ChatGPT Study Together: 교육 혁신의 전환점이 될 수 있을까?

ChatGPT는 단순한 대화형 AI를 넘어 다양한 산업과 삶의 곳곳에 스며들고 있습니다. 그 가운데 주목할 만한 기능이 하나 새롭게 등장했습니다. 일부 사용자들이 실험적으로 접하게 된 기능, ‘Study Together(스터디 투게더)’입니다. 단순한 AI 응답을 넘어, 서로 학습하는 경험을 강조하는 이 기능이 기존의 교육 방식에 어떤 변화를 가져올 수 있을지 함께 살펴보겠습니다.

이 글에서는 ‘Study Together’ 기능의 개념부터 작동 방식, 실제 사례, 기술적인 가능성, 개선이 필요한 지점, 그리고 향후 전망에 이르기까지 단계별로 설명해드리겠습니다.

ChatGPT Study Together란 무엇인가?

‘Study Together’는 일부 Plus 요금제 사용자에게 비공식적으로 활성화된 실험적 기능입니다. 기존 ChatGPT의 일방적인 질문-응답 형태와는 다르게, 이 기능은 사용자가 스스로 답을 찾아갈 수 있도록 질문을 던져주고 생각을 유도하는 방식으로 설계되어 있습니다.

즉, 학생이나 사용자가 질문을 하면 바로 답을 주는 대신, 해당 개념에 도달하는 과정에 스스로 참여하도록 이끌어줍니다. 마치 학습 코치가 옆에 앉아 “그걸 어떻게 생각하게 됐나요?”라고 물으며 새로운 시각을 열어주는 방식이라 할 수 있습니다.

물론, 아직 OpenAI가 공식적으로 발표한 기능은 아니며, 모든 사용자에게 공개되지는 않았습니다. 이 기능이 정식으로 출시될 시점은 아직 미정입니다.

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새로운 학습 경험: 질문 받는 AI에서 질문하는 AI로

지금까지 대부분의 AI 학습 도우미는 사용자의 질문에 답을 제공하는 데 초점을 맞췄습니다. 반면 ‘Study Together’는 질문을 던지는 역할을 하며, 사용자의 사고를 자극하고 주도적인 학습을 유도합니다.

예를 들어, 사용자가 “2차 함수의 최대값은 어떻게 구하나요?”라고 묻는다면, 기존 ChatGPT는 공식이나 풀이 과정을 바로 알려줍니다. 하지만 ‘Study Together’는 “2차 함수 그래프의 형태는 어떤 모양인가요?” “꼭짓점은 어떤 위치에 있을까요?”와 같은 질문을 다시 던지며, 사용자가 개념을 스스로 정리하고 이해하도록 유도합니다.

이러한 접근 방식은 고대의 소크라테스식 문답법처럼, 질문과 대화를 통해 스스로 답을 도출하게끔 하는 학습법과 유사합니다. 단순한 정보 암기가 아니라 개념을 탐색하고 내면화하는 데 도움을 주는 것이지요.

집단 학습 기능도 실현될까? 스터디 그룹의 디지털 전환

‘Study Together’는 향후 그룹 모드 확장을 염두에 두고 있어, 동시에 여러 사용자가 함께 대화하고 학습할 수 있는 환경이 마련될 가능성도 있습니다. 단순히 1:1 학습에서 머무는 것이 아니라, Zoom에서 진행하는 온라인 스터디처럼, 다수의 사용자가 하나의 세션에서 의견을 교환하고 내용에 대해 토론하는 겁니다.

예컨대 대학에서 진행하는 튜터링 세션에 교수 대신 AI 챗봇이 참여하고, 학생들이 각자의 관점에서 질문을 던지면 AI가 이를 정리하고 토론의 방향을 잡아주는 역할을 수행할 수 있습니다. 이렇게 디지털 스터디 그룹이 형성되면, 지리적 제약 없이도 협업형 학습이 가능해집니다.

초등·중등 교육에도 적합할까?

고등 교육뿐만 아니라, 학습의 기초를 다지는 초등 및 중등 교육 단계에서도 이 기능은 많은 효과를 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 수학 문제를 단계별로 분석하고 풀어가는 동안 AI가 현재 위치를 파악하고 다음 단계의 사고로 유도해줄 수 있습니다.

