글. 김창수 비욘드엑스 인공지능 디자인연구센터 센터장

서론: 새로운 시대의 서막

2022년 11월, ChatGPT의 등장은 전 세계를 놀라게 했다. 인간과 대화하고, 복잡한 문제를 해결하며, 창의적인 작업까지 수행하는 AI의 모습은 많은 이들에게 충격을 주었다. 그러나 이는 시작에 불과했다. 생성형 AI의 진정한 혁명은 이제 막 시작되고 있으며, 그 영향력은 우리의 상상을 훨씬 뛰어넘을 것이다.

특히 유통과 물류 분야에서 이 변화는 더욱 극적으로 나타날 것이다. 지금의 온라인 쇼핑이 우리가 직접 검색하고 고르는 방식이라면, 앞으로의 쇼핑은 완전히 다를 것이다. AI가 우리의 취향, 습관, 상황을 모두 분석해서 최적의 제품을 추천하고, 심지어 구매까지 대신해줄 것이다. 이는 기존 유통·물류 기업들에게 생존의 위협이 될 수 있다. 지금까지 당연하게 여겼던 플랫폼의 역할, 검색 광고, 대규모 상품 보유, 이 모든 것들이 의미를 잃을 수 있다. 하지만 동시에 이는 혁신적인 기업들에게 새로운 기회의 장을 열어줄 것이다.

물류 분야도 마찬가지다. 휴머노이드 로봇의 발전이 가속화되면서, 물류센터의 모습이 완전히 바뀔 것이다. 지금까지의 로봇 개발이 모든 동작을 일일이 프로그래밍해야 하는 복잡한 과정이었다면, 이제는 전혀 다르다. 생성형 AI의 도입으로 로봇들이 스스로 학습하고 적응하는 능력을 갖추게 됐다. 이는 24시간 쉬지 않고 돌아가는 완전 자동화된 물류센터의 실현을 의미한다.

이 글에서는 생성형 AI가 유통과 물류 산업에 몰고 올 거대한 변화의 물결을 자세히 들여다보고, 기업들이 어떻게 대응해야 할지 함께 고민할 것이다. 우리는 지금 산업 혁명에 버금가는 엄청난 변화의 한가운데 있다. 이 변화를 어떻게 받아들이고 대응하느냐에 따라 기업의 운명이, 나아가 우리 사회의 미래가 결정될 것이다.

자, 이제 유통과 물류의 미래로 떠나는 흥미진진한 여행을 시작한다.

제1장: 생성형 AI 시대의 유통 변혁

AI 혁명과 유통 산업의 패러다임 전환

유통 산업은 지난 수십 년간 기술의 발전에 따라 지속적으로 변화해 왔다. 오프라인 매장에서 온라인으로, 다시 모바일로의 전환이 이루어진 후, 이제는 AI가 그 중심에 자리 잡고 있다. 특히 생성형 AI는 쇼핑의 본질을 완전히 재정의할 가능성을 가지고 있다. 기업들은 이미 생성형 AI를 활용하여 놀라운 성과를 이루어내고 있다. 특히 대화형 AI 쇼핑 어시스턴트 분야에서 혁신적인 변화가 일어나고 있다. 이는 마치 매장 점원과 대화하듯 쇼핑할 수 있게 해주고 있는 것이다.

우선 구글의 SGE(Search Generative Experience)부터 보자. SGE에게 "수영장 파티용 블루투스 스피커를 찾고 있어요"라고 하면, SGE가 방수 기능, 배터리 수명, 음량 등을 고려해 맞춤 제품을 추천해 준다. "8km 출퇴근용 자전거 추천"이라는 검색어에 대해서는 자전거의 특성(예: 가벼운 무게, 내구성, 기어 시스템)을 요약해 제공하고 이에 맞는 자전거 모델들을 추천할 수 있다. 구글의 방대한 쇼핑 그래프와 연동돼 350억 개가 넘는 제품 정보를 분석한다고 하니, 상당히 정교한 추천이 가능할 것으로 보인다. 이 쇼핑 그래프는 매시간 20억 개 이상의 리스팅을 최신 가격, 재고 상태, 배송 정보 등으로 업데이트한다고 하니, 거의 실시간으로 정확한 정보를 제공할 수 있을 것 같다.

