이미 필요한 기능은 다 개발된 시대, 이미 나올 만한 기능은 다 나온 시대다. 그런데 지금부터는 AI가 들어온다. 새로운 시장, 새로운 먹거리, 새로운 고객을 찾으려면 어떻게 해야 할까.
첫번째. AI의 답변에 오르기
생성형 AI가 사용자의 질문에 답변할 때 내 회사의 제품, 내 회사의 솔루션, 내 회사의 브랜드를 선택하도록 만들어야 한다. 이전에는 사용자가 포털사이트에서 키워드를 입력하면 이 키워드 검색 결과 페이지에 내 제품이 더 높은 순위를 차지해서 사용자 클릭을 유도하는 것이 중요했다. 하지만 지금은 아니다. 지금은 AI의 답변에 자사 정보가 인용되도록 하는 것이 생명이다. AI의 답변에 내 제품이 언급돼야 내 제품이 살아남는다.소비자가 던지는 질문 방식도 이전과는 다르다. ‘가성비 호텔 추천’ 같은 단편적인 키워드는 이제 쓰이지 않는다. “30대 직장인 부부 둘이서 여름 휴가 때 쉴 수 있는 호텔. 관광보다 휴식 위주. 조식 제공 돼야 해. 수영장 있어야 해. 1박에 15만~19만원대 국내 호텔로 찾아줘.” 이런 구체적인 질문이 소비자와 AI 간에 오고 간다. AI는 이 질문의 핵심 콘텐츠를 종합적으로 이해하고 답변을 생성한다.
AI의 답변에 내 회사의 제품, 서비스가 답으로 오르려면 제일 먼저 해야 할 일이 있다.
온드 미디어(Owned Media)를 철저히 관리해야 한다. 내 회사나 나의 공식 웹사이트, 공식 블로그, 공식 홍보 문서는 AI가 신뢰할 수 있는 명확한 정보를 품고 있도록 가다듬어야 한다. AI는 공식적이고 정확하고 구조화돼 있으며 신뢰도 높은 정보를 선호하기 때문에 AI의 입맛에 맞는 정보를 내 온드 미디어가 가지고 있어야 한다.
내 온드 미디어가 다양한 사용 시나리오, 다양한 비교 표를 제공하는 것도 좋다. 예를 들어 노트북 웹사이트라고 해보자. 제품 페이지에 내 제품과 경쟁사 제품 간 비교표가 있어 소비 전력, 메모리, 성능, 옵션, 무료로 내장된 툴·프로그램을 한눈에 정리해 준다면 어떨까. ‘리포트 만들고 기획서 쓰기에 최적화되었어요! 서류 작업에 딱입니다. 대학생과 사무직 직장인에게 최고’, ‘대중교통 타고 다니시는 분들에게 가벼운 모델로 최고’, ‘디자인 예쁜 것을 좋아하는 취향이시라면 이것’, ‘들고 다니는 가방이 작아서 노트북도 작은 것을 선호하신다면 이것’, ‘이동과 출장이 많고 야외에서 쓸 일이 많다면 내구성 좋은 이것’ 등 이런 식의 구체적인 상황별 케이스가 있다면 더욱 좋다. AI가 이런 문구에서 자기가 할 제품 추천 답변의 힌트를 얻기 때문이다.
AI 시대에는 단어가 아니라 문장으로 승부해야 한다. AI는 문단 단위로 인식한다. 대규모언어모델은 글의 앞뒤 맥락을 읽고 문맥을 이해한다. 그래서 AI가 바로 인용할 수 있게 이렇게 스토리와 맥락이 이어지게 써주면 AI의 답변 채택 확률이 높아진다.
웹에 있는 내 회사 제품과 서비스에 대한 정보가 AI가 스캔하지 못하는 이미지 위주 내용은 아닌지 체크하는 것도 필요하다. AI가 정보를 읽지 못하거나 제한적인 일부 정보만 얻을 수 있는 웹사이트라면 의미가 없다. 내 웹사이트가 이미지 위주 사이트라도 걱정할 것 없다. 웹사이트를 전면 개편하지 않아도 여러 상용 기술로 보완할 수 있다. 예를 들어 이미지로 되어 있는 콘텐츠라도 제품 이름, 가격, 리뷰 점수, 옵션 사항, 제한 사항, 특이점, 후기 등을 명확한 태그로 설정해 주면 AI는 이 정보를 데이터베이스화해 답변 생성에 활용할 수 있다.
두 번째. 현재 내 고객에게 더 필요할 제품 제안
프리미엄 럭셔리 자동차의 예를 들어보자. 부가티는 2021년 스페인의 탄소섬유 기술 회사 IXO(Iconic Xtrem Objects)와 손을 잡고 30개 한정의 리미티드 에디션 당구대를 선보였다. 자동차 회사와 당구대라니.잘 생각해보자. 부가티라는 고급 차 고객이라면 전용 비행기, 전용 요트를 보유하고 있을 확률이 높다. 휴가 때 기내나 요트 위에서도 흔들림 없이 편안하게 게임을 즐길 수 있는 당구대가 필요할 것이다. 여러 센서와 정보기술(IT)을 접목해 움직이는 비행기나 요트 안에서도 흔들림 없는 당구대라면 어떨까. 부가티에 사용하는 티타늄과 가공 알루미늄도 그대로 적용되어 부가티 고객에게 내 차와 당구대 사이에 비슷한 패턴, 느낌을 느끼도록 해준다면. 이는 부가티 기존 팬들에게 의미 있는 추가 상품, 함께 사면 좋은 액세서리를 준 셈이다. 그것도 비싼 가격에.
