구글은 2조 시총 거대 기업인데 위키피디아는 비영리 단체인 이유가 궁금했던 적 있으신 가요? 답은 간단합니다. 바로 상업 검색의 마법 때문입니다. "세슘 원자는 양성자를 몇 개 가지고 있을까?"라고 검색하면 구글은 아무것도 얻지 못합니다. 하지만 "최고의 테니스 라켓"이라고 검색하면 구글은 돈을 찍어내기 시작합니다. 이러한 비대칭성이 검색 경제 전체를 규정합니다. 이제 AI의 등장으로 이러한 균형이 근본적으로 바뀌고 있습니다.
최근 a16z의 파트너 저스틴 무어와 알렉스 램펠이 작성한 심층 분석 글을 읽었습니다. AI가 전자상거래 환경을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 그들의 통찰력은 매우 놀라웠습니다. 그들은 구글이 직면한 잠재적 위협을 분석했을 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 AI 시대의 전자상거래에 대한 완전히 새로운 그림을 그렸습니다. 이 그림에서 전통적인 검색-비교-구매 모델은 AI 에이전트가 주도하는 지능형 구매 경험으로 대체되고 있습니다. 저는 그들의 관점 과 업계에 대한 저의 관찰을 결합하여 상당한 시간을 들여 깊이 있게 생각해 보았고, 이제 좀 더 심도 있는 생각을 나누고자 합니다.
구글의 진짜 위기는 검색량이 아니라 가치 이동이다
저스틴의 기사는 주목할 만한 관점 제시했습니다. 구글은 검색량의 95%를 잃더라도 상업적으로 가치 있는 검색 결과를 유지하는 한 매출 성장을 이룰 수 있다는 것입니다. 이 관점 직관에 어긋나는 것처럼 들리지만, 실제로는 검색 경제의 핵심 비밀을 드러냅니다. 곰곰이 생각해 보니, 이 질문에는 더 깊은 의미가 담겨 있었습니다. 바로 AI가 가치 창출의 위치를 바꾸고 있다는 것입니다.
전통적으로 구글은 정보 중개자 역할을 해왔습니다. 사용자는 구매 의도를 가지고, 구글은 검색 결과와 광고를 제공하며, 판매자는 트래픽을 확보하고, 구글은 광고 수수료를 받습니다. 이는 비교적 간단한 삼자 관계입니다. 그러나 AI 에이전트의 등장으로 이러한 균형이 깨졌습니다. ChatGPT나 Perplexity가 "최고의 테니스 라켓은 무엇인가요?"라는 질문에 직접 답하고 구체적인 추천을 제공할 수 있는데, 왜 사용자들은 여전히 구글의 광고 링크를 클릭할까요?
더 중요한 것은 AI가 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 검색 자체를 재정의하고 있다는 점입니다. 기존 검색 프로세스는 질문하기 → 링크 목록 받기 → 클릭해서 보기 → 정보 비교 → 의사 결정의 순으로 진행되었습니다. 반면 AI 에이전트는 다음과 같은 프로세스를 따릅니다. 필요 사항 설명 → 추천 받기 → 직접 구매. 그 사이의 비교 및 조사 단계가 크게 줄어들거나 아예 없어졌습니다. 이는 기존 검색 엔진이 검색량을 잃었을 뿐만 아니라 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 잃음을 의미합니다.
2025년 5월 미국 법무부(DOJ)의 반독점 재판에서 애플 수석 부사장 에디 큐가 한 증언에서 단서를 찾을 수 있습니다. 그는 사파리 검색량이 20여 년 만에 처음으로 감소했다고 진술했습니다. 이 소식에 알파벳의 주가는 단 하루 만에 거의 8% 하락하여 시총 1,500억 달러 이상을 증발시켰습니다. 구글의 2분기 실적 보고서는 검색 매출이 지속적으로 증가했음을 보여주며 현재 손실의 주요 원인은 저가치 검색량임을 시사하지만, 추세의 방향은 명확합니다.
저는 구글이 단순한 경쟁 위협 이상의, 오히려 비즈니스 모델에 대한 구조적인 도전에 직면해 있다고 생각합니다. AI가 의도 인식부터 구매 결정까지 전 과정을 직접 처리할 수 있게 되면, 기존의 "트래픽 → 광고 → 전환" 모델은 비효율적이거나 심지어 쓸모없게 될 것입니다. 구글에 필요한 것은 더 나은 검색 알고리즘이 아니라, AI 기반 소비자 행동에 적응할 수 있는 근본적으로 새로운 비즈니스 모델입니다.
