생성형 AI 경쟁이 이제 ‘검색’을 넘어 ‘쇼핑 인터페이스’ 전쟁으로 번지고 있다. 사용자가 검색창에 키워드를 입력하던 방식에서 벗어나 AI와 대화하며 상품을 추천받고 구매까지 이어지는 ‘에이전틱 커머스(Agentic Commerce)’가 차세대 리테일 경험으로 빠르게 부상하는 분위기다. 글로벌 빅테크들은 단순 AI 챗봇 수준을 넘어 실제 구매 전환까지 연결되는 쇼핑 AI 구축 경쟁에 속도를 내고 있다. 특히 AI 플랫폼이 브랜드와 소비자 사이의 새로운 ‘관문’ 역할을 하게 되면서, 리테일 기업들 역시 범용 AI 플랫폼 의존 대신 자체 AI 쇼핑 경험 구축 필요성이 커지고 있다는 분석이 나온다.
아마존웹서비스(AWS)는 이런 흐름에 맞춰 신규 리테일 AI 솔루션 ‘AWS 에이전틱 쇼핑 어시스턴트(AWS ASA)’를 공개했다. 아마존의 AI 쇼핑 서비스인 ‘알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)’ 운영 경험과 기술을 외부 리테일 기업이 직접 활용할 수 있도록 만든 솔루션이다.
AWS ASA는 단순 챗봇 패키지보다 리테일 기업 맞춤형 AI 쇼핑 인프라에 가깝다. 기업별 상품 카탈로그와 브랜드 톤앤매너, 고객 데이터, 비즈니스 규칙 등을 반영해 자체 AI 쇼핑 어시스턴트를 구축할 수 있도록 지원한다. AWS 생성형 AI 혁신 센터와 시스템 통합(SI) 파트너가 함께 아키텍처와 스타터 코드, 운영 가이드 등을 제공한다.
AWS는 이를 통해 리테일 기업이 수년간 자체 개발해야 했던 대화형 쇼핑 환경을 약 60일 수준으로 단축할 수 있다고 설명했다.
AWS가 신규 리테일 AI 솔루션 ‘AWS 에이전틱 쇼핑 어시스턴트를 출시했다. (자료 제공: AWS)
“AI가 쇼핑의 첫 화면 되는 시대”… 브랜드도 자체 AI 구축 경쟁
업계에서는 AI 에이전트가 검색과 앱을 대체하는 새로운 소비 인터페이스로 자리 잡을 가능성에 주목하고 있다. 실제 AWS는 대화형 쇼핑 세션의 전환율이 기존 키워드 검색 대비 3.5배 높다고 설명했다. 핵심은 “누가 고객 관계를 가져가느냐”다. 소비자가 범용 AI 플랫폼에서 상품을 추천받고 구매까지 진행하게 되면 브랜드와 리테일 기업의 접점이 약해질 수 있기 때문이다.
AWS ASA는 이런 문제의식에서 출발했다. 리테일 기업이 자체 데이터와 브랜드 경험을 유지한 채 AI 쇼핑 환경을 직접 운영할 수 있도록 지원하는 구조다. 예를 들어 패션 브랜드는 브랜드 감성과 스타일링 전문성을 AI 추천에 녹일 수 있고, 외식 브랜드는 메뉴와 고객 취향 데이터를 활용할 수 있다. 소비재(CPG) 기업 역시 자사 제품 특성과 고객 맥락을 반영한 대화형 구매 경험을 설계할 수 있다.
실제 글로벌 패션 그룹 테이프스트리(Tapestry)는 AWS ASA 기반으로 ‘케이트 스페이드 AI 기프트 컨시어지’를 구축했다. 이 서비스는 단순 검색보다 “선물을 추천해주는 스타일 전문가와의 대화 경험” 구현에 초점을 맞췄다.
사용자가 선물 대상과 상황, 취향 등을 자연스럽게 설명하면 AI가 상품을 추천하는 방식이다. AWS에 따르면 해당 시스템은 소비자들의 실제 쇼핑 데이터와 알렉사 쇼핑 대화 패턴을 기반으로 설계됐다. 이 서비스는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 앤트로픽의 하이쿠(Haiku) 모델 기반으로 구축됐으며, 실제 운영 환경 적용까지 약 2.5개월이 걸렸다.
AWS는 앞으로 AI 쇼핑 환경이 리테일 산업 전반으로 빠르게 확산될 것으로 보고 있다. 실제 아마존의 AI 쇼핑 어시스턴트 이용자는 지난해 3억 명을 넘어섰고, 회사 측은 이를 통해 약 120억 달러 규모 추가 매출 효과를 거뒀다고 밝혔다.
업계에서는 앞으로 AI 경쟁이 단순 모델 성능보다 “누가 더 자연스럽게 구매 결정까지 연결하느냐” 중심으로 이동할 가능성이 크다고 보고 있다. 검색과 광고 중심이었던 기존 이커머스 구조가 ‘대화형 구매 경험’ 중심으로 재편될 수 있다는 전망도 나온다.
AWS는 최근 ‘루퍼스(Rufus)’와 ‘알렉사 플러스(Alexa+)’를 결합한 차세대 AI 쇼핑 서비스 ‘알렉사 포 쇼핑’을 공개했으며, AWS ASA를 통해 이를 글로벌 리테일 생태계로 확대한다는 전략이다.
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