모두의 AI란? 예상 사용 케이스와 마케터에게 달라지는 것

이 글을 보고 계신 분들은 요즘 어떤 AI 앱을 주로 사용하고 계신가요?

사용하는 AI 모델이나 사용 방식은 달라도 이제는 정말 대부분의 사람들이 실생활 속에서 AI를 사용하고 있습니다. 시장조사업체 집계에 따르면 2026년 들어 한국에서만 매월 2,300만~2,400만 명대가 ChatGPT 앱을 사용하고 있다고 합니다.

이 흐름에 발맞추어 우리나라에서도 국산 AI 생활형 에이전트 챗봇 서비스를 선보인다고 합니다. 과학기술정보통신부의 ‘모두의 AI’가 그것입니다. 10월 클로즈드 베타로 시작해서 12월 전국민이 무료로 사용할 수 있도록 정식 출시를 앞두고 있다고 하네요. SK텔레콤, 카카오, KT 등 국내 굴지의 기업이 함께 진행한다고 하니 우리가 체감할 수 있는 변화가 확실히 일어날 것 같은 기대감도 듭니다. 그런데 이 모두의 AI라는 것은 우리가 아는 AI 서비스와 무엇이 다른 걸까요? 이 글에서는 모두의 AI를 실제로 어떻게 쓰게 될지 예상 사용 케이스로 살펴보고, 이 변화가 마케터에게는 어떤 의미인지 이야기해 보려고 합니다.

모두의 AI란?

모두의 AI는 과학기술정보통신부가 SK텔레콤, KT, 카카오 세 컨소시엄과 함께 만드는 전 국민 무료 AI 서비스입니다. 세 회사가 각자 다른 결의 서비스를 만들고, 이용자는 그중 원하는 것을 무료로 골라 쓸 수 있는 구조라고 합니다. 흥미로운 특징은 다음과 같습니다.

• 모두의 AI는 질문을 받고 답하는 데서 멈추지 않고 예약, 신청, 결제처럼 실제 일을 대신 처리하는 것을 목표로 하는 서비스입니다. AI 비서 역할을 기대할 수 있는 것이죠. 예를 들어 야간 진료 병원 목록을 검색하는 데에서 한 걸음 더 나아가, 병원에 전화를 걸어 지금 대기 인원을 확인해 주는 식의 사용이 가능할 예정이라고 합니다.
• 2027년 정부 예산안에 새로 편성된 모두의 AI 사업 예산은 약 2,500억 원입니다(국회 확정 전). 이 가운데 GPU 지원비 1,700억 원을 세 회사(SK텔레콤, KT, 카카오)에 똑같이 나누지 않고 이용량과 가입자 수, 이용자 활동성에 따라 나눌 예정이라고 합니다. 즉 예산 분배 후 끝나고 마는 것이 아니라 사용자 반응에 따라 지원의 폭이 달라지게 됩니다. 때문에 세 회사는 정식 출시 직후부터 이용자를 모으는 경쟁을 하게 될 것으로 보입니다(첫 실적 평가는 2027년 3월 예정).

이미 ChatGPT, Claude, Gemini 사용에 익숙해진 상황에서 모두의 AI가 우리 생활에 얼마만큼 스며들 수 있을까요? 국산 AI 모델은 얼마나 만족스럽게 작업을 수행할 수 있을까요? 확실한 것은 아무것도 없습니다. 정식 오픈인 12월까지 AI 활용 흐름이 어떻게 바뀔지도 아무도 모르는 것이고요. 다만 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 국민이 이미 외산 AI 서비스를 많이 사용하고 있다며, 외산 AI 서비스 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패할 것으로 생각한다고 밝혔습니다. 그렇다면 모두의 AI는 어떤 차별점을 가지고 우리에게 제공되는 걸까요?

예상되는 사용 케이스

아래 케이스는 세 회사가 발표하거나 시연한 기능을 바탕으로 정리했습니다. 베타와 정식 출시에 어디까지 들어갈지는 정확히 알 수 없지만, 기업별 준비 중인 서비스를 크게 정리하면 다음과 같습니다.

