브라우저 AI 에이전트 성공률 43% — 구글 Project Mariner 팀 해체
ChatGPT Operator 성공률 43%, 사용자 75% 이탈. 구글도 브라우저 AI 팀을 해체했습니다. AI가 코딩은 잘하면서 웹 브라우징은 실패하는 구조적 이유와, 지금 당장 효과를 볼 수 있는 AI 활용법을 비교 분석합니다.
• 이름을 숨기고 AI 사용량 1위를 찍은 모델의 정체는 스마트폰 회사 Xiaomi였습니다
• AI 코딩 도구에 2400만 원 쓴 개발자가 결국 직접 만들었습니다 — OmO 스타 4만 2천
• '대부분은 컴퓨터를 싫어한다' — Basecamp 창업자가 바이브코딩 혁명에 찬물을 끼얹었습니다
브라우저 AI 에이전트에게 '이 제품 최저가 찾아줘'라고 시키면 알아서 인터넷을 돌아다니며 답을 가져올 줄 알았습니다. 그런데 ChatGPT Operator의 실제 작업 성공률은 43.2%에 불과합니다. 구글과 OpenAI가 수천억 원을 쏟아부은 브라우저 AI가 지금 무너지고 있습니다.
ChatGPT Operator 사용자 75% 이탈 — 브라우저 AI의 현실
OpenAI가 야심차게 내놓은 ChatGPT Operator는 웹 브라우저를 자동으로 조작해서 쇼핑, 예약, 검색 등을 대신해주는 AI 에이전트 서비스입니다. 사용자가 '이 식당 예약해줘'라고 말하면, AI가 직접 브라우저를 열고 클릭하고 입력해서 예약을 완료하는 방식입니다.
출시 직후 주간 활성 사용자가 400만 명까지 올랐습니다. 그런데 The Decoder의 보도에 따르면, 수개월 만에 100만 명 이하로 떨어졌습니다. 사용자의 75%가 떠난 셈입니다.
독립 벤치마크 결과는 더 냉정합니다. 브라우저 AI 에이전트에게 실제 웹사이트에서 작업을 시키면 어려운 작업의 성공률이 35~60%에 불과합니다. 2026년 2월 한 비교 테스트에서는 ChatGPT Operator의 실제 작업 성공률이 43.2%에 그쳤습니다. 쉬운 검색은 해내지만, '이 상품 장바구니에 넣고 쿠폰 적용해서 결제해줘' 같은 여러 단계 작업에서는 절반도 완료하지 못합니다.
구글 Project Mariner 팀 해체 — 브라우저 AI 우선순위 하락
구글은 Project Mariner라는 이름으로 Chrome 브라우저 안에서 AI가 알아서 웹사이트를 조작하는 기능을 개발해왔습니다. '항공권 예약해줘'라고 말하면 AI가 직접 여행사 사이트를 돌아다니며 최적의 항공편을 찾아주는 서비스를 목표로 했습니다.
그런데 최근 보도에 따르면 구글은 이 팀을 해체하고 인력을 다른 프로젝트로 재배치하기 시작했습니다. 구글은 '해당 전문성이 Gemini 등 다른 제품에 이전될 것'이라고 밝혔지만, 사실상 브라우저 AI에 대한 우선순위를 낮춘 것입니다.
OpenAI도 방향을 틀고 있습니다. 범용 브라우저 AI 대신 쇼핑 에이전트 등 특정 분야에 집중하는 쪽으로 움직이고 있습니다. '무엇이든 대신 해주는 AI'에서 '한 가지를 잘하는 AI'로 전략이 바뀌고 있는 것입니다.
AI 코딩은 되는데 웹 브라우징이 안 되는 구조적 이유
같은 AI인데 왜 코딩은 잘하고 웹 브라우징은 못 할까요? 둘의 차이를 일상에 비유하면 이렇습니다.
코드를 짜는 건 '설명서가 있는 레고 조립'입니다
프로그래밍 언어는 문법이 정해져 있고, 파일 구조가 일정하고, 실행하면 맞았는지 틀렸는지 바로 알 수 있습니다. AI에게 이상적인 환경입니다.
