‘의도’를 먼저 읽는 AI 에이전트

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검색창에 정확한 단어를 입력해야 원하는 정보를 찾던 시대가 빠르게 바뀌고 있습니다. 이제는 소비자가 무엇을 원하는지 완벽하게 설명하지 않아도 AI가 먼저 의도를 파악해 적절한 답을 제안합니다. 검색을 대신하는 수준을 넘어, 문제 해결 과정 자체를 설계하는 역할로 AI 에이전트가 진화하고 있는 것입니다.

빅데이터 분석 결과, AI 에이전트는 데이터를 기반으로 다양한 서비스를 구현하는 핵심 기술로 인식되는 것으로 나타났습니다. ‘데이터’, ‘기술’과 함께 ‘활용’, ‘서비스’, ‘플랫폼’ 등이 주요 연관어로 나타나 AI 에이전트가 다양한 산업에서 실제 활용되는 기술로 인식되고 있음을 확인할 수 있습니다. 

아마존의 ‘루퍼스’는 소비자의 상황에 맞는 상품을 추천해주는 AI 쇼핑 도우미입니다. 예를 들어 “여름 캠핑에서 사용할 랜턴이 필요해”와 같이 물건이 필요한 상황만 설명해도 적합한 상품을 추천합니다. 아마존 CEO 앤디 재시에 따르면 루퍼스를 이용한 고객은 그렇지 않은 고객보다 구매 전환율이 약 60% 높게 나타났습니다. 상품을 검색하는 과정을 생략하고 필요한 상품을 찾는 과정 자체를 AI가 대신한 것입니다.

출처: 게티이미지

이런 변화는 상품 소개 방식도 바꾸고 있습니다. 예전에는 제품의 성능과 스펙을 자세히 설명하는 것이 중요했다면, 이제는 어떤 상황에서 무엇에 필요한 제품인지까지 함께 전달해야 AI가 의미를 정확하게 이해합니다. ‘10인치 무선청소기’보다 ‘반려동물 털을 자주 청소해야 하는 집에서 사용할 청소기’처럼 사용 맥락까지 담아야 추천 대상에 포함되기 더욱 유리합니다.

공공 서비스 역시 같은 방향으로 변화하고 있습니다. 행정안전부와 카카오가 운영하는 AI 국민비서 ‘구삐’는 행정 용어나 서비스 이름을 몰라도 이용할 수 있습니다.

출처: 국민비서

“등본 떼줘”라고 입력하면 필요한 민원 서비스를 안내하고, “근처 체육시설 예약하고 싶어”라고 말하면 예약 가능한 시설을 연결해 줍니다. 사용자가 행정 용어를 찾지 않아도 AI가 일상적인 표현을 행정 서비스 언어로 번역하는 방식입니다.

빅데이터 분석에서도 AI 에이전트 관련 언급의 94%가 긍정 반응으로 나타났습니다. 주요 VOC에서는 행정 정보를 쉽게 찾을 수 있다는 편의성과 반복 업무 감소에 따른 생산성 향상에 대한 기대가 공통적으로 확인됐습니다.

출처: 셔터스톡

AI가 콘텐츠를 읽는 방식이 달라지면서 브랜드가 전달해야 할 정보도 함께 바뀌고 있습니다. 그동안 보도자료와 콘텐츠는 제품명이나 서비스명을 반복적으로 노출하는 데 집중했다면, 앞으로는 소비자가 어떤 상황에서 어떤 문제를 해결하려 하는지를 함께 담는 것이 더욱 중요해질 것으로 보입니다. FAQ, 보도자료, 상세페이지 역시 실제 소비자가 사용하는 표현과 질문을 적극 반영할수록 AI가 콘텐츠를 이해하고 추천할 가능성이 높아집니다. 키워드를 나열하는 것보다 AI가 고객의 상황과 의도를 이해할 수 있도록 콘텐츠를 구성하는 것이 더 중요해지고 있습니다.