전화로 부르는 AI: SK텔레콤

SK텔레콤의 모두의 AI는 전화를 걸어 사용할 수 있습니다. 정해진 번호로 전화를 걸면 AI가 받아 말로 한 요청을 처리하고(대신 받기), 반대로 내가 부탁하면 AI가 다른 곳에 전화를 걸어 줍니다(대신 걸기). 번호를 누르며 메뉴를 고르는 ARS 대신, 말로 묻고 답하는 상담원이 있다고 생각하면 가깝습니다.

1. 병원 대기 확인: 밤에 문을 연 병원을 찾아 AI가 대신 전화해서 지금 대기 인원이 몇 명인지 묻습니다.
2. 식당 문의: 병원뿐 아니라 식당에도 전화해 예약하는 구상이 알려져 있습니다. 콜키지 가능 여부처럼 검색으로 확인하기 어려운 정보를 AI가 식당에 전화해 확인해 주는 식의 활용도 예상됩니다.
3. 기차표 예약: 복잡한 예매 앱을 사용하기 어렵다면, 모두의 AI에게 전화해서 AI가 대신 표를 예약합니다.
4. 먼저 걸려 오는 안내: 병원 가는 날 AI가 먼저 전화해 일정을 알려 주고, 필요하면 택시를 예약해 도착 시간까지 안내합니다.

전화와 문자는 누구의 휴대폰에나 있으니, 앱을 잘 다루지 못하는 사람도 쓸 수 있다는 것이 SK텔레콤이 내세우는 이유입니다. SK텔레콤은 다른 통신사 가입자도 AI 전화번호로 전화하면 쓸 수 있게(대신 받기) 준비하고 있다고 밝혔습니다. 다만 AI가 대신 거는 기능은 타사 가입자에게 제약이 있을 수 있다고 합니다. 앱을 어려워하는 분들께는 반가운 활용 방식이지만, 작업이 실제로 얼마나 잘 진행될지 궁금하기도 합니다.

카카오톡 대화창 안의 AI: 카카오

카카오는 카카오톡 대화창(또는 전화)에서 AI에게 요청하는 방식으로 모두의 AI를 제공 예정입니다. 공공·의료·금융 분야를 우선 공략하는데, ChatGPT 등과의 차별점으로 눈에 띄는 것은 공공서비스와 관련된 작업 처리 방식입니다.

1. 공공서비스 신청: 내 조건에 맞는 지원 제도를 찾고, 본인 인증과 공공서류 발급, 제출까지 하나의 흐름으로 처리합니다.
2. 분야별 전문 상담: 금융, 의료, 세무처럼 전문 지식이 필요한 일은 분야별 AI 에이전트가 맡아 소통합니다. 컨소시엄에 신한은행, 서울대병원 등이 함께할 예정이라고 합니다.

공공서비스는 찾는 것보다 신청 절차가 번거로운 경우가 많습니다. 발급과 제출까지 정말 한 흐름으로 이어진다면 꽤 유용할 것으로 보입니다. 다만 카카오톡 안에서 정확히 어디를 눌러 부르는지는 아직 공개되지 않았습니다.

무신사, 다나와, 직방 속의 AI: KT

KT는 이용자를 자기 앱으로 데려오기보다 다른 서비스 안에 AI를 넣습니다. ‘이음 인사이드’라는 이름처럼, 다음 포털이나 다나와, 직방, 무신사에 들어가 그 안에서 AI를 부르는 방식입니다.

1. 가전 비교: 다나와에서 창문형 에어컨을 찾다가 AI를 부르면, AI가 설치 환경과 원하는 조건을 더 물어본 뒤 실제 판매 제품을 비교해 줍니다.
2. 집 찾기: 출퇴근 거리와 예산에 맞는 아파트를 찾고, 직방에서 실거래가를 확인하거나 조건에 맞는 매물이 나오면 알림을 받습니다.
3. 추천에서 결제까지: 무신사에서 하객 패션을 추천받은 뒤 할인 혜택 확인부터 결제까지 이어 갑니다. 행사장에서 실제로 시연된 장면입니다.
4. 지원 제도 읽기: 청년 월세 지원 공고문을 분석해 자격 요건과 절차를 정리해 줍니다.

