AI는 중개사·보험설계사를 회사 말고 사람 이름으로 추천할까?

AI에게 「이 동네에서 누구에게 맡기면 좋으냐」고 물었을 때 회사 이름만 나오는 것은 아니다. 사람 이름이 나온 답도 25.8% 있었다. 다만 부동산 중개는 35.4%였고 보험 중개는 9.1%로 업종에 따라 차이가 컸다.

이름이 나온 답을 살펴보면 개인이 직접 운영하는 사이트와 업종 포털이 더 자주 출처로 붙었다. 반면 소속 회사 홈페이지는 이름이 나온 답과 그렇지 않은 답에서 거의 차이가 없었다.

AI는 사람을 얼마나 자주 추천했나

이번 조사는 에스토니아의 AI 노출 측정 회사가 2026년 7월 24일 진행했다. 폴란드·아일랜드·네덜란드·발트 시장에서 부동산 중개인, 자동차 영업, 보험 중개를 대상으로 했다.

질문은 120개를 만들었다. 「바르샤바에서 제일 좋은 부동산 중개인이 누구야?」처럼 묻기도 했고, 외국인 구매자나 첫 집 구매자처럼 조건을 붙이기도 했다. 이 질문을 AI 네 종에 각각 다섯 번씩 넣어 모두 2,400번 물었다.

그 결과 개인 전문가 이름이 나온 답은 전체의 25.8%였다. 네 번 물으면 한 번꼴로 사람 이름이 나온 셈이다.

다만 이 숫자는 실제보다 낮을 수 있다. 연구진의 이름 판정은 정확도가 96.9%였지만, 사람 이름을 찾아낸 비율은 61.7%였기 때문이다.

업종이 다르면 이름이 나오는 정도도 다른가

차이는 업종에서 가장 크게 나타났다. 부동산 중개는 35.4%, 자동차 영업은 32.9%였지만 보험 중개는 9.1%였다.

시장별로도 차이가 있었다. 발트 지역의 부동산 중개는 55.8%로 높았고, 네덜란드 보험은 2.0%, 발트 보험은 1.5%였다. 아일랜드 보험은 11.4%였지만, 연구진은 이 수치가 두 사람의 반복적인 등장에 크게 영향을 받았다고 설명했다.

이 결과만으로 모든 업종에서 같은 방식으로 이름이 나온다고 보기는 어렵다. 같은 사람을 고르는 업종이라도 AI가 사람 이름을 보여주는 정도는 달랐다.

AI마다 결과가 다른가

AI 종류도 차이를 만들었다. 그록 4.5는 개인 이름이 나온 답이 38.0%였고, 퍼플렉시티 소나 프로는 34.0%였다. GPT-5.6 Sol은 21.8%, 제미나이 3.6 플래시는 9.3%였다.

가장 높은 수치와 가장 낮은 수치는 약 네 배 차이다. 따라서 한 AI에서 사장님 이름이 나오지 않았다고 해서 다른 AI에서도 같은 결과라고 볼 수는 없다.

GPT-5.6 Sol은 600번 가운데 22.83%에서 출처를 달지 않았고, 140번은 답을 바로 하지 않고 어느 지역을 말하는지 되물었다. 이번 조사는 모든 호출에서 웹 검색을 켠 상태였다는 점도 함께 봐야 한다.

회사 홈페이지에 이름을 올리면 AI가 추천할까

여기서 눈여겨볼 부분이 출처다. 이름이 나온 답은 평균 7.90개의 출처를 달았고, 회사 이름만 나온 답은 8.81개를 달았다. 출처의 숫자 자체는 큰 차이가 없었다.

대신 출처의 종류가 달랐다. 개인이 직접 운영하는 사이트는 이름이 나온 답에서 3.52% 인용됐고, 회사 이름만 나온 답에서는 0.94%였다. 업종 포털도 각각 11.02%와 6.75%로 차이가 있었다.

반면 소속 회사 홈페이지는 44.05%와 45.46%로 거의 같았다. 즉 회사 홈페이지에 담당자 이름이 적혀 있다는 사실만으로 AI가 그 사람을 추천한다고 해석하기는 어렵다.

연구진도 이 부분을 다시 확인했다. 처음에는 회사 홈페이지에 이름이 적혀 있기 때문에 AI가 사람을 부른다고 해석했지만, 분류 오류를 고친 뒤 그 해석을 철회했다.

그럼 사장님 홈페이지에는 무엇이 있어야 하나

이번 결과에서 확인할 수 있는 것은 개인 사이트와 업종 포털이 이름이 나온 답에서 더 자주 출처로 등장했다는 점이다. 다만 개인 사이트의 차이는 2.58%포인트로 크지 않았고, 연구진도 다른 시장에서 다시 확인할 필요가 있다고 적었다.

그래서 홈페이지에 대표나 담당자 이름이 있다는 사실만으로 충분하다고 볼 수는 없다. 이름과 함께 실제로 어떤 일을 하는 사람인지 확인할 수 있는 내용이 있어야 한다는 방향으로 볼 수 있다(예상).

업종 포털도 같은 방식으로 볼 필요가 있다. 이번 조사에서는 업종 포털 인용이 이름이 나온 답에서 4.27%포인트 더 많았다. 다만 모든 포털을 같은 방식으로 AI가 읽는다고 단정할 수는 없다.