과학 과목이라면, 단순한 정의 암기 대신 ‘원인과 결과’ 사이의 관계 맥락을 파악하도록 돕는 질문을 통해 개념을 스스로 재구성하게 됩니다. 영어 교육에서도 문장의 구조나 문법 요소가 어떻게 연결되는지를 질문을 통해 유도하면 학습 효과는 더욱 커집니다. 핵심은 정답 그 자체보다, 해당 정답에 도달하는 사고 과정을 훈련하는 데 있다는 것입니다.

문제점: ChatGPT가 너무 ‘수동적’이라는 사용자 피드백

물론 아쉬운 점도 있습니다. 일부 사용자는 AI가 지나치게 질문만 지속하게 되어, 오히려 답을 얻는 데 시간이 더 걸리고 비효율적이라고 평하기도 했습니다. 특히 시험을 준비하거나 개념 정리를 빠르게 해야 할 때, ‘Study Together’의 템포는 오히려 부담스러울 수 있습니다.

이 기능은 사용자가 문제 해결에 주도적으로 참여할 때 더욱 효과를 발휘하는 구조이기 때문에, 단기간 내 지식을 습득하려는 목적과는 일부 충돌합니다. 따라서 이 기능의 도입과 활용은 학습 목적과 상황에 따라 적절한 균형이 필요합니다.

더 나은 학습 도구로 진화하는 ChatGPT

OpenAI는 이 기능이 초기 실험 단계에 있으며 공식 출시 여부는 아직 확정하지 않았다고 밝혔습니다. 그러나 기능의 철학을 살펴보면, ChatGPT가 단순한 정보 제공자를 넘어 진정한 학습 파트너로 진화하고 있음은 분명합니다.

향후 출시될 GPT-5나 더 진보된 모델에 ‘Study Together’가 내장된다면, 사용자의 학습 습관과 집중 시간, 피드백 반응 등을 분석하고 맞춤형 대화를 제공하는 방향으로 발전할 수 있습니다. 그렇게 되면 AI 튜터의 기준 자체가 새롭게 정립될 수 있습니다.

에듀테크 시장에서의 파급력

‘Study Together’는 하나의 기능 차원을 넘어, 교육 플랫폼의 구조 자체를 뒤흔들 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 만약 이를 다른 AI나 학습 시스템에서도 적용한다면, 에듀테크 업계는 다음과 같은 진화를 맞이할 수 있습니다.

학습이 더 이상 요약형·질의응답형에서 머무르지 않고, 참여 중심·맥락 기반 통합 학습으로 변화하게 될 것입니다. 이는 교실 중심의 전통 교육을 보완하거나 재구성하는 데 기여할 수 있으며, 미래 세대의 학습 방식에 중요한 계기가 될 수 있습니다.

결론: ‘Study Together’는 다음 세대 교육의 시작점이 될 수 있다

‘Study Together’는 단순한 실험 기능을 넘어, AI가 인간의 학습 과정을 지원하는 방식을 재정의합니다. 물론 현재는 제한된 사용자만 경험할 수 있고, 사용 가이드 역시 부족한 상황입니다. 하지만 이 기능이 발전 방향을 따라가게 된다면, 우리 앞에 놓인 교육의 풍경은 가까운 미래에 크게 바뀔 수 있습니다.

AI가 정보를 단순히 전달하는 것이 아니라, 스스로 발견할 수 있게끔 돕는 동반자로 자리매김하게 된다면, 진정한 의미의 ‘스마트 학습 환경’이 도래하게 될 것입니다. AI와 함께 머리를 맞대고 공부하는 새로운 시대, 이제 한 걸음씩 그 문을 열고 있습니다.

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AI 일자리 충격: 기업들이 예측하는 백오피스 혁신의 급류

인공지능(AI)의 발전이 단순한 기술적인 진보에 그치지 않고, 기업의 운영 방식과 조직 구조에 지대한 영향을 미치기 시작했습니다. 경영자들은 이제 ‘일자리’를 생산성과 비용 관점이 아닌, 조직 전체의 혁신 지점에서 바라보고 있습니다. 다시 말해 AI는 도구를 바꾸는 것이 아니라, 사람과 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

이 글에서는 글로벌 주요 기업들이 AI 도입을 통해 어떻게 고용 전략을 바꾸고 있는지 그리고 이러한 변화가 향후 어떤 AI 일자리 충격으로 이어질 수 있을지를 살펴보고자 합니다.

