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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AI 실업 대처를 위한 Anthropic 경제적 미래 프로그램

최근 몇 년 사이, 인공지능(AI)의 발전 속도는 우리가 생각했던 수준을 훌쩍 넘어섰습니다. AI는 이미 산업 전반에 걸쳐 영향력을 확대하고 있고, 그 과정에서 일자리 문제에 대한 우려도 함께 커지고 있습니다. 특히 초급 화이트칼라 직종의 상당수가 AI에 의해 대체될 가능성이 높은 것으로 분석되면서, ‘AI 실업’은 현실적인 사회 문제로 대두되고 있습니다.

이 가운데, 생성형 AI 기술을 개발하고 있는 스타트업 Anthropic은 이러한 고용 충격에 대응하기 위한 새로운 정책·연구 프로그램을 출범했습니다. 바로 ‘Economic Futures Program(경제적 미래 프로그램)’입니다.

Anthropic이 이 프로그램을 도입하게 된 배경과 구체적 운영 방안, 그리고 이를 통해 기대되는 사회적 변화에 대해 살펴보겠습니다. AI 시대의 노동시장 변화와 그 대응 전략이 궁금하신 CEO 여러분이라면 끝까지 읽어보시기 바랍니다.

AI 실업 우려, 어떻게 대응할 것인가?

생성형 AI 기술은 콘텐츠 작성, 고객 상담, 법률 문서 정리, 소프트웨어 코딩 등 고도의 지식과 숙련도를 요구하던 영역에서도 빠르게 인간의 역할을 대체하고 있습니다. 이를 계기로 많은 전문가들은 가까운 미래에 ‘AI로 인한 실업’이 본격화될 수 있다고 경고하고 있습니다.

Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 “앞으로 1~5년 안에 백오피스 직무의 절반 이상이 사라질 수 있으며, 이로 인해 실업률이 최대 20%까지 상승할 수 있다”고 말했습니다. AI 기술이 전체적인 생산성과 GDP를 높일 수는 있겠지만, 그 성과가 모든 계층에 고르게 혜택을 줄 수 있을지는 여전히 미지수입니다. 반대로 경제적 불균형이나 사회적 격차가 더욱 심화될 수도 있습니다.

따라서 이 같은 변화에 선제적으로 대응하는 정책과 제도가 무엇보다 시급한 상황입니다. 단순히 기술에 주목하는 것을 넘어, 그 파급력에 대한 깊이 있는 분석과 실질적인 대응 방안이 요구되는 시점입니다.

Anthropic이 제시한 실천 전략: Economic Futures Program

Anthropic은 이러한 문제의식을 바탕으로 ‘Economic Futures Program’을 출범시켰습니다. 이 프로그램은 AI 도입이 경제와 노동시장에 끼칠 실질적인 영향을 추적하고, 효과적인 대응 방안을 설계하는 데 목적을 두고 있습니다. 이 프로그램은 크게 세 가지 활동에 초점을 맞추고 있습니다.

첫째, AI가 경제에 미치는 영향을 조사하기 위한 연구를 지원합니다. 노동시장 변화, 생산성 향상, 가치 사슬 재편 등 다양한 분야를 집중적으로 연구하는 개인이나 기관에 최대 5만 달러 규모의 보조금을 지급하며, 특히 실무적 인사이트를 빠르게 도출할 수 있는 연구에 우선 지원을 제공합니다.

둘째, 정책 포럼과 심포지엄을 정기적으로 개최합니다. 이 자리에서는 산업 전문가, 정책 입안자, 학계 인사들이 한자리에 모여 AI의 구조적 영향 외에도 노동시장 변화, 재정정책, 산업 재조정 가능성 등에 대해 폭넓은 논의를 진행하게 됩니다.

셋째, AI가 일자리에 미치는 변화를 체계적으로 추적하기 위한 공개 데이터베이스를 구축할 계획입니다. 기존에는 대형 기술 기업의 데이터가 비공개로 운영되어 외부 연구자의 접근이 어려웠지만, Anthropic은 연구의 지속 가능성과 투명성을 높이기 위해 데이터를 공개하고자 하고 있습니다.