월마트는 음성 및 텍스트 기반 쇼핑 서비스를 통해 고객들에게 편리한 쇼핑 경험을 제공한다. 예를 들어, 한 고객이 집에서 아이를 돌보던 중 갑자기 아이가 다쳤을 때, "헤이 시리" 또는 "OK 구글"이라고 말한 뒤 "월마트 장바구니에 밴드에이드 추가해줘"라고 요청할 수 있다. 월마트의 AI 시스템은 즉시 이 음성 명령을 처리하고, 고객의 과거 구매 이력을 분석하여 해당 가정에서 선호하는 ‘슈퍼히어로 밴드에이드’를 자동으로 장바구니에 추가한다.

eBay의 'ShopBot' 역시 고객이 eBay의 10억 개가 넘는 상품 목록을 탐색할 수 있도록 돕고, 텍스트, 음성 또는 사진을 공유하여 맞춤형 제안을 받을 수 있게 한다. 예를 들어, 고객이 "여름에 어울리는 드레스"를 찾을 때 ShopBot은 드레스 스타일을 제안하고, 고객의 반응에 따라 더 구체적인 옵션을 제공한다.

제품 리뷰 분석 및 요약 분야에서도 AI가 활용되고 있다. 아마존의 'AI-Generated Review Highlights' 기능은 생성형 AI를 활용하여 고객이 남긴 리뷰에서 핵심 피드백을 추출하고, 그 내용을 간결하게 요약해준다. 예를 들어, 고객이 특정 의류 제품을 구매하려고 할 때, AI는 "사이즈가 정사이즈로 맞는다", "원단이 부드럽다"와 같은 공통된 리뷰를 자동으로 요약해 상단에 띄워준다. 이를 통해 고객은 긴 리뷰를 일일이 읽지 않고도 제품의 장단점을 빠르게 파악할 수 있다.

가상 착용(Virtual Try-On) 기술도 여러 기업에서 도입하고 있다. 구글의 'Virtual Try On' 기술은 고객이 의류를 실제로 입어보지 않고도 가상으로 착용해볼 수 있게 한다. 단순히 옷 이미지를 덧씌우는 수준이 아니라 옷감이 늘어나고 구겨지는 모습까지 구현한다. 구글이 개발한 생성 AI '디퓨전 트랜스포머'는 모델과 의상 이미지를 동시에 분석해 옷감이 늘어나거나 구겨지는 모습까지 구현한다.

매장 운영에서도 AI가 적극 활용되고 있다. 월마트의 'Ask Sam'은 AI 음성 비서로, 직원들이 매장 내에서 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 한 직원이"치토스의 위치가 어디지?"라고 Ask Sam에게 물으면, 시스템은 즉시 음성 명령을 처리하고 매장의 레이아웃 데이터를 분석하여 "치토스는 12번 통로 3번 선반에 있습니다"라고 정확한 위치를 알려준다. 더 나아가 "현재 재고는 20개이며, 오늘 오후에 50개가 추가로 입고될 예정입니다"와 같은 재고 정보도 제공한다.

월마트는 매장 내 AR 기술도 도입했다. 고객이 스마트폰으로 매장 선반을 스캔하면 개인화된 제품 정보를 제공한다. 예를 들어, 글루텐 프리 식단을 선호하는 고객이 매장의 시리얼 통로를 방문했다고 가정해 보자. 고객이 스마트폰으로 선반을 스캔하면, AR 기술이 작동하여 글루텐 프리 제품들을 하이라이트로 표시해주고, 각 제품의 영양 정보, 고객 리뷰, 할인 정보 등이 실시간으로 화면에 오버레이된다.

마케팅 분야에서도 AI는 중요한 변화를 이끌고 있다. 코카콜라는 DALL·E 2를 활용하여 소비자가 자신만의 코카콜라 이미지를 생성하고 이를 소셜 미디어에서 공유할 수 있는 캠페인을 운영하였다. 현대백화점은 AI 카피라이터 '루이스'를 도입하여 마케팅 문구 제작을 자동화하고 있다. 루이스는 하루에 330건 이상의 마케팅 제목과 본문을 생성해나고 있는데, 이는 홍보 문구 선정에 걸리는 시간을 크게 단축시키고 있다고 한다.

롯데홈쇼핑은 가상 인간 쇼호스트 '루시'를 활용한 패션 프로그램을 운영하고 있다. 이 프로그램에서는 AI 기술로 구현된 아바타 쇼호스트가 고객이 요청한 아이템을 착용한 모습을 실시간 3D 이미지로 보여준다. 예를 들어, 고객이 특정 사이즈나 색상의 옷을 선택하면, '루시'는 해당 옷을 착용한 모습을 다양한 각도에서 보여주어 고객이 실제로 착용한 듯한 경험을 제공한다. '루시톡 라이브'는 첫 방송부터 실시간 채팅 수가 전주 동시간대 대비 5배 이상 증가하고, 주문금액이 80%, 주문건수가 40% 증가하는 등의 성공적인 결과를 나타냈다.

