생성 AI 위협론, 정말 현실이 될까?

10분

2025.05.15.

2.4K

지난 3월 쇼피파이(Shopify)의 CEO가 직원들에게 보낸 메일이 공개되면서 이목을 끌었는데요. 해당 메일의 핵심은 인력 충원을 요청하기에 앞서 AI의 활용 가능성을 적극적으로 살피라는 것이었죠. “앞으로 AI 사용은 선택이 아닌 필수 요소”라고 강조하면서 화제가 되었습니다.

이처럼 ChatGPT 등장 이후 꾸준히 제기되는 AI 위협론이 있습니다. 생성 AI가 사람들의 일자리를 뺏어가는 것은 물론이고, 비즈니스의 기존 생태계를 위협할 것이라고 말이죠. 기존 서비스들은 경쟁력을 상실할 거고, 그 빈자리를 생성 AI에 특화된 서비스가 채워갈 것이라고 합니다. 이번 글에서는 생성 AI가 정말 기존 서비스에 위협적인 존재로 부상할 것인지에 대해 세 가지 관점에서 살펴보고자 합니다.

구분해서 봐야 합니다

최근의 생성 AI 수준을 보면, 향후 모든 것이 AI로 대체될 것이라는 시나리오가 과장이 아님을 알 수 있습니다. ChatGPT에 특정 스타일을 학습시키면 원하는 그림체로 웹툰을 그려낼 수 있고요. 커서(Cursor) 같은 서비스는 코딩 방식을 크게 혁신하고 있습니다.

하지만 생성 AI에 의한 대체 가능성은 서비스의 형태와 성격에 따라 구분해서 봐야 합니다. 먼저 디지털 형태로 제공되는 서비스인지, 물리적인 실제 환경을 통해 제공되는 서비스인지에 따라 생성 AI의 위협은 다르게 반영될 수 있습니다.

IT 인력 아웃소싱 서비스인 피버(Fiverr)가 디지털 형태의 서비스라면, 우버(Uber)는 실제 물리적인 환경에서 제공되는 서비스라고 할 수 있는데요. 우버가 생성 AI에 의해 대체될 가능성은 상당히 낮다고 할 수 있습니다. 오히려 생성 AI는 우버의 운영 환경을 개선하는 데 도움을 주는 보조적인 성격으로 기능할 가능성이 클 겁니다.

반면, 피버 같은 서비스는 생성 AI에 의해 대체될 가능성이 크다고 할 수 있습니다. 실제 ChatGPT 등장 이후 피버의 사용량은 계속 감소하는 트렌드를 보여왔습니다. 인력 충원보다는 AI에 개발 업무를 아웃소싱하는 형태로 업무량에 대응하는 것이죠. 코파일럿(Copilot)이나 커서 같은 코딩 어시스턴트 서비스의 기능이 개선될수록 이런 트렌드가 보편화될 겁니다. 피버의 사용량은 앞으로 더욱 급감하게 될 것이고요.

다음으로, 개인화 가능 여부에 따라 생성 AI의 위협 정도는 다르게 나타날 수 있습니다. 모든 소비자에게 동일한 형태로 제공되는 커머디티 형 서비스는 생성 AI에 대체될 가능성이 큰 반면, 소비자에 맞춰 다른 서비스를 제공할 수 있는 서비스는 AI 대비 경쟁력을 갖췄다고 할 수 있는 것이죠.

디지털 형태로 제공되는 서비스 중 개인화가 가능한 서비스를 예로 들어 보겠습니다. 카메오(Cameo)는 운동선수나 연예인처럼 유명인들의 영상을 팬에게 제공하는 서비스입니다. 내가 좋아하는 유명인의 영상을 소비할 수 있다는 측면에서 개인화의 성격을 띠고 있는데요. 특정 팬이 원하는 형태의 맞춤 영상을 제작해 단 한 명을 위한 서비스를 제공하기도 합니다.

카메오는 피버처럼 디지털 형태로 제공되는 서비스이지만, 피버와 달리 모든 소비자에게 동일한 형태로 제공되지 않는다는 점에서 AI에 대체될 가능성이 낮다고 할 수 있습니다.

통합의 힘을 무시할 수 없습니다

시장의 기존 서비스들은 통합이라는 관점에서 생성 AI 서비스 대비 경쟁력을 갖추고 있습니다. 이커머스 영역을 예로 들어보겠습니다. AI 패션 앱 도지(Doji)는 나만의 AI 아바타를 생성해, 다양한 패션 아이템을 미리 입어 볼 수 있는 서비스입니다. 만약 제가 스웨터를 구매하려고 한다면, 네이비 색상이 잘 어울릴지, 해당 스웨터에 어떤 바지가 어울릴지 가상 환경에서 먼저 입어보고 가늠해 볼 수 있는 것이죠.

향후 도지는 상품 구매 단계까지 영역을 확장하고자 합니다. AI 아바타를 통해 네이비 스웨터가 잘 어울린다는 것을 확인했다면, 해당 스웨터를 바로 구매할 수 있게 지원하려고 하는 것이죠. 실제와 가까운 AI 아바타를 활용해 패션 아이템을 추천해 주고, 그 상품을 바로 구매할 수 있도록 하는 이상적인 스토리를 보면, 도지는 기존 커머스 서비스에 큰 위협이 될 수 있습니다.

