소비자의 권한을 위임받아 결제·주문까지 수행하는 ‘AI에이전트’가 이커머스 주도권을 빠르게 장악하고 있다. AI 앱 사용은 2년간 62% 증가했고, 소비자의 41%는 제품 검색, 33%는 리뷰 확인, 31%가 특가 검색에 AI를 활용하는 것으로 나타났다. 그러나 AI 추천을 그대로 신뢰하는 비율은 24%에 불과하며, 83%는 데이터 공유에 우려를 표했다.

AI 에이전트 커머스가 이미 대중화 단계에 돌입했다는 조사결과가 나왔다. 사진=게티이미지

대중화 시작된 AI 쇼핑, 검색부터 구매 이후까지

IBM 비즈니스 가치 연구소(IBM Institute for Business Value, IBV)가 미국소매협회(National Retail Federation, NRF)와 공동 발간한 보고서 ‘에이전트 상거래 경험을 소유하라(Own the agentic commerce experience)’는 AI 쇼핑이 이미 대중화 단계로 진입했다고 진단한다.

IBM이 1만 8000명 이상 글로벌 소비자를 조사한 결과, 쳇지피티(ChatGPT)나 제미나이(Gemini) 같은 AI 앱 사용은 최근 2년 동안 62% 증가했다. 특히 젊은 층만의 현상이 아니라 X세대는 82%, 베이비붐 세대는 92% 증가해 중장년층에서의 확산 속도가 더 가팔랐다.

다만 AI의 확산이 곧 오프라인 쇼핑의 붕괴를 의미하지는 않는다. 응답자의 72%는 여전히 매장에서 쇼핑한다고 답했다. 대신 온라인·오프라인·AI가 동시에 작동하는 통합 쇼핑이 강화되는 흐름이 확인된다. 소비자는 매장에서 제품을 보면서도 AI로 가격과 리뷰를 비교하고, 온라인에서 탐색한 뒤 오프라인에서 구매하거나, 그 반대의 경로를 선택하는 식으로 쇼핑을 재조합하고 있다.

AI 쇼핑은 구매 단계의 초반부터 침투하고 있다. 현재 소비자가 AI를 활용한 활동을 보면 ‘의사결정 부담’을 줄이는 기능이 상위에 집중된다. IBM 조사에서 AI를 사용한 항목은 상품 검색 41%, 리뷰 탐색 33%, 특가·프로모션 탐색 31%로 나타났다. 동시에 상품 개인화·디자인 28%, 주문 추적 26%, 가상 피팅 25% 등은 AI가 단순 추천을 넘어 구매 이후의 경험까지 관여하기 시작했음을 보여준다.

이런 흐름은 소비자가 브랜드 웹사이트로 들어오기 전에 이미 AI가 1차 후보를 선별할 가능성이 증가하고 있음을 보여준다. 브랜드는 검색 최적화(SEO)뿐 아니라, 에이전트가 상품을 읽고 선택할 수 있도록 정보를 제공하는 ‘에이전트 최적화(AO)’ 전략이 필요하다.

소비자의 이중심리, AI 신뢰는 낮지만 활용도는 높아

에이전트 커머스의 가장 큰 리스크는 신뢰다. IBM 조사에서 AI 추천을 그대로 신뢰한다는 소비자는 24%에 불과했다. 소비자 다수는 AI가 제시한 결과를 즉시 수용하기보다, 교차검증 22%, 소셜 콘텐츠 검증 17% 등 추가 확인 행동을 보였다.

다만 소비자가 불신하는 것은 ‘AI’ 자체라기보다, 검증되지 않은 추천과 불투명한 판단 과정이다. 에이전트가 가격·배송·반품·리뷰 신뢰도·지속가능성 인증 같은 요소를 자동으로 비교·검증하는 기능을 제공하면, 소비자는 더 쉽게 권한을 위임할 수 있다. 보고서에서 소비자가 원하는 에이전트 유형이 특가 탐색, 리뷰 분석, 개인 쇼퍼 등 검증과 선택의 부담을 줄이는 역할에 집중된 것도 같은 맥락이다.

에이전트 커머스의 데이터 공유에 대한 소비자 심리는 양가적이다. IBM 조사에서 소비자의 52%는 데이터 공유를 신경쓰지 않는다고 답했지만, 동시에 83%는 우려를 표출했다. 구체적으로 프라이버시·보안 41%, 오용 38%, 동의 없는 판매 우려 31%가 핵심으로 제시됐다. 신뢰가 무너질 때의 비용은 이미 현실이다. 보고서에 따르면 응답자의 23%가 보안 침해 경험을 이유로 브랜드를 바꾼 적이 있다고 답했다.

판매자 준비도는 아직 ‘초기’…구매 에이전트 도입 31%

IBM은 소비자를 AI 사용 여부로 단순 구분하지 않고, 가격·브랜드 지향과 쇼핑 참여 방식에 따라 5개 집단으로 나눴다. 구성 비중은 합리적 소비자 46%, 습관형 쇼핑족 21%, 가치·윤리 중시형 소비자 19%, 고소득 AI 선도층 7%, 가격 최우선 실용주의자 7%로 나타났다. 이들은 구매 과정에서 저마다 다른 우선순위와 요구사항을 보인다.

예를 들어 합리적 소비자들은 가격 혜택을 중시하지만 품질 기준을 포기하지 않는 경향이 강해 프로모션 설계와 신뢰 신호의 균형이 중요하다. 가치·윤리 중시형 소비자들에겐 지속가능성·친환경인증·원산지·공급망 정보가 구매 결정에 영향을 미칠 수 있다. 고소득 AI 선도층은 AI를 적극 활용하지만 보안·프라이버시 이슈에 민감하게 반응할 가능성이 높다. 결국 기업의 ‘AI 대응’은 소비자 집단별로 차별화된 신뢰 신호를 구조화해 에이전트가 이해 가능한 형태로 제공되어야 한다.

소비자의 AI 활용이 빠르게 확산되는 반면, 리테일러·브랜드의 준비도는 기능별로 격차가 크다. IBM 조사에서 고객 서비스 에이전트를 제공하는 조직은 49%였지만, 구매 에이전트는 31%에 그쳤다. 소비자가 원하는 기능으로 꼽힌 특가 탐색, 리뷰 분석 역시 35%, 28%에 그쳐 아직 본격적인 확산 단계로 보기 어렵다. 구매 에이전트 도입의 장애 요인으로는 데이터 통합 54%, AI 전문성 부족 51% 등이 지목됐다.
 
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