“구글의 에이전트 커머스, 소비자에게 과도한 요금 부과할 수도” 경고 나왔다

구글이 12일 발표한 범용 커머스 프로토콜(Universal Commerce Protocol UCP
인공지능(AI) 기술의 발전은 우리의 일상뿐만 아니라 상거래 방식에도 혁명적인 변화를 가져오고 있다. 과거에는 사람이 직접 웹사이트를 방문하여 상품을 검색하고 결제하는 것이 일반적이었으나, 이제는 AI 에이전트가 사용자를 대신하여 이러한 복잡한 과정을 수행하는 '에이전트 기반 상거래(Agentic Commerce)' 시대가 도래하고 있다. 이러한 변화의 중심에는 UCP(Universal Commerce Protocol)가 있다. UCP는 AI 에이전트가 다양한 상점 및 결제 시스템과 효율적으로 상호작용할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜이다. 이 글에서는 UCP의 개념부터 필요성, 작동 원리, 주요 특징, 활용 사례, 현재 동향 및 미래 전망에 이르기까지 심층적으로 다루고자 한다. 목차 1. UCP(Universal Commerce Protocol)란 무엇인가? 2. UCP의 등장 배경 및 필요성 3. UCP의 핵심 기술 및 작동 원리 4. UCP의 주요 특징 및 장점 5. 주요 활용 사례 6. 현재 동향 및 발전 과제 7. UCP의 미래 전망 1. UCP(Universal Commerce Protocol)란 무엇인가? UCP(Universal Commerce Protocol)는 AI 에이전트가 모든 판매자와 원활하게 연결하고 거래할 수 있도록 구글(Google)과 쇼피파이(Shopify)가 공동 개발한 개방형 표준 프로토콜이다. 이는 AI 기반 상거래의 다음 세대를 지원하도록 설계되었다. UCP의 핵심 목표는 제품 발견, 장바구니 관리, 결제, 주문 관리 및 사후 구매 지원에 이르는 전체 쇼핑 여정에서 AI 에이전트와 상거래 시스템이 함께 작동할 수 있는 공통 언어를 확립하는 것이다. 기존 상거래 환경은 수많은 상점, 플랫폼, 결제 제공업체가 각기 다른 시스템과 API(Application Programming Interface)를 사용하고 있어 통합에 병목 현상이 발생하였다. 즉, 새로운 대화형 인터페이스(예: AI 챗봇)가 등장할 때마다 각 판매자와 결제 제공업체는 개별적인 맞춤형 통합 작업을 수행해야만 했다. 구글 엔지니어링 팀은 이를 "N x N 통합 병목 현상(N x N integration bottleneck)"이라고 설명한다. UCP는 이러한 복잡성을 단일한 추상화 계층으로 단순화하여, AI 에이전트가 특정 플랫폼이나 판매자에 종속되지 않고도 다양한 상거래 활동을 수행할 수 있도록 돕는다. UCP는 단순히 제품을 추천하는 것을 넘어, AI 에이전트가 실제로 제품을 검색하고, 재고를 확인하며, 결제를 완료하는 등 종단 간(end-to-end) 구매 경험을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 이는 상거래 생태계 전반에 걸쳐 AI 에이전트, 소비자 인터페이스, 기업 및 결제 제공업체 간의 원활한 상거래 여정을 가능하게 하는 공통 언어와 기능적 기본 요소를 제공한다. 2. UCP의 등장 배경 및 필요성 UCP의 등장은 기존 상거래 프로토콜의 한계와 AI 에이전트의 급부상이라는 두 가지 주요 배경에서 비롯되었다. 2.1. 기존 상거래 프로토콜의 한계 수십 년간 발전해 온 전자상거래는 다양한 플랫폼, 판매자, 결제 시스템의 등장으로 인해 복잡성이 증대되었다. 각 플랫폼은 고유한 API와 데이터 형식을 사용하며, 이는 판매자가 여러 채널에서 제품을 판매하거나 새로운 기술을 통합할 때마다 상당한 개발 노력과 비용을 요구하는 원인이 되었다. 예를 들어, 할인 규칙, 세금 계산, 배송 옵션 등은 장바구니 내용, 구매자, 시장에 따라 달라지며, 이러한 복잡성은 다양한 소매업체의 고유한 특성에서 비롯되는 필연적인 결과이다. 