a16z 최신 인사이트: 전통 상거래는 이미 죽었는가? AI 네이티브 플랫폼이 '쇼핑'의 의미를 재정의하고 있다
구글이 왜 시가총액 2조 달러의 거인이 되었는지, 위키백과는 비영리 단체로 남아 있는지를 생각해본 적 있나요? 답은 간단합니다. 바로 상업적 검색의 마법 때문입니다. "세슘 원자에 프로톤이 몇 개 있는가"를 검색할 때 구글은 일벌도 벌지 못합니다. 하지만 "최고의 테니스 라켓은 무엇인가"를 검색하면 인쇄기계처럼 돈을 찍어냅니다. 이와 같은 불균형성이 전체 검색 경제의 본질을 정의하고 있습니다. 그런데 이제 AI의 등장으로 이 균형이 완전히 무너지고 있습니다.
최근 a16z 파트너인 저스틴 무어(Justine Moore)와 알렉스 램펠(Alex Rampell)의 심층 분석 글을 읽었는데, AI가 전자상거래 분야를 어떻게 재편하는지에 대한 통찰력이 매우 인상적이었습니다. 그들은 구글이 직면할 수 있는 위협만을 분석한 것이 아니라, 더 중요한 것은 AI 시대의 전자상거래에 대한 새로운 비전을 제시하고 있다는 점입니다. 이 비전 속에서 기존의 검색-비교-구매 모델은 AI 에이전트가 주도하는 지능화된 구매 경험으로 대체되고 있습니다. 저는 그들의 견해를 오랫동안 곱씹으며 업계에 대한 제 관찰을 결합하여 좀 더 깊은 사고를 공유하고자 합니다.
구글의 진정한 위기: 검색량이 아니라 가치 이동
저스틴은 글에서 저를 깊이 인상 지게 한 관점을 언급했습니다. 구글이 검색량의 95%를 잃더라도 상업적 가치가 있는 쿼리를 유지할 수 있다면 수익은 여전히 증가할 수 있다는 것입니다. 이 주장은 직관에 반하지만, 실제로는 검색 경제의 핵심 비밀을 드러냅니다. 저는 깊이 고민한 결과 이것이 더 깊은 문제를 숨기고 있다는 것을 깨달았습니다. 바로 AI가 가치 창출 위치를 바꾸고 있다는 점입니다.
기존 모델에서 구글은 정보 중개자의 역할을 수행합니다. 사용자가 구매 의도를 갖고 있고, 구글은 검색 결과와 광고를 제공하며, 판매자는 트래픽을 얻고, 구글은 광고 수수료를 받는 구조입니다. 비교적 단순한 삼자 게임입니다. 그러나 AI 에이전트의 등장은 이 균형을 무너뜨렸습니다. ChatGPT나 Perplexity가 "최고의 테니스 라켓은 무엇인가"라는 질문에 직접 답변하고 구체적인 추천까지 한다면, 사용자가 굳이 구글의 광고 링크를 클릭할 이유가 있을까요?
더 중요한 것은 AI가 단지 질문에 답하는 것을 넘어서 '검색' 자체를 재정의하고 있다는 점입니다. 우리는 예전에 이렇게 행동했습니다. 질문 → 링크 목록 획득 → 클릭해서 보기 → 정보 비교 → 결정. 그러나 AI 에이전트의 흐름은 이렇습니다. 요구사항 설명 → 추천받기 → 바로 구매. 중간의 비교 및 조사 단계는 크게 축소되거나 아예 사라집니다. 이는 전통적인 검색 엔진이 단순히 조회 수를 잃는 것뿐만 아니라 의사결정 체인 내 핵심 위치마저 잃고 있음을 의미합니다.
2025년 5월 애플 수석 부사장 에디 큐(Eddy Cue)가 DOJ 반독점 재판에서 한 증언을 보면 이러한 흐름을 짐작할 수 있습니다. 그는 사파리(Safari)의 검색량이 20여 년 만에 처음으로 감소했다고 말했는데, 이 소식으로 인해 Alphabet 주가는 하루 만에 거의 8% 하락했고 시가총액이 1500억 달러 이상 증발했습니다. 구글의 2분기 실적은 검색 수입이 여전히 성장 중이라고 보여주고 있어 현재 유실되는 것은 주로 낮은 가치의 쿼리라는 것을 나타내지만, 이런 추세의 방향성은 명확합니다.
