• 운영 뒷단에서 쇼핑 전면에 등장한 AI 
• 소매기업 vs 빅테크, 커머스 주도권 경쟁 
• 월마트, 아마존, 알리바바가 AI 혁신 주도

• 그림 1 : AI 쇼핑의 진화 단계

자료 : 각종 보고서 바탕으로 저자 작성

• 그림 2 : 기관별 에이전틱 커머스 시장규모 전망

자료 : 시장규모 - 맥킨지 'The agentic commerce opportunity: How AI agents are ushering in a new era for consumers and merchants', 액센추어 'Agentic commerce rewrites payment choice', 딜로이트 'The future of commerce in an agentic world', 이커머스에 미치는 영향 - 플라이휠 리테일 인사이트 ‘future retail disruption‘

• 그림 3 : 쇼핑채널별 상품 노출 방식의 변화

자료 : 저자 작성

• 그림 4 : SEO와 GEO 개념 비교

자료 : 각종 보고서 바탕으로 저자 작성 

• 그림 5 : 플랫폼별 AI 커머스 전략

자료 : 각종 보고서 및 각사 발표자료 바탕으로 저자 작성 
주 : 국가별로 지원 기능 상이

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• 그림 6 : 오픈AI의 AI 커머스 전략 변화

(그림 6)과 같이 오픈AI의 전략은 단 몇 주 사이에 수 차례 수정됐습니다. 그만큼 에이전틱 커머스를 둘러싼 환경이 빠르게 변하고 있다는 이야기인데요. 
에이전틱 커머스의 잠재력에 주목한 오픈AI는 2025년 9월 챗GPT 안에서 상품 탐색부터 결제까지 완료할 수 있는 ‘즉시결제(Instant Checkout)’ 기능을 선보이며 시장에 본격 진입했습니다. 사용자가 챗GPT를 벗어나지 않고 상품을 선택한 후 바로 결제할 수 있는 기능이었죠. 월마트도 초기 파트너사 중 하나였습니다. 월마트는 약 20만 개 상품을 대상으로 챗GPT 내 즉시결제를 시험했지만, 구매전환율이 자사 웹사이트에 비해 약 3배 낮은 수준이었습니다. 이후 월마트는 챗GPT 안에서 직접 결제하는 방식 대신 자체 AI 쇼핑 에이전트 ‘스파키’를 챗GPT 안에 연결하는 방식으로 전환했습니다. 챗GPT에서 상품을 탐색, 비교하고 실제 구매 과정은 월마트에서 이뤄지는 구조입니다. 
이러한 한계를 인지한 오픈AI 역시 상품 탐색과 비교 기능을 대폭 강화하는 방향으로 전략을 수정했는데요. 2026년 3월부터 사용자의 조건과 맥락을 파악해 상품을 추천하고, 이미지 중심의 검색 결과와 가격·리뷰·기능 등을 한눈에 비교할 수 있는 비교표를 제공하기 시작했습니다. 이를 위해 소매기업과의 상품 데이터 연동 범위도 확대했습니다. 초기에는 챗GPT 안에서 ‘탐색부터 결제까지’ 쇼핑 전 과정을 완결하는 데 무게를 뒀다면, 현재는 상품 탐색과 비교라는 챗GPT의 강점을 살리면서, 실제 거래에서는 소매기업의 기존 인프라와 고객관계를 활용하는 방식을 전개하고 있는데요. 자체적으로 확보하기 어려운 상품 정보와 실제 거래에 필요한 인프라를 소매기업과의 협력으로 보완하려는 전략입니다. 하지만 챗GPT를 통한 상품 탐색과 구매 데이터가 축적될수록 오픈AI가 향후 다시 거래 영역으로 역할을 확대할 가능성도 열려 있습니다. 
중요한 것은 에이전틱 커머스 생태계가 이제 막 형성되는 단계인 만큼 아직 정해진 성공 공식이 없다는 점입니다. AI를 어디에, 어떻게 적용하느냐에 따라 고객 접점과 쇼핑 경험은 물론 유통기업의 역할까지 달라질 수 있습니다. 