이러한 파편화된 환경은 다음과 같은 문제점을 야기한다: 높은 통합 비용 및 복잡성: 새로운 판매 채널이나 기술(예: AI 챗봇)이 추가될 때마다 N x N 방식의 맞춤형 통합이 필요하여, 개발 시간과 비용이 기하급수적으로 증가한다. 거래의 비효율성: 재고 확인, 쿠폰 적용, 결제 흐름 등이 각기 다른 사이트에서 이루어져 사용자가 여러 단계를 거쳐야 하므로, 장바구니 이탈률(cart abandonment rate)이 높아진다. 확장성의 한계: 단일화되지 않은 프로토콜은 새로운 상거래 기능이나 서비스가 등장할 때마다 유연하게 확장하기 어렵다. 2.2. AI 에이전트의 등장과 새로운 상거래 요구사항 최근 몇 년간 AI 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 에이전트가 급부상하면서 상거래 환경에 새로운 패러다임이 열렸다. AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 사용자의 의도를 파악하고 이를 바탕으로 실제 행동을 수행하는 능력을 갖추게 되었다. 예를 들어, 사용자가 "3000원 미만의 파란색 재킷을 찾아 구매해 줘"라고 말하면, AI 에이전트는 여러 상점을 검색하고, 재고를 확인하며, 최적의 가격을 선택하고, 결제를 처리하여 주문을 완료할 수 있게 된다. 이러한 '에이전트 기반 상거래(Agentic Commerce)'는 다음과 같은 새로운 요구사항을 발생시킨다: 실시간 상호작용: AI 에이전트는 실시간 재고 확인, 동적 가격 책정, 즉각적인 거래 처리를 사용자 대화의 맥락 내에서 지원해야 한다. 표준화된 의사소통: 다양한 AI 에이전트(예: 구글 제미니, 챗GPT 등)가 여러 판매자의 시스템과 일관된 방식으로 소통할 수 있는 공통 언어가 필요하다. 자율적인 거래 처리: AI 에이전트가 사용자의 개입 없이도 제품 검색부터 결제까지의 전 과정을 안전하게 처리할 수 있어야 한다. 유연한 확장성: 새로운 AI 기능이나 상거래 시나리오에 맞춰 프로토콜이 쉽게 확장될 수 있어야 한다. UCP는 이러한 기존 상거래의 한계와 AI 에이전트 시대의 새로운 요구사항을 동시에 해결하기 위해 탄생한 개방형 표준이다. 3. UCP의 핵심 기술 및 작동 원리 UCP는 AI 에이전트가 다양한 상거래 프로토콜을 통해 거래할 수 있도록 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 제공한다. 그 핵심 기술과 작동 원리는 다음과 같다. 3.1. 계층화된 아키텍처 및 구성 요소 UCP는 단일하고 거대한 프로토콜이 아닌, 책임 분리와 구성 가능성을 강조하는 계층화된 아키텍처를 채택한다. 이는 TCP/IP와 같은 성공적인 프로토콜의 패턴을 상거래에 적용한 것이다. 쇼핑 서비스(Shopping Service): 체크아웃 세션, 품목, 총계, 메시지, 상태 등 핵심적인 거래 기본 요소를 정의한다. 역량(Capabilities): 체크아웃, 주문, 카탈로그와 같은 주요 기능 영역을 추가하며, 각 역량은 독립적으로 버전이 관리된다. 예를 들어, '제품 발견' 역량은 AI 에이전트가 판매자의 카탈로그에서 제품 정보를 검색, 필터링, 검색할 수 있도록 한다. 확장(Extensions): 도메인별 스키마를 통해 역량을 보강한다. 예를 들어, 배송, 픽업, 현지 배달, 분할 배송, 선주문, 배송 시간대, 구독 일정 등 다양한 배송 형태를 확장으로 추가할 수 있다. 할인, 로열티 프로그램 등도 확장으로 구현된다. 이러한 모듈식 설계는 UCP가 다양한 사용 사례에 유연하게 적용될 수 있도록 한다. 3.2. 발견 및 협상 메커니즘 UCP의 핵심은 AI 에이전트가 판매자의 지원 기능을 동적으로 발견하고 협상하는 능력에 있다. 