제 생각에 구글이 직면한 것은 단순한 경쟁 위협이 아니라 사업 모델의 구조적 도전입니다. AI가 의도 인식부터 구매 결정까지 전 과정을 직접 수행할 수 있게 된다면, 기존의 '트래픽 → 광고 → 전환' 모델은 비효율적이거나 심지어 구식이 될 수 있습니다. 구글에게 필요한 것은 더 나은 검색 알고리즘이 아니라, AI 기반 소비 행동에 적응할 수 있는 완전히 새로운 사업 모델입니다.
다섯 가지 구매 행위의 AI화: 충동에서 심층적 결정까지
저스틴은 글에서 구매 행동을 다섯 가지 범주로 나누며, 충동 구매에서 인생의 중대한 구매까지 각각이 AI 시대에不同程度의 변화를 겪을 것이라고 설명했습니다. 저는 이 분류 체계가 매우 정확하다고 생각하지만, 각 구매 행동 이면의 심리 메커니즘과 AI가 이를 어떻게 재구성할지에 대해 더 깊이 분석하고자 합니다.
충동 구매(Impulse buy)는 충동이란 것이 이성적인 조사 과정 없이 이루어진다는 점에서 AI의 영향이 가장 작을 것처럼 보입니다. 그러나 저는 이 판단이 너무 피상적일 수 있다고 생각합니다. AI의 진정한 힘은 충동을 예측하고 유도하는 데 있습니다. TikTok에서 웃긴 티셔츠를 볼 때, AI는 이미 당신의 탐색 기록, 구매 이력, 소셜미디어 활동은 물론 감정 상태까지 분석한 후, 가장 정확한 순간에 현재 심리적 요구에 딱 맞는 제품을 푸시한다고 상상해보세요. 이건 단순한 알고리즘 추천이 아니라 인간의 충동 심리에 대한 깊은 이해와 조작입니다. 저는 이러한 개인화된 충동 유도가 충동 구매를 더욱 빈번하고 정밀하게 만들 수 있다고 봅니다.
일상 필수품(Routine essentials)의 AI화는 가장 이해하기 쉽고 실현도 용이합니다. 그러나 제가 주목한 흥미로운 현상은 AI가 우리의 일상 구매 결정을 대행하기 시작할 때, 우리의 소비 습관이 미묘하게 변할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 AI는 가격 변동, 재고 상황, 심지어 날씨 예보까지 고려해 구매 시기와 수량을 조절할 수 있습니다. 똑똑한 AI 에이전트는 세제가 다 떨어지기 일주일 전, 특정 브랜드가 할인 중이라는 사실을 발견하고 미리 구매해두고 시도해볼 것을 제안할 수도 있습니다. 이러한 '지능형 차익거래(smart arbitrage)' 행동은 소비자가 모르는 사이에 더 나은 가성비를 누릴 수 있게 하고, 동시에 브랜드가 가격 책정 및 프로모션 전략을 다시 고민하도록 강요할 것입니다.
라이프스타일 구매(Lifestyle purchases)는 AI가 가장 큰 영향을 미칠 분야라고 생각합니다. 이 구매의 특징은 어느 정도 가격 장벽이 있으며, 개인 취향이 관련되고, 일정 수준의 조사가 필요하다는 점입니다. 저스틴은 Plush 같은 제품을 언급했지만, 저는 이건 빙산의 일각에 불과하다고 봅니다. 진정한 혁명은 AI가 개인의 스타일과 선호를 깊이 학습하는 데서 올 것입니다. 과거에 무엇을 샀는지뿐 아니라 체형, 피부색, 생활 방식, 사회적 계층, 심지어 자신의 포부(aspiration)까지 이해하는 AI 비서를 상상해보세요. 이 AI는 단일 제품만 추천하는 것이 아니라 전체 코디네이트, 나아가 라이프스타일의 업그레이드 경로까지 제안할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 기존 전자상거래 플랫폼이 도달할 수 없는 영역입니다.
