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LLM·에이전틱 AI가 혁신할 여행 산업의 미래 지형도

일반 리포트 2025년 11월 07일
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목차

  1. AI 에이전트와 LLM 기술 진화 배경
  2. 여행 산업 내 AI 활용 현황
  3. MCP·에이전틱 AI와 실행 중심 혁신
  4. 향후 영향 및 도전 과제
  5. 결론

1. 요약

  • 여행 산업의 미래는 생성형 LLM(대형 언어 모델)과 에이전틱 AI 및 모델 맥락 프로토콜(MCP)와 같은 혁신적인 AI 기술에 의해 혁신되고 있습니다. 이러한 기술들은 기존의 추천 기반 서비스에서 탈피하여 '실행'과 '자동화'로의 전환을 이끌어내고 있으며, 이는 고객의 여행 경험에 있어 중대한 변화로 이어지고 있습니다. 현재 ViiV 플랫폼과 Paytm Check-in, 그리고 제주 메이즈랜드의 AI 체험관 등 다양한 사례들이 이러한 변화를 실질적으로 보여주고 있습니다. 이러한 플랫폼들은 여행 계획 수립, 맞춤형 숙소 추천 및 예약 과정을 자동화하여 고객에게 더욱 개인화된 경험을 제공합니다. 특히 ViiV는 런칭 1년 만에 5만 개의 숏폼 콘텐츠 제작과 20만 명의 회원 유치를 통해 소비자 기반을 확장하고 있으며, AI 여정 추천 기능을 통해 사용자의 선호에 맞춘 최적의 여행 계획을 제시하고 있습니다.

  • Paytm Check-in은 사용자가 자연어로 요청할 수 있는 스마트한 여행 예약 앱으로, 개인화된 여행지 추천 및 맞춤형 일정 작성 기능을 제공하고 있습니다. 이러한 AI 기반 서비스들은 고객의 사용 편의성을 높이기 위해 음성 명령과 같은 직관적인 인터페이스를 도입하여, 여행 준비 과정을 더욱 간소화하고 있습니다. 현재 진행 중인 이러한 혁신들은 여행 플랫폼의 경계를 허물며, 소비자 관점에서 더욱 매력적인 서비스 환경을 조성하고 있습니다.

  • 하지만 이러한 기술적 진보와 함께 개인정보 보호, 데이터 보안 및 신뢰성 확립이라는 과제도 함께 제기되고 있습니다. 기업들은 AI 기술의 확산을 위해 사회적 책임을 다해야 하며, 이에 대한 규제와 법적 조치 또한 마련되어야 합니다. 앞으로 고객 데이터의 안전한 처리와 서비스의 신뢰성을 확보하는 것이 여행 산업의 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 요소로 부각될 것입니다.

2. AI 에이전트와 LLM 기술 진화 배경

  • 2-1. 챗GPT 이후 생성형 AI 발전 과정

  • 2022년 11월에 등장한 챗GPT는 인공지능(AI) 기술의 새로운 시대를 열었습니다. 챗GPT는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 인간과 거의 유사한 방식으로 대화할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 사용자로 하여금 AI와의 소통을 더욱 자연스럽게 만들어주었습니다. 이 이후로 생성형 AI는 인간의 언어로 문장을 작성하고, 상상력을 동원하여 이미지 및 동영상을 생성하는 능력까지 발전했습니다.

  • 챗GPT의 성공적인 출현 이후, 다양한 산업에서 AI의 활용이 가속화되었습니다. 특히 이커머스, 제조, 의료, 금융 등 여러 분야에서 AI는 인간의 작업을 보조하거나 효율적으로 대체하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 소비자의 쇼핑 취향을 분석하여 개인화된 상품을 추천하고, 고객의 문의사항에 대한 즉각적인 응답을 제공하는 방식으로 소비자 경험을 혁신하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트의 도입으로 인해 고객의 만족도는 물론 판매 전환율이 크게 증가하고 있습니다.