비즈니스 운영의 효율성 측면에서도 AI는 중요한 역할을 하고 있다. Shopify의 'Shopify Magic'은 제품 설명 작성, 마케팅 이메일 생성, 블로그 포스트 작성 등을 자동화하여 판매자들이 반복적인 작업에 소요하는 시간을 절약하고, 업무 효율성을 크게 높이고 있다.

월마트는 AI 기반 챗봇을 도입하여 공급업체와의 비용 및 구매 조건을 협상하는 프로세스를 혁신하였다. 예를 들어, AI 시스템이 특정 브랜드의 치약 재고가 향후 2주 내에 부족해질 것으로 예측했다고 가정해 보자. 시스템은 자동으로 해당 공급업체와의 협상을 시작한다. 이 과정에서 AI는 과거 거래 기록, 현재의 시장 가격, 경쟁사의 동향 등을 고려하여 최적의 주문량과 가격을 제안한다. "현재 시장 가격보다 3% 낮은 가격에 10,000개를 주문하고, 빠른 배송을 조건으로 제시"하는 식의 구체적인 협상 전략을 수립한다. 이 시스템의 도입 결과, 월마트는 89개 공급업체와의 거래에서 64%의 성사율과 평균 1.5%의 비용 절감 효과를 달성했다고 한다.

생성형 AI는 제품 디자인의 혁신에도 크게 기여하고 있다. 아우디의 'FelGAN'은 차량 바퀴의 이미지를 신속하게 디자인하고, 기존 디자인을 결합해 새로운 디자인을 창출한다. 디자이너는 AI의 제안을 통해 다양한 선택지를 탐색하며, 새로운 관점에서 창의적인 디자인을 발굴할 수 있다.

언더아머는 생성형 AI 디자인과3D프린팅 기술을 활용하여 ‘UA 아키텍트’라는 신개념 트레이닝화를 개발했다. 이 신발은 근력 운동에 최적화된 충격 흡수 능력을 갖춘 중창부가 있는데, AI가 운동 유형에 따라 중창의 구조를 다르게 설계하여 사용자에게 맞춤형 신발을 제공한다.

이러한 혁신적인 사례들에도 불구하고, 현재의 AI 활용은 여전히 기존 비즈니스 모델의 틀 안에 머물러 있다. 개인화된 제품 추천, 가상 피팅, 자동화된 고객 서비스 등은 분명 놀라운 성과지만, 이는 근본적으로 현재의 쇼핑 경험을 보완하는 수준에 머물러 있다. 이는 생성형 AI의 잠재력을 과소평가한것이다. 생성형 AI는 소비자의 니즈를 선제적으로 파악하고, 최적의 상품을 찾아 구매를 대행하며, 소비자조차 인식하지 못한 잠재적 욕구까지 충족시킬 수 있는 엄청난 파워를 가지고 있다. 이제 생성형 AI의 잠재력을 살펴보자.

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AX 핵심: PSA(Personal Shopping Agent)의 등장

최근의 연구와 개발들은 생성형 AI를 한 단계 더 진화시키고 있다. 기존의 AI가 사용자의 질문에 대답하는 수동적인 역할에 머물렀다면, 이제 AI는 사용자의 목표를 이해하고 그에 맞춰 독립적으로 행동하는 방향으로 진화하고 있다.오픈AI의 CEO 샘 올트먼은 "AI 에이전트는 AI 기술 발전의 다음 단계이며, 사람들의 삶을 근본적으로 변화시킬 것"이라고 말한다. 자율적으로 사고하고 행동하는 AI 에이전트 시대로 넘어가고 있는 것이다.

AI 에이전트는 기존의 생성형 AI와는 질적으로 다른 능력을 갖추고 있다. 가장 큰 차이점은 자율성이다. 이는 마치 개인 비서가 우리의 일상적인 업무를 완벽하게 대신해주는 것과 같다.

AI 에이전트의 핵심 기능은 다음과 같다:

1. 장기 기억(Long-term memory): AI 에이전트는 사용자의 구매 이력, 선호도, 생활 패턴을 장기적으로 학습하고 저장한다. 예를 들어, 사용자가 매년 봄에 새 운동화를 구매하는 패턴을 보인다면, PSA는 이를 기억하고 다음 해 봄이 되기 전에 새 운동화 구매를 제안한다. 또한 사용자가 특정 브랜드나 스타일을 선호한다는 것을 학습하여, 그에 맞는 제품을 우선적으로 추천한다.
2. 자율적 작업 계획과 실행(Task Planning and Execution): AI 에이전트는 사용자의 요청을 자동으로 세분화하고 실행 계획을 수립한다. 예를 들어, 사용자가 "여름 휴가 준비물을 구매해줘"라고 요청하면, AI 에이전트는 여행지의 기후, 사용자의 취향, 필요한 물품 목록 등을 종합적으로 고려하여 구매 계획을 세운다. 그리고 각 항목별로 최적의 제품을 찾아 비교하고, 가격과 배송 일정을 고려하여 주문을 진행한다..
3. 자율적 의사결정과 실행(Autonomous Decision Making and Action Execution): AI 에이전트는 사용자를 대신해 실제 구매 결정을 내리고 실행한다. 예를 들어, 사용자의 냉장고에 우유가 떨어졌다는 것을 감지하면, AI 에이전트는 자동으로 사용자가 선호하는 브랜드와 용량의 우유를 주문한다. 또한 사용자의 평소 소비 패턴을 분석하여, 재고가 떨어지기 전에 미리 주문을 진행하기도 한다..

