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AI 에이전트와 에이전틱 인터넷

AI 에이전트와 에이전틱 인터넷은 사용자의 의도를 이해해 자동으로 작업을 수행하고, 웹을 능동적으로 탐색·처리하는 차세대 인터넷 기술입니다.

#vizensoft #홈페이지제작전문기업 #ai개발

2025-06-02 23:29

복잡한 디지털 쇼핑 경험의 혁신과 기업의 전략적 대용

안녕하세요, 여러분! 온라인 쇼핑, 혹시 피로하게 느껴지시나요?

혹시 온라인 쇼핑할 때마다 수많은 웹사이트를 오가며 가격 비교하고, 리뷰 찾아보고, 탭을 열었다 닫았다 반복하면서 피로감을 느끼신 적 없으신가요?

저만 그런 게 아니었네요! 세계경제포럼(WEF) 조사에 따르면, 전 세계 소비자의 75%가 이렇게 '복잡하고 단절된 쇼핑 경험'에 불만을 느끼고 있다고 해요.특히 '결정해야 할 게 너무 많다'는

점이 가장 큰 스트레스 요인이라고 합니다. 가격은 저렴할지 몰라도, 쇼핑의 즐거움보다는 피로와 불안이 먼저 찾아오는 경우가 많다는 거죠.

이런 문제에 대한 해결책으로 인공지능(AI)이 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.

AI는 복잡한 선택 과정을 단순화하고, 나에게 딱 맞는 추천과 믿을 수 있는 정보를 제공해서 쇼핑 경험을 완전히

바꿀 잠재력을 가지고 있어요. 특히 'AI 에이전트'와 '에이전틱 인터넷'이라는 개념이 이런 변화의 핵심 동력으로 떠오르고 있습니다.

AI 에이전트는 사용자를 대신해서 목표를 추구하고 작업을 완료하는 자율적인 소프트웨어 시스템이고 ,

에이전틱 인터넷은 이런 AI 도구들이 서로 연결되어 검색, 비교, 구매, 사후관리 등 복잡한 과정을 스스로 처리하는 시스템을 말합니다.

이번 글에서는 AI 에이전트와 에이전틱 인터넷이 온라인 쇼핑을 어떻게 혁신하고 있는지 자세히 알아보고, 기업들이 이런 변화에 어떻게 전략적으로 대응해야 할지 핵심 고려사항들을 함께 살펴볼 거예요.

2030년까지 전체 소비자 구매 행위의 55% 이상이 AI 중심으로 바뀔 것으로 예상되는 만큼, 기업들은 지금부터 새로운 AI 인터페이스와 시스템을 준비해야 할 필요성이 커지고 있습니다.

1. 현대 온라인 쇼핑의 단절된 현실

디지털 세상이 이렇게나 발전했는데, 온라인 쇼핑은 왜 이렇게 복잡할까요? 원하는 제품을 찾고 구매하기까지 여러 웹사이트를 방문하고, 가격 비교하고, 리뷰를 꼼꼼히 확인하고...

수많은 탭을 열었다 닫았다 하는 반복 작업은 이제 익숙한 풍경이 되었죠. 오프라인 매장보다 가격은 저렴할지 몰라도, 이런 과정 때문에 쇼핑의 즐거움보다는

피로와 불안이 먼저 찾아오는 경우가 많습니다.

소비자의 고충: 결정 피로와 불만족

지금의 온라인 쇼핑은 소비자들이 계속해서 플랫폼을 옮겨 다니고, 정보를 일일이 확인하고, 반복적인 작업을 하도록 만들어요. 이런 단절된 과정은 결국 큰 불만으로 이어지죠.

WEF 조사에 따르면, 전 세계 소비자의 75%가 이런 '분절된 구매 여정'에 불만을 가지고 있다고 해요. 가장 큰 불만은 바로 '결정해야 할 게 너무 많다'는 점입니다.

'무엇을, 어디서, 얼마에 사야 할지' 고민하는 게 주요 스트레스 요인으로 꼽혔어요. 정보가 너무 많아서 오히려 선택이 어려워지는 '결정 피로'를 느끼는 거죠.

중단된 쇼핑 여정의 경제적 영향

이런 복잡한 온라인 쇼핑 경험은 소비자뿐만 아니라 기업에게도 큰 손실을 안겨줍니다. 2021년 미국 소매업체들은 검색 관련 문제 때문에

약 3,300억 달러(한화 약 450조 원)에 달하는 쇼핑 포기 손실을 입었다고 해요.

소비자들이 너무 많은 정보와 선택지 때문에 지쳐서 구매를 포기하는 경우가 많아지면, 결국 기업의 매출 손실로 이어지는 거죠.

온라인 쇼핑이 가격 경쟁력이라는 장점을 제공함에도 불구하고, 소비자들이 즐거움 대신 피로와 불안감을 느끼는 경우가 많다는 점은

현재의 전자상거래가 약속하는 '편리함'을 제대로 이행하지 못하고 있음을 보여줍니다.

