“쉬지 않고 24시간 돌아가는 여행사 · 항공사 · 공항”

최근 몇 년 간의 AI 발전 속도를 보면, 인공지능(이하 AI)을 장착한 로봇에 밀려 노동력을 상실할 수 있다는 공포를 체감한다. AI 도입으로 인한 업무효율성이 강조되면서, 인간의 노동력은 점점 가치 소멸되고 있다. 특히 에이전틱AI가 상용화 되어, 여행제안을 넘어서 직접 예약까지 가능하게 된다면 여행사의 에이전시 기능은 어떻게 포지셔닝해야 할 것인지는 큰 과제다. 이에 관광선진국을 중심으로 생성형AI와 에이전틱 AI 이용 현황을 분석, 향후 달라질 관광산업 전반을 살펴본다.

2022년 이후 AI 활용은 업무 방식과 소통 방식 전반에 걸쳐 급격히 확산됐다. 현재 대중에게 가장 익숙한 형태는 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini)와 같은 챗봇, 달리(DALL-E), 미드저니(Midjourney)와 같은 이미지 생성 도구를 포함한 생성형 AI다.

이들 생성형 AI는 기본적으로 반응형 시스템이다. 사용자가 프롬프트나 입력값을 제공해야만 결과를 생성하며, 단일 응답을 산출하는 데 초점이 맞춰져 있다. 반면, 최근 주목받기 시작한 에이전틱 AI는 근본적으로 다른 접근 방식을 취한다.

에이전틱 AI는 능동형 시스템이다. 생성형 AI와 마찬가지로 초기에는 프롬프트에서 출발하지만, 단순한 응답 생성에 그치지 않고 목표 달성을 위해 여러 단계의 행동을 스스로 수행한다. 제한적인 인간 개입 하에서 판단과 실행을 반복하며, 반응형 도구가 아닌 능동적으로 작동하는 보조자에 가깝다.

에이전틱 AI는 다음과 같은 순환 구조를 통해 작동한다.

인식(Perception) : 센서, API, 내부 데이터베이스, 사용자와의 직접 상호작용 등 다양한 출처로부터 주변 환경에 대한 정보를 수집한다. 이를 통해 행동에 앞서 최신의 관련 데이터를 확보한다.

추론(Reasoning) : 수집된 데이터를 분석해 의미, 맥락, 의도를 파악한다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 패턴 분석 등의 기술을 활용해 입력값을 해석하고, 환경 전반에서 어떤 상황이 전개되고 있는지를 이해한다.

목표 설정(Goal setting) : 사용자 지시나 사전에 정의된 목적을 바탕으로 달성해야 할 목표를 설정하고, 이를 위한 실행 계획을 수립한다. 이 과정에는 의사결정 로직, 강화 학습, 구조화된 문제 해결한다.

의사결정(Decision-making) : 가능한 행동들을 평가해 가장 효과적인 선택지를 결정한다. 효율성, 정확성, 신뢰성, 기대 효과 등의 기준에 따라 결과를 비교하며, 확률 모델이나 머신 러닝 기법이 의사결정을 뒷받침한다.

실행(Execution) : 결정된 행동을 실제로 수행한다. 외부 시스템과 연동해 자동화된 프로세스를 실행하거나, 기록을 업데이트하고, 사용자에게 직접 응답하는 방식으로 작업을 처리한다.

학습 및 적응(Learning and adaptation) : 단계에서는 실행 결과를 평가하고 피드백을 수집해 향후 성능을 개선한다. 이를 통해 유사한 작업을 점차 더 효과적으로 처리할 수 있게 된다.

오케스트레이션(Orchestration) : 다수의 에이전트와 시스템이 원활하게 협력하도록 관리한다. 워크플로 관리, 자원 조정, 진행 상황 모니터링, 예외 처리 등을 통해 대규모 환경에서도 다수의 에이전트가 협업할 수 있도록 한다.