하지만 이는 온라인 쇼핑을 위해 수반되는 여러 행위 중 일부를 혁신할 뿐입니다. 구체적으로 상품을 발견하는 디스커버리(Discovery) 단계에서 변화를 이끌어 내고 있는 것이죠.

그러나 온라인 쇼핑은 상품을 발견하는 pre-purchase 단계에서 끝나지 않습니다. 원활한 결제와 할인 혜택, 그리고 배송, 배송 이후 환불 등의 CS처럼 post-purchase 과정까지가 전체적인 온라인 쇼핑의 경험입니다. 나에게 어울리는 상품을 알맞게 추천해 주는 것 못지않게 빠른 배송과 편리한 반품 과정도 중요하죠.

월마트나 아마존, 쿠팡은 pre-purchase뿐만 아니라, post-purchase까지 효율적으로 운영할 수 있는 통합적인 서비스를 운영하고 있습니다. 도지의 혁신성이 아무리 뛰어난들, 월마트나 아마존을 대체하기는 사실상 불가능할 것입니다. Pre-purchase 단계의 혁신으로는 온라인 쇼핑 전체 과정에 녹아있는 통합의 효율성을 능가하기 어렵기 때문입니다. 오히려 월마트, 아마존, 쿠팡이 도지와 같은 기능의 내재화를 통해 더 높은 지배력을 달성할 가능성이 큽니다.

작은 실패도 치명적입니다

최근 애플은 애플 인텔리전스(Apple Intelligence)의 출시 일정을 내년으로 연기한다고 발표하며, 적지 않은 실망감을 안겨 주었습니다. 문자 요약, 이미지 생성 등 일부 생성 AI 기능은 이미 애플 인텔리전스에 적용되어 있는데요. 크게 인상적인 수준이 아니라는 것이 시장의 반응입니다.

아마존도 알렉사+(Alexa+)의 일부 기능이 예상보다 늦게 출시될 것이라고 알린 바 있는데요. 애플과 아마존의 연기 결정은 각각 시리와 알렉사에 적용 예정이던 에이전트 성격의 기능 업데이트에 어려움을 겪고 있기 때문입니다. 즉, 이들이 대대적으로 홍보해 온 ‘사람을 대신해 업무를 처리하는 기능’ 개발에 어려움을 겪는다는 의미죠.

애플과 아마존은 보이스 명령으로 작동하는 에이전트 기능을 생성 AI의 미래로 강조하고 있습니다. 변경된 스케줄에 맞춰 기존에 예매했던 영화 시간을 변경하고, 극장까지 가기 위한 최적의 경로를 확인하고, 시간에 맞춰 우버를 호출하는 등의 모든 행위를 보이스 기반으로 처리한다는 겁니다.

이러한 에이전트 성격의 기능은 ‘만에 하나’ 틀렸을 경우 그 부정적인 영향이 엄청날 수밖에 없는 영역에 적용되는 경우가 대부분입니다. 예를 들어, 오늘은 6시까지 영화관에 가기 위해 애플 인텔리전스를 통해 5시에 우버를 호출하라고 명령했습니다. 애플 인텔리전스가 실수로 5시 30분에 우버를 호출합니다. 이런 실수는 정말 흔치 않습니다. 100번의 한 번꼴로 발생할 만한 실수인데요. 그럼에도 일단 이런 실수가 발생하면 영화를 놓치는 것뿐만 아니라, 그 이후 일정에도 지장을 받습니다. 그야말로 하루 스케줄이 완전히 꼬이는 것이죠.

애플 인텔리전스와 알렉사+, 오픈AI(OpenAI)의 오퍼레이터는 위와 같은 상황에서 활용할 수 있는 자동화 기능을 그 핵심으로 합니다. 음식을 주문하거나, 호텔을 예약하기 위해 굳이 각각의 서비스에 직접 접속할 필요가 없다고 강조합니다. 목소리로 명령만 내리면 본인들의 에이전트가 모든 일을 대신 처리해, 호텔과 식당을 직접 검색하고 찾아야 했던 과거의 비용을 제거할 수 있다고 설명합니다.

이러한 시나리오가 현실화된다면 우버, 도어대시(Doordash), 익스피디아(Expedia) 같은 서비스는 큰 위기에 처할 수 있습니다. 사용자와의 접점을 잃고, 서비스 경쟁력을 에이전트에 의존해야 하는 상황이 되기 때문입니다.

하지만 애플 인텔리전스 등이 추구하는 ‘자동화’ 영역이 위 예시처럼 아주 작은 실패의 가능성이 끼치는 영향이 어마어마한 분야라는 점에 주목해야 합니다. 애플 인텔리전스에 피자 3판을 주문하라고 명령했지만, 실수로 30판을 주문해 버리는 상황이 닥칠 수 있기 때문입니다.

