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# [번역] 에이전틱 AI가 바꿀 2030년대 항공권 예약
- URL: https://www.travelbiztalk.com/how-agentic-ai-could-reshape-flight-booking-in-the-2030s/
- Published: 2026-10-21T07:43:00.000Z
- Updated: 2026-10-21T07:43:00.000Z
- Description: 루프트한자 이노베이션 허브 산하 리서치 기관인 TNMT는 다가올 2030년대에 에이전틱 AI가 항공권 예약을 어떻게 바꿀지 4가지 미래 시나리오를 제시했습니다. 원문 내용에서 참고할 부분이 많아 전문을 번역하였습니다.
- Author: TravelBizTalk
- Tags: 번역, ai, 항공, 항공권

[How Agentic AI could reshape flight booking in the 2030s - TNMTFour possible futures for flight booking in the AI era, shaped by who travelers trust and who controls the customer relationship.![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/icon/favicon-32x32-eaabda02-4698-4fab-ab56-1c60e8b353d7.png)TNMTLennart![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/thumbnail/Slide1-8-373f2a5d-b151-4e48-bdec-3da406a3e916.png)](https://tnmt.com/agentic-ai-for-flight-booking/?ref=travelbiztalk.com)

TNMT의 원문

## 에이전틱 AI 시대, 항공권 예약의 4가지 미래 시나리오

원문 내용이 꽤 길어서 간략하게 내용을 정리해 두었습니다. 항공 예약의 유통 흐름이 NDC를 거치지 못하고 AI로 바로 넘어가게 되는 충격을 안게 되는 항공사가 꽤 많을 것 같다는 것과 정보의 장벽을 쌓으려는 자와 그것을 해체하려는 자의 싸움이 꽤 다양한 결과를 만들 것이라는 점입니다. 과연 이 흐름속에서 기존 여행사, OTA, 메타서치는 자리를 지킬 수 있을까요? 소비자는 이제 AI를 통해 상품공급자인 항공사로 바로 연결되기 시작했고, 결제마저 AI에게 넘기려는 순간입니다.

- **핵심 2대 불확실성 축**
  - 에이전트 기반 예약에 대한 신뢰 (Trust in Agentic Booking): 소비자가 의사결정 및 결제까지 AI 에이전트에게 전권을 위임하는가?
  - 컨텍스트 소유권 (Context Ownership): 개인 선호도, 여행 이력, 회원 등급 데이터 등 에이전트 판단의 기반이 되는 맥락 정보를 누가 통제하는가?
- **2030년대 4가지 미래 시나리오**
  - **시나리오 1 Grounded Ambitions (좌절된 야망):** AI 검색은 대중화되나 자율 결제에 대한 신뢰 부족 및 항공사 인프라 지연으로 인해 OTA 등 기존 중개업체가 지배력을 유지하고 항공사의 트래픽 비용만 폭증하는 상황.
  - **시나리오 2 No Fly Zone (비행 금지 구역):** 지정학적 갈등으로 유럽이 독자적인 항공사 레이어(EAL)를 구축해 데이터 주권은 지키지만, 금융 사기 우려 등으로 여전히 최종 결제는 인간이 직접 수행하는 상황.
  - **시나리오 3 Wings For Hire (대여용 날개):** 소비자가 결제까지 AI 에이전트에 전적으로 위임하지만, 항공사가 디지털 격차를 좁히지 못해 빅테크 에이전트가 여행 유통 전체를 장악하고 항공사는 단순 '운송 하청업체'로 전락하는 상황.
  - **시나리오 4 The Airline That Spoke Agent (에이전트의 언어를 구사하는 항공사):** 소비자의 AI 에이전트와 항공사의 전용 에이전틱 레이어가 긴밀히 연동되어, 가격 비교를 넘어선 '완전한 가치 제안'과 고유의 브랜드 로열티를 직접 지켜내는 가장 이상적인 상황.

아래는 TNMT의 원문을 번역한 글입니다.

# How Agentic AI could reshape flight booking in the 2030s

여행자가 누구를 신뢰하는가, 그리고 누가 고객 관계를 통제하는가에 따라 형성되는 항공권 예약의 4가지 가능한 AI 미래.

에이전틱 AI(Agentic AI)는 여행자가 항공편을 검색하고, 비교하며, 궁극적으로 예약하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있다.

하지만 그 변화의 방향성은 여전히 매우 불확실하다.

- 여행자들은 실제 결정과 결제까지 위임할 만큼 AI 에이전트를 충분히 신뢰하게 될까?
- 만약 신뢰한다면, 에이전트가 유용한 선택을 내리는 데 필요한 고객 지식과 데이터를 과연 누가 통제하게 될까?

이 질문들을 탐구하기 위해, 우리는 지난 몇 달간 체계적인 시나리오 플래닝 프로세스를 진행했다.

- 자체 연구와 내부 전문성을 바탕으로 기술, 규제, 소비자 행동, 지정학, 항공 유통에 걸친 40개 트렌드를 평가했다.
- 그런 다음 잠재적 파급력과 불확실성이 두루 큰 요인들의 우선순위를 정했다.