올해 가을에는 미국 워싱턴 D.C.와 유럽 주요 도시에서 정책 심포지엄이 개최될 예정이며, 이를 통해 정부 관계자, 연구기관, 산업계와의 실질적인 협력이 추진될 전망입니다.

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누구를 위한 프로그램인가?

Anthropic의 이 프로그램은 특정 기관이나 대형 연구소에만 한정된 프로젝트가 아닙니다. 개인 연구자, 소규모 팀, 대학교, 민간 싱크탱크 등 다양한 주체의 참여를 장려하고 있습니다. 연구 주제와 방법이 수준 높고 실용성을 갖춘다면 누구든지 참여 기회가 주어집니다.

Anthropic의 정책 프로그램 책임자인 사라 헥(Sarah Heck)은 “우리가 원하는 것은 단편적 시각이 아닌, 경험과 데이터를 기반으로 한 분석”이라며, 학문적 객관성과 실효성 있는 인사이트 제시를 강조했습니다. 이 프로그램은 동료 평가(Peer Review)를 요구하지 않으며, 약 6개월 내에 실질적 결과를 도출할 수 있는 연구도 충분히 가치 있게 평가하고 있습니다.

Anthropic은 특히, 이 프로그램이 노동시장 문제를 넘어 세금 시스템, 공급망 재구성, 가치창출 시스템 개편 등 광범위한 경제 논의까지 이어지길 기대하고 있습니다. AI 전환이 단일 경로가 아닌 다양한 시나리오에서 전개되고 있는 만큼, 이 변화에 대한 다층적 대비와 진단이 필요하다는 입장을 고수하고 있습니다.

사례로 살펴보는 AI 일자리 대체

AI가 실제로 일자리를 대체하고 있다는 사실은 이제 구체적인 사례로 확인되고 있습니다.

미국의 한 재무·회계 스타트업은 AI를 기반으로 한 자동화 회계 솔루션을 도입한 뒤, 전체 인력의 30%를 감축했습니다. 회사 측은 “기존 팀보다 AI가 더 빠르고 정확하게 재무 보고서를 작성할 수 있다”고 설명했습니다.

또한 한 글로벌 번역기업은 전업 번역가 70명을 해고하고 기계 번역 시스템과 최종 검수 담당자 10명만 남겼습니다. 이 회사는 “AI 도입으로 운영비를 줄이고 번역 정확도는 높일 수 있었다”고 밝혔습니다.

이러한 사례들은 AI가 단순 업무뿐 아니라 전문성이 필요한 영역까지도 침투하고 있다는 사실을 보여줍니다. 특히 백오피스 중심 직군이 초기 타격 대상이 된다는 점에서, 노동시장의 구조 자체가 근본적으로 재편될 가능성도 있습니다.

Anthropic과 OpenAI의 차이는 무엇인가?

Anthropic과 경쟁사인 OpenAI 역시 경제 변화에 대한 대응 계획을 내놓고 있습니다. OpenAI는 ‘Economic Blueprint’라는 청사진을 발표하며, 공공 교육 강화, 지역 직업 훈련 확대, AI 리터러시 교육 등 사회 기반 구축에 초점을 맞추고 있습니다.

하지만 OpenAI는 일자리 상실 문제나 실업률 상승 등에 대한 직접 대응보다는, AI를 어떻게 잘 활용해 전체 성장의 기회로 삼는지를 강조하는 방식입니다. 실제 고용충격 대응보다는 사회 전반의 적응력 향상에 초점을 두고 있는 셈입니다.

반면 Anthropic은 훨씬 더 직접적인 문제—AI가 실제로 사람들의 일자리를 어떻게 대체하고 있는지—에 대한 데이터 수집과 정책 설계를 중심에 두고 있습니다. 커다란 흐름보다는 세부적인 피해와 변화 양상에 집중하여 구체적인 경보 시스템을 만들고자 하는 것이죠. 이와 같은 접근 방식은 정책 결정자들에게 매우 실용적인 근거를 제공할 수 있습니다.

