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[IT뉴스]“클릭으로 구매하는 시대는 끝났다”…생존을 가르는 ‘AX’, 에이전틱 커머스가 온다
온카뱅크관리자
조회:
3
2026-05-06 10:37:33
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI가 검색·비교·결제까지…이커머스 AX 전환 전략은</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="B5EErhqFhC"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d538aae5811ce21e8f24aa966e31936ee14b00548ce76601b3fb4db732463522" dmcf-pid="b1DDmlB3TI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/552796-pzfp7fF/20260506103151344ecai.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7ffMdgYChS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/552796-pzfp7fF/20260506103151344ecai.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="fdde78a4adfefdcc3cef6929929e974490932d2a9312debb1209f721cde7b186" dmcf-pid="KtwwsSb0lO" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 인공지능(AI)이 쇼핑의 주체가 되는 시대가 열리고 있다. 소비자 대신 AI가 상품을 검색하고 비교해 결제까지 처리하는 ‘에이전틱 커머스’가 이커머스 산업의 새로운 표준으로 떠올랐다. </p> <p contents-hash="9aedcbfc18f3eeb6e38b2f1c6f123cc5cbd61cd397af29739d93b670ac9abfd2" dmcf-pid="9FrrOvKpvs" dmcf-ptype="general">소비자가 직접 검색하며 상품을 비교하던 ‘클릭의 시대’는 저물고 AI가 고객 의도를 파악해 최적의 상품을 찾아 결제까지 수행하는 방식이 자리를 잡아가고 있다.</p> <p contents-hash="ba1046726edc98b928166b7c4a86407b7f9e37533ed9f801a2d6bcfdc581f442" dmcf-pid="23mmIT9UCm" dmcf-ptype="general">이러한 패러다임 전환 속에서 이커머스 기업들에게 AX(AI Transformation)는 선택이 아닌 생존의 조건이 됐다. 선도 기업들은 이미 AI를 특정 부서 도구가 아닌 비즈니스 전반을 관통하는 핵심 운영 레이어로 재설계하며 실질적인 성과를 내고 있다.</p> <p contents-hash="1b2004fc7cbdf0f381c4770a94f09ce695e8970d70e056e50b6b3f08bab81f4a" dmcf-pid="Vnzzb4DgWr" dmcf-ptype="general"><strong>◆ “검색에서 실행으로…에이전틱 커머스 시대의 개막”=</strong>AI는 단순한 업무 보조 도구를 넘어 비즈니스 운영의 중추로 자리 잡았다. 이러한 변화는 이커머스 영역에서 가장 선명하게 드러난다.</p> <p contents-hash="27fc24a24da7e51ba89992f85d91dc271b5b6f685c1df8795333f5df76b2a0c8" dmcf-pid="fLqqK8wahw" dmcf-ptype="general">아마존은 생성형 AI 쇼핑 어시스턴트 ‘루퍼스(Rufus)’를 통해 고객의 자연어 요청만으로 상품 탐색과 추천이 이뤄지는 경험을 구현했고 도입 1년 만에 약 2억5000만명 사용자를 확보했다.</p> <p contents-hash="8890943c7d9381347717d55f5d628ab027f45ca7fbc29306c5af682ba708de85" dmcf-pid="4oBB96rNWD" dmcf-ptype="general">더 주목할 변화는 에이전틱 커머스가 검색·추천 단계를 넘어 결제와 사후관리까지 연결되는 ‘폐쇄형 구매 루프’로 확장되고 있다는 점이다. </p> <p contents-hash="8c8acb2e17318277e9cf50686b1095148daa2daec889c549e4842cb340b55731" dmcf-pid="8gbb2PmjTE" dmcf-ptype="general">오픈AI와 스트라이프(Stripe)는 2025년 챗GPT 안에서 상품을 바로 구매할 수 있는 ‘Instant Checkout’을 공개했고, 이를 뒷받침하는 ACP(Agentic Commerce Protocol)을 AI 에이전트·소비자·사업자가 구매를 완료하도록 연결하는 개방형 표준으로 제시했다. </p> <p contents-hash="1eb428565859f5402713ab78376de8a7374faadff99d6208904d849c4d292a59" dmcf-pid="6aKKVQsAWk" dmcf-ptype="general">이어 구글도 2026년 UCP(UCP)을 공개하며 상품 발견, 구매, 구매 후 지원까지 아우르는 에이전틱 커머스 표준 경쟁에 뛰어들었다. 