그 과정에서 두 가지 결정적인 불확실성이 도출되었다:

- **#1: 에이전트 기반 예약에 대한 신뢰(Trust in Agentic Booking):** 여행자가 AI 에이전트에게 자신을 대신해 검색, 비교, 결정, 결제하도록 허용하는 데 얼마나 거부감이 없어질 것인가?
- **#2: 컨텍스트 소유권(Context Ownership):** AI 에이전트가 그러한 결정을 내릴 수 있도록 해주는 선호도, 여행 이력, 로열티 데이터, 결제 정보, 그리고 더 광범위한 고객 맥락 정보를 누가 통제할 것인가?

이 두 축이 결합하여 2030년대 항공권 예약을 둘러싼 서로 다른 4가지 미래를 만들어낸다.

목표는 단 하나의 확정된 미래를 예측하는 것이 아니었다.

그것은 TNMT 기준에서도 지나치게 과도한 욕심일 것이다.

- 대신 우리는 4가지 급진적인 시나리오를 수립하고, 각 시나리오가 항공사 유통, 고객 관계, 상업 전략에 어떤 의미를 갖는지 탐구했다.
- 또한 시장이 이러한 미래 중 어느 쪽으로 나아가고 있는지를 식별하는 데 도움이 될 이정표를 정리했다.

서론을 줄이고, 이 모든 과정을 거쳐 도출된 기본 프레임워크와 4가지 시장 시나리오를 공유한다.

![](https://tnmt.com/wp-content/uploads/2026/09/Slide1-8.png)

시나리오 이름들이 다소 추상적이고 유행어처럼 들릴 수 있다는 점을 잘 알고 있다.

조금만 읽어 나가보자. 각 시나리오를 구체적으로 살펴보면 훨씬 더 명확하게 이해될 것이다.

그전에 한 가지만 짚고 넘어가자:

- 어떤 시나리오도 우리의 단정적인 예측이 아니다.
- 각 시나리오는 어떤 일이 벌어질 수 있는지, 항공사가 무엇을 대비해야 하는지, 그리고 궁극적으로 누가 고객 관계를 통제할 것인지를 이해하기 위한 전략적 렌즈다.

이러한 맥락을 염두에 두고, 4가지 시나리오를 하나씩 살펴보자.

읽어가며 다음 질문 하나를 마음속에 떠올려보자:

지금으로부터 10년 뒤 다음 항공편을 예약하는 모습을 상상할 때, 어떤 미래가 가장 현실적으로 느껴지는가?

## Scenario 1: Grounded Ambitions (좌절된 야망)

이 첫 번째 시나리오에서는 AI 지원 여행 검색이 일상으로 자리 잡았지만, 소비자는 여전히 최종 예약 결정을 자율 에이전트에 넘기길 거부한다.

그사이 항공사들은 상업 인프라를 충분히 빠르게 적응시키지 못했다.

항공사 디지털 스택은 자사 웹사이트(airline.com)나 모바일 앱 같은 전통적인 직판 채널에 머물러 있으며, 운임, 좌석 배치도, 부가 서비스, 로열티 혜택은 AI 에이전트가 안정적으로 활용할 수 있는 형태로 일부만 제공된다.

따라서 중개업체가 AI 기반 탐색과 인간이 통제하는 예약 사이를 잇는 핵심 가교로 부상한다. 간접 판매가 직접 예약을 앞지르고, 항공사는 결과로 이어지는 거래를 충분히 쥐지 못한 채 AI가 일으키는 검색 트래픽을 처리하는 인프라 비용 상승분만 고스란히 떠안는다.

이 미래는 들리는 것만큼 오늘날의 현실과 멀리 떨어져 있지 않다.

- 최근 [베인(Bain)의 실험](https://www.bain.com/insights/is-the-airline-industry-ready-for-agent-led-bookings/?ref=travelbiztalk.com)에서, 대형 언어 모델(LLM)은 항공편을 검색할 때 항공사 웹사이트보다 OTA(온라인 여행사) 웹사이트에 훨씬 크게 의존했다.
- 별도의 예약 테스트에서도 OTA는 AI 도구를 결제 페이지까지 이끄는 데 훨씬 높은 안정성을 입증했다.

베인의 설명은 명료했다. 현재 중개업체들이 훨씬 더 정제되고 구조화되어 있으며, 에이전트가 읽기 쉬운 데이터를 제공하고 있다는 것이다.

이 격차가 지속된다면 항공사는 항공편 운항은 계속하겠지만, 발견과 비교, 결제는 점점 더 다른 곳에서 일어나게 된다.

![](https://tnmt.com/wp-content/uploads/2026/09/Slide2-7.png)

가상의 여행자 시각으로 이 미래를 경험해보자. 그녀의 이름을 줄리아라고 부르자.

때는 2031년, 줄리아의 캘린더에 금요일 오전 밀라노 고객 미팅 일정이 방금 등록되었다.

줄리아는 스마트폰을 꺼내 평소 쓰던 AI 비서를 열고 음성으로 말한다:

*“Need to go to Milan. Thursday out, Saturday back. Usual rules.”* 
*(밀라노 가야 해. 목요일 출발, 토요일 복귀. 늘 하던 조건대로.)*

AI 비서는 “늘 하던 조건”이 무엇을 뜻하는지 알고 있다:

- 아침 출발.
- 통로 좌석.
- 촉박하지 않은 환승 시간.
- 밤 10시 이후 도착하지 않을 것.
- 그리고 줄리아가 전년도 극심한 지연·결항을 겪은 뒤 피하고 있는 공항은 절대 경유하지 말 것.

줄리아는 이 모든 것을 다시 설명할 필요가 없다.