이제는 가격이나 제품 유무뿐만 아니라, 쇼핑 경험 자체의 질, 즉 얼마나 쉽고, 개인화되어 있으며, 감성적으로 만족스러운지가 새로운 경쟁 우위의 핵심이 될 것입니다.

다음은 현대 온라인 쇼핑의 주요 문제점과 그 경제적 영향을 요약하여 보여줍니다.

온라인 쇼핑의 소비자 불만족: 주요 문제점 및 경제적 영향

- 문제점: 복잡하고 단절된 쇼핑 여정
- 소비자 반응/정서: 75% 불만족 (WEF 조사)
- 주요 원인: 결정해야 할 것이 너무 많음
- 경제적 영향: (해당 없음)
- 문제점: (해당 없음)
- 소비자 반응/정서: 피로와 불안감
- 주요 원인: 무엇을, 어디서, 얼마에 사야 하는지 판단 부담
- 경제적 영향: 2021년 미국 소매업체 3,300억 달러 쇼핑 포기 손실

2. AI 에이전트와 에이전틱 인터넷의 이해

온라인 쇼핑이 점점 더 복잡해지면서, 인공지능(AI)이 새로운 해결책으로 떠오르고 있습니다. AI는 복잡한 선택 과정을 단순화하고,

나에게 딱 맞는 추천을 해주며, 믿을 수 있는 정보를 제공할 수 있거든요. 이런 변화의 중심에는 바로 'AI 에이전트'와 '에이전틱 인터넷'이라는 개념이 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 우리가 흔히 아는 챗봇이나 단순한 AI 도구와는 차원이 다릅니다. 이들은 마치 '나만의 비서'처럼 사용자를 대신해서 목표를 세우고, 스스로 판단해서 작업을 능동적으로 처리하는 시스템이에요.

주변 환경과 상호작용하고, 데이터를 모아서 정해진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 움직이도록 설계되었죠. AI 에이전트가 특별한 이유는 다음과 같은 핵심 능력들 때문입니다

- 추론 (Reasoning): 논리와 정보를 활용해서 결론을 내리고, 문제를 해결하는 능력입니다. AI 에이전트는 데이터를 분석하고 패턴을 파악해서 증거와 상황에 기반한 결정을 내릴 수 있어요.
- 계획 (Planning): 목표 달성을 위한 전략적인 계획을 세우는 능력입니다. 필요한 단계를 파악하고, 가능한 행동들을 평가해서 가장 좋은 방법을 선택할 수 있죠.
- 자율성 (Autonomy): 가장 높은 수준의 독립성을 의미합니다. 사람의 지속적인 개입 없이 스스로 작동하고 결정을 내릴 수 있어요. 어떤 행동을 취할지 또는 추천할지 스스로 선택할 수 있습니다.
- 학습 및 적응 (Learning and Adaptation): 경험을 통해 배우고, 상황을 기억하며, 과거 상호작용을 바탕으로 새로운 상황에 적응해서 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  실시간으로 환경에 적응하고 실수를 통해 배우기도 합니다.
- 기억 (Memory): 상황을 이해하는 데 필수적인 기억력을 가지고 있습니다.
- 다중 모드 능력 (Multimodal Capacity): 텍스트, 음성, 비디오, 오디오, 코드 등 다양한 정보를 동시에 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트의 이런 능력들은 AI의 역할을 단순한 '도구'에서 '자율적인 파트너'로 변화시킵니다. 과거에는 AI가 사람의 명령을 기다리는 수동적인 도구였다면,

이제는 독립적으로 문제를 해결하고 실행할 수 있는 능동적이고 똑똑한 협력자로 진화하고 있는 거죠.

이런 변화는 사람과 AI가 소통하는 방식을 재정의하며, 직접적인 명령-제어 방식에서 목표 설정 및 감독으로 전환하는 새로운 시스템 설계를 요구합니다.

AI 에이전트의 발전은 대규모 언어 모델(LLM)과 다중 모드 AI의 발전과 밀접하게 연결되어 있습니다.

LLM은 AI 에이전트가 이해하고, 추론하며, 행동할 수 있는 기반을 제공하죠. ChatGPT 4o 및 Gemini 2.5 Pro Preview와 같은 최신 LLM이 에이전트의 기능을 더욱 강화하고 있습니다.

이는 생성형 AI와 LLM의 발전이 단순히 콘텐츠 생성에 그치지 않고, AI 에이전트의 정교한 추론, 계획 및 상황 이해 능력을 가능하게 하는 핵심 기술임을 의미합니다.

따라서 기업이 에이전틱 AI를 활용하려면, 최첨단 기반 모델을 제공하는 솔루션에 투자하거나 파트너십을 맺는 것이 중요합니다.

다음은 AI 에이전트와 기존 AI 도구 간의 주요 차이점을 비교하여 보여줍니다.