  • 2025년 5월까지 챗GPT는 하루 평균 25억 개의 프롬프트를 처리하며 곧 구글 검색 쿼리의 6분의 1 수준에 이르게 되었습니다. 이는 챗GPT가 단순한 챗봇을 넘어, 사용자에게 필요한 정보를 제공하고 요약할 수 있는 능력을 갖추고 있다는 것을 의미합니다. 이러한 발전은 산업 전반에 걸쳐 AI의 패러다임 전환을 촉진하고 있으며, 특히 엔터프라이즈 솔루션에서도 AI 기반의 다양한 응용 프로그램들이 개발되고 있습니다.

  • 2-2. LLM 기반 비즈니스 임팩트

  • AI 기술의 발전은 비즈니스 모델에도 중대한 영향을 미치고 있습니다. 생성형 AI와 LLM(대형 언어 모델)의 통합은 기업의 운영 및 고객 서비스 방식에 혁신을 가져왔습니다. 예를 들어, 고객 대응 및 서비스 효율성을 30% 이상 향상시키고, 반복적인 업무의 자동화를 통해 직원들은 보다 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 되었습니다.

  • 생성형 AI를 통해 기업들은 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있게 되었으며, 이는 고객 충성도 및 브랜드 이미지 개선에 기여하고 있습니다. 한 예로, AI를 활용한 컨텐츠 제작의 경우, 기업의 콘텐츠 제작 시간은 평균 78% 단축되었습니다. 이러한 임팩트는 특히 금융, 헬스케어 및 유통 등 다양한 분야에서 명확하게 나타나고 있습니다.

  • 2024년에는 전 세계의 약 97%의 커머스 기업이 AI를 도입할 계획을 세우거나 이미 실행 중인 상황입니다. 대응력을 강화한 기업들은 AI를 통해 고객 요구를 실시간으로 파악하고, 더 나아가 예측 가능한 서비스를 제공하는 데 성공하고 있습니다. 결과적으로 AI 기반 비즈니스의 확산은 기업의 운영 효율성과 고객 만족도를 모두 동시에 증가시키는 성과를 이루었습니다.

  • 2-3. 규제 및 전략 변화

  • AI 기술의 발전은 동시에 규제와 전략 변화의 필요성을 대두시켰습니다. AI 기술의 활용이 확대됨에 따라 개인정보 보호와 데이터 보안 이슈가 중요한 이슈로 자리잡고 있으며, 각국에서 이에 대한 법적 조치 및 규제가 마련되고 있습니다.

  • PwC의 분석에 따르면, AI는 명확한 규제 틀 없이 사용될 경우 잠재적인 위험이 크다며, 이에 대한 체계적 대응이 필수적이라고 강조하고 있습니다. 비즈니스에 대한 규제뿐 아니라, AI 기술 자체에 대한 규제 또한 필요하다는 인식이 확산되고 있습니다. 관련 법안을 통과하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으며, 이 과정에서 기업들은 AI 도입에 대한 심도 있는 평가가 필요하게 되었습니다.

  • 2025년에는 이러한 규제가 더욱 강화될 것으로 예상되며, 기업들은 신뢰 구축 및 안전성을 확보하기 위한 새로운 전략을 수립해야 할 것입니다. AI 기술을 사용하는 기업들은 기술적 진보와 함께 사회적 책임을 다하기 위한 노력을 병행해야 할 필요성이 크고, 이는 결국 지속 가능한 성장으로 이어질 것입니다.

3. 여행 산업 내 AI 활용 현황

  • 3-1. 비디오몬스터 ViiV 플랫폼

  • 비디오몬스터가 운영하는 AI 기반 여행 숏폼 플랫폼인 ViiV는 생성형 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 여행 계획 수립, 숙소 추천, 예약, 여행 후기 영상 편집 등을 지원하는 시스템을 구축하였습니다. 이 플랫폼은 런칭 1년 만에 5만 개의 여행 관련 숏폼 콘텐츠를 확보하였고, 20만명의 회원을 모집하여 사용자 기반을 확장하고 있습니다. ViiV는 흥미 위주의 짧은 영상 콘텐츠와 위치 기반 데이터를 결합하여 사용자에게 새로운 여행 경험을 제공하고 있습니다. 특히, 'AI 여정 추천' 기능을 통해 사용자는 간단한 채팅만으로 개인의 여행 스타일에 맞는 추천을 받을 수 있으며, 출발 전부터 계획과 예약을 함께 진행할 수 있는 편리한 환경을 제공합니다.

