Emerging Trends

에이전틱 커머스(Agentic Commerce),

쇼핑의 질서가 바뀐다!

소비자가 쇼핑을 직접 하지 않는 시대가 현실이 되고 있다. AI(인공지능)가 단순 추천을 넘어 상품 선택과 구매를 대신하는 단계로 진화하며 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)가 새로운 쇼핑 패러다임으로 부상하고 있다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 소비의 주체와 기업의 경쟁 방식을 동시에 바꾸는 구조적 전환이다. 기업은 AI 에이전트의 선택을 받기 위한 새로운 경쟁 환경에 직면하고 있다.

지금까지 온라인 쇼핑은 소비자가 검색창에 키워드를 입력하고 여러 상품을 비교한 뒤 구매를 선택하는 방식이 일반적이었다. 그러나 이 흐름이 빠르게 바뀌고 있다. 이제 소비자는 무엇을 사야할지 고민하기보다, AI에 조건을 전달하고 결과를 받는 방식으로 쇼핑하고 있다. AI가 소비자의 취향과 과거 구매 이력을 바탕으로 상품을 추천할 뿐 아니라, 비교와 선택까지 수행하기 때문이다.

이 과정이 더욱 고도화되면 결제까지 자동으로 이어지는 ‘제로클릭(Zero-Click) 쇼핑’이 가능해질 것 으로 보인다. 결국 소비자는 구매 과정에 더 이상 깊이 개입하지 않고, 결과만 확인하는 방향으로 쇼핑 방식이 변화할 것 으로 예상된다. 변화의 핵심은 단순한 편의성 향상이 아니다. ‘누가 선택하는가’라는 질문의 답이 바뀌고 있다는 점에서 쇼핑의 질서 자체가 변화하고 있는 것이다.

에이전틱 커머스가 바꾸는 이커머스 패러다임 변화

이제껏 이커머스 환경에서 기업의 경쟁력은 얼마나 소비자에게 잘 보이느냐에 달려 있었다. 검색 결과 상위에 노출되고, 소비자의 클릭을 유도하는 것이 매출로 이어지는 구조였다. 하지만 에이전틱 커머스에서는 이 전제가 무너진다. 소비자가 직접 상품을 검색하고 비교하지 않기 때문에 이제 중요한 것은 ‘사람의 눈에 띄는 것’이 아니라 ‘AI가 이해할 수 있는가’이다. 상품 데이터가 얼마나 구조화되어 있는지, 가격과 재고, 배송 정보가 실시간으로 연동되도록 설계되어 있는지, 외부 시스템과 연동할 수 있는 API(Application Programming Interface)가 갖춰져 있는지가 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다.

글로벌 이커머스 기업 아마존은 생성형 AI 기반 쇼핑 어시스턴트 ‘루퍼스(Rufus)’를 통해 상품 정보를 요약하고 비교하는 에이전틱 커머스 기능을 강화하고 있으며, 방대한 상품 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 재구성하고 있다. 월마트 역시 실시간 재고와 가격, 배송 정보를 통합 관리하는 시스템을 구축하고, 추천과 재구매와 같은 일부 기능을 자동화하는 등 에이전틱 커머스 구현에 더욱 다가서며 향후 AI가 직접 주문까지 수행할 수 있는 환경을 준비하는 모습이다.

국내 테크 기업들도 이러한 변화에 발맞춰 대응에 나서고 있다. 네이버는 대화형 AI 쇼핑 에이전트를 선보였으며, 방대한 상품 및 사용자 행동 데이터를 기반으로 상품 정보 요약·비교 기능을 고도화하고 있다. 카카오는 카카오톡 기반의 대화형 AI 에이전트를 중심으로 이용자의 자연어 대화와 맥락을 해석해 선물하기·예약하기 등 생활형 서비스와 연결하는 구조를 강화하며, 카카오톡 내에서 쇼핑을 포함한 다양한 거래가 이뤄지는 방향으로 생태계를 확장하고 있다.

국내 유통업계에서도 에이전틱 커머스에 대응하기 위한 움직임이 나타나고 있다. 현대백화점은 큐레이션 전문몰 ‘더현대 하이(Hi)’를 카카오톡 기반 채널과 연계해 라이프스타일 콘텐츠와 상품을 소비자에게 제안하고 구매·결제·예약 기능까지 이어지는 경험을 제공하고 있다. 신세계그룹은 오픈AI와 MOU(양해각서)를 체결하고 AI 기반 커머스 고도화에 나섰다. 데이터 활용과 시스템 연동을 기반으로 상품 추천과 구매를 통합한 ‘완결형 AI 커머스 모델’ 구축을 추진 중이며, 2027년 상용화를 목표로 하고 있는 것으로 알려졌다.

에이전틱 커머스로 바뀌는 이커머스의 새로운 패러다임

에이전틱 커머스가 가져올 기회와 리스크

에이전틱 커머스는 기업에 새로운 기회를 제공한다. AI가 소비자의 구매 이력, 선호, 가격 민감도, 사용 맥락까지 종합적으로 고려해 상품을 추천함에 따라 개인화 수준이 비약적으로 높아지고, 이는 구매 전환율 제고로 이어질 수 있다. 또한 반복 구매의 자동화는 고객 유지율을 높이는 동시에 수요 예측의 정확도를 개선하는 효과를 가져올 것으로 기대된다.

그러나 이러한 기회는 동시에 리스크를 수반한다. 소비자의 선택이 AI에 의해 대체되는 환경에서는 추천 권한이 알고리즘에 집중된다. 이 과정에서 특정 상품이나 브랜드가 과도하게 노출되거나 반대로 배제될 가능성이 있으며, 기업 입장에서는 ‘왜 선택받지 못했는지’ 설명하기 어려운 구조가 형성된다. 또한 소비자 접점이 축소되면서 브랜드가 전달하고자 하는 메시지와 경험이 AI 추천 과정에서 축약되거나 왜곡될 수 있다. 이는 장기적으로 소비자의 브랜드 충성도를 낮추는 요인으로 작용할 수 있다. 한편, AI가 구매를 수행하는 과정에서 결제 정보, 위치 정보 등 민감한 개인 데이터가 활용됨에 따라, 데이터 보안과 프라이버시 보호의 중요성은 한층 높아질 것으로 보인다.

결국 에이전틱 커머스는 효율성과 리스크가 동시에 확대되는 구조적 변화다. 기업은 개인화와 자동화를 통한 새로운 성장 기회를 확보할 수 있지만, 동시에 알고리즘 의존도 증가에 따른 통제력 약화, 브랜드 접점 축소, 데이터 보안 리스크에도 대비해야 한다. 이제 기업에게는 단순히 새로운 기술을 도입하는 수준을 넘어, AI가 작동하는 시장 환경 속에서 데이터와 브랜드, 고객 경험과 신뢰를 어떻게 다시 설계할 것인지에 대한 전략적 판단이 요구된다. 에이전틱 커머스 시대의 승부처는 기술 그 자체보다, 그 변화가 만들어 낼 새로운 질서를 얼마나 먼저 읽고 준비하느냐에 달려 있다.

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