최근 뉴스룸의 AI 도입이 가속화되는 가운데, 서울경제신문의 행보가 전 세계의 주목을 받았다. 코딩을 전혀 모르는 기자가 동료들을 위해 직접 기획하고 조립한 ‘AI 링크(AI LINK)’가 뉴욕타임스 등을 제치고 '글로벌 디지털 미디어 어워즈(DMA) 2026'에서 세계 1위를 차지한 것이다. 강제적 지시가 아닌 자발적 입소문으로 뉴스룸에 스며든 철저한 ‘기자 맞춤형’ AI 솔루션, 그 치열하고 생생한 개발기를 들어본다. 편집자 주

지난 6월 2일, 나폴레옹 3세가 황후를 위해 지었다는 프랑스 마르세유 파로 궁전에서 세계신문협회(WAN-IFRA)가 주관하는 ‘글로벌 디지털 미디어 어워즈(DMA) 2026’ 시상식이 열렸다. 12개 카테고리 중 유일한 AI 부문(Best AI-Driven News Product, Format, or Strategy)에는 뉴욕타임스 ‘치트시트(Cheat Sheet)’, 세계신문협회 회장이 대표로 있는 스위스 3대 미디어 그룹 링기에(Ringier) 등 5개 후보작이 차례로 소개됐다. 최종 수상작으로 “AI 링크, 대한민국(AI LINK, Republic of Korea)”이 발표됐다. 객석에선 “어? 코리아?”라는 공기가 감돌았다. 한국이 세계 무대에 후보로 오른 것도, 수상을 한 것도 처음이었기 때문이다.

이 글에선 57초짜리 쇼츠 하나로 시작해 어떻게 세계 1등까지 오르게 됐는지 ‘좌충우돌 뉴스룸 AI 조립기’를 두서없이 적어 보고자 한다. 앞서 분명히 할 것은 나는 코딩을 모르는 신문 기자다.

물러설 수 없는 변화, AI의 한가운데로

챗GPT, 생성형 AI의 등장부터 유심히 보고 있었다. ‘AI 미디어’, ‘AI에 투자하는 액셀러레이터’, ‘AI 행사 주최’ 등에도 관심을 뒀다. 2018년 블록체인 전문매체 ‘디센터’를 론칭했던 경험이 있었기 때문이다.

그러나 당시는 AI 태동기로 관련 시장과 서비스의 수준이 너무 올망졸망했다. 뒤에서 밀어줄 만한 플레이어가 없다는 판단이 섰고, 그냥 직접 뛰는 게 낫다고 판단했다. 2024년 3월 초 회사대표에게 “AI 콘텐츠 프로바이더로 가겠다”라고 보고했다.

‘세종대왕 맥북 던짐 사건’으로 AI의 환각(hallucination) 현상에 대한 우려가 많았지만, ‘AI를 어떻게 쓸까’로 방향을 정했다. 뭘 할 것인가를 고민하다가 신문의 알파이자 오메가인 ‘1면 지면 기사’를 시작점으로 잡았다. 며칠, 몇 달을 취재하든 기사는 텍스트 형태로 하루를 살다가 잊힌다. AI를 활용한다면 기자들의 열정과 애정이 담긴 콘텐츠가 하루살이로 잠들지 않고 새 생명을 얻을 수 있겠다고 생각했다. 텍스트 기사를 카드뉴스, 동영상, 팟캐스트 등 다양한 포맷으로 바꾸는 원 소스 멀티 유즈(One Source Multi Use)의 시작이었다. 돌이켜보면 이 순간이 세계 1등으로 가는 출발점이었다. 거창한 팀이 있었던 것도 아니다. 나와 인턴 한 명이 전부였다.

기자 생활을 하면서 몇 번의 기술적 변곡점을 경험했다. 2000년 인터넷, 2010년 모바일, 2016년 블록체인. 그리고 2024년 AI라는 쓰나미가 왔다는 걸 확신했다. 차이점이 있다면, 이번엔 구경꾼이 아니라 파도에 몸을 싣기로 했다는 점이다.
 