이러한 AI 에이전트 기술이 쇼핑 분야에 적용되면 PSA(Personal Shopping Agent)가 탄생하게 된다. PSA는 1장에서 살펴본 기술들을 더욱 발전시켜, 사용자의 쇼핑 경험을 완전히 새로운 차원으로 끌어올린다.

예를 들어, 월마트의 'SGE'가 복잡한 쇼핑 요구사항을 이해하고 맞춤형 제품을 추천하는 수준이었다면, PSA는 한 걸음 더 나아가 사용자의 생활 패턴, 취향, 예산 등을 종합적으로 고려하여 선제적으로 쇼핑을 제안하고 실행할 수 있다. 아마존의 'Rufus'가 제품에 대한 상세한 정보와 비교 분석을 제공했다면, PSA는 이를 바탕으로 실제 구매 결정을 내리고 주문까지 자동으로 처리할 수 있다.

더 나아가, PSA는 1장에서 소개된 다양한 기술들을 통합하여 더욱 강력한 쇼핑 경험을 제공할 수있다. 가상 피팅 기술, AI 기반 고객 서비스, 실시간 가격 비교 등의 기능들이 하나의 에이전트에 통합되어, 사용자는 전체 쇼핑 과정을 마치 개인 쇼핑 비서와 함께하는 것처럼 경험할 수 있게 된다.

그렇다면 PSA가 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 이것이 우리의 쇼핑 경험을 어떻게 변화시킬 수 있는지 구체적인 시나리오를 통해 살펴보자. 25세 대학생 유라의 쇼핑 경험을 예로 들어, PSA가 어떻게 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는지, 그리고 이것이 기존의 쇼핑 방식과 어떻게 다른지 자세히 알아보자.

AX 시대의 쇼핑 시나리오

유라는 주말 데이트를 위해 새 원피스가 필요하다고 생각하고, 그녀는 자신의 PSA(Personal Shopping Agent)에게 말을 건다.

유라: "PSA야, 이번 주말 데이트에 입을 원피스를 추천해줘."

PSA: "네, 유라님. 주말 데이트를 위한 원피스를 추천해드리겠습니다. 약속 장소와 시간, 그리고 예산 범위를 알려주시면 도움이 될 것 같습니다."

유라: "토요일 저녁 7시, 강남의 이탈리안 레스토랑이야. 예산은 20만원 정도로 생각하고 있어."

PSA: "알겠습니다. 유라님의 선호도, 체형, 최근 구매 이력, 그리고 약속 장소의 분위기를 고려해 최적의 원피스를 찾아보겠습니다."

PSA는 즉시 작업을 시작한다. 유라의 SNS 활동, 사진, 일정 등을 종합적으로 분석하여 그녀의 스타일 취향, 데이트 상황, 약속 장소 등을 파악한다. 유라의 체형 데이터와 최근의 피트니스 앱 기록을 확인하여 현재 체형에 가장 잘 맞는 사이즈를 선별한다.

PSA는 유라의 인스타그램에 올라온 최근 사진들의 색상 팔레트를 분석하여 그녀가 선호하는 색상을 파악하고, 약속 장소인 레스토랑의 분위기와 드레스 코드를 확인하여 적절한 스타일의 원피스를 선정한다. 날씨 예보도 확인하여 당일 야외 활동에 적합한 소재의 원피스를 우선적으로 고려한다. 이러한 복합적인 요소들을 모두 고려하여 PSA는 다양한 쇼핑몰을 검색하여 3개의 최적의 원피스를 선별한다. 그리고 유라의 실제 사진에 이 원피스들을 합성하여 가상 피팅 이미지를 만들어낸다.

PSA: "유라님, 분석 결과 세 가지 옵션을 추천드립니다. 첫 번째는 네이비 컬러의 미디 길이 랩 드레스입니다. 최근에 자주 착용하신 색상과 어울리며, 레스토랑의 분위기와도 잘 맞습니다. 두 번째는 파스텔 톤의 플로럴 프린트 원피스로, 유라님이 좋아하시는 브랜드의 새 컬렉션입니다. 세 번째는 클래식한 리틀 블랙 드레스인데, 다양한 액세서리와 매치하기 좋아 활용도가 높습니다."