AI 기반 구매 행동 5가지 변화: 충동적 구매에서 사려 깊은 구매로
저스틴은 자신의 글에서 구매 행동을 충동구매부터 일상 생활 속 주요 구매까지 다섯 가지 범주로 분류합니다. 각 범주는 AI 시대에 따라 다양한 변화를 겪을 것입니다. 저는 이 프레임 상당히 정확하다고 생각하지만, 각 구매 행동의 이면에 숨겨진 심리적 메커니즘과 AI가 이러한 행동들을 어떻게 변화시키고 있는지 더 깊이 있게 살펴보고 싶습니다.
충동구매는 AI의 영향을 가장 적게 받는 영역으로 보일 수 있습니다. 충동구매는 합리적인 조사가 부족하다는 것을 의미하기 때문입니다. 하지만 저는 이러한 평가가 피상적이라고 생각합니다. AI의 진정한 힘은 충동을 예측하고 유도하는 데 있습니다. 틱톡에서 재미있는 티셔츠를 봤다고 상상해 보세요. AI는 이미 사용자의 검색 기록, 구매 기록, 소셜 미디어 활동, 심지어 정서 상태까지 분석하여 현재 필요에 가장 적합한 상품을 정확하게 추천해 줍니다. 이는 단순한 알고리즘 추천이 아니라, 인간의 충동 심리에 대한 심층적인 이해와 조작입니다. 저는 이러한 개인화된 충동 유도가 충동구매를 더욱 빈번하고 정확하게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다.
AI가 일상 필수품을 혁신하는 것은 이해하고 구현하기 가장 쉽습니다. 하지만 흥미로운 현상을 발견했습니다. AI가 우리의 일상적인 구매 결정에 영향을 미치기 시작하면 소비 습관이 미묘한 변화를 겪을 수 있습니다. 예를 들어, AI는 가격 변동, 재고 수준, 심지어 일기 예보까지 고려하여 구매 시점과 수량을 조정할 수 있습니다. 똑똑한 AI 에이전트는 특정 브랜드의 세탁 세제가 품절되기 일주일 전에 할인 혜택을 발견하고 미리 구매한 후, 사용해 보라고 추천할 수도 있습니다. 이러한 "스마트 차익거래" 행동은 소비자가 자신도 모르게 더 나은 가성비를 얻을 수 있도록 하는 동시에 브랜드가 가격 책정 및 프로모션 전략을 재고하도록 유도할 수 있습니다.
AI가 가장 큰 영향을 미칠 분야는 라이프스타일 구매라고 생각합니다. 이러한 구매는 특정 가격 기준, 개인 취향, 그리고 일정 수준의 조사가 특징입니다. 저스틴은 플러시(Plush) 같은 제품을 언급했지만, 이는 빙산의 일각에 불과하다고 생각합니다. 진정한 혁신은 AI가 개인의 스타일과 선호도를 딥러닝하는 데서 시작될 것입니다. 과거 구매 내역뿐 아니라 체형, 피부톤, 라이프스타일, 소셜 미디어, 심지어는 목표까지 이해하는 AI 비서를 상상해 보세요. 개별 제품뿐 아니라 전체적인 옷차림이나 라이프스타일 업그레이드까지 추천할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 기존 전자상거래 플랫폼으로는 달성할 수 없습니다.
기능적 구매는 AI를 활용하여 구현하기 가장 복잡하고 어려운 부분입니다. 이러한 구매는 일반적으로 상당한 지출과 장기적인 사용을 수반하며, 소비자는 제품 추천뿐만 아니라 전문가의 조언도 필요로 합니다. 저는 이러한 상황에서 새로운 유형의 AI 애플리케이션, 즉 AI 어드바이저가 등장할 것이라고 생각합니다. 이러한 AI는 광범위한 제품 지식을 보유할 뿐만 아니라 인간 영업 전문가와 마찬가지로 심도 있는 대화를 나눌 수 있습니다. 고객의 구체적인 니즈, 사용 시나리오, 예산 제약, 심지어 미래 계획까지 문의하여 고도로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 AI 어드바이저가 여러 브랜드를 아우르며, 수수료나 재고 제약 때문에 특정 제품을 선호하지 않는다는 것입니다.
