[번역] 에이전틱 AI 시대, 객실 유통의 주도권은?

지난 20년 동안 숙박 예약 시장은 OTA (온라인 여행사: Booking.com, Expedia 등 플랫폼)가 철저히 지배해 왔습니다. 실제로 독립형 호텔이 판매하는 객실 유통의 60% 이상을 이들이 통제하고 있습니다. 그러나 이제 이 강력한 입지가 흔들리고 있습니다. 생성형 AI 모델이 여행자가 숙소를 탐색하고 구매하는 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있기 때문입니다.

AltexSoft의 원문은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

Will Agentic AI Remove OTAs From Hotel Distribution?

OTAs dominated booking lodgings for decades. Now GenAI is starting to change that. Experts reveal what this means for hotels, properties, OTAs, and travelers.

AltexSoftNana Kokhodze

1. 생성형 AI가 호스피탈리티 업계에서 가장 빠르게 혁신을 일으키고 있는 영역은 어디인가?

여행자의 구매 여정은 크게 세 단계로 나뉩니다. 첫째는 대안을 찾고 비교하는 Discovery (탐색 및 검색 단계: 여행자가 숙소를 비교하고 고르는 여정의 초기 단계), 둘째는 실제 예약과 결제가 이루어지는 예약 단계, 마지막은 예약 이후의 일정 변경, 고객 응대, 돌발 상황 처리 등을 포함하는 포스트 예약 단계입니다.

현재 생성형 AI 도입 속도가 가장 빠른 곳은 단연 탐색 단계입니다. 호스피탈리티 전문 컨설팅 기업 AJL Atelier의 공동 창립자이자 CEO인 사이먼 레만(Simon Lehmann)은 다음과 같이 설명합니다. "과거처럼 사용자가 여러 플랫폼을 일일이 돌아다니며 검색하는 대신, 이제는 자신의 의도, 상황, 개인적 선호도를 AI에게 서술하기만 하면 됩니다. 그러면 AI 시스템이 맥락을 파악해 최적의 선택지를 제안합니다."

2. OTA와 에이전틱 AI 유통 모델의 대결: 시장의 균형은 어떻게 바뀔 것인가?

전통적으로 탐색 단계의 권력은 OTA가 쥐고 있었습니다. 이들은 공급(숙소)과 수요(여행자)를 한데 모아 대규모 플랫폼을 구축했고, 호텔과 STR (단기 대여 숙소: 에어비앤비 등 단기 체류형 숙박 자산) 운영자들은 이 플랫폼 안에서 노출 순위를 두고 경쟁해 왔습니다. AI 호스피탈리티 얼라이언스의 설립자이자 기술 전략가인 이라 보크(Ira Vouk)는 현실을 냉정하게 진단합니다. "Booking.com이나 Expedia가 성공한 이유는 단순합니다. 중앙 집중화된 인벤토리를 확보하여 소비자가 진짜 원하는 '다양한 선택지'를 제공했기 때문입니다. 소비자는 호텔 웹사이트를 하나씩 방문하고 싶어 하지 않습니다. 한곳에서 비교하고, 필터링하고, 정렬할 수 있는 거대한 데이터베이스를 원합니다."

이처럼 OTA는 인벤토리뿐만 아니라 노출 순위를 결정하는 알고리즘과 고객 소통 채널까지 독점하며 여행자의 의사결정에 절대적인 영향력을 행사해 왔습니다.

하지만 이제 판도가 흔들리고 있습니다. Agentic AI (에이전틱 AI: 스스로 판단하고 작업을 완수하는 행동 주체형 인공지능)가 기존 여행 플랫폼의 '최상위 포식자(Upstream)' 위치를 차지하며, 웹 전역에서 숙박 정보를 직접 긁어와 사용자에게 보여주기 시작한 것입니다. 사이먼 레만 CEO는 "소비자가 개별 OTA 사이트에 머무는 시간보다 AI 인터페이스 안에서 대화하는 시간이 길어질 것"이라며, "이는 전통적인 비즈니스 모델에 대한 근본적인 도전"이라고 분석했습니다.