한편, 페이스북과 인스타그램을 운영하는 메타도 에이전틱 커머스 생태계에 도전장을 내밀었습니다. 지난 9월 상품 탐색과 구매·결제까지 수행할 수 있는 AI 에이전트 ‘뮤즈(Muse)’를 출시했으며, 10월에는 AI 에이전트가 유통기업 웹사이트에 접근하고 상호작용하는 방식을 투명하게 관리하기 위한 새로운 프로토콜을 개발하겠다고 밝혔습니다. AI 에이전트의 접근을 차단하는 유통기업들의 우려를 줄이고 외부 쇼핑몰과의 연결을 확대하려는 움직임으로, 월마트와 쇼피파이, 스트라이프 등 주요 유통·결제기업이 프로토콜 개발에 참여하고 있습니다.

• 그림 7 : 상품 유형별 AI쇼핑 관여도

지금까지 에이전틱 커머스 생태계를 이해하기 위한 기본적인 현황을 살펴봤는데요. 
구체적으로 글로벌 선도기업들은 AI를 어떻게 활용하고 있을까요. 국가별 대표 사례를 통해 AI가 바꾸고 있는 유통 현장을 살펴보겠습니다.

미국은 글로벌 유통업계에서 AI 기술의 개발과 상용화가 가장 빠르게 진행되고 있는 시장입니다. 아마존·월마트·타깃 등 대형 유통기업뿐 아니라 오픈AI·구글·마이크로소프트 등 글로벌 테크기업까지 가세해 상품 탐색과 비교·추천에서 구매와 결제까지 쇼핑에서의 AI 침투율을 빠르게 넓혀가고 있죠. 
소비자들의 수용도도 높습니다. NIQ에 따르면, 2026년 9월 기준, 미국 소비자의 51%가 최근 한 달간 쇼핑 과정에서 하나 이상의 AI 도구를 사용한 경험이 있는 것으로 나타났습니다. 그중 20%는 AI 기반 상품 추천을 이용했고, AI 쇼핑 어시스턴트를 이용한 비중도 16%에 이릅니다. 

아마존｜자율구매까지 구현한 AI 쇼핑 리더

이 분야에서 가장 앞선 리더는 아마존입니다. 
아마존은 오래전부터 수요예측과 상품 추천, 물류 최적화 등 운영 효율화와 개인화 영역에 AI와 머신러닝을 활용해왔습니다. 그러다 생성형 AI 등장 이후에는 AI의 활용 무대를 소비자와 직접 만나는 쇼핑 접점으로 빠르게 넓혔습니다. 
그 출발점은 2024년 선보인 생성형 AI 기반 쇼핑 어시스턴트 ‘루퍼스(Rufus)’입니다. 이때만 해도 루퍼스는 자연어로 상품을 검색하고 비교·추천하며 구매 의사결정을 돕는 역할에 집중했습니다. 아마존이 본격적으로 에이전틱 커머스 단계에 진입한 것은 2025년 4월 ‘바이 포미(Buy for Me)’를 출시하면서부터입니다. AI 에이전트가 외부 브랜드 사이트에 접속해 아마존에서 판매하지 않는 상품까지 고객을 대신해 구매하도록 한 서비스였죠. 쇼핑에서 AI의 역할이 ‘추천'에서 ‘구매 대행’으로 넘어간 시점입니다. 
이후 아마존은 루퍼스에도 가격 추적과 오토 바이(Auto-Buy ; 자동구매) 등 실행 기능을 추가하면서 쇼핑 어시스턴트를 AI 에이전트로 발전시켰습니다. 특히 오토 바이는 소비자가 미리 설정한 가격 조건이 충족되면 AI가 자동으로 구매를 실행하는 기능으로, 자율구매를 구현한 대표적인 에이전틱 커머스 사례입니다. 

