지난 11월 10일~11일 '2025 AI 서밋 서울 앤 엑스포(AI Summit Seoul & Expo 2025)'가 코엑스에서 열렸다. 컨퍼런스와 전시가 결합된 AI 비즈니스 행사로, 국내 최대 규모의 AI 전문 행사다. 평소에도 AI에 대한 관심이 많고, 최신 트렌드와 데모를 직접 확인하고 싶어 현장을 찾았다. 처음 입장할 때는 규모가 다소 작아 보였는데, 실제로는 70여 개의 업체가 참가해, 부스를 둘러보는 데만 반나절이 걸렸다.

특히 이번 행사에서는 다양한 산업 영역에 융합된 AI 플랫폼과 솔루션의 발전을 한눈에 확인할 수 있었다. 현장에서 가장 많이 노출된 키워드는 AGI, Agentic AI, RAG, AX, MCP 등이었는데, 이 키워드들이 공통적으로 보여준 메시지는 명확했다. AI가 이제 인식(Perception)과 생성(Generative)을 넘어, 목적에 맞게 스스로 행동(Action-taking)하는 Agentic AI 시대로 본격적으로 넘어가고 있다는 점이다.

이번 글에서는 직접 행사에서 보고 들은 내용을 바탕으로, AI 시대에서 생존하고 성장하기 위해 반드시 알아야 할 트렌드를 정리해 보고자 한다. 특히 이커머스 관점과 비즈니스 측면의 실용적인 AI 활용이라는 두 가지 시각에서 포인트를 나누어 보았다.

이커머스 관점에서 바라본 AI 혁신

아무래도 이커머스 분야에 몸담고 있다 보니, 이번 행사에서는 검색 없는 쇼핑(Rezolve AI), 패션·뷰티 AI 비서(PERFECT), Agent-to-Agent 커머스 OS(Enhans) 같은 주제들이 특히 흥미롭게 다가왔다. 그중에서도 검색 없는 쇼핑을 강조하며 SEO(검색 엔진 최적화)를 넘어 GEO(Generative AI Optimization, 생성형 AI 최적화)로의 전환을 제시한 ‘Rezolve AI’가 먼저 눈에 띄었다. 우선 이들이 말하는 Agentic Commerce 전환 관점과 다른 곳들의 사례도 살펴보았다.

1) Agentic Commerce로의 전환: Rezolve AI

Rezolve AI는 앞으로는 구글에서 직접 검색하는 시대가 점차 줄어들고, 대신 생성형 AI를 통해 쇼핑하는 방식이 주류가 될 것이라고 전망했다. 그렇기 때문에 AI 에이전트가 제품·정책·재고·가격 정보를 깊이 있게 이해하고 답변할 수 있도록, 제품 데이터 스키마를 AI가 읽기 쉬운 구조로 최적화하는 GEO(Generative AI Optimization)가 필수라고 강조했다.

이를 설명하기 위해 Agentic Commerce로 가는 단계를 5단계로 나누었다.

AI Visibility: AI가 제품, 정책, 재고, 가격을 읽을 수 있도록 소매 시스템을 준비
Fulfillment and Support Automation: 에이전트가 배송 약속, 실시간 추적, 자동 반품/환불을 처리하여 고객센터 호출 대신 API 기반의 흐름을 만들기
Agentic Product Discovery: 검색 의도(Intent)를 키워드가 아닌 협상 입력(Negotiation Inputs)으로 이해하여, 목적 수준의 검색(Purpose-level search)과 복수 판매자 간의 추론(Cross-merchant reasoning)을 지원
Agentic Checkout: 체크아웃이 브라우저에서 프로토콜로 이동하며, 검증된 신원, 보안 주문 실행 토큰(Secure order execution tokens), 신뢰 및 권한 부여 계층 생성
Agentic Negotiations: 사용자 에이전트와 소매업체 에이전트가 가격, 번들, 배송 옵션 등을 협상

검색 없는 쇼핑 시연 영상 <출처: Rezolve AI>

이처럼 Liverpool과 던킨 등 여러 브랜드에 개인화된 경험을 제품 검색 플랫폼 형태로 제공해, 평균 온라인 매출 10% 증가, 전환율 25% 상승과 같은 성과를 낼 수 있었다고 한다.

