전자신문 기자들이 직접 개발해 뉴스룸 업무에 적용한 인공지능(AI) 기반 에이전트 서비스가 2.0으로 고도화된다. 기존 서비스가 속보·단독 모니터링과 개인별 뉴스 큐레이션, AI 브리핑, 외신 수집 등 정보 탐색·모니터링을 자동화하는 데 초점을 맞췄다면. 2.0은 기자의 취재·기사 작성·검수에 도움을 주는 '에이전트' 기능 강화가 핵심이다.
전자신문은 최근 임직원 전용으로 구축된 AI 뉴스 에이전트 플랫폼 'ETA(Electronic Times AI agent)'를 2.0 버전으로 고도화하고 운영을 시작했다.
ETA는 뉴스 큐레이션과 속보 모니터링, 외신 수집, 팩트체크, 기사 작성 지원 기능 등을 통합한 AI 기반 기자 업무 지원 플랫폼이다. 지난 5월 더존비즈온이 글로벌 바이브 코딩 플랫폼 기업 레플릿과 공동 개최한 해커톤인 '더존 메이커톤 2026 with 레플릿'에서 개발된 프로젝트를 기반으로 한다. 당시 전자신문 기자들은 바이브 코딩을 통해 뉴스 에이전트 서비스를 구현했고 수상작(최우수상)으로 선정됐다.
전자신문은 이후 해당 프로젝트를 실제 업무에 활용할 수 있도록 고도화한 플랫폼으로 발전시켰고, 지난 6월 베타 테스트를 거쳐 임직원 전용으로 운영을 시작했다.
ETA의 핵심은 기자 맞춤형 정보 수집과 분석 기능이다. 사용자는 관심 키워드를 등록해 관련 뉴스를 실시간으로 받아볼 수 있으며, AI 브리프 기능을 통해 주요 이슈를 자동으로 분류·요약할 수 있다. 속보와 단독 기사 알림, 외신 모니터링, 관심 언론사 추적 기능도 제공한다.
별도 모바일 앱 없이도 ETA를 휴대전화 홈 화면에 추가해 웹앱처럼 사용할 수 있도록 했다. 웹 푸시 기능을 활용하면 관심 키워드에 대한 속보·단독 기사를 휴대전화 알림으로 실시간 받아볼 수 있고, 카카오 계정을 연동하면 주요 속보와 단독 기사를 카카오톡으로 전달받을 수 있다.
당직 근무자를 위한 '당직봇'도 운영한다. 기자가 당직 중 챙겨야 할 담당 분야 키워드를 미리 등록하고 '오늘 당직'을 활성화하면 해당 키워드와 관련된 속보·단독 기사가 발생할 때 실시간 웹 푸시 알림을 보내준다. 키워드를 기반으로 주요 이슈를 정리한 AI 브리핑도 함께 제공해 기자가 여러 뉴스 채널을 확인하는 부담을 줄인다. 당직 설정은 매일 자정 자동 해제돼 근무일에 필요한 경우에만 활성화할 수 있도록 했다.
이번 'ETA 2.0' 고도화의 핵심은 기자의 취재·작성 업무를 돕는 '뉴스 에이전트'로의 진화다. 기존에도 관련 보도를 교차검증하거나 이슈의 타임라인을 구성하고, 취재 메모를 토대로 기사 초안을 만드는 △팩트체크 에이전트 △요약 에이전트 △작성 에이전트 등 일부 에이전트 기능을 지원했지만 2.0 고도화를 통해 실제 현업 기자들의 수요가 높은 기능을 반영했다.
앞서 편집국 기자들을 대상으로 한 설문에서 취재기자 상당수가 보도자료·공시 처리를 업무상 병목으로 꼽았다. 편집·디자인 인력들은 교열·맞춤법 확인 자동화 수요가 높았다. 이에 ETA 2.0에서는 보도자료를 기사 초안으로 자동 전환하는 기능을 우선 고도화하고 자동 교정·교열 등 기사 작성 전반을 지원하는 에이전트 기능을 강화했다.
기사 작성 기능은 보도자료의 핵심 내용을 기사 형식으로 정리하고, 외부 근거를 확인해 맥락을 보완하는 방향으로 개발됐다. 교정·교열 기능은 텍스트뿐 아니라 신문 지면 이미지와 PDF에서 추출한 내용을 바탕으로 수정 전후 표현과 이유, 지면상의 위치를 연결해 기자가 확인할 수 있도록 했다. 주요 기업 공시를 자동 모니터링해 후속 취재로 이어지도록 하는 '공시 알리미' 기능도 추가했다.
ETA 2.0의 목표는 반복 업무에 드는 부담을 줄이고 취재와 검증, 기사 완성도 향상에 더 집중할 수 있도록 지원하는 데 있다. 기자가 반복적으로 수행하는 자료 정리와 초안 작성, 표현 점검을 지원하되, 사실 확인과 최종 편집 판단은 기자가 담당하는 것을 기본 원칙으로 한다. 현재 AI 에이전트 기능은 베타 이용자를 중심으로 정확도를 높이는 작업을 진행하고 있다.
전자신문 기사 데이터를 학습 코퍼스로 구축해 '전자신문식 기사 작성법'을 에이전트에 내재화하는 작업도 병행한다. 기자들이 실제로 검수·출고한 교열 전후 문장과 수정 이유, 최종 기사를 수집하고 이 자료를 AI 작업의 참고 사례로 활용하는 구조다. 이를 통해 제목·리드부터 본문까지 전자신문 기사 작성 원칙에 맞게 생성·교정하는 정확도를 지속적으로 높여나간다. 또 베타 테스트 과정에서 확보한 피드백을 바탕으로 과잉 교정, 사실관계 오류, 지면 인식 누락 등을 줄일 계획이다.
전자신문 관계자는 “ETA는 현장 기자들이 정보 과부하와 반복 업무 문제를 해결하기 위해 직접 필요 기능을 정의하고 개발했다는 점에서 의미가 크다”면서 “ETA를 취재 준비부터 기사 작성·검수까지 기자의 업무 흐름을 이해하고 지원하는 AI 동료로 발전시키는 것이 궁극적인 목표로 높은 수요가 확인된 과거 기사·취재 히스토리 검색과 제목·리드 후보 생성 등 기능을 반영해 ETA의 에이전트 기능을 지속 고도화할 계획”이라고 밝혔다.
정현정 기자 iam@etnews.com