• 그림 8 : 아마존 쇼핑 AI의 진화

아마존은 지난 5월, AI가 쇼핑 전 과정을 끊김 없이 수행할 수 있도록 에이전틱 커머스 체계를 재정비했습니다. 기존 AI 쇼핑 어시스턴트 ‘루퍼스’와 생성형 AI 기반 음성비서 ‘알렉사 플러스(Alexa+)’를 결합해 ‘알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)’으로 재편한 것인데요. 이를 통해 사용자는 앱과 웹, 아마존 에코를 오가며 쇼핑 대화를 이어갈 수 있고, 상품 탐색부터 비교·추천, 구매까지 하나로 연결된 AI 쇼핑 경험을 이용할 수 있게 됐습니다. 
아마존에 따르면, 2026년 2분기에는 알렉사 포 쇼핑의 활성 이용자가 전년 대비 약 2배로 늘었고, 이용량은 5배 이상 증가했습니다.

아마존의 에이전틱 AI 쇼핑 서비스 '알렉사 포 쇼핑'

월마트｜자체·외부 AI를 결합한 개방형 전략 

이커머스에서 아마존에 주도권을 내준 후 수년간 고전했던 월마트는 AI 영역에서는 같은 전철을 밟지 않겠다는 의지를 강하게 보여주고 있습니다. 
월마트는 에이전틱 AI가 향후 기업의 핵심 요소로 자리 잡을 것이라고 보고 기존 업무 프로세스에 적용하는 데 속도를 내고 있습니다. 특히 특정 업무별로 특화된 에이전트를 각각 구축하고, 이를 서로 연결해 복잡한 업무를 처리하는 방식을 적용하고 있는데요. 
대표적인 사례가 상품기획 영역의 ‘트렌드 투 프로덕트(Trend-to-Product)’입니다. 트렌드 투 프로덕트는 AI를 활용해 글로벌 트렌드를 분석하고 상품 디자인과 개발을 지원하는 도구인데요. 월마트에 따르면 이를 통해 보통 약 6개월이 걸리던 패션상품의 기획·생산 기간이 6~8주로 단축됐습니다.

트렌드 분석부터 디자인까지 월마트 상품개발 효율을 돕고 있는 '트렌드 투 프로덕트'

소비자 접점의 중심에는 ‘스파키(Sparky)’가 있습니다. 2025년 6월 쇼핑 어시스턴트로 출발한 스파키는 현재 월마트 앱에서 상품을 찾아 비교하고, 리뷰를 요약해주며, 고객의 취향과 상황에 맞는 상품을 추천하는 AI 쇼핑 에이전트로 발전했습니다. 생일파티나 여행처럼 특정 상황에 필요한 상품을 찾아 쇼핑 목록을 만들어주고, 반복 구매하는 생필품은 자동으로 재주문할 수도 있습니다. 최근에는 매장 내 상품 위치를 찾거나 매장에서 구매할 상품을 추천하는 기능도 추가돼 스파키의 활용 범위가 온라인에서 오프라인 매장으로 확대됐습니다. 월마트에 따르면 스파키 이용 고객의 평균 주문금액은 비이용 고객보다 약 35% 높았고, 2026년 1분기 스파키의 주간 활성 이용자는 직전 분기 대비 100% 이상 증가했습니다.
월마트가 아마존과 다른 점은 자체 AI뿐 아니라 외부 범용 AI와의 파트너십을 통해 AI 쇼핑의 진입점을 다변화하고 있다는 점입니다. 아마존이 자체 커머스 생태계를 중심으로 상품 탐색부터 구매 실행까지 AI 기능을 하나의 쇼핑 경험으로 통합하는 전략이라면, 월마트는 스파키를 고도화하는 동시에 챗GPT와 구글 제미나이 등 외부 AI에도 자사 상품과 구매 기능을 연결하고 있습니다. 즉, ‘자체 AI+외부 AI 플랫폼’이라는 복수의 쇼핑 진입점을 확보하는 개방형 전략으로 볼 수 있습니다.