AI 비서는 줄리아의 캘린더, 이전 검색 기록, 거절했던 여정, 여행 이력, 광범위한 디지털 선호도에 접근할 수 있다. 줄리아가 평소 어떤 절충안을 받아들이고 어떤 조건을 즉시 배제하는지 잘 알고 있다.

몇 초 만에 세 가지 여정이 화면에 나타난다.

줄리아는 출발 시간, 가격, 환승 시간, 그리고 어떤 여정이 정시에 도착할 가능성이 가장 높은지에 대한 예측치를 확인한다.

하지만 추천 정보는 불완전하다.

비서는 줄리아가 선호하는 좌석, 라운지 이용 자격, 업그레이드 옵션, 수하물 혜택, 각 운임별 적립 등급 포인트를 안정적으로 확인해주지 못한다.

왜일까?

항공사들이 이러한 정보의 대부분을 보유하고 있지만, AI 비서가 확신을 갖고 평가할 수 있는 단일하고 완전하며 기계가 읽을 수 있는 오퍼로 제공되지 않고 여러 시스템에 흩어져 있기 때문이다.

그래서 줄리아는 추가 질문을 하기 시작한다:

- “두 번째 옵션을 타면 회원 등급 유지에 도움이 돼?” 비서는 즉시 확인하지 못한다. 항공사 웹사이트를 확인하고 줄리아 계정으로 로그인해야 하지만 권한이 없다.
- “환승 중에 라운지를 이용할 수 있어?” 그럴 수도 있다. 답은 비서가 안정적으로 가져올 수 없는 운임 및 회원 등급 규정에 달려 있다.

결국 단순한 출장 한 번으로 인해 여러 번의 추가 검색과 항공사 및 중개업체 시스템을 넘나드는 수십 건의 쿼리가 발생한다.

이러한 조회가 대규모로 누적되면 소위 [룩투북(look-to-book, 조회 대비 예약) 비율](https://www.oag.com/look-to-book-travel-tech-architecture?ref=travelbiztalk.com)이 기하급수적으로 치솟는다.

결국 AI 비서는 가격, 일정, 소요 시간처럼 확실하게 평가할 수 있는 정보를 바탕으로 옵션들의 순위를 매긴다.

줄리아는 풀리지 않은 회원 혜택 확인을 포기하고 최적의 여정을 선택한다.

그러자 비서가 예약을 완료할 것인지 묻는다.

줄리아는 거절한다.

- 2년 전 발생한 대규모 보안 사고 이후, 줄리아는 사용하는 AI 도구들의 권한을 전면 재검토했다.
- 비서에게 신용카드 세부 정보를 보관하도록 두는 설정을 해제했고, 그 기능을 다시는 켜지 않았다.

따라서 줄리아는 OTA 링크로 넘어가 미리 입력된 운임 조건과 좌석을 확인한 뒤 결제 정보를 손으로 직접 입력한다. 예약 확인을 받은 후, 회원 번호와 등급 혜택이 정상 적용되었는지 확인하고자 운항 항공사에 별도로 문의한다.

**In summary: The booking still feels very much like 2026.** 
**(요약하자면, 예약 경험은 여전히 2026년과 매우 흡사하다.)**

항공사 관점에서 마지막 세부 사항 하나가 결정적이다.

해당 항공편은 대형 네트워크 항공사가 운항하는 편이었다. 줄리아는 여전히 그 항공사의 최상위 고객 중 한 명으로 분류되지만, 항공사도 그녀의 회원 등급도 이번 결정에서 의미 있는 역할을 하지 못했다.

줄리아는 AI 비서가 1위로 추천한 여정을 골랐을 뿐이다.

이것이 왜 중요할까?

로열티 프로그램은 고객이 예약한 '이후'에 보상하기 위해 만들어진 것이 아니기 때문이다. 예약 결정 자체에 영향을 미치고, 고객을 자사 직판 채널로 끌어들이며, 업그레이드, 부가 서비스, 재구매 기회를 창출하려는 목적이다.

줄리아의 사례에서 그 메커니즘은 무너졌다.

```
Her AI assistant could not properly evaluate her status benefits. By the time the airline enters the journey, the most commercially valuable moments have already occurred elsewhere.

(AI 비서는 줄리아의 회원 등급 혜택을 제대로 평가할 수 없었다. 항공사가 여정에 개입할 무렵에는 상업적으로 가장 값진 순간들이 이미 다른 곳에서 모두 지나간 뒤였다.)
```

이것이 바로 이 시나리오가 항공사에 상업적으로 뼈아픈 이유다:

- 개인용 AI 플랫폼이 줄리아의 구매 의도와 선호도를 소유한다.
- OTA가 쇼핑과 결제 관계를 쥐며, 항공사는 이들 채널에 노출되기 위해 수수료를 지불한다.
- 항공사는 예약을 받지만, 오퍼를 통제하지 못하고 그에 따라 마진도 잃는다.

그사이 항공사는 AI가 발생시키는 엄청난 양의 검색 트래픽에 스케줄과 운임을 노출하느라 여전히 비용을 치르며, OTA 같은 중개업체가 그 과정에서 핵심 역할을 한다. 조회 대비 예약 비율(Look-to-book)은 치솟고, 인프라 비용은 증가하며, 직접적인 고객 상호작용은 감소한다.

이 미래가 \*Grounded Ambitions(좌절된 야망)\*이라 불리는 이유다. 항공사들은 에이전틱 세상을 대비하려 했으나, 비즈니스 경제성은 결코 이륙하지 못했다.