유라: "음... 두 번째 옵션이 괜찮아 보이네. 좀 더 자세히 설명해줄래?"

PSA: "네, 이 원피스는 부드러운 실크 소재로 제작되었으며, 허리 라인의 플리츠 디테일이 체형을 아름답게 살려줍니다. 또한 유라님의 최근 구매하신 베이지 컬러 샌들과 잘 어울릴 것 같습니다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 15% 할인 중이어서 17만 8천원에 구매 가능합니다. 배송은 익일 배송으로 가능하여 금요일까지 받아보실 수 있습니다."

각 원피스에 대해 PSA는 상세한 정보를 제공한다. 소재의 특성, 관리 방법, 다른 소비자들의 리뷰, 해당 브랜드의 윤리 경영 점수 등을 함께 제시한다. 또한 유라의 기존 옷장에 있는 아이템들과의 조합 가능성도 분석하여 제안한다.

유라: "좋아 보이네! 그럼 그걸로 주문해줘."

PSA: "네, 주문을 진행하겠습니다. 결제는 유라님이 선호하시는 신용카드로 진행할까요? 현재 이 카드로 결제 시 5% 추가 할인이 적용됩니다."

유라: "응, 그렇게 해줘."

PSA: "주문이 완료되었습니다. 배송 현황을 실시간으로 추적하여 알려드리겠습니다. 또한 원피스에 어울리는 액세서리와 메이크업 팁을 제안해드릴까요?"

유라: "그래, 부탁해."

PSA: "네, 준비해두겠습니다. 그리고 데이트 당일 날씨를 확인해보니 저녁에 선선해질 것 같습니다. 가벼운 재킷을 함께 준비하시는 것이 좋을 것 같아요. 유라님의 옷장에 있는 베이지 컬러 크롭 재킷이 잘 어울릴 것 같습니다."

주문이 완료된 후에도 PSA의 역할은 계속된다. 배송 추적을 자동으로 진행하며, 제품 도착 예정 시간을 유라에게 알려준다. 또한 원피스 착용 전 주의사항(예: 특정 소재의 다림질 방법)을 안내하고, 데이트 당일의 헤어스타일과 메이크업 팁도 함께 제공한다.

유라: "고마워, PSA. 정말 큰 도움이 됐어."

PSA: "천만에요, 유라님. 즐거운 데이트 되세요. 다른 필요한 것이 있으면 언제든 말씀해 주세요."

이 시나리오는 AI 에이전트인PSA가 어떻게 사용자의 개인적인 선호도, 상황, 그리고 다양한 외부 요인들을 종합적으로 고려하여 최적의 쇼핑 경험을 제공하는지 보여준다. PSA는 단순히 제품을 추천하는 것을 넘어, 전체 쇼핑 프로세스를 관리하고 사용자의 전반적인 경험을 향상시키는 역할을 한다.

AX 시대의Platform Commerce의 재편

유라의 쇼핑 시나리오로 우리는 AX 시대에 플랫폼 커머스가 어떻게 붕괴될 수 있는지 예측할 수 있다. 전통적인 이커머스 플랫폼들이 직면하게 될 주요 도전 과제들을 살펴보자.

이러한 변화가 유통 산업에 미칠 영향을 구체적으로 살펴본다:

1.  플랫폼의 중개자 역할 상실: 현재 네이버, 쿠팡, 아마존과 같은 대형 이커머스 플랫폼들은 소비자와 판매자를 연결하는 중요한 중개자 역할을 한다. 이들은 방대한 상품 데이터, 사용자 리뷰, 가격 비교 기능 등을 제공하며 소비자들의 구매 결정을 돕는다. 그러나 PSA의 등장으로 이러한 역할이 PSA로 이동하게 될 것이다.

유라의 사례에서 보았듯이, PSA는 쇼핑의 새로운 게이트웨이가 된다. PSA가 어느 플랫폼에서 검색할지 결정하고, 소비자의 구매 이력과 결제 정보를 관리하며, 개인화된 추천을 제공한다. 소비자들은 더 이상 개별 쇼핑몰을 방문할 필요가 없어진다. PSA가 모든 플랫폼을 동시에 검색하여 최적의 옵션을 제시할 것이기 때문이다. 이러한 변화들은 플랫폼들의 기존 비즈니스 모델에 큰 도전을 제기한다. 플랫폼들은 여러 측면에서 중대한 영향을 받게 되는데, 먼저 고객 접점의 감소가 큰 문제가 된다. PSA가 주요 쇼핑 진입점이 되면서 소비자들이 직접 플랫폼을 방문하는 빈도가 줄어들어, 플랫폼이 고객과 직접 상호작용할 기회가 크게 제한된다. 이는 곧 데이터 수집 능력의 약화로 이어진다. 고객 접점이 줄어들면서 플랫폼은 소비자의 검색 패턴, 브라우징 행동, 구매 결정 과정 등에 대한 상세한 데이터를 수집하기 어려워지며, 이는 플랫폼의 개인화 서비스와 추천 시스템의 정확도를 떨어뜨릴 수 있다.

