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[Case Study] 방문은 줄었는데 매출은 늘었다—People Inc.가 보여준 미디어의 다음 수익원

날짜: 11월 06, 2026

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[Case Study] Character.ai 파산 신청, Character.ai의 1,200만 활성 이용자는 왜 기업가치로 인정받지 못했을까?

날짜: 10월 19, 2026

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[Case Study] 검색 회사는 왜 상품 데이터 회사를 샀을까? Algolia·Velou 사례

날짜: 10월 13, 2026

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작성노트

자료: 공개된 기사·공식 발표·공개 데이터 등을 참고했습니다.
작성: AI 보조 도구로 자료를 수집 및 가공, 사람이 편집·검수하여 게시했습니다.
한계: 게시 이후 정보가 업데이트될 수 있습니다. 오류·정정 요청은 환영합니다.

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[MadTech 101] 에이전틱 커머스, 검색이 사라지는 시대가 아니라 ‘구매 운영체계’가 바뀌는 시대다

[MadTech 101] 에이전틱 커머스의 핵심은 AI가 상품을 추천한다는 데 있지 않습니다. 상품 데이터, 구매 권한, 결제 승인, 책임 기록을 기계가 읽고 실행할 수 있는 구조로 바꾸는 데 있습니다. 검색보다 넓은 구매 운영체계의 변화. Image generated with OpenAI. 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 에이전트가 소비자나 기업을 대신해 상품을 조사하고, 조건을 비교하며, 승인된 범위 안에서 구매까지 수행하는 거래 방식입니다. 기존 추천 시스템이 선택지를 보여줬다면, 에이전트는 목표를 해석하고 외부 시스템을 호출해 실제 행동으로 이어갑니다. 2026년에는 이 개념이 발표 자료에만 머물지 않았습니다. Mastercard는 한국에서 인천공항과 서울 도심 사이의 차량 예약을 AI 에이전트가 검색·예약·결제한 인증 거래를 발표했고, 호주와 중남미에서도 영화표, 숙박, 식료품, 서적과 디지털 상품을 포함한 거래 사례를 공개했습니다. 그렇다고 사람이 운영하는 쇼핑몰이 곧 사라진다는 뜻은 아닙니다. 현재 확인된 사례에는 통제된 시험과 초기 상용 거래가 섞여 있습니다. 더 중요한 변화는 소비자가 반드시 특정 사이트를 먼저 방문하지 않아도 상품을 발견하고 구매를 시작할 수 있게 됐다는 점입니다. 확인 범위 현재 공개된 거래 사례는 에이전틱 결제가 기술적으로 작동할 수 있다는 증거입니다. 소비자 거래의 상당 부분이 이미 에이전트로 전환됐다는 증거는 아닙니다. 기업 발표와 시장의 실제 이용 규모는 구분해 봐야 합니다. 에이전틱 커머스란 무엇인가 일반적인 온라인 쇼핑에서는 사람이 검색어를 입력하고, 여러 상세페이...

