맥킨지(McKinsey)의 퀀텀블랙(QuantumBlack)이 발표한 리포트에 따르면, AI 에이전트 기반 상거래인 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)가 전 세계 쇼핑 생태계를 근본적으로 재편할 것으로 전망됐다. 이 새로운 패러다임은 소비자를 대신해 AI가 상품을 찾고, 가격을 협상하며, 구매를 실행하는 자율적 쇼핑 시대를 의미한다.

2030년 글로벌 시장 3~5조 달러, 미국만 1조 달러 규모

리포트는 2030년까지 미국 기업 대 소비자(B2C) 소매 시장에서만 에이전틱 커머스를 통한 거래액이 최대 1조 달러에 이를 것으로 추정했다. 전 세계적으로는 3조에서 5조 달러 규모의 시장이 형성될 것으로 예상된다. 이는 과거 웹과 모바일 커머스 혁명과 맞먹는 파급력을 지니지만, AI 에이전트가 기존 디지털 구매 경로를 그대로 활용할 수 있어 훨씬 빠른 속도로 확산될 가능성이 크다.

맥킨지는 현재 AI 기반 검색을 사용하는 소비자의 44%가 이를 주요 인터넷 검색 수단으로 삼고 있다고 밝혔다. AI가 단순 발견 단계를 넘어 비교, 장바구니 구성, 결제 완료까지 자동화하면서 쇼핑의 전 과정이 AI 채널을 통해 이루어지는 시대가 본격화되고 있다는 것이다.

이사 준비부터 여행 예약까지, AI가 모두 처리하는 시대

에이전틱 커머스의 핵심은 소비자의 의도를 이해하고, 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트다. 리포트는 타지로 이사하는 가족의 사례를 들어 설명한다. AI 에이전트는 예산과 통근 거리, 자녀의 취미, 반려동물 요구사항을 고려해 동네와 주택을 추천하고, 임대 계약서를 검토한다. 이사 짐을 정리하면서는 가구의 재판매 가치를 평가하고, 온라인 플랫폼에 매물을 올리며, 구매자와 협상까지 진행한다. 새 가구가 필요하면 스타일과 예산에 맞춰 현지 옵션을 찾고, 배치를 시뮬레이션한 뒤 구매를 완료한다.

이러한 에이전트는 여행 계획에서도 항공편, 호텔, 레스토랑, 티켓 예약을 통합 관리하고, 실시간으로 일정을 조정하며 비용까지 자동 추적한다. 기존에는 수십 개의 웹사이트와 앱을 넘나들어야 했던 작업을 AI 에이전트가 한 번에 처리하는 것이다.

MCP, A2A, AP2 등 기술 프로토콜이 에이전틱 커머스 뒷받침

에이전틱 커머스는 여섯 가지 핵심 기술과 프로토콜에 의해 구현된다. 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트와 시스템 간 맥락, 의도, 데이터를 공유하는 표준으로, 에이전트가 플랫폼을 넘나들며 일관된 행동을 취할 수 있게 한다. 에이전트 간 프로토콜(A2A)은 서로 다른 벤더의 에이전트끼리 조율하고 협상하며 작업을 완료할 수 있도록 지원한다. 구글의 에이전트 페이먼트 프로토콜(AP2)은 AI 에이전트가 사용자를 대신해 안전하게 결제할 수 있는 암호학적 인증 체계를 제공한다.

또한 컴퓨터 사용 에이전트(Computer Use Agent)는 마우스와 키보드를 조작해 온라인 양식 작성이나 구매를 자동화하며, 컨텍스트 기반 AI 개인화(Contextual AI-driven Personalization)는 사용자 선호를 기억하고 실시간으로 맞춤형 추천을 제공한다. 동적 계획 및 실시간 조정(Dynamic Planning with Real-time Adjustment) 기능은 여러 API를 통합해 항공편, 호텔, 레스토랑 예약을 실시간으로 업데이트하고 자동 조정한다.

맥킨지는 대형 언어 모델(LLM)이 50% 이상의 성공률로 완료할 수 있는 작업의 시간 범위가 2019년 이후 7개월마다 두 배로 늘어나고 있다고 밝혔다. 앤트로픽의 클로드 3.7 소네트는 59분 분량의 작업을, 최근 출시된 클로드 4.5는 30시간 이상의 작업을 처리할 수 있어, 멀티데이 또는 멀티위크 작업이 가능한 전환점에 도달했다.

브랜드와 리테일러, 에이전트 친화적 비즈니스 모델 전환 필수

에이전틱 커머스 시대에는 비즈니스 모델 자체가 재편된다. 리포트는 기업이 여섯 가지 핵심 영역에서 혁신과 개선을 선택해야 한다고 강조한다. 고객 참여 및 제품 발견, 고객 관계 및 로열티, 핵심 커머스 플랫폼, 결제 및 사기 탐지, 오프라인 매장 서비스, 배송 및 반품이 그것이다.