사내 스터디가 쏘아 올린 뉴스룸 AI, ‘노바’의 탄생

2024년 4월 22일, 서울경제 1면 주요 기사를 요약한 1분짜리 쇼츠 한 편을 네이버TV 채널에 올렸다. AI로 만든 첫 번째 성과였다. 한 편을 완성하기까지 다양한 형식으로 열 편이 넘는 샘플을 만들었다.

한 달 반 만에 첫 편을 올린 후에는 일사천리로 진행됐다. 다양한 실험을 이어갔다. 이리저리 여러 기사를 묶어 롱폼 영상도 만들고, 경제 용어 영상도 만들고, 영어 영상도 만들고, 로파이(lo-fi) 음악도 만들었다. 

AI의 가능성을 확인하기 위해 다양한 실험을 했지만, 방향은 크게 두 가지였다. 하나는 검증된 기사로 다양한 포맷의 독자용 콘텐츠를 만드는 작업, 그리고 뉴스룸 기자들을 위한 AI 툴을 만드는 투트랙 전략이었다.

같은 달, ‘사내 공부 모임’을 ‘AI TF’로 바꿨다. 이 모임은 서울경제 복귀 직후인 2023년 11월, 코로나19로 소원해진 선후배가 격의 없이 만나서 얘기를 나눌 수 있도록 기획했던 것이다. 뉴욕 특파원에서 복귀한 선배가 미국에 대해 얘기하던 자리에서, AI를 실험하고 피드백을 주고받는 장으로 탈바꿈했다.

첫 AI TF 모임은 ‘기자들이 가장 필요로 하고, 내가 해 줄 수 있는 AI 서비스는 뭘까’를 주제로 시작했다. 그래서 얻은 답은 ‘제목 추천’. 기자들을 위한 첫 AI 서비스인 제목 추천은 그렇게 탄생했다. 개발한 서비스를 방에 공유했고, 피드백을 받으며 개선해 나갔다.

또 기자들의 숙명인 일보(기자가 매일 데스크에 올리는 짧은 취재 보고)와 관련해 막연한 생각을 그럴듯한 일보와 기사 방향으로 제시해 주는 ‘일보 버디’, 오탈자를 잡아주는 교열, 기사를 봐 주는 퇴고, 보도자료로 기사 초안을 작성해 주는 프로젝트, 외신을 우리 기사 형태로 옮기는 외신 초안 작성 프로젝트 등 하나둘씩 서비스를 늘려갔다. 그렇게 뉴스룸 도구인 ‘AI 노바(AI NOVA)’가 태어나 자라났다.

서비스를 만들면서 가장 중시했던 건 ‘기자의, 기자에 의한, 기자를 위한 서비스’였다. 기자 눈높이에서 기자들이 쓸 만한 서비스를 만들어야 한다는 생각뿐이었다.

천군만마와도 같았던 AWS 베드록

막상 해보니, 아는 만큼 보이고 욕심을 내는 만큼 어려워졌다. 아무것도 몰랐을 땐 오히려 쉬웠다. AI 입력창에 넣는 명령어도 ‘기사 요약해 줘’처럼 10자도 안 되다가, 클로드 프로젝트로 넘어가면서 1만 자를 훌쩍 초과하는 수준까지 올라갔다. AI는 묻는 만큼 답하고, 아는 만큼 묻게 한다. 더 알수록, 더 욕심낼수록 품질은 계속 올라갔다. 

그런데 기자들의 반응은 미지근했다. 클로드 웹으로 사용하기가 불편하다는 이유였다. 여러 단계의 로그인과 프로젝트를 찾아가는 과정이 번거로웠다. 아무리 성능이 좋아도 바쁜 기자들이 매번 찾아가서 쓰기에는 무리가 있었다. 돌파구가 필요했다.

그러나 코딩을 하나도 모르는 기자 입장에선 대처가 불가능했다. 마치 개구리가 어느 순간 우물 안에 있다는 것을 깨닫는 심정이었다. 뉴스룸 기자들이 쉽고 편리하게 쓸 수 있는 방법, 그게 어떤 건지 모르겠지만 그걸 찾아야만 했다.