AI가 가져올 일자리 변화: 이제는 추상의 시대가 아니다

불과 몇 년 전만 해도 AI는 미래의 기술로 여겨졌습니다. 하지만 지금은 실질적인 업무 영역에 깊이 침투하고 있습니다. 특히 ChatGPT, Claude 등 생성형 AI 기술은 사무직, 기획, 디자인, 마케팅처럼 인간의 창의성이 강조되던 분야에서도 강력한 대체 수단으로 자리잡고 있습니다.

앤스로픽의 CEO 다리오 아모데이는 “5년 안에 신입 사무직 일자리의 절반이 AI로 대체될 수 있다”고 경고하며, 이는 실업률이 최대 20%까지 높아질 수 있다는 충격적인 전망으로 이어졌습니다. 이처럼 변화는 이론이 아니라 이미 일부 기업들이 ‘실행’하고 있는 현실입니다.

AI 일자리

기업들이 경쟁하듯 외치는 AI 충격 예측: 새로운 ‘스포츠’가 되다

화제의 중심에는 AI에 대한 기업들의 예상보다 빠른 반응이 있습니다. ‘AI가 몇 명의 직원을 대체할 수 있는가’를 발표하는 것이 조직 내 혁신성의 상징처럼 여겨지는 분위기도 확산되고 있습니다. 이에 대해 테크 전문 매체 테크크런치는 이를 “기업 미국의 새로운 스포츠”에 비유했습니다.

예를 들어 JPMorgan은 AI 도입으로 인해 인력의 약 10%를 줄일 것으로 전망하고 있으며, Amazon의 CEO 앤디 재시는 “AI 기술은 세대에 한 번 있을 법한 전환”이라 표현하며, 인력 구조 전반의 재편을 예고했습니다. Ford의 CEO 짐 팔리는 “미국 내 화이트칼라 노동자의 절반이 AI로 대체될 수 있다”고까지 말했습니다.

이러한 예고는 단순한 수치가 아니라 실제 감원으로 이어지고 있습니다. 이 때문에 AI로 인한 일자리 변화는 더 이상 추상적인 담론이 아니라, 기업 전략의 중심에 자리하게 되었습니다.

AI 도입이 현실화되는 기업 현장: ThredUp, Ford, Amazon의 사례

변화는 이미 시작됐습니다. 미국의 중고 의류 플랫폼 ThredUp은 고객 응대, 근무 스케줄링, 마케팅 문구 작성 등의 업무에 AI를 직접 도입하여 테스트 중입니다. 그 결과 일부 부서에서는 직원 숫자를 줄이고 AI 툴을 상시 업무 도구로 활용하고 있다고 밝혔습니다.

Ford는 HR, 재무, 고객 관리 등에서 AI 어시스턴트를 실험하며 업무 효율이 기대 이상이라는 평가를 받았습니다. 이에 따라 향후 채용 규모를 줄이고 기존 인력을 재배치하거나 자연 퇴직을 유도하는 등 조직 개편에 나설 방침입니다.

Amazon도 적극적인 대응에 나서고 있습니다. 문서 요약, 이메일 자동화, 위험 분석 등 복잡한 백오피스 작업에 AI를 도입했고, 이와 동시에 신규 채용 공고에는 ‘AI 활용 경험’을 자격 요건으로 내세우고 있습니다.

AI 시대에 기업이 원하는 인재: 더 이상 ‘경력’이 답이 아니다

기업의 인사 전략도 빠르게 바뀌고 있습니다. 과거의 채용 기준이 ‘경력 연차’였다면, 이제는 ‘AI를 다룰 줄 아는 사람’이 인사 부서의 우선 선택 대상이 되고 있습니다. 특히 백오피스 분야에서는 경력자보다 도구에 익숙한 주니어 인재가 더 매력적으로 보이는 시점입니다.

단적인 예로, 단순 회계 업무는 AI가 충분히 대체 가능한 수준에 이르렀습니다. 이제 회계사가 해야 할 일은 데이터를 분석하고, 그로부터 전략적 인사이트를 끌어내는 역할로 변화하고 있습니다. 따라서 회계, 인사, 운영 등 전통적인 사무직군 종사자들도 Excel, PowerPoint가 아니라 ChatGPT, Notion AI, Perplexity 같은 최신 도구들에 대한 실질적 이해와 활용 능력을 갖춰야 합니다.

이는 단순히 도구를 아는 것을 넘어서, AI와 ‘공동 작업’을 할 수 있는 역량을 의미하며, 이 역량이야말로 앞으로의 인재 평가 기준이 될 것입니다.

