채팅으로 음식 주문하기: AI 방식 10가지 순위, 2026

같은 질문에 Claude 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   상품 검색과 비교

   소비자는 AI가 검색하고 비교하고 협상하는 것은 훨씬 더 많이 허락하지만, 결제를 맡기는 것은 그렇지 않습니다.

2. 2
   실제 쇼핑 사이트 둘러보기와 조작

   공급사가 발표한 최고의 Online-Mind2Web 점수는 97%이며, WebArena에 인용된 사람 기준보다 약 19점 높습니다.

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3. 3
   장바구니 채우기

   Ask DoorDash는 2분 안에 장바구니를 만들고, 구매 버튼은 사람이 누릅니다.

4. 4
   식당 메뉴 둘러보기

   우버 이츠와 Alexa+는 AI가 메뉴를 살펴보게 한 뒤, 사람에게 넘기거나 계정 연결을 요청합니다.

5. 5
   지난 식사를 음성으로 재주문

   Alexa+는 과거 주문을 동기화하므로, AI는 사람이 이미 믿는 것을 그대로 되풀이합니다.

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6. 6
   채팅 안에서 소액 주문 결제

   소비자 약 6명 중 1명은 자율 지출을 허락하지만, 작은 금액의 구매에만 그렇습니다.

7. 7
   외부 에이전트의 음식 주문

   외부 에이전트 주문이 모두 수백 건이라는 것은 수요든 신뢰든 아직 없다는 것을 보여 줍니다.

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8. 8
   옷 사기

   패션 쇼핑객의 7%만 승인 없이 AI가 사는 것을 허락하고, 53%는 AI가 대신 사는 것 자체를 불편해합니다.

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9. 9
   승인 없이 돈 쓰기 (일반)

   설문 범위는 질문을 어떻게 했느냐에 따라 9%에서 38%까지입니다.

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10. 10
    여행과 예약 잡기

    예약 전용 벤치마크나 설문 수치는 찾지 못했으므로, 이 항목은 편집 판단에만 기댑니다. 실수의 대가가 크고 되돌리기 어렵습니다.

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같은 질문에 ChatGPT 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

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   AI 상품 검색·가격 비교

   56%는 에이전트가 제품을 검색하고 비교하는 것을 허락하지만, 결제 승인은 37%만 허락합니다. 쇼핑 후보 목록은 구매 버튼보다 훨씬 쉽게 맡겨집니다.

2. 2
   AI 쇼핑 추천·상품 조사

   아마존은 어시스턴트 이용자가 2억 5,000만 명이 넘고 구매 가능성이 60% 넘게 높다고 보고합니다. 추천 도우미는 자율 결제보다 훨씬 자리 잡혀 있습니다.

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3. 3
   AI 여행 계획·일정 짜기

   70%가 AI 여행 계획에 관심을 보이지만, 여행을 계획하는 것과 환불 불가 항공권을 에이전트에게 맡기는 것은 다릅니다.

4. 4
   AI 장보기 목록·식단 계획

   69%가 식료품 쇼핑과 식단 짜기 에이전트에 관심을 보이지만, 쓸 만한 목록이 있어도 대체품, 알레르기, 결제는 여전히 사람이 관리합니다.

5. 5
   AI 구독 관리·해지

   69%가 구독 관리를 맡기는 데 관심을 보입니다. 가치는 반복 절약이고, 위험은 가정에 아직 필요한 것을 해지하는 것입니다.

6. 6
   AI 청구서 확인·결제 준비

   66%가 AI 청구서 관리에 관심이 있지만, 청구서를 알아보는 것과 계좌에서 돈이 나가도록 승인하는 것은 근본적으로 다른 권한입니다.

7. 7
   AI 음식 주문·식당 결제

   도어대시의 외부 에이전트는 플랫폼이 3분기에 9억 9,300만 건을 처리하는데도 주문을 수백 건만 완료했습니다. 부족한 요소는 메뉴 탐색이 아니라 채택입니다.

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8. 8
   구매 승인을 거치는 AI 쇼핑 결제

   37%는 에이전트의 결제 승인을, 35%는 저장된 카드 접근을 허락할 것입니다. 결제 권한은 비교를 맡기겠다는 56%에서 가장 크게 떨어집니다.

9. 9
   결제까지 하는 AI 호텔·항공권 예약

   여행 계획에는 70%가 관심을 보이지만, 잘못된 날짜, 운임 제한, 환불 불가 예약은 자율 실행을 정당화하기 훨씬 어렵게 만듭니다.

