모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 부상
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델 게시자들 사이에서 인공 지능 시스템을 위한 데이터베이스 접근 방식을 간소화하는 표준으로 떠오르고 있습니다. 이러한 발전은 AI 활용을 모색하는 여행 회사에게 기회와 과제를 동시에 제시합니다.
필립 웰런스(Philippe Wellens)는 이 분야 전문가로서 다음과 같이 언급했습니다.
구글과 경쟁사들은 Anthropic의 표준을 채택하고 있습니다. AI 게시자에게 가장 중요한 것은 개발자 커뮤니티를 최대한 크게 구축하고 모델 품질로 경쟁하는 것입니다. 이는 축복이자 저주입니다. 우리 관점에서 보면 AI를 온라인 여행 예약 도구에 통합하는 것을 단순화하기 때문에 기회입니다. 여행은 기술 변화에 특히 취약하며, 앞으로 몇 달 안에 AI 기반 여행 계획 도구가 확산될 것이라고 생각합니다.
MCP 서버가 널리 보급됨에 따라 소비자는 항공편 예약, 티켓 변경, 호텔 예약이 더 쉬워질 것입니다. 최종 사용자의 사용 편의성이 높아짐에 따라 여행사 및 여행 회사는 AI를 채택해야 합니다. 이 생태계에서 성공하려면 여행 회사는 자체 AI 에이전트를 통해 보안 및 제어를 제공하고 비즈니스 요구 사항을 충족해야 합니다.
MCP: 기회와 한계
MCP는 매출 증가의 기회를 제공하지만 여행 회사에게는 한계도 있습니다.
여행 산업에서 요구 사항의 검증은 반복적인 과정입니다. AI는 ‘2주 후에 베니스로 왕복 항공편을 찾아주세요’와 같은 간단한 요청은 해석할 수 있지만 여행객 수, 활동, 숙박 선호도를 이해하려면 여러 번의 교환이 필요합니다. MCP는 이러한 문제를 해결할 수 없으며 추가 제품을 일관성 있게 추천할 수도 없습니다. 이는 간단한 여행일 뿐 사파리나 다중 목적지 여행이 아닙니다.
AI 에이전트를 사용하면 특정 선택 및 추천 기준을 정의하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 요구 사항 정의를 촉진할 수 있습니다. 현재 MCP는 ‘두바이에 2인 기준 1주일 올인클루시브, 1000유로 미만’과 같이 요구 사항이 매우 구체적인 패키지 상품에 유용합니다. 이는 소수의 사용자 범주입니다. 맞춤형 상품을 전문으로 하는 여행사는 이 프로토콜의 위협을 받지 않습니다.
제어 및 보안의 중요성
여행 회사는 보상 없이 재고를 중개인에게 양도하지 않을 것입니다. 그렇다면 이 문제를 어떻게 해결해야 할까요?
여행 회사가 자체적으로 MCP를 개발하려고 서두르지는 않을 것이라고 생각합니다. 이는 재고에 대한 제어권을 전혀 감독 없이 잃는 것을 의미하기 때문입니다. 그러나 자체 에이전트를 개발함으로써 여행 회사는 AI 모델을 통해 원하는 여행 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 에이전트는 MCP를 사용하여 회사의 규칙에 따라 도구에 연결합니다.
예를 들어, 이를 통해 이 중개인을 통해 제공되는 숙박 가격을 인상할 수 있지만 가장 중요한 것은 회사의 판매 정책에 따라 카탈로그의 특정 제품의 우선 순위를 지정하여 콘텐츠에 대한 제어권을 유지할 수 있다는 것입니다. 또한 MCP를 있는 그대로 사용하면 보안 위험이 발생할 수 있으므로 추가 보안 계층을 추가하여 데이터를 보호합니다.
AI 에이전트: 여행 예약의 미래
클레이오는 여행 예약의 미래가 두 인공 지능 에이전트 간에 이루어질 것이라고 믿습니다.
모든 회사는 제어 및 보안이 필요합니다. 오늘날 클레이오는 소비자와 직접 또는 영업 에이전트와 대화할 수 있는 AI 에이전트를 제공합니다. 내일 이 동일한 에이전트는 브랜드 메시지를 보존하면서 소비자의 가상 개인 비서와 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 제품 카탈로그 및 데이터에 대한 제어권을 유지하고 올바른 질문을 통해 소비자의 에이전트를 안내할 수 있습니다.