제품과 서비스는 이미 있는 기능을 약간만 더 비틀거나 약간만 더 감성터치를 해도 추가 시장을 만들어낼 수 있다. 자동차 내부의 조명 색, 조명 밝기가 AI 센서를 통해 운전자의 기분을 알아챈 뒤 운전자가 기쁠 때는 밝게, 차분할 때는 모노톤으로 변한다면. 자동차 AI 엔터테인먼트 시스템이 운전자의 기분에 맞추어 평소보다 늦은 저녁 10시 고된 퇴근길의 운전자가 좋아할 곡을 알아서 틀어준다면. 자동차 공조시스템과 시트 온도 기능은 내가 화나서 흥분했을 때, 졸릴 때, 신났을 때, 차분한 느낌일 때 각각 알맞은 온도와 바람을 알아서 세팅해준다면. 운전자는 ‘이 차는 나와 함께 가는구나. 이 차 안에서 나는 안전하고 안정적이다. 이 차는 나를 보살피고 있다. 이 차는 특별하다. 나는 이 차에서 차별된 경험을 하고 있다’고 느낄 것이다.
원소스 멀티 유즈로 생각하면 쉽다. 그동안 스마트워치 같은 웨어러블 디바이스가 생성하는 생체 정보는 주로 사용자의 건강을 관리하는 데 이용됐다. 이용자의 현재 심박 수나 땀을 흘리는 상태, 목소리 떨림, 눈동자 움직임, 신체 움직임, 특이점 등의 정보를 가지고 진료를 받아야 할 곳, 문제가 있는 곳을 디바이스가 이용자에게 가이드하는 식이었다.
이제는 한 발자국 더 나가 AI가 인간 생체 정보를 가지고 인간의 기분을 읽는 기술까지 속속 나오고 있다. 뇌파, 호흡 수, 심박 수 측정으로 이 사람이 화가 났다거나 슬프다거나 안정이 필요하다거나 열이 난다거나 흥분했다는 것을 파악해낸다. 이 기술을 사용한 앱은 사용자의 기분에 맞는 노래를 추천하거나 명상을 제안하거나 운동을 추천하거나 휴식을 제안하거나 여행을 제안하거나 무언가 섭취하게 도와줄 수 있을 것이다.
운전자, 탑승자의 얼굴 표정을 인식하여 졸음 운전이 예상되면 경고음을 보내고 운전자가 손으로 전화하는 제스처를 하면 전화를 연결해주는 기능은 이미 개발 완성도가 높다.
여기서 더 발전한 케이스로, 표정으로 사람의 기분을 읽는 기술도 나왔다. 로레알이 CES 2025에서 공개한 무드 미러(Mood Mirror) 가 바로 그것이다. 이 미러는 거울 속 사용자 표정에서 기쁨, 설렘, 신남, 단정함, 차분함, 화남, 흥분을 읽은 뒤 그에 맞는 메이크업 스타일을 제안한다. 기존처럼 단순히 피부 톤을 분석한 뒤 그에게 잘 맞는 파운데이션 호수를 추천해주는 것이 다가 아니다.
이번에는 자동차 전장부품사업을 예로 들어보자. 자동차 개발 프로세스에는 기능안전(Functional Safety, ISO-26262)이라는 개념이 있다. 기능안전이란 차량 내 하드웨어와 소프트웨어의 결함이 발생했을 때라도 차량 이용자의 안전을 위해 필수적인 최소한의 안전을 보장하는 국제규격이다.
기능안전을 적용한 자동차 하드웨어와 소프트웨어는 분석-설계-검증-운영과 같은 생애 전 주기에 대해 개발 관리를 기본적으로 하고 있다. 그리고 위험 요인을 사전에 분석한다. 분석된 위험 요인의 등급을 분류해 등급별로 알맞은 예방 조치, 안전 조치를 한다. 자동차 기능이 제대로 동작 안 했을 때의 실패 모드와 그에 따른 영향 분석도 한다.
문제는 기능안전에 AI가 적용되었을 때다. AI나 AI를 학습시키고 구현하기 위해 필요한 머신러닝은 위에서 말한 기존 자동차 개발 프로세스에 포함되지 않는 내용이 있다. 바로 예측 불가능한 비결정적 동작, 데이터 기반 학습, 다양한 입력 툴·방법이다. 그래서 AI를 적용한 자동차 전장부품 개발에서는 AI 전용 실패 모드까지 분석을 확장해야 한다. 예를 들어 데이터 분류 오류라든지 적응 실패 같은 실패 모드도 발생할 수 있는 것이다. AI가 없던 시절의 위험 요인과 실패 모드보다 훨씬 더 많은 위험 가능성이 분모가 된다. AI 비즈니스는 이를 놓치면 안 된다.
AI를 학습시키고 구현하기 위해 필요한 데이터의 품질 관리도 추가된 숙제다. 트레이닝 데이터, 테스트 데이터의 신뢰성-공정성을 지속적으로 관리해야 하며 다양한 실제 상황을 반영해야 한다.
전통적 테스트 외에 AI 특화 검증도 고려해야 한다. 시나리오 기반 시뮬레이션, 설명 가능성, 견고성 테스트도 병행해야 한다.
‘현재 내 고객’, 이미 잡은 고기라고 생각하는가. 또 다른 새로운 고객이나 새로운 시장을 창출하는 데만 매몰되지 말고 시야를 넓혀 보면 이렇게 많은 기회가 있다. 아예 전혀 다른 새로운 고객을 만드는 것에만 매몰될 일이 아니다. 섬세한 관심과 아이디어는 더 적은 시간과 더 적은 노력으로도 수익을 창출할 수 있다. 그리고 그것은 기존 고객의 가려운 곳을 시원하게 긁어줄 수 있다.
정순인 ‘당신이 잊지 못할 강의’ 저자·IT 칼럼니스트