2) 패션/뷰티 버티컬 AI 전문 비서: Perfect Corp

Perfect Corp는 L'Oréal Paris의 Beauty Genius AI Virtual Beauty Assistant와 유사한 형태로, 온라인에서 제품을 구매할 때 AI/AR 기술을 활용해 가상 메이크업과 가상 피팅 서비스를 제공한다. 이를 통해 고객 참여도를 200% 이상 높였으며, 웹사이트 방문 체류 시간 역시 500% 이상 증가했다고 한다.

사실 가상 메이크업 기술 자체는 예전부터 있었지만, 최근에는 AI 피부 진단을 기반으로 정밀도와 정확성을 크게 끌어올렸다. 개인화 추천 과정에서도 AI 아바타, AI 셀피, AI 스튜디오, AI 에이징(노화 시뮬레이션) 등 다양한 생성형 AI 기능을 제공해 ‘재미 요소’까지 강화하며 차별화를 만들어냈다. 시연에서는 태블릿으로 진행했지만, 스마트폰으로 얼굴을 스캔하면 몇 초 만에 피부 분석 결과를 확인할 수 있고, 사용자의 구체적인 니즈에 맞춰 개인화된 4단계 스킨 루틴과 추천 제품을 즉시 안내해 준다.

그리고 가상 피팅은 Gen-AI Diffusion 기술을 활용해 AI 패션, AI 헤어스타일, AI 가발, 2D 이미지의 3D 전환 등을 지원한다. 실제 옷을 갈아입는 것뿐 아니라, 걸어 다니고 움직이는 모습까지 구현해, 착용감을 한층 더 현실감 있게 표현한 점이 인상적이었다.

AI 3D로 옷을 입고 움직이는 장면 <출처: Perfect Corp, 작가>

3) Agent-to-Agent 커머스 OS: enhans.ai

enhans.ai의 Commerce OS가 내세우는 가장 근본적인 차별점은 텍스트-투-액션(Text-to-Action) 모델을 기반으로 한 커머스 OS라는 점이다. 단순히 이커머스 자동화 솔루션을 제공하는 기업이 아니라, 커머스 분야의 팔란티어(Palantir)를 목표로 하고 있다고 밝혔다.

Commerce OS는 여러 전문화된 AI 에이전트를 통해 커머스 전반의 의사결정을 통합적으로 관리한다. 실제로 이 솔루션을 도입한 기업에서는 매출이 2~5% 증가하고, 영업이익이 5~10% 개선되는 효과를 얻었다고 강조했다. 일례로 한 유통 기업은 Price & Promotion Agents를 활용해 15%의 마진 성장을 달성했고, 한 뷰티 브랜드는 Review Agent를 통해 상품 감성 분석 정확도를 40% 향상시켰다고 한다.

Price Agent(가격 에이전트): 실시간으로 제품 가격을 조정하여 판매를 극대화하는 동적 가격 전략(Dynamic Pricing Strategy)을 구현
Promotion Agent(프로모션 에이전트): 프로모션 전략을 최적화하고 재고를 효율적으로 관리하여 효율성을 극대화
QA Agent(품질 관리 에이전트): 상품 등록 단계에서 텍스트 및 이미지 품질을 자동 검증하여 오류를 줄이고 승인 속도를 개선
Brand Protection Agent(브랜드 보호 에이전트): 브랜드 보호를 위한 업무 수행
Review Agent(리뷰 에이전트): 소셜미디어(SNS) 리뷰를 분석하는 등 커머스 전반의 의사결정을 통합적으로 지원

비즈니스 측면에서 실용적인 AI 적용하기

다음으로 이번 행사에서는 기업이 현실적으로 AI를 도입하고 확장하는 과정에서 고민하게 되는 비용·효용성 문제를 살펴볼 수 있었다. 또한 이를 해결하기 위한 기술적 인프라와 전략적 고려 사항을 다룬 다양한 플랫폼·솔루션·서비스들도 함께 소개됐다.