  • 3-2. 여행업 AI 추천의 한계와 확장

  • 현재 많은 여행 플랫폼이 AI 기반 개인화 서비스를 제공하고 있지만, 여전히 추천 단계에서 그치는 경우가 많습니다. 예를 들어, 사용자가 '그리스 해변 여행'을 요청할 수 있지만, AI는 예약 과정의 복잡함을 자동으로 처리하지 못하고 사용자가 여러 웹사이트를 오가며 직접 결제를 입력하도록 해야 하는 번거로움이 존재합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 새로운 기술이 주목받고 있으며, 이는 AI가 실제 예약 시스템과 안전하게 연결되어 사용자의 요청에 반영된 자동화를 실현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 단순히 정보를 제공하는 것에 그치지 않고, 사용자의 의도를 반영하여 직접 예약까지 연결되는 시스템으로 발전할 수 있습니다.

  • 3-3. Paytm Check-in 사례

  • Paytm에서는 AI 기반 여행 예약 앱인 'Paytm Check-in'을 출시하여 스마트한 여행 경험을 제공합니다. 이 앱은 사용자가 자연어로 질문을 하고, 그에 따라 개인화된 여행지 추천, 맞춤형 일정 작성, 예약 처리까지 지원하는 AI 비서 기능을 갖추고 있습니다. 이 앱은 사용자의 이전 선택과 선호도를 학습하여 추천을 지속적으로 업데이트하며, 항공편, 기차, 도로 및 지하철을 포함한 다양한 여행 방식을 지원합니다. 최근 추가된 기능 중 하나는 사용자가 음성으로 요청할 수 있는 AI 인터페이스로, 전통적인 예약 절차의 복잡함을 줄이고 사용자에게 보다 직관적인 경험을 제공합니다.

  • 3-4. AI 체험관 개관 동향

  • 2025년 11월 7일, 제주 메이즈랜드에서 SK플래닛과 함께한 AI체험관 개관식이 진행되었습니다. 이 공간은 문화, 기술, 교육이 결합된 융합형 체험 공간으로, AI 기술의 실제 작동 원리를 배우고 체험할 수 있는 기회를 제공합니다. 관람객들은 AI가 구현하는 스토리텔링 및 인터랙티브 미디어를 직접 경험하며, AI 자동화 시스템을 통해 관광 서비스의 질을 높이는 방법을 배우게 됩니다. 이러한 AI체험관은 관광 산업의 변화에 기여하고, 앞으로의 관광 모델에서 AI의 역할을 확장할 수 있는 발판이 될 것입니다.

4. MCP·에이전틱 AI와 실행 중심 혁신

  • 4-1. MCP 프로토콜 개념과 역할

  • 모델 맥락 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)은 AI 에이전트와 외부 도구 간의 통신을 표준화하는 오픈 프로토콜입니다. 이 프로토콜의 도입으로 AI는 복잡한 시스템과의 상호작용을 보다 원활하게 수행할 수 있게 되었습니다. 기존의 API 통합 방식이 개별 시스템마다 맞춤형으로 이루어져야 했다면, MCP는 통합된 플랫폼을 통해 여러 도구와 리소스를 쉽게 연결할 수 있도록 합니다.

  • MCP는 AI가 요청을 명확히 이해하고, 다양한 기능을 결합하여 다단계 워크플로를 구현할 수 있도록 돕습니다. 즉, AI는 명령의 맥락을 파악하여, 보다 지능적이고 자율적인 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 이러한 기능은 특히 물류 및 공급망 관리 등의 복잡한 산업에서 그 가치를 발휘합니다.

  • 4-2. Agentic AI 전환 동향

  • 전통적인 AI 시스템은 주로 사용자 질문에 대한 답변을 제공하는 데 중점을 두었습니다. 그러나 Agentic AI는 사용자의 요청을 단순히 수용하는 것을 넘어 실제로 행동을 취하고 의사결정을 할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. MCP는 이러한 Agentic AI의 핵심을 이루며, 사용자와 AI 시스템 간의 상호작용을 진정한 자율 시스템으로 발전시키는 기반 기술로 자리잡고 있습니다.

