AI 시대, 다시 돌아온 위대한 호텔리어의 조건
AI가 여행객 대신 호텔을 선별하고 추천하는 시대가 오면, 호텔 유통 구조는 근본적으로 뒤집힌다. 호텔은 더 이상 검색 결과와 OTA 목록에서 높은 순위를 차지하는 데만 집중할 수 없으며, 실제 고객 경험과 운영 수준 자체가 가장 강력한 상업 전략이 된다. Joe Pettigrew는 호텔이 AI 전문가가 될 필요는 없지만, AI가 추천할 만한 훌륭하고 차별화된 상품과 경험을 만들어야 한다고 강조한다.
1. 여행객은 이미 AI를 신뢰하고 있다
진행자 Jason Noronha는 20년 동안 호텔 상업 분야에서 일해 온 Joe Pettigrew를 초대해, AI가 호텔의 운영과 발견 가능성, 유통 방식에 어떤 변화를 가져올지 이야기를 시작한다. Jason은 지금이 여행업계 경력에서 가장 흥미로운 시기일 수 있다고 말하지만, Joe는 곧바로 이렇게 반응한다.
"무섭죠. 무서운 일이기도 합니다."
AI는 호텔 운영뿐 아니라 여행객이 목적지를 고르고, 호텔과 식당을 찾고, 일정을 짜는 방식까지 폭넓게 바꿀 가능성이 있다. Joe는 여행객의 40~80%가 이미 AI를 이용해 여행을 계획하고 있다는 여러 조사 결과를 언급한다. 조사 기관과 시점에 따라 수치는 다르지만, 어느 쪽이든 상당히 많은 사람이 이미 AI에게 여행 계획을 맡기고 있다는 뜻이다.
그는 AI에 대한 소비자의 신뢰가 생각보다 빠르게 형성됐다고 본다. 특히 여행 계획은 건강이나 재정처럼 극도로 민감한 영역은 아니기 때문에, 사람들이 AI에게 비교적 쉽게 질문할 수 있는 분야다. Joe는 자신의 세 살배기 딸에 대한 경험을 예로 든다. 아이의 머리에 물집이 생기거나 연속으로 재채기를 할 때, 의사에게 묻기 전에 AI에게 먼저 질문한다는 것이다.
"AI 에이전트는 이 나라의 의사나 소아과 의사보다 제 세 살배기 딸에 대해 더 많은 것을 알고 있습니다."
물론 AI가 실제로 의사를 대체한다는 의미라기보다는, 자신이 궁금한 상황에서 AI가 가장 먼저 찾는 정보원이 되었다는 뜻이다. 그런 정도로 AI를 신뢰한다면, 여행 계획은 훨씬 낮은 심리적 장벽을 가진 질문이 된다.
"제가 이미 딸아이의 건강 문제에 AI를 사용하고 있다면, 여행은 그에 비하면 신뢰도가 낮아도 되는 영역입니다."
결국 중요한 질문은 사람들이 AI를 믿느냐가 아니라, AI가 어떤 호텔을 추천하느냐가 된다. AI는 여행객에게 어디로 갈지, 어떤 호텔에서 묵을지, 어떤 활동을 할지, 어디에서 식사할지, 여행 일정을 어떻게 짤지까지 제안할 수 있다. 호텔 입장에서는 "어떻게 하면 AI가 적절한 질문을 받았을 때 우리 호텔과 식당, 서비스를 추천하게 만들 수 있을까?"가 새로운 상업적 과제가 된다.
2. 호텔 유통 퍼널이 거꾸로 뒤집힌다
현재 호텔의 유통 구조는 대체로 목록에 노출되는 것에서 시작한다. Google 검색 결과나 Expedia, Booking.com 같은 OTA의 목록에 들어가고, 그 안에서 높은 순위를 차지하며, 사진과 설명을 매력적으로 꾸미는 방식이다.
Joe는 기존 구조를 다음과 같이 설명한다.
- 검색 결과나 OTA의 호텔 목록에 들어간다.
- 목록에서 높은 순위를 차지한다.
- 사진과 설명을 최적화해 클릭을 유도한다.
- 고객이 호텔에 투숙한다.
- 고객이 경험을 리뷰와 평점으로 남긴다.
- 그 평점이 다시 검색 순위에 영향을 준다.