MCP 표준은 AI 게시자에게 회사 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하고 Google의 Agent-to-Agent 프로토콜은 가상 비서 간의 통신을 표준화합니다. 각 브랜드에는 소비자의 개인 에이전트와 통신할 수 있는 홍보 대사 에이전트가 필요합니다.
여행 분야 AI의 진화하는 환경
인공 지능(AI)이 여행 산업에 통합되면서 소비자가 여행을 계획하고 예약하는 방식이 빠르게 변화하고 있습니다. AI 에이전트는 프로세스를 간소화하고 개인화된 경험을 제공하는 데 중추적인 역할을 할 준비가 되어 있습니다. 그러나 이러한 진화는 제어, 보안 및 여행의 미래에서 인간 에이전트의 역할에 대한 중요한 질문을 제기합니다.
AI 에이전트의 힘
AI 에이전트는 작업을 자동화하고 데이터를 분석하며 사용자 기본 설정에 따라 권장 사항을 제공하도록 설계되었습니다. 여행의 맥락에서 이러한 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자연어 이해: 대화 방식으로 사용자 쿼리를 해석하고 응답합니다.
- 광범위한 데이터베이스 액세스: 항공편, 호텔, 활동 및 여행 제한에 대한 실시간 정보를 검색합니다.
- 추천 개인화: 과거 여행 기록, 선호도 및 예산에 따라 제안을 맞춤화합니다.
- 예약 자동화: 항공편 예약, 호텔 예약 및 활동 일정 예약을 포함한 예약 프로세스를 원활하게 완료합니다.
- 고객 지원 제공: 질문에 답변하고 문제를 해결하는 24시간 지원을 제공합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 역할
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 여행 관련 데이터에 액세스하고 활용할 수 있도록 하는 데 중요한 구성 요소입니다. MCP는 AI 모델이 데이터베이스와 상호 작용하여 정보를 검색하고 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 표준화된 프레임워크 역할을 합니다.
MCP의 주요 이점:
- 상호 운용성: 다양한 소스의 데이터를 다양한 AI 모델이 원활하게 액세스하고 해석할 수 있도록 합니다.
- 효율성: 데이터 검색 프로세스를 간소화하여 AI 에이전트가 사용자 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 합니다.
- 확장성: 여행 회사가 각 데이터 소스에 대한 사용자 지정 통합을 개발할 필요 없이 AI 기능을 확장할 수 있도록 합니다.
Agent2Agent 프로토콜: 새로운 협업 시대
Google의 Agent2Agent 프로토콜은 AI 에이전트 간의 직접적인 통신 및 협업을 촉진하여 AI 에이전트의 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. 이 프로토콜을 통해 AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 사용자를 대신하여 협상: 자동으로 다른 AI 에이전트와 가격 및 조건을 협상하여 최상의 거래를 확보합니다.
- 복잡한 여행 준비 조정: 여러 제공업체에서 항공편, 호텔 및 활동을 원활하게 조정합니다.
- 개인화된 추천 제공: 고유한 선호도에 따라 사용자에게 고도로 개인화된 추천을 제공하기 위해 협업합니다.
과제 및 고려 사항
AI 에이전트는 수많은 이점을 제공하지만 해결해야 할 과제와 고려 사항도 있습니다.
- 데이터 보안 및 개인 정보 보호: 사용자 데이터를 보호하고 책임감 있게 사용해야 합니다.
- 편향 및 공정성: AI 알고리즘의 편향을 완화하여 권장 사항이 공정하고 편향되지 않도록 합니다.
- 투명성 및 설명 가능성: AI 결정을 사용자에게 투명하고 설명 가능하게 만듭니다.
- 제어 및 감독: 의도하지 않은 결과를 방지하기 위해 AI 에이전트에 대한 제어 및 감독을 유지합니다.
- 인간 상호 작용: 자동화의 이점과 인간 상호 작용 및 고객 서비스의 필요성 간의 균형을 맞춥니다.
AI를 활용한 여행의 미래
여행의 미래는 의심할 여지 없이 AI와 얽혀 있습니다. AI 에이전트가 더욱 정교해지고 여행 생태계에 통합됨에 따라 우리는 다음을 보게 될 것으로 예상할 수 있습니다.