월마트의 AI 쇼핑 에이전트 '스파키'

타깃｜자체 AI보다 ‘외부 AI와의 접점 확대’에 속도 

최근 실적 부진과 고객 이탈로 성장동력 확보가 시급한 타깃(Target)은 자체 AI 쇼핑 기능을 강화하는 동시에 외부 AI 플랫폼과의 협력을 적극 확대하고 있습니다. 구글 검색의 AI 모드와 제미나이, 마이크로소프트 코파일럿, 챗GPT에 자사 상품과 구매 기능을 연결해 소비자가 각 AI 플랫폼에서 상품을 탐색하고 구매까지 이어갈 수 있도록 한 것인데요. 특히 챗GPT에서는 타깃 전용 앱을 통해 여러 상품을 장바구니에 담아 한 번에 구매할 수 있고, 구글과 코파일럿에서는 타깃 계정과 멤버십 혜택을 연동해 결제할 수 있도록 지원합니다. 
자체 앱과 웹에서도 AI 활용을 확대하고 있습니다. 사진을 찍어 올리면, 비슷한 상품을 찾아주는 이미지 검색, 고객 리뷰의 주요 평가를 항목별로 요약해주는 기능, 구매이력을 기반으로 자주 사는 상품을 다시 추천해주는 재구매 기능 등을 도입했습니다. 
이와 별도로 타깃은 2026년 2월부터 챗GPT에서 자사 리테일미디어 사업인 라운델(Roundel)과 연계한 대화형 광고도 테스트하고 있습니다. 라운델의 브랜드 파트너 광고를 사용자의 쇼핑 대화 맥락에 맞춰 챗GPT에 노출하는 방식으로 AI를 상품 판매뿐 아니라 광고 접점으로도 활용하고 있습니다. 

홈디포·로우스｜집수리 해법까지 제시 

홈임프루브먼트는 구매 과정에서 AI가 쇼핑 가이드 역할을 하기 좋은 분야입니다. 단순히 드릴이나 수도꼭지 하나를 추천받는 것이 아니라, 집수리나 인테리어 과정에서 어떤 작업이 필요하고 어떻게 해야 하는지, 또 어떤 상품을 함께 사야 하는지 등 종합적인 솔루션을 원하기 때문이죠. 
미국 홈임프루브먼트 시장 1위 홈디포(Home Depot)는 AI 쇼핑 어시스턴트 ‘매직 에이프런’을 운영하고 있습니다. 고객이 사진·텍스트·음성으로 작업이나 상품에 대해 질문하면 해결 방법과 필요한 상품을 제안하고, 방문할 매장의 재고와 상품 위치까지 알려줍니다. 2026년에는 매직 에이프런을 미국 2천여 개 매장으로 확대했으며, 현재 월 수백만 건의 질문을 처리하고 있습니다. 
홈디포와 양강 구도를 형성하고 있는 로우스(Lowe’s)는 오픈AI와 협력해 고객용 AI 어드바이저 ‘마이로우(Mylow)’와 직원용 ‘마이로우 컴패니언(Mylow Companion)’을 운영하고 있습니다. 마이로우가 고객에게 작업 방법과 필요한 상품을 알려준다면, 컴패니언은 1,700여 개 매장에서 직원들의 상품·재고·프로젝트 관련 질문에 즉시 답해주는 내부 AI입니다. 로우스에 따르면 두 서비스는 출시 이후 2,500만 건 이상의 질문을 처리했으며, 온라인에서 마이로우를 이용한 고객의 구매전환율은 비이용 고객의 3배에 이릅니다. 
이처럼 미국 유통기업들의 AI 경쟁은 ‘AI 탐색과 추천’을 넘어 ‘AI 자율구매'로 가는 길에 있습니다.

이처럼 미국 유통기업들의 AI 경쟁은 ‘AI 도입’을 넘어 ‘AI에게 쇼핑 여정의 어디까지 맡길 것인가’로 이동하고 있습니다. 아마존의 폐쇄형 생태계, 월마트·타깃의 외부 AI 연계, 홈디포·로우스의 전문지식형 AI처럼 업태와 보유 자산에 따라 전략도 분화되고 있습니다.