기존에는 인지도와 노출이 퍼널의 앞부분, 고객 경험은 투숙 이후에 발생하는 뒷부분이었다. 고객 경험은 "8점", "9.5점" 같은 숫자로 요약되어 여러 순위 결정 요소 중 하나로 반영됐다.
"저는 호텔의 상업 전략가로서 목록에 들어가고, 그 목록에서 높은 순위를 차지하도록 만드는 일을 해 왔습니다."
하지만 AI가 여행객의 질문을 대신 처리하면 이 구조가 달라진다. 여행객이 런던의 호텔 1,000곳을 직접 둘러보는 대신, AI가 먼저 조건을 해석하고 후보를 걸러낸다. 위치, 가격대, 어린이 동반 여부, 조식, 주차, 객실 형태 같은 조건을 바탕으로 수백, 수천 개 호텔을 내부적으로 평가한 뒤 최종적으로 몇 곳만 추천한다.
"AI는 여행객에게 50개 호텔을 추천할 수 없습니다. 실제로는 고려해 볼 만한 호텔 세 곳 정도만 추천해야 합니다."
AI는 먼저 조건에 맞는 호텔을 50곳 정도로 좁힌 다음, 그 안에서 어떤 호텔들이 실제로 차별화되는지 다시 판단한다. 그리고 최종적으로 두세 곳을 추천한다. 이때 여행객은 처음부터 모든 호텔을 알고 비교하는 것이 아니라, AI가 이미 검증하고 선별한 호텔만 처음으로 인지하게 된다.
Joe는 이 현상을 '역유통 이론(Inverse Distribution Theory)'이라고 부른다. 기존에는 고객 경험이 유통 퍼널의 끝에 있었지만, 앞으로는 고객 경험이 퍼널의 앞쪽으로 올라온다.
"고객 경험이 퍼널의 마지막에 있다고 생각했지만, 이제는 퍼널의 거의 맨 앞까지 올라오고 있습니다."
즉, AI가 호텔을 추천하는 순간에는 이미 수많은 호텔이 탈락한 뒤다. 호텔의 인지도는 검색 초반에 쟁취하는 것이 아니라, AI가 "이 호텔은 추천할 만하다"고 판단했을 때 비로소 생긴다.
3. 인간의 선택이 AI의 자격 심사로 바뀐다
Jason은 기존의 인간 중심 검색과 AI 중심 검색의 차이를 짚는다. 사람은 수많은 호텔 목록을 보면서 사진의 색감, 대표 이미지, 가격, 첫인상 등에 영향을 받는다. 피곤하면 목록의 첫 번째나 세 번째 호텔을 대충 선택할 수도 있다.
"사람은 사진 색감이 마음에 들고, 대표 이미지가 좋아 보이면 클릭합니다."
하지만 AI는 사람처럼 단순한 시각적 인상이나 피로감에 크게 좌우되지 않는다. 훨씬 많은 변수들을 동시에 확인하고, 특정 고객의 조건에 맞는지를 비교적 일관되게 평가한다.
AI는 사진의 분위기만 보고 호텔을 고르는 것이 아니라 다음과 같은 요소들을 함께 살필 수 있다.
- 고객의 구체적인 요구 사항
- 위치와 가격대
- 어린이 동반 여부
- 객실과 부대시설
- 실제 고객 리뷰
- 언론과 여행 매체의 평가
- 다른 호텔과 비교했을 때의 차별점
- 호텔이 약속한 서비스가 실제로 제공되는지 여부
따라서 과거처럼 알고리즘의 허점을 이용해 목록 상단에 올라가는 전략은 점점 어려워진다.
"이제는 목록 게임을 하면서 알고리즘을 속여 정상에 오를 수 없습니다."
Jason은 이를 두고 "이제 알고리즘이 아니라 AI를 공략해야 하는 것 아니냐"고 농담처럼 말한다. Joe는 AI를 속이려면 단순한 포장보다 실제 내용이 필요하다고 답한다.
"AI의 상단에 올라가려면 속임수가 아니라 실질적인 내용을 제공해야 합니다."
이 변화는 호텔리어에게 부담스럽지만, 동시에 업계 전체를 더 정직하게 만들 수 있다. 인터넷과 OTA가 등장하기 전에는 호텔의 명성이 서비스와 입소문으로 만들어졌다. 좋은 위치, 품질 높은 상품, 훌륭한 서비스가 고객을 불러왔다. 여행사, 친구와 가족의 추천, 여행 가이드북의 평가가 호텔의 주요 유통 수단이었다.