항공사 리더들에게 이는 한 가지 중요한 질문을 던진다:

*If your systems must serve rapidly rising volumes of AI-generated searches while travelers still refuse to let agents book, who should ultimately pay for that infrastructure?* 
*(여행자들은 여전히 에이전트의 예약을 거부하는 상황에서 항공사 시스템이 급증하는 AI 검색량을 감당해야 한다면, 그 인프라 비용은 궁극적으로 누가 부담해야 하는가?)*

## Scenario 2: No Fly Zone (비행 금지 구역)

이 두 번째 시나리오에서는 지정학적 갈등으로 유럽이 세계 선도 해외 AI 모델들로부터 단절된다.

몇 달 전 미국의 수출 통제 행정명령 이후 유럽 사용자들이 앤트로픽(Anthropic)의 최신 클로드 페이블(Claude Fable) 모델에 대한 [접근 권한을 갑자기 상실](https://www.euronews.com/2026/06/13/wake-up-call-europe-reacts-to-anthropic-halting-access-to-its-fable-5-and-mythos-5-ai-mode?ref=travelbiztalk.com)했던 사태를 떠올려보자.

그때의 혼란은 몇 주 만에 진정되었다. 하지만 이 두 번째 시나리오에서는 그러한 차단이 일상이 된다. 최첨단 프론티어 AI에 대한 접근이 하룻밤 사이에 끊길 수 있으며, 유럽은 자신이 통제하지 못하는 기술과 인프라에 종속된 상태로 남는다.

그리고 그 의존성은 이미 오늘날에도 뚜렷하게 목격된다.

스탠퍼드의 [최신 AI Index 보고서](https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report?ref=travelbiztalk.com)에 따르면, 2025년 기준 미국과 관련된 주목할 만한 AI 모델은 59개, 중국은 35개였던 반면 유럽은 단 2개에 불과했다.

물리적 인프라 역시 이와 유사하게 편중된 양상을 보인다.

- 클라우드시즌(Cloudscene) 통계에 따르면 미국 내 데이터센터는 5,427개인 반면 EU 전체를 통틀어도 2,269개에 그쳤다.
- 개별 국가 중 2위를 차지한 독일조차 보유 시설은 529개에 불과했다.
- 데이터센터 수가 실제 가용 AI 컴퓨팅 파워를 완벽히 대변하는 것은 아니지만, 이러한 구조적 불균형은 간과하기 어렵다.

시사점은 분명하다. 최첨단 AI에 대한 유럽의 접근성은 놀라울 정도로 편협한 외부 기반에 의존하고 있다.

수출 통제와 지정학적 긴장이 개입하는 순간, 이는 치명적인 전략적 취약점으로 돌변한다.

![](https://tnmt.com/wp-content/uploads/2026/09/Slide3-9-1.png)

이 미래에서 유럽 항공사들은 잇따른 지정학적 변동성에 대응하여 유럽 자체 컴퓨팅 인프라에 대한 장기적 접근권을 확보하고, 항공사가 직접 통제하는 공동 오퍼 레이어(shared, airline-controlled offer layer)를 구축한다.

AI 시대를 위해 재구축된 일종의 NDC(신유통역량) 방식 업계 협업 모델로 볼 수 있다. 해외 플랫폼에 주도권을 내주지 않으면서도 승인된 AI 비서들이 운임, 잔여 좌석, 좌석 배치도, 부가 서비스, 로열티 혜택에 접근할 수 있도록 해주는 표준 공통 레이어다.

그러나 항공사 데이터에 대한 통제력이 커졌다고 해서 자율 거래에 대한 신뢰가 저절로 생겨나는 것은 아니다.

- 수년간 이어진 AI 사기, 가짜 예약 인터페이스, 그리고 결제 정보·여권·개인 데이터의 저장 위치에 대한 우려가 커지면서 여행자들은 최종 구매 결정을 위임하기를 여전히 주저한다.
- 그들은 AI가 검색하고, 비교하고, 예약을 준비하는 것까지는 신뢰한다.
- 하지만 거래를 직접 완료하는 것까지는 신뢰하지 않는다.
- 그 결과, 상품 오퍼는 AI 에이전트에 의해 취합되고 비교되지만, 실제 예약은 여전히 인간의 손으로 처리된다.

다시 줄리아의 시각으로 이 미래를 경험해보자.

때는 2031년, 줄리아의 캘린더에 금요일 오전 밀라노 미팅 일정이 방금 나타났다.

줄리아는 휴대폰을 꺼내 이번에는 *유럽 자체* AI 비서에게 이전과 동일한 지시를 내린다:

*“Trip to Milan. Thursday out, Saturday back. Usual rules.”* 
*(밀라노 출장. 목요일 출발, 토요일 복귀. 늘 하던 조건대로.)*

우리는 이미 그 세부 조건을 잘 알고 있다.

- 비서는 줄리아가 선호하는 출발 시간, 통로 좌석, 촉박한 환승 기피, 경유를 거부하는 특정 공항을 기억하고 있다.
- 또한 캘린더, 여행 이력, 회사 출장 규정에 접근할 수 있다.

몇 초 만에 세 가지 여정이 나타난다.

하지만 이번에는 무언가 다르다: **the recommendations are complete (추천 정보가 완벽하다는 점이다).**

줄리아는 실시간 좌석 배치도, 정확한 수하물 규정, 라운지 이용 자격, 변경 수수료, 업그레이드 옵션, 그리고 각 운임별 적립 등급 포인트를 확인할 수 있다.

