핵심 요약

• 소송의 문턱이 높아졌습니다. Ninth Circuit은 Comet의 AI 어시스턴트가 쇼핑을 대신했을 때 Amazon 서버를 이용한 주체는 Perplexity가 아니라 쇼핑객 본인이라고 판단했습니다.
• 이용약관은 여전히 유효합니다. 이번 판결은 Amazon이 이용약관을 통해 접근을 통제하는 것을 막지 않습니다.
• 걸려 있는 시장 규모가 막대합니다. McKinsey는 미국 B2C 에이전틱 커머스 매출이 2030년까지 최대 1조 달러에 이를 수 있다고 추정합니다.
• 라벨보다 신원이 중요합니다. 2025년 봇은 전체 인터넷 트래픽의 53%를 차지했으며, 서명 기반 에이전트 표준이 AI 에이전트 접근 제어의 현실적인 해법으로 자리 잡고 있습니다.
• 체계적인 관리가 성과로 이어집니다. AI 하이퍼포머 는 조사 대상 기업의 약 6%에 불과하며, 이들은 다른 기업보다 AI 리스크를 적극적으로 관리할 가능성이 훨씬 높습니다.

들어가며

Thales는 연례 보고서인 Bad Bot Report에서 웹 트래픽을 ‘좋은 봇’과 ‘나쁜 봇’으로 분류해 왔습니다. 그런데 올해는 세 번째 범주로 ‘AI 에이전트’를 추가했습니다.

그 배경에는 AI 쇼핑 에이전트의 확산이 있습니다. 이러한 도구는 실제 사용자의 브라우저 안에서 작동하며 사용자가 요청한 상품을 대신 찾아 구매합니다.

2026년 8월 4일, U.S. Court of Appeals for the Ninth Circuit은 아마존 퍼플렉시티 소송에서 Perplexity의 Comet 어시스턴트가 Amazon.com에 접근하지 못하도록 막는 예비적 금지명령을 취소했습니다. 이어 9월 10일에는 전원합의체 재심리 요청도 기각했습니다. 그렇다면 이제 바람직한 AI 봇 정책은 어떤 모습이어야 할까요?

법원은 무엇을 판단했는가

핵심 쟁점은 누가 Amazon의 컴퓨터에 ‘접근’했는가였습니다. 공개된 판결문에 따르면 Comet은 사용자 브라우저 화면을 캡쳐해 Perplexity 서버로 보내고, 서버는 다음에 클릭할 위치를 알려 줍니다. 법원이 검토한 기록상 Perplexity 서버가 Amazon 서버와 직접 통신한 적은 없었습니다.

Milan D. Smith Jr. 판사는 CFAA가 처벌하는 대상은 컴퓨터에 접근한 사람이며, AI 어시스턴트는 도구일 뿐이라고 설명했습니다. 따라서 Amazon은 Computer Fraud and Abuse Act(CFAA)는 물론, 캘리포니아주의 유사 법률인 CDAFA로도 승소하기 어렵다고 보았습니다. 법원은 Amazon의 피해 증거가 빈약하다고 평가하며, 이 도구를 막으면 “소비자의 선택권을 저해하고, 초기 단계에 있는 기술의 발전을 불필요하게 제한하게 될 것(impair consumer choice and needlessly limit development of a nascent technology)”이라고 밝혔습니다.

법원이 판단하지 않은 것

AI 쇼핑 에이전트 규제의 흐름을 지켜보는 분이라면, 이번 판결의 범위가 좁다는 점에 주목해야 합니다.

• Amazon이 이용약관을 통해 접근을 통제하는 것을 막지 않습니다(각주 5).
• AI 에이전트에 관한 새로운 규칙을 만들지 않습니다.
• 에이전트가 쇼핑몰 서버에 직접 접근하는 경우처럼 사실관계가 다른 사건은 열어 두었습니다.
• 불법행위(tort) 청구 등 다른 법적 청구는 판단하지 않았습니다.

Amazon은 이후 Comet이 사람으로 위장해 차단 조치를 우회했다고 주장하는 수정 소장을 제출했습니다.

리테일 기업에 중요한 이유

이번 사건의 본질은 소프트웨어가 쇼핑을 대신할 때 고객을 누가 소유하느냐의 싸움입니다. McKinsey는 에이전틱 커머스가 2030년까지 미국 B2C 리테일 시장에서 9,000억~1조 달러의 매출을 일으킬 수 있다고 추정합니다. 소비자의 쇼핑 습관도 이미 바뀌고 있습니다. AI 기반 검색을 써 본 사람의 44%가 이를 선호한다고 답한 반면, 기존 검색을 선호한다는 응답은 31%에 그쳤습니다.