Joe는 과거 Lonely Planet에 실리는 일이 호텔의 운명을 좌우했던 시절을 떠올린다.
"Lonely Planet에 묻히느냐, 소개되느냐가 사업을 3년 동안 좌우할 수도 있었습니다."
오늘날 호텔은 OTA 리뷰를 통해 지속적으로 평가받고 있다. AI 시대에는 그 평가가 사실상 매 순간 이루어질 수 있다.
"좋은 호텔리어가 좋은 서비스를 제공한다면, 사람들은 결국 찾아올 겁니다."
AI는 고객 리뷰, 언론 보도, 권위 있는 여행 매체의 평가 등 여러 신호를 종합해 어떤 호텔이 실제로 좋은지 판단한다. 모든 호텔이 비슷한 조건을 충족한다면, 최종 추천은 더 나은 경험을 제공하고 실제로 차별화되는 호텔에게 돌아간다.
4. 오너·오퍼레이터 모델이 갖는 강점
Jason은 Joe가 속한 호텔 사업이 소유자이자 운영자이며 브랜드이기도 한 구조라는 점에 주목한다. 프랜차이즈나 일반적인 호텔 운영 구조에서는 보통 세 주요 이해관계자가 존재한다.
- 호텔 자산을 소유한 오너
- 브랜드를 관리하는 브랜드 회사
- 실제 운영을 담당하는 매니지먼트 회사
이들은 각각 다른 목표를 가질 수 있다. 오너는 수익성과 자산 가치를 중시하고, 브랜드는 여러 지역과 호텔에서 일관된 브랜드 기준을 유지하려 한다. 운영사는 매출이나 수수료 구조에 더 큰 관심을 둘 수 있다.
"호텔 하나에 오너, 브랜드, 운영회사라는 세 주요 이해관계자가 있고, 이들은 서로 경쟁하는 이해관계를 가질 수 있습니다."
이해관계가 충돌하면 의사결정이 느려지고, 논쟁이 길어지며, 기술 도입이나 조직 구조, 판매 전략에서 최선이 아닌 타협안이 나올 가능성이 있다.
반면 오너·오퍼레이터·브랜드가 하나로 결합되어 있으면, 호텔의 위치와 자산, 고객층, 직원 구성에 맞춰 경험을 설계할 수 있다. 다른 브랜드의 표준이나 오너의 요구, 운영사의 수익 구조를 동시에 만족시키기 위해 타협할 필요가 줄어든다.
"오너이자 운영자이고 브랜드이기 때문에, 고객 경험과 상품 품질을 백지에서 바라보고 호텔에 가장 좋은 것을 실행할 수 있습니다."
AI 시대에는 이런 유연성이 더 중요해진다. 고객 경험이 AI 추천의 핵심 기준이 되면, 호텔이 어떤 경험을 제공할지 빠르게 결정하고 실제 운영에 반영할 수 있는 조직이 유리하기 때문이다.
Joe는 대형 브랜드의 표준화가 반드시 나쁘다는 뜻은 아니라고 설명한다. 다만 모든 호텔에 동일한 기준을 적용하다 보면 특정 지역과 고객층에 맞는 독창적인 경험을 만들기 어려울 수 있다. 오너·오퍼레이터 모델은 호텔의 "뼈대"와 현지 상황, 고객 특성에 맞춰 서비스를 설계할 수 있다는 점에서 장점이 있다.
5. AI 전략은 어느 부서가 맡아야 하는가
Jason은 호텔의 AI 전략을 마케팅, IT, 상업 부서, 운영팀 중 누가 맡아야 하는지 질문한다. AI가 검색 가능성과 발견 가능성에 영향을 미치기 때문에 마케팅이 맡을 수도 있고, 웹사이트 데이터와 기술 구조를 다뤄야 하므로 IT가 맡을 수도 있다. 하지만 실제 고객 경험은 운영팀이 만든다.
Joe는 AI를 한 부서의 단독 프로젝트로 보기보다 협업적인 성과 개선 기능으로 봐야 한다고 답한다. AI를 활용해 호텔의 매출과 자산 수익성을 높이는 일이 중심이므로, 주도권은 상업적 성과를 책임지는 사람들에게 있어야 한다.