이러한 변화들은 궁극적으로 플랫폼의 경쟁력과 수익 구조에 중대한 변화를 가져올 수 있다. 플랫폼들은 고객 관계 유지, 데이터 확보, 새로운 수익 모델 창출 등 다양한 측면에서 혁신적인 전략을 모색해야 하는 상황에 직면하게 될 것이다.

2. 검색 및 광고 모델의 붕괴: 현재 대부분의 이커머스 플랫폼들은 검색 광고와 디스플레이 광고에서 상당한 수익을 올리고 있다. 판매자들은 자사 제품을 상위에 노출시키기 위해 많은 광고비를 지출한다. 그러나 PSA 시대에는 이러한 광고 모델이 효과를 잃을 수 있다.

PSA는 사용자의 실제 니즈와 선호도를 바탕으로 제품을 추천하기 때문에, 광고주의 지불 금액과 관계없이 가장 적합한 제품을 제시한다. 이는 검색 결과 상위 노출을 위해 광고비를 지불하는 현재의 모델을 무력화시킨다.

이는 플랫폼들의 주요 수익원이 사라짐을 의미한다. 예를 들어, 아마존의 경우 2022년 광고 수익이 약 310억 달러에 달했다. 구글의 경우 2022년 총 매출의 약 80%가 광고 수익이었다. 이러한 수익이 대폭 감소하면 플랫폼의 비즈니스 모델 자체가 위협받게 된다.

더 나아가, 이는 전체 디지털 광고 시장의 붕괴로 이어질 수 있다. eMarketer에 따르면 2023년 전 세계 디지털 광고 시장 규모는 약 6,000억 달러에 달할 것으로 예상된다. PSA의 등장으로 이 거대한 시장이 근본적인 변화에 직면할 수 있다.

3. 웹사이트와 앱의 존재 가치 상실: 현재 이커머스 기업들은 사용자 경험(UX) 개선에 많은 투자를 하고 있다. 직관적인 네비게이션, 빠른 로딩 속도, 세련된 디자인 등이 중요한 경쟁력으로 여겨진다. 그러나 PSA 시대에는 이러한 요소들의 중요성이 크게 줄어들 수 있다.

유라의 사례처럼, 사용자들은PSA와의 대화만으로 원하는 제품을 찾고 구매할 수 있게 된다. 더 이상 여러 웹사이트를 돌아다니며 제품을 비교할 필요가 없어지는 것이다. 이는 기업들이 웹사이트와 앱 개발에 투자한 막대한 비용이 무의미해질 수 있음을 의미한다.

예를 들어, 아마존은 매년 수십억 달러를 기술 개발에 투자하고 있으며, 이 중 상당 부분이 웹사이트와 앱 개선에 사용된다. 2022년 아마존의 기술 및 콘텐츠 관련 지출은 약 730억 달러에 달했다. PSA 시대에는 이러한 투자의 가치가 크게 줄어들 수 있다.

4. 대규모 상품 보유의 의미 퇴색: 아마존, 알리바바, 쿠팡 등 대형 이커머스 기업들은 방대한 상품 구색을 자랑한다. 이는 '원스톱 쇼핑'이 가능한 장점으로 여겨져 왔다. 그러나 PSA의 등장으로 이러한 장점이 약화될 수 있다.

PSA는 여러 플랫폼을 동시에 검색하여 최적의 제품을 찾아낼 수 있기 때문에, 단일 플랫폼이 모든 상품을 보유할 필요성이 줄어든다. 이는 대규모 물류 센터 운영, 재고 관리 등에 들이는 막대한 비용이 더 이상 경쟁 우위로 작용하지 않을 수 있음을 의미한다.

예를 들어, 아마존은 전 세계에175개 이상의 대규모 물류 센터를 운영하고 있으며, 이를 위해 매년 수십억 달러를 투자한다. 2022년 아마존의 물류 관련 지출은 약 840억 달러에 달했다. PSA 시대에는 이러한 투자가 과잉 설비로 전락할 위험이 있다.

5. 빠른 배송 경쟁의 종식: 현재 이커머스 시장에서는 당일 배송, 새벽 배송 등 초고속 배송이 중요한 경쟁력으로 작용하고 있다. 그러나 PSA의 등장으로 이러한 경쟁의 의미가 퇴색될 수 있다.