미국이 AI 쇼핑 에이전트 경쟁의 최전선이라면, 유럽은 기존 유통사업에 AI를 더 깊숙이 적용함으로써 실질적인 성과를 내는 데 무게를 두고 있습니다. 까르푸(Carrefour), 킹피셔(Kingfisher), 잘란도(Zalando) 등 주요 기업들은 유통 밸류체인 전반으로 AI 활용을 넓히고 있습니다. 
미국과 비교하면 에이전틱 커머스는 아직 초기 단계지만 최근 고객 접점에서의 AI 적용 속도도 빨라지고 있습니다. 자체 AI 쇼핑 어시스턴트를 고도화하는 한편, 기존 AI 서비스와 자사의 상품 데이터를 연결해 AI가 상품을 찾고 비교하는 데서 장바구니를 구성하는 단계까지 영역을 넓히는 기업들도 등장하고 있습니다. 
소비자들의 쇼핑 방식에도 변화가 나타나고 있습니다. 맥킨지가 영국·프랑스·독일 소비자를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 38%가 상품을 조사하고 구매를 결정하는 과정에서 AI를 활용하고 있었습니다. 반면 AI에 반복구매를 자동으로 맡기는 데 불편함을 느낀다는 소비자도 47%에 달해 AI에게 실제 구매를 위임하는 데는 여전히 심리적 장벽이 존재하고 있음을 알 수 있습니다.

독일 잘란도｜AI로 무장한 패션기업 

잘란도(Zalando)는 유럽 패션산업의 디지털 전환을 이끌어온 대표적인 디지털 네이티브 기업입니다. 2008년 베를린에서 설립된 독일 기업이지만, 현재 29개 시장에서 6,200만 명의 활성고객과 7천여 개 브랜드를 연결하는 대형 패션 플랫폼으로 성장했습니다. 지난해 매출이 16.8%나 성장한 데 이어 지난 5월 발표한 올해 1분기 매출은 23.8%나 성장했습니다. 연간 주문 건수도 2억 7,860만 건에 이르죠. 
잘란도는 ‘패션의 이커머스화’에 이어 ‘패션의 AI 전환’을 주도하고 있는데요. 17년간 축적한 고객 행동과 상품 데이터를 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 삼고 있습니다. 

지난 2025년 잘란도가 재무 실적을 발표할 때 눈에 띄는 수치 하나가 있었습니다. 
바로 잘란도 마케팅 콘텐츠의 90%가 AI로 생성된다는 것이었어요. 잘란도 웹사이트나 앱을 열고 화면을 스크롤했을 때 노출되는 배너, 트렌드 콘텐츠, 캠페인 이미지, 프로모션 콘텐츠 등 콘텐츠가 대부분 생성형 AI를 활용해 제작된 콘텐츠라는 의미입니다. 불과 1년 전만 해도 이들 콘텐츠에서 생성형 AI를 활용한 비중은 거의 0%였는데, 1년 만에 90%까지 높아진 것이죠. 
과거 잘란도는 연간 단위의 고정된 일정에 따라 콘텐츠를 제작했고, 어떤 캠페인에 우선순위를 둘지도 매우 선별적으로 결정해야 했습니다. 하나를 제작하는 데 6~8주가 걸리기도 했는데, 유럽 각지에서 사이트를 운영하다 보니 모든 콘텐츠를 각 시장에 맞게 현지화하는 것은 시간이나 비용 면에서 쉽지 않았죠. 하지만 최근 패션산업은 더욱 빠르게 움직입니다. 트렌드가 하루아침에도 바뀌는 상황에서 하나의 콘텐츠에 6~8주를 투입해야 하는 기존 제작 방식으로는 시장의 속도를 따라갈 수 없었죠. 생성형 AI는 바로 이 병목을 해결하는 수단이었습니다. AI를 활용하면서 '계획(planning)' 중심에서 '대응(reacting)' 중심으로 전환할 수 있었고, 몇 주씩 걸리던 작업을 단 며칠로 줄였습니다.  

빠른 대응이 가능한 배경에는 잘란도가 축적한 방대한 고객 데이터가 있습니다. 검색량이 급증하거나 탐색 행동과 판매 패턴에 변화가 나타나면 이를 실시간으로 포착해 빠르게 콘텐츠에 반영하면서 트렌드 변화에 대응할 수 있었죠. 