- 더욱 개인화된 여행 경험: AI 에이전트는 개인의 선호도와 필요에 맞는 여행 경험을 큐레이팅할 수 있습니다.
- 자동화 증가: AI 에이전트는 여행 계획 및 예약과 관련된 많은 작업을 자동화하여 인간 에이전트가 더욱 복잡하고 개인화된 서비스에 집중할 수 있도록 합니다.
- 효율성 향상: AI 에이전트는 여행 프로세스를 간소화하여 더 빠르고 쉽고 효율적으로 만듭니다.
- 향상된 고객 서비스: AI 에이전트는 질문에 답변하고 문제를 실시간으로 해결하는 24시간 고객 지원을 제공합니다.
여행사 역할의 진화
AI 에이전트가 여행의 미래에서 중요한 역할을 할 준비가 되어 있지만 인간 여행사는 계속해서 가치 있는 자산이 될 것입니다. 여행사는 다음을 제공할 수 있습니다.
- 전문 지식: 목적지, 여행 상품 및 여행 규정에 대한 심층적인 지식.
- 개인화된 서비스: 개인의 필요와 선호도에 따른 맞춤형 조언과 지원.
- 문제 해결 능력: 복잡한 여행 준비 및 예상치 못한 문제에 대한 지원.
- 정서적 지원: 스트레스가 많은 여행 상황에서 공감과 이해.
AI와 인간 에이전트 간의 협업
여행의 미래에 대한 가장 가능성이 높은 시나리오는 AI 에이전트와 인간 여행사가 협력하여 여행자에게 최상의 서비스를 제공하는 협업적인 시나리오입니다. AI 에이전트는 일상적인 작업을 처리하고 데이터 기반 권장 사항을 제공할 수 있으며 인간 에이전트는 개인화된 조언을 제공하고 복잡한 문제를 해결하며 정서적 지원을 제공할 수 있습니다.
나아갈 길
AI를 여행 산업에 통합하는 것은 진행 중인 프로세스입니다. AI가 효과적이고 윤리적으로 사용되도록 하려면 다음이 중요합니다.
- 명확한 윤리 지침 개발: 여행에서 AI의 개발 및 사용에 대한 명확한 윤리 지침을 설정합니다.
- 투명성 및 설명 가능성 촉진: AI 결정을 사용자에게 투명하고 설명 가능하게 만듭니다.
- 훈련 및 교육에 투자: AI 에이전트와 효과적으로 협력할 수 있도록 여행 전문가를 훈련합니다.
- 협업 촉진: AI 개발자, 여행 회사 및 여행사 간의 협업을 장려합니다.
- 고객 요구 사항 우선 순위 지정: AI 솔루션을 개발하고 구현할 때 항상 여행자의 요구 사항과 선호도를 우선 순위로 지정합니다.
앞으로의 여정
AI를 여행 산업에 통합하는 것은 신중한 계획, 협업 및 윤리적 원칙에 대한 약속이 필요한 여정입니다. AI를 책임감 있게 수용함으로써 모든 사람에게 여행이 더욱 개인화되고 효율적이며 즐거워지는 미래를 만들 수 있습니다.
여행 분야 AI의 실제 적용 사례
AI는 미래의 개념일 뿐만 아니라 이미 여행 산업의 다양한 측면에서 구현되고 있습니다. 다음은 실제 사례입니다.
고객 서비스를 위한 AI 기반 챗봇
많은 항공사와 호텔에서 AI 기반 챗봇을 사용하여 즉각적인 고객 서비스를 제공합니다. 이러한 챗봇은 자주 묻는 질문에 답변하고, 예약 변경을 지원하고, 여행 정보를 제공할 수 있습니다.
AI 기반 개인화된 추천
여행 웹사이트와 앱은 AI 알고리즘을 사용하여 사용자 데이터를 분석하고 항공편, 호텔 및 활동에 대한 개인화된 추천을 제공합니다. 이러한 추천은 과거 여행 기록, 선호도 및 예산을 기반으로 합니다.
AI로 강화된 여행 계획 도구
AI 기반 여행 계획 도구를 사용하면 사용자가 맞춤형 여정을 만들고, 항공편과 호텔에 대한 최상의 거래를 찾고, 자신의 관심사에 따라 활동을 계획할 수 있습니다.