PSA는 사용자의 니즈를 미리 예측하고 선제적으로 주문을 처리할 수 있기 때문에, 극단적인 초고속 배송의 필요성이 줄어들 수 있다. 예를 들어, PSA가 사용자의 생활 패턴을 분석하여 생필품이 떨어질 시기를 정확히 예측하고 미리 주문을 넣는다면, 급하게 당일 배송을 요청할 일이 줄어든다.

이는 쿠팡, 마켓컬리 등이 초고속 배송 시스템 구축에 투자한 막대한 비용이 무의미해질 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 쿠팡은 로켓배송을 위해 전국에 다수의 물류 센터를 건설하고 수만 명의 배송 인력을 고용하고 있다. 2022년 쿠팡의 물류 관련 지출은 약 5조원에 달했다. PSA 시대에는 이러한 투자가 과도한 것으로 여겨질 수 있다.

PSA의 등장은 유통 산업에 쓰나미와 같은 파괴적 혁명을 예고한다. 이는 단순한 기술 혁신이나 점진적 변화가 아니다. 우리가 알고 있는 쇼핑의 개념 자체를 완전히 뒤엎는 근본적인 변혁이다.

상상해 보자. 더 이상 소비자들이 네이버, 쿠팡, 아마존과 같은 거대 플랫폼에 직접 접속하지 않는 세상을. 검색창에 키워드를 입력하거나 카테고리를 탐색할 필요가 없어진 쇼핑 환경을. 광고나 할인 행사에 현혹되지 않고, 오직 자신에게 가장 적합한 제품만을 추천받는 미래를.

이것이 바로 PSA가 가져올 변화의 본질이다. 소비자들은 더 이상 쇼핑을 '하지' 않고, 쇼핑이 그들에게 '일어나게' 된다. PSA는 사용자의 일상을 지속적으로 분석하고, 그들의 니즈를 선제적으로 파악하여, 적시에 적절한 제품을 제안하고 구매를 대행한다.

이러한 변화는 현재 유통 산업의 근간을 흔든다. 지금까지 쌓아온 모든 경쟁력이 한순간에 무의미해질 수 있다. 수년간 공들여 구축한 브랜드 파워, 방대한 상품 데이터베이스, 정교한 추천 알고리즘, 초고속 배송 시스템 등 기존 유통 기업들이 자랑하던 모든 강점들이 PSA 앞에서는 무용지물이 될 수 있다.

더 나아가, 이는 산업 생태계 전체의 대대적인 재편을 의미한다. 현재의 유통 구조에서 중요한 역할을 하던 많은 주체들 - 대형 쇼핑몰, 중소 온라인 스토어, 물류 회사, 광고 대행사 등 - 이 존재의 의미를 상실할 수 있다.

이는 마치 스마트폰의 등장이 휴대전화 산업을 완전히 재편했던 것과 유사하다. 당시 노키아, 모토로라와 같은 거인들이 몰락하고, 애플, 삼성과 같은 새로운 강자가 부상했다. PSA의 등장은 이보다 더 큰 규모의, 더 근본적인 변화를 유통 산업에 가져올 것이다.

A-Commerce 시대의 기업들의 과제

A-Commerce 시대의 주도권은 초개인화 데이터와 컨텍스트를 가장 잘 확보할 수 있는 기업들이 잡게 될 것이다. 이런 관점에서 몇 가지 유형의 기업들이 유리한 위치에 있다.

디바이스 제조업체인 애플과 삼성은 스마트폰, 웨어러블 기기 등을 통해 사용자의 일상 생활 데이터를 광범위하게 수집할 수 있다. 이들은 사용자의 건강 데이터, 위치 정보, 앱 사용 패턴 등 다양한 데이터를 확보하고 있어, 사용자의 생활 전반을 이해하는 데 유리하다. SNS 기업들도 주목해야 한다. 메타(구 페이스북)와 같은 소셜 미디어 기업들은 사용자의 관심사, 인간관계, 라이프스타일 등에 대한 풍부한 데이터를 보유하고 있어, 사용자의 취향과 선호도를 정확히 파악할 수 있다. 검색 엔진 기업인 구글은 사용자의 검색 기록, 방문 웹사이트, 사용 앱 등의 정보를 통해 사용자의 의도와 관심사를 정확하게 파악할 수 있는 강점이 있다.

반면, 기존의 유통 기업들은 상대적으로 불리한 위치에 있다. 아마존, 월마트와 같은 대형 유통업체들은 방대한 쇼핑 데이터를 보유하고 있지만, 이는 개인화된 데이터가 아니라는 한계가 있다. 단순히 구매 이력만으로는 진정한 의미의 PSA를 제공하기 어렵다.

