주요 사례

슈퍼에이전트, 차세대 고객 접점으로 부상할 것인가 3화
26.10.06.
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목차

◼ [슈퍼에이전트의 도입 현황] 업계에서 슈퍼에이전트 개념을 명확히 규정하고 표준화해 구현한 서비스는 아직 제한적이나, 일부 기업을 중심으로 초기 형태의 서비스가 등장하기 시작

○ (본격 상용화 전 단계) 하나의 상위 AI가 단일한 고객 접점 역할을 수행하며 다수의 전문 에이전트를 호출하고 조율하는 슈퍼에이전트가 본격적으로 상용화되기 전 단계임

  • 금융업에서는 고객 정보·권한 관리·거래 승인·책임 소재·보안 및 규제 등의 문제로 인해, 여러 분야의 에이전트를 지휘해 상담부터 거래까지 모두 처리하는 슈퍼에이전트 도입 사례는 확인되지 않음

○ (초기 서비스 도입) 세일즈포스 등 일부 기업은 멀티에이전트 오케스트레이션을 도입해 슈퍼에이전트의 초기 형태를 구현 중임

  • 대고객용 서비스에 도입된 사례는 찾아볼 수 없으나, 세일즈포스는 직원용 슈퍼에이전트를 활용 중임
  • 라쿠텐은 지난 8월 슈퍼에이전트 도입 계획을 발표했으며, 월마트는 지난해 7월 초기 단계의 슈퍼에이전트를 운영하고 있다고 밝힘
  • 오픈AI·구글 등도 하나의 AI가 다양한 외부 서비스를 연결해 예약·검색·업무 등을 처리하며 슈퍼에이전트와 유사한 사용자 경험을 구현 중임

슈퍼에이전트 주요 사례 비교

'세일즈포스·라쿠텐·월마트·오픈AI·구글의 이용 대상과 연결 대상, 구현 현황을 비교한 표'이다.

자료: KB경영연구소

(1) 세일즈포스

◼ 하나의 AI가 모든 업무를 수행하는 대신, 단일한 고객 접점인 슈퍼에이전트가 다수 에이전트를 지휘해 복잡한 업무를 처음부터 끝까지 일괄 처리하는 구조를 제시

○ (도입 배경) 모든 기능을 하나의 거대한 에이전트에 집약하는 ‘모놀리식 에이전트(Monolithic Agent)’와, 여러 에이전트를 독립적으로 운영하는 ‘분산형 에이전트’ 방식의 한계를 극복하기 위한 구조를 고안

  • 모놀리식 에이전트 | 기능 증가에 따라 비용·속도·권한 관리와 거버넌스 복잡성 증대
  • 분산형 에이전트 | 고객이 직접 에이전트를 선택해야 하고 에이전트 간 정보·대화 맥락 단절

➔ 분야별 에이전트는 분산·전문화하되 고객 접점과 에이전트 조율은 슈퍼에이전트 하나로 통합

○ (작동 방식) 슈퍼에이전트가 고객의 의도를 파악하고 전문 에이전트를 호출해 업무를 배분하면, 분야별 전문 에이전트가 필요한 데이터와 도구, API를 활용해 처리

  • 슈퍼에이전트는 전체 목표와 고객과의 대화 맥락을 관리하고, 분야별 전문 에이전트가 처리한 결과를 취합하여 고객에게 하나의 연속된 서비스 경험으로 제공

○ (통제·거버넌스) 슈퍼에이전트의 자율성이 확대될수록 AI 결과물에 대한 인간의 검증 절차 (Human-in-the-loop), 권한 통제, 보안 경계, 실행 과정에 대한 모니터링·감사 기록 등 중앙화된 통제 체계의 중요성도 높아짐

  • 부서별로 전문 에이전트를 독립적으로 개발·운영하면서 슈퍼에이전트를 통합 허브로 활용함으로써 ‘분산된 에이전트 운용과 중앙화된 거버넌스’를 추구

◼ 사내에 분산된 20개 이상의 전문 AI 에이전트를 지휘하는 슈퍼에이전트를 도입해, 직원이 단일 접점에서 다양한 업무를 일괄 처리하는 환경을 조성