잘란도가 생성형 AI를 고객 쇼핑에 본격 적용하기 시작한 것은 2023년 ‘잘란도 어시스턴트(Zalando Assistant)’를 선보이면서부터입니다. 기존 키워드 검색과 달리 고객이 원하는 상황과 스타일을 자연어로 설명하면 맥락을 파악해 적합한 상품을 찾아주는 방식이죠. 이용자도 빠르게 늘어 2025년 한 해 잘란도 어시스턴트 이용자는 약 600만 명이었지만, 2026년에는 1분기에만 약 1천만 명으로 늘었습니다. 
잘란도는 패션 이커머스의 고질적인 문제인 사이즈와 핏에도 AI를 활용합니다. 2018년부터 머신러닝을 이용해 분석한 브랜드별 사이즈와 상품 특성, 구매·반품 데이터와 100만 명 이상의 실제 신체측정 데이터를 결합해 사이즈를 추천함으로써 지난해에는 사이즈 불만으로 인한 반품을 8% 이상 줄일 수 있었습니다. 
잘란도의 넥스트 스텝은 에이전틱 커머스입니다. 이를 위해 AI 기반 커머스의 공통 기술표준인 구글의 UCP(Universal Commerce Protocol) 프로젝트에 참여했으며, 이를 통해 향후 제미나이 같은 외부 AI 인터페이스와 판매자 시스템이 연결될 수 있는 기반을 마련할 것으로 보입니다.

• 그림 9 : 잘란도 AI 도입 효과

프랑스 까르푸｜글로벌 구매 데이터가 AI 기반  

까르푸는 프랑스에서 AI 도입에 가장 적극적인 기업입니다. 
2025년 말 기준 40여 개국에서 1만 5,700여 개 매장을 운영하고 있는 까르푸는 연간 30억 건의 거래 데이터가 쌓이는데요. 이렇듯 방대한 데이터를 기반으로 매장별 상품구색과 수요예측, 발주, 가격 협상 등에 AI를 적극 도입해 활용하고 있습니다. 
고객 접점에서는 2023년에는 AI 쇼핑 어시스턴트 ‘호플라(Hopla)’를 출시했습니다. 고객이 예산에 맞게 식단, 원하는 메뉴 등을 입력하면 상품과 레시피를 추천하고 장바구니를 구성해주는 서비스였죠. 까르푸는 2025년에 이를 ‘호플라+(Hopla+)’로 업그레이드해 까르푸 앱에 적용했습니다....more ➡️

• 유통업계 AI 도입 '실험과 확산'의 과도기 
• AI가 나를 잘 알수록 구매 만족도↑ 
• '효율성'이 중요한 구매기준 될 것

기술에 대한 소비자들의 수용도는 늘 기업의 도입 속도를 앞서지만, 그렇다고 소비자들이 기업이 제공하는 모든 기술과 서비스를 조건 없이 받아들이는 것은 아닙니다. 특히 상품탐색부터 비교·추천, 구매와 결제에 이르기까지 쇼핑 여정의 거의 모든 단계에 AI가 관여하게 되는 에이전틱 커머스 생태계에서는 소비자가 어떤 경우에 AI를 신뢰하고, 어떤 상황에서 거부감을 느끼는지 파악하는 것이 쉽지 않은데요. 그런 의미에서 AI와 소비자의 관계를 분석하는 학계의 연구는 기업이 기술의 도입 방향과 고객 경험을 설계하는 데 중요한 근거가 될 수 있습니다. 
리테일톡에서는 AI와 소비자 행동에 관한 연구를 진행하고 있는 노스캐롤라이나대학교 그린즈버러(UNCG) 황지영 교수와 에이전틱 커머스가 가져올 변화에 대해 이야기를 나눠봤습니다. 현재 학기 중인 관계로 인터뷰는 한국과 미국을 연결한 화상 방식으로 진행했습니다.

요즘은 학계에서도 AI를 빼고 마케팅이나 소매업을 이야기하기 어려울 정도예요. 변화의 속도도 너무 빨라서 불과 얼마 전까지만 해도 '소매업계에 AI를 어떻게 활용할 것인가'가 관심사였다면, 지금은 '소비자가 AI에게 어디까지 맡길 것인가'로 바뀌었죠. 저 역시 이런 변화가 실제 소비자의 신뢰와 구매 의사결정에 어떤 영향을 미치는지에 관심을 갖고 관련 연구를 진행하고 있습니다.