중요한 생활 구매는 AI의 영향이 가장 적지만, 동시에 가장 중요한 영역일 수 있습니다. 주택 구매, 결혼, 교육과 같은 결정은 너무나 중요하고 개인적인 것이어서 AI에게 전적으로 위임할 수 없습니다. 하지만 AI는 정보 수집, 선택지 비교, 그리고 리스크 평가에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 제가 상상하는 AI 코치는 여러분을 대신하여 결정을 내리는 것이 아니라, 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다. 방대한 양의 정보를 분류하고, 잠재적인 함정을 파악하고, 다양한 선택지의 장기적인 결과를 시뮬레이션하고, 심지어 계약 협상까지 지원할 수 있습니다. 이러한 AI 코치의 가치는 이해 상충이 발생할 수 있는 인간 자문가와는 달리 중립성과 포괄성을 유지하는 데 있다고 생각합니다.
Amazon과 Shopify의 경쟁 구도: 데이터와 인프라의 두 가지 장점
저스틴은 분석에서 아마존과 쇼피파이가 구글보다 더 강력한 방어력을 가지고 있다고 지적했습니다. 저는 이 관점 에 전적으로 동의하지만, 이러한 우위의 원천과 지속가능성에 대해 더 깊이 파고들고 싶습니다. 아마존의 우위는 검색부터 배송까지 전체 공급망을 통제하는 것뿐만 아니라, 더 중요한 것은 가장 가치 있는 행동 데이터를 보유하고 있다는 것입니다.
아마존은 사용자가 무엇을 구매했는지, 언제 구매했는지, 얼마나 빨리 도착했는지, 반품했는지, 재구매했는지 등을 알고 있습니다. 이 데이터는 실제 구매 행동과 만족도를 직접적으로 반영하기 때문에 검색 기록보다 훨씬 더 가치가 있습니다. AI 에이전트가 사용자를 대신하여 구매 결정을 내려야 할 때, 이 데이터는 가장 귀중한 교육 자료입니다. 구글은 사용자가 무엇을 검색했는지는 알지만, 궁극적으로 무엇을 구매했는지는 알지 못하며, 구매에 만족했는지는 더더욱 알지 못합니다. 이러한 데이터 격차는 AI 시대에 더욱 심화될 것입니다.
더 중요한 것은, 아마존 프라임 로열티 프로그램은 매몰 비용 편향이라는 독특한 경제 현상을 만들어낸다는 것입니다. 프라임 멤버십 비용을 지불하면 투자금을 회수하기 위해 아마존에서 더 많이 구매하는 경향이 있습니다. 이러한 심리적 메커니즘은 AI 시대에 더욱 강력해질 가능성이 높습니다. AI 에이전트가 사용자에게 가장 적합한 구매 옵션을 검색할 때, 사용자가 프라임 회원이고 무료 배송 및 기타 혜택을 받는다는 사실을 알고 자연스럽게 아마존으로 향할 수 있습니다.
Shopify의 방어 논리는 완전히 다르지만, 동시에 강력합니다. Shopify는 소비자를 통제하는 것이 아니라 판매자에게 권한을 부여하여 네트워크 효과를 창출함으로써 자사의 입지를 구축합니다. 점점 더 많은 D2C(Direct- to-Consumer) 브랜드가 Shopify를 선택함에 따라, 이 플랫폼은 점점 더 대체 불가능한 플랫폼이 되고 있습니다. AI 시대에 이러한 분산화의 이점은 더욱 두드러질 것으로 예상됩니다. AI 에이전트는 수백 개의 다양한 브랜드 웹사이트에서 동시에 정보에 접근하고 구매를 완료해야 할 수도 있습니다. 이러한 모든 웹사이트가 Shopify를 기반으로 운영된다면, 표준화된 API 생태계가 구축될 것입니다.