AI 기반 사기 탐지
항공사와 호텔은 AI를 사용하여 사기 거래를 탐지하고 재정적 손실을 방지합니다. AI 알고리즘은 예약 패턴을 분석하고 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다.
AI 최적화된 가격 책정 전략
항공사와 호텔은 AI를 사용하여 수요, 경쟁 및 기타 요소를 기반으로 가격 책정 전략을 최적화합니다. AI 알고리즘은 수요를 예측하고 가격을 조정할 수 있습니다.
AI 기반 수하물 처리
공항은 AI를 사용하여 수하물 처리 효율성을 개선하고 수하물 분실 위험을 줄입니다. AI 알고리즘은 수하물을 실시간으로 추적하고 라우팅을 최적화할 수 있습니다.
AI 기반 보안 검색
공항은 AI를 사용하여 보안 검색을 강화하고 잠재적 위협을 탐지합니다. AI 알고리즘은 보안 카메라의 이미지를 분석하고 의심스러운 물체를 식별할 수 있습니다.
데이터 개인 정보 보호 및 보안의 중요성
AI가 여행 산업에서 더욱 보편화됨에 따라 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 여행 회사는 사용자 데이터를 무단 액세스 및 오용으로부터 보호하기 위한 강력한 조치를 구현해야 합니다.
데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 주요 고려 사항:
- 데이터 암호화: 무단 액세스를 방지하기 위해 중요한 데이터를 암호화합니다.
- 액세스 제어: 데이터에 대한 액세스를 제한하기 위해 엄격한 액세스 제어를 구현합니다.
- 데이터 익명화: 사용자 개인 정보를 보호하기 위해 데이터를 익명화합니다.
- 규정 준수: GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.
- 보안 감사: 취약점을 식별하고 해결하기 위해 정기적인 보안 감사를 수행합니다.
여행 분야 AI의 윤리적 의미
여행에서 AI를 사용하는 것은 해결해야 할 윤리적 고려 사항을 제기합니다. 여행 회사는 AI가 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 해야 합니다.
주요 윤리적 고려 사항:
- 편향 및 공정성: 권장 사항이 공정하고 편향되지 않도록 AI 알고리즘의 편향을 완화합니다.
- 투명성 및 설명 가능성: AI 결정을 사용자에게 투명하고 설명 가능하게 만듭니다.
- 책임: AI 결정에 대한 명확한 책임을 설정합니다.
- 인간 감독: AI 시스템에 대한 인간 감독을 유지합니다.
- 데이터 개인 정보 보호: 사용자 데이터를 보호하고 사용자 개인 정보를 존중합니다.
여행 분야 인간-AI 협업의 미래
여행의 미래는 인간과 AI 간의 긴밀한 협업을 수반할 가능성이 높습니다. AI 에이전트는 일상적인 작업을 자동화하고 데이터 기반 권장 사항을 제공할 수 있으며 인간 에이전트는 개인화된 조언을 제공하고 복잡한 문제를 해결하며 정서적 지원을 제공할 수 있습니다.
인간-AI 협업을 위한 주요 전략:
- 훈련 및 교육: AI 에이전트와 효과적으로 협력할 수 있도록 여행 전문가를 훈련합니다.
- 명확한 역할과 책임: 인간 에이전트와 AI 에이전트에 대한 명확한 역할과 책임을 정의합니다.
- 원활한 통합: AI 에이전트를 기존 워크플로에 원활하게 통합합니다.
- 지속적인 개선: 사용자 피드백 및 성능 데이터를 기반으로 AI 시스템을 지속적으로 개선합니다.
- 고객 요구 사항에 집중: 항상 고객의 요구 사항을 충족하는 데 집중합니다.
결론: AI를 책임감 있게 수용하기
AI는 여행 산업을 혁신하여 모든 사람에게 더욱 개인화되고 효율적이며 즐거워지게 만들 가능성이 있습니다. 그러나 AI를 책임감 있고 윤리적으로 수용하는 것이 중요합니다. 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하고, 편향을 완화하고, 인간과 AI 간의 협업을 촉진함으로써 AI가 모든 사람의 여행 경험을 향상시키는 미래를 만들 수 있습니다.