07:40 출발 항공편에서 그녀가 선호하는 통로 좌석이 선택 가능한 상태로 정확히 표시된다.

어떻게 이것이 가능했을까?

해외 AI 제공업체들의 철수 이후, 유럽의 주요 항공사들이 연합하여 “유럽 항공사 레이어(European Airline Layer, 이하 EAL)”를 구축했기 때문이다.

EAL은 항공사의 웹사이트, 앱, 예약 시스템을 대체하지 않는다.

대신 항공사의 인벤토리(좌석 및 재고)를 승인된 AI 비서가 이해할 수 있는 표준화된 기계 판독형 정보로 변환해 주는 공동 관리 연결 레이어 역할을 한다.

이제 검증된 모든 항공사 오퍼에는 작은 EAL 인증 배지가 부착된다.

줄리아는 이 배지를 확인하는 습관이 생겼다.

그녀의 직장 동료 마렉(Marek)은 지난봄, 겉보기에 완벽히 합법적으로 보였지만 실제로는 유령 사이트였던 AI 생성 가짜 예약 페이지에서 결제했다가 800유로를 날렸다.

마렉만 겪은 일이 아니었다.

사기성 인터페이스, 조작된 추천, 복제된 여행 브랜드가 만연해지면서 여행자들은 이제 검증되지 않은 AI 오퍼를 보는 즉시 의심부터 품게 되었다.

줄리아의 검색 결과에 EAL 배지가 없는 더 저렴한 항공편 두 편이 나타난다.

해당 항공사들은 비용 부담을 이유로 거부했거나 연동 개발의 타당성을 찾지 못해 공동 인프라에 참여하지 않은 곳들이다.

줄리아는 이를 무시하고 EAL 인증을 받은 07:40 항공편을 선택한다.

비서가 응답한다:

*“I’ll hand you over to the airline to confirm.”* 
*(확인을 위해 항공사로 연결해 드리겠습니다.)*

항공사 앱이 자동으로 실행된다.

- 줄리아가 안면 인식으로 앱 잠금을 해제하자, 선택한 운임이 이미 대기 상태로 세팅되어 있다. 앱은 좌석, 수하물 허용량, 라운지 이용, 취소 조건, 적립될 등급 포인트를 확인해 준다.
- 또한 미사용 항공 바우처와 일부 로열티 마일리지를 적용하여 은행 계좌 결제 금액을 줄여주는 최적화된 복합 결제 방식을 미리 구성해 두었다.
- 줄리아는 세부 사항을 검토한 뒤 직접 결제 버튼을 누른다.

이 추가 확인 단계에는 약 20초가 걸린다.

줄리아는 이에 대해 전혀 불만을 느끼지 않는다.

수년간의 사기 사건, 개인정보 침해 논란, 개인 데이터 접근을 둘러싼 정치적 갈등을 겪은 후, 줄리아는 AI가 복잡한 선택지를 좁혀주는 것만으로도 충분히 만족한다.

하지만 신용카드 정보, 여권 데이터, 최종 계약 결정권을 기계에 넘기는 것은 여전히 거부한다.

정리하자면:

- 검색은 AI의 지원을 받았다.
- 예약은 인간이 직접 완료했다.
- 하지만 Grounded Ambitions 시나리오와 달리, 항공사의 존재감은 여전히 살아남았다.

```
Because the European Airline Layer exposed the carrier’s full offer, Julia could evaluate more than price and schedule. Those benefits helped her choose the 07:40 flight, and the transaction stayed inside the airline’s app.

(유럽 항공사 레이어(EAL)를 통해 항공사의 전체 오퍼가 투명하게 공개되었기 때문에, 줄리아는 단순 가격과 일정을 넘어선 가치를 평가할 수 있었다. 그 혜택들이 07:40 항공편을 선택하도록 이끌었고, 최종 거래는 항공사 앱 내부에서 완결되었다.)
```

항공사 입장에서 이는 컨텍스트 소유권이 가져다주는 긍정적인 면이다:

- 항공사는 AI 기반 탐색 과정에서도 여전히 가시성을 유지한다.
- 로열티 프로그램이 여전히 선택 결정에 영향을 미친다.
- 그리고 직접적인 고객 관계가 유지된다.

하지만 이러한 보호에는 대가가 따른다.

유럽 자체 컴퓨팅 역량 확보, 공유 데이터 표준 수립, 인증 체계 유지, 사이버 보안 구축에는 지속적인 투자가 필요하다. 대형 항공사는 이를 감당할 수 있지만, 중소형 항공사는 참여에 어려움을 겪으며 AI 검색에서 밀려날 위험이 있다.

가장 핵심적인 아이러니는 여전히 남아 있다:

항공사들은 에이전틱 예약을 지원하기 위한 인프라를 구축했으나, 소비자들은 여전히 최종 구매 위임을 거부한다는 점이다.

이것이 바로 이 미래가 \*No Fly Zone(비행 금지 구역)\*이라 불리는 이유다.

유럽은 AI 기반 항공 검색을 주권적 경계 내부에서 가동하지만, 완전 자율 예약은 결코 이륙 허가를 받지 못한다.