Shopify에는 또 다른 과소평가된 장점이 있다고 생각합니다. 바로 브랜드 스토리와의 근접성입니다. AI 시대에 AI는 제품의 기능적 차이점을 빠르게 파악하고 비교할 수 있지만, 브랜드와의 감정적 연결은 여전히 인간의 경험을 필요로 합니다. Shopify의 브랜드는 종종 고유한 스토리와 문화를 가지고 있습니다. 이러한 소프트한 가치는 AI가 완전히 정량화하기는 어렵지만, 소비자의 구매 결정에 영향을 미치는 중요한 요소입니다.
AI 상용화를 위한 4대 인프라 과제
기사 말미에서 저스틴은 AI가 비즈니스 분야에서 잠재력을 최대한 발휘하는 데 필요한 네 가지 기본 조건을 언급했습니다. 각 조건은 기술적 과제일 뿐만 아니라 비즈니스 모델 혁신을 위한 기회이기도 하므로 심도 있게 살펴볼 가치가 있다고 생각합니다.
첫째, 더 나은 데이터 확보가 관건입니다. 현재 제품 리뷰 시스템은 가짜 리뷰, 양극화, 그리고 맥락 부족 등 심각한 문제점을 안고 있습니다. 하지만 저는 문제의 근원이 인센티브 시스템의 부조화에 있다고 생각합니다. 소비자들은 일반적으로 극도의 만족이나 극도의 불만족에 기반하여 리뷰를 작성하며, 그 중간 상태는 거의 기록되지 않습니다. 더욱이, 기존 리뷰 시스템은 제품 사용 시나리오, 사용자 기대치, 그리고 시간 경과에 따른 변화를 제대로 포착하지 못합니다.
제가 생각하는 이상적인 데이터 시스템은 다음과 같습니다. AI 에이전트는 주관적인 사용자 리뷰를 수집할 뿐만 아니라 IoT 기기를 통해 실제 제품 사용 현황을 모니터링합니다. 예를 들어, 스마트워치는 단순히 별 5개 만점 리뷰에만 의존하는 것이 아니라, 사용자가 실제로 얼마나 자주, 얼마나 오랫동안 착용하는지에 대한 정보도 함께 고려해야 합니다. 커피 머신 리뷰는 단순히 텍스트 피드백에만 의존하는 것이 아니라, 실제 사용 빈도, 청소 및 유지 관리에 대한 정보도 함께 고려해야 합니다. 이러한 객관적인 사용 데이터와 주관적인 피드백을 결합해야만 진정으로 가치 있는 제품 평가 시스템을 구축할 수 있습니다.
API 통합의 과제는 기술적인 측면보다는 정치적인 측면이 더 큽니다. 각 전자상거래 플랫폼은 자체적인 API 구조, 데이터 형식, 그리고 인증 메커니즘을 가지고 있습니다. 이러한 차이점은 대부분 의도적인 것으로, 플랫폼 종속성을 조성하기 위한 것입니다. 그러나 AI 에이전트 시대에는 이러한 단편화가 업계 전체의 효율성 저하로 이어질 수 있습니다. 저는 여행 업계의 글로벌 유통 시스템과 유사한 특화된 API 통합 서비스가 등장할 것으로 예상합니다. 이러한 서비스는 여러 플랫폼의 인터페이스를 표준화하여 AI 에이전트가 여러 플랫폼을 원활하게 비교하고 구매할 수 있도록 지원할 것입니다.
신원과 기억은 개인정보 보호, 정확성, 그리고 적응성의 균형을 맞추는 가장 복잡한 과제입니다. 저는 미래의 AI 쇼핑 도우미가 다층적인 선호도 모델을 구축해야 할 것이라고 생각합니다. 이 모델은 과거 구매 내역을 기록할 뿐만 아니라 가치관, 삶의 단계, 재정적 제약 등을 이해해야 합니다. 예를 들어, 평일 점심에는 편의성을, 주말 모임에는 품질과 프레젠테이션을 우선시한다는 것을 알아야 합니다. 이러한 맥락 인식 추천을 위해서는 AI가 인간에 가까운 사회적 이해 능력을 갖추어야 합니다.
내장된 데이터 수집은 혁신의 가장 큰 잠재력을 가지고 있을 수 있습니다. 기존의 데이터 수집은 수동적이고 지연됩니다. 구매 후 리뷰, 사용 후 피드백 등이 대표적입니다. 그러나 AI 에이전트는 사용자의 선호도를 실시간으로 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 제품을 탐색하는 동안 특정 기능에 오랫동안 집중하면 AI는 사용자가 해당 기능에 관심이 있다고 추론할 수 있습니다. 특정 색상 옵션을 빠르게 건너뛰더라도 AI는 사용자의 색상 선호도를 학습할 수 있습니다. 이러한 마이크로 인터랙션 분석을 통해 AI는 사용자의 선호도를 더욱 세밀하게 파악할 수 있습니다.