1) 로우코드(Low-Code), 노코드(No-Code) 기반 AI 에이전트 생성

이번 AISE 2025 전시회에서 가장 두드러진 특징 중 하나는 누구나 쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있다는 점이었다. 전시장에 입장해 처음 마주한 아이티센클로잇과 KT 부스에서는 바이브 코딩(Vibe Coding)과 같은 기술을 활용해, 업무에 필요한 AI 에이전트를 간단하게 생성할 수 있음을 시연했다.

엘리스 그룹은 조직 이해도가 높은 기존 인력의 AI 역량을 강화하는 데 특화된 교육 솔루션을 제시했고, VESSL AI는 프론트엔드에서 로우코드 기반으로 설계된 에이전트가 안정적으로 동작할 수 있는 기반을 제공했다.

특히 오픈 네트워크시스템과 Dify.ai 같은 플랫폼은 엔터프라이즈 AI 도입의 필수 조건으로 유연성, 보안, 확장성을 강조하며, 비전문가인 도메인 전문가도 로우코드 기반으로 AI 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원했다. 이를 통해 AI 서비스의 중심은 결국 실무자가 되어야 한다는 메시지를 전달했다.

누구나 AI를 만들 수 있는 Dify,ai <출처: 오픈 네트워크시스템, 작가>

2) AI 실행을 위한 맥락(Context)을 연결과 업무 효율화

다양한 업무 협업 툴은 팀원 간 소통을 원활하게 돕고, 기업 내 지적 자산을 AI 플랫폼에 통합해 AI 중심의 워크플로우를 구축하는 역할을 하고 있다. 이미 많은 기업이 사용 중인 플로우(Flow AI), 피그마 메이크(Figma Make), 노션(Notion AI), 젠스파크(Genspark AI) 등이 대표적이다. 물론 직접 업무에 적용해 보아야 정확한 효용성을 파악할 수 있겠지만, 빠르게 의사결정을 내리고 과제를 수행하는 과정에서 필요한 맥락(Context)을 제공하는 기반이 된다는 점에서는 충분히 유용해 보였다.

3) AX 기반의 다양한 서비스

AX 기반의 서비스들도 눈에 띄었다. 그 중 페르소나 AI는 AX 기반의 콜봇, 키오스크, 메타휴먼 등 다양한 서비스를 선보였다. LG U+는 AX 기반 심리 케어 솔루션인 온심(Onshim)을 소개했다. 온심을 실제로 시연해 보니, 목소리 톤을 분석해 우울감 정도를 측정해 주었다. 특히 건강검진 기록과 온 디바이스 음성 분석을 통합해, 스트레스 징후와 같은 디지털 바이오마커를 활용해 고위험군을 조기 식별하는 기능을 강조했다.

AI 시대, 더 이상 패스트 팔로워 전략은 통하지 않는다

이번 AISE 2025를 통해 느낀 점은 앞으로 업무 전반이 에이전트 간 협업이 가능한 형태로 빠르게 변화할 것이라는 점이다. 각 도메인에 있는 전문가와 실무자들이, 스스로 필요한 AI 에이전트를 직접 만들어 최적화하고, 운영까지 할 수 있는 능력이 필수 역량이 될 것이다.

예전에는 성공한 사례를 빠르게 따라가기만 해도 일정 수준의 성과를 낼 수 있었지만, AI는 어떻게 적용하느냐에 따라 격차가 훨씬 크게 벌어질 기술이다. 결국 기업의 경쟁력은 AI를 얼마나 빠르고 효과적으로 현재 비즈니스에 통합하느냐에 달려 있는 것 같다. 결국 준비하는 자가 이기는 시대다. Agentic AI와 Physical AI의 시대에는, 이런 변화를 먼저 준비한 기업과 개인이 중심에 서게 될 것이다. 이제 우리에게 필요한 것은 ‘논의’에 머무르기보다, 작은 것부터라도 직접 ‘실행’해 보는 힘이 아닐까?