향후 전망과 파급 효과

Anthropic의 이 프로그램은 단순한 연구 지원을 넘어서, 정책 결정자와 입법 과정에까지 실질적인 영향력을 미칠 가능성이 있습니다. 미국의 차기 대선이 예정된 2026년, 그리고 글로벌 경기 대응 전략이 본격화되는 흐름 속에서 AI와 일자리는 핵심 이슈로 부각될 전망입니다. 이 프로그램은 바로 그 논의의 초기 기반이 될 수 있습니다.

유럽연합(EU)이나 아시아 국가들도 이 프로그램에 주목할 가능성이 높습니다. 특히 한국의 경우, 빠른 AI 기술 도입과 급격한 고령화라는 이중 과제를 안고 있기 때문에, Anthropic이 제안하는 연구 모델과 정책적 기준을 참고할 여지가 있습니다. 예측 가능한 정책을 설계하기 위해 필요한 분석 도구로 활용될 수 있습니다.

맺음말: AI 시대, 결국 중요한 것은 ‘사람’

AI가 세계를 얼마나 빠르게 바꾸느냐보다 더 중요한 것은 우리가 그 변화에 어떻게 대응하느냐입니다. 변화는 피할 수 없지만, 그 속에서 얼마나 많은 이들이 새로운 기회를 얻고, 최소한의 피해로 연착륙할 수 있느냐가 중요합니다.

Anthropic의 ‘Economic Futures Program’은 아직 초기 단계에 불과하지만, 그 방향성과 실천 전략은 주목할 만합니다. 기술 중심 사회에서 인간 중심 경제의 가능성을 모색하는 하나의 실험이자, 중요한 논의의 출발점이 될 수 있습니다. 앞으로 이런 기업 주도의 진지한 사회적 접근이 산업 정책의 설계 과정에 실질적인 기여를 하기를 기대합니다.

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Intuit의 에이전틱 AI가 바꾸는 비즈니스 운영 방식: 최대 5일 더 빠른 수금과 월 12시간 절약의 비결

생성형 AI의 발전이 최근 몇 년간 눈에 띄게 가속화되면서, 다양한 산업에서 기존 업무 방식에 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 특히 회계, 재무, 고객 관리처럼 반복적이고 정형화된 프로세스가 많은 분야에서는 그 효과가 더욱 뚜렷하게 나타나고 있습니다.

이런 변화의 한가운데에서 미국의 대표적인 핀테크 기업인 Intuit는 새로운 에이전틱 AI를 선보이며 주목받고 있습니다. 이 회사는 AI를 단순한 도구 수준이 아니라, 실질적으로 업무를 대신 수행할 수 있는 자율적 시스템으로 발전시키고 있습니다. 이번 글에서는 Intuit의 최신 AI 전략과 기술, 실제 비즈니스 적용 사례를 통해, 중소·중견기업들이 어떻게 업무 효율을 향상시키고 있는지 살펴보고자 합니다.

Intuit의 AI 전략: 조용한 도입에서 전략적인 전환까지

Intuit는 QuickBooks, TurboTax, Credit Karma, Mailchimp 등 자사의 주요 제품군에 AI 기술을 이미 오래전부터 도입해 왔습니다. 초기에는 추천 시스템이나 데이터 분석 수준의 활용에 머물렀지만, 지금은 단순한 보조 역할을 넘어, 실질적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트 중심의 전략으로 전환하고 있습니다.

Intuit의 최고 데이터 책임자인 Ashok Srivastava 박사는 이를 “단순한 AI 보조 기능을 넘어, 고객의 승인에 따라 실제 행동으로 옮기는 AI 시스템”이라고 설명합니다. 즉, 기업이 원하는 결과를 AI가 자율적으로 구현해나가는 구조입니다.

