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사람들이 정보를 찾는 방식이 급격히 변화하고 있습니다. 와이즈앱리테일의 조사 결과에 따르면, 2025년 현재 ChatGPT의 국내 MAU(Monthly Active User, 월간 활성 사용자 수)는 1,844만명에 달하며, Perplexity역시 171만명의 MAU를 기록한 것으로 집계되고 있습니다.1)
1) "챗GPT가 아니었다"…한국인이 가장 오래 사용하는 AI 챗봇은
더 주목할 점은 사용자들의 행동 패턴 자체가 변화하고 있다는 것입니다. "구글에 검색해봐"라는 말이 이제는 "AI한테 물어봐"라는 말로 점차 변하고 있습니다. 이는 단순한 도구의 변화 뿐 아니라 정보 탐색의 행태 자체가 변화하고 있음을 의미합니다.
이처럼 검색창에 키워드를 입력하고 수많은 링크 중에서 원하는 정보를 찾아 헤매던 시대는 이제 서서히 막을 내리고 있습니다. 대신 마치 전문가와 대화하듯 자연스럽게 질문을 던지고, 맞춤형 답변을 받는 AI 검색이 새로운 패러다임으로 자리잡고 있죠.
Google이나 Naver 같은 전통적인 검색엔진은 분명 훌륭한 정보 검색 서비스입니다. 그러나 사용자들이 직면하는 가장 큰 문제는 역설적으로 검색엔진에서 제공되는 다양한 정보로 인해 발생하는 정보 과부하에 있습니다. 이들은 단일 검색어에 대해 수십만 개의 결과를 제공합니다. 하지만 사용자는 각 링크를 일일이 확인하며 정보의 관련성과 신뢰성을 개별적으로 판단해야 합니다
특히 복잡한 질문이나 비교 분석이 필요한 경우, 사용자는 여러 소스를 탐색하고 정보를 종합하는 부담을 감당해야 합니다. 이는 다양한 정보에 대한 접근성은 높일 수 있을지 몰라도, 원하는 작업에 대한 효율성은 떨어뜨릴 수 밖에 없습니다.
전통적인 검색에서는 원하는 결과를 얻기 위해 적합한 키워드를 선택하는 것이 중요합니다. 그러나 같은 의미라도, 어떤 단어를 사용하느냐에 따라 검색 결과가 완전히 달라질 수 있기 때문에 이는 생각보다 어려운 일입니다.
특히 법률, 의료, 금융 등의 전문 분야에서는 정확한 전문 용어를 알아야 원하는 정보에 접근할 수 있기 때문에 이런 문제점이 더 부각됩니다. 뿐만 아니라, 전통적 검색은 각각의 검색이 독립적으로 수행되기 때문에, 검색에 대한 맥락이 부족하고 연속성이 떨어집니다.
앞서 살펴본 전통적인 검색엔진에 비해 AI 검색엔진이 갖고 있는 차별화 요소는 바로 자연어를 이해하는 능력입니다. 전통적인 검색엔진이 키워드 매칭과 웹 크롤링에 의존한다면, AI 검색엔진은 사용자의 질문 의도를 파악하고 인터넷에서 관련 정보를 실시간으로 수집·분석하여 종합적인 답변을 생성할 수 있기 때문입니다.
이를테면, ESG경영과 관련된 자료를 조사하고자 할 때, 예전같았으면 ‘ESG 경영 2025’, ‘ESG 트렌드’, ‘ESG 사례’등을 일일이 검색했다면, 이제는 “발표 자료에 사용할 ESG 경영 트렌드 정리해줘”라고 물어보듯이 내가 원하는 바를 문장 형태로 입력할 수 있다는 것입니다.
이러한 장점은 특히 복잡한 문제를 해결하거나, 여러 단계를 거쳐 정보를 습득해야하는 상황에서 큰 장점을 발휘하게 됩니다. 사용자가 질문을 하나만 했을 뿐인데도, 여러 키워드를 검색해 확인해야 했던 정보들을 한 번에 종합적으로 획득할 수 있기 때문입니다.
뿐만 아니라, AI 검색엔진은 연속적인 대화를 통한 추가 정보 검색 역시 가능합니다. 전통적인 검색 엔진에서 계속해서 새로운 키워드를 검색하고 새로운 창에서 정보를 습득해야 했던 것과는 달리, AI검색에서는 하나의 창에서 이전 대화의 맥락은 유지한 채, 그 안에서 새로운 정보를 연속적인 대화를 통해 습득할 수 있게 되었습니다.
1. 키워드 입력 → 결과 리스트 확인 → 개별 링크 탐색
2. 검색어 수정 → 새로운 검색 → 반복
1. 자연어 질문 → 답변 확인
2. 추가 질문 → 맥락 유지된 세부 답변 → 연속적 대화를 통한 정보 심화
전통적인 검색엔진과 AI 검색의 가장 큰 차이는 사용자와 상호작용 할 수 있는 능력입니다. 특정 상황에서 AI는 단순히 키워드에 반응하는 것이 아니라, 사용자의 진짜 의도를 파악하기 위해 되묻고 확인하는 과정을 거칩니다.