이를 고려할 때 애플 인텔리전스 같은 서비스가 완벽한 수준이 아닌 상태에서 출시되는 것은 쉽지 않아 보입니다. 애플의 출시 연기 결정도 이러한 맥락에서 해석할 수 있고요. 또한 소비자가 자주 사용하는 기능으로 자리 잡아, 대중화를 이룰 수 있을 것인지도 미지수입니다.

주의 깊게 관찰해야 합니다

이번 글의 목적은 생성 AI가 기존 서비스에 위협적인 존재가 될 수 있을지 살펴보는 것이었는데요. 세 가지 기준을 통해 도출할 수 있는 결론은 ‘유형에 따라 그 위협 정도가 달라질 수 있다는 것’입니다.

오픈AI의 소라(Sora) 등장 이후 영상 업계는 적지 않은 위기감에 휩싸였습니다. 영상 제작 방식에 근본적인 변화가 나타날 것이고, 이에 생성 AI가 모든 인력을 대체할 것이라는 시나리오가 지배적이었죠.

생성 AI 기반 영상 제작 서비스는 이미 유의미하게 활용되고 있습니다. 재연 영상이 가장 대표적인데요. 사람이 붐비는 지하철역에서 핸드폰을 떨어뜨리는 재연 영상이 필요한 경우를 예로 들어보겠습니다. 해당 영상을 직접 촬영하려면 우선 장소를 섭외해야 합니다. 그리고 정신없는 분위기 연출을 위해 적지 않은 인력을 섭외해야 해서, 많은 비용과 시간이 필요합니다. 이때 소라 같은 영상 제작 AI를 활용하면, 텍스트 입력을 통해 동일한 영상을 쉽게 제작할 수 있죠.

하지만 생성 AI로 제작된 영상이 팬덤과 개인화가 필요한 영역까지 침투하기에는 쉽지 않을 겁니다. 예를 들어, 유튜버 ‘침착맨’의 열렬한 구독자는 침착맨이라는 사람과 소통하고 싶어하죠. 침착맨이 진행할 만한 콘텐츠와 완전히 똑같은 영상을 AI가 만들어낸다고 해도, 침착맨 구독자들에게 큰 설득력을 얻기 어렵습니다. 그 영상엔 침착맨이 없기 때문이죠. 이는 앞서 살펴본 카메오와 같은 결로 해석할 수 있습니다.

다른 예시로 Yum Brand는 타코벨, 피자헛, KFC를 소유한 푸드 회사입니다. 이 회사는 타코벨 중심으로 보이스 오더 시스템을 확장하고 있습니다. 매장 내 테이블, 혹은 드라이브스루에서 보이스 명령을 통해 음식을 주문하는 겁니다. 주문과 결제까지 목소리로 통제할 수 있다면, 주문을 받기 위한 종업원도, 태블릿 기반의 테이블 오더 시스템도 더 이상 필요 없어질 수 있습니다.

물론 애플 인텔리전스 예시처럼 주문이 잘못 처리되어, 타코 1개가 아닌 100개를 주문하는 실수를 범할 수 있죠. 타코벨은 이를 방지하기 위해 주문 확인 절차를 이용합니다. 주문 확인 프로세스를 통해 AI 기능은 극대화하고, 작은 실패의 가능성은 최소화하는 것이죠.

그렇다면 애플 인텔리전스 등 에이전트 활용에도 이 ‘확인’ 절차를 도입하면 어떨까요? 이 확인 프로세스로 ‘만에 하나’ 틀릴 가능성을 없애기만 한다면, 모든 문제가 해결될 것 같습니다. 하지만 보이스 주문 시스템과 애플 인텔리전스는 전혀 다른 영역에 적용되어 그조차 쉽지 않습니다.

애플 인텔리전스, 알렉사+가 표방하는 핵심은 ‘즉시성’을 요구합니다. 따라서 ‘오늘 내 일정을 기준으로 내 친구에게 변경된 약속 장소를 안내해 주고, 발표 자료 준비를 위한 핵심 콘셉트를 전달해 줘’라는 명령을 이행하는 데 있어, 타코벨 주문과 같은 확인 절차를 추가하는 것은 불가능합니다. 만약 실수의 가능성을 바로잡기 위해 확인 프로세스를 추가한다면, 이는 애플 인텔리전스가 추구하는 콘셉트, 즉, 인간 행위를 실시간으로 대신해 준다는 에이전트와 멀어지는 결과를 낳게 될 겁니다.

타코벨의 신규 서비스가 기존 주문 시스템에 큰 위협이 될 것으로 예측되는 것과 달리, 애플 인텔리전스는 한계를 가질 것으로 예상하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 즉시성이라는 본연의 핵심 콘셉트 때문에 작은 실패의 가능성을 제거하는데 결국 실패할 것으로 예측되기 때문이죠.

이러한 변화의 속도를 고려할 때 생성 AI에 대한 위협론은 앞으로 더욱 커질 것으로 보입니다. 다만 모든 변화가 실제 위협으로 이어지는 것은 아니므로, 생성 AI 업계의 새로운 소식을 비판적으로 바라보는 자세가 필요합니다.