유럽 항공사 리더들에게 이는 또 다른 중요한 질문을 던진다:

*Can airlines build the shared AI infrastructure needed for digital sovereignty while preserving the differences that make travelers choose one carrier over another?* 
*(항공사는 디지털 주권에 필요한 공동 AI 인프라를 구축하면서도, 고객이 특정 항공사를 선택하게 만드는 고유한 브랜드 차별성을 온전히 지켜낼 수 있는가?)*

## Scenario 3: Wings For Hire (대여용 날개)

나머지 두 시나리오에서는 한 가지 변수가 근본적으로 바뀐다.

여행자들이 AI 에이전트가 자신을 대신해 결정을 내리고 예약을 완료하는 것을 신뢰하기 시작한다.

그러나 *Wings for Hire* 시나리오에서는 항공사들이 고객 컨텍스트와 거래 레이어를 확보하는 데 실패한다.

그리고 오늘날의 한 가지 신호는 이러한 위험이 이미 가시화되고 있음을 보여준다.

어도비(Adobe)의 최신 [AI 트래픽 트렌드 보고서](https://business.adobe.com/assets/pdfs/resources/sdk/ai-traffic-trends-report-august-2026/ai-traffic-trends-report-2026-08-19.pdf?ref=travelbiztalk.com)는 웹사이트 콘텐츠가 AI 시스템에 의해 얼마나 쉽게 이해되고, 구조화되며, 표출될 수 있는지를 나타내는 'AI 인용 가독성(AI Citation Readability)'을 측정했다.

- 항공사는 여러 주요 여행 업종 웹페이지 유형 전반에서 최하위를 기록했다.
- 항공사 홈페이지 점수는 42%에 불과하여 호텔(71%)에 크게 뒤처졌다.
- 실제 거래에 가까워질수록 격차는 더욱 심각해진다. 항공사 예약 페이지의 점수는 37%에 불과한 반면, 호텔 및 렌터카는 57%, 크루즈 웹사이트는 59%였다.

항공업계가 만회해야 할 디지털 격차가 이미 존재한다는 점은 매우 명백하다.

항공사의 오퍼, 로열티 혜택, 예약 흐름이 다른 여행 플랫폼에 비해 AI 에이전트가 해석하기 어려운 상태로 계속 남는다면, *Wings for Hire*는 공상과학 소설이 아니라 오늘날의 디지털 격차가 그대로 확장된 현실로 다가오게 된다.

![](https://tnmt.com/wp-content/uploads/2026/09/Slide4-6-1.png)

개인용 AI 플랫폼이 기본 여행 창구(storefront)가 되고, 항공사는 에이전트가 선택한 항공편을 단순히 운항하는 역할로 점차 격하된다.

줄리아의 밀라노 출장 이야기로 다시 돌아가 보자.

이 미래에서 줄리아는 항공편을 직접 적극적으로 검색하는 일이 전혀 없다.

월요일 아침, 캘린더에 밀라노 고객 미팅 일정이 등록되는 순간, AI 에이전트가 이를 즉각 감지하고 백그라운드에서 작업을 시작하기 때문이다.

90초 후, 스마트폰에 여행 일정 카드가 나타난다:

- 목요일 07:40 출발
- 토요일 18:20 복귀
- 총액 €428

이 여정에는 이미 줄리아의 일상적인 선호도가 반영되어 있다.

비교해야 할 10개의 대안 목록도 없다. 조정해야 할 필터도 없다. 브라우저 탭을 세 개씩 추가로 열 이유도 없다.

단 하나의 버튼만 있을 뿐이다: Approve (승인).

줄리아는 회의 사이에 오퍼를 흘낏 확인하고 승인한다.

- 예약 완료.
- 결제 완료.
- 캘린더 업데이트 완료.

이메일 확인서 상단에는 AI 제공업체의 로고가 크게 표시된다.

항공사와 편명은 에이전트의 예약 번호 아래쪽, 훨씬 하단에 작게 나타난다.

목요일 아침, 줄리아는 탑승권을 보고 나서야 비로소 이 항공편이 대형 네트워크 항공사에서 운항한다는 사실을 알아차린다. 사실 어떤 항공사였어도 상관없었을 것이다.

비행은 훌륭했다. 승무원은 친절했다. 운항은 정시에 이루어졌다.

하지만 '훌륭함'은 줄리아가 적극적으로 선택한 결과가 아니었다. 줄리아는 에이전트가 추천한 여정을 승인했을 뿐이다.

그렇다면 로열티 회원 등급은 어떻게 되었을까?

백그라운드 어딘가에서 분명 역할을 하기는 했다. 가격이 비슷한 두 옵션 사이에서 동점 상황을 깨는(tie-break) 데 도움이 되었지만, 줄리아는 그 계산 과정을 본 적이 없으며 자신의 현재 회원 등급 이름조차 바로 떠올리지 못한다.

- 즉, 로열티 프로그램은 알고리즘에는 여전히 영향을 미친다.
- 하지만 여행자와의 관계를 형성하지는 못한다.

토요일, 줄리아의 귀국 항공편에 지연이 발생한다.

항공사가 줄리아에게 연락을 취하기도 전에, 에이전트는 이미 대체 항공편을 비교하고, 항공편을 변경하고, 캘린더를 업데이트하며, 공항 이동 차량 시간까지 조정해 두었다.

줄리아는 공항으로 향하는 우버 뒷좌석에 앉아 에이전트가 보낸 알림을 통해 변경 사실을 알게 된다.

- 전화 통화도 없었다.
- 항공사 앱도 켜지 않았다.
- 항공사 직원과의 직접 대화도 없었다.