10. 10
    완전 자율 AI 쇼핑·결제

    생성형 AI에 결제를 맡기겠다는 비율은 23%이고, 비자가 보증하는 거래는 61%입니다. 가장 어려운 문제는 결제 버튼을 찾는 것이 아니라 돈을 쓸 권한입니다.

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같은 질문에 Grok 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   상품 검색과 가격 비교

   소비자 56~85%가 이미 AI에게 이 일을 맡깁니다. 제안이 틀려도 손해가 적습니다.

2. 2
   장보기·식사 목록 만들기 (결제 없음)

   사람이 확인할 때 Ask DoorDash는 장바구니가 50% 크고 속도는 5배입니다.

3. 3
   식당 추천과 발견

   Ask DoorDash 식당 주문의 거의 절반은 사용자가 가 본 적 없는 곳으로 갑니다.

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4. 4
   테이블·예약 잡기

   에이전트는 양식이 많은 사이트의 벤치마크에서 성공하지만, 실제 금전 위험은 아직 낮습니다.

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5. 5
   결제 없이 장바구니에 담기

   샌드박스 쇼핑 벤치마크에서 성공률이 높지만, 결제 버튼은 여전히 사람이 눌러야 합니다.

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6. 6
   적립·구독 관리

   소비자 약 51%가 멤버십 적립 관리를 에이전트에게 맡기는 데 열려 있으며, 자유로운 지출보다 위험이 낮습니다.

7. 7
   승인을 거치는 소액 반복 음식 주문

   도어대시 문자 에이전트와 Ask가 이를 번거롭지 않게 만들지만, 대부분은 여전히 확인합니다.

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8. 8
   엄격한 지출 한도 안의 자율 구매

   UAE 응답자의 82%와 전체의 약 36%는 최대 한도가 정해지면 허락하겠다고 합니다.

9. 9
   어느 사이트에서든 완전 자율 결제

   한도 없이 허락하는 비율은 3~10%뿐이며, 도어대시 외부 에이전트의 실제 물량은 여전히 수백 건입니다.

10. 10
    승인 없는 고가·선물 구매

    500달러 이상이나 선물에서는 편안함이 약 6~7%로 떨어집니다. 장벽은 기술이 아니라 실수의 대가입니다.

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같은 질문에 Gemini 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   단일 품목 생필품 재주문

   벤치마크 성공률 62%와 소비자 신뢰 48%가 맞는 이유는, 같은 키친타월을 다시 주문하는 데 금전적 위험이 거의 없기 때문입니다.

2. 2
   디지털 미디어·앱 구독 해지

   에이전트는 여러 페이지에 걸친 다크 패턴(사용자를 속이는 화면 설계)을 58%의 시험에서 넘고, 사용자는 원치 않는 구독 해지를 금전 손실 걱정 없이 기꺼이 맡깁니다.

3. 3
   가격 추적과 쿠폰 자동 적용

   장바구니 코드 적용 벤치마크 74% 성공, 실패한 시도는 비용이 없어서 소비자 사이에 널리 쓰입니다.

4. 4
   매주 정기 장바구니 채우기

   에이전트는 여러 품목 목록에서 53% 정확도를 보이지만, 쇼핑객의 71%는 카드 청구 전 한 번 클릭하는 수동 검토를 고집합니다.

5. 5
   보증금 없는 식당 예약

   에이전트는 오픈테이블과 리지의 자리를 61% 잡고, 취소 수수료만 없다면 식사하는 사람들은 자동 예약을 기꺼이 받아들입니다.

6. 6
   패스트푸드 반복 주문

   웹 전체 자동화는 49% 달성하지만, 봇 차단 장벽이 실행을 막아 플랫폼은 순수 에이전트 결제를 수백 건만 기록합니다.

7. 7
   신선 농산물과 부패하기 쉬운 고기 고르기

   AI는 벤치마크 선택 시험에서 44%를 얻지만, 쇼핑객의 19%만 에이전트가 익은 정도와 유통기한을 판단하도록 믿습니다.

8. 8
   의류·신발·사이즈 있는 패션 구매

   카탈로그에서 장바구니까지의 벤치마크는 38%를 통과하지만, 쇼핑객의 76%는 고통스러운 반품 과정 때문에 자율 구매를 거부합니다.

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9. 9
   환불 불가 항공권·호텔 예약

   에이전트는 여러 달력 예약 시험의 31%를 풀지만, 날짜 하나를 잘못 만들면 800달러가 들어서 자율 신뢰는 11%에 머뭅니다.

10. 10
    인기 공연·행사 티켓 결제

    모의 대기열 환경에서 18% 미만으로 측정되며, 암표 봇 차단과 환불 불가 수수료 때문에 소비자 신뢰 바닥은 8%입니다.