2025년 7월, AWS(아마존 웹 서비스)를 만나면서 해결의 물꼬가 트였다. 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이라는 서비스를 활용하면 뉴스룸 기자들이 쉽고 편하게 서비스를 사용할 수 있다는 얘기를 들었다. 또 마켓플레이스라는 곳에 올리면 전 세계 사용자 누구나 쓸 수 있다는 걸 알게 됐다.흥분한 마음에 AWS와의 첫 미팅을 앞두고, 새벽 5시까지 끙끙대며 AI 채팅 앱을 만들었다. 코딩을 하나도 모르지만, AWS 화면을 하나씩 캡처해 클로드에게 물어가며 베드록 위에 챗봇 서비스를 올렸다. 그러면서 베드록은 레고 블록 같아서 누구나 관심만 있다면 생각보다 쉽게 조립이 가능하다는 걸 몸소 체험했다.

독자와 기자를 위한 4개의 AI 엔진 

앞서 설명한 것처럼 AI 링크는 독자들을 위한 숏폼 제작과 기자들에게 도움을 주기 위한 사내 AI TF 모임에서 출발했다. 2024년 3월 시작해 지금까지 개발 중이다.

AI 링크(Linking Insight, News & Korea: Let News Flow)는 AI 프리즘(AI PRISM), AI 노바(AI NOVA), AI 웨이브(AI WAVE), AI 글로브(AI GLOBE) 등 크게 네 가지 모듈로 구성된다. 이중 독자 서비스인 AI 프리즘(2024)과 독자용 AI 노바(2025)는 한국언론진흥재단의 지원을 받아 개발했고, 기자용 AI 툴인 AI 노바와 해외 독자를 위한 AI 글로브는 AWS의 미디어 점프 스타트 프로그램 지원을 받아 구축했다.

AI 프리즘은 2024년 언론재단의 지원을 받아 구축한 후 2025년 1월 서비스를 시작했다. 개인적으로는 뉴스 편집권의 코페르니쿠스적 전환이라고 의미를 부여한다. 1면부터 32면까지 언론사가 쥐고 있던 기사 편집권을 독자들에게 돌려줬기 때문이다. AI가 대학생, 사회 초년생, 주식 투자자 등 8개 독자 페르소나에 맞춰 기사를 고른 후 해설을 곁들여 요약해 준다. AI 웨이브는 기사를 스크립트로 바꾸고 내레이션을 입혀 영상과 팟캐스트로 변환한다. 구글 노트북LM을 통해 팟캐스트를 시작했고, 영상은 편집국에 신설된 AI 기반 콘텐츠 전담부서 ‘AX 콘텐츠 랩’이 반자동으로 생산한다. 지난해 12월 오픈한 서울경제 영문 홈페이지 AI 글로브는 한국어 기사를 영문으로 실시간 번역해 해외 독자들에게 제공한다. 단순한 기계 번역을 넘어서 맥락을 파악하고, 의미를 부여해 AI 검색엔진이 수집하기 좋은 구조로 내보내는 AEO(Answer Engine Optimization) 전략을 구사한다. 오픈한 지 6개월 만에 누적 노출 수 6,000만 회에 육박했다. 

언론이 AI를 쓸 때 넘지 말아야 할 선은 분명하다. 사실을 지어내면 끝이다. 그래서 처음부터 세 겹의 안전장치를 뒀다. 첫째, AI 활용 기사는 데스크가 검수를 마친 지면 기사로만 한정했다. 외부 검색은 차단한다. 둘째, 자료에 없는 내용을 만들지 못하도록 출력 형식을 프롬프트로 엄격히 통제했다. 셋째, 발행 전 기자가 한 번 더 확인하도록 했다. ‘휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)’ 원칙을 명확히 했다. 발행은 반드시 사람이 하고, 발행한 사람이 모든 책임을 진다는 원칙이다. 이런 구조를 통해 환각이 끼어들 자리를 없앴다.