비즈니스 프로필 발견: 판매자는 자신의 상점이 지원하는 역량(예: 검색, 체크아웃, 반품)과 각 역량에 사용할 엔드포인트, 기본 정보(상점 이름, 정책, 연락처) 등을 포함하는 비즈니스 프로필을 `.well-known/ucp` 경로에 게시한다. AI 에이전트는 이 프로필을 쿼리하여 판매자가 제공하는 서비스를 식별한다. 동적 협상: 에이전트는 발견된 역량을 바탕으로 판매자와 상호 운용 가능한 기능 세트를 동적으로 협상한다. 예를 들어, 결제 방식의 경우, 판매자와 구매자(에이전트) 양측이 지원하는 결제 수단(예: Google Pay, Shop Pay)을 표현하고, UCP는 거래별로 동적으로 협상하여 최적의 결제 방식을 결정한다. 3.3. 결제 처리 및 보안 UCP는 안전하고 유연한 결제 처리를 위해 다음과 같은 특징을 갖는다. 모듈식 결제 핸들러: UCP는 결제 수단(instruments)과 결제 처리자(payment handlers)를 분리하는 모듈식 결제 핸들러 설계를 채택한다. 이는 Google, Shopify 또는 지역 PSP(Payment Service Provider) 등 각 결제 제공업체가 자체 핸들러 사양을 게시할 수 있도록 하여, 다양한 결제 방식에 대한 개방형 상호 운용성과 선택권을 제공한다. Agent Payments Protocol (AP2) 호환성: UCP는 Agent Payments Protocol (AP2)와 호환되어 안전한 에이전트 결제를 지원한다. AP2는 암호화 방식으로 검증 가능한 위임(mandates)을 사용하여 에이전트가 사용자 동의를 명확하게 보존하면서 자율적으로 결제 흐름을 실행할 수 있도록 한다. 토큰화된 결제: 신용 정보 제공업체(credential providers)는 결제 및 신원 정보를 토큰화하고, 결제 서비스 제공업체는 거래 처리를 담당하는 보안 아키텍처를 포함한다. 이를 통해 에이전트는 원시 결제 또는 개인 데이터에 접근하지 않고도 작동할 수 있어 보안을 강화한다. 3.4. 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop) 지원 UCP는 모든 거래가 완전히 자율적으로 이루어질 것이라고 가정하지 않는다. 일부 거래는 규제 제약, 판매자 정책 또는 에이전트가 아직 지원하지 않는 기능으로 인해 인간의 개입이 필요할 수 있다. UCP는 이를 위해 간단한 체크아웃 상태 머신을 통해 인간과 에이전트가 협력할 수 있도록 모델링한다. 미완료(incomplete): 필수 정보가 누락되어 에이전트가 API를 통해 해결을 시도해야 하는 상태이다. 에스컬레이션 필요(requires_escalation): 구매자 입력이 필요하며, 에이전트가 API 해결을 시도하고 실패할 경우 `continue_url`을 통해 인간에게 인계해야 하는 상태이다. 완료 준비(ready_for_complete): 모든 정보가 수집되어 에이전트가 프로그래밍 방식으로 최종 결제를 완료할 수 있는 상태이다. 거래가 자율적으로 진행될 수 없을 때, 판매자 응답에는 구조화된 컨텍스트와 연속 URL이 포함되어 인간의 개입을 용이하게 한다. 3.5. 전송 프로토콜 독립성(Transport Agnostic) UCP는 특정 전송 프로토콜에 얽매이지 않고 REST, JSON RPC, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), Agent2Agent(A2A) 등 다양한 프로토콜을 지원한다. 이는 동일한 역량 스키마를 백엔드 서비스, LLM 에이전트의 MCP 도구 호출, 에이전트 간 네트워크에서 비즈니스 로직을 다시 작성할 필요 없이 재사용할 수 있도록 한다. 4. UCP의 주요 특징 및 장점 UCP는 AI 에이전트 기반 상거래 환경을 위한 혁신적인 특징과 장점을 제공하여, 전체 상거래 생태계에 긍정적인 영향을 미친다. 4.1. 표준화된 에이전트 상거래 환경 제공 UCP의 가장 중요한 특징은 AI 에이전트와 상거래 시스템 간의 상호 작용을 위한 공통 언어와 기능적 기본 요소를 확립한다는 점이다. 