다만 KT는 베타 초기에는 날씨, 생활정보, 주식 같은 질의응답에 집중하고, 참여사 서비스 연계는 단계적으로 늘린다고 밝혔습니다. KT 컨소시엄에는 이런 서비스 기업을 포함해 17개사가 참여하고 있고, KT는 정식 출시 이후 외부 기업 참여를 넓혀 연결되는 서비스를 늘려 갈 계획이라고 설명했습니다. 이용자가 따로 AI를 찾아갈 필요가 없다는 점은 편하지만, 연결된 서비스 안에서만 쓸 수 있다는 것은 아쉬운 점입니다.

케이스를 모아 보면 공통점이 하나 보입니다. 지금까지 사람이 직접 하던 검색, 문의, 비교, 결제를 AI가 대화 안에서 대신 거친다는 것입니다. AI가 병원과 식당에 전화를 걸고, 쇼핑몰 안에서 제품을 골라 결제까지 이어 갑니다. 그 반대편에는 전화를 받고, 상품을 비교당하고, 고객을 맞는 쪽이 있습니다. 고객이 무엇을 찾다가 왜 우리를 골랐는지가 AI와의 대화 안에서 정해진다면, 파는 쪽이 지금까지 보아 온 고객의 흔적도 달라질 수밖에 없을 것 같습니다.

모두의 AI가 마케터에게 미치는 영향은?

지금까지 마케터는 고객이 남긴 흔적으로 성과를 확인했습니다. 어떤 검색어나 광고를 거쳐 들어왔는지, 어떤 페이지를 보고 장바구니에 담았는지, 결제는 몇 건이었는지. GA4 같은 분석 도구가 이 흔적을 모아 주기 때문에 광고비를 어디에 쓸지, 상세페이지의 어디를 고칠지 판단할 수 있었죠.

그런데 위 케이스처럼 탐색과 비교, 결제가 AI 대화 안에서 이뤄지면 이 흔적의 상당 부분이 우리 사이트 밖에 남게 됩니다. 고객 대신 AI가 움직일 때, 우리 쪽 분석 도구에는 무엇이 남을까요?

AI 대화 안에서 끝난 결제, 우리에게는 무엇이 남을까요?

발표된 케이스를 기준으로 짐작해 보면 다음과 같습니다. 지금 공개된 기능을 바탕으로 한 예상이고, 세 회사가 판매자나 매장에 어떤 데이터를 제공할지는 아직 발표되지 않았습니다.

1. 전화로 들어오는 문의: 웹을 거치지 않으니 GA4에는 아무것도 남지 않습니다. 매장의 통화 기록에는 남겠지만, 사람 손님이 건 전화인지 AI가 대신 건 전화인지, 고객이 어떤 경로로 우리 매장을 골랐는지는 알기 어렵습니다.
2. 쇼핑 서비스 안에서 끝난 결제: 판매 플랫폼의 주문과 정산 데이터에는 남지만, 우리 사이트의 분석 도구에는 방문 자체가 없을 수 있습니다. 특히 아쉬운 것은 고객이 AI에게 말한 조건입니다. ‘원룸 창문에 달 조용한 제품, 예산은 30만 원 안쪽’ 같은 말은 구매 의도가 가장 선명하게 드러나는 데이터인데, 이 내용은 AI와의 대화 안에 남습니다. 플랫폼이 이를 판매자에게 어디까지 보여 줄지는 공개되지 않았습니다.
3. 링크로 넘어오는 방문: 이 경우는 우리 사이트에 방문과 전환이 남습니다. ChatGPT 등 AI 서비스에서 링크를 눌러 넘어온 방문(리퍼러가 남는 경우)은 GA4가 2026년 5월부터 ‘AI 어시스턴트’ 채널로 따로 보여 주기 시작했지만(리퍼러가 없으면 Direct로 잡힙니다), 모두의 AI가 링크에 어떤 표시를 남길지는 아직 알 수 없습니다.