특히 규모가 작은 독립형 숙박 업체들에게는 값비싼 키워드 광고나 OTA 상위 노출 경쟁에 의존하지 않고도 고객에게 발견될 수 있는 새로운 기회가 열릴 수 있습니다. AI 기반의 탐색은 자본력이 강한 대형 브랜드나 광고비를 많이 낸 업체만 우대하는 것이 아니라, "사용자의 정밀한 의도를 세부 쿼리로 분해하여 훨씬 광범위한 소스를 공정하게 평가하기 때문"입니다. 따라서 중소형 업체라 할지라도 자신의 콘텐츠와 인벤토리 데이터를 AI가 읽을 수 있는 기계 판독형 구조로 잘 가꿔둔다면, 대형 플랫폼과 나란히 추천 리스트에 오를 기회를 잡을 수 있습니다.

3. 거대언어모델(LLM) 공급사들은순수한 탐색 단계를 넘어 실제 예약과 결제까지 처리할 준비가 되었는가?

현재 가장 흔하게 볼 수 있는 형태는 'AI 지원형 탐색'입니다. 대화형 AI 인터페이스가 사용자의 검색과 비교를 도와준 뒤, 실제 결제는 OTA나 호텔 공식 웹사이트로 아웃링크를 넘겨 처리하는 방식입니다. 그렇다면 AI 에이전트가 이 단계를 넘어 직접 예약을 완료하는 수준까지 진화할 수 있을까요? 만약 그렇게 된다면 결제, 환불, 승인 취소, 사기 방지, 그리고 각국의 금융 규제 준수 책임을 지는 Merchant of Record (MOR: 결제 대행 책임자이자 관리 주체)는 과연 누가 되어야 할까요?

과거의 역사를 보면, 초기에는 호텔이 직접 예약 이행과 결제를 처리했고, OTA는 주로 예약 흐름과 고객 인터페이스만 소유하는 Agency Model (에이전시 모델: 호텔이 결제 주체가 되고 OTA는 수수료만 취하는 방식)을 취하며 거래 내역을 공급자에게 전달했습니다. 이후 Expedia가 Merchant Model (머천트 모델: OTA가 고객에게 먼저 대금을 받고 추후 호텔에 정산하여 현금 흐름을 통제하는 방식)을 확장하면서 자금 주도권을 가져갔고, 현재 OTA들은 공급자와의 계약 조건에 따라 이 두 모델을 혼용하고 있습니다. 반면 호텔 공식 홈페이지를 통한 직판(Direct Booking)의 경우, 호텔이 여전히 MOR로 기능합니다.

이 상황에서 GenAI (생성형 AI: 텍스트, 이미지 등 새로운 콘텐츠를 창출하는 인공지능 기술) 인터페이스라는 새로운 중개자가 끼어들면 시나리오는 복잡해집니다.

현재 구현 가능한 모델 중 하나는 'AI 중재형 커머스(AI-moderated commerce)'입니다. 여행자가 대화창을 벗어나지 않고 검색부터 결제까지 한 번에 끝내는 방식입니다. '원클릭 예약'과 통합 결제는 사용자 경험을 극도로 매끄럽게 만듭니다. 하지만 이 경우에도 겉으로만 AI 창에서 결제될 뿐, 보이지 않는 이면의 MOR은 실제 숙박 공급업체이거나 기존의 전문 테크 중개사입니다.

일례로 Perplexity AI (퍼플렉시티: 실시간 웹 검색 기반의 대화형 AI 서비스)는 챗봇 인터페이스 내에서 숙소 탐색 후 신용카드, 페이팔, 밴모 등으로 즉시 체크아웃할 수 있는 기능을 선보였습니다. 하지만 이 거래를 뒷받침하는 실제 예약·결제 인프라와 MOR 역할은 호스피탈리티 커머스 플랫폼인 Selfbook (셀프북: 호텔 직판 예약 및 결제 시스템을 지원하는 피한테크 플랫폼)이 수행합니다.

반면 또 다른 빅테크인 OpenAI (오픈AI: ChatGPT를 개발한 인공지능 연구소 및 기업)는 결국 ChatGPT 내에 탑재했던 자체 체크아웃 기능을 제거했습니다. 기술적 구현은 가능했으나 소비자 신뢰 부족, 실시간 데이터 동기화의 극심한 복잡성, 그리고 금융 규제 준수라는 장벽에 부딪혔기 때문입니다. 여행 산업은 이러한 복잡성이 훨씬 더 증폭되는 분야입니다.