전자상거래 플랫폼 개편, 누가 승리할까?
저스틴의 분석을 검토한 후, 저는 전자상거래의 미래에 대한 저만의 관점을 정립했습니다. AI가 새로운 플랫폼 개편을 촉발할 것이라고 생각하지만, 성공 전략은 이전과는 다를 것입니다.
전통적인 전자상거래 시대에는 경쟁이 주로 선택, 편의성, 가격이라는 세 가지 측면을 중심으로 전개되었습니다. 아마존은 "Everything Store"라는 콘셉트로 선택 부문에서 승리했으며, 프라임을 통해 편의성 부문에서도 우위를 점했습니다. 그러나 AI 시대에는 이러한 우위의 중요성이 달라질 것입니다.
AI 에이전트가 전체 네트워크의 가격을 자동으로 비교하고 구매 에이전트 역할을 수행할 수 있게 되면 단일 플랫폼의 가격 우위는 희석될 것입니다. AI가 지능형 일괄 처리 및 크로스 플랫폼 풀필먼트를 가능하게 하면 편의성의 정의 또한 바뀔 것입니다. 진정한 경쟁 우위는 데이터 품질, AI 역량, 그리고 생태계 통합으로 전환될 것입니다.
저는 AI 기반 전자상거래 플랫폼, 수직 AI 에이전트, 그리고 상업 인프라 제공업체 등 여러 새로운 유형의 플랫폼 플레이어들이 등장할 것으로 예상합니다. AI 기반 플랫폼은 처음부터 AI 에이전트의 니즈를 중심으로 설계되어 구조화된 제품 데이터, 표준화된 API, 그리고 AI 친화적인 사용자 경험을 제공할 것입니다. 수직 AI 에이전트는 패션 AI, 디지털 제품 AI, 주택 개량 AI와 같은 특정 분야에 집중하여 심층적인 전문성을 통해 경쟁 우위를 확보할 것입니다. 상업 인프라 제공업체는 기존 전자상거래 플랫폼에 AI를 통합할 수 있도록 기반 기술 서비스를 제공할 것입니다.
저는 또한 새로운 비즈니스 모델, 즉 AI 에이전트 구독이 등장할 것이라고 생각합니다. 소비자는 전자상거래 플랫폼에서 직접 쇼핑하는 대신, 하나 이상의 AI 쇼핑 에이전트에 가입할 수 있으며, 이 에이전트는 소비자를 대신하여 모든 구매 결정을 내려줍니다. 이러한 에이전트는 수수료가 아닌 구독료를 부과하여 이해 상충을 피하고 소비자의 관점을 진정으로 포용합니다. 이 모델은 전자상거래 가치 사슬의 분포를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.
AI 기반 브랜드 마케팅: 대량 마케팅부터 개별 대화까지
AI가 비즈니스에 미치는 영향은 구매 행동에만 국한되지 않습니다. 브랜드 마케팅의 논리 자체를 근본적으로 바꿀 것입니다. AI 에이전트 시대에는 소비자들이 더 이상 제품을 적극적으로 검색하고 비교하지 않고 AI 에이전트의 추천에 의존하게 되면서 기존 대량 마케팅의 효과는 크게 감소할 것입니다.
즉, 브랜드는 인간이 아닌 AI와 소통하는 법을 배워야 합니다. AI 에이전트는 제품을 평가할 때 더욱 합리적이고 데이터 중심적입니다. 화려한 포장이나 감성적인 광고에 휘둘리지 않고 객관적인 성과 지표, 비용 효율성, 그리고 고객 만족도에 집중할 것입니다.
하지만 이것이 브랜드 스토리텔링의 중요성이 줄어드는 것을 의미하지는 않습니다. 오히려 AI 에이전트가 브랜드의 일관성과 신뢰성을 심층 분석함에 따라, 진정성 있는 브랜드 스토리텔링이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다. 브랜드의 메시지가 플랫폼과 시간대에 따라 일관되지 않은 경우, AI는 이를 쉽게 파악하고 추천 가중치를 낮출 수 있습니다.