예를 들어 AI에게 사용자가 질문을 던지면, AI는 사용자가 던진 질문의 의도를 보다 정확하게 파악하기 위해 되묻는 과정을 거칠 수 있습니다. 이러한 쌍방향 소통 과정을 통해 AI는 보다 사용자의 맥락에 맞는 답변을 내놓게 됩니다. 뿐만 아니라 사용자 역시 스스로가 갖고 있던 질문을 보다 구체화하고, 본인이 궁금해하던 것이 무엇인지 AI와의 상호작용을 통해 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.
그렇다면 사용자는 왜 AI 검색을 선택하는 걸까요? 정리해보면 그 이유는 아래와 같습니다.
사용자들은 항상 즉각적인 답변을 원합니다. 이런 관점에서 AI 검색엔진은 복잡한 질문에 대해서도 수 초 내에 종합적인 답변을 내놓기 때문에, 전통적 검색에서 소요되는 탐색 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 이를테면 당장 경쟁사 3곳을 비교 분석한 자료가 필요한 경우, AI에게 "A사 vs B사 vs C사 시장점유율, 주요 서비스, 강약점 비교해줘"와 같은 질문을 할 수 있습니다. 그럼 AI는 빠른 시간 안에 표 형태로 정리된 깔끔한 비교 분석 결과를 제공합니다.
또다른 이유는 시간 절약입니다. AI검색을 활용한, 전통적인 검색에서 여러 사이트를 돌아다니며 정보를 수집하고 종합 분석하는데 사용했던 시간을 대폭 단축할 수 있습니다. 실제로 한 번의 질문으로 기존 검색에서 5-10번의 개별 검색이 필요했던 정보를 한 번에 얻을 수 있어, 업무 효율성이 극대화어 직장인들에게는 이런 효율성이 큰 장점으로 작용합니다.
AI 검색은 여러 소스의 정보를 종합하여 답변을 제공합니다. 특히 상반된 정보가 많은 주제에서 AI가 여러 관점을 균형있게 제시해주어, 편향된 판단을 방지할 수 있습니다. 덕분에 특정 사이트의 편향된 정보나 광고성 콘텐츠에 휘둘리지 않고, 보다 객관적인 정보를 얻을 수 있습니다.
복잡한 개념이나 전문 지식을 즉각적으로 쉽게 설명해줄 수 있는 것 역시 AI의 큰 장점입니다. 답변 받은 내용 중 어려운 부분이 있다면 '더 자세히 설명해줘'나 '초등학생도 이해할 수 있게 설명해줘' 같은 추가 요청을 통해 바로 질문하고 이해할 수 있습니다.
AI 검색이 사람들에게 편하게 느껴지는 가장 큰 이유는 학습이 필요하지 않다는 점입니다. 전통적인 검색에서는 효과적인 키워드 조합을 알아야 하고, 검색 연산자나 필터 기능을 익혀야 고급 검색을 수행할 수 있었습니다. 하지만 AI 검색은 평소 대화하듯 질문하면 되므로, 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 심지어는 오타가 있거나 문법이 틀려도 괜찮으며, 모호하게 물어봐고 맥락을 파악한 AI에게 정확한 답변을 제공받을 수 있습니다.
사람들은 점점 더 AI에게 질문하고, 추가 설명을 요청하고, 더 깊이 있는 정보를 얻는 과정을 자연스럽게 받아들이고 있습니다. 이런 사용성에 익숙해진 사용자들은 이제 전통적인 검색 방식을 "번거롭고 비효율적"이라고 느끼기 시작했습니다. 실제로 사람들이 검색창에 키워드 대신 '이 문제 어떻게 해결하지?' 같은 완전한 문장으로 검색하는 빈도가 증가했습니다.
그렇다면 주요 AI 검색 서비스별로 어떠한 특성을 갖고 있는지 ChatGPT, Perplexity, Gemini를 예로 들어 비교해보겠습니다.
물론 ChatGPT와 Perplexity AI 등은 모두 훌륭한 AI 기반 정보 제공 서비스들이지만, 전문적인 비즈니스 의사결정에 도움을 받기에는 한계가 있는 것이 사실입니다. ChatGPT의 경우 늘 최신성과 정확성의 부족이 문제로 제기되었으며, Perplexity AI도 전문성이 강화되었다고는 하나, 실제 업무에 적용할 수 있는 비즈니스에 특화된 더 심화된 정보를 제공하는데에는 한계가 있습니다.
특히 법률이나 정책, 금융 등의 전문적인 영역에 대한 정보는 이러한 범용 서비스를 활용하기엔 아직 충분히 믿음직스럽지 못한 것이 사실입니다.
이런 전문가들의 니즈를 해결하기 위해 등장한 것이 전문 분야 특화 AI 검색 서비스입니다. 대표적인 예로 앨리비의 비즈니스 에이전트가 있는데, 법령과 판례, 정책 등 전문 데이터베이스를 기반으로 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.