기능적 구매(Functional purchases)의 AI화는 가장 복잡하고 도전적인 분야입니다. 이 구매는 일반적으로 고액 지출과 장기간 사용을 수반하며, 소비자가 원하는 것은 단순한 제품 추천이 아니라 전문 컨설팅입니다. 저는 여기에 새로운 AI 애플리케이션 카테고리가 등장할 것이라 봅니다. 바로 AI 컨설턴트입니다. 이 AI들은 풍부한 제품 지식을 갖출 뿐 아니라 인간의 영업 전문가처럼 심층적인 대화도 가능합니다. 당신의 구체적인 요구사항, 사용 상황, 예산 제약, 심지어 미래 계획까지 물어보고 그에 따라 고도로 개인화된 조언을 제공할 수 있습니다. 더 중요한 것은 이 AI 컨설턴트들이 브랜드에 국한되지 않고, 수수료나 재고 때문에 특정 제품을 선호하지 않는다는 점입니다.
인생의 중대한 구매(Life purchases)는 AI의 영향이 가장 작을 수도 있지만 가장 중요한 영역일 수 있습니다. 집 사기, 결혼, 교육 등은 너무나 중대하고 개인적인 결정이라 AI에 완전히 맡기기는 어렵습니다. 그러나 AI는 정보 수집, 옵션 비교, 리스크 평가 등의 측면에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 제가 상상하는 AI 코치는 당신 대신 결정을 내리는 것이 아니라, 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 존재입니다. AI는 방대한 정보를 정리하고, 잠재적 함정을 식별하며, 다양한 선택의 장기적 결과를 시뮬레이션하고, 심지어 계약 협상까지 도울 수 있습니다. 저는 이러한 AI 코치의 가치가 중립성과 포괄성에 있다고 봅니다. 인간 컨설턴트처럼 이해관계의 충돌이 없다는 점이죠.
아마존과 Shopify의 성: 데이터와 인프라의 이중적 우위
저스틴은 아마존과 Shopify가 구글보다 더 강한 방어력을 가지고 있다고 분석하며, 저는 이 견해에 완전히 동의합니다. 그러나 저는 이러한 우위의 기원과 지속 가능성에 대해 더 깊이 분석하고자 합니다. 아마존의 우위는 검색부터 배송까지 완전한 체인을 통제한다는 것에만 있지 않습니다. 더 중요한 것은 가장 가치 있는 행동 데이터(behavioral data)를 장악하고 있다는 점입니다.
아마존은 당신이 무엇을 샀는지, 언제 샀는지, 얼마나 빨리 받았는지, 반품했는지, 재구매했는지 등을 알고 있습니다. 이러한 데이터의 가치는 검색 기록을 훨씬 뛰어넘습니다. 왜냐하면 실제 구매 행동과 만족도를 직접 반영하기 때문입니다. AI 에이전트가 사용자를 위해 구매 결정을 내려야 할 때, 이 데이터는 가장 귀중한 학습 자료가 됩니다. 구글은 당신이 무엇을 검색했는지는 알지만, 결국 무엇을 샀는지, 구매 결과에 만족하는지는 알 수 없습니다. 이 데이터 격차는 AI 시대에 더욱 확대될 것입니다.
더욱 중요한 것은 아마존 프라임(Amazon Prime)이라는 로열티 프로그램(loyalty program)이 독특한 경제학적 현상을 만들어냈다는 점입니다. 바로 잠식 비용 편향(sunk cost bias)입니다. 이미 프라임 회원으로 유료 가입했다면, "돈을 회수하려는" 심리로 아마존에서 더 많은 상품을 구매하게 됩니다. 이 심리 메커니즘은 AI 시대에 더욱 강력해질 수 있습니다. AI 에이전트가 최적의 구매 옵션을 찾을 때 자연스럽게 아마존을 선호할 수 있는데, 왜냐하면 당신이 프라임 회원이며 무료 배송과 기타 혜택을 받을 수 있다는 것을 알고 있기 때문입니다.
Shopify의 방어 논리는 완전히 다르지만 마찬가지로 강력합니다. 그것은 소비자를 통제함으로써 성을 구축하는 것이 아니라, 판매자를 지원함으로써 네트워크 효과를 창출하는 방식입니다. D2C(Direct-to-Consumer, 직접 소비자) 브랜드들이 점점 더 많이 Shopify를 선택할수록 이 플랫폼은 점점 더 대체 불가능해집니다. AI 시대에는 이러한 분산화된 장점이 더욱 두드러질 수 있습니다. AI 에이전트는 수백 개의 다른 브랜드 웹사이트에서 정보를 수집하고 구매를 완료해야 할 필요가 있을 수 있는데, 만약 이 모든 웹사이트가 Shopify 기반으로 운영된다면 표준화된 API 생태계가 형성됩니다.
