[ET시론] 검색하지 않는 소비자, 유통의 경쟁법칙이 바뀐다

조성현 한국온라인쇼핑협회 회장 온라인 쇼핑의 시작은 오랫동안 '검색'이었다. 소비자는 필요한 상품이 생기면 포털이나 쇼핑 플랫폼에 상품명을 입력하고, 검색 결과에 등장한 상품 가운데 가격과 배송 조건, 구매 후기를 비교해 하나를 선택했다. 그런데 생성형 인공지능(AI)의 확산으로 이 익숙한 출발점이 달라지고 있다. 과거에는 '간편식'이나 '밀키트'를 검색했다면, 이제는 AI에게 “퇴근 후 가족과 먹을 저녁 메뉴를 추천해줘. 3~4명이 먹을 수 있고 조리 시간은 15분 이내면 좋겠어”라고 요청할 수 있다. AI는 식사 목적과 인원, 취향, 조리 시간, 원재료와 영양 정보, 소비자 평가, 배송 조건 등을 종합해 적합한 상품을 제안한다. 여기서 한 단계 더 나아간 것이 'AI 쇼핑 에이전트'다. 생성형 AI가 질문에 답하고 상품을 추천하는 수준이라면 AI 에이전트는 소비자가 정한 조건과 목적에 따라 상품을 탐색·비교해 선택을 돕는다. 나아가 주문과 결제까지 수행하는 방향으로 발전하고 있다. '무엇을 살까'를 도와주는 AI에서 '나를 대신해 쇼핑하는 AI'로 진화하는 것이다. 이 같은 흐름은 이미 시장에서 나타나고 있다. 아마존은 기존 '루퍼스(Rufus)'와 알렉사(Alexa)+를 결합한 '알렉사 포 쇼핑'(Alexa for Shopping)을 선보이고, '바이 포 미'(Buy for Me) 등 AI 에이전트 기반 쇼핑 기능을 확대하고 있다. 오픈AI는 '에이전틱 커머스 프로토콜(ACP)'을 상품 탐색까지 확장하며 챗GPT의 쇼핑 경험을 고도화하고 있다. 국내에서도 쿠팡은 쇼핑 전반에 AI 활용을 확대하고 있다. 네이버는 '쇼핑 AI 에이전트'를 출시해 상품 탐색·요약을 넘어 사용자의 쇼핑 맥락을 이해하고 먼저 대화를 제안하는 단계로 기능을 고도화하고 있다. 지난 20여년간 온라인 유통의 핵심 경쟁력 중 하나는 '노출'이었다. 검색 결과 첫 화면과 추천 영역에 어떤 상품이 등장하는지가 매출에 직접적인 영향을 미쳤다. 그러나 AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색하는 환경에서는 '검색 결과에서 몇 번째로 노출되는가'보다 'AI가 어떤 상품을 정확히 이해하고 추천하는가'가 중요해진다. 여기에서 핵심은 '상품 데이터'다. 앞서 예로 든 간편식을 AI가 정확히 추천하려면 적정 인원과 조리 시간, 원재료와 영양성분은 물론 가격·재고·배송 조건·교환·환불 규정까지 시스템이 이해할 수 있는 형태로 정리돼 있어야 한다. 이 ...