여행 결제 전문 컨설팅 기업 Up in the Air의 전무이사 파울 판 알펜(Paul van Alfen)은 이렇게 지적합니다. "많은 이들이 여행 산업이 얼마나 복잡하고 파편화되어 있는지 간과합니다. 세제 같은 단순 소비재를 재주문하는 것과는 차원이 다릅니다. 예약 취소 및 일정 변경(Disruption), 사후 고객 서비스, 환불 처리, 리스크 관리, 실시간 인벤토리 동기화, 데이터 보안 등이 얽혀 있어 결코 플러그 앤 플레이 형태로 쉽게 연동할 수 있는 시장이 아닙니다."

따라서 LLM 공급사들이 기술적으로는 예약과 트랜잭션을 독점하는 시나리오가 가능할지 몰라도, 전문가들은 이들이 조만간 결제 시장에 직접 뛰어들 가능성에는 매우 회의적입니다. 파울 판 알펜은 "그렇게 하려면 시스템, 인력, 규제 준수, 운영 인프라에 전력으로 투자해야 한다"며, "하루아침에 Booking.com이 될 수는 없다"고 단언했습니다.

가장 야심 차고 미래지향적인 시나리오는 '완전 엔드투엔드 에이전틱 예약(End-to-end agentic booking)'입니다. 자율성을 가진 AI 에이전트끼리 서로 소통하는 방식(Agent-to-Agent)으로, 소비자의 ChatGPT나 Perplexity AI가 호텔 또는 OTA의 AI 에이전트와 직접 통신하여 인간의 개입 없이 예약을 끝마치는 구조입니다.

이에 대해 이라 보크는 "이 모델은 신원 인증, 신뢰도, 결제 책임, 거래 소유권, 그리고 누가 MOR이 될 것인가에 대한 본질적인 의문을 제기한다. 아직 핵심적인 문제가 해결되지 않아 현재로서는 구동되지 않는 가상의 모델"이라고 선을 그었습니다. 사이먼 레만 역시 "안전성 증명, UX 표준화, 그리고 책임 소재를 명확히 할 프레임워크가 완전히 성숙해야만 진정한 엔드투엔드 자동 예약이 가능할 것"이라고 동의했습니다.

결국 어떤 시나리오로 가든 가장 이상적인 방향은 "호텔이 항상 결제 대행 책임자(MOR)로 남는 것"이라는 게 이라 보크의 조언입니다. 현장 호스피탈리티 업체가 고객 소통과 서비스 책임을 온전히 지고, 수요와 공급 사이에 있는 AI 중개자들은 오직 거래가 부드럽게 이어지도록 돕는 인프라 역할만 수행해야 한다는 뜻입니다.

4. AI 에이전트가 완벽히 보급되면 기존 OTA는 소멸할 것인가?

AI 인터페이스가 겉보기에 탐색 과정을 화려하게 재편하더라도, 그 이면을 들여다보면 AI 역시 숙박 공급원(인벤토리)의 거대한 풀에 접근해야만 작동할 수 있습니다. 바로 이 점이 OTA가 여전히 강력한 우위를 점하는 이유입니다. 사이먼 레만은 "OTA가 소멸하기보다는 시장의 재균형이 일어날 것"이라며, "OTA가 소비자와 만나는 최전선 인터페이스로서의 지배력은 일부 잃을지 몰라도, 인벤토리 공급원, 신뢰 보증 계층, 그리고 복잡한 거래를 처리하는 중개자로서의 가치는 견고하게 유지될 것"이라고 내다봤습니다.

실제로 Booking.com과 Expedia가 ChatGPT에 가장 먼저 플러그인 앱을 출시한 여행 브랜드라는 점이 이를 증명합니다. AI 플랫폼 입장에서도 전 세계 수십만 개의 개별 호텔과 직접 API를 연동하는 것보다, 이미 시장을 통합한 몇 개의 거대 공룡과 연결하는 것이 훨씬 효율적이기 때문입니다. 전 세계 호텔들은 저마다 다른 Property Management System (PMS: 호텔 자산 및 객실 관리 시스템)과 데이터 규격을 쓰고 있어 직접 연동이 극도로 어렵습니다.