"AI와 AI 발견 가능성은 성과 극대화의 기능이라고 봅니다. 결국 상업적인 기능입니다."
다만 운영팀의 역할도 매우 중요하다. 운영팀이 AI 기술을 깊이 이해해야 한다는 뜻은 아니다. 대신 AI 시대에는 운영팀이 제공하는 상품과 서비스의 품질이 이전보다 훨씬 더 중요해진다.
"운영팀이 AI를 이해해야 한다기보다는, 운영팀이 제공하는 것이 과거 어느 때보다 중요해진다는 뜻입니다."
AI를 활용하면 전화 응대, 고객 요청 접수, 요청 내용을 적절한 시스템과 담당자에게 전달하는 업무 등을 자동화할 수 있다. 그러나 운영의 핵심은 여전히 고객 경험을 개선하는 것이다. 예를 들어 반복 투숙객 비율을 5% 높이는 것이 운영팀의 중요한 목표가 될 수 있다.
결국 구조는 다음과 같다.
- 상업·수익 관리팀은 AI가 매출과 NOI를 어떻게 높일지 책임진다.
- 운영팀은 AI가 뒷받침할 수 있는 탁월한 고객 경험을 만든다.
- IT팀은 데이터, 보안, 시스템, 거버넌스와 통제를 관리한다.
- 마케팅팀은 호텔의 평판과 콘텐츠가 AI가 참고할 수 있는 외부 정보로 확산되도록 한다.
AI는 한 부서가 독점하는 기능이 아니라, 호텔 전체의 성과를 높이기 위한 공동 과제가 된다.
6. 기술 지식이 없어도 AI 업무를 시작할 수 있다
Joe와 Jason은 AI 도입의 가장 큰 변화 중 하나로 기술 전문성의 필요성이 낮아지고 있다는 점을 꼽는다. 과거에는 시스템을 연동하려면 프로그래밍 언어, API, 복잡한 통합 구조를 이해해야 했다. 하지만 최신 AI 도구는 자연어로 지시를 내리는 방식으로 업무를 구성할 수 있다.
"코드를 한 줄도 쓰지 않아도 됩니다."
AI 모델에게 원하는 결과와 규칙을 설명하면, 필요한 정보가 무엇인지 AI가 되묻고 작업 과정을 조정할 수 있다. 과거에는 복잡한 코드로 작성해야 했던 업무 규칙이 이제는 단순한 텍스트 문서 형태로 관리될 수 있다.
"에이전트를 배포한다고 해서 뒤에 숨겨진 비밀 코드가 필요한 것은 아닙니다. 파일을 하나 만들고 그 안에 지시사항을 적으면 됩니다."
Joe는 호텔 직원들이 먼저 AI 앱을 직접 설치하고, 단순한 질문을 넘어 실제 업무를 수행하도록 해 보라고 권한다. 예를 들어 단순한 챗봇에 질문하는 것뿐 아니라, 컴퓨터에서 반복 업무를 수행하게 하는 것이다.
AI는 API 문서를 찾지 못하더라도 브라우저를 열고 웹사이트에 로그인해 작업을 수행할 수 있다. 이런 기능은 기존에 "연동이 안 된다", "벤더가 지원하지 않는다"고 생각했던 업무도 자동화할 수 있음을 의미한다.
Jason은 실제 사례를 소개한다. 한 호텔의 작은 OTA 목록에서 매일 자신의 순위를 확인해야 했는데, API가 없어서 자동화하기 어렵다고 생각했던 업무였다. 그는 AI 데스크톱 도구에 다음과 같은 작업을 예약했다.
"매일 오전 9시에 해당 OTA에 들어가서 우리 호텔의 순위를 확인하고, 어디에 노출되는지 알려줘."
이제 직원이 매일 커피를 마시며 직접 목록을 확인할 필요가 없다. 순위가 떨어졌을 때만 알림을 받아 대응하면 된다.
호텔 운영에서 이런 반복 업무는 매우 많다. 예를 들어 OTA 예약에 포함된 가상 신용카드 정보를 시스템의 한 창에서 다른 창으로 옮기는 일도 자동화할 수 있다.
"그 업무를 자동화해서, 신용카드를 한 창에서 다른 창으로 옮기고 완료했다는 메모까지 남기게 할 수 있습니다."
