AI 상담창을 달면 고객 선택이 달라질까?

독일 하이델베르크대 실험에서 AI 도우미가 선택을 바꿨는지 확인했다

AI 상담창을 붙였다고 고객이 더 과감하게 고르거나 더 조심스럽게 고르지는 않았다. 독일 하이델베르크대 연구진이 158명에게 실제 돈이 걸린 선택을 시킨 결과, AI 도우미와 계산표 사이의 위험 선택 차이는 0.032였다. 오히려 선택지를 화면 어디에 놓느냐에서 −0.308의 차이가 나타났다.

AI를 옆에 두는 것과 AI의 말대로 고르는 것은 다른 일이다.

AI 상담창을 붙이면 고객이 달라질까

이번 실험에서 참가자는 안전한 선택과 위험한 선택 가운데 하나를 골랐다. 중요한 점은 말로만 답한 것이 아니라 실제 돈을 받을 수 있는 선택이었다는 것이다.

참가자는 모두 158명이었고, 온라인에서 1인당 여섯 번씩 선택했다. 참가비 2.50유로를 받고, 여섯 번 가운데 무작위로 뽑은 한 번의 결과를 추가로 받았다.

항목	내용
참가자	158명(2026년 6월, 온라인)
선택 횟수	1인당 6번(안전한 쪽 vs 위험한 쪽)
보상	참가비 2.50유로 + 무작위 한 판 결과
첫 문제 안전한 쪽	38% 확률 2.50유로 / 62% 확률 2.00유로
첫 문제 위험한 쪽	38% 확률 5.50유로 / 62% 확률 0.10유로
사용한 AI	오픈AI gpt-5.4-mini

첫 문제에서 안전한 선택은 38% 확률로 2.50유로, 62% 확률로 2.00유로를 받는 방식이었다. 위험한 선택은 38% 확률로 5.50유로, 62% 확률로 0.10유로를 받는 방식이었다.

나머지 다섯 문제는 앞에서 무엇을 골랐는지에 따라 자동으로 바뀌었다. 그래서 참가자가 같은 문제를 반복해서 푸는 실험은 아니었다.

AI가 어떻게 붙어 있었나

참가자는 세 무리로 나뉘었다. 한 무리는 계산표를 봤고, 한 무리는 AI가 한 번 답했고, 다른 한 무리는 AI에게 판마다 두 번까지 이어서 물을 수 있었다.

세 무리 모두 버튼을 누르면 도우미가 열리는 방식이었다. 차이는 도우미가 답을 보여 주는 방식이었다.

무리	인원	도우미 모양
계산표	56명	미리 짜 둔 기대값 계산
AI 한 번 답	53명	실시간 AI가 판마다 한 번 답함
대화형 AI	49명	판마다 두 번까지 이어서 질문 가능

계산표는 두 선택지의 기대값과 조심스러운 사람, 과감한 사람이 어떻게 고를지를 보여 줬다. AI 한 번 답 무리는 같은 내용을 실시간 AI가 답했다.

대화형 AI 무리는 같은 방식으로 답을 받은 뒤 더 물어볼 수도 있었다. 연구진은 AI가 계산표와 같은 형식으로 답하도록 지시문을 넣었다.

그래서 AI가 고객의 선택을 바꿨나

결과만 보면 큰 변화는 없었다. AI 한 번 답 무리와 계산표 무리의 위험 회피 정도 차이는 0.032였고, 대화형 AI 무리와 계산표 무리의 차이는 −0.045였다.

두 차이 모두 통계적으로 0과 구별되지 않았다. 대화형 AI와 한 번 답 AI의 차이도 −0.077로 통계적으로 차이가 없었다.

비교	위험 회피 정도 변화	판정
AI 한 번 답 vs 계산표	+0.032	차이 없음
대화형 AI vs 계산표	−0.045	차이 없음
대화형 vs 한 번 답	−0.077(p=0.60)	차이 없음
안전한 쪽을 A 자리에 둠	−0.308(p<0.01)	유의한 차이
전체 평균 위험 회피	0.356	보통 수준

연구진은 선택지의 위치에서는 더 큰 차이를 확인했다. 안전한 선택지를 A 자리에 놓았을 때 위험 회피 정도가 −0.308 움직였고, 이 차이는 통계적으로 유의했다.

이 결과는 이번 실험에서 AI가 만든 차이는 확인되지 않았지만, 화면에서 선택지를 배치하는 방식은 영향을 줄 수 있었다는 뜻이다. 다만 이 실험에서 확인된 범위보다 작은 AI 효과까지 없다고 말할 수는 없다.

고객이 AI를 실제로 사용하긴 했을까

도우미를 연 비율은 AI가 붙어 있을 때 조금씩 높아졌다. 계산표는 50.0%, AI 한 번 답은 60.4%, 대화형 AI는 67.3%였다.