결제 사업자들도 움직이고 있다. 비자(Visa)는 승인된 AI 에이전트만 거래할 수 있도록 토큰화, 인증, 거래 통제 기능을 결합한 AI 결제 인프라를 전면화하고 있다.</p> <p contents-hash="8c4b62f522e01bc3cbc7aecba2cd804fe19fc6cb6bab4c827812b4b4d04cfd68" dmcf-pid="PN99fxOcCc" dmcf-ptype="general">국내에서는 컬리가 AI 기반 수요 예측 모델을 활용해 하루 12만건 이상 신선식품 배송을 처리하면서도 폐기율을 1% 미만으로 유지하며 AI를 수익성 개선과 직결시키고 있다. 고객지원(CS), 마케팅, 물류 등 밸류체인 전반에 AI를 내재화하는 전략이 새로운 경쟁력이 된 셈이다.</p> <p contents-hash="6e2f24aea24003ebad093c65de07aaaa73a635fec03ab6519d3d8d6029205000" dmcf-pid="Qj224MIkhA" dmcf-ptype="general"><strong>◆부분 도입의 덫, 왜 전사적 AX로 나아가지 못하나=</strong>다만 다수의 이커머스 기업들은 AI 챗봇이나 재고 관리 등 개별 기능 중심의 도입에 머무르며 전사적 AX로의 확장에는 어려움을 겪고 있다. 2025년 맥킨지 보고서에 따르면 AI를 실험 단계를 넘어 전사적으로 확장했다고 응답한 기업은 20% 초반에 그쳤다.</p> <div contents-hash="ed40327283e7dc80a9709fb3ceaafa7a2f10f101e3a0d9d59017c3c16bb2fc2d" dmcf-pid="xAVV8RCEyj" dmcf-ptype="general"> 버티컬 AI·DX 솔루션 전문기업 플래티어는 이러한 간극의 원인을 ‘AX의 본질’에서 찾는다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 기술 인프라부터 데이터, 조직 문화까지 기업 전반을 AI 중심으로 재편하는 과정이다. 일부 기능에 AI를 적용하는 것과는 차원이 다른 준비가 요구되며 이 과정에서 발생하는 구조적 장벽이 AX를 ‘부분 도입’에 머물게 만드는 주요 요인으로 작용한다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6b5fb8ba7f1e28edd2c7f8a0e98254a29f7abd5e9e22d249f6748f6ca4023e5a" dmcf-pid="yUIIlYfzTN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/552796-pzfp7fF/20260506103152653arzz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="zJTZtunQvl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/552796-pzfp7fF/20260506103152653arzz.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="19dba325df63cce23afbe3b94097b2987b7d766729978739f8916b17289bf55d" dmcf-pid="WHAAEOu5ha" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 레거시 탈피와 데이터 통합, ‘AI-레디’ 환경 구축이 우선=</strong>가장 먼저 직면하는 문제는 레거시 시스템이다. 많은 커머스 플랫폼이 모놀리식(Monolithic) 아키텍처 기반으로 운영되면서 기능 간 결합도가 높고 특정 영역에 AI를 적용하더라도 전체 시스템에 영향을 미치는 구조를 갖고 있다. AI의 빠른 실험과 확장을 가로막는 근본적인 원인이다.</p> <p contents-hash="65ccfb55d308f1c47056c05a7a60a3443fabffc4ead88456802f4bed326edc20" dmcf-pid="YXccDI71Sg" dmcf-ptype="general">이를 해소하려면 커머스 기능을 독립 서비스 단위로 분리하는 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)로의 전환이 필요하다. MSA 환경에서는 AI를 필요한 영역에 선택적으로 적용하고 유연하게 확장할 수 있다.