저는 Shopify가 또 하나 평가 절하된 장점이 있다고 봅니다. 바로 브랜드 스토리에 가장 가까이 있다는 점입니다. AI 시대에 제품의 기능적 차이는 AI가 빠르게 식별하고 비교할 수 있지만, 브랜드의 감성적 연결은 여전히 인간이 느껴야 합니다. Shopify의 브랜드들은 일반적으로 독특한 이야기와 문화를 가지고 있으며, 이러한 유연한 가치는 AI가 완전히 정량화하기는 어렵지만 소비자 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요소입니다.
AI 상용화의 네 가지 인프라적 과제
저스틴은 글 마지막에서 AI가 상업 분야에서 잠재력을 모두 발휘하기 위해 필요한 네 가지 기초 조건을 언급했습니다. 저는 각각이 깊이 있게 논의할 가치가 있다고 봅니다. 왜냐하면 이들은 단순한 기술적 도전을 넘어 사업 모델 혁신의 기회이기 때문입니다.
첫째는 더 나은 데이터 문제입니다. 현재의 제품 리뷰 시스템은 심각한 문제가 있습니다. 리뷰 조작, 극단화, 맥락 정보 부족 등이 그것입니다. 그러나 저는 문제의 근원이 인센티브 메커니즘의 비틀림에 있다고 봅니다. 소비자가 리뷰를 작성하는 이유는 극도로 만족하거나 극도로 불만족할 때인데, 중간 상태는 거의 기록되지 않습니다. 또한 기존 리뷰 시스템은 제품 사용 상황, 사용자의 기대치, 시간적 변화 등을 포착할 수 없습니다.
제가 상상하는 이상적인 데이터 시스템은 이렇습니다. AI 에이전트는 사용자의 주관적 평가만 수집하는 것이 아니라 IoT 기기를 통해 제품의 실제 사용 상황을 모니터링합니다. 예를 들어 스마트워치는 사용자가 별 다섯 개를 줬는지 아닌지만 보는 것이 아니라, 실제로 얼마나 자주, 얼마나 오래 착용했는지도 봅니다. 커피머신의 평가는 텍스트 피드백뿐 아니라 실제 사용 빈도, 청소 및 유지보수 상황 등을 포함합니다. 이러한 객관적 사용 데이터와 주관적 피드백이 결합되어야 진정으로 가치 있는 제품 평가 체계가 형성됩니다.
표준화된 API의 과제는 기술적이라기보다 정치적 성격이 더 강합니다. 각 전자상거래 플랫폼은 고유의 API 구조, 데이터 형식, 인증 메커니즘을 갖고 있으며, 이러한 차이는 대부분 고의적입니다. 플랫폼 잠금 효과(platform lock-in effect)를 창출하려는 목적에서입니다. 그러나 AI 에이전트 시대에는 이러한 분할이 전체 산업의 효율성 병목 현상이 될 수 있습니다. 저는 여행업계의 글로벌 유통 시스템(GDS)과 유사한 전문 API 집합 서비스가 등장할 것이라고 예측합니다. 이 서비스들은 서로 다른 플랫폼의 인터페이스를 표준화하여 AI 에이전트가 여러 플랫폼을 넘나들며 원활하게 비교하고 구매할 수 있게 해줄 것입니다.
정체성과 기억은 프라이버시, 정확성, 적응성을 균형 있게 유지해야 하므로 가장 복잡한 과제입니다. 저는 미래의 AI 쇼핑 어시스턴트가 다층적 선호 모델을 구축해야 한다고 봅니다. 이 모델은 과거 구매 이력만 기록하는 것이 아니라, 당신의 가치관, 삶의 단계, 재정적 제약 등을 이해해야 합니다. 예를 들어 평일 점심에는 편의성을 중시하지만 주말 모임에서는 품질과 시각적 표현을 중시한다는 것을 알아야 합니다. 이러한 상황 인식 추천은 AI가 인간 수준의 사회적 이해 능력을 갖추어야 가능합니다.