AI 링크의 경쟁력은 생성형 AI 모델 자체가 아니라, 거기에 담긴 프롬프트에서 나온다. 프로젝트마다 수천 자에서 1만 자가 넘는 프롬프트가 담겼다. 기자들이 사용하는 프로젝트는 400개가 넘는 프로젝트 중 엄선한 것들이다. AI 모델은 누구나 쓸 수 있지만, 그 위에 쌓인 시행착오는 베낄 수 없다. 원칙을 한 문장으로 줄이면 “AI는 도구일 뿐이고, 모든 결정은 기자가 한다”라는 것이다. AI는 취재하지 않는다. 취재한 기자만이 AI를 부릴 수 있다. 또 AI가 쓴 기사는 없다. 기자가 AI로 쓴 기사만 있을 뿐이라는 원칙은 분명하다.

입소문이 만든 뉴스룸 AI 확산

사실 기자들을 위한 AI 서비스 개발의 핵심은 자발적 사용을 유도하는 것이다. 기자들에게 강제 사용은 역효과만 날 뿐이다. 대표이사의 ‘의무 사용’ 지시보다 사용한 기자의 ‘품질이 좋다. 쓸 만하다’라는 평가 한 마디가 백 배는 효과가 좋다.

지난 3월 사내 CMS를 개편하면서 노바 서비스 중 6개를 바로가기로 붙였다. 도입 후 한두 명이던 사용자가 지금은 300명이 넘어 거의 전 직원이 가입해 사용 중이다. 한 주에 4,500건 안팎을 사용한다. 사용량의 절반 가량인 2,000건은 교열, 1,000건은 일보 버디 사용량이다. 

AI 툴 확산의 원칙은 하나였다. ‘강제가 아닌 자발적 선택을 유도한다.’ 좋은 서비스를 만들어서 효과를 체감하게 하는 것이다. ‘노바를 한 번도 안 써 본 기자는 있어도, 한 번 밖에 안 써본 기자는 없게 하겠다’라는 원칙을 실천하고자 했다. 속도는 느리지만, 한 명 한 명 설명하고 사용하게 하면서 입소문을 확산시켜 나간 것이 톱다운 방식의 어떤 지시보다도 효과적이었던 셈이다.

기자들은 원래 피드백이 없다. 좋아도 싫어도 말이 없다. 그래서 아이러니하게도 “갑자기 안 된다”, “오류가 났다”라는 메일이나 연락이 가장 반갑다. 열심히 쓰고 있고, 없으면 불편하다는 신호이기 때문이다. 부장들과 밥을 먹다가 “기사를 못 쓰던 친구가 어느 날 갑자기 기사가 좋아졌다”라거나 “기사는 엉성한데 제목은 찰떡같이 달아서 보낸다”라는 얘기를 들어도 반갑다. 그러면 얘기해 준다. 그 기자가 AI 노바 서비스를 쓰기 시작했다고.

일당백 하는 사람 얘기도 빠질 수 없다. 2025년 3월 말, 인턴 채용 공고에 한 지원자가 바이브 코딩하는 장면을 보냈다. 자기소개 영상으로 보낸 것이다. 바로 면접을 보고, 바로 출근하라고 했다. 문영광 매니저다. 구글 노트북LM이 한국어를 지원한 지 일주일도 안 됐을 때, 팟캐스트 샘플을 만들어 왔다. AI 웨이브의 전환점이 됐다. 기획과 방향은 내가 잡지만, 실행은 문 매니저가 담당한다. 방향은 핀트가 안 맞을 때도 있지만, 실행력은 일당백이다.
 
기자와 엔지니어 사이 벽을 부수다

DMA 출품은 사실 우연이었다. 지난 1월 15일, 언론재단의 디플로마 연수 때 쓰던 단체 대화방에 세계신문협회 사무총장이 “DMA 지원 마감이 일주일 남았다”라는 공지를 올렸다. 마침 국내 혁신대상 지원서를 쓰고 있던 터라, 그 문서를 영문으로 내면 되겠다고 생각했다.