에이전틱 AI

새로운 개념: ‘에이전틱 AI’의 도입

에이전틱 AI는 단순히 질문을 처리하는 수준을 넘어서, 사용자의 맥락을 이해하고 전체 업무 과정을 자동으로 수행하는 인공지능 시스템을 의미합니다. Intuit는 이를 기술적으로 구현하기 위해 자사 AI 플랫폼 ‘GenOS’를 중심으로 다양한 기능을 개발해왔습니다.

예를 들어, GenOS는 여러 언어 모델에 맞는 쿼리를 자동으로 생성하는 프롬프트 최적화 기술, 다양한 출처의 데이터를 업무 문맥에 맞게 처리하는 지능형 데이터 계층, 그리고 기업이 쉽게 AI 자동화를 시작할 수 있도록 돕는 도구킷을 제공합니다. 이러한 기술적 기반을 토대로 Intuit는 이제 AI 기술을 서비스마다 따로 적용하는 것이 아니라, 기업 전체의 운영 인프라와 통합된 형태로 활용하고 있습니다.

실제 적용 사례: 비즈니스 업무를 위한 4가지 에이전트

Intuit는 GenOS를 기반으로 실질적인 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춘 다양한 AI 에이전트를 개발했습니다. 이들 에이전트는 단일 기능 수행을 넘어서, 전체 프로세스를 자동화하면서 직접 실행까지 담당하는 점에서 기존 AI 도구와 차별화됩니다.

Payments Agent: 현금 흐름을 개선하는 핵심 파트너

이 에이전트는 고객의 지불 패턴을 분석해 연체 가능성을 예측하고, 자동으로 송장을 생성하고 발송합니다. 이후 결제 상태를 지속적으로 추적하며, 필요 시 재촉까지 수행합니다.

한 예로, 소프트웨어 스타트업 A사는 이 에이전트를 도입한 이후 송장 발송과 관리에 들던 시간이 크게 줄었고, 평균 수금 주기가 8일에서 3일로 단축되었습니다. 결과적으로 현금 유동성에서 큰 개선을 이뤄냈습니다.

Accounting Agent: 회계를 자동화하는 실질적인 변화

Accounting Agent는 기존의 규칙 기반 회계 소프트웨어보다 한 단계 높은 기능을 제공합니다. 거래 분류, 장부 정리, 연말 보고 작성 등 실제 회계 업무의 전 과정이 자동화됩니다.

예를 들어, 분개 항목을 자동으로 생성하고 분류하며, 계좌별 잔액을 비교·검토한 후 최종 보고서를 완성하는 작업이 모두 자동으로 처리됩니다. Intuit의 자체 테스트에 따르면, 미국 중소기업 기준으로 연간 약 530시간의 회계 업무 시간이 줄어들었다는 결과도 나타났습니다.

Finance Agent: 재무 전략 수립까지 함께하는 분석 파트너

Finance Agent는 단순한 데이터 분석을 넘어, 전략적인 의사결정을 돕는 AI입니다. 핵심 성과 지표(KPI) 분석, 성장 시나리오 예측, 경쟁사 벤치마킹 등 다양한 고급 기능을 제공합니다.

예를 들어, 매출 감소 추세를 감지한 뒤 그 원인을 분석하고, 마케팅 예산 조정과 같은 대응 전략을 함께 제안합니다. 결과적으로 별도 BI 분석팀 없이도 전략적 대응이 가능해지며, 빠르게 회사를 운영해야 하는 스타트업에게 특히 도움이 됩니다.

고객 허브 에이전트: 마케팅과 고객 대응까지 AI가 대신

이 에이전트는 출시를 앞두고 있으며, 고객 유입 경로 분석, 이탈 가능성 예측, 마케팅과 CRM 연동 기능 등을 포함하고 있습니다. 특히 Intuit가 인수한 Mailchimp와의 통합을 통해, 고객 행동에 기반한 마케팅 캠페인을 자동으로 실행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 고객 확보부터 유지를 아우르는 새로운 마케팅 전략 수립이 가능해질 전망입니다.