○ (적용 사례) 대표적 업무용 메신저 플랫폼 슬랙(Slack)*을 기반으로 하나의 대화창에서 다양한 에이전트와 시스템을 활용할 수 있는 맞춤형 AI 에이전트 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 구축

  • 업무별 에이전트를 개별적으로 이용하는 방식에서, 슈퍼에이전트를 단일 접점으로 삼아 사용자 요청에 맞추어 전문 에이전트가 자동으로 협업하는 구조로 전환
  • 사용자는 어떤 에이전트가 필요한지 직접 판단할 필요 없이 슈퍼에이전트에 요청하면 20개 이상의 전문 에이전트가 필요한 업무를 수행
* 메시지와 애플리케이션, 데이터를 연결해 업무 수행과 협업을 지원하는 대표적인 플랫폼으로, 2021년 세일즈포스가 인수

○ 슬랙봇은 단순히 여러 에이전트를 한 화면에 모으는 데 그치지 않고, 회의·검색·리서치·워크플로우 생성 등 다양한 업무를 하나의 AI 인터페이스로 통합하여 생산성 향상을 지원

  • 슬랙봇 도입 이후 직원 만족도 96%, 600만 달러 규모의 생산성 향상 효과를 거둠
  • 세이즈포스 자체 에이전트 생성 도구인 에이전트포스(AgentForce)를 활용하면 슬랙봇과 같은 업무용 슈퍼에이전트뿐 아니라 고객용 슈퍼에이전트도 구현 가능

세일즈포스의 슬랙봇

슬랙 대화창에서 '슬랙봇이 여러 전문 에이전트를 호출해 업무를 처리하는 화면 예시'입니다.

자료: 세일즈포스, KB경영연구소

(2) 라쿠텐

◼ 일차로 온라인 쇼핑몰 라쿠텐 이치바(Rakuten Ichiba)를 포함한 17개 서비스에 AI 에이전트를 적용한 후 추가로 7개 서비스에 도입했으며, 향후 50개 이상의 서비스로 확대할 계획

○ (쇼핑몰 AI) 라쿠텐 이치바에 고객과 대화하며 상품 탐색·비교·추천을 도와주는 쇼핑 에이전트 ‘AI 컨시어지(AI Concierge)’를 도입

  • 기존에는 고객이 직접 원하는 조건을 검색해 결과를 검토한 후 적합한 상품을 선택하고 구매
  • AI 컨시어지 방식에서는 고객이 원하는 조건을 자연어로 제시하면, AI가 이에 맞는 최적의 품을 추천하고 고객이 선택해 구매하는 구조로 단순화(ichiba-assistant.ai.rakuten. co.jp/ 참조)

○ (여행 예약 AI) 온라인 여행사 라쿠텐 트래블(Rakuten Travel)에 AI 에이전트를 도입해, 고객이 원하는 조건을 자연어로 제시하면 AI가 적합한 숙소를 탐색하여 추천하고 예약까지 지원

  • 기존에는 고객이 직접 여행 조건을 입력해 검색하고 비교한 후 적합한 숙소를 선택하고 예약
  • AI 에이전트 방식에서는 고객이 여행 조건을 자연어로 제시하면, AI가 적합한 숙소를 추천하고 예약까지 처리

○ (기타 분야) 라쿠텐 카드의 경우 앱에 AI 에이전트를 탑재해 고객의 실제 거래 데이터를 분석한 맞춤형 답변을 제공하고 있으며, 통신 가입·미용실 추천·골프장 검색 에이전트 등도 도입

라쿠텐 이치바의 AI 쇼핑 에이전트

라쿠텐 쇼핑 에이전트가 '대화로 상품 조건을 파악하고 관련 상품을 추천하는 화면'이다.

자료: 라쿠텐, KB경영연구소 정리

라쿠텐 트래블의 AI 에이전트

여행 조건을 입력하면 '라쿠텐 AI가 숙소를 탐색해 추천하는 예약 서비스 화면'이다.