AI 에이전트 vs. 기존 AI 도구

- AI 에이전트
  - 목적: 자율적으로, 능동적으로 작업 수행
  - 역량: 복잡하고 다단계 작업 수행; 학습 및 적응; 독립적 의사결정
  - 상호작용: 능동적; 목표 지향적
  - 자율성: 가장 높음
  - 복잡성: 높음
  - 학습: 머신러닝 활용, 시간 경과에 따라 성능 향상
- AI 어시스턴트
  - 목적: 사용자 작업 지원
  - 역량: 요청/프롬프트에 응답; 정보 제공; 단순 작업 완료; 행동 추천 (사용자 결정)
  - 상호작용: 반응적; 사용자 요청에 응답
  - 자율성: 낮음
  - 복잡성: 단순 작업에 적합
  - 학습: 일부 학습 능력 보유
- 봇
  - 목적: 단순 작업/대화 자동화
  - 역량: 사전 정의된 규칙 따름; 제한적 학습; 기본 상호작용
  - 상호작용: 반응적; 트리거/명령에 응답
  - 자율성: 가장 낮음
  - 복잡성: 단순 작업에 적합
  - 학습: 학습 능력 제한적 또는 없음
- 생성형 AI
  - 목적: 콘텐츠 생성 (텍스트, 이미지, 코드)
  - 역량: 프롬프트 기반 출력 생성
  - 상호작용: N/A (주로 단방향 생성)
  - 자율성: N/A
  - 복잡성: N/A
  - 학습: 훈련 후 정적 (실시간 적응력 낮음)

에이전틱 인터넷의 비전

'에이전틱 인터넷'은 개별 AI 에이전트의 능력을 훨씬 더 확장해서, 서로 연결된 거대한 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다.

이 개념은 우리가 디지털 세상과 소통하는 방식을 완전히 바꿀 잠재력을 가지고 있어요.

에이전틱 인터넷은 여러 AI 도구들이 '서로 연결되어' 검색, 비교, 구매, 사후관리 등 복잡한 과정을 '스스로 처리하는' 시스템으로 구체화됩니다.

이는 예측형 AI 시스템이 자율적으로 결정을 내리고 행동을 취할 수 있도록 하는 최첨단 기술이죠.

구글은 웹 브라우징 연구 보조원과 사용자를 대신해서 전화 통화를 할 수 있는 AI 봇을 통해 '에이전틱 시대'를 선언했고 ,

OpenAI 또한 특정 분야에 특화된 에이전트 개발을 모색하며 'Operator'와 같은 도구를 선보였습니다. 이는 단순히 부분적인 자동화를 넘어, 전체적인 작업 흐름을 스스로 처리하는 포괄적인 시스템을 지향합니다.

에이전틱 인터넷 시대가 오면, 지금처럼 검색창에 뭘 입력하고, 끝없이 스크롤하고, 웹사이트를 일일이 찾아다니는 쇼핑 방식은 점점 사라질 거예요.

대신 소비자들은 마치 '나만의 디지털 비서'처럼 AI 에이전트를 통해 기업의 AI와 소통하게 될 겁니다.

'나를 대신해 해주는' 쇼핑 경험은 AI 에이전트가 구매, 가격 비교, 제품 선택, 심지어 결제까지 알아서 처리해 주는 것을 의미해요.

예를 들어, 기술 전문가, 가격 협상 전문가, 물류 전문가 AI가 협력해서 나에게 딱 맞는 제품을 찾아주고, 구매부터 배송까지 모든 과정을 자동화해 주는 거죠. 정말 쇼핑 방식이 완전히 달라지는 겁니다!

이런 변화는 소비자와 기업의 상호작용 방식을 '끌어오는(Pull)' 방식에서 '밀어주는(Push)' 방식으로 전환시킵니다.

과거에는 소비자가 정보를 직접 검색해서 '끌어와야' 했다면, 이제는 개인 AI 에이전트가 선별되고 최적화된 솔루션을 능동적으로 '밀어주는' 역할을 수행하게 되는 거죠.

이는 기업이 디지털 환경에서 어떻게 존재할지 다시 생각해야 함을 의미합니다.

더 이상 사람 중심의 검색이나 웹사이트 탐색에만 최적화할 것이 아니라, AI 에이전트가 쉽게 발견하고 상호작용할 수 있도록 최적화해야 합니다.

이를 위해서는 구조화된 데이터, API, 그리고 기계가 읽을 수 있는 형식이 무엇보다 중요해질 거예요.

또한, '디지털 컨시어지'의 등장과 AI 에이전트가 자율적으로 결정을 내리고 상호작용을 처리하는 능력은 'B2A(Business-to-Agent) 상거래'의 출현을 예고합니다.

시스코 조사에 따르면 2028년까지 고객 서비스 및 지원 상호작용의 68%가 에이전틱 AI에 의해 처리될 것으로 예상되며 ,

commercetools의 창립자는 2030년까지 에이전틱 쇼핑이 온라인 거래의 30%를 차지할 것으로 전망했습니다.