이는 다음과 같은 장점을 가져온다: 통합 복잡성 감소: 각 AI 플랫폼이나 판매자마다 맞춤형 통합을 구축할 필요 없이, UCP라는 단일 표준을 통해 통합할 수 있다. 이는 "N x N 통합 병목 현상"을 해소하여 개발 시간과 비용을 크게 절감한다. 상호 운용성 증대: 서로 다른 벤더가 개발한 AI 에이전트들이 UCP를 통해 서로의 역량을 발견하고, 컨텍스트를 교환하며, 표준화된 방식으로 작업을 호출할 수 있게 된다. 이는 마치 HTTP가 웹 통신을 표준화한 것과 유사하게, 자율 및 반자율 AI 에이전트의 생태계를 가능하게 한다. 판매자 온보딩 간소화: 판매자는 단일 표준을 사용함으로써 AI 기반 상거래 환경에 더 빠르고 쉽게 참여할 수 있다. 4.2. 실시간 발견 및 협상 능력 UCP는 에이전트가 판매자의 제공 역량과 결제 옵션을 동적으로 발견하고, 거래 조건에 대해 실시간으로 협상할 수 있도록 설계되었다. 동적 기능 발견: AI 에이전트는 판매자의 비즈니스 프로필을 통해 지원되는 기능, 엔드포인트, 결제 구성 등을 동적으로 발견할 수 있어, 하드코딩된 통합 없이도 유연한 상호작용이 가능하다. 양방향 동적 협상: UCP는 결제와 같은 복잡한 요소에 대해 판매자와 구매자(에이전트) 양측의 선호도를 표현하고, 장바구니 내용, 구매자 위치, 거래 금액 등 다양한 변수에 따라 동적으로 협상하여 최적의 조건을 찾아낸다. 실시간 재고 및 가격 확인: AI 에이전트가 실시간으로 재고를 확인하고 동적 가격을 적용하여, 사용자에게 항상 최신 정보를 기반으로 한 정확한 구매 경험을 제공할 수 있다. 4.3. 유연하고 확장 가능한 설계 UCP는 미래의 상거래 요구사항에 대응할 수 있도록 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 갖추고 있다. 계층화된 확장성: 쇼핑 서비스, 역량, 확장으로 구성된 계층화된 설계는 새로운 기능이나 도메인별 스키마를 쉽게 추가할 수 있도록 한다. 이는 프로토콜이 경직되어 진화가 느려지는 것을 방지한다. 수직적 확장성: UCP는 쇼핑뿐만 아니라 여행, 서비스 등 다양한 산업 분야로 확장될 수 있도록 설계되었다. 비즈니스 로직 보존: 판매자는 UCP를 통해 할인, 번들, 세금, 구독 등 자신의 비즈니스 로직을 한 번 정의하면, AI 쇼핑 인터페이스 전반에 걸쳐 해당 규칙이 일관되게 적용되도록 할 수 있다. 4.4. 강화된 보안 및 신뢰 UCP는 에이전트 기반 상거래에서 중요한 보안과 신뢰 문제를 해결하기 위한 메커니즘을 포함한다. 토큰화된 결제 및 검증 가능한 자격 증명: 결제 및 신원 정보는 토큰화되어 에이전트가 민감한 원시 데이터에 직접 접근하는 것을 방지한다. 또한, AP2와 같은 프로토콜을 통해 사용자의 명확한 동의를 암호화 방식으로 증명할 수 있는 위임을 사용하여 거래를 실행한다. 보안 우선 접근 방식: UCP는 에이전트와 비즈니스 백엔드 간의 안전한 통신을 위해 토큰화된 결제 및 검증 가능한 자격 증명과 같은 보안 기능을 제공한다. 4.5. 인간-AI 협업 지원 UCP는 완전히 자율적인 거래뿐만 아니라, 인간의 개입이 필요한 시나리오도 지원한다. '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)' 개념을 통해, 에이전트가 스스로 해결할 수 없는 복잡한 상황에서는 사용자에게 정보를 요청하거나 거래를 인계할 수 있도록 설계되었다. 5. 주요 활용 사례 UCP는 AI 에이전트 기반 상거래의 다양한 영역에서 혁신적인 활용 사례를 만들어내고 있다. 이는 소비자 경험을 향상시키고, 판매자에게 새로운 비즈니스 기회를 제공한다. 5.1. AI 에이전트 기반 상거래에서의 활용 UCP는 AI 에이전트가 사용자를 대신하여 쇼핑 여정의 모든 단계를 수행할 수 있도록 지원한다. 