그러나 아마존의 Alexa는 이러한 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여준다. Alexa는 단순한 음성 비서를 넘어, 사용자의 일상 생활에 깊이 관여하면서 개인화된 데이터를 수집할 수 있는 강력한 도구가 되었다. 사용자의 음악 취향, 쇼핑 목록, 일정 관리, 스마트 홈 제어 등 다양한 영역에서 데이터를 수집하고 분석함으로써, 아마존은 사용자의 생활 패턴과 선호도를 종합적으로 이해할 수 있게 되었다.

Alexa와 같은 도구를 개발하기 어려운 다른 유통 플랫폼들에게는 AI와 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있는 구조를 만드는 것이 시급한 과제다. 이들은 AI 에이전트가 쉽게 이해하고 처리할 수 있는 형태의 데이터 구조와 커뮤니케이션 프로토콜을 개발해야 한다. 예를 들어, 상품 정보, 재고 상태, 가격 정책 등을 AI가 쉽게 해석하고 활용할 수 있는 형태로 구조화하는 것이 필요하다.

마케팅 업계도 큰 변화를 맞이하게 된다. 소비자가 직접 광고를 접할 기회가 줄어들면서, 마케팅의 대상이 사람에서 AI 에이전트로 변화한다. 이는 마케팅의 본질적인 변화를 의미하며, 감성적 호소나 브랜드 이미지보다는 제품의 객관적인 특성, 가격 경쟁력, 고객 맞춤도 등이 더욱 중요해진다. 즉, 인간 소비자가 아닌 AI 에이전트를 설득하기 위한 데이터 중심의 마케팅 전략이 필요해질 것이다. 이러한 변화는 UI 디자이너의 역할에도 큰 영향을 미칠 것이다. 전통적으로 UI 디자이너들은 사용자의 시각적 경험을 최적화하는 데 주력해 왔다. 화려한 배너, 눈길을 끄는 레이아웃, 감성적인 이미지 등을 통해 사용자의 관심을 끌고 구매를 유도하는 것이 주요 업무였다. 그러나A-Commerce 시대에는 이러한 시각적 요소의 중요성이 크게 줄어들 것이다. 대신, UI 디자이너의 역할은 AI가 쉽게 이해하고 처리할 수 있는 정보 구조를 설계하는 방향으로 변화할 것이다. 예를 들어, 제품의 특성, 사용 방법, 고객 리뷰 등을 AI가 효율적으로 분석할 수 있는 형태로 구조화하는 것이 중요해질 것이다. 또한, AI와 사용자 간의 상호작용을 원활하게 하는 인터페이스 설계에 집중하게 될 것이다. 이는 UI/UX 디자인의 새로운 패러다임을 요구한다. 예를 들어, 음성 인터페이스나AR/VR 기술을 활용한 가상 쇼핑 경험 디자인이 더욱 중요해질 것이다.

중소상인들에게 A-Commerce는 위기이자 기회가 될 수 있다. 기존 대형 플랫폼에 대한 의존도가 줄어들면서, 자신만의 독특한 가치를 가진 중소상인들이 더 넓은 시장에 접근할 수 있는 기회가 생긴다. AI 에이전트들이 전 세계의 모든 상품을 검색하고 비교할 수 있게 되면, 작은 규모의 특색 있는 상점들도 글로벌 고객에게 노출될 수 있기 때문이다. 그러나 중소상인들이 이러한 기회를 활용하기 위해서는 자신들의 제품과 서비스에 대한 데이터를 AI가 이해하기 쉬운 형태로 구조화하는 노력이 필요하다. 또한, 자신들만의 독특한 가치와 스토리를 효과적으로 전달할 수 있는 방법을 개발해야 한다. 이는 단순한 제품 설명을 넘어, 제품의 생산 과정, 원재료의 출처, 환경적 영향 등 다양한 측면에서의 정보를 포함할 수 있다.

결론적으로, A-Commerce 시대는 기존 유통 산업의 질서를 근본적으로 재편한다. 이 새로운 패러다임에서 성공하기 위해서는 고객의 컨텍스트를 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 한 정교한 AI 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 동시에 AI 에이전트와의 효과적인 커뮤니케이션을 위한 새로운 데이터 구조와 프로토콜을 개발하는 것이 모든 참여자들의 핵심 과제가 된다.

이러한 변화에 성공적으로 대응하는 기업들은 새로운 시대의 승자가 될 것이며, 그렇지 못한 기업들은 도태될 위험이 크다. 따라서 모든 유통 관련 기업들은AI 기술에 대한 투자와 함께, 데이터 수집 및 분석 능력 강화, AI 친화적 비즈니스 모델 개발 등을 서둘러야 할 것이다.