따라서 AI 도입의 첫 단계는 거대한 프로젝트를 기획하는 것이 아니다. 먼저 직원들이 자신의 업무 중 반복적이고 귀찮은 작업을 찾아 AI에게 맡겨 보는 것이다.
7. AI의 재무적 효과는 운영 효율에서 먼저 나타난다
Jason은 AI 프로젝트를 시작했을 때 어떤 지표에서 가장 먼저 효과가 나타날지 묻는다. 점유율, 채널 믹스, 직접 예약 비중, 매출 등 여러 지표가 후보가 될 수 있다.
Joe는 의외로 매출보다 운영 효율과 비용 측면에서 효과가 먼저 드러날 가능성이 높다고 말한다.
"AI의 효과는 먼저 운영 효율에서 나타날 것이라고 생각합니다."
그 이유는 AI가 고객 요청을 통합하고, 반복 업무를 자동화하며, 수요와 인력 배치를 더 정확하게 파악할 수 있기 때문이다. 예를 들어 고객이 전화, 메시지, 프런트 데스크 등 여러 채널로 요청을 보내더라도 AI가 이를 한곳에 모아 적절한 업무 흐름으로 연결할 수 있다.
이렇게 되면 고객은 프런트 데스크가 전화를 받을 때까지 기다릴 필요가 줄어든다. 늦은 밤 햄버거를 주문하거나, 호텔 직원이 익숙하지 않은 언어로 요청하는 경우에도 AI가 즉시 내용을 파악하고 다음 단계를 연결할 수 있다.
"고객은 더 이상 프런트 데스크가 전화를 받을 때까지 기다릴 필요가 없습니다."
AI는 운영의 사각지대도 보여 줄 수 있다. 호텔은 보통 하루 동안 전화가 몇 통 오는지, 룸서비스 주문이 몇 건인지 정도는 알고 있지만, 통화가 정확히 어떤 내용이었는지, 어떤 요청이 특정 시간대에 몰리는지까지 체계적으로 분석하지 못하는 경우가 많다.
AI가 이런 데이터를 분석하면 다음과 같은 판단이 가능해진다.
- 야간 예약 부서에 몇 명을 배치해야 하는가
- 늦은 밤 룸서비스 주문이 실제로 언제 집중되는가
- 야간에 룸서비스 전달 담당자가 필요한가
- 특정 행사나 고객 구성 변화로 주문량이 급증할 가능성이 있는가
- 불필요하게 과도한 재고를 확보하고 있지는 않은가
- 반복적인 전화 응대나 행정 업무를 자동화할 수 있는가
AI가 고객 경험을 높이는 동시에 인력과 비용을 더 정교하게 배치하면, 가장 먼저 손익계산서의 비용 항목과 NOI에 효과가 나타날 수 있다.
다만 장기적으로 더 중요한 지표는 비용 절감이 아니다. AI가 호텔의 좋은 경험을 더 많은 고객에게 알리고, 추천을 통해 신규 고객을 데려오며, 기존 고객의 재방문과 지인 추천을 늘리는 것이 궁극적인 목표다.
"장기적으로는 신규 고객에 대한 추천 증가, 재방문 증가, 고객이 가족과 친구에게 호텔을 추천하는 디지털 입소문이 더 중요합니다."
8. 고객 경험이 가장 강력한 마케팅이 된다
Jason은 결국 핵심이 호텔의 상품과 서비스를 실제로 개선하는 데 있다고 정리한다. AI는 호텔과 고객의 연결을 더 투명하게 만들기 때문에, 호텔이 가진 약점도 쉽게 드러낼 수 있다.
"AI는 호텔의 부족한 경험을 아주 쉽게 드러낼 것입니다."
과거에는 멋진 사진과 설명, 높은 순위, 광고를 통해 고객의 클릭을 유도할 수 있었다. 하지만 AI가 여러 출처와 실제 경험을 종합하면, 단순한 홍보 문구만으로는 부족하다. 고객의 기대와 실제 경험 사이에 큰 차이가 있으면 리뷰와 외부 평가에 곧바로 반영되고, AI의 추천 가능성에도 영향을 준다.
호텔이 경험을 개선했을 때 AI가 이를 알아차리는 경로는 여러 가지다.