자료: 라쿠텐, KB경영연구소 정리

○ (에이전트 도입 성과) 슈퍼에이전트 도입에 앞서 쇼핑·여행 분야에서 AI가 탐색부터 거래까지 고객 여정을 수행하면서 구매금액 증가와 구매 시간 단축 등의 성과를 달성(2026년 2분기 실적 발표)

  • 라쿠텐 이치바의 AI 쇼핑 에이전트 이용자는 기존 검색 기반 고객 대비 평균 구매금액이 17% 증가하고 구매 시간은 약 41% 단축
  • 라쿠텐 트래블의 AI 예약 기능 이용자는 비이용자 대비 평균 주문금액이 13%, 가족·단체여행 예약이 29% 증가

라쿠텐이 17개 서비스에 구현한 AI 에이전트

라쿠텐의 쇼핑·여행·금융 등 '17개 서비스에 적용된 AI 에이전트와 추가 확대 계획을 나타낸 도식'이다.

자료: 라쿠텐

◼ 그룹 내 다양한 AI 에이전트를 하나로 연동해, 단일 접점에서 모든 서비스를 이용할 수 있는 ‘슈퍼에이전트’ 구축을 추진(2026년 2분기 실적 발표 자료)

○ (단일 접점 구축) 고객이 여러 에이전트를 개별적으로 접촉하지 않고 하나의 AI를 통해 탐색부터 구매·배송까지 다양한 서비스를 통합적으로 이용하는 구조를 지향

  • 상품 탐색부터 구매·배송에 이르는 전 과정을 하나의 AI가 일괄 처리하는 원스톱 실행 환경을 구축
  • 그룹 내 서비스 간 교차 이용을 확대하고, 고객의 지속적인 서비스 이용 및 지출 확대를 도모

○ (외부 생태계 연결) 지도·캘린더·이메일 등의 연동을 시작으로 궁극적으로 라쿠텐 생태계와 외부 서비스를 포괄하는 ‘개인 AI 어시스턴트’로의 확장을 추진

  • 장기적으로 고객이 개별 라쿠텐 앱에 직접 접속하던 구조에서 슈퍼에이전트를 단일 접점으로 삼아 그룹 내외부 서비스로 연결되는 고객 접점 재편 전략을 추진

(3) 월마트

◼ AI 에이전트 도입 과정에서 기기 수가 증가하며 사용자의 복잡성이 커지자, 고객·직원·파트너·개발자 등 주요 사용자별로 ‘창구’ 역할을 하는 4개의 슈퍼에이전트를 구축하는 계획을 수립

○ AI 에이전트 수가 늘어날수록 사용자 혼란이 가중될 수 있다고 판단하고 개별 에이전트를 사용자 유형별로 하나의 접점으로 통합

  • 이를 ‘지능적이고 직관적인 진입점(intelligent, intuitive entry points)’이라 표현하며, 사용자별 슈퍼에이전트 아래에 업무별 전문 에이전트를 배치하는 구조로 구축할 계획

◼ 4대 슈퍼에이전트가 모든 업무를 직접 처리하기보다, 사용자에 대한 단일 접점 역할을 수행하고 실제 업무는 후단의 다양한 전문 에이전트를 활용하는 구조로 작동

○ 사용자는 분야별 전문 에이전트를 직접 탐색할 필요 없이 상위 슈퍼에이전트를 통해 필요한 기능을 일괄 활용할 수 있음

○ (스파키[Sparky]) 고객용 에이전트로 상품 탐 색·비교·추천 등을 제공 중이며, 향후 재주문·고객 지원·서비스 예약 등으로 기능을 확대할 계획

월마트의 ‘스파키’ 동작 예시

월마트 앱에서 스파키가 '대화형 질문으로 고객의 요구를 파악하고 상품을 추천하는 화면'이다.