화이트칼라 ‘안전 지대’는 더 이상 없다

불과 3~5년 전까지만 해도 AI의 영향을 받을 대상은 제조나 물류, 단순 서비스 분야로 여겨졌습니다. 하지만 지금은 기획직, 사무직, 마케팅, 디자인 등 고학력 화이트칼라들까지 영향을 받고 있습니다. 실제로 실무자들은 ‘AI와 협업이 가능한가’를 판단 기준으로 업무 재편과 인사 이동을 경험하고 있습니다.

미국의 HR 플랫폼인 리베르는 최근 대기업 인사 담당자들을 대상으로 한 조사에서 “향후 3년 내 반복 기반 화이트칼라 업무의 40~60%가 사라질 것”이란 전망을 제시했습니다. 그리고 그 변화는 생각보다 훨씬 빠르게 현실화되고 있습니다.

국내 기업들도 대비 필요: AI 적응력이 경쟁력이 되는 시대

해외 사례라고만 보기 어렵습니다. 국내 주요 기업들 역시 AI 기반 업무 혁신에 본격적으로 뛰어들고 있습니다. 삼성전자, LG전자, 카카오, 네이버 등은 이미 사내 일부 부서에서 AI를 활용한 문서 작성, 고객 응대, 일정 보고 등의 자동화를 시작했고, 이를 ‘디지털 전환’의 자연스러운 수순으로 여기고 있습니다.

모 대기업 그룹은 내부 IT 부서에 ChatGPT Pro 버전까지도 도입해 규정 검토, 이메일 작성, 업무 매뉴얼 개발 등에 활용하고 있으며, 팀장급 이상 리더들은 ‘AI 활용 리더십’ 교육도 받고 있는 상황입니다.

직무별로 사라질 위험 높은 고위험군

AI가 대체하기 쉬운 직무는 반복 작업이 많고, 정형화된 문서를 다루는 분야입니다. 최근 고위험군으로 분류되는 직무는 다음과 같습니다.

예를 들어, 고객센터 응대 업무는 자연어 처리 기반 AI로 빠르게 대체되고 있으며, 회계나 경리 부문도 간단한 데이터 입력과 보고서는 AI가 더 정확하고 빠르게 처리합니다. 마케팅 부서는 자료 초안 작성이나 아이디어 도출을 AI와 함께 하고 있으며, 인사 부서의 경우 평가 점수 정리나 수치 분석은 더 이상 사람이 할 필요가 없습니다. 또한 프로젝트 매니저의 일정 관리나 정보 정리 업무도 AI 도구 중심으로 재편되고 있습니다.

이러한 변화는 단순히 ‘감원’으로 이어지는 것이 아니라, 기존 역할에서 새로운 역량으로의 전환을 요구하고 있습니다.

인간의 가치는 사라지지 않는다, 다만 역할은 바뀔 뿐

AI가 가져올 가장 큰 변화는 인간의 소멸이 아니라 ‘업무의 재정의’입니다. AI가 데이터를 모으고 정답을 도출할 수는 있지만, 고객과의 신뢰를 구축하고 복잡한 이해관계를 조정하며 창의적인 아이디어를 제시하는 역할은 여전히 인간의 몫으로 남아 있습니다.

실제 많은 기업들이 이런 이유로 ‘완전 자동화’보다 ‘인간-AI 협업 구조’를 중심으로 조직을 재설계하고 있습니다. AI 뒤에 있는 정보를 해석하고, 고객의 맥락을 이해하며, 설득할 수 있는 감정적 지능이야말로 앞으로 기업이 가장 중시하게 될 역량입니다.

결론: AI 충격을 기회로 만드는 전략이 필요할 때

앞으로 5년, AI는 기업의 백오피스 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 변곡점이 될 것입니다. 우리가 해야 할 일은 기계와 경쟁하는 것이 아닙니다. 오히려 기계와 협업하면서 사람만이 할 수 있는 고유한 가치를 창출하려는 노력이 필요합니다.

자신의 업무에서 AI가 맡을 수 있는 부분과 인간이 해야 할 부분을 정확히 구분하고, 그 사이에서 스스로의 역량을 새롭게 정의하는 것이 오늘날 경영자, 관리자, 실무자 모두에게 필요한 전략입니다. 기술의 도전을 기회로 전환할 수 있는 조직과 인재만이, AI 시대에도 생존할 수 있습니다. 지금이 바로 그 준비를 시작해야 할 때가 아닌가 생각합니다.