  • 최근 여러 주요 AI 기업들은 MCP를 지원하면서 업계의 표준으로 자리잡아가고 있습니다. 예를 들어, Anthropic이 발표한 MCP는 클라이언트-서버 구조를 통해 대규모 언어 모델(LLM)과 여행 공급업체의 데이터 소스 간의 효율적인 연결을 가능하게 합니다. 이는 여행 고객이 AI에게 여행 계획을 요청하고, AI가 이를 실현하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

  • 4-3. 실행 자동화 사례와 한계

  • MCP의 도입으로 여러 여행 기업들이 AI 에이전트를 활용하여 다양한 자동화 작업을 실행하고 있습니다. 예를 들어, Kiwi.com은 MCP 서버를 통해 AI가 항공편을 검색하고 개인화된 항공편 목록을 제공하는 기능을 구현했습니다. 이는 고객 경험을 향상시키는 데 기여하고 있으며, 에이전트가 직접 행동할 수 있는 환경을 조성합니다.

  • 하지만 현재의 실행 자동화는 여러 한계에 직면해 있습니다. 회원 프로그램이나 브랜드 앱 내에서 제한된 환경에서만 신뢰와 인증이 이루어지기 때문에, 더욱 고급화된 자동 예약 시스템의 도입은 시간이 필요할 것으로 보입니다. 또한, 레거시 시스템과 통합하는 과정에서의 복잡성도 여전히 해결해야 할 과제입니다.

  • 4-4. 기존 AI와의 차별점

  • MCP는 기존의 AI 시스템과 비교했을 때 여러 가지 차별적인 요소를 제공합니다. 가장 큰 차점은 바로 다단계의 자동화와 의사결정 능력입니다. 기존 AI 솔루션은 대부분 단순 정보 제공에 그쳤다면, MCP를 통한 Agentic AI는 복잡한 워크플로우를 지원하여 실질적인 의사결정을 내릴 수 있게 만들었습니다.

  • 예를 들어, 호텔의 운영 효율성을 높이기 위해 AI 에이전트가 여러 시스템에서 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 종합하여 판단하는 방식으로 전환되고 있습니다. 이로써, 호텔 직원들은 다양한 시스템 간의 정보 전환에 소요되는 시간을 절약하고, 고객 서비스에 집중할 수 있게 됩니다. 이는 결국 고객 경험의 품질 향상으로 직결될 것입니다.

5. 향후 영향 및 도전 과제

  • 5-1. 개인화 서비스의 고도화 전망

  • 여행 산업에서 개인화 서비스는 고객의 요구와 선호도를 충족시키는 데 큰 역할을 하고 있으며, AI와 LLM 기술이 여기에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI 기반 분석이 지속적으로 발전함에 따라 이용자의 데이터와 행동 패턴을 이해하는 능력이 향상될 것입니다. 이는 각 여행자가 원하고 필요로 하는 맞춤형 서비스를 제공하는 데 기여할 것입니다. 예를 들어, 고객이 여행을 계획하는 초기 단계부터 예약, 활동 추천까지 전 과정에서 개인화된 제안을 받을 수 있게 됩니다. 이를 통해 여행 산업은 고객 경험을 대폭 향상시킬 수 있을 것입니다.

  • 특히 네이버의 사례에서 볼 수 있듯이, AI는 사용자의 맥락과 의도를 파악해 필요한 정보를 제공하는 방향으로 진화하고 있습니다. 내년부터는 쇼핑 에이전트와 같은 기능을 통해 고객의 취향과 예산에 맞는 상품 추천이 자연스럽게 연결될 것이며, 이는 개인화 서비스가 단순 정보 제공을 넘어 고객의 행동을 유도하는 단계로 나아가는 것을 의미합니다.