대화형 쇼핑 경험: 구글 검색의 AI 모드(AI Mode in Search)나 제미니(Gemini) 앱과 같은 대화형 인터페이스에서 UCP는 AI 에이전트가 제품 발견부터 결제까지의 전 과정을 처리할 수 있도록 한다. 예를 들어, 사용자가 AI 비서에게 특정 제품을 찾아 구매해달라고 요청하면, AI 에이전트는 UCP를 통해 여러 판매자의 카탈로그를 검색하고, 실시간 재고를 확인하며, 가격을 비교하고, 사용자의 승인된 결제 정보를 사용하여 결제를 완료할 수 있다. 자동화된 주문 및 구독 관리: AI 에이전트는 사용자의 선호도와 소비 패턴을 학습하여 필요한 물품을 자동으로 재주문하거나, 구독 서비스를 관리할 수 있다. 예를 들어, 커피 원두가 떨어질 때쯤 AI 에이전트가 자동으로 주문을 처리하거나, 특정 기간마다 소모품을 배송받는 구독 서비스를 관리하는 것이 가능하다. 개인화된 쇼핑 어시스턴트: AI 에이전트는 사용자의 과거 구매 내역, 선호도, 예산 등을 고려하여 고도로 개인화된 제품 추천을 제공하고, 해당 제품의 구매까지 원스톱으로 지원한다. 여행 예약 시스템: UCP는 여행 업계의 파편화된 예약 시스템(항공사, 호텔, 렌터카, 투어 운영사 등)을 통합하여, AI 에이전트가 여러 제공업체에 걸쳐 항공편, 호텔, 액티비티를 단일 거래로 구성하고 예약할 수 있도록 돕는다. 5.2. 결제 시스템 제공업체(PSP)에 미치는 영향 UCP는 결제 시스템 제공업체(PSP)의 역할과 기능에도 중요한 영향을 미친다. 모듈식 결제 핸들러 통합: UCP의 모듈식 결제 핸들러 설계는 PSP가 자체 핸들러 사양을 게시하고 UCP 생태계에 쉽게 통합될 수 있도록 한다. 이는 PSP가 다양한 AI 기반 쇼핑 경험에 자사의 결제 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기회를 창출한다. 보안 및 인증 강화: AI 에이전트가 거래를 수행함에 따라, PSP는 봇의 악의적인 거래를 방지하고 올바른 에이전트가 고객을 대신하여 거래하도록 하는 인증 및 사기 방지 메커니즘을 더욱 고도화해야 한다. UCP는 토큰화된 결제와 검증 가능한 자격 증명을 통해 이러한 보안 요구사항을 충족하는 데 기여한다. 동적 결제 협상: UCP는 판매자와 구매자(에이전트) 간의 동적 결제 협상을 지원하므로, PSP는 카트 내용, 구매자 위치, 거래 금액 등 다양한 조건에 따라 최적의 결제 옵션을 제공하고 처리하는 유연성을 갖게 된다. 데이터 주권 및 고객 관계 유지: UCP는 판매자가 여전히 '기록상 판매자(Merchant of Record)'로서 고객 관계와 비즈니스 규칙에 대한 완전한 소유권을 유지하도록 설계되었다. 이는 PSP가 판매자와의 기존 관계를 유지하면서 AI 기반 상거래로의 전환을 지원할 수 있음을 의미한다. 이 외에도 UCP는 B2B(기업 간 거래) 환경에서 공급망 관리의 자동화, 기업 구매 프로세스의 효율화 등 다양한 분야에서 활용될 잠재력을 가지고 있다. 6. 현재 동향 및 발전 과제 UCP는 에이전트 기반 상거래의 미래를 형성하는 중요한 기술로 부상하고 있으나, 그 발전 과정에서 여러 동향과 해결해야 할 과제들이 존재한다. 6.1. 현재 개발 상황 및 업계 동향 UCP는 구글과 쇼피파이가 주도하여 개발되었으며, Etsy, Target, Walmart, Wayfair와 같은 주요 소매업체와 Adyen, American Express, Best Buy, Flipkart, Macy's Inc, Mastercard, Stripe, The Home Depot, Visa, Zalando 등 20개 이상의 글로벌 파트너사들이 지지하고 있다. 이는 UCP가 특정 기업의 독점적인 시스템이 아닌, 개방적이고 커뮤니티 주도적인 표준으로 자리매김하려는 의지를 보여준다. 오픈 소스 표준: UCP는 Apache 2 오픈 소스 라이선스 하에 공개되었으며, GitHub를 통해 문서와 사양이 제공된다. 이는 개발자들이 UCP를 기반으로 새로운 상거래 솔루션을 구축하고 생태계 발전에 기여할 수 있도록 장려한다. 