이 글은 카카오 AI 앰배서더 KANANA 429 활동의 일환으로 참여한 6월 온라인 세션 후기입니다. 본문은 공개 가능한 범위의 내용과 개인적인 감상을 중심으로 정리했으며, 카카오의 공식 입장이 아닙니다.
AI가 더 똑똑해졌다는 말은 이제 익숙하다. 그런데 이번 KANANA 429 6월 온라인 세션에서 더 오래 남은 건 성능 이야기가 아니었다. 세션을 듣고 나니 질문이 조금 바뀌었다. "AI가 얼마나 잘 대답하나?"보다, "AI가 내 일상 안에서 얼마나 자연스럽게 일을 덜어줄 수 있을까?"에 가까웠다.
이번 온라인 세션은 크게 세 흐름으로 이어졌다. Kanana-o를 실제로 써본 사람들의 리뷰, PlayMCP와 AGENTIC PLAYER 10 공모전 소개, 그리고 Kanana in KakaoTalk의 방향성. 따로 보면 각각 다른 주제처럼 보이지만, 듣고 나니 하나의 선으로 이어졌다. 카카오는 AI를 별도 앱 안의 챗봇으로만 두기보다, 사용자가 이미 쓰는 대화와 서비스 흐름에 붙이려는 것처럼 보였다.
Kanana-o 리뷰: 사람들은 AI를 자기 생활에 붙이고 있었다
첫 파트에서는 Kanana-o를 다양한 방식으로 써본 리뷰들이 소개됐다. 공개 글에서 세부 사례를 그대로 옮기기보다는, 내가 받은 인상 위주로 정리하면 이렇다. 사람들은 AI를 단순히 "질문하면 답하는 도구"로만 쓰지 않았다. 말투를 다듬고, 감정을 정리하고, 독서나 커리어 같은 개인 루틴에 붙이고, 창작이나 서비스 아이디어를 밀어보는 식이었다.
이 부분이 좋았다. AI 모델 소개를 들을 때는 보통 성능, 속도, 벤치마크 같은 단어를 떠올리기 쉽다. 그런데 실제 리뷰에서 더 크게 보인 건 "내가 말하기 어려운 것을 정리해준다", "막힌 생각을 다른 방향으로 밀어준다", "내가 하던 일을 조금 덜 외롭게 만든다" 같은 장면이었다.
공개 자료 기준으로 Kanana-o는 텍스트, 음성, 이미지를 함께 이해하는 멀티모달 AI 모델로 소개되어 있다. 다만 이번 후기에서 내가 더 주목한 건 모델 스펙보다 사용 방식이었다. 결국 AI가 오래 쓰이려면 똑똑한 답보다 "내가 실제로 다시 찾게 되는 순간"을 만들어야 한다는 생각이 들었다.
PlayMCP와 AGENTIC PLAYER 10: AI가 도구를 쓰는 방식
두 번째 파트에서는 PlayMCP와 AGENTIC PLAYER 10 이야기가 이어졌다. PlayMCP는 공개 페이지 기준으로 누구나 MCP 서버를 등록하고 테스트해볼 수 있는 플랫폼이다. 처음 들으면 개발자용 도구처럼 느껴지지만, 세션을 들으며 내게는 조금 다르게 다가왔다.
핵심은 "AI가 혼자 답을 잘 만드는 것"에서 한 걸음 더 나아가, 필요한 도구와 연결되어 실제 문제를 해결하는 쪽이었다. 맛집을 찾는다면 지도와 연결되고, 일정을 다룬다면 캘린더와 연결되고, 특정 데이터를 확인해야 한다면 그에 맞는 MCP 서버를 부르는 식이다. PlayMCP는 그런 연결 가능성을 실험하는 공간처럼 보였다.
AGENTIC PLAYER 10은 이 흐름을 공모전 형태로 확장한 사례다. 공식 페이지 기준으로 참가자는 MCP 서버를 만들고 PlayMCP에 등록한 뒤, 본선에서는 Kakao Tools 공개와 사용자 투표까지 이어지는 구조를 갖는다. 아이디어만 제출하는 공모전이라기보다, 실제 사용자가 만날 수 있는 AI 도구를 만들어보는 과정에 가깝다.
