왜 여행은 단계적 AI 도입이 필요하고, 자율성 경쟁이 아닌가

여행 분야에서 AI에 대한 논의는 종종 기술이 어떻게 빠르게 산업을 변혁하고 높은 영향을 미치는 결과를 제공할 수 있는지에 초점을 맞춥니다. 그러나 현실은 더 복잡합니다. AI가 개인화, 고객 서비스, 운영 효율성 등 영역에서 실질적인 가치를 보여주었지만, 모든 기업이 같은 속도로 도입하고 있는 것은 아닙니다. 주요 원인 중 하나는 복잡한 기술 생태계입니다.

항공사, 온라인 여행사(OTA), 여행 관리 회사(TMC)는 수십 년에 걸쳐 구축된 상호 연결된 네트워크에서 운영됩니다. 많은 기업이 여전히 파편화된 데이터 환경과 레거시 인프라에 의존하고 있어 AI를 배포하고 확장하는 속도를 제한합니다. 투명성, 책임성, 신뢰성에 대한 우려가 더욱 커지면서 문제는 복합화됩니다.

대부분의 여행 기업이 AI를 하나의 변혁 이야기로 이야기하지만, 실제 도입은 세 가지 별개이면서도 상호 연결된 층을 통해 진행되고 있습니다: (i) 고객 대면 및 운영 자동화의 진전, (ii) 레거시 인프라가 만든 마찰, (iii) 제도적 신뢰의 부족. 각각은 서로 다른 속도로 발전하여 맞춤형 대응을 요구하는 독특한 역학을 만들어냅니다. 이러한 차이를 이해하면 가장 큰 기회(및 위험)가 나타날 가능성이 높은 영역을 파악하는 보다 실용적인 프레임워크를 제공할 수 있습니다.

1. 진행 상황 평가

항공편을 검색하든, 일정 관리를 하든, 혹은 중단 상황을 해결하든, 여행자들은 점점 모든 상호작용이 매끄럽고, 개인화되며, 신속하게 이루어지길 기대합니다. 생성 AI 어시스턴트는 여행 계획과 고객 지원을 간소화함으로써 이를 돕고 있습니다. 2025년에는 미국 여행자의 거의 40%가 여행 계획에 생성 AI를 활용했습니다. 동시에 머신러닝 모델은 여행자 행동, 충성도 선호도, 구매 이력을 기반으로 초개인화된 제안을 가능하게 합니다.

AI는 또한 무대 뒤에서 막대한 가치를 창출하고 있습니다. 여행 기업들은 고급 분석을 활용해 수요를 보다 정확히 예측하고, 용량을 관리하며, 인력 계획을 강화하고, 중단 상황을 처리하고 있습니다. 예를 들어, 주요 여행 서비스 제공업체는 생성 AI를 통해 예약당 비용을 전년 대비 10% 절감했으며, 캐나다 항공사는 AI 기반 가격 책정을 통해 단위 매출이 2% 상승하고 네트워크 기반 매출이 10% 증가했다고 보고했습니다.

하지만 AI가 제공할 수 있는 실질적인 가치에 대한 증거가 늘어나고 있음에도 불구하고, 레거시 시스템은 여전히 광범위한 도입에 큰 장애물로 남아 있습니다.

2. 마찰 해소

업계의 레거시 인프라는 AI가 필요로 하는 실시간 통합 데이터 파이프라인을 지원하도록 설계되지 않았습니다. 문제의 핵심은 글로벌 유통 시스템(GDS)입니다. GDS 플랫폼은 수십 년 전 EDIFACT 메시징 프로토콜을 기반으로 설계되었으며, 현재도 전 세계 간접 항공권 판매의 대부분을 차지하고 있습니다. 새로운 유통 역량(NDC)을 레거시 승객 서비스 시스템(PSS)과 통합하는 데는 특히 여러 요금 브랜드나 부가 제품을 제공하는 항공사의 경우 수개월에 걸친 테스트와 개발이 필요합니다. 이 과제는 콘텐츠 배포에 대한 계약 제한, 조직 준비 상태, 그리고 지역 시장 간 표준화된 데이터 부재까지 포괄합니다.

엔드‑투‑엔드 데이터 가시성의 부족은 조직이 AI를 효과적으로 확장하는 능력을 더욱 제한합니다. GBTA 조사에 따르면 기업 여행 구매자의 단 12%만이 프로그램 데이터를 통합적으로 파악하고 있으며, 이는 모델의 정교함과 관계없이 어떠한 AI 시스템이 제공할 수 있는 범위를 제한하는 근본적인 제약입니다.

항공사, OTA, TMC는 에이전트 준비 API를 활용해 기존 시스템 위에 인텔리전스를 겹치는 하이브리드 전략을 채택함으로써 이 문제를 해결하고 있습니다. 한편, NDC 기반 업체들은 AI 기반 서비스와 정책 준수를 직접 아키텍처에 구축하고 전통적인 GDS 채널에 대한 의존도를 낮추는 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.

하지만 기술 통합만으로는 성공을 보장할 수 없습니다. AI가 더욱 깊이 내재화되고 고위험 의사결정에 영향을 미치기 시작하면서 다음 과제인 신뢰가 등장합니다: trust.

3. 신뢰 강화

GBTA의 연구에 따르면 여행 구매자의 92%는 AI 기반 지출 예측에 관심이 있고 89%는 자동화된 중단 관리에 관심이 있지만, 동일한 구매자 중 57%만이 AI가 독자적으로 예약을 변경하거나 취소하는 것에 대해 편안함을 느낍니다. 이 차이는 근본적인 신뢰 격차를 강조합니다.

여행 업계 리더들은 설명 가능하고 감사 가능한 솔루션을 찾고 있습니다. 동시에 고객은 투명성과 책임성을 점점 더 요구하고 있습니다. 다양한 이해관계자 그룹 간에 신뢰를 구축하려면 혁신과 투명성, 거버넌스의 균형을 맞추는 ‘책임 있는 진화’에 대한 약속이 필요합니다.

즉, 가장 큰 진전을 이루는 조직이 반드시 가장 앞선 모델을 도입하거나 가장 빠르게 움직이는 것은 아닙니다. 오히려 AI를 확장하기 전에 데이터 기반을 강화하고, 통제된 고효과 환경에서 사용 사례를 검증하며, 변혁 여정에 비례적 거버넌스를 삽입하는 구조화된 접근 방식을 따르는 조직입니다. 일관된 거버넌스와 달리 비례적 거버넌스는 AI 에이전트를 자율성 수준별로 조직하고, 각각 정의된 신뢰 경계와 거버넌스 요구 사항을 갖추게 합니다: structured approach.

AI 야망을 지속 가능한 영향으로 전환하기

다음 단계로 나아가는 여행 조직에게 이 순차적 접근 방식을 수용하는 것은 선택 사항이 아니라, 선도 기업과 뒤처진 기업을 구분 짓는 핵심 요소입니다. 이러한 새로운 환경에서 비즈니스 프로세스 관리 파트너는 데이터, 프로세스, 인간 의사결정이라는 복잡한 생태계 전반에 AI를 운영화하도록 돕는 중요한 역할을 수행합니다. 궁극적으로 체계적인 실행을 지속 가능하고 복제하기 어려운 경쟁력으로 전환하는 조직이 승자가 될 것입니다.