5. OTA가 아니라면, 대화형 AI 검색창에서 호텔을 노출해 줄 새로운 주자는 누구인가?

OTA가 사라지지는 않겠지만, 호텔들이 OTA에만 종속되지 않고 AI 탐색 플랫폼에 직접 인벤토리를 공급할 수 있도록 돕는 'AI 네이티브 애그리게이터(AI-native aggregator)'라는 새로운 형태의 기술 기업들이 나타나고 있습니다.

이라 보크는 이 모델을 다음과 같이 설명합니다. "AI 플랫폼은 호텔들의 직판 인벤토리를 한데 모아둔 단 하나의 애그리게이터와만 계약을 맺습니다. 그리고 AI가 고객을 호텔 공식 웹사이트로 안내하면, 호텔은 아주 소정의 중개 수수료만 지불합니다. 기존 OTA와의 결정적인 차이는 호텔이 직접 MOR(결제 책임자)이 되어 고객 응대 데이터, 고객 프로필, 이메일 주소 등 마케팅 자산을 온전히 확보할 수 있다는 점입니다."

EY 재팬의 데이터 기반 리디자인 전략 리드 파트너이자 일본 관광청 위원인 히라바야시 토모타카(Tomotaka Hirabayashi)는 이들을 '인터미디어리 3.0(중개자 3.0)'이라 명명했습니다. "이것은 결코 'OTA 2.0'이 아닙니다. 왜냐하면 기존 OTA의 패러다임과 완전히 다르기 때문입니다. 공급자(호텔)가 프로세스에 깊숙이 관여하는, 일종의 C2C(소비자 간 거래)와 유사한 형태의 자율적 예약 흐름에 가깝습니다."

전문가들은 구글(Google)을 이러한 애그리게이터 모델의 대표적 선행 사례로 꼽습니다. 구글의 생성형 AI 대화형 인터페이스(AI Mode)는 기존에 구축해 둔 구글 호텔(Google Hotels) 및 구글 호텔 광고(Google Hotel Ads) 연동 인프라를 그대로 활용해 숙소 탐색을 지원합니다. 구글은 스스로 예약을 가두지 않고 검색 및 라우팅 레이어 역할만 수행하며, 결제는 호텔 공식 홈구나 파트너 사이트로 넘깁니다.

다만 현재의 생태계는 여전히 대형 OTA의 인벤토리에 크게 의존하고 있습니다. 이라 보크는 "업계에 정말 필요한 것은 호텔의 '직접 예약(Direct Booking)'을 위한 전용 AI 애그리게이터 인프라다. 이것이 대중화되어야 호텔의 수익성이 극대화되고 여행자도 더 나은 혜택을 볼 수 있다"고 덧붙였습니다.

이 시장을 개척 중인 스타트업으로 DirectBooker (다이렉트북커: 독립형 호텔과 AI 플랫폼을 연결하는 AI 네이티브 채널 매니저)를 들 수 있습니다. 이들은 일반적인 OTA 수수료보다 훨씬 낮은 비용으로 독립형 호텔들을 주요 AI 플랫폼에 연동해 줍니다. AI가 숙소를 추천할 때 호텔 공식 예약 링크를 함께 제공하는데, 링크를 클릭하면 날짜, 인원수, 투숙 취향 등 AI와 나눈 대화 데이터가 이미 입력창에 채워진 상태(Pre-filled)로 이동합니다. 만약 해당 호텔이 자체 카카오톡 챗봇이나 AI 어시스턴트를 운영 중이라면, DirectBooker는 사용자를 해당 호텔의 대화형 예약 창으로 바로 다이렉팅해 결제까지 끝마치게 해줍니다.

6. MCP나 UCP 같은 새로운 기술 프로토콜이 호스피탈리티 업계의 새로운 표준이 될 것인가?

AI 시스템이 여행 탐색과 거래에 깊숙이 관여하기 시작하면서, 업계에서는 AI 에이전트가 호텔의 내부 시스템과 원활하게 소통할 수 있도록 만드는 오픈 통신 규격에 주목하고 있습니다.