[AI Frontier] OpenAI와 Meta는 왜 코딩 도구 회사를 사들이나

[AI Frontier] 코드 작성 이후의 보관·검토·협업까지, AI 회사가 맡으려는 개발 업무의 범위. AI가 짠 코드, 누가 모으고 살펴볼까 2026년 11월 4일, ChatGPT와 코딩 도구 Codex를 만드는 OpenAI가 Pierre Computer Company 인수 계획을 발표했다. Pierre는 코드 보관과 변경 내역 비교 도구를 만드는 회사다. 같은 날 Conductor도 Facebook·Instagram 운영사 Meta에 합류한다고 밝혔다. Conductor는 여러 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 개발 작업을 관리하는 도구를 만든다. [1][5] 코드를 만드는 AI가 있는데 그 주변 도구까지 직접 가져야 하는 이유는 뭘까. 개발자가 원하는 것은 새 코드를 받아보는 데서 끝나지 않는다. 요청한 기능이 제대로 작동하고, 동료가 검토를 마치고, 실제 서비스에 반영돼야 일이 끝난다. 두 인수는 그 과정의 더 많은 부분을 자사 제품에서 처리하려는 선택으로 읽을 수 있다. [2][3][4] 코드를 다 썼는데, 왜 일은 아직 끝나지 않을까 한 온라인 쇼핑몰이 할인 쿠폰 기능을 고친다고 해보자. 한 AI에는 할인 금액을 계산하는 코드를, 다른 AI에는 고객이 보는 안내 화면을, 또 다른 AI에는 기능이 제대로 작동하는지 검사하는 테스트 코드를 맡긴다. 실제 도입 사례가 아니라 개발 과정을 설명하기 위한 가정이다. 각자 작업을 마쳤다는 보고가 왔다. 그런데 계산 코드에서는 쿠폰을 한 번만 쓰게 만들었고, 화면에는 여러 번 쓸 수 있다는 안내가 남아 있다. 테스트 코드가 할인이 적용되는지만 확인했다면 이런 차이를 놓칠 수 있다. 작업 세 개를 끝냈어도 쿠폰 행사를 시작할 준비는 되지 않은 셈이다. 담당자는 세 작업이 같은 조건을 따르는지 확인하고, 따로 만든 코드를 합친 뒤 고객이 이용할 순서대로 시험해야 한다. 문제가 없을 때 실제 쇼핑몰에 반영한다. 새 코드나 수정한 코드를 사용 중인 서...

[Trend & Event] 여행 플랫폼은 왜 판매자의 재고와 가격 관리까지 맡으려 하는가

[Trend & Event] 작은 요리 체험 교실의 예약 장부에서 살펴본 Klook의 판매자용 인공지능. 여행 예약 뒤에는 판매자의 장부가 있다 여행 플랫폼에서 예약을 마쳤는데, 뒤늦게 그 시간에는 자리가 없다는 연락을 받았다고 해보자. 여행자는 일정을 다시 짜야 하고, 판매자와 플랫폼은 취소나 변경을 처리해야 한다. 예약 화면에 적힌 날짜와 가격을 제때 고치는 일이 판매와 고객 신뢰에 어떻게 연결되는지 떠올릴 수 있는 장면이다. 투어·입장권·현지 체험 등을 예약하는 플랫폼 Klook은 2026년 11월 3일 판매자용 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 도구 K.ai를 발표했다. 판매자의 지시로 예약을 조회하고 판매 가능 수량과 가격을 수정하며, 단계적으로 도입된다는 설명이다. [1] 여행객에게 상품을 소개하는 회사가 왜 판매자의 장부를 정리하는 일까지 돕는 걸까. 그 이유를 작은 체험 교실의 하루에서부터 살펴보자. 여행 상품에서 ‘재고’는 무엇일까 외국인 여행자를 대상으로 요리 수업을 여는 교실을 가정해보자. 토요일 오전 수업의 정원은 여덟 명이고, 지금까지 다섯 명이 예약했다. 남은 세 자리가 이 수업의 재고다. 여기서 재고란 특정 날짜와 시간에 추가로 예약을 받을 수 있는 수량을 뜻한다. 사업주는 수업을 준비하면서 예약도 관리한다. 전화로 두 명의 예약을 더 받았다면 온라인에서 팔 수 있는 자리는 한 자리로 줄어든다. 이 변경을 제때 입력하지 않아 예약 화면에 여전히 세 자리가 남아 있다면, 정원보다 많은 손님을 받을 수 있다. 반대 상황도 생긴다. 단체 손님이 취소했는데 판매를 다시 열지 않으면 실제 교실에는 빈자리가 있어도 여행객은 예약할 수 없다. 토요일 오전이 지나면 그날의 빈자리를 나중에 팔 수도 없다. 이 교실의 온라인 판매는 상품 소개 페이지를 ...

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