이는 미래의 상업적 상호작용의 상당 부분이 AI 에이전트 간에 발생할 것임을 의미합니다. 따라서 마케팅 전략은 단순히 사람에게 매력적으로 보이는 것을 넘어,

AI 에이전트에 영향을 미치는 방향으로 진화해야 합니다. 기계가 읽을 수 있는 형태로 가격 투명성, 지속 가능성과 같은 가치를 AI 에이전트가 이해하고

우선순위를 정할 수 있도록 명확하게 전달하는 것이 중요해지는 거죠. 이제 '고객'은 AI 대리인을 갖게 되는 겁니다.

3. AI 에이전트를 통한 소비자 쇼핑 여정의 변화

AI 에이전트의 등장은 우리의 쇼핑 방식을 완전히 새로운 모습으로 바꿀 거예요. 복잡하고 끊어졌던 과정들이 매끄럽고,

나에게 딱 맞게, 그리고 훨씬 더 즐거운 경험으로 변할 잠재력을 가지고 있죠. 지금 온라인 쇼핑의 문제점들을 AI 에이전트가 직접 해결해 줄 수 있습니다.

1초 개인화 및 의사결정 단순화

AI 에이전트는 방대한 정보와 복잡한 선택지 속에서 나에게 꼭 필요한 정보만 쏙쏙 골라 맞춤형으로 추천해 줍니다.

덕분에 우리가 쇼핑할 때 느끼는 '결정 피로'를 크게 줄일 수 있어요.

AI 쇼핑 비서는 마치 '나만의 가상 컨시어지'처럼 행동합니다. 나의 과거 쇼핑 기록, 최신 유행, 심지어 위치나 날씨까지 고려해서 필요한 것을 미리 예측하고 제품을 제안해 주죠.

연구에 따르면, 개인화된 경험을 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 있는 소비자가 무려 80%에 달하고, 개인화 전략을 잘 쓰는 기업은 매출이 최대 40%까지

늘어난다고 해요. 91%의 소비자가 자신과 관련된 제안을 해주는 브랜드에서 쇼핑할 가능성이 더 높다고 하니,

개인화의 힘이 대단하죠? AI 비서는 계절이나 제품 수명 주기, 지역 특성까지 고려해서 여러 카테고리의 제품을

조합해 맞춤형 쇼핑 목록을 만들어 줄 수도 있습니다. 예를 들어, '오늘 날씨에 어울리는 전체적인 룩'을 제안해서 한 번에 여러 제품을 구매하게 유도할 수도 있고요.

아마존의 AI 기반 개인화된 홈페이지와 추천 시스템이 바로 이런 좋은 예시입니다.

이런 AI 에이전트의 능력은 단순한 '개인화'를 넘어 '미리 예측하는' 수준으로 진화합니다.

기존의 개인화가 종종 과거 행동에 기반한 반응적 추천에 머물렀던 것과 달리, AI 에이전트가 추론 및 학습 능력을 바탕으로

우리가 명확히 말하기 전에도 필요하거나 원할 것을 예측할 수 있다는 뜻이죠. 이런 심층적인 개인화는 단순한 관련성을 넘어

진정한 예측적 유용성을 제공합니다. 따라서 브랜드는 정교한 예측 모델을 개발하고 이를 AI 에이전트와 통합해서, 과거에 '좋아했던 것'을 추천하는 방식에서

'다음으로 필요할 것'을 능동적으로 제안하는 방식으로 전환해야 합니다. 이를 위해서는 강력한 데이터 인프라와 고급 분석 능력이 필요하겠죠.

AI 에이전트는 가격을 비교하고, 내가 선호하는 제품을 선택하며, 심지어 쇼핑객을 대신해서 결제까지 수행할 수 있습니다.

또한 가격 변동을 추적하고 사용 가능한 할인을 적용해서 가장 좋은 거래를 협상하는 것도 가능해요.

동적 가격 최적화 에이전트는 경쟁사 가격, 수요 패턴, 판매 성과를 계속 분석해서 안전한 범위 내에서 제품 가격을 조정합니다.

이런 기능은 기존의 허니(Honey)나 카르마(Karma) 같은 도구와 비슷하지만, 에이전트 안에서 통합되고 자동화되어 소비자에게 최적의 거래를 찾아주는 역할을 수행합니다.

AI 에이전트의 이런 능력은 '전문적인 쇼핑'을 대중화하는 효과를 가져옵니다. 소비자들이 직접 꼼꼼하게 조사하고, 가격을 비교하거나, 거래를 협상할 시간이나 전문 지식이 없더라도,

AI 에이전트가 이런 복잡한 작업을 대신 수행해 줄 수 있게 되는 거죠. 이는 모든 쇼핑객에게 동등한 기회를 제공하며, 쇼핑의 진입 장벽을 낮추는 결과를 초래합니다.

이런 변화는 소매업체 간의 경쟁을 더욱 치열하게 만들 거예요. AI 에이전트는 가격, 사양, 유무, 리뷰와 같은 객관적인 요소를 우선시할 것이기 때문에 ,

브랜드는 더 이상 브랜드 충성도나 시각적인 매력에만 의존할 수 없으며, 핵심 상품이 경쟁력을 갖추고 AI 에이전트가 쉽게 발견할 수 있도록 해야 합니다.