미국을 포함한 선진 유통시장에서도 AI 도입은 아직 ‘실험과 확산’이 병행되고 있는 단계라고 봐야 해요. 유통기업들이 다양한 AI 기술을 테스트하고 실제 업무에 도입해 생산성을 높이거나 소비자 접점에 활용하는 사례가 빠르게 늘고 있지만 머천다이징이나 유통 비즈니스 전반으로 AI 도입을 확대할 준비가 된 기업은 여전히 많지 않습니다. 
소비자들이 쇼핑단계에서 AI를 수용하는 정도도 마찬가지입니다. 자연어로 상품을 검색하고 추천받는 데까지는 익숙하게 활용하지만, 상품을 결정하고 결제까지 AI에 위임하는 것은 아직 초기단계예요. 그럼에도 아마존이나 월마트 등 일부 선도기업들이 안정적으로 시스템을 구축하고, 소비자 접점인 에이전틱 커머스 영역에서도 가시적인 성과를 내기 시작했기 때문에 앞으로 빠르게 진전될 것으로 보고 있어요.

에이전트 커머스의 핵심은 ‘위임(delegation)’이에요. 지금까지 쇼핑에서 AI의 역할은 소비자가 의사결정을 잘 하도록 지원하는 것이었죠. 소비자가 “500달러 이하의 좋은 로봇청소기를 추천해줘”라고 요청했을 때, 상품을 검색하고 비교해서 몇 가지 대안을 제시하지만, 최종 판단과 구매는 소비자 몫이었어요. 
에이전틱 커머스에서는 구매와 결제라는 쇼핑의 마지막 과정까지 AI에 위임할 수 있습니다. 마음에 드는 제품을 추천받았다면 구매 조건과 시점도 지정할 수 있는데요. 예를 들어 “이 로봇청소기 가격이 400달러 이하로 내려가면 구매해줘”라고 요청하는 식입니다. AI는 가격 변동을 추적하고, 지정한 조건이 충족되는 시점에 실제 구매까지 수행하죠. 
이처럼 결제까지 AI에게 맡기는 ‘위임’이 핵심인 만큼, ‘AI가 얼마나 나에게 맞는 제품을 추천하는가’와 함께 소비자가 ‘자신의 의사결정과 행동을 어디까지 AI에 맡길 수 있느냐’가 에이전틱 커머스의 확산에 있어 중요한 요소입니다.  

아직은 실제 구매까지 AI에게 맡기는 데 상당한 심리적 장벽이 있다고 봅니다. AI가 추천한 상품을 참고할 수는 있지만, 그 정보만 믿고 바로 결제하기보다는 해당 쇼핑몰에 직접 방문해 상품을 확인하고 결제하는 소비자들이 많습니다. 
실제 월마트가 2025년 챗GPT에서 결제까지 완료하는 ‘인스턴트 체크아웃’을 테스트한 결과, 챗GPT 내 구매전환율은 월마트 웹사이트의 약 3분의 1 수준에 그쳤습니다. 추천 결과 만족도나 신뢰도가 높지 않기 때문인데 앞으로 이런 점은 기술적으로 보완이 될 거예요. 
‘버추얼 트라이온(Virtual Try-On)’을 포함해서 최근 챗GPT가 선보인 패션 쇼핑 기능은 이러한 변화의 한 사례입니다. 사용자가 사진이나 문장으로 원하는 상품의 특징을 전달하고 관련 상품을 추천받을 수 있는 기능인데요. 자신의 사진을 활용해 가상 착용(Virtual Try-On)을 해볼 수 있고, 핀터레스트처럼 마음에 드는 상품을 저장할 수도 있죠. 
하루가 다르게 진화하는 생성형 AI가 일상과 업무 전반에 빠르게 확산되고 있는 만큼, 쇼핑에서도 소비자의 구체적인 상황과 취향을 반영하는 능력이 향상되면 AI를 통한 구매를 시도하는 소비자도 점차 늘어날 것으로 예상합니다.