</p> <p contents-hash="39dd0349e63dd9be08a1659d3758be987a761d38c968d9bd429ed4c049209ff6" dmcf-pid="GZkkwCztTo" dmcf-ptype="general">API 표준화가 더해지면 신규 AI 기능도 기존 시스템과 신속하게 연동된다. 나아가 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 도입을 통해 AI가 외부 시스템 데이터를 실시간으로 활용하게 되면 단순 응답을 넘어 실제 비즈니스 실행 주체로 진화할 수 있다.</p> <p contents-hash="7916996b1ba8fab5f3418b7bdce2f49e77c42940ae58d530e4bba2bb57104aec" dmcf-pid="H5EErhqFvL" dmcf-ptype="general">MCP는 AI가 기업 내부 데이터와 외부 도구에 안전하게 접근하도록 돕는 연결 표준이고, A2A는 서로 다른 AI 에이전트가 정보를 교환하고 협업하도록 하는 상호운용성 표준에 가깝다. 이커머스 기업은 내부 운영 자동화를 위한 MCP·A2A와 외부 판매 채널 확장을 위한 커머스 프로토콜을 별도 전략으로 설계해야 한다.</p> <p contents-hash="4935048affbb7e2ac20d15c15c3fa2abea09abc24d3f631b6cc72cfb525ae1b6" dmcf-pid="X1DDmlB3Cn" dmcf-ptype="general">데이터 문제도 간과할 수 없다. 데이터가 분절되어 있거나 품질이 낮으면 AI는 정확한 추천과 의사결정을 수행하기 어렵고 이는 곧 매출 기회의 손실로 이어진다. 분산된 데이터를 통합 파이프라인으로 연결하고 AI가 즉시 활용할 수 있는 ‘AI 레디 데이터(AI-Ready Data)’로 구조화하는 작업이 선행돼야 하는 이유다.</p> <p contents-hash="caab9a40373b9174eeeeca55d7c4bbd0dd964a8f9c3f22f7c0b83333e899e6b9" dmcf-pid="ZtwwsSb0Ci" dmcf-ptype="general">앞으로 경쟁의 초점은 사람을 위한 검색 최적화(SEO)에서 AI 에이전트가 이해하고 선택할 수 있는 상품 데이터 최적화로 이동할 가능성이 크다. 상품명, 옵션, 재고, 가격, 배송 가능일, 반품 조건, 리뷰 신뢰도, 프로모션 정보를 표준 API와 실시간 피드로 제공하지 못하면 AI 에이전트의 추천 후보군에서 배제될 수 있다. </p> <p contents-hash="5d89f8a4f83074bdb61f6dd93d71eee42d5ca0ed95fda7050b86da75478b2975" dmcf-pid="5FrrOvKpCJ" dmcf-ptype="general">따라서 AI-레디 데이터는 단순한 데이터 정제가 아니라, 외부 AI 에이전트가 자사 상품을 신뢰하고 선택하도록 만드는 새로운 상품 유통 인프라로 봐야 한다.</p> <p contents-hash="3be6093c5f72e95e773cb447a45831aacdd7b1da25568bb95679ede01a653bd7" dmcf-pid="13mmIT9Uvd" dmcf-ptype="general">조직 문화와 전문 인력의 부재 또한 중요한 장애물이다. 전사적 AX는 경영진의 강한 의지와 조직 차원의 변화 없이는 추진되기 어렵다. 경영진 주도의 AI 학습 문화 구축과 함께 인간과 AI가 각자의 강점을 기반으로 협업하는 ‘휴먼-AI 티밍(Human-AI Teaming)’ 체계 설계가 병행돼야 한다.</p> <p contents-hash="b20db13ac81b49f900a9b05304e42f28ebe298a3d0b0c1d439fd08754b30e15a" dmcf-pid="t3mmIT9Uye" dmcf-ptype="general">규제 대응도 당면과제다. 인공지능기본법과 시행령은 2026년 1월 22일부터 시행됐으며, 고영향 AI 또는 생성형 AI 기반 제품·서비스 제공 시 이용자 사전 고지와 투명성 확보를 요구한다. 실제와 구분하기 어려운 AI 생성물에는 명확한 표시가 요구되고, 생성형 AI 표시 의무 위반 시 최대 3000만원 수준의 과태료 리스크가 발생할 수 있다. </p> <div contents-hash="7b5aa74923ea20efa9aef7b7ec817afcf9727ea5da6e51e8f5e6f5e95de769ed" dmcf-pid="F0ssCy2uvR" dmcf-ptype="general"> 커머스 기업 입장에서는 상품 이미지, 가상 모델, 리뷰 요약, 광고 소재, 상담 답변 등 고객 접점 전반에서 AI 생성·편집 여부를 식별하고 관리하는 체계를 갖춰야 한다. 