배송 속도를 중요하게 생각하는 소비자에게는 AI 에이전트가 가장 좋은 물류 경로를 제시할 수 있습니다.

또한 AI 에이전트는 수요를 예측하고, 재고 수준을 모니터링하며, 공급업체 일정을 고려해서 빠르게 팔리는 품목을 자동으로 재주문하고, 잘 팔리지 않는 품목을 표시하거나

할인해서 재고를 효율적으로 관리합니다. 이는 재고 부족으로 인한 판매 기회 손실을 막는 데 기여하죠.

몰입형 및 대화형 경험

AI 에이전트는 온라인 쇼핑을 더욱 몰입감 있고, 마치 사람과 대화하는 것처럼 자연스럽게 만들어줍니다.

디지털 쇼핑과 오프라인 쇼핑의 간극을 줄여주는 거죠.

AI 에이전트를 증강 현실(AR) 기술과 결합하면, 고객이 자신의 공간에서 제품을 미리 시각화해 볼 수 있어서 쇼핑 경험이 완전히 달라집니다.

이 기술은 실제로 반품률을 줄이는 데 효과가 있었고, 소매업계 임원 중 63%는 AI 기반 AR이 고객 경험을 혁신할 거라고 믿고 있어요.

예를 들어, 워비 파커(Warby Parker)는 AI와 AR을 활용해 안경을 가상으로 써볼 수 있는 경험을 제공합니다.

이케아 플레이스(IKEA Place) AR 앱은 방을 스캔해서 가상으로 가구를 배치해 볼 수 있게 해주고요.

가상 AI 스타일리스트는 날씨나 개인 스타일에 맞춰 옷을 추천해주고, AI 인테리어 디자이너는 가구 배치까지 제안해 줄 수 있습니다.

이런 기술들은 디지털 쇼핑에서 사람의 손길을 재현하고 확장하는 데 기여합니다. 온라인 쇼핑에서 종종 사라지는 물리적 쇼핑의 즐거움과 개인화된 참여 요소를 되살리는 것을 목표로 하죠.

가상 착용 및 AI 스타일리스트 와 같은 기능은 매장 내 지원을 직접적으로 모방합니다. 대화형 에이전트가 '상황에 기반한 실제 대화'를 나누고 '사람과 유사한 상호작용'을

제공하는 능력 은 고객 관계를 더욱 깊게 만드는 데 도움이 됩니다. 따라서 소매업체는 AI 에이전트를 단순한 자동화 도구가 아니라,

진정성 있고 개인화된 인간과 유사한 상호작용을 확장하는 수단으로 보아야 합니다.

브랜드 가치를 구현하고 공감하며 상황을 이해하는 지원을 제공하는 에이전트를 설계하는 데 집중해야 합니다.

음성 커머스의 부상과 똑똑한 대화형 에이전트도 주목할 만합니다. 이미 소비자의 60%가 음성 명령을 통해 가상 비서를 사용해서 구매를 완료한 경험이 있어요.

월마트(Walmart)는 구글 어시스턴트나 시리를 통해 고객이 장바구니에 품목을 추가하고 결제 과정을 시작할 수 있도록 합니다.

똑똑한 대화형 에이전트는 디지털 마케팅의 핵심 도구이며 , AI 에이전트는 미리 작성된 스크립트가 아닌 상황에 기반한 실제 대화를 가능하게 함으로써 이런 도구들을 더욱 발전시킵니다.

이 에이전트들은 자주 묻는 질문에 답변하고, 제품을 추천하며, 고객 기록을 만들거나 업데이트하고, 구매/반품을 처리하며, 24시간 연중무휴로 로열티 프로그램에 가입시킬 수 있습니다.

또한 일반적인 고객 문의를 처리하고, 불만을 감지하며, 문제를 사람 상담사에게 자율적으로 넘기거나 환불을 적용할 수도 있습니다.

DSW는 AI 에이전트 도입을 통해 지원 비용 150만 달러를 절감하고, 평균 처리 시간을 19% 단축하며, 고객 만족도(CSAT) 점수를 30% 향상시키는 성과를 거두었습니다.

AI 에이전트는 제품 발견(추천, 시각 검색 ), 상호작용(대화형 에이전트 , AR ), 그리고 거래(구매 처리, 할인 적용, 협상 )를 통합해서 전통적인 구매 과정을 허물고 있습니다.

소비자는 AI 에이전트의 추천을 통해 제품을 발견하고, 가상으로 착용해 보며, 동일한 에이전트와 세부 사항을 논의한 다음, 에이전트가 구매를 완료하고 배송을 준비하도록 할 수 있습니다.

이 모든 과정이 단일하고 유동적인 상호작용 내에서 이루어지는 거죠. 이는 기업이 마케팅, 판매, 고객 서비스와 같이 분리된 부서별 접근 방식에서 벗어나,

AI 에이전트가 지원하는 통합된 옴니채널 전략을 채택해야 함을 의미합니다.

