The Dawn of Agentic Commerce: Walmart's "Sparky" Leads the Charge
2026년 1월, 소매 환경은 실험적 파일럿 단계를 넘어 전면적인 구조적 변화를 향해 결정적으로 이동했습니다. 소매 공룡 Walmart는 소비자가 상거래와 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸기 위해 설계된 정교한 AI 에이전트인 "Sparky"를 공식적으로 배포했습니다. 이 조치는 Google의 범용 커머스 프로토콜(Universal Commerce Protocol, UCP) 출시에 맞물려, AI 에이전트가 단순히 정보를 검색하는 것을 넘어 사용자 대신 거래를 협상하고 계획하며 실행하는 "에이전트형 커머스(Agentic Commerce)" 시대의 도래를 알립니다.
업계 관찰자들에게 이 발전은 중요한 변곡점을 의미합니다. Walmart의 AI 가속화, 제품 및 디자인 담당 수석부사장 Daniel Danker가 최근 ICR 컨퍼런스에서 말했듯이, '만지작거리는' 단계는 끝났습니다. 2026년은 AI가 기발한 기능에서 소매의 중심 운영 체계로 이동하는 변혁의 해입니다.
Enter Sparky: More Than a Chatbot
Sparky는 단순한 고객 응대 봇이 아니라 Walmart의 디지털 생태계에 깊게 내장된 능동적인 쇼핑 컨시어지입니다. 정적인 의사결정 트리에 의존했던 기존 시스템과 달리, Sparky는 고급 생성형 AI(Generative AI)를 활용해 의도, 맥락 및 장기적인 사용자 행동을 이해합니다.
이 에이전트는 주간 식료품 구매 패턴과 같은 특정 쇼퍼 습관을 인식하고 사용자가 앱을 여는 순간 보충된 장바구니를 능동적으로 제안할 수 있습니다. 단순한 보충을 넘어, Sparky는 "추론" 능력을 보여줍니다. 예컨대 고객이 장바구니에 토마토 페이스트, 다진 소고기, 모짜렐라를 추가하면 Sparky는 라자냐를 만들려는 의도를 추론합니다. 그런 다음 바질이나 리코타 같은 빠진 재료를 지능적으로 제안해 여러 번의 검색과 스크롤링이라는 마찰을 제거합니다.
Danker는 이 변화를 "드라이버(스패너)에서 전동 공구로 이동하는 것"에 비유합니다. 목표는 소비자의 인지적 부담을 줄이는 것입니다. 수많은 검색 결과를 헤매는 대신, 고객은 저녁 식사 준비나 카펫의 와인 얼룩 제거처럼 더 큰 프로젝트를 이해하는 존재와 상호작용하게 됩니다.
Cross-Platform Ubiquity
결정적으로, Sparky의 유용성은 Walmart의 독점 앱에만 국한되지 않습니다. 의도가 발생하는 모든 지점을 포착하려는 전략적 움직임으로 Walmart는 재고와 멤버십 혜택을 ChatGPT나 Google의 Gemini 같은 타사 AI 플랫폼에 직접 통합했습니다.
이 통합을 통해 사용자는 Gemini에서 "작은 원룸에 맞는 TV는 어떤 종류인가요?" 같은 일반적인 질문을 하고, 해당 추천을 즉시 라이브 Walmart 장바구니에 추가할 수 있습니다. 이 "제로 클릭(zero-click) 커머스" 모델은 사용자가 결국 Walmart.com으로 이동하기를 바라기보다 영감이 떠오르는 순간에 구매를 포착하게 합니다.
The Google Factor: Universal Commerce Protocol
Sparky의 배포는 Google이 주도하는 더 넓은 업계 표준화 노력과 불가분적으로 연결되어 있습니다. 뉴욕에서 열린 National Retail Federation(NRF) 연례 컨퍼런스에서 Google은 **범용 커머스 프로토콜(Universal Commerce Protocol, UCP)**을 공개했습니다. 이 에이전트형 커머스를 위한 풀스택 접근법은 AI 에이전트가 재고를 발견하고 옵션을 협상하며 결제를 실행하기 위한 표준 언어를 만드는 것을 목표로 합니다.