고객 리뷰
고객이 OTA, Google, TripAdvisor 같은 외부 플랫폼에 실제 경험을 남긴다. 이 리뷰는 호텔이 직접 작성하거나 통제하는 자료보다 신뢰도가 높다.
"호텔이 자기 호텔에 대해 좋게 말하는 것보다, 다른 사람들이 호텔에 대해 무엇이라고 말하는지가 더 중요해질 것입니다."
호텔 자체 웹사이트에 게시한 내부 설문이나 추천 글은 점점 영향력이 줄어들 수 있다. 호텔이 자신을 칭찬하는 내용은 AI가 상대적으로 낮게 평가할 가능성이 있기 때문이다.
권위 있는 매체와 전문가 평가
Joe는 모든 리뷰가 동일하게 취급되지는 않을 것이라고 말한다. 유명 여행 매체, 전문 리뷰어, 권위 있는 언론이 호텔을 어떻게 평가하는지가 일반적인 5점 리뷰보다 더 큰 영향을 줄 수 있다.
"AI는 권위 있는 매체의 의견과 Booking.com의 일반적인 5점 리뷰를 다르게 평가할 수 있습니다."
따라서 호텔 상업팀은 단순히 자체 리뷰를 모으는 데 그치지 않고, 실제 고객이 외부 플랫폼에 경험을 남기도록 돕고, 신뢰할 만한 여행 매체와 콘텐츠 제작자에게 호텔의 경험을 알릴 필요가 있다.
운영 개선의 선순환
좋은 운영은 고객 만족도를 높이고, 긍정적인 리뷰와 언론 보도를 만든다. 이 정보는 AI가 호텔을 추천하는 근거가 된다. AI 추천으로 새로운 고객이 방문하고, 다시 좋은 경험을 하면 추가 리뷰와 입소문이 쌓인다.
이렇게 운영 개선 → 고객 경험 향상 → 외부 평판 증가 → AI 추천 → 신규 고객 유입이라는 선순환이 만들어진다.
9. 호텔이 놓치고 있는 채널, YouTube
대화 중 두 사람은 TikTok과 Instagram 같은 소셜미디어가 호텔 업계에서 주로 언급되지만, 실제로는 YouTube가 가장 과소평가된 채널일 수 있다고 지적한다.
호텔 마케팅에서는 소셜미디어라고 하면 대개 Instagram을 먼저 떠올리고, 그다음 TikTok을 생각한다. 그러나 Joe는 자신이 실제로 눈에 보이고 검증 가능한 효과를 확인한 채널은 YouTube였다고 말한다.
"우리 업계에서 가장 중요하고 가장 과소평가된 소셜미디어 채널은 YouTube입니다."
YouTube는 세계에서 두 번째로 큰 검색엔진이며, 영상과 텍스트가 검색되고 분석될 수 있다. AI 모델이 YouTube 콘텐츠를 참고할 수 있고, Google과 Gemini 같은 생태계와도 연결되어 있다는 점에서 AI 시대의 호텔 발견 가능성에 중요한 역할을 할 수 있다.
"YouTube는 세계에서 두 번째로 큰 검색엔진이고, 완전히 색인되고 분석될 수 있습니다."
호텔은 Instagram에 올리던 콘텐츠를 YouTube에도 활용할 수 있다. 반드시 긴 영상이나 유명 인플루언서의 리뷰만 필요한 것은 아니다. YouTube Shorts처럼 짧은 형식도 가능하고, 호텔 자체가 제작한 콘텐츠도 활용할 수 있다.
다만 호텔 업계가 YouTube를 적극적으로 활용하지 못하는 이유는 마케팅 대행사와 조직의 관성이 크다. 많은 대행사가 Instagram 중심으로 설계되어 있고, 소유주와 경영진도 YouTube의 가치를 충분히 인식하지 못한다.
"호텔이 자체 소셜미디어용 콘텐츠를 만들고 있다면, 왜 그것을 Instagram에만 올려야 할까요? YouTube에도 올려야 합니다."
AI가 영상과 이미지를 이해하는 능력이 계속 발전한다면, YouTube에 축적된 호텔 관련 콘텐츠는 AI가 호텔의 실제 모습과 고객 경험을 파악하는 중요한 자료가 될 수 있다.
10. AI-ready 호텔을 만드는 실천 방법
Jason은 호텔을 실제로 AI-ready, 즉 AI가 활용하기 좋은 상태로 만들려면 무엇부터 시작해야 하는지 묻는다.