자료: 월마트, KB경영연구소 정리

○ (어소시에이트 에이전트[Associate Agent]) 직원용 에이전트로 근무 일정·매출 정보 등 다양한 정보와 기능을 제공하는 직원 업무 접점으로 활용 중임

○ (마티[Marty]) 파트너용 에이전트로 공급업체 ·판매자·광고주가 온보딩·주문·광고 캠페인 등을 관리하는 파트너 업무 접점으로 구 축할 계획

○ (디벨로퍼[Developer]) 개발자용 에이전트로 테스트·개발·출시 등 소프트웨어 개발 과정을 지원하는 개발자용 업무 접점으로 구축할 계획

(4) 오픈AI·구글·앤스로픽

오픈AI의 ‘앱스 인 챗GPT(Apps in ChatGPT)’

◼ 오픈AI는 챗GPT를 접점으로 외부 서비스의 데이터 조회부터 업무 실행까지 연결하여 슈퍼에이전트와 유사한 사용자 경험을 구현

○ (구현 방식) 사용자가 필요한 서비스를 직접 탐색하기보다 원하는 목적을 자연어로 입력하면, 챗 GPT가 연결된 외부 앱의 정보와 기능을 활용해 검색 결과를 제공

  • 사용자는 챗GPT 외의 다양한 앱에서 제공하는 정보 검색·문서 요약·메시지 검색 등을 수행 할 수 있음

○ (적용 사례) 브라질 핀테크 기업 픽페이(PicPay)는 지난 8월 중순부터 고객이 챗GPT에 본인 계 정을 연결해서 잔액, 거래 내역, 카드 결제 금액, 투자 정보 등을 조회하는 기능을 제공

  • 현재는 조회 기능만 작동하며 송금·결제 등 거래 실행은 지원하지 않음

◼ 기술 기업들의 단일 AI 접점은 엄밀한 의미에서 슈퍼에이전트로 보기 어렵지만, 사용자가 하나의 AI를 통해 후단의 다양한 연결 서비스를 이용한다는 점에서 ‘슈퍼에이전트형 채널’의 초기 단계로 평가할 수 있음


오픈AI의 ‘앱스 인 챗GPT’ 동작 예시

챗GPT에서 외부 서비스를 연결해 '호텔 검색, 항공편 조회, 부동산 탐색을 수행하는 화면 예시'다.

자료: 오픈AI, KB경영연구소 정리

구글의 ‘커넥티드 앱스(Connected Apps)’와 앤스로픽의 ‘커넥터(Connector)’

◼ 구글은 자사 AI 플랫폼 제미나이를 다양한 외부 서비스와 연결해 서비스 탐색부터 예약, 구매까지 다양한 업무를 처리할 수 있는 ‘AI 중심 통합 채널’로 진화

○ (구현 방식) 제미나이에 다양한 외부 서비스를 연결하는 ‘커넥티드 앱스’ 기능을 추가해, 사용자가 개별 앱을 일일이 접근할 필요 없이 제미나이 안에서 여러 업무를 수행하는 구조를 구축

  • 사용자가 원하는 목적을 자연어로 제시하면, 제미나이가 연결된 외부 서비스를 활용해 업무를 처리

○ (서비스 영역) 기존 구글 생태계를 넘어 생산성, 여행, 외식, 엔터테인먼트, 의료·생활 서비스 등 다양한 분야를 연결

  • 제미나이와 지메일, 구글 드라이브, 구글 지도, 유튜브 등 자사 서비스를 연계하고 있으며 지난 8월 생산성·창작, 여행·외식, 생활·의료 서비스 연계 등으로 확장

○ (검색에서 실제 행동으로 확장) 커넥티드 앱스를 통해 단순히 외부 정보의 검색·요약을 넘어 식당 예약, 렌터카 이용, 지역 체험 예약, 공연 티켓 검색, 의료진 예약 등 실제 행동으로 연결

◼ 앤스로픽은 ‘커넥터(Connector)’ 기능을 통해 클로드를 단순 대화형 AI에서 다양한 외부 서비스를 연결·활용하는 통합 업무 인터페이스로 확장


※ 본 보고서는 연구자의 개인 의견으로 KB경영연구소 공식 의견과 다를 수 있으며, 인용시 출처를 밝혀주시기 바랍니다.제약 요인으로 작용할 수 있음

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