지연 문제는 기계와 기계 사이에서 해결되었으며, 이것이 바로 오늘날 줄리아가 여행하는 방식이다.

그녀가 진정 주의 깊게 감시하는 대상은 에이전트 제공업체 자체다.

이전 에이전트 제공업체가 사용자의 건강 추론 데이터를 보험사에 판매했다는 사실이 밝혀진 후, 줄리아는 해당 서비스를 버렸다. 하지만 그렇다고 항공권을 수동으로 예약하던 과거로 돌아가지는 않았다.

줄리아는 단순히 다른 에이전트로 갈아탔을 뿐이다.

이러한 차이는 판도를 바꾸는 전환점(game changer)이다:

- 여행자는 개별 업체를 불신할 수는 있지만, 예약 행위 자체를 위임하는 기본 원칙은 더 이상 의심하지 않는다.
- 항공편을 수동으로 직접 고르는 것은 항공사 전화 예약 센터에 전화를 걸던 시절만큼이나 낡은 방식처럼 느껴진다.

이것이 항공사에게 왜 중요할까?

이 시나리오에서는 AI 에이전트의 도입은 대성공을 거두지만, 항공사의 유통(Distribution) 전략은 실패한다.

```
The agent owns the traveler’s preferences, identity, payment credentials, and decision-making process. It searches, compares, books, pays, services, and rebooks. The airline appears only when the physical journey begins.

(에이전트가 여행자의 선호도, 신원 정보, 결제 수단, 의사결정 프로세스를 독점한다. 에이전트가 검색, 비교, 예약, 결제, 고객 서비스, 재예약까지 전담한다. 항공사는 실제 물리적 여행이 시작될 때에만 비로소 모습을 드러낸다.)
```

이러한 권력 이동은 항공 산업의 가장 가치 있는 상업적 자산 두 가지를 약화시킨다:

- 첫째, 직판 채널이 영향력을 잃는다. 에이전트가 여정 전체를 다른 곳에서 처리하므로 여행자가 항공사 웹사이트나 앱을 방문하는 일이 거의 없다.
- 둘째, 로열티는 고객 관계가 아니라 단순한 '최적화 변수'로 전락한다. 마일리지, 등급, 라운지, 수하물 혜택은 여전히 가치를 지니지만, 에이전트는 가격 및 일정과 함께 이를 화면 뒤에서 조용히 계산할 뿐이다.

결과적으로 여행자는 더 이상 브랜드에 대한 충성심을 느끼지 않는다. 알고리즘이 이번 특정 여행에 로열티가 유용한지 아닌지를 기계적으로 계산할 뿐이다.

이것이 바로 이 미래가 \*Wings for Hire(대여용 날개)\*라 불리는 이유다. 항공사는 여전히 항공기, 승무원, 안전, 운항을 소유한다.

하지만 여정(Journey)은 에이전트가 소유한다. 따라서 여행 상품은 다른 주체가 판매하고, 항공사는 단순히 비행할 날개만 대여해 줄 뿐이다.

항공사 리더들에게 던져지는 질문은 다음과 같다:

*If agents hold the touchpoint, the data, and the repeat purchase, which revenue can we still defend or create beyond “selling the seat”?* 
*(에이전트가 고객 접점, 데이터, 재구매 경로를 모두 쥐고 있다면, 우리는 '좌석 판매'를 넘어서 어떤 수익을 방어하거나 새로 창출할 수 있는가?)*

## Scenario 4: The Airline That Spoke Agent (에이전트의 언어를 구사하는 항공사)

네 번째이자 마지막 시나리오는 항공사들에게 가장 낙관적인 미래다.

- 여행자들은 AI 에이전트가 결정을 내리고 거래를 완료하도록 신뢰한다.
- 동시에, 항공사들은 에이전트 환경 내부에서 자신들의 전체 오퍼를 명확하게 보여주고, 이해시키며, 예약 가능하도록 만드는 방법을 터득했다.

여행자는 자신의 개인적 컨텍스트에 대한 통제권을 유지한다. 항공사는 자체 상품, 거래, 고객 관계에 대한 통제권을 유지한다.

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줄리아의 밀라노 출장에서 이것이 무엇을 의미하는지 살펴보자.

이 미래에서 줄리아의 개인용 AI 에이전트는 캘린더에서 고객 미팅을 감지하고 자동으로 검색을 시작한다.

하지만 웹페이지 운임을 무단 스크래핑한 데이터로 추측하거나 OTA의 에이전트 시스템에 연결해 옵션을 찾지 않는다.

대신 여러 항공사의 에이전틱 레이어(Agentic Layer)에 직접 연결하여 안전한 권한 기반 요청을 통해 줄리아를 소개한다:

*“A verified traveler needs to reach Milan on Thursday and return Saturday. She prefers an aisle seat, avoids tight connections, values lounge access, and wants to retain her airline status.”* 
*(검증된 여행자가 목요일 출발, 토요일 복귀 조건으로 밀라노행 여정을 찾습니다. 통로 좌석을 선호하며, 촉박한 환승을 피하고, 라운지 이용을 중요하게 생각하며, 항공사 회원 등급 유지를 원합니다.)*

여기서 서로 다른 두 종류의 컨텍스트(맥락 데이터)가 하나로 결합된다:

- 줄리아의 개인 에이전트는 캘린더, 사내 정책, 개인적 선호도, 광범위한 디지털 생활을 알고 있다. 그 정보는 줄리아의 영역 안에 안전하게 머문다.
- 항공사는 자체 고객 식별 체계(Customer ID)를 통해 줄리아를 즉각 알아본다. 회원 등급, 마일리지 잔액, 자주 이용하는 노선, 이전의 업그레이드 이력, 그리고 해당 항공사와 14년 동안 쌓아온 거래 역사를 알고 있다.