• 매출: AI 에이전트는 커머스의 새로운 게이트키퍼가 될 수 있으며, 따라서 상품은 AI 에이전트에게 쉽게 발견되어야 합니다.
• 보안: Amazon 사건에서 에이전트는 결제 정보와 배송지 주소가 저장된 비밀번호로 보호되는 고객 계정 안에서 작동했습니다.

Thales 2026 Bad Bot Report에 따르면 2025년 인터넷 트래픽의 53%를 봇이 차지했으며, 악성 봇만 40%에 달했습니다. AI 기반 봇의 최대 공격 대상은 리테일이었습니다. 이커머스 분야의 생성형 AI는 더 이상 웹사이트의 챗봇에 머물지 않습니다. 리테일 웹사이트 보안 조직이 대비해야 할 새로운 유형의 방문자입니다.

그렇다면 여전히 AI 쇼핑 에이전트를 차단할 수 있을까?

가능합니다. 이번 판결로 어려워진 것은 해킹 방지법을 근거로 AI 기업에 소송을 제기하는 경로입니다. 기업의 기술적 대응 수단이나 계약상의 권리를 빼앗은 것은 아닙니다.

이제 소송 가능성에만 기대는 것은 가장 취약한 전략입니다. AI 에이전트 접근 제어는 이용약관에 명시되고 시스템에 구현되어야 합니다. 구체적인 법적 전략은 반드시 변호사와 검토하시기 바랍니다.

탐지의 문제

리테일 기업은 식별할 수 있는 트래픽에만 규칙을 적용할 수 있습니다. 판결문에 따르면 갈등의 핵심은 Perplexity가 AI 에이전트의 작동을 드러내는 사용자 에이전트 문자열을 사용하지 않기로 한 데 있었습니다. Perplexity가 의도적으로 라벨을 바꿨는지는 여전히 다툼이 있습니다.

라벨은 쉽게 위조됩니다. 2025년 8월 Cloudflare는 Perplexity의 공개 크롤러가 차단되자, macOS용 Chrome으로 위장한 숨은 크롤러가 하루 300만~600만 건의 요청을 추가로 보냈다고 발표했습니다. Perplexity는 이에 반박했습니다. 이 지점에서 AI 웹 스크래핑과 AI 쇼핑은 비슷해 보이지만, 기업에 주는 가치는 전혀 다릅니다.

악성 봇이 실제 브라우저와 주거용 프록시를 사용하면서, Thales는 IP 주소와 사용자 에이전트 라벨이 더 이상 신뢰할 만한 신호가 아니라고 지적합니다. 더 나은 해법은 위조가 매우 어려운 서명 방식인 암호학적 에이전트 신원 확인입니다. Visa의 Trusted Agent Protocol은 Cloudflare와 함께 개발되었으며 Web Bot Auth와 궤를 같이합니다. 이를 통해 승인된 에이전트는 요청에 서명할 수 있습니다.

차단에서 관리로: 실행 가능한 AI 봇 정책

McKinsey는 리테일 기업이 에이전틱 트래픽을 언제, 어떻게 받아들일지 결정해야 한다고 강조합니다. 실행 가능한 정책은 다섯 가지로 구성됩니다.

1. 신원에 따라 분류합니다: 서명된 에이전트, 봇임을 밝힌 에이전트, 숨은 자동화 트래픽으로 나눕니다.
2. 이용약관을 개정합니다: 에이전트의 신원 공개를 의무화하고 위장 봇을 금지합니다.
3. 신뢰할 수 있는 에이전트에 더 나은 진입로를 제공합니다: 정제된 상품 데이터, 에이전트용 API, 토큰화 결제를 제공하면 매장 페이지에 대한 AI 웹 스크래핑이 줄어듭니다.
4. 위험한 순간에는 추가 확인을 거칩니다: 로그인, 결제, 배송지 변경 시 쇼핑객의 승인을 받습니다.
5. 에이전트 트래픽을 측정합니다: 에이전트가 가져오는 매출과 사기 피해를 추적합니다.

이로써 이커머스 봇 관리는 단순한 필터에서 권한 관리 체계로 진화합니다.

ROI 관점

에이전트를 다루는 방식은 결국 AI 투자와 그 수익률(ROI)에 관한 결정입니다. 1,719명을 대상으로 한 McKinsey의 State of AI in 2026 조사에서 AI가 EBIT(대표적인 수익성 지표)에 조금이라도 영향을 주었다는 응답은 37%에 그쳤으며, 이는 2025년과 같은 수준입니다. 매출 10억 달러 이상 기업의 응답자 중 40%가 AI 에이전트를 확대 적용하고 있다고 답해 전년 27%에서 증가했지만, 그보다 작은 기업은 22%에 머물렀습니다.