구글 제품 내 통합: 구글은 UCP를 자사의 AI 모드 검색(AI Mode in Search) 및 제미니(Gemini) 앱 내 새로운 체크아웃 기능에 적용할 예정이다. 이를 통해 사용자는 구글 플랫폼에서 제품을 검색하면서 바로 구매를 완료할 수 있게 된다. 다양한 수직 시장으로의 확장: UCP는 초기에는 쇼핑에 중점을 두지만, 여행, 서비스 등 다른 수직 시장으로도 확장될 수 있도록 설계되었다. 실제로 여행 예약 시스템에 UCP를 적용하는 가이드라인이 제시되기도 했다. 기존 프로토콜과의 호환성: UCP는 Agent2Agent (A2A), Agent Payments Protocol (AP2), Model Context Protocol (MCP) 등 기존 에이전트 프로토콜과 호환되도록 구축되었다. 6.2. 'Human in the Loop'와 같은 고려사항 AI 에이전트의 자율성이 증대되더라도, 모든 상거래 과정이 인간의 개입 없이 이루어지는 것은 아니다. UCP는 'Human in the Loop' 개념을 통해 다음과 같은 상황을 고려한다. 복잡하거나 민감한 거래: 규제 준수, 판매자 정책, 또는 에이전트가 아직 처리할 수 없는 복잡한 시나리오에서는 인간의 검토나 승인이 필요하다. UCP는 이러한 경우 에이전트가 거래를 일시 중지하고 사용자에게 인계할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 신뢰 및 통제: 소비자는 AI 에이전트에게 구매 권한을 위임하더라도, 자신의 구매 과정에 대한 통제권을 완전히 잃고 싶어 하지 않을 수 있다. UCP는 사용자가 언제든지 개입하여 거래를 확인하거나 수정할 수 있는 유연성을 제공함으로써 이러한 신뢰 문제를 해결하고자 한다. 윤리적 책임: AI 에이전트의 구매 결정이 잘못되었을 경우, 책임 소재를 명확히 하고 문제를 해결하는 과정에서 인간의 역할이 중요하다. 6.3. 에이전트 기반 상거래로의 전환 과제 UCP가 에이전트 기반 상거래의 기반을 마련하고 있지만, 이로의 완전한 전환에는 여러 과제가 따른다. 보안 및 개인 정보 보호: AI 에이전트가 사용자 데이터를 처리하고 결제를 수행함에 따라, 데이터 보안 및 개인 정보 보호는 여전히 최우선 과제이다. UCP는 토큰화된 결제와 검증 가능한 자격 증명을 통해 이를 해결하려 하지만, 시스템 전반의 강력한 보안 인프라와 규제 준수가 필수적이다. 데이터 품질 및 편향: AI 에이전트의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우된다. 데이터 부족, 지저분한 데이터 소스, 편향된 알고리즘 등은 AI의 정확성과 공정성을 저해할 수 있다. 규제 및 법적 문제: AI 에이전트가 자율적으로 거래를 수행할 때 발생하는 법적 책임, 계약의 유효성, 소비자 보호 등 새로운 규제 프레임워크가 필요하다. 기술 통합 및 채택: 많은 판매자가 기존의 복잡한 시스템을 운영하고 있으므로, UCP와 같은 새로운 표준을 기존 인프라에 통합하는 것은 기술적 도전이 될 수 있다. UCP는 기존 소매 인프라와 호환되도록 구축되었지만, 원활한 전환을 위한 지속적인 노력과 지원이 필요하다. 브랜드 가시성 및 충성도: AI 에이전트가 쇼핑 여정의 시작점이 되면서, 검색 엔진 최적화(SEO)와 유사하게 UCP 채택이 AI 에이전트의 추천 및 판매에 영향을 미칠 수 있다. 판매자는 AI 에이전트가 자신의 제품을 발견하고 해석할 수 있도록 구조화되고 신뢰할 수 있는 제품 콘텐츠를 제공해야 한다. 또한, AI 에이전트가 구매 결정을 내릴 때 브랜드 충성도를 어떻게 유지할 것인가에 대한 고민도 필요하다. 7. UCP의 미래 전망 UCP는 상거래의 전환점으로서 AI 에이전트가 주도하는 새로운 쇼핑 시대를 열 잠재력을 가지고 있다. 그 미래 전망은 다음과 같다. 7.1. 