AWS, '에이전틱 쇼핑 어시스턴트' 출시…리테일 기업 맞춤형 AI 쇼핑 경험 구축 지원

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 아마존웹서비스(AWS)가 2026년 5월 28일 아마존의 AI 쇼핑 어시스턴트 '알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)' 기반의 신규 리테일 AI 솔루션 'AWS 에이전틱 쇼핑 어시스턴트(AWS Agentic Shopping Assistant, AWS ASA)'를 발표했다. AWS ASA는 아마존 외부의 리테일 기업이 처음으로 알렉사 포 쇼핑의 기술과 운영 경험을 직접 활용하도록 지원하는 솔루션이다.

이 솔루션은 아키텍처 가이드와 스타터 코드, 전문가 가이드를 패키지 형태로 제공해 각 기업의 데이터와 비즈니스 규칙, 브랜드 특성을 반영한 맞춤형 대화형 쇼핑 어시스턴트 구축을 돕는다. 글로벌 패션 그룹 테이프스트리(Tapestry) 산하의 케이트 스페이드(Kate Spade)는 이미 AWS ASA를 활용해 자체 AI 쇼핑 경험을 구축했다.

주요 내용:

AWS ASA는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)·에이전트코어(AgentCore)·오픈서치(OpenSearch) 등 검증된 AWS 서비스를 기반으로 하며, 수년이 걸릴 수 있는 대화형 쇼핑 경험을 약 60일 만에 구축하도록 지원한다.
케이트 스페이드는 아마존 베드록 에이전트코어 기반으로 'AI 기프트 컨시어지'를 2026년 4월 출시했으며, 이는 실제 운영 환경에 적용된 최초의 베드록 에이전트코어 기반 리테일 AI 어시스턴트 사례다.
대화형 쇼핑 세션의 전환율은 기존 키워드 검색 대비 3.5배 높은 것으로 나타났다.

AWS ASA는 알렉사 포 쇼핑과 동일한 기반 기술을 사용하지만, 각 리테일 기업의 상품 카탈로그와 고객 기반, 쇼핑 환경에 맞춰 최적화된다. 각 구축 사례는 해당 리테일러의 브랜드 보이스와 도메인 전문성을 반영해 맞춤형으로 설계된다. 리테일 기업은 AWS 전문가와 시스템 통합(SI) 파트너의 지원 아래 아키텍처 가이드와 스타터 코드 등 기술 기반을 제공받는다. AWS 생성형 AI 혁신 센터(AWS Generative AI Innovation Center)는 고객의 AI 솔루션 설계·구축·출시를 지원하는 글로벌 전문가 조직으로, 아마존의 운영 경험과 기술 노하우를 AWS ASA 형태로 제공한다.

AI 에이전트가 쇼핑 의사결정의 주요 인터페이스로 자리 잡으면서, 리테일 기업은 자체 AI 쇼핑 경험을 구축할지 범용 AI 플랫폼에 의존할지를 선택해야 하는 기로에 서 있다. AWS는 리테일 기업이 제품과 고객, 카테고리에 대한 깊이 있는 전문 지식을 이미 보유하고 있으며 이는 범용 AI가 쉽게 대체할 수 없는 경쟁력이라고 설명했다.

케이트 스페이드의 'AI 기프트 컨시어지'는 소비자의 53%가 선물 구매 과정에서 스트레스를 경험한다는 점에 주목해 상황과 선물 대상, 스타일을 자연스럽게 대화로 풀어내며 고객의 모호한 요구를 구체적인 상품 추천으로 연결한다. 해당 서비스는 앤트로픽(Anthropic)의 하이쿠(Haiku) 4.5 모델을 기반으로 구축됐으며, 아마존 베드록이 관측성과 인증, 평가 기능을 제공했다. 개발팀은 고객 대상 서비스 출시 전까지 약 2.5개월간 엄격한 테스트를 진행했다.

양 루(Yang Lu) 테이프스트리 최고정보디지털책임자(CIDO)는 "에이전틱 커머스가 고객 경험에 가져올 가능성에 큰 기대를 갖고 있다"며 "AWS가 기본 토대를 제공했고, 우리는 이를 바탕으로 소비자에게 필요한 맞춤형 경험을 함께 구축했다"고 말했다.

아마존은 AWS의 '커스터머 제로(Customer Zero)' 역할을 수행하며 모든 구성 요소를 세계 최고 수준의 리테일 환경에서 검증했다. 아마존의 AI 쇼핑 어시스턴트는 2025년 약 120억 달러 규모의 추가 매출을 견인했으며, 같은 해 3억 명 이상의 고객이 이를 이용했다.

아마존은 지난주 기존 '루퍼스(Rufus)'와 '알렉사 플러스(Alexa+)'를 결합한 차세대 AI 쇼핑 어시스턴트 알렉사 포 쇼핑을 발표했다.

AWS 에이전틱 쇼핑 어시스턴트, 이런 점이 궁금하다

Q. AWS ASA는 무엇이며 기존 솔루션과 어떻게 다른가.
A. 아마존의 AI 쇼핑 어시스턴트 알렉사 포 쇼핑과 동일한 기반 기술을 사용하되, 리테일 기업이 자사 데이터와 비즈니스 규칙, 브랜드 특성을 반영한 맞춤형 대화형 쇼핑 어시스턴트를 구축하도록 지원하는 솔루션이다. 아마존 외부 기업이 알렉사 포 쇼핑의 기술과 운영 경험을 직접 활용할 수 있는 첫 사례다.

Q. 구축에는 얼마나 시간이 걸리나.
A. 처음부터 직접 개발하면 수년이 걸릴 수 있는 대화형 쇼핑 경험을, 아키텍처 가이드와 스타터 코드 등 기술 기반과 AWS 생성형 AI 혁신 센터의 지원을 통해 약 60일 만에 구축할 수 있다.

Q. 리테일 기업이 자체 AI 쇼핑 경험을 구축해야 하는 이유는 무엇인가.
A. AI 에이전트가 쇼핑 의사결정의 주요 인터페이스로 자리 잡으면서, 범용 AI 플랫폼에 의존하면 브랜드와 고객 경험을 충분히 반영하기 어렵기 때문이다. 리테일 기업은 제품과 고객에 대한 전문 지식을 이미 보유하고 있어, 이를 바탕으로 고객과의 직접적 관계를 유지하면서 차별화된 쇼핑 경험을 구현할 수 있다.

[Seoul = Techsuda eyeball@techsuda.com]