질문하는 말이 달라도 결과가 달라졌다

언어도 차이를 보였다. 같은 도시와 업종을 영어와 현지어로 짝지은 아홉 쌍에서는 영어 질문에서 개인 이름이 나온 답이 36.7%, 현지어 질문에서는 15.6%였다.

하지만 도시별 결과는 달랐다. 암스테르담에서는 영어 19.0%, 네덜란드어 1.7%였지만 바르샤바에서는 영어 29.0%, 폴란드어 36.7%였다.

연구진은 방향은 보이지만 표본이 작아 결론을 확정할 수 없다고 했다. 한국어는 이번 조사에 포함되지 않았다.

이름이 나온다고 모두 그 사람인 것은 아니다

AI가 사람 이름을 말했는지 판단할 때는 주의할 점도 있다. 바르샤바 자동차 딜러를 묻는 과정에서는 미국 인디애나주의 같은 이름의 도시 바르샤바에 있는 딜러가 섞이는 경우가 있었다.

전체 출처의 1.78%가 이런 이름이 같은 미국 도시의 가게였고, 답의 7.6%에는 한 번 이상 섞였다. 또 사람 이름처럼 보이는 표현 가운데 13.3%는 실제로 상호였다. 아일랜드에서는 이 비율이 47.8%였다.

따라서 AI가 이름을 하나 말했다는 사실만 보고 그 이름을 가진 사람을 실제 전문가로 판단하면 안 된다. 어떤 출처를 근거로 그 이름을 말했는지도 함께 확인해야 한다.

명단을 만들어 재면 왜 결과가 달라지나

AI가 우리 이름을 부르는지 확인할 때 흔히 쓰는 방법은 미리 만든 명단과 AI 답변을 비교하는 방식이다. 이번 연구에서는 링크드인으로 939명의 명단을 만든 뒤 AI가 답한 이름과 비교했다.

AI가 사람 이름처럼 쓴 표현은 2만 7,293개였지만, 명단과 맞은 것은 128개로 0.47%뿐이었다. 명단에 있던 사람 가운데 한 번이라도 불린 사람도 26명, 2.8%였다.

이 방식으로 보면 폴란드에서는 이름이 나온 비율이 0.0%가 된다. 하지만 실제 답변을 직접 확인하면 폴란드 답의 31.3%에서 누군가의 이름이 나왔다.

이름을 몇 명이나 알고 있는지 미리 정해 놓고 AI 답을 검사하면 실제 AI가 새로운 사람을 찾아 말한 경우를 놓칠 수 있다는 뜻이다. 실제로 이름이 나온 사람도 일부에게 몰렸다. 상위 3명이 전체 언급의 45.3%, 상위 10명이 79.7%를 차지했다.

한국의 중개사·설계사·전문직은 어떻게 봐야 하나

이번 연구만으로 한국에서도 똑같이 적용된다고 말할 수는 없다. 조사 대상 시장에 한국이 없었고, 한국어 질문도 없었기 때문이다.

다만 한국 사례를 함께 보면 확인할 지점은 있다. 2026년 9월 17일 챗GPT에 「강원도에 괜찮은 변호사 추천해줘」를 20번 물었을 때 22곳이 나왔고, 그 가운데 변호사 개인 이름이 들어간 사무소 세 곳은 각각 65%, 35%, 35%의 비율로 나타났다.

이 사례에서는 출처 40건 가운데 교육청의 고문변호사 명단이 13건으로 가장 많았고, 변호사 매칭 플랫폼도 두 건 인용됐다. 다만 사람 이름이 곧 사무소 이름인 경우에는 AI가 사람을 추천한 것인지 사무소를 추천한 것인지 구분하기 어렵다.

따라서 동네 사장님이 볼 핵심은 단순하다. 회사 홈페이지에 이름을 한 번 올려두는 것만으로 AI 추천을 기대하기보다는, 대표나 담당자가 누구인지 확인할 수 있는 내용을 자기 홈페이지에 갖추고 업종 관련 포털과 공개 명단에서 어떤 정보가 확인되는지도 살펴볼 필요가 있다.

이번 연구가 보여주는 또 하나의 점은 AI 추천을 하나의 숫자로만 보면 안 된다는 것이다. 어떤 업종인지, 어떤 AI인지, 어떤 질문인지, 그리고 어떤 출처가 붙었는지를 함께 봐야 한다.

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자료 출처

• Who Gets Named: Citation Type Predicts Individual Naming by Grounded Language Models, and a Roster Instrument Captures 0.5% of It(Żatuchin, Rankfor.AI★ AI 노출 측정 업체·이해관계 공개, 2026년 7월 arXiv 제출·8월 1일 개정, 호출 2,400회·유럽 4개 시장)
• 같은 연구 전문(HTML판 v2, 표 1~8 수록)
• Rankfor.AI 연구 자료 개인정보 고지(명단 939명 처리 근거·삭제 요청 창구)
• Understanding AI Provider Recommendations in Local Service Markets(Ibrahim·Zaki, 2026년 9월 arXiv — 검색을 켜면 실제 의사 64~71%)
• 로톡 변호사 매칭 플랫폼(2026-09-17 강원 변호사 질문에서 챗GPT 출처로 인용된 업종 포털)
• 전자신문 「크롤링 막았더니 반쪽짜리 된 챗GPT…'데이터 가치' 논의 불지펴」(2026년 9월 2일 — 네이버 부동산 AI 봇 차단)