Joe는 먼저 일반적인 ChatGPT의 대화창을 넘어, 업무 수행이 가능한 AI 도구를 직접 사용해 보라고 권한다. 예를 들어 Claude나 최신 데스크톱 기반 AI 도구를 설치하면 단순히 답변을 받는 것이 아니라 컴퓨터에서 실제 작업을 수행하게 할 수 있다.
"대부분의 사람은 아직도 AI를 질문하면 답을 주는 채팅창 정도로 생각합니다."
하지만 AI는 이제 다음과 같은 업무를 수행할 수 있다.
- 웹사이트에 로그인해 정보 확인하기
- 반복 업무를 정해진 시간에 실행하기
- 여러 문서와 자료를 읽고 정리하기
- 직원의 업무 절차를 자동화하기
- 고객 요청을 분류하고 담당자에게 전달하기
- 시스템에 데이터를 입력하고 완료 결과를 기록하기
첫 단계는 직원들이 자신의 업무에서 반복적이고 지루한 작업을 찾아 AI에게 맡겨 보는 것이다. 이후 호텔에 실제로 필요한 업무를 찾아 전문 벤더나 기술 업체와 더 구체적인 대화를 나눌 수 있다.
"먼저 AI로 무엇이 가능한지 이해해야 합니다. 그다음 특정 호텔의 필요를 해결할 전문가를 찾는 것이 훨씬 더 수준 높은 대화가 됩니다."
즉, 호텔은 처음부터 대규모 AI 프로젝트를 발주할 필요가 없다. 작은 자동화부터 시작해 직원들이 AI의 가능성을 체감하는 것이 중요하다.
11. 표준화와 호텔의 개성은 함께 갈 수 있다
여러 호텔을 운영할 때 AI 업무를 표준화하면 각 호텔의 개성이 사라질 수 있다는 우려도 제기된다. 모든 호텔의 데이터와 프로세스를 동일하게 만들다 보면, 각 호텔의 독특한 특성과 지역적 매력이 희석될 수 있다는 것이다.
Joe는 의미 있는 AI 업무를 수행하려면 일정 수준의 데이터와 프로세스 표준화가 사실상 필수라고 답한다. AI가 여러 호텔의 정보를 처리하려면 객실, 요청, 업무, 시스템을 부르는 방식이 어느 정도 통일되어야 한다.
"의미 있는 AI 업무를 하려면 표준화가 거의 필요합니다."
표준화의 목적은 고객에게 똑같은 경험을 강요하는 것이 아니다. 데이터 구조와 내부 프로세스를 정리해 AI가 혼동하지 않도록 하는 것이 핵심이다. 예를 들어 모든 호텔이 "수건 요청"을 동일한 데이터 항목과 업무 절차로 처리할 수 있어야 한다.
하지만 그 수건을 고객에게 어떻게 전달하고, 어떤 말투로 응대하며, 호텔의 분위기와 개성을 어떻게 드러낼지는 각 호텔이 자유롭게 결정할 수 있다.
"표준화는 고객 경험을 제한하는 것이 아니라, 데이터를 정리하고 내부 프로세스를 안정화하는 데 사용해야 합니다."
따라서 내부의 데이터와 기술은 표준화하되, 고객에게 전달되는 경험은 최대한 유연하게 유지해야 한다. 호텔의 독특한 분위기와 서비스 방식이 바로 AI가 호텔을 차별화된 곳으로 판단하게 만드는 요소이기 때문이다.
"각 호텔을 독특하게 만들고 차별화된 경험을 제공하는 요소들이 AI가 그 호텔을 더 추천하게 만드는 것들입니다."
표준화는 호텔의 개성을 없애는 도구가 아니라, 오히려 개성을 더 안정적으로 구현하기 위한 기반이 될 수 있다.
12. 개인정보와 보안, 그리고 AI 도입의 속도
Jason은 AI 도입에서 주의해야 할 위험 요소로 개인정보, 보안, 투명성, 공정성 등을 제시한다. Joe는 자신이 비교적 자유로운 태도로 기술을 바라보는 편이라고 말한다.
"저는 이런 문제에 대해 꽤 자유로운 편입니다."