임베디드 캡처(embedded capture)는 가장 혁신적인 잠재력을 지닌 분야일 수 있습니다. 기존 데이터 수집은 수동적이고 지연된 형태였습니다. 구매 후 평가, 사용 후 피드백 등이 그것입니다. 그러나 AI 에이전트는 실시간 선호 학습을 실현할 수 있습니다. 예를 들어 어떤 제품을 살펴볼 때 특정 기능에 더 오래 머무른다면, AI는 당신이 그 기능에 관심이 많다고 추론할 수 있습니다. 어떤 색상 옵션을 빠르게 건너뛴다면 AI는 당신의 색상 선호를 학습할 수 있습니다. 이러한 미세 상호작용 분석은 AI가 당신의 선호도를 더욱 섬세하게 이해하도록 도와줍니다.
전자상거래 플랫폼의 재편: 누가 승리할 것인가?
저스틴의 분석을 고민한 후, 저는 전자상거래 산업의 미래 구조에 대해 몇 가지 판단을 내렸습니다. AI가 새로운 플랫폼 재편을 초래할 것이라 생각하지만, 승리의 논리는 이전과 다를 것이라고 봅니다.
기존 전자상거래 시대의 경쟁은 주로 세 가지 차원에서 벌어졌습니다. 선택의 다양성, 편의성, 가격. 아마존은 '모든 상품을 파는 가게(Everything Store)'라는 철학으로 선택 면에서 승리했고, 프라임을 통해 편의성에서도 우위를 확보했습니다. 그러나 AI 시대에는 이러한 장점의 중요성이 변화할 것입니다.
AI 에이전트가 전 인터넷 가격을 자동 비교하고 구매를 대행할 수 있게 되면, 단일 플랫폼의 가격 우위는 희석됩니다. AI가 지능적으로 대량 처리하고 크로스 플랫폼 이행을 할 수 있게 되면 편의성의 정의도 바뀝니다. 진정한 경쟁 우위는 데이터 품질, AI 역량, 생태계 통합으로 이동할 것입니다.
새로운 종류의 플랫폼 플레이어들이 등장할 것이라고 예측합니다. AI 네이티브 전자상거래 플랫폼, 수직적 AI 에이전트, 상업 인프라 제공업체 말입니다. AI 네이티브 플랫폼은 AI 에이전트의 요구를 중심으로 처음부터 설계되어, 구조화된 제품 데이터, 표준화된 API, AI 친화적인 사용자 경험을 제공합니다. 수직적 AI 에이전트는 패션, 디지털 제품, 홈 리모델링 등 특정 카테고리에 집중하여 깊이 있는 전문화를 통해 경쟁 우위를 확보합니다. 상업 인프라 제공업체는 기존 전자상거래 플랫폼의 AI화를 돕는 기반 기술 서비스를 제공합니다.
또한 새로운 비즈니스 모델이 등장할 것이라고 봅니다. 바로 AI 에이전트 구독 모델입니다. 소비자들은 더 이상 여러 전자상거래 플랫폼에서 직접 쇼핑하는 대신, 하나 또는 여러 개의 AI 쇼핑 에이전트를 구독하고, 모든 구매 결정을 이 에이전트들에게 위임하게 될 수 있습니다. 이 에이전트들은 수수료가 아니라 구독료를 받음으로써 이해상충을 피하고, 진정으로 소비자 입장에 서게 됩니다. 이러한 모델은 전자상거래의 가치 사슬 분배를 재정의할 수 있습니다.
브랜드 마케팅의 AI화 재구성: 대중 마케팅에서 개별 대화로
AI가 상업에 미치는 변화는 구매 행동에만 국한되지 않고, 브랜드 마케팅의 논리를 근본적으로 재편할 것입니다. AI 에이전트 시대에는 전통적인 대중 마케팅의 효과가 크게 떨어질 것입니다. 왜냐하면 소비자들이 더 이상 스스로 제품을 검색하고 비교하지 않고, AI 에이전트의 추천에 의존하기 때문입니다.
이는 브랜드가 인간이 아니라 AI와 대화할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. AI 에이전트는 제품을 평가할 때 더욱 이성적이고 데이터 중심적이며, 아름다운 포장이나 감성 광고에 영향을 받지 않고 객관적인 성능 지표, 비용 효율성, 사용자 만족도 점수에 주목합니다.
하지만 이는 브랜드 스토리가 중요하지 않다는 의미는 아닙니다. 오히려 저는 진정한 브랜드 서사가 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 AI 에이전트는 브랜드의 일관성과 신뢰성을 깊이 분석할 것이기 때문입니다. 브랜드가 다양한 플랫폼과 시간에 걸쳐 전달하는 메시지에 모순이 있다면, AI는 쉽게 이를 식별하고 추천 우선순위를 낮출 수 있습니다.