AI 하이퍼포머 로 분류되는 응답자는 약 6%에 불과합니다. 그 외 기업과 비교하면 다음과 같습니다.

• 4곳 중 약 3곳이 업무 방식을 전면 재설계했으며, 그 외 기업은 4곳 중 약 1곳입니다.
• 대부분의 사업 영역에 에이전트를 확대 적용하고 있을 가능성이 3배 이상 높습니다.
• 승인되지 않은 AI 행위를 방지하기 위해 노력할 가능성이 훨씬 높습니다.

많은 기업이 취약한 부분은 AI 거버넌스입니다. Deloitte의 State of AI in the Enterprise 2026에 따르면 AI 에이전트를 감독하는 성숙한 체계를 갖춘 기업은 5곳 중 1곳에 불과했습니다. Gartner는 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 전망합니다.

결론: 이제 봇 정책은 비즈니스 전략입니다

아마존 퍼플렉시티 소송은 캘리포니아 북부지방법원으로 돌아갔으며, Perplexity는 사람들이 스스로 AI를 선택할 권리를 위해 계속 싸우겠다고 밝혔습니다. Ninth Circuit은 AI 에이전트에 자유이용권을 준 것이 아니지만, 실제 사용자를 대신하는 에이전트를 해킹 방지법으로 통제하기는 어렵다는 신호를 보냈습니다. 이제 무게중심은 명확한 AI 봇 정책으로 옮겨 갔습니다. 차단에만 의존한다면 McKinsey가 2030년까지 전 세계 3조~5조 달러 규모로 평가하는 채널을 포기하는 셈입니다.

이커머스 분야의 생성형 AI에서 승리할 기업은 전체 프로세스를 재설계해, 신뢰할 수 있는 에이전트는 쉽게 이용하고 보안팀은 쉽게 검증할 수 있는 웹사이트를 만들 것입니다.

AI 도구의 효과는 그것이 작동하는 워크플로의 수준을 넘지 못합니다.

가장 강력한 AI 성과를 거두는 브랜드들은 더 좋은 툴을 쓰는 것이 아닙니다. 더 스마트한 시스템을 운영하고 있습니다. 전체 기업의 88%가 어떤 형태로든 AI를 도입했지만, 실질적인 전환을 이루는 곳은 6%에 불과합니다. 그 차이는 도구의 접근성이 아니라 설계 방식에서 옵니다.

고객 데이터를 실행 가능한 마케팅 인사이트로 전환하려면 단순한 자동화 이상이 필요합니다. 오디언스 인텔리전스와 개인화부터 콘텐츠 제작, 배포, 성과 측정까지 AI가 전체 파이프라인에 걸쳐 작동하는 통합 인프라가 필요합니다. 이런 시스템을 구축한 브랜드들은 이미 생성형 AI에 투자한 1달러당 3.70달러를 회수하고 있으며, 고객의 73%가 단순히 타겟팅된다는 느낌이 아닌 진정으로 이해받고 있다고 응답하고 있습니다.

메이크봇(Makebot)의 AI 전략 백서 Vol.02 「흩어진 AI에서 하나의 코어로: 통합 인텔리전스 코어로 완성하는 CX·EX 혁신」은 이 논의를 봇 정책 너머로 확장합니다. 백서는 AI 성과 격차의 원인이 모델 자체가 아니라 운영 모델에 있으며, Human-in-the-Loop(HITL)가 AI 실행의 표준 구조가 되어야 한다고 강조합니다. AI는 제안하고, 사람은 명확한 통제 지점에서 승인합니다. 로그인, 결제, 배송지 변경 시 쇼핑객의 승인을 받도록 하는 원칙과 같은 맥락입니다. AI 에이전트를 어디까지 신뢰할지 고민하는 조직이라면 백서를 무료로 다운로드해 관리형 자율성(Managed Autonomy)의 실행 프레임워크를 확인해 보십시오.

MagicSuite는 분산된 AI 실험에서 벗어나 완전히 연결된 콘텐츠 운영 체계로 전환하려는 마케팅 팀을 위해 설계되었습니다. 데이터에서 인사이트로 이어지는 루프를 더 빠르게 만들고, 인력을 늘리지 않고 개인화 콘텐츠를 확장하고, AI 투자에서 일관된 성과를 만들어내고 싶다면 MagicSuite가 그 인프라를 제공합니다. 이것이 상위 6%가 만들어지는 방식입니다.

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