고객 여정은 더 이상 개별적인 단계가 아니라 연속적이고 상호 연결된 흐름이 되는 거죠.

AI 에이전트는 공동 구매 경험을 촉진해서, 비슷한 관심사를 가진 소비자를 연결하여 대량 구매 및 개인화된 할인 협상을 가능하게 합니다.

소셜 커머스 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 소비자의 약 70%가 소셜 미디어를 통해 제품을 발견합니다. AI 기반의 동료 추천은 소비자의 92%가 친구 및 가족의 추천을 신뢰한다는 사실을 활용합니다.

자동화된 공동 구매 시스템은 수요를 통합해서 공급업체에 통합된 구매력을 제시함으로써 우대 가격을 협상할 수 있습니다.

공유 쇼핑 경험은 친구들이 실시간으로 제품을 함께 탐색하고 추천할 수 있도록 해서, 물리적 쇼핑의 측면을 재현하는 소셜 차원을 전자상거래에 추가합니다.

진화하는 소비자 기대와 행동

AI 에이전트의 능력은 소비자들이 온라인 쇼핑에 기대하는 바를 빠르게 바꾸고 있고, 우리의 구매 습관에도 근본적인 변화를 가져오고 있습니다.

에이전틱 인터넷은 쇼핑에 드는 시간과 머리 아픈 고민을 확 줄여줄 거예요. 지금 우리가 느끼는 '피로와 불안'을 직접적으로 해결해 주는 거죠.

소비자들은 AI 에이전트가 개인 비서 역할을 수행하고 시간을 절약해 주기를 간절히 바라고 있습니다.

소비자들은 쇼핑, 일정 관리, 개인 비서 등 다양한 작업을 AI 에이전트에게 맡기는 데 점점 더 편안함을 느끼고 있어요.

특히 Z세대는 이런 효율성을 활용하는 데 매우 적극적이며, 70%가 개인 비서로, 68%가 구직을 위해 AI 에이전트를 사용할 의향이 있다고 답했습니다.

AI 에이전트에 대한 사용자의 인지된 즐거움은 정서적 신뢰에 긍정적인 영향을 미칩니다.

이런 변화는 소비자들이 AI 에이전트에 대한 준비가 단순한 수용을 넘어 적극적인 기대로 발전했음을 보여줍니다.

이는 기업이 똑똑한 자동화를 도입해서 고객 충성도를 강화하거나, 아니면 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수 있는, 빠르게 닫히는 기회의 창을 의미합니다.

AI 에이전트의 부상은 'AI 친화적인 소비자'라는 새로운 시장 세그먼트를 만들어냅니다. 이들은 AI에 구매 결정을 맡기는 경향이 있어요.

2030년까지 미국에서 AI 열성 소비자들은 4조 달러(한화 약 5,400조 원) 이상의 구매력을 행사할 것으로 예상됩니다.

이는 구매 결정이 이루어지는 방식에 근본적인 변화가 있음을 나타냅니다. 따라서 기업은 사람의 선호도뿐만 아니라

AI 에이전트의 논리와 우선순위(예: 감정적 연결보다는 가격, 사양, 유무, 리뷰와 같은 객관적인 요소)에도 맞춰 제품과 서비스를 제공해야 합니다.

4. 에이전틱 인터넷 시대의 기업을 위한 전략적 과제

AI 에이전트와 에이전틱 인터넷의 등장은 기업의 고객 경험 전략에 큰 변화를 요구합니다. 이런 변화에 빠르게 대응하지 못하면 AI 시대의 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없겠죠.

세계경제포럼(WEF)은 기업이 꼭 고민해야 할 세 가지 핵심 요소를 제시했습니다.

고객 경험(CX) 전략의 재정의

에이전틱 인터넷 시대에는 고객 경험(CX) 전략을 완전히 새롭게 정의해야 합니다. 단순히 기존 시스템에 AI를 조금 추가하는 것을 넘어, AI 중심의 새로운 소통 방식을 설계해야 한다는 뜻이죠.

첫째, 기업은 AI 에이전트에 최적화된 인터페이스가 무엇인지 고민해야 합니다. 소비자들은 여러 개의 AI 도구를 따로 조작하고 싶어 하지 않으며, '통합된 슈퍼 에이전트'의 등장을 기대하고 있습니다.

이는 웹사이트 중심의 UX에서 AI 중심의 인터페이스로의 전환을 의미합니다. 이런 변화는 사람 중심의 디자인에서 AI 중심의 디자인으로의 전환을 요구하며,

서로 호환되는 시스템과 인터페이스를 설계하는 데 중점을 두어야 합니다. 이를 위해서는 구조화된 데이터와 API가 필수적입니다.

둘째, 고객 경험은 에이전틱 인터넷 시대에 어떻게 적응할 것인가에 대한 연구가 필요합니다.