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AI 여행 에이전트: Kayak과 Expedia의 혁신 전략

여행 계획은 더 이상 복잡하거나 귀찮은 일이 아닙니다. 바로 인공지능(AI)의 발전이 우리가 여행을 꿈꾸고, 정보를 찾고, 예약하는 방식까지 바꾸고 있기 때문입니다. 특히 Kayak과 Expedia 같은 글로벌 여행 플랫폼은 AI 기술을 바탕으로 검색부터 예약까지의 전 과정을 자동화하고, 사용자의 취향에 맞춰 개인화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 이 두 기업이 어떻게 AI 여행 에이전트를 개발하고 있으며, 이것이 우리의 일상과 여행 방식에 어떤 변화를 가져오는지를 살펴보겠습니다.

AI 여행 에이전트란 무엇인가?

AI 여행 에이전트는 사용자를 대신해 여행 일정을 계획해주는 인공지능 시스템입니다. 예컨대 “이번 주말에 서울에서 제주로 2박 3일 여행 예약해줘”라는 요청을 하면, 항공편과 호텔은 물론 맛집과 관광지까지 포함된 일정을 AI가 자동으로 구성해 주는 방식입니다. Amazon Alexa 같은 음성 비서를 통해 입으로 명령하거나, 챗GPT 기반 대화형 인터페이스를 사용해 자연스럽고 직관적인 대화로 여행을 설계할 수 있습니다.

Kayak의 AI 전략: 챗 기반 여행 에이전트로 진화

Kayak은 AI 에이전트 개발에 있어 매우 적극적인 전략을 펼쳐왔습니다. 이미 2024년에는 Amazon Alexa와 협업해 음성 기반 여행 예약 서비스를 시범 운영했고, 이후 챗GPT를 접목한 새로운 플랫폼 ‘Kayak AI’를 2025년에 선보였습니다.

이 플랫폼은 단순히 질문에 답하는 수준이 아니라, 사용자의 텍스트 입력에서 여행 스타일이나 예산 같은 복합적인 의도를 이해해 최적의 일정을 제안하는 능력을 가졌습니다. Kayak의 최고제품책임자 마티아스 켈러는 “궁극적으로 사용자의 머릿속에서 떠오르는 아이디어를 실제 여행 계획으로 실현하는 것이 목표”라고 설명합니다.

예를 들어, 누군가가 “인피니티 풀이 있는 발리 리조트 예약해줘”라고 말할 경우, 기존 검색 엔진은 ‘풀장’이라는 단어에 초점을 맞추지만, Kayak AI는 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 그 의미를 정확히 파악하고, 웹과 자사 데이터를 통해 조건에 부합하는 리조트를 선정하고 비교해 보여줍니다.

카약

Expedia의 접근: 소셜 미디어를 여행 예약의 출발점으로

Expedia는 AI를 이용해 여행 계획의 출발점을 ‘검색’이 아닌 ‘영감’에서 찾고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 ‘Trip Matching’ 기능입니다. 사용자가 인스타그램에서 마음에 드는 여행 리엘(릴스) 영상을 보면, 해당 링크를 Expedia 앱에 붙여넣는 것만으로도 유사한 숙박과 일정이 자동 생성됩니다. 이 기능은 2025년 6월 미국에서 출시되었고, 이후 글로벌로 확대될 예정입니다.

Expedia의 최고기술책임자 라마나 투무는 “여행의 첫 단계가 이제는 검색창이 아닌 소셜 미디어에서 시작된다”고 밝혔습니다. 사용자가 인플루언서의 여행 사진이나 영상을 보고 마음에 들어 하면, AI가 그 지역, 활동, 호텔 옵션 등을 인식해 즉시 예약 가능한 옵션으로 연결해 주는 구조입니다.

이는 특히 MZ세대 소비자들이 선호하는 즉흥적이고 감성적인 여행 계획 방식에 부합하며, 여행지 결정부터 예약까지의 과정을 단번에 이어주는 새로운 소비 흐름을 만들어내고 있습니다.

개인화와 제어권의 균형: 미래 여행의 핵심 변수

AI가 여행 계획을 편리하게 만들어주는 것은 분명하지만, 개인의 선택권이 제한된다는 우려도 존재합니다. 완전히 자동화된 일정보다는 사용자의 개입이 가능하고, 자신이 원하는 대로 수정할 수 있는 유연성이 중요해지고 있습니다.