같은 질문에 Nova 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   도어대시 챗봇 결제 (2026)

   벤치마크 성공 89%, 사용자 72%는 200달러 이상을 확인 없이 쓰도록 맡깁니다

2. 2
   아마존 원클릭 AI (2026)

   벤치마크 점수 85%지만 500달러 이상 구매에 믿고 맡기는 사람은 34%뿐

3. 3
   WebArena 예약 에이전트 (2026)

   항공·호텔 성공률 92%지만 사용자는 여전히 모든 예약을 확인함

4. 4
   쇼피파이 AI 장바구니 절약 도우미 (2026)

   결제 성공률 88%지만 사용자의 65%가 결제 정보를 수정함

5. 5
   구글 여행 AI 예약 도우미 (2026)

   호텔 성공률 84%지만 사용자는 늘 영수증을 확인함

6. 6
   우버 이츠 단체 주문 계획 도구 (2026)

   사무실 주문 성공률 79%지만 40%는 관리자 승인이 필요함

7. 7
   월마트 AI 식료품 재고 보충 (2026)

   성공률 76%지만 사용자는 20달러짜리 품목마다 ‘확인’을 누름

8. 8
   인스타카트 AI 대체 상품 고르기 (2026)

   성공률 74%지만 사용자는 농산물 대체품을 늘 확인함

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9. 9
   Replika 쇼핑 에이전트 (2026)

   데모에서는 벤치마크 95%지만 실제 채택은 0.3%

10. 10
    일반 핀테크 AI 결제 승인 (2026)

    공과금 결제 성공률 88%지만 사용자는 여전히 CVV(카드 보안 코드)를 직접 입력함

같은 질문에 Kimi 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   가격 비교와 상품 조사 (웹 검색 작업)

   단순한 두 단계 구글 검색 봇도 이미 51%를 얻는 유일한 과제이며, AI를 쓰는 쇼핑객의 절반이 이미 이 일을 합니다.

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2. 2
   여행·호텔·식당 테이블 예약

   Claude Computer Use 3.7은 쉬운 실시간 웹 과제의 90.4%를 통과하며, 유료 예약으로 끝나는 과제에서 측정된 가장 높은 통과율입니다.

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3. 3
   선택지 좁히고 추천하기

   쇼핑객의 37%는 무엇을 살지 AI가 최종 결정하게 하고, 마스터카드 설문에서는 청소년 3분의 1이 이제 친구의 추천보다 AI 추천을 더 믿는 것으로 나타났습니다.

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4. 4
   장보기 주문과 생활용품 재고 보충

   도어대시 자체 챗봇은 식료품 장바구니를 약 50% 키우지만, 외부 에이전트는 3분의 2 줄입니다. 같은 과제인데 신뢰는 정반대입니다.

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5. 5
   이메일·일정 관리와 받은 편지함 정리

   47%는 AI로 초안을 쓰고, 36%는 이메일 접근 권한을 에이전트에게 맡깁니다. 돈이 움직이지 않으니 연구를 빼면 이곳의 신뢰가 어느 곳보다 높습니다.

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6. 6
   반품·환불과 고객 응대

   클라르나의 AI는 이미 지원 채팅의 3분의 2를 해결합니다. 실제 운영 중 돈과 가까운 에이전트 과제 중 가장 널리 쓰이는 것입니다.

7. 7
   자동 조종으로 하는 재주문과 정기 구매 (사용자가 정한 규칙)

   29%는 자신이 정한 규칙 안에서 에이전트가 자동으로 구매하는 것을 허락하겠다고 합니다. 포기가 아니라 조건부 자율입니다.

8. 8
   AI 도구 안에서 온라인 구매 끝내기

   Operator는 실시간 웹 구매형 과제의 61%를 통과하지만, AI 도구 안에서 실제로 무언가를 사 본 소비자는 11%뿐입니다.

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9. 9
   음식 배달 주문을 처음부터 끝까지 하기

   도어대시의 실제 시험: 외부 에이전트 주문 수백 건 대 하루 배달 약 300만 건 — 피자 위 페퍼로니 한 장 수준의 작은 수치입니다.

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10. 10
    공과금 내기와 돈 옮기기

    승인 없이 허용하는 평균 한도는 겨우 200달러이며, 생성형 AI가 결제 거래를 맡아도 된다는 비율은 23%뿐입니다.

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같은 질문에 DeepSeek 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   드라이브스루 주문 (맥도날드 Archy, 2026)

   거래 100만 건이 넘고 약 90%가 사람 없이 끝남 — 에이전트의 실력이 위험 수준을 따라잡은 가장 분명한 사례입니다.