가장 대표적인 움직임이 Model Context Protocol (MCP: AI 모델과 기업 비즈니스 소스 간 데이터 연동 표준 규격)입니다. 이 규칙을 적용하면 AI 에이전트가 개별 챗봇마다 맞춤형 개발을 하지 않고도 기업의 핵심 백엔드 시스템과 직접 소통할 수 있습니다. 이미 일부 글로벌 트래블테크 기업들이 유통망에 이를 테스트하고 있습니다.

일례로 세이버 호스피탈리티(Sabre Hospitality)에서 분사한 기술 기업 아벤(Aven)은 전 세계 35,000개 이상의 호텔이 사용하는 자사의 Central Reservation System (CRS: 중앙 예약 시스템)인 'SynXis'에 MCP를 내장하는 작업을 진행 중입니다. 계획대로 로드맵이 실행된다면 이 시스템을 쓰는 호텔들은 내부 요금제, 멤버십 프로그램, 할인 규정에 대한 통제권을 고스란히 유지하면서도, 다양한 외부 AI 탐색 채널에 자신들의 객실을 다이렉트로 노출할 수 있게 됩니다.

탐색 단계를 MCP가 받쳐준다면, 예약 이후의 트랜잭션 단계는 구글이 주도하는 Universal Commerce Protocol (UCP: AI 에이전트 환경의 통합 커머스 거래 표준 프로토콜)이 담당하게 설계되었습니다. UCP는 AI 에이전트, 결제 대행사, 가맹점, 내부 시스템 간의 상호작용을 조율하여 대화창 내부에서의 인증, 체크아웃, 주문 관리를 가능케 합니다. 이론적으로는 호스피탈리티 업계의 결제, 예약 확정, 예약 변경 및 데이터 교환을 완벽히 자동화할 수 있지만, 현재 실제 현업에서의 전면 도입률은 아직 극초기 단계에 머물러 있습니다.

이라 보크는 "이상적인 시나리오는 탐색에 MCP 레이어를 쓰고, 트랜잭션에 호텔 전용으로 커스텀된 UCP 레이어를 결합하는 것이다. 하지만 현실적으로 모든 호텔이 이 표준을 순순히 따르지는 않을 것이며, 일부 대형 체인은 자신들만의 독자적인 솔루션을 구축할 것"이라고 전망했습니다.

호스피탈리티 산업은 지난 수십 년 동안 시스템 표준화를 시도해 왔으나 성공률은 낮았습니다. 이라 보크는 "우리 산업에 존재하는 너무나 다양한 유즈케이스(Use cases)를 단 하나의 단일 표준으로 전부 해결하는 것은 불가능하다"고 단언합니다.

전 세계 약 130만 개의 호텔 중 100만 개 이상이 독자적으로 운영되는 독립형 호텔이며, 이들의 운영 방식은 제각각입니다. 게다가 비즈니스 모델, 타깃 세그먼트, 서비스 성격, 자산 규모에 따라 사용하는 IT 기술 환경이 극도로 파편화되어 있습니다. "따라서 시장 전체에 '원사이즈 핏올(One-size-fits-all: 하나의 만능 규격)' 표준을 강제하려는 시도는 동력을 얻기 어렵다"는 것이 그녀의 결론입니다. 실제로 빅테크인 구글조차 아직은 MCP 표준을 공식 채택하지 않은 상태입니다.

7. 여행자들은 과연 자신의 돈을 AI 에이전트에게 믿고 맡길 것인가?

2026년 현재 기준으로, 대략 37%의 여행자가 여행 웹사이트에 통합된 LLM (거대언어모델: ChatGPT 등 대규모 텍스트 학습 기반 인공지능)을 활용해 여행 계획을 짜고 있습니다.

그러나 AI를 통해 일정을 짜고 숙소를 고르는 것과, AI 인터페이스 안에서 내 신용카드를 긁어 실제 돈을 지불하는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 사이먼 레만은 결국 '신뢰(Trust)'가 가장 큰 장벽이라고 말합니다. "여행 상품 구매, 특히 여가(Leisure) 목적의 여행은 고관여 의사결정 상품입니다. 소비자들은 아직 자신의 소중한 돈과 휴가를 AI에게 완전히 위임할 준비가 되어 있지 않습니다."

