만들어 내고 있는지 등에 대한 지점들을 파악해 볼 예정이다.
모바일 시대를 지나 AI시대로 전환되고 있는 지금, 변화의 속도는 놀라울 만큼 빠르고 때로는 뒤쳐질까봐 두렵기도 하다. 하지만 꾸준한 관찰과 호기심을 무기로 삼아 흐름을 따라가며 세상과 함께 성장하는 기획자로 나아가고 싶다. 화이팅!