2. 2
   장보기 주문 (인스타카트 장바구니 도우미, 2026)

   Cart Assistant 주문은 인스타카트의 평균 주문 115달러보다 크지만, 성인의 28%만 AI가 식료품을 사도록 맡기는 것이 편하다고 합니다.

3. 3
   음식 배달 주문 (도어대시, 2026)

   에이전트는 WebArena 주문 과제의 약 74%를 풀지만, 외부 에이전트는 도어대시 9억 9,300만 건 대비 수백 건만 주문했습니다.

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4. 4
   소매 상품 쇼핑 (어도비 집계 AI 추천, 2026)

   AI로 들어온 소매 트래픽은 전환율이 90% 높고 방문당 매출은 83% 많지만, 생성형 AI에 결제를 맡기는 사람은 23%뿐입니다.

5. 5
   공과금 결제 (2026)

   에이전트는 지급 업무 벤치마크에서 72%를 기록하지만, 소비자의 23%만 생성형 AI가 결제를 처리하는 것을 믿습니다.

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6. 6
   구독 관리 (2026)

   69%가 구독을 맡기는 데 관심이 있지만, 사전 승인 없이 에이전트가 지출하게 허락하는 사람은 20%뿐입니다.

7. 7
   선물 쇼핑 (2026)

   44%는 AI가 선물을 고르는 것을 믿겠다고 하며, 이는 선물 결제를 맡기는 것보다 높은 신뢰 수준입니다.

8. 8
   자산 관리 (2026)

   83%는 특정 금융 업무를 위한 전문 에이전트를 믿겠다고 하지만, 결제 자체를 맡길 생성형 AI는 23%만 믿습니다.

9. 9
   호텔 예약 (2026)

   여행자의 8%만 AI가 여행을 예약하게 하며, 실시간 에이전트 예약을 완료할 수 있는 호텔은 11%뿐입니다.

10. 10
    여행 예약 (2026)

    TravelPlanner 최고 에이전트는 제약 있는 여행의 44%를 통과하지만, 최종 승인 없이 예약하는 것에 편안한 소비자는 12%뿐입니다.

같은 질문에 Wenxin 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   AI 재주문·자동 보충 (장보기·구독 2026)

   냉장고 속 생필품이 스스로 채워집니다 — 92%는 아무도 손대지 않습니다

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2. 2
   AI 음식 재주문 (도어대시, 우버 이츠 2026)

   한 번 탭하는 ‘다시 주문’은 92% 성공하며, AI가 좋아했던 것을 골라 줍니다

3. 3
   AI 여행 예약 (항공권·호텔 2026)

   에이전트가 항공권을 예약하지만 확인 화면을 건너뛰는 사람은 22%뿐

4. 4
   AI 장보기 장바구니 관리·결제 (인스타카트, 아마존 2026)

   AI가 장바구니를 채우고, 80%의 경우 아무것도 바꾸지 않습니다

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5. 5
   AI 식당 예약 (오픈테이블, 리지 2026)

   AI가 예약한 두 명 테이블 — 하지만 88%는 여전히 전화로 확인함

6. 6
   AI 공과금 결제·구독 관리 (핀테크 2026)

   AI가 전기요금을 내며, 61%는 그래도 괜찮다고 말합니다

7. 7
   외부 AI 에이전트 음식 주문 (도어대시, 제3자 2026)

   에이전트가 부리토를 주문했지만, 그렇게 맡긴 사람은 몇백 명뿐입니다

8. 8
   AI 상품 조사·비교 쇼핑 (구글, 아마존 2026)

   에이전트는 상품 50개를 몇 초에 비교하지만, 결국 고른 하나만 삽니다

9. 9
   AI 보험·금융상품 쇼핑 (핀테크 2026)

   AI가 정책을 10초 만에 비교하지만, 사람들은 서명까지 맡기지 않습니다

10. 10
    AI 행사 티켓 구매 (티켓마스터, 시트긱 2026)

    에이전트가 콘서트 표를 잡았지만, 시연에서만 가능하고 대규모는 아닙니다

같은 질문에 MiMo 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   상품 조사와 가격 비교

   테스트 점수와 설문이 거의 만나는 유일한 과제: Operator가 현실적인 웹 과제의 61%를 완료하고, 소비자의 58%는 AI가 가격을 비교하는 것을 편하게 여깁니다.

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2. 2
   생필품 재주문 — '늘 먹던 거 주문해 줘'

   41%는 식료품 기본 품목을 에이전트에게 먼저 맡기겠다고 합니다. 여기서는 잘못 담긴 품목이 저녁을 망치는 것이 아니라 1달러짜리 손해이기 때문입니다.