글로벌 여행 리서치 기관 스키프트(Skift)의 최신 조사에 따르면, AI 에이전트에게 결제 권한까지 전적으로 위임하겠다고 답한 여행자는 단 2%에 불과했으며, 익스피디아 그룹의 조사에서도 이 수치는 8%에 그쳐 아직은 극소수의 영역임을 보여줍니다.

그럼에도 불구하고 이는 시간문제라는 것이 전문가들의 중론입니다. 이라 보크는 "트랜잭션 레이어 자체는 완전히 새로운 기술이 아니다. 실제 결제 처리는 이미 안정성이 검증된 스트라이프(Stripe) 같은 기존 금융 시스템이 뒤에서 수행한다. 변하는 것은 단지 결제 경험이 하나의 인터페이스 안에서 단절 없이 매끄럽게 흐르느냐이다. 지금은 UI가 다소 투박하고 혼선이 있지만, 빠르게 개선될 것"이라고 설명했습니다.

이러한 변화의 속도는 과거 모바일 커머스(M-Commerce)의 전환기와 유사할 것입니다. 스마트폰은 2007~2008년에 등장했으나, 모바일 결제가 전체 소매 유통의 주류로 자리 잡기까지는 약 10년이 지난 2016년 무렵이 되어서였습니다. AI 기반 거래 역시 이와 유사한 수용 곡선을 그릴 것입니다. 글로벌 시장조사기관 IDC는 오는 2030년까지 전 세계 숙박 예약의 최대 30%를 AI 에이전트가 인간 개입 없이 자율적으로 완수하게 될 것이라 전망했습니다.

8. 호텔들은 새로운 '에이전틱 유통' 시대를 어떻게 준비해야 하는가?

호텔 입장에서 에이전틱 탐색 및 완전 자율 예약 시대로 진환하는 대전환기를 맞이할 때, 당장 거창한 기술 프로토콜을 도입할 필요는 없습니다. 그보다 훨씬 본질적이고 기초적인 '데이터 다지기' 작업부터 시작해야 합니다.

• 생성형 AI를 위한 데이터 최적화(Prepare data for GenAI): 가장 중요하고 긴급한 단계는 데이터 레이어의 정비입니다. 호텔의 객실 정보, 요금, 잔여 재고가 PMS(객실 관리 시스템), CRS(중앙 예약 시스템), 채널 매니저, 예약 엔진 등에 제각각 파편화되어 흩어져 있다면, AI 에이전트는 불완전하거나 상충되는 정보만 읽어가게 됩니다. 이는 결국 잘못된 숙소 추천, 옛날 요금 노출, 예약 실패, 객실 오버부킹, 최악의 고객 경험으로 이어집니다. 사이먼 레만은 "객실 가용성, 실시간 요금, 텍스트 및 이미지 콘텐츠, 고객 프로필, 운영 데이터가 모든 시스템 간에 유기적으로 구조화되고 일관성을 유지해야 한다"며, "이상적인 하이테크 환경을 구축하려면 파편화된 복수의 시스템을 쓰기보다 하나의 '통합 데이터 레이어'를 확보해야 한다"고 강조했습니다.
• 현재 협력 중인 기술 공급사에 선제적으로 요구하라: 독립형 호텔이나 숙박 운영자가 이 거대한 인프라를 직접 코딩하여 개발하는 경우는 거의 없습니다. 대부분 외부 테크 벤더의 솔루션을 빌려 씁니다. 이라 보크는 호텔리어들에게 당장 행동에 나설 것을 권합니다. "현재 계약 중인 유통 채널 매니저나 기술 공급사 담당자에게 전화를 걸어 '귀사는 우리 호텔의 AI 검색 노출(Discoverability)과 MCP 프로토콜 도입에 대해 어떤 구체적인 로드맵을 가지고 있습니까?'라고 질문하십시오."

이 질문 하나만 던져봐도 파트너사의 역량을 바로 파악할 수 있습니다. 만약 해당 기술 공급업체가 AI 기반의 유통 채널 변화에 아무런 대책이나 전략을 갖고 있지 않다면, 그 호텔은 향후 소비자의 새로운 수요가 모이는 핵심 길목에서 완전히 소외될 위험이 큽니다. 보크는 단호하게 결론을 맺습니다. "만약 그들이 명확한 답변을 내놓지 못한다면, 이제는 시스템 공급업체를 교체하는 것을 진지하게 고민해야 할 때입니다."