소비자의 AI 에이전트가 기업의 AI 에이전트와 협력해서 정보를 수집하고 자동으로 결정을 내리는 구조로의 전환이 필요합니다.

이는 AI 에이전트가 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 실시간 데이터 플랫폼 및 운영 시스템과 원활하게 통합되어야 함을 의미합니다.

기업은 AI 에이전트를 도입해서 데이터 입력, 일정 관리 및 보고, 문서 처리 또는 기본적인 지원 기능을 수행하게 함으로써 사람의 자원을 더 가치 있는 활동에 재배치할 수 있습니다.

AI 에이전트는 고객 경험을 반응적(reactive)에서 선도적(proactive)으로 전환시킵니다. 네트워크 중단이나 배송 지연과 같은 잠재적 문제를 고객이 영향을 받기 전에 미리 예측하고 해결함으로써

고객의 불만을 줄이고 신뢰를 쌓을 수 있습니다. Salesforce의 Agentforce와 Zoom의 Virtual Agent와 같은 솔루션이 이런 선도적인 고객 경험을 제공하는 예시입니다.

소비자의 AI 에이전트가 고객 경험의 주요 접점이 됨에 따라, 기업은 자사의 AI 에이전트가 소비자 에이전트와 효과적으로 소통하고 협력해서 원활하고 데이터 기반의 상호작용을 제공할 수 있도록 해야 합니다.

마케팅 및 브랜드 존재감의 진화

에이전틱 인터넷 시대에는 기업의 마케팅 전략과 브랜드 이미지를 유지하는 방식에도 근본적인 변화가 필요합니다.

셋째, 새로운 AI 기반 생태계에서 우리 브랜드의 존재감을 어떻게 유지할 것인가가 중요한 문제입니다.

기업의 AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 소비자의 AI와 자연스럽게 소통하고, 실시간 데이터와 내부 시스템을 연결해서 매끄러운 거래를 지원해야 합니다.

이는 '기계에 대한 마케팅'이라는 새로운 패러다임의 등장을 의미합니다. AI 에이전트는 고객 여정에서 합법적인 의사결정자가 되고 있으며 ,

기업은 이제 이들을 단순히 봇이 아닌 '기계 고객'으로 대우해야 합니다.

또한 검색 엔진 최적화(SEO)에서 'AI 상호작용 최적화(AIO)'로의 전환이 필요합니다.

이는 웹사이트를 AI 에이전트(ChatGPT, Siri, Alexa 등)가 빠르고 명확하게 정보를 추출할 수 있도록 속도, 구조, 접근성에 중점을 두어 최적화하는 것을 의미합니다.

Schema.org 마크업과 같은 구조화된 데이터, API, 기계가 읽을 수 있는 형식이 AI 기반 결과 및 추천에서 콘텐츠의 가시성을 확보하는 핵심 요소가 됩니다.

이는 전통적인 A/B 테스트나 시각적 디자인보다는 깔끔하고 구조화된 데이터에 더 중점을 두게 될 거예요.

AI 에이전트는 '초합리적인 구매자'로서 감정적 연결이나 브랜드 충성도보다는 가격, 사양, 유무, 리뷰와 같은 객관적인 요소를 우선시합니다.

따라서 브랜드는 가격 책정에 투명성을 확보하고, 지속 가능성과 같은 가치를 AI가 이해하고 우선순위를 정할 수 있는 구조화된 방식으로 명확하게 전달해야 합니다.

마케터는 구매 결정이 AI 시스템에 넘어가기 전에 고객 여정의 초기 단계에서 사람 소비자에게 도달하는 것이 중요합니다.

상위 퍼널 마케팅은 브랜드 인지도를 높이고, 수요를 유발하며, 소비자가 AI 에이전트에게 무엇을 요청할지에 영향을 미치는 데 필수적입니다.

만약 브랜드가 소비자의 니즈를 형성하지 못한다면, AI 에이전트의 프롬프트에 포함되지 못할 거예요.

상호작용이 브랜드 소유 채널이 아닌 제3자 AI 에이전트를 통해 발생할 때, 브랜드는 존재감을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

이는 AI의 행동이 브랜드 가치와 목표에 부합하도록 사람의 감독을 통해 브랜드 가치를 AI의 행동에 내재화해야 함을 의미합니다.

이런 변화는 마케팅이 이제 두 가지의 독특하지만 서로 연결된 대상, 즉 목표와 초기 프롬프트를 설정하는 사람과 최종 결정을 실행하고 내리는 AI 에이전트를 대상으로 해야 함을 의미합니다.

이는 이분화된 전략을 요구하죠. 또한 AI 에이전트의 초합리적인 특성은 전통적인 감성 브랜딩보다 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 데이터 및 투명한 제품 제공의 중요성을 높입니다.

브랜드 가치는 AI가 이해할 수 있도록 인코딩되어야 합니다.

운영 혁신 및 인력 진화

AI 에이전트가 도입되면 기업의 운영 방식과 직원들의 역할에도 상당한 변화가 찾아올 겁니다.