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3. 3
   목록이나 레시피로 장바구니 채우기

   에이전트가 통과할 뿐 아니라 넘어서는 시험입니다. 그들이 만든 장바구니는 쇼핑객 자신의 것보다 약 50% 큽니다.

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4. 4
   할인 적용과 특가 찾기

   쿠폰을 적용하는 것은 55%가 허락하지만 구매를 완료하는 것은 38%만 허락합니다. 같은 행위인데 결제 버튼에서 갈립니다.

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5. 5
   드라이브스루 음성 음식 주문

   벤치마크 통과율 90.8%는 멋져 보이지만, 그 ‘시험’은 누군가의 저녁입니다. 29%는 주문의 일부를 다시 해야 합니다.

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6. 6
   식당 테이블 예약

   잘못된 식당 예약은 전화 한 통으로 고칠 수 있어서, 사람들이 에이전트에게 기꺼이 운을 맡기는 곳입니다.

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7. 7
   음식 배달 주문을 처음부터 끝까지

   에이전트는 쇼핑 시험을 통과하고도 거의 나타나지 않을 수 있습니다. 한 분기에 사람 주문 9억 9,300만 건 대비 실제 에이전트 주문은 ‘수백 건’입니다.

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8. 8
   항공권·호텔 예약

   여행 계획 점수는 2년 만에 TravelPlanner에서 거의 0에서 97.9%로 뛰었지만, 실제로 항공권을 사도록 에이전트에게 맡기는 사람은 거의 없습니다.

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9. 9
   결제와 결제 승인

   기술은 거의 갖춰졌지만 권한은 아닙니다. 10%는 에이전트가 혼자 결제하도록 허락하고, 60%는 구매마다 탭을 원합니다.

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10. 10
    공과금 결제와 구독 관리

    모든 신뢰 설문에서 꼴찌입니다. 금융 서비스를 맡기겠다는 사람은 15%, 독립 에이전트를 돈 근처에 두겠다는 사람은 28%입니다. 한 번의 실수가 비쌉니다.

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같은 질문에 Qwen 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.

1. 1
   가격 비교와 상품 조사

   소비자의 70%가 쇼핑용 AI 에이전트에 찬성하고, 23%는 실수해도 비용이 없는 상품 조사를 이제 AI로 시작합니다.

2. 2
   단순 상품 재주문 (Alexa)

   2026년 3분기 4억 명이 넘는 고객이 Alexa로 구매했으며, 대부분 실수 비용이 낮은 정확한 재주문입니다.

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3. 3
   장바구니 채우기와 메뉴 찾기

   WebArena 벤치마크는 에이전트가 쇼핑 과제의 약 61.7%를 완료한다고 보여 주지만, Ask DoorDash 주문의 거의 절반은 사용자가 가 본 적 없는 새 식당으로 갑니다.

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4. 4
   제3자 자율 에이전트 주문

   모의 시험은 통과했지만, 도어대시는 2026년 3분기에 그 에이전트에서 나온 실제 주문을 ‘수백 건’만 확인했습니다. 실제 신뢰가 낮다는 뜻입니다.

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5. 5
   쿠폰 찾기와 할인 중복 적용

   AI 에이전트는 벤치마크에서 수학적으로 최적인 가격을 잘 찾지만, 사용자는 마지막 ‘적용’ 버튼을 직접 누르고 싶어 합니다.

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6. 6
   결제와 결제 처리

   가장 큰 신뢰 장벽입니다. 승인 없이 AI 에이전트가 대신 쇼핑하고 결제하게 하겠다는 소비자는 24%뿐입니다.

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7. 7
   AI 앱에 결제 수단 저장

   소비자의 절반이 넘는 52.3%는 보안 사고의 비용이 걱정돼 카드를 AI 앱 밖에 두기를 선호합니다.

8. 8
   복잡한 웹 탐색 / 여러 단계 작업

   최고의 에이전트도 WebArena 전체 벤치마크에서 과제 완료율이 65% 미만입니다. 사람은 78.24%입니다.

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9. 9
   반품·환불·분쟁 해결

   에이전트는 깨지기 쉬운 문자열 일치에서 실패해서, 사람 상담원이 필요한 환불 협상을 안정적으로 하지 못합니다.

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10. 10
    여러 도시 항공권·호텔 예약

    옵션 찾기는 성공적이지만, 놓친 연결편이나 환불 불가 항공권이 수천 달러를 잃게 할 수 있을 때 실제 신뢰는 거의 0입니다.