아무 생각 없이 낸 것처럼 보이지만, 사실 근거는 있었다. 지난해 10월 한국언론진흥재단의 ‘AI와 뉴스룸의 미래’ 연수로 미국 12개 언론사와 기관을 방문했다. 당시 두 가지를 확인했다. 하나는 어느 뉴스룸이든 기자와 엔지니어 사이에 높은 벽이 있다는 것이었다. 그리고 다른 하나는 우리가 만든 도구가 이미 그 벽을 넘어섰다는 점이다. 일례로 연수를 같이했던 에스토니아 출신 편집인에게 AI 노바로 에스토니아어 기사에 대한 제목 추천을 즉석에서 보여줬더니 엄청 놀랐다. 에스토니아어는 사용하는 사람이 많지 않은데, AI가 자기보다 더 제목을 잘 뽑는다는 것이었다. 그의 놀란 표정에서 ‘경쟁력 있다’는 자신감을 얻었다.

그 지원서로 2월 국내 디지털 저널리즘 혁신대상 대상을, 4월 마닐라에서 DMA 아시아 금상 2개(AI 링크·AI 프리즘)와 은상 하나(AI 노바)를 받았다. 아시아 금상은 한국 언론 최초다. 그리고 6월 마르세유에서 세계 1위에 올랐다. 기자와 엔지니어 사이의 높은 벽에 코딩도 못 하는 기자가 구멍을 낸 셈이다. 물론 아쉽게도 뉴스레터 부문에선 AI 프리즘이 영국 파이낸셜타임스에 1위를 내줬다. 파이낸셜타임스의 수준 높은 뉴스레터의 벽은 넘지 못한 것이다.

기자의, 기자에 의한, 기자를 위한 AI 서비스시상식이 끝나고 자문했다. 뉴욕타임스의 치트시트 같은 쟁쟁한 후보들 사이에서 왜 우리였을까. 기술력이라면 우리가 앞섰을 리 없다. 답은 연수에서 본 그 벽에 있다고 생각한다. 기자용 AI의 대부분은 뉴스룸 밖 엔지니어의 손에서 나온다. 뛰어난 기술이지만, 일보와 데스킹, 마감과 지면의 결을 모른 채 설계된 도구는 기자의 손에 붙지 않는다.

차이란 이런 것이다. 기자들에게는 제목 하나도 온라인용, 지면용, 그리고 통념을 비트는 창의형이 서로 다르다. 가령 지면 제목은 어깨 제목 15자, 본 제목 20자, 부제목 25자의 세트로 묶인다. 원고 손보기도 셋으로 갈린다. 틀렸으면 교열, 약하면 진단, 다듬고 싶으면 퇴고다. 사회면 교열은 송치와 기소, 구형과 선고를 가려 쓴다. 출고 직전엔 포털 벌점과 손해배상 위험까지 챙겨 봐야 한다. 이런 감각은 엔지니어의 기술 개발 요건에 포함되지 않는다. 뉴스룸에 대한 이해가 절대적으로 필요하다.

최근 새롭게 공개한 사이트(ainova.news)에는 그 차이를 최대한 살린 도구를 담았다. AI 링크가 과분한 반응을 얻었다면, 이유는 결국 하나라고 생각한다. 기자의, 기자에 의한, 기자를 위한 서비스였다는 것.

돌아보면 계단 하나하나였다. 지금 생각하면 15층짜리 건물을 그렇게 지었다. 시작할 때부터 전체 그림을 그렸던 것이 아니다. 화두 하나를 붙들고, 막히면 풀고, 풀리면 다음 단계로 옮겨갔을 뿐이다.

같은 길을 고민하는 분들께 보탤 말은 세 가지다. 첫째, 질문을 바꿀 것. AI의 부작용을 어떻게 막을까가 아니라 AI의 강점을 어떻게 극대화할까를 고민해야 한다. 둘째는 가진 것에서 시작해야 한다. 뉴스룸의 진짜 자산은 검증을 마친 기사다. 그리고 마지막은 직접 해볼 것. 하나를 해보면 열 이상을 알게 된다.

내가 보기에 지금은 특이점의 초입이다. 올 연말이면 누구나 휴대폰 쓰듯 AI를 쓸 것이고, 에이전틱 AI(Agentic AI)가 그다음 파도로 오고 있다. 5년 뒤 기자는 로봇 팔다리를 단 사람처럼 AI를 장착하고 지금의 열 배의 일을 해낼 것이다. 나는 지금 그 뉴스룸에 들어설 나무들의 자리를 마련하는 중이다.