AI 에이전트는 데이터 수집, 문서 검증, 규정 준수 지원, 내부 보고, 프로세스 문서화, 송장 처리, 직원 온보딩 등 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화해서 ,

숙련된 인력이 의사결정, 창의성, 전략과 같은 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 이는 단순한 자동화를 넘어 사람의 능력을 더욱 향상시키는 거죠.

AI 에이전트는 고급 알고리즘을 활용해서 방대한 데이터를 분석하고 결과를 정확하게 예측함으로써 의사결정 과정을 혁신합니다.

이들의 다재다능함은 기업이 비례적인 간접비 증가 없이도 적응하고 성장할 수 있도록 지원하며, 운영 효율성을 통해 장기적인 비용 절감에 기여합니다.

AI 에이전트는 사람 직원을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 수행합니다. 사람은 AI 에이전트의 운영 범위를 정의하고, 에이전트를 감독하며, 유효성을 검증하는 데 중요한 역할을 합니다.

이런 '인간 개입(Human-in-the-Loop, HITL)' 접근 방식은 위험을 줄이고 브랜드 가치와의 일관성을 보장합니다. 이런 변화는 '일자리 손실'이 아닌 '일자리 진화'에 가깝습니다.

직원들은 무엇을 자동화해야 하고 무엇을 자동화하지 말아야 하는지 식별하는 방법을 배워야 하며, 판단력, 윤리 및 인간적 감독의 중요성을 이해해야 합니다.

또한 기술과 특정 분야 지식을 결합한 학제 간 AI 리터러시 교육을 개발해야 합니다. AI 에이전트는 학습 및 개발 프로그램에서 직원을 지원할 수도 있습니다.

하지만 AI 에이전트 도입에는 윤리적 문제, 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 책임 문제 등 상당한 잠재적 위험이 따릅니다.

따라서 기업은 강력한 거버넌스 프레임워크, 사람의 감독, 투명한 윤리적 지침을 마련하는 것이 중요합니다. 이는 신뢰를 유지하고 예상치 못한 결과를 방지하는 데 필수적입니다.

결론 및 전망: AI 에이전트와 함께하는 미래 쇼핑!

지금까지 온라인 쇼핑의 복잡함과 단절된 경험이 소비자에게 피로와 불안을 안겨주고, 기업에게도 큰 손실을 가져왔다는 점을 살펴봤습니다.

하지만 이제 AI 에이전트와 에이전틱 인터넷이 이런 문제의 해결책으로 떠오르면서, 온라인 쇼핑의 미래를 완전히 바꾸고 있습니다.

AI 에이전트는 단순한 자동화 도구를 넘어, 스스로 생각하고, 계획하고, 학습하는 똑똑한 파트너로서 우리를 대신해서 복잡한 일들을 처리해 줍니다.

이런 에이전트들이 서로 연결된 '에이전틱 인터넷'은 검색, 비교, 구매, 사후관리 등 쇼핑의 모든 과정을 매끄럽게 자동화하는 '디지털 컨시어지' 시대를 열고 있어요.

덕분에 우리는 쇼핑할 때 느끼는 부담을 획기적으로 줄이고, 나에게 딱 맞는 초개인화된 경험을 하며, 마치 오프라인에서 쇼핑하는 것처럼 즐겁고

사람과 소통하는 듯한 경험을 디지털 환경에서 누릴 수 있게 됩니다.

이런 변화는 기업에게도 다음과 같은 중요한 전략적 과제를 제시합니다

- 고객 경험의 재정의: 웹사이트 중심에서 AI 에이전트 중심의 인터페이스로 바꾸고, 소비자 AI 에이전트와 기업 AI 에이전트가 원활하게 협력하는 시스템을 만들어야 합니다.
  고객 경험은 문제가 생기기 전에 미리 예측하고 해결하는 '선도적인 서비스'로 진화해야 합니다.
- 마케팅 및 브랜드 전략의 진화: 이제는 '기계에 대한 마케팅'이라는 새로운 방식을 받아들이고, AI 에이전트가 정보를 효율적으로 처리할 수 있도록
  웹사이트를 구조화된 데이터와 기계가 읽을 수 있는 형태로 최적화해야 합니다.
  AI 에이전트가 가격, 사양 등 객관적인 요소를 우선시하므로, 브랜드는 투명성을 확보하고 자사의 가치를 AI가 이해할 수 있는 방식으로 명확하게 전달해야 합니다.
  동시에 사람 소비자에게 영향을 미치기 위한 초기 단계 마케팅도 중요합니다.
- 운영 혁신 및 인력 진화: AI 에이전트를 통해 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화해서 직원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 해야 합니다.
  AI 에이전트는 사람 직원을 대체하는 것이 아니라 능력을 향상시키는 도구로 인식하고, 사람의 감독과 윤리적 고려를 바탕으로 AI 시스템을 도입해야 합니다.
  이를 위해 직원들에게 AI 관련 교육을 제공하고, 사람과 AI가 협력하는 새로운 업무 방식을 만드는 것이 필수적입니다.