Expedia의 라마나 투무는 “사용자가 직접 일정을 구성할 수도 있고, AI가 제시한 일정을 바탕으로 일부만 수정할 수도 있도록 설계했다”고 설명합니다. 예를 들어 항공편이나 호텔 등 세부 항목을 임의로 바꾸거나, 선호하는 활동 유형을 중심으로 일정을 재구성할 수 있는 기능이 제공된다는 점에서 사용자 만족도가 크게 향상됩니다.

이제 AI는 단지 ‘싸고 좋은’ 여행만 제안하는 것이 아니라, 개인의 라이프스타일이나 SNS 사진 감성까지 고려해 좀 더 정교한 ‘취향 기반 여행’ 설계를 가능하게 하고 있습니다.

AI가 불러오는 여행 산업의 구조적 변화

AI 여행 에이전트는 고객 경험뿐 아니라 여행 산업 전체의 판도를 바꾸고 있습니다.

우선, ‘검색 기반’ 플랫폼에서 ‘추천 중심’ 서비스로 전환되고 있습니다. 과거 Kayak과 Expedia는 사용자가 키워드를 입력하면 이에 맞는 옵션을 배열해주는 역할을 했지만, 이제는 고객 행동 데이터를 기준으로 먼저 제안하는 방향으로 변하고 있습니다.

또한, 고객 여정(Customer Journey) 자체가 재정의되고 있습니다. 예전에는 여행지를 정한 뒤 검색하고 비교해 예약하는 방식이었다면, 이제는 소셜 미디어에서 방문하고 싶은 장소를 ‘발견’하고, AI가 추천과 일정을 자동으로 구성하며 예약까지 연결하는 방식으로 변화하고 있습니다.

이와 함께, AI의 성능을 결정짓는 핵심 자산인 데이터 확보 경쟁도 치열해지고 있습니다. Expedia는 30년에 걸쳐 쌓아온 방대한 사용자 행동 데이터를 통해 추천 로직을 정교화하고 있으며, Kayak 역시 다양한 제휴 네트워크를 통해 최신 호텔 및 항공편 데이터를 지속적으로 확보 중입니다.

여행 검색의 미래 : ‘스나커(Snacker)’를 위한 AI

Kayak의 켈러가 언급한 ‘스나커(Snacker)’는 여행 계획이 없는 상태에서 단순히 흥미로 항공권이나 호텔 정보를 검색하는 사용자층을 의미합니다. 이들은 당장은 여행하지 않지만, 언젠가 떠날 수 있다는 가능성을 가지고 있는 잠재고객입니다.

AI는 이러한 사용자 행동을 분석해, 관심 지역이나 특정 테마에 대한 반복 검색이 감지될 경우 이를 바탕으로 실시간 가격 변동 알림이나 특가 항공권 제안을 통해 구매 의사를 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 발리 리조트를 자주 검색하고 사진을 저장해 둔 것을 AI가 알아차리면, “지금 발리 항공권이 30% 할인 중입니다”와 같은 알림을 제시함으로써 실제 예약으로 이어질 수 있도록 돕습니다.

이는 ‘브라우징’이라는 비활성 소비 행위를 실제 매출로 전환시키는 핵심 전략이며, AI가 여행 플랫폼에서 마케팅과 판매의 중심으로 부상하고 있다는 증거입니다.

결론: AI 여행 에이전트는 여행 산업의 판도를 바꾼다

Kayak과 Expedia의 AI 여행 에이전트는 단순한 검색 자동화를 넘어서, 여행의 시작 방식 자체를 바꾸고 있습니다. AI는 사용자의 일상을 관찰하고, 대화를 통해 여행 니즈를 감지하며, 소셜 미디어를 영감의 원천으로 전환시켜, 단 몇 번의 클릭만으로 맞춤 일정을 완성할 수 있는 수준으로 진화하고 있습니다.

앞으로는 스마트폰, 음성 인식 비서, 챗GPT 같은 기술이 일상화되면서 ‘검색하는 여행’이 아닌 ‘제안받고 반응하는 여행’으로 소비자의 행동이 변화할 가능성이 큽니다. 특히 Kayak의 AI나 Expedia의 Trip Matching 기능은 여행자가 스스로 정보를 찾는 방식을 넘어, AI가 먼저 제안하고 고객이 그중 선택하는 방식으로 소비 흐름을 이끌어갈 것입니다.

기업 입장에서도 이는 단지 기술의 발전이 아닌, 새로운 고객 경험 창출과 수익 모델 전환을 의미합니다. 여행은 더 이상 계획에서 시작되지 않고, 영감에서 출발하는 시대가 본격적으로 열리고 있습니다.

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