  • 5-2. 운영 효율성과 비용 절감 효과

  • AI와 생성형 LLM 기술의 도입은 운영 효율성과 비용 절감을 극대화할 것으로 기대됩니다. PwC의 자료에 따르면, AI 도입을 통해 직원 업무 효율성이 30-45% 증가하고, 반복 업무의 자동화를 통해 조직은 보다 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 됩니다(출처: AI 전환전략과 규제변화).

  • 여행사와 관련된 산업의 경우, AI를 통한 데이터 분석은 필요 인력을 줄이고 운영 비용을 절감하는 데 기여할 것입니다. 특정 AI 솔루션은 항공편, 숙박시설, 교통 수단 등 리소스 관리를 최적화하여 수요 예측의 정확성을 높이고, 이로 인해 고객 응대 시간을 단축시키고 궁극적으로 여행자의 만족도를 높일 수 있습니다.

  • 5-3. 데이터 프라이버시·보안 이슈

  • AI 기술이 발전함에 따라 개인정보 보호 및 데이터 보안의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 특히 관광 산업에서는 고객의 개인 데이터가 중요하게 다뤄져야 하며, 이러한 데이터가 안전하게 처리되지 않을 경우 기업의 신뢰성에 큰 타격을 줄 수 있습니다.

  • 네이버의 AI 에이전트 N 사례에서 알 수 있듯이, 고객의 데이터를 비식별화하여 안전하게 저장하는 방법이 중요한 과제가 될 것입니다. 고객 보호 정책 및 보안 시스템이 철저히 갖춰져야만 고객이 신뢰를 가지고 서비스를 이용할 수 있습니다. 이와 관련하여 정부와 업계는 새로운 규제와 정책을 마련하여 데이터의 안전한 처리와 보안을 보장할 필요가 있습니다.

  • 5-4. 정책·규제 환경 변화 대응

  • AI와 관련된 기술이 빠르게 변화함에 따라, 이에 따른 정책 및 규제 환경도 변경이 필요합니다. 관광 산업에서 AI 기술의 도입을 촉진하기 위해 정부는 신속하고 적절한 규제와 지원을 제공해야 합니다. 이는 관광 산업이 지속적으로 발전할 수 있는 기반을 마련하는 데 필수적입니다.

  • 2026년부터 추진할 AI 기반 지역 관광 선도 프로젝트와 같은 정부의 지원은 지역 경제 활성화 및 관광의 다양성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 그러나 이를 위해서는 관광 데이터 접근성이 개선되어야 하며, 민간기업이 AI 솔루션을 적용할 수 있도록 환경이 조성되어야 합니다. 이는 기술 혁신이 고객의 경험을 향상시키고 산업 전체의 경쟁력을 높이는 데 필수적입니다.

결론

  • 현재 여행 산업에서 AI 에이전트와 LLM, MCP 기반 프로토콜들은 단순한 추천 기능을 뛰어넘어 실행과 자동화를 통해 여행 경험의 혁신을 이끌고 있습니다. ViiV와 Paytm Check-in, AI 체험관과 같은 사례들은 이러한 기술들이 이미 개인화된 기획 및 예약 단계에서 실질적으로 구현되고 있음을 보여줍니다. 이와 같은 기술적 발전이 지속된다면, AI는 고객 접점 전반에서 핵심 파트너로 자리잡게 될 것입니다.

  • 그러나 성공적인 기술 확산을 위해서는 개인정보 보호, 데이터 보안 및 신뢰성 검증과 같은 도전 과제를 해결해야 합니다. 업계는 개방형 표준과 협업 모델을 채택하여 기술 신뢰를 구축해야 하며, 정부와 함께 안전하고 투명한 AI 생태계를 조성하는 데 힘써야 합니다. 나아가 2026년부터의 AI 기반 지역 관광 선도 프로젝트와 같은 정부 지원 방안은 지속 가능한 관광 산업 발전을 위한 중요한 기반이 될 것으로 예상됩니다.

  • 결국, 여행 산업의 미래는 기술 혁신과 안전한 운영 환경의 조화에 달려 있으며, 이를 통해 고객 경험이 한층 더 향상될 것입니다. AI와 LLM 기술의 지속적인 발전과 함께 여행 산업은 변화에 발맞추어 더욱 진화할 준비를 해야 할 것입니다.