저는 새로운 마케팅 역할, 즉 AI 관계 전문가의 등장을 예측합니다. 이 전문가들은 브랜드의 제품 정보, 가격 전략, 재고 관리 등 모든 측면을 AI가 정확하게 이해하고 평가하도록 할 것입니다. 제품 데이터 최적화, API 통합 관리, AI 추천 패턴 모니터링 등 다양한 업무를 담당해야 할 것입니다.
또 다른 중요한 변화는 개인화의 궁극적인 발전입니다. AI 에이전트가 각 소비자에 대한 심층적인 이해를 확보하면 브랜드는 각 개인에게 맞춤형 제품을 제공할 수 있습니다. 이는 단순히 개인화된 추천이 아니라, 개인화된 제품 그 자체에 대한 것입니다. AI 에이전트가 의류 브랜드에 고객의 정확한 사이즈, 선호하는 색상, 필요한 소재, 그리고 예산을 알려주는 것을 상상해 보세요. 그러면 브랜드는 고객 한 분만을 위한 특별한 옷을 제작할 수 있습니다. AI 시대에는 이러한 대량 맞춤 제작이 경제적으로 실현 가능해집니다.
다음 10년: 우리는 무엇을 목격하고 있는가?
저스틴의 분석과 제 자신의 관찰을 깊이 생각해 본 결과, 우리가 목격하고 있는 것은 전자상거래 산업의 변화일 뿐만 아니라 경제적 행동에 있어서도 더 깊은 변화가 일어나고 있다는 생각이 들었습니다.
전통 경제학은 소비자를 정보를 적극적으로 수집하고, 선택지를 비교하고, 최적의 결정을 내리는 합리적인 행위자로 가정합니다. 그러나 실제로 인간의 의사 결정에는 편향, 정서, 그리고 인지적 한계가 내재되어 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다. AI 에이전트의 등장은 AI가 더 많은 정보를 처리하고, 감정적 편향을 피하며, 의사 결정 기준을 일관되게 적용할 수 있게 함으로써 소비자를 더욱 합리적으로 만들 수 있습니다.
이러한 합리적 소비 모델이 널리 채택되면 심오한 의미를 가질 수 있습니다. 첫째, 소비자가 제품 가치를 더욱 정확하게 평가할 수 있게 되어 시장 효율성이 크게 향상될 것입니다. 둘째, AI 에이전트가 화려한 광고에 속지 않게 되어 제품 품질이 마케팅 능력보다 더 중요해질 것입니다. 마지막으로, AI가 인터넷에서 가격을 쉽게 비교할 수 있게 되어 가격 투명성이 향상될 것입니다.
하지만 저는 이러한 "초합리적인" 소비가 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 우려도 있습니다. AI 에이전트가 놀랍거나 즐거운 선택보다는 "최적의" 옵션을 지속적으로 추천하기 때문에 쇼핑에서 발견의 즐거움이 줄어들 수 있습니다. 충동적인 구매가 완전히 합리적인 것은 아니지만, 삶의 즐거움의 일부이기도 합니다. 모든 것이 AI에 의해 최적화된다면, 삶은 지나치게 예측 가능해질 수 있습니다.
더 넓은 관점에서, 저는 비즈니스 부문에 AI를 적용함으로써 경제의 디지털화가 가속화될 것이라고 생각합니다. 점점 더 많은 비즈니스 활동이 디지털 방식으로 기록되고 분석됨에 따라, 이는 경제 계획 및 정책 수립을 위한 전례 없는 데이터 기반을 제공할 것입니다. 이를 통해 정부는 경제 동향을 더욱 정확하게 예측하고, 시장 실패를 파악하며, 맞춤형 개입 방안을 설계할 수 있게 될 것입니다.
저는 향후 10년 안에 AI 기반 비즈니스가 실험적인 애플리케이션에서 주류로 진화하는 모습을 보게 될 것이라고 예측합니다. 얼리어답터는 상당한 경쟁 우위를 확보하겠지만, 기술이 보편화됨에 따라 이러한 이점은 점차 상품화될 것입니다. 진정한 장기적 승자는 AI 시대에 고객 가치를 재정의할 수 있는 기업이 될 것입니다.
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