오픈소스마케팅 블로그글 | 챗GPT에서 온 방문은 GA4 어디에 찍힐까: GA4 ‘AI 어시스턴트’ 채널 보는 법

이렇게 되면 숫자를 읽는 방식도 달라질 수 있습니다. 예를 들어 사이트 방문이 줄었는데 매출은 그대로라면, 고객이 줄었다고 단정하기 전에 AI 대화 안에서 구매를 끝낸 고객이 있을 가능성도 따져 봐야 합니다. 방문과 세션을 중심으로 성과를 보던 방식만으로는 이 변화를 놓치기 쉽습니다.

미리 생각해 볼 것

정해진 답이 있는 문제는 아닙니다. 모두의 AI가 아니더라도 곧 어디서든 불거질 이슈이기도 하고요. 다만 12월 모두의 AI 출시 전후로 아래 질문을 한 번쯤 던져 보면, 새 소식이 나올 때 무엇을 확인해야 할지가 분명해질 것 같습니다.

1. AI가 대신한 문의와 주문을 구분할 수 있을까요? 전화 문의, 판매 플랫폼 주문, 사이트 유입 각각에서 AI를 거친 건을 따로 볼 방법이 있는지 확인해 볼 만합니다.
2. 사이트 밖에서 끝난 거래는 어디서 확인할까요? 판매 플랫폼이 어떤 리포트를 주는지, 그 숫자를 우리 분석 데이터와 어떻게 함께 볼지 정해 두면 판단이 빨라집니다.
3. 어떤 지표를 기준으로 성과를 볼까요? 방문이 줄어도 매출이 유지될 수 있다면, 세션과 페이지뷰보다 주문과 매출을 먼저 보도록 기준을 점검해 볼 수 있습니다.

마치며

모두의 AI는 모든 사람의 생활 속에 AI가 더 간편하게, 더 많이 적용될 수 있는 방향으로 준비되고 있습니다. 12월이 되면 (이변이 없다면) 국내 모든 사용자에게 이와 같은 서비스가 무료로 제공될 예정입니다. 이런 변화는 마케터에게는 사용자의 구매/경험 여정을 분석하는 데에 있어 새로운 시련과 도전으로 작용할 것 같습니다. 기존에 활용하던 디지털 행동 데이터에 간과할 수 없는 사각지대가 생기게 될 테니까요.

물론 아직 모르는 것이 더 많습니다. 사람들이 무료라는 이유만으로 모두의 AI를 계속 쓸지, 세 회사가 일상에서 반복해 쓸 만한 기능을 얼마나 갖출지는 12월 정식 출시 뒤에야 알 수 있습니다. 지금 공개된 기능 역시 베타를 거치며 달라질 수 있고요.

그래서 12월 출시 소식이 나오면 두 가지를 먼저 확인해 보시기를 권해 드립니다. 하나는 세 회사가 판매자와 매장에 어떤 데이터를 제공하는지, 다른 하나는 모두의 AI를 거쳐 우리 사이트로 넘어온 방문이 분석 도구에 어떻게 표시되는지입니다. 이 두 가지가 정해져야 AI 대화 안에서 일어난 구매를 우리의 성과로 확인할 수 있기 때문입니다.

고객이 어디서 우리를 만나는지, 그 과정이 어떤 데이터로 남는지 다시 확인하는 일은 검색 광고가 생겼을 때도, 모바일 앱이 생겼을 때도 마케터가 해 온 일입니다. 입구가 AI와의 대화로 바뀌어도 이 질문은 달라지지 않을 것 같습니다. 모두의 AI의 12월 출시를 지켜보는 분들께 이 글이 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.