상거래의 전환점으로서의 의미 UCP는 단순히 기술적인 개선을 넘어, 상거래의 근본적인 작동 방식을 변화시키는 전환점이 될 것으로 예상된다. 쇼핑 경험의 혁신: 소비자는 AI 에이전트를 통해 더욱 개인화되고, 효율적이며, 마찰 없는 쇼핑 경험을 누릴 수 있게 된다. 제품 검색부터 구매, 사후 관리까지 모든 과정이 대화형 인터페이스 내에서 원활하게 이루어질 것이다. 새로운 비즈니스 모델 창출: UCP는 AI 에이전트가 직접 구매자로 활동하는 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 한다. 판매자는 AI 에이전트와의 상호 작용을 통해 새로운 고객층에 도달하고, 비즈니스 효율성을 높일 수 있다. 글로벌 상거래 촉진: 표준화된 프로토콜은 국경을 넘어선 AI 에이전트 기반 상거래를 용이하게 하여, 글로벌 시장에서의 거래 복잡성을 줄이고 새로운 기회를 창출할 수 있다. 데이터 기반 의사결정 강화: UCP를 통해 수집되는 표준화된 상거래 데이터는 AI 에이전트와 판매자가 더욱 정교한 의사결정을 내리고, 고객 경험을 지속적으로 개선하는 데 활용될 수 있다. 7.2. 향후 상거래 생태계에 미칠 잠재적 영향 및 발전 방향 UCP의 확산은 상거래 생태계 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미치며, 다음과 같은 방향으로 발전할 것으로 예측된다. AI 에이전트의 역할 확대: AI 에이전트는 단순한 비서를 넘어, 소비자의 의도를 예측하고, 복잡한 구매 결정을 자율적으로 수행하는 '구매자'로서의 역할을 더욱 강화할 것이다. 이는 소비자가 웹사이트를 직접 방문하는 대신, AI 에이전트에게 구매를 위임하는 것이 일반적인 현상이 될 수 있음을 의미한다. 브랜드 가시성 패러다임 변화: 검색 엔진 최적화(SEO)가 전통적인 검색에서 중요했던 것처럼, UCP 채택은 AI 기반 쇼핑 환경에서 브랜드의 '에이전트 가시성(Agent Discoverability)'을 결정하는 핵심 요소가 될 것이다. 판매자는 AI 에이전트가 제품을 정확하게 해석하고 추천할 수 있도록 구조화된 고품질 제품 데이터를 제공하는 데 집중해야 할 것이다. 결제 및 금융 서비스의 진화: PSP는 AI 에이전트 기반 거래에 최적화된 새로운 결제 솔루션과 사기 방지 시스템을 개발해야 할 것이다. 또한, 구독 모델이나 카드 저장 결제의 통제권이 판매자에서 소비자 에이전트로 일부 이동할 가능성도 있다. 지속적인 표준화 및 확장: UCP는 지속적으로 발전하며 새로운 상거래 역량과 확장을 통합할 것이다. 이는 다양한 산업 분야의 특수성을 반영하고, AI 기술의 발전에 발맞춰 진화하는 유연한 표준으로 자리매김할 것이다. 인간과 AI의 협업 강화: 'Human in the Loop' 원칙은 더욱 정교해져, AI 에이전트가 복잡한 상황에서 인간의 전문 지식과 판단을 효과적으로 활용하고, 인간은 AI의 효율성을 통해 더욱 전략적인 역할에 집중할 수 있게 될 것이다. UCP는 상거래의 미래를 재편할 강력한 도구이며, 이 프로토콜의 발전과 확산은 우리가 제품을 발견하고, 구매하며, 상호작용하는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 기업과 개발자들은 UCP를 이해하고 적극적으로 활용함으로써 다가오는 에이전트 기반 상거래 시대의 기회를 포착해야 할 것이다. 참고 자료 Shopify Engineering. (2026, January 11). 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, UCP)이 소비자 경제 감시 단체 그라운드워크 콜래보레이티브(Groundwork Collaborative)의 디렉터 린지 오웬스(Lindsay Owens)의 경고로 인해 논란의 중심에 서게 되었다. 오웬스는 개인화된 업셀링이 사용자 데이터를 분석해 과도한 요금을 부과할 수 있다는 우려를 표명하며, 13일(현지시각) 경고를 발표했다.