새로운 마케팅 역할이 등장할 것이라고 예측합니다. 바로 AI 관계 담당자입니다. 이 담당자의 역할은 브랜드의 제품 정보, 가격 전략, 재고 관리 등 모든 측면이 AI에 의해 정확히 이해되고 평가될 수 있도록 보장하는 것입니다. 그들은 제품 데이터를 최적화하고, API 통합을 관리하며, AI 추천 패턴을 모니터링해야 합니다.
또 다른 중요한 변화는 개인화의 극치입니다. AI 에이전트가 각 소비자에 대해 깊이 이해하게 되면, 브랜드는 각 개인에게 맞춤형 제품을 제공할 수 있습니다. 이건 단순한 개인화 추천이 아니라 제품 자체의 개인화입니다. 당신의 AI 에이전트가 특정 의류 브랜드에게 당신의 정확한 사이즈, 색상 선호, 소재 요구사항, 예산 범위를 알려주면, 그 브랜드는 당신만을 위한 독특한 아이템을 맞춤 제작할 수 있습니다. AI 시대에 이러한 대규모 맞춤 생산이 경제적으로 실현 가능해집니다.
다음 10년: 우리는 지금 무엇을 목격하고 있는가?
저스틴의 분석과 제 관찰을 깊이 고민한 후, 우리가 목격하고 있는 것은 단순히 전자상거래 산업의 변화가 아니라, 더 깊은 수준의 경제 행동 전환이라고 생각합니다.
전통 경제학은 소비자가 이성적인 행동자로서 정보를 능동적으로 수집하고, 옵션을 비교하며, 최적의 결정을 내린다고 가정합니다. 그러나 현실에서는 우리 모두 인간의 결정이 편견, 감정, 인지 한계로 가득 차 있다는 것을 알고 있습니다. AI 에이전트의 등장은 소비자를 더욱 '이성적'하게 만들 수 있습니다. 왜냐하면 AI는 더 많은 정보를 처리하고, 감정 편향을 피하며, 의사결정 기준을 일관되게 적용할 수 있기 때문입니다.
이러한 이성적 소비의 보편화는 깊은 영향을 미칠 수 있습니다. 첫째, 시장 효율성이 크게 향상됩니다. 소비자가 제품 가치를 더 정확하게 평가할 수 있기 때문입니다. 둘째, 제품 품질이 마케팅 능력보다 더 중요해질 것입니다. AI 에이전트는 화려한 광고에 속지 않기 때문입니다. 마지막으로, 가격 투명성이 증가할 것입니다. AI가 전 인터넷 가격을 쉽게 비교할 수 있기 때문입니다.
하지만 저는 이러한 '초이성적' 소비가 일부 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 점도 걱정됩니다. 쇼핑의 발견의 즐거움이 줄어들 수 있습니다. 왜냐하면 AI 에이전트는 항상 '최적'의 선택을 추천할 것이지, 놀랍거나 즐거운 선택은 아닐 수 있기 때문입니다. 충동 구매는 이성적이지 않을 수 있지만, 삶의 즐거움의 일부이기도 합니다. 모든 것이 AI에 의해 최적화된다면 삶은 너무 예측 가능해질 수 있습니다.
보다 거시적인 관점에서 보면, 저는 AI의 상업 분야 적용이 경제의 디지털화를 가속화할 것이라고 생각합니다. 점점 더 많은 상업 활동이 디지털로 기록되고 분석되어, 경제 계획과 정책 수립에 전례 없는 데이터 기반을 제공할 것입니다. 정부는 경제 동향을 더 정확하게 예측하고, 시장 실패를 식별하며, 맞춤형 개입 조치를 설계할 수 있게 될 수 있습니다.
저는 향후 10년 안에 AI 기반 상업이 실험적 활용에서 주류 실천으로 발전할 것이라고 예측합니다. 초기 채택자들은 뚜렷한 경쟁 우위를 얻겠지만, 기술이 보편화됨에 따라 이러한 우위는 점차 상품화될 것입니다. 진정한 장기 승자는 AI 시대에 고객 가치를 재정의할 수 있는 기업들일 것입니다.
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