개인적으로는 이 지점이 가장 흥미로웠다. 개발자에게는 내가 만든 도구를 실제 환경에 가깝게 검증할 기회이고, 기획자 입장에서는 "AI 서비스가 어디서부터 사용자의 습관이 될까?"를 생각해볼 수 있는 장이기 때문이다. AI가 도구를 쓰기 시작하면, 좋은 아이디어는 더 이상 채팅창 안의 답변으로만 끝나지 않는다.
Kanana in KakaoTalk: 대화 맥락 안으로 들어오는 AI
그래서 마지막에 이어진 Kanana in KakaoTalk 이야기도 같은 흐름 위에 있었다. PlayMCP가 AI에게 연결될 수 있는 도구의 세계를 보여줬다면, Kanana in KakaoTalk은 그 도움을 사용자가 가장 익숙한 대화 공간 안에서 어떻게 만날 수 있을지를 보여주는 파트처럼 느껴졌다.
공개 페이지에서 Kanana in KakaoTalk은 카카오톡에서 만나는 일상 속 AI로 소개된다. 일정, 정보, 장소, 선물처럼 카카오톡 대화 안에서 자주 오가는 주제를 더 쉽게 다루는 방향이다. 중요한 건 사용자가 처음부터 긴 프롬프트를 잘 써야만 하는 구조가 아니라, 필요한 순간에 다음 선택지를 제안받는 경험에 가까워 보였다는 점이다.
물론 이 부분은 조심해서 봐야 한다. 카카오톡 대화라는 공간은 편리함만큼 프라이버시도 중요하기 때문이다. 그래서 공개 자료에서 강조되는 온디바이스 AI와 사용자의 맥락 이해라는 방향이 더 중요하게 느껴졌다. 사용자가 허용한 범위 안에서 필요한 정보를 정리하고, 다음 행동을 가볍게 제안하는 방식이라면 AI 사용의 부담이 훨씬 낮아질 수 있다.
개인적으로는 "무엇을 물어봐야 할지 모르겠다"는 AI 사용의 진입장벽을 줄이는 점이 가장 좋았다. AI를 잘 쓰려면 질문을 잘해야 한다는 말이 많지만, 일상에서는 그 질문을 생각하는 것부터 귀찮다. 카나나가 대화 흐름을 방해하지 않으면서 지금 할 수 있는 일을 조심스럽게 보여준다면, AI는 별도 앱을 켜서 쓰는 도구보다 대화 중 자연스럽게 손이 가는 기능에 가까워질 수 있다.
이번 세션에서 내가 이해한 방향
세션을 듣고 나서 가장 크게 남은 건 "답변형 AI에서 실행형 AI로"라는 흐름이었다. 여기서 실행형 AI란 거창한 자동화만을 뜻하지 않는다. 사용자가 하던 일을 이어서 도와주고, 필요한 도구와 연결하고, 다시 앱을 옮겨 다니는 번거로움을 줄여주는 쪽에 더 가깝다.
Kanana-o 리뷰에서는 사람들이 AI를 자기 생활의 작은 문제에 붙여보는 장면을 봤다. PlayMCP와 AGENTIC PLAYER 10에서는 그런 도움을 실제 도구와 서비스로 만들어보는 흐름을 봤다. 그리고 Kanana in KakaoTalk에서는 그 결과가 사용자의 가장 익숙한 대화 공간 안으로 들어올 가능성을 상상해볼 수 있었다.
이번 밋업에서 남은 한 문장
카나나는 더 많은 말을 하는 AI보다, 필요한 순간을 덜 번거롭게 만들어주는 AI에 가까워지고 있었다.
마무리
KANANA 429 6월 온라인 세션은 카카오 AI를 한 번에 정리해서 듣는 시간이라기보다, 내가 AI를 바라보는 관점을 조금 바꿔준 시간이었다. AI가 따로 떨어진 기술이 아니라, 우리가 이미 쓰는 대화와 서비스 흐름 안으로 들어올 때 어떤 경험이 생길 수 있는지 생각해보게 했다.
아직 AI 서비스는 모두에게 완전히 익숙한 도구라기보다, 각자 자기 생활에 맞는 쓰임을 찾아가는 중이라고 생각한다. 그래서 이번 세션이 더 현실적으로 느껴졌다. 거창한 미래 이야기보다, 약속을 덜 놓치고, 생각을 덜 잃어버리고, 해야 할 일을 조금 덜 번거롭게 만드는 방향. 카나나가 그런 식으로 일상에 가까워진다면 "AI를 써야지"라고 마음먹기 전에 이미 도움을 받고 있는 경험이 만들어질 수도 있겠다.