웹사이트를 쓰는 건 '매일 가구 배치가 바뀌는 남의 집에서 눈가리고 물건 찾기'입니다
- 같은 쇼핑몰이라도 매일, 때로는 매시간 화면이 바뀝니다
- '나는 로봇이 아닙니다' 확인(CAPTCHA)이 AI를 가로막습니다
- 로그인 필요, 팝업 광고, 쿠키 동의 창이 끊임없이 나타납니다
- 나라, 기기, 시간대에 따라 같은 사이트라도 완전히 다르게 보입니다
오픈소스 프로젝트 Browser-Use(깃허브 스타 8만 1천)는 이 문제를 풀기 위해 전 세계 301명의 개발자가 매달려 있는 대표적 프로젝트입니다. 하지만 이들조차 복잡한 작업에서의 안정적인 성공률 확보가 가장 큰 과제라고 인정합니다.
AI 코딩 도구는 폭발적으로 성장 중
브라우저 AI 에이전트가 고전하는 동안, AI 코딩 도구들은 전례 없는 성장을 보이고 있습니다. 오늘(3월 21일) 깃허브 트렌딩을 보면 상위 프로젝트 대부분이 AI 코딩 관련 도구입니다.
지금 급성장 중인 AI 코딩 도구들
- OpenCode — 깃허브 스타 12만 7천, 월 사용자 500만 명의 오픈소스 코딩 에이전트
- Superpowers — 스타 10만 2천 돌파, AI 코딩 작업 관리 도구
- Claude Code — 플러그인 생태계까지 확장, 24시간 자동 코딩 가능 (Claude Code 핵심기능 학습 가이드)
- Cursor Composer 2 — 자체 AI 모델까지 만들어 가격을 10분의 1로 낮춘 코딩 에디터
이유는 분명합니다. 코드는 규칙이 예측 가능합니다. 파일 시스템, 코드 문법, 테스트 결과가 일정한 형태로 제공되니 AI가 훨씬 정확하게 작업할 수 있습니다. 반면 웹사이트는 매번 다른 환경이라 AI가 적응하기 어렵습니다. 바이브코딩이라는 말이 유행할 만큼, AI로 코드를 작성하는 방법은 이미 실용 단계에 접어들었습니다.
전문화된 AI 에이전트가 범용 AI를 이기는 이유
흥미로운 점은, '모든 것을 대신해주는' 범용 브라우저 AI는 실패했지만 특정 분야에 집중한 AI 에이전트는 성과를 내고 있다는 것입니다.
구글은 범용 브라우저 AI(Project Mariner)는 축소하면서, 쇼핑 전용 AI에는 오히려 투자를 늘리고 있습니다. Target, Walmart, Shopify 등 20개 이상의 유통 업체와 함께 AI가 장바구니에 물건을 담고, 실시간 가격을 비교하고, 멤버십 할인까지 적용해주는 시스템을 만들고 있습니다.
AI가 '아무 웹사이트나 돌아다니는 것'은 아직 어렵지만, '정해진 쇼핑몰에서 정해진 작업을 하는 것'은 훨씬 성공률이 높다는 뜻입니다. 범용 vs 전문화, 승자는 이미 갈리고 있습니다.
지금 바로 효과를 볼 수 있는 AI 활용법
'AI가 대신 인터넷을 써준다'는 미래는 아직 오지 않았습니다. 하지만 지금 당장 잘 작동하는 AI 활용법은 분명히 있습니다.
- 문서 분석 — PDF, 엑셀 파일을 AI에게 넘기고 요약이나 분석 요청 (ChatGPT, Claude 모두 가능)
- 코드 작성 — 간단한 웹사이트부터 업무 자동화 스크립트까지 (Claude Code, Cursor)
- 글쓰기·번역 — 보고서, 이메일, 번역은 AI가 가장 안정적으로 잘하는 분야입니다
- 데이터 정리 — 반복적인 엑셀 작업, 양식 변환 (구조가 일정한 작업에 강합니다)
공통점이 보이시나요? 규칙이 명확하고, 환경이 일정한 작업에서 AI가 빛을 발합니다. 브라우저처럼 매번 바뀌는 환경보다는, 구조가 잡혀 있는 작업에 AI를 투입하는 것이 훨씬 현명한 전략입니다.
브라우저 AI가 '아무 사이트나' 자유롭게 돌아다닐 수 있는 미래가 올 수도 있습니다. 하지만 그날이 올 때까지, 지금 잘 작동하는 도구에 먼저 익숙해지는 것이 AI를 가장 잘 활용하는 방법입니다.
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