- 새로운 플랫폼은 새로운 기능 제공과 새로운 유통 패턴(사용자 유형, 채널, 구매 방식)을 가능하게 함
- AI 모델은 새로운 기능을 제공하지만, 새로운 유통 메커니즘은 아직 많이 보이지 않음
- AI 스타트업들이 이전과 유사하게 판매를 하고 있어서, 기존 기업들이 AI 스타트업에 비해 유통 채널에서 우위를 점하고 있음
에이전트 중심 상거래
- AI 에이전트가 소비자를 대신해 독립적인 구매 결정을 내릴 것으로 예상됨
- 이로 인해 기업들은 소비자를 설득하는 것에서 AI 에이전트를 영향력 있게 만드는 것으로 전환할 것
- 인간에게 최적화된 기존 유통 채널은 제품이 AI 에이전트에 최적화되면 해자가 줄어듦
- 하지만 아직 AI 에이전트에게 판매하는 데 필요한 확립된 전략이나 기술, 경험이 부족함
- 스타트업과 기존 기업이 보다 동등한 입장에서 경쟁하게 됨
- 생각보다 AI 에이전트를 위한 제품 최적화에 가까워지고 있음
- AI를 위한 최적화 현상이 나타나는 곳중 하나는 바로 코드 생성
- 프로그래밍 에이전트는 특정 소프트웨어 라이브러리를 사용하는 코드 스니펫을 생성
- 코딩 에이전트가 특정 라이브러리를 포함한 코드를 제안할 때, 구매 결정과 같은 행위를 함
- 현재는 모델의 학습 데이터 또는 검색 증강 생성에 의존하며 비용이 들지 않음
- 그러나 곧 에이전트는 다양한 라이브러리와 API를 테스트하고 최선의 선택을 알려줄 것
- 에이전트는 실행의 일부로 API 키나 사용 크레딧을 구매할 수 있음
- 현명한 쇼핑객처럼 꼼꼼히 따져보고 최종 구매를 결정할 것
구매 결정의 공식
- 모든 구매 결정은 "발견, 평가, 구매 및 사용"의 세 단계를 따름
- AI 에이전트는 이 세 부분에서 인간보다 뛰어난 성능을 보임
- 에이전트는 인터넷을 검색하여 더 많은 제품을 발견하고, 프로그래밍적으로 제품을 평가하여 기능이 요구 사항과 일치하는지 확인함
- 혁신의 속도를 고려하면 이렇게 가정할 수 있음
- 프로그래밍적으로 검증 가능한 많은 제품 카테고리가 존재함
- 에이전트는 개인화되어 사용자 선호도와 적절한 맥락을 내장하게 될 것
- 에이전트의 핵심 역량 해결과 적절한 안전장치 구축이 중요함
- 에이전트에게 구매력을 아웃소싱하는 것은 오늘날 우리가 새로운 제품을 발견하고 구매하는 방식에서 자연스럽게 진화한 것
- 인터넷은 광고로 가득 차 있어 무엇을 구매해야 할지 결정하기 어렵고, 종종 우리는 교묘하게 만들어진 마케팅에 속수무책일 때가 많음
- AI 에이전트가 새로운 시장 참여자가 되면서 광고 중심의 가짜 옵션이 난무하는 혼란에서 벗어나 새로운 제품이 동등한 위치에서 경쟁할 수 있게 됨
- 현재 많은 업종에 걸쳐 여러 에이전트가 있으며, 우리는 이미 모든 종류의 업무를 AI 에이전트에게 맡기고 있음
- 이것이 진정한 구매력을 부여하기 위한 첫 번째 단계임