단순 챗봇을 넘어선 인터페이스: 실질적 업무 중심의 진화된 UI

Intuit는 AI 에이전트를 단순히 기존 소프트웨어에 추가하는 방식이 아니라, 아예 사용자 경험(UX) 전체를 다시 설계하는 방식으로 접근하고 있습니다.

기존의 챗봇 UI는 사용자에게 일정 수준의 프롬프트 작성 역량을 요구했습니다. 반면 Intuit는 ‘업무 중심(Task-oriented)’ 디자인을 도입해, 사용자가 해야 할 일을 중심으로 화면을 구성했습니다.

예를 들어 QuickBooks의 홈 화면에는 ‘업무 피드’가 표시되며, 이 피드를 통해 어떤 송장이 발송되었고 회계 항목이 자동 처리되었는지, 고객 이슈에 대한 대응 제안은 어떤 것이 있는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 이는 AI가 만든 결과를 행위 중심으로 배치한 것으로, 이전보다 훨씬 직관적이고 실용적인 사용자 경험을 제공합니다.

신뢰성과 검증: ‘블랙박스 AI’를 넘어서

AI의 자율성이 높아질수록, 기업 입장에서는 그 결정이 왜 그렇게 내려졌는지를 명확하게 이해할 수 있어야 합니다. 특히 회계, 재무 등 정밀함이 요구되는 영역에서는 신뢰성이 핵심입니다.

이에 Intuit는 모든 AI 활동 내역을 로그로 기록하고, 언제 어떤 작업이 어떻게 이뤄졌는지를 추적할 수 있도록 Verification Layer(검증 계층)을 구현했습니다. 예를 들어, 해당 AI가 송장을 발송하고 고객이 응답한 내용, 그리고 입금이 확인된 과정까지 사용자에게 모두 투명하게 보여집니다. 이 같은 기록은 AI를 단순한 블랙박스가 아닌, ‘감사 가능한 자동화 시스템’으로 전환시키는 중요한 역할을 합니다.

에이전틱 AI 도입을 고려하는 기업들을 위한 조언

단순히 AI 기술을 도입하는 것만으로는 기대한 효과를 얻기 어렵습니다. Intuit의 사례를 참고하면, 구조적인 전략 변화가 필요하다는 점을 알 수 있습니다.

이에 기업 리더들이 고려해야 할 핵심 전략은 다음과 같습니다. 먼저 단편적인 챗봇 대화를 넘어, 업무 단위 전체를 자동화하는 데 집중해야 합니다. 그리고 예측부터 실행까지 이어지는 프로세스를 갖춘 워크플로우 기반 시스템이 필요합니다. 또한 결과와 과정을 추적할 수 있는 로그 시스템을 기술 전면에 배치하고, 실제로 발생하는 업무 시나리오를 바탕으로 기능을 설계해야 합니다. 마지막으로 인터페이스는 기술 위주가 아니라 업무 중심의 UX로 새롭게 구현되어야 합니다.

결론: AI는 더 이상 도구가 아닌 파트너입니다

Intuit의 접근은 단순한 기술 혁신에 머무르지 않고, 일의 방식 자체를 완전히 바꾸는 수준에 도달해 있습니다. 지금 많은 기업들이 생성형 AI를 활용하고 있지만, 그 효과는 아직 제한적인 경우가 많습니다.

반면 Intuit는 반복적인 업무의 핵심 흐름을 AI가 주도하도록 설계하고, 이를 기반으로 비즈니스 속도를 높이고 신뢰성을 확보하고 있습니다. 회계, 재무, 고객서비스, 마케팅 등 거의 모든 업종에서 적용 가능한 접근입니다.

AI를 지원 기술이 아닌 ‘함께 일하는 동료’로 인식하는 것이 결국 비즈니스 패러다임을 바꾸는 출발점입니다. 이제는 우리도 기존의 업무 방식을 근본적으로 다시 생각해 봐야 할 시점입니다.

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