Google 및 Alphabet의 CEO Sundar Pichai는 UCP가 고객이 Google 제품을 무리 없이 쇼핑 경험의 일부로 사용할 수 있는 미래를 가능하게 한다고 강조했습니다. Walmart, Shopify, Target과 같은 주요 소매업체와 협력함으로써 Google은 "에이전트 지원 쇼핑"이 리테일러가 고객 관계를 잃지 않고 상인 기록(merchant of record)으로 남을 수 있는 개방형 생태계로 유지되도록 시도하고 있습니다.
Strategic Implications of UCP
- Inventory Discovery: AI 에이전트가 다양한 소매업체의 실시간 재고 수준을 조회할 수 있습니다.
- Native Checkout: AI 대화 표면에 직접 내장된 "구매 버튼"입니다.
- Relationship Management: 소매업체가 고객 데이터와 구매 후 경험에 대한 통제권을 유지합니다.
The Shift from Search to Agents
전통적 전자상거래 검색에서 에이전트형 커머스로의 전환은 사용자 행동의 근본적 변화를 나타냅니다. 우리는 제품을 찾기 위해 검색하고 필터링하는 '끌어당김(pull)' 모델에서, 에이전트가 필요를 예측하고 솔루션을 제시하는 '푸시(push)' 모델로 이동하고 있습니다.
다음 표는 기존 검색 모델과 새로운 에이전트형 모델 간의 운영적 차이를 보여줍니다:
| Feature | Traditional E-Commerce Search | Agentic Commerce (Sparky/UCP) |
|---|---|---|
| User Input | 키워드(예: "red shirt", "milk") | 맥락적 의도(예: "여름 결혼식 의상을 찾아야 해요") |
| Interaction Flow | 검색 → 필터링 → 스크롤 → 클릭 | 의도 → 추론 → 큐레이션된 제안 → 승인 |
| Context Awareness | 세션 기반, 제한된 이력 | 장기 메모리, 카테고리 간 논리 |
| Platform Boundaries | 소매업체 앱/사이트에 한정 | 크로스 플랫폼(Gemini, ChatGPT, 음성) |
| Friction Level | 높음(사용자의 인지적 부담) | 낮음(AI가 논리와 물류를 처리) |
In-Store and Operational AI
소비자 대상 변화가 가장 가시적이긴 하지만, Walmart는 물리적 매장 경험의 디지털화를 위해 에이전트형 AI를 배치하고 있습니다. 직원들은 이제 재고 관리, 진열대 보충, 유출 처리 등 작업의 우선순위를 효율적으로 정하도록 돕는 백엔드 AI 에이전트를 갖추고 있습니다.
풀필먼트 센터는 유사한 기술을 활용해 제품 수요를 더 세분화해 예측함으로써 Sparky가 추천하는 품목이 신속한 배송을 위해 실제로 이용 가능하도록 보장합니다. 챗봇 인터페이스에서 창고 바닥까지의 이 엔드투엔드 통합이야말로 진정한 "AI 전환"을 피상적 마케팅 장식과 구별하는 요소입니다.
The Future: The Collapse of Search and Chat
Daniel Danker는 결국 검색창과 채팅 인터페이스 사이의 구분이 사라질 것이라고 예측합니다. 이들은 사용자 단순히 필요를 표현하면 시스템이 제품 목록, 대화형 응답, 또는 미리 채워진 장바구니 중 가장 적합한 인터페이스를 결정하는 단일 시스템으로 "융합"될 것입니다.
그러나 이 혁명에는 리스크도 따릅니다. 업계가 이러한 전동 공구를 채택하기 위해 경쟁하는 가운데 정착하지 못하는 기능을 구축할 가능성도 있습니다. 그럼에도 Danker가 지적하듯이, "정착하지 않는 몇 가지를 만드는 위험이 있다. 그러나 전면에 서지 않는 것이 훨씬 더 큰 위험이라고 말하겠다."
Creati.ai에게 Sparky와 범용 커머스 프로토콜의 출시는 정식으로 에이전트형 경제(Agentic Economy)의 시작을 알립니다. 이러한 자율 에이전트를 수용하도록 데이터 구조와 고객 인터페이스를 조정하지 못한 소매업체는 기계가 쇼핑을 대신하는 세계에서 눈에 띄지 않게 될 위험을 안고 있습니다.