그는 새로운 기술을 지나치게 억제하기보다는 일단 시도하고, 문제가 발생하면 해결하는 접근을 선호한다. 다만 조직 안에서는 IT 부서와 다른 책임자들이 그를 제어하고, 적절한 거버넌스와 통제 장치를 마련해야 한다고 인정한다.
AI를 빠르게 도입하더라도 모든 업무를 무제한으로 맡겨서는 안 된다. 호텔에서는 특히 고객 정보, 결제 정보, 예약 정보, 개인정보가 다뤄지기 때문에 다음과 같은 통제가 필요하다.
- AI가 접근할 수 있는 데이터의 범위 설정
- 개인정보와 결제정보의 보호
- 자동화된 업무의 승인과 기록
- 오류나 환각이 발생했을 때의 검토 절차
- 직원이 결과를 확인해야 하는 업무와 완전 자동화 가능한 업무의 구분
- AI가 고객에게 제공하는 답변의 투명성 확보
Joe는 AI의 가능성을 최대한 활용하고 싶어 하지만, 조직의 IT 책임자가 그를 적절히 견제해야 한다는 점도 인정한다.
"IT 책임자가 저에게 책임을 묻고, 제가 선을 넘지 않도록 잡아줘야 합니다."
13. 성공적인 AI 도입의 기준은 무엇인가
마지막으로 Jason은 앞으로 3년 뒤 AI 도입에 성공했다고 판단할 수 있는 지표가 무엇인지 묻는다. Joe는 AI의 변화 속도가 너무 빠르기 때문에 특정 숫자 하나를 성공 기준으로 제시하기 어렵다고 말한다.
호텔업계는 지난 1년 반 동안 직원들이 이메일을 보내기 전에 ChatGPT로 한 번 검토하는 것만 익숙해지는 데도 상당한 시간이 걸렸다. 그런데 사람들이 단순한 검색과 글쓰기 보조에 적응할 무렵, AI는 컴퓨터를 직접 조작하고 코드를 작성하며 업무를 수행하는 수준으로 빠르게 발전했다.
"우리가 AI를 따라잡았다고 느끼는 순간, 이미 또 다른 변화가 일어납니다."
따라서 호텔이 모든 기술 변화를 예측하거나 AI 도입의 선두에 서야 한다는 부담을 가질 필요는 없다. Joe는 자신도 기술 변화의 속도를 늘 따라잡지는 못한다고 솔직하게 말한다.
중요한 것은 AI 기술 자체보다 AI가 호텔 산업에 가져올 하류 효과, 즉 호텔의 발견 가능성과 수요에 어떤 변화를 일으킬지를 이해하는 것이다. AI 전문가가 되지 않더라도, AI가 고객과 호텔을 연결하는 방식을 바꿀 것이라는 사실을 알고 준비해야 한다.
Joe가 반복해서 돌아오는 결론은 매우 실용적이다.
"차별화된 상품과 훌륭한 고객 경험을 갖추면, 나머지는 어느 정도 저절로 따라올 것입니다."
그는 호텔리어가 AI의 모든 기능을 완벽히 이해할 필요는 없다고 말한다. 대신 좋은 서비스를 제공하고, 훌륭한 상품을 만들며, 경쟁 호텔과 구분되는 경험을 제공해야 한다.
"훌륭한 서비스, 놀라운 상품, 차별화된 경험에 집중하면 됩니다."
결론: AI는 운영의 바닥을 높이고, 위대한 호텔리어는 천장을 높인다
이 대화의 핵심은 AI가 호텔의 본질을 없애는 것이 아니라, 오히려 호텔의 본질을 더 선명하게 드러낸다는 데 있다. AI는 호텔 목록을 줄이고, 고객의 조건에 맞는 몇 곳만 추천하며, 실제 경험과 평판을 바탕으로 호텔을 평가한다.
앞으로 호텔은 단순히 검색 결과 상단에 노출되는 것만으로는 충분하지 않다. 고객이 다시 방문하고, 다른 사람에게 추천하며, 외부 매체와 플랫폼에서 좋은 평가를 남길 만한 경험을 제공해야 한다. 운영 효율화와 자동화는 비용을 줄이고 서비스의 일관성을 높이지만, 궁극적인 경쟁력은 여전히 호텔이 만들어 내는 독특한 경험에 있다.
"기술은 운영의 최저선을 끌어올릴 수 있습니다. 하지만 위대한 호텔리어들은 계속해서 최고점을 높여 갈 것입니다."