범용 커머스 프로토콜은 AI 기반 쇼핑 에이전트를 위한 표준화된 프로토콜로, 구글이 주요 유통업체 및 결제사와 협력해 개발한 것이다. 이러한 AI 쇼핑 에이전트는 에이전틱 커머스(agentic commerce) 시장에서의 중요성을 가지고 있으며, 구글은 이를 통해 AI 쇼핑 플랫폼의 주도권을 확보하려는 전략을 펼치고 있다.

오웬스는 개인화된 업셀링이 사용자의 채팅 데이터를 분석해 과도한 요금을 부과할 수 있다고 주장했다. 그녀는 “개인화된 업셀링을 통해 사용자의 채팅 데이터를 분석해 과도한 요금을 부과할 수 있다”고 경고했다. 이에 대해 구글은 업셀링은 일반적인 소매 관행이며, 사용자가 선택할 수 있는 프리미엄 옵션을 제안하는 것일 뿐이라고 반박했다. 구글은 “업셀링은 과도한 과금을 의미하지 않으며, 사용자가 선택할 수 있는 프리미엄 옵션을 제안하는 일반적인 소매 관행일 뿐이다”라고 설명했다.

또한, 구글은 다이렉트 오퍼(Direct Offers) 기능이 할인이나 무료 배송 등 더 낮은 가격의 혜택을 제공하는 것이라고 강조하며, “다이렉트 오퍼 기능은 할인이나 무료 배송 등 더 낮은 가격의 혜택을 제공하는 것이지, 가격을 올리는 데 사용될 수 없다”고 밝혔다. 비즈니스 에이전트 기능이 개별 사용자 데이터를 기반으로 가격을 조정할 수 없다는 점도 명확히 했다.

개인화된 업셀링은 사용자의 선호도나 행동 데이터를 기반으로 더 비싼 상품이나 추가 기능을 추천하는 마케팅 기법이다. 그러나 이러한 기법이 감시 기반 가격 차별로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 제기되고 있다. 감시 기반 가격 차별은 사용자의 데이터를 분석하여 개인별로 가격을 다르게 책정하는 방식으로, 이는 프라이버시 및 공정성 문제를 야기할 수 있다.

향후 소비자 신뢰 확보가 핵심 과제로 떠오를 것이다. 구글은 현재 문제 없다고 주장하지만, 규제 당국의 관심과 대체 플랫폼의 부상 가능성이 존재한다. 오웬스는 빅테크가 사용자 데이터를 기반으로 가격을 맞춤형으로 조정할 수 있는 잠재적 위험을 경고하며, “구매자는 조심하라”는 메시지를 던졌다.

이번 논란은 AI 쇼핑의 편의성과 소비자 보호 사이의 균형이라는 중요한 과제를 부각시켰다. 향후 규제, 소비자 신뢰 확보, 대안 플랫폼의 부상 등 다양한 영향을 미칠 것으로 보인다. 구글의 범용 커머스 프로토콜은 AI 쇼핑 에이전트의 새로운 표준을 제시하고 있지만, 소비자 보호와 프라이버시 문제를 해결하는 것이 필수적이다.