특히 고객 참여 영역에서는 에이전트가 의도를 이해하고 제품을 제안하며, 브랜드 에이전트와 직접 소통해 옵션을 정제하고, 여러 리테일러를 비교하는 방식으로 작동한다. 로열티 프로그램은 과거 구매 이력과 이벤트 일정을 추적해 재참여를 유도하고, 에이전트 간 협상을 통해 혜택을 업그레이드한다. 결제 인프라는 에이전트 신원 확인과 의도 검증을 암호학적으로 인증하며, 프로토콜 수준의 사기 탐지와 연방형 사기 정보 공유 체계를 갖춰야 한다.

기존 광고 수익 모델이 위협받는 가운데, 새로운 수익화 전략도 필요하다. 멀티브랜드 번들링 및 수익 분배, 실시간 협상 수수료, 프리미엄 에이전트 구독, 데이터 인사이트 판매, 대화형 마켓플레이스, 에이전트 간 프로토콜 수수료, 웨어러블 및 스마트홈 연동 스폰서십, 컨텍스트 기반 스폰서 제안 등이 검토되고 있다. 선도 기업들은 현재 에이전트가 무료로 제공되고 수익 전략이 불명확한 상황에서 가격 모델을 먼저 정의할 기회를 잡고 있다.

신뢰와 리스크 관리가 에이전틱 커머스 성패 좌우

에이전틱 커머스의 성공은 신뢰 확보에 달려 있다. 리포트는 신뢰를 다섯 가지 차원으로 분석한다. 에이전트 신원 확인, 인간 중심 설계, 투명성, 데이터 보안, 책임 있는 거버넌스가 그것이다. 특히 독일이나 일본처럼 전통적 결제 방식을 선호하는 시장에서는 에이전트에 대한 신뢰 구축이 더욱 중요하다. 독일에서는 전자상거래 결제의 26%가 계좌 이체로, 20%가 후불 결제(BNPL)로 이뤄지는데, 이는 통제와 투명성을 중시하는 소비자 성향을 반영한다.

리스크는 세 가지 영역에서 관리돼야 한다. 시스템 리스크는 작은 오류가 연쇄 파급 효과를 낳을 수 있어 에이전트의 우아한 실패(Graceful Failure) 설계와 되돌리기 기능이 필수다. 책임 소재는 법적 회색 지대에 놓여 있다. AI 에이전트가 잘못된 결정을 내렸을 때 플랫폼 개발사, 브랜드, 사용자 중 누가 책임지는지 명확하지 않다. 유럽연합(EU)의 AI 법안이 일부 명확성을 제공하지만, 미국은 분절된 규제로 기업들이 책임 공백을 헤쳐 나가야 한다. 데이터 주권 문제도 지정학적 도전이다. 인도와 프랑스 등은 데이터 현지화를 추진하고, 유럽은 'AI 주권'을 요구한다. 글로벌 데이터를 학습한 에이전트가 현지에서 작동할 때 합법성 논란이 생길 수 있다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 에이전틱 커머스란 무엇인가요?

A: 에이전틱 커머스는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 쇼핑의 모든 단계를 자동화하는 새로운 상거래 방식입니다. AI가 사용자의 의도를 파악하고, 상품을 검색하고, 가격을 협상하며, 결제까지 완료합니다. 기존 전자상거래가 사람이 직접 웹사이트를 방문해 클릭하고 구매하는 방식이었다면, 에이전틱 커머스는 AI가 여러 플랫폼을 넘나들며 최적의 선택을 제시하고 실행하는 개인 비서 역할을 합니다.

Q2. 2030년까지 얼마나 큰 시장이 될 것으로 예상되나요?

A: 맥킨지 리포트는 2030년까지 미국 B2C 소매 시장에서만 최대 1조 달러, 전 세계적으로는 3조에서 5조 달러 규모의 에이전틱 커머스 시장이 형성될 것으로 전망했습니다. 이는 AI 기반 검색 도구의 빠른 보급과 소비자 행동 변화, 그리고 기업들의 에이전트 친화적 인프라 구축 속도를 고려한 추정치입니다.

Q3. 기업들은 에이전틱 커머스에 어떻게 대비해야 하나요?

A: 기업은 API 인프라를 강화하고, 에이전트가 상품 정보를 쉽게 읽고 거래할 수 있도록 플랫폼을 최적화해야 합니다. 고객 참여, 로열티, 결제, 배송 등 핵심 영역에서 혁신과 개선을 선택적으로 추진하고, 신뢰와 투명성을 보장하는 거버넌스를 구축해야 합니다. 또한 광고 수익 감소에 대비해 번들링, 구독, 데이터 인사이트 판매 등 새로운 수익 모델을 모색해야 합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 맥킨지에서 확인 가능하다.

리포트 명: The agentic commerce opportunity: How AI agents are ushering in a new era for consumers and merchants

이미지 출처: 맥킨지

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.