하지만 도우미를 여는 비율의 차이도 통계적으로 확실하다고 보기에는 약했다. 더 눈에 띄는 것은 대화형 AI에서 실제로 이어서 질문한 사람이었다.

무리	연 사람	안 연 사람	연 비율
계산표	28명	28명	50.0%
AI 한 번 답	32명	21명	60.4%
대화형 AI	33명	16명	67.3%
대화형 중 이어서 질문	2명	47명	약 4%

대화형 AI를 사용할 수 있었던 49명 가운데 이어서 질문한 사람은 2명이었다. 나머지 47명은 추가 질문을 하지 않았다.

즉 AI 상담창을 열어 보는 것과 AI와 대화를 이어 가며 결정을 맡기는 것은 다른 행동이었다. 고객이 상담창을 볼 수 있게 만드는 것만으로 적극적인 대화가 이어진다고 보기는 어려웠다.

AI의 답은 항상 맞았을까

이번 실험에서는 AI의 계산 실수도 기록됐다. 안전한 선택의 기대값은 매번 맞혔지만, 위험한 선택의 기대값은 228번 가운데 216번만 맞혔다.

12번은 계산이 틀렸다. 잘못된 값을 본 참가자는 11명이었다.

연구진은 이 11명을 빼고 다시 계산했다. 그래도 AI 도우미와 계산표 사이의 선택 차이에 대한 결론은 달라지지 않았다.

동네 가게 홈페이지에는 어떻게 봐야 할까

이 실험만 놓고 보면 상담창에 AI를 붙이는 것만으로 고객이 더 비싼 상품을 고르거나 결정을 서두를 것이라고 기대하기는 어렵다. 적어도 이번 실험에서는 AI 도우미를 붙였다는 사실 자체가 위험 선택을 크게 바꾸지 않았다.

다만 이 실험의 조건은 분명히 봐야 한다. 참가자는 대학생 중심의 젊은 사람들이었고, 판돈도 몇 유로 수준이었다. 연구진도 AI에 익숙한 사람일수록 「AI가 말했다」는 점의 영향이 약했을 가능성을 짚었다.

따라서 판돈이 더 크거나 AI가 익숙하지 않은 고객층에서도 같은 결과가 나온다고 단정할 수는 없다. 이번 결과를 모든 가게와 모든 고객에게 그대로 적용해서는 안 된다.

그렇다면 홈페이지에서는 AI 상담창 하나에 설명을 모두 맡기는 것보다 고객이 먼저 확인할 수 있는 정보를 함께 보여 주는 편이 현실적이다. 가격과 조건, 상품 비교처럼 고객이 자주 확인할 내용을 홈페이지에 분명하게 적어 두는 방식이다.

한국 조사에서는 AI의 답을 받은 뒤 이어서 더 묻는 사람이 42.3%로 나왔지만, 이번 실험에서는 돈이 걸린 선택 앞에서 이어서 질문한 사람이 49명 중 2명뿐이었다. 두 결과는 조사 조건이 다르기 때문에 직접 비교할 수는 없지만, AI를 붙이면 고객이 자연스럽게 계속 질문할 것이라고 전제해서는 안 된다는 점은 살펴볼 만하다.

조사	숫자	조건
이 실험: 이어서 질문한 사람	49명 중 2명	돈이 걸린 선택, 2026년 6월
오픈서베이: 답 받고 이어서 묻기	42.3%	전국 1,000명, 2026년 7월
오픈서베이: 궁금하면 AI에 바로 묻기	56.9%	전국 1,000명, 2026년 7월
퓨리서치: 미국 성인 챗GPT 사용	34%→44%	2026년 2월 조사

결국 이번 실험에서 확인된 것은 AI가 고객의 선택을 자동으로 바꾼다는 결과가 아니었다. 고객이 도우미를 열어 보는 것과 실제 선택에서 AI의 조언을 따르는 것도 별개의 행동이었다.

가게 홈페이지에 AI를 붙일 때도 중요한 것은 AI가 있다는 사실 자체보다 고객이 어떤 정보를 보고 어떻게 선택하게 되는지를 함께 설계하는 일이다. 이번 실험에서는 그 과정에서 선택지의 위치가 AI 도우미보다 더 큰 차이를 보였다.

① AI 한 번 답과 계산표의 위험 선택 차이는 0.032였다 ② 안전한 선택지를 A 자리에 둔 경우 위험 회피 정도는 −0.308 움직였다 ③ 대화형 AI 무리 49명 중 이어서 질문한 사람은 2명이었다 ④ AI는 위험한 선택 계산 228번 중 12번 틀렸지만 결론은 달라지지 않았다

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자료 출처

작성일 2026년 9월 29일

#패러다임 #AI 상담 #소비자 결정 #챗봇 #행동경제학 #실험

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