• 전문 분야별 특화 검색: 법제, 금융, 지식재산권, 노동, 보험, 조세, 개인정보, 문화, 공정거래 등 다양한 전문 분야에 대해 특화된 검색이 가능합니다.
• 신뢰할 수 있는 정보 출처 제공: 모든 답변에 명확한 출처를 제시하여 정보의 신뢰성을 보장하는 점이 인상적입니다. 이는 전문가들이 가장 중요하게 여기는 정보의 투명성과 검증가능성을 확보해줍니다.
• 글로벌 정보 검색 지원: 한국은 물론 중국, 일본, 베트남, 미국, 영국, EU 등 주요 국가의 정보를 검색할 수 있어 글로벌 시장으로 사업 진출을 고민하거나, 이미 해외에서 사업을 운영 중인 기업에게 필요한 글로벌 비즈니스 데이터와 리서치 결과를 제공합니다.
• 자연어 기반 질의: 복잡한 키워드 없이도 자연스러운 언어로 질문을 입력할 수 있어, 전문적인 질문도 쉽게 할 수 있습니다.
특히 법령, 판례, 정책 등 비즈니스 의사결정에 필요한 전문 데이터베이스를 기반으로 하여, 일반적인 AI 서비스로는 얻기 어려운 신뢰성 높은 전문 정보를 제공합니다.
예를 들어, 기업에서 새로운 정책을 수립하거나 법적 리스크를 검토해야 하는 상황에서 일반적인 검색 엔진으로는 관련 법령과 판례, 정책 자료들을 하나하나 찾아서 종합적으로 분석해야 하는 번거로움이 있었습니다. 그러나 전문 분야에 특화된 AI검색 서비스를 활용하면, 복잡한 비즈니스 질의도 간편하게 해결할 수 있습니다.
AI 검색엔진의 가장 큰 약점은 할루시네이션 현상입니다. 특히 이는 법률 전문가에게는 더욱 치명적인 문제입니다. 잘못된 판례 인용이나 법령 해석 오류는 클라이언트에게 직접적인 피해를 줄 수 있고, 전문가의 책임 문제로까지 이어질 수 있습니다.
비즈니스 전문가 역시 마찬가지입니다. 잘못된 시장 데이터나 경쟁사 정보를 바탕으로 한 전략 수립은 기업에 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. 특히 M&A나 투자 결정에 AI 검색 정보만을 의존하는 것은 매우 위험한 일입니다.
전문가들이 AI 검색을 사용할 때 간과하기 쉬운 것이 정보 보안 문제입니다. 클라이언트 정보가 포함된 질문을 AI에게 하는 경우, 해당 정보가 AI 모델의 학습 데이터로 활용될 가능성이 있습니다. 법률 및 비즈니스 분야에서는 기밀성이 생명이므로, 민감한 정보가 포함된 질문은 피해야 합니다.
이런 한계를 극복하기 위해 Perplexity AI처럼 출처를 명시하는 방식이나, 여러 소스를 교차 검증하는 하이브리드 접근법이 주목받고 있습니다. 전문가들은 반드시 AI가 제시한 정보의 원본 출처를 확인하고, 신뢰할 수 있는 기관의 자료인지 검증하는 습관을 가져야 합니다.
그럼 어떤 상황에서 어떤 검색 방식을 선택하는 것이 가장 효과적일까요? 실제 상황과 해당 상황에서 추천하는 검색 방식을 표로 정리해보겠습니다.
AI 검색엔진과 전통적 검색엔진은 대체재가 아닌 보완재로 이해하는 것이 바람직합니다. 하지만 분명한 것은 이제 점차 주도권이 AI 검색 쪽으로 넘어가고 있다는 것입니다.
한번 AI 검색의 편리함을 경험한 사용자들은 쉽게 이전 방식으로 돌아가지 않습니다. 마치 스마트폰의 등장 이후 사용자가 이전의 피쳐폰 시절로 돌아가기 어려운 것과 비슷한 맥락입니다. 편의성과 효율성을 경험한 사용자들의 경험성은 이제 검색 시장 전체의 변화를 가속화하는 원동력이 되고 있습니다.
앞으로는 두 방식의 장점을 모두 이해하고 상황에 맞게 조합해서 사용하는 능력이 개인과 조직의 경쟁력을 좌우할 것으로 보여집니다.
• 일상적인 궁금증이나 학습: ChatGPT 등 범용 AI 활용
• 최신 동향이나 실시간 정보: 전통적 검색엔진 우선 활용
• 전문적 판단이나 업무 의사결정: 출처가 명확한 전문 특화 AI 서비스 활용
• 중요한 결정: 여러 방식을 교차 검증하여 최종 판단
그러나 가장 중요한 것은, 기술이 발전하더라도 정보에 대한 무비판적인 수용이 아닌, 비판적인 사고와 검증을 꼭 거쳐야 한다는 점입니다. AI가 아무리 발전해도, 최종적인 판단과 책임은 결국 사람인 사용자에게 있기 때문입니다.
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