특히 정부가 AI 허위·과장 광고 대응을 강화하면서 AI 생성 광고 표시, 표시 훼손 금지, 플랫폼의 관리 책임까지 논의하고 있어 마케팅·광고 조직 역시 AI 거버넌스의 직접 대상이 되고 있다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="50ae3377f6309f463e516ded690dfbdab7d4b06321d109d46092d500c63ef7fb" dmcf-pid="3pOOhWV7lM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/552796-pzfp7fF/20260506103153939siii.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="q3YYX3e4hh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/552796-pzfp7fF/20260506103153939siii.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="a4e204f1040fb688a0193e5fdf6bb7fb23d0cb4d615249d57a0022664aa02fff" dmcf-pid="0UIIlYfzSx" dmcf-ptype="general"><strong>◆ “단계적 AX 로드맵…AI-네이티브로 가는 길”=</strong>플래티어는 이러한 장벽을 넘기 위한 현실적 해법으로 ‘단계적 AX 로드맵’을 제시한다. 기업의 AI 성숙도를 객관적으로 진단하고 실행 가능한 과제부터 단계적으로 확장하는 방식이다. 이 로드맵은 크게 기술, 데이터, 조직문화, 거버넌스 체계 재정비를 축으로 추진된다.</p> <p contents-hash="5f39db213332900c95918cf81b09c03cecdb2726ddd2b911c50aeb2234444eca" dmcf-pid="puCCSG4qvQ" dmcf-ptype="general">우선 경직된 레거시 구조를 MSA로 전환하고 에이전틱 커머스 환경에 필수적인 MCP, 에이전트간거래(A2A) 등 프로토콜 계층을 갖춰 확장성과 유연성을 확보해야 한다. 이후 분산된 데이터를 통합 및 구조화하여 실시간 학습과 정교한 추론이 가능한 기반을 마련해야 한다.</p> <p contents-hash="003aedd67f1b8ea0a0efc8859a04fc0396f7484d91c7558a0eedf170df5dfdcb" dmcf-pid="U7hhvH8BCP" dmcf-ptype="general">아울러 AI 전담 조직을 통해 전사 실행력을 높이는 한편 알고리즘 의사결정의 투명성과 책임성을 담보하는 거버넌스 체계도 갖춰야 한다. 이 모든 기반이 갖춰질 때 비로소 에이전틱 커머스는 지속 가능한 비즈니스 모델로 작동한다.</p> <p contents-hash="b47997724ec28c71a690eb307a1dd75fcfbb252f542fd0b937908a19ae2afa78" dmcf-pid="uzllTX6bC6" dmcf-ptype="general">결국 에이전틱 커머스 시대의 경쟁력은 ‘AI 기능을 보유했는가’가 아니라 ‘AI가 거래를 실행할 수 있는 구조를 갖췄는가’에서 갈린다. 상품 데이터는 AI가 읽을 수 있어야 하고, 재고와 가격은 실시간으로 연결돼야 하며, 결제와 동의, 책임 추적은 거버넌스 안에서 통제돼야 한다. </p> <p contents-hash="0796863bc7a32e99940141d6ae514ada37f406719ea3338d5438de3b01c3c545" dmcf-pid="7qSSyZPKT8" dmcf-ptype="general">검색-추천-결제-물류-CS가 하나의 AI 운영 레이어로 연결될 때 이커머스 기업은 비로소 AI-네이티브 커머스로 전환할 수 있다.</p> <p contents-hash="c03f69c3174b1dfbc8d58923d4b363a4eac3f38c3f0f69cf5851729d94fe7589" dmcf-pid="zBvvW5Q9W4" dmcf-ptype="general">플래티어 관계자는 “에이전틱 커머스 시대가 기업에 요구하는 것은 결국 ‘AI-네이티브’ 구조로의 근본적인 전환”이라며 “이러한 체질 전환을 선제적으로 완수한 기업만이 에이전틱 커머스가 만들어낼 새로운 비즈니스 기회를 선점하고 시장의 주도권을 확보하게 될 것”이라고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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