따라서 항공사는 누가 묻고 있는지, 그리고 그들이 무엇을 원하고 있는지를 정확히 안다.

몇 초 만에 줄리아는 맞춤형 오퍼를 전달받는다:

- 목요일 07:40 출발
- 토요일 18:20 복귀
- 통로 좌석 확정 배정
- 라운지 이용 포함
- 사전 업그레이드 가능
- 회원 등급 유지를 위한 충분한 등급 포인트 적립

줄리아의 에이전트는 더 저렴한 저비용 항공사(LCC) 옵션도 함께 표시한다. 하지만 그 항공사는 출발 시간과 표시 가격 외에는 제공하는 정보가 거의 없다. 시스템이 상품 전체를 상세하게 설명하지 못해 에이전트가 제대로 비교할 수 없기 때문이다.

줄리아는 그 저가 항공편을 굳이 눈여겨보지 않는다.

AI 에이전트는 가장 뛰어난 종합적 가치를 제공하고 필요한 모든 정보가 완벽하게 포함된 07:40 항공편을 추천한다.

- 6년 전이었다면 이 과정은 수많은 개인정보 동의 화면과 불필요한 데이터 요구로 시작되었을 것이다.
- 이제 시스템은 이번 특정 거래에 꼭 필요한 정보만을 교환한다. 단순히 비행기표 한 장을 예약하기 위해 여행자의 디지털 삶 전체를 공유하도록 요구하는 일이 사라지면서, 개인정보 보호에 대한 우려도 크게 줄어들었다.

줄리아는 추천 내용을 검토하고 Approve (승인)를 누른다.

에이전트는 좌석을 확정하고, 로열티 혜택을 적용하며, 항공사에 직접 결제하고, 전체 여정을 그녀의 캘린더에 등록한다.

단 11초 만에 예약 완료. 그리고 무엇보다 중요한 점은, 이번에는 항공사 이름이 작은 글씨 속에 숨겨져 있지 않다는 사실이다. 줄리아는 자신이 어느 항공사를 선택했는지, 그리고 왜 선택했는지를 명확히 알고 있다.

이것이 항공사에게 왜 중요할까?

이 시나리오는 에이전트가 중개하는 세상에서 항공사가 맞이할 수 있는 최선의 결과다.

```
The personal AI agent owns Julia’s broader context and remains her primary interface. But the airline owns the authoritative commercial layer, which allows airlines to compete on their complete value proposition rather than being reduced to price and schedule.

(개인용 AI 에이전트가 줄리아의 광범위한 컨텍스트를 소유하며 그녀의 기본 인터페이스로 남는다. 그러나 항공사는 신뢰할 수 있는 상업적 오퍼 레이어를 소유하므로, 단순한 가격과 일정 경쟁으로 격하되지 않고 완전한 가치 제안(value proposition)을 바탕으로 경쟁할 수 있다.)
```

이는 '직접 채널(Direct Channel)'의 정의 또한 바꾼다:

- 항공사는 줄리아가 쇼핑하는 화면(디바이스 스크린)을 더 이상 직접 소유하지 못할 수도 있다.
- 하지만 항공사의 인프라 레이어가 오퍼를 통제하고, 거래를 완료하며, 고객 서비스를 지속적으로 제공한다면 그 관계는 여전히 직접적인(Direct) 관계다.

항공사 내부에서도 기술에 대한 신뢰가 성장한다:

- 에이전틱 시스템은 비정상 운항 복구, 자원 계획, 정비, 고객 응대 및 기타 운영 워크플로를 지원한다.
- 이러한 효율성 향상은 날로 증가하는 AI 생성 수요를 처리하는 데 드는 비용을 상쇄하는 데 기여한다.

또한 항공사는 작업을 적절한 모델로 라우팅하고, 매번 비싼 비용을 들여 처음부터 답변을 생성하는 대신 권위 있는 공인 인터페이스(Authoritative API)를 통해 에이전트의 쿼리에 응답함으로써 인프라 비용을 통제 가능한 수준으로 유지한다.

그 결과 훨씬 건강한 균형이 이루어진다.

이것이 바로 이 미래가 \*The Airline That Spoke Agent(에이전트의 언어를 구사하는 항공사)\*라고 불리는 이유다.

승리한 항공사들은 세계에서 가장 강력한 소비자용 AI를 구축할 필요가 없었다.

그들은 단지 자사의 상품, 혜택, 고객 관계를 고객을 대신해 행동하는 에이전트가 완벽하게 이해할 수 있도록 만드는 법을 배웠을 뿐이다.

에이전트가 대화를 소유하지만, 항공사는 여전히 고객과의 관계를 쟁취한다.

항공사 리더들에게 이는 마지막 질문을 던진다:

*If agentic booking gives your airline richer context at the moment of sale, which new products, bundles, and ancillaries become possible, and what capabilities must you build to assemble them dynamically for each traveler?* 
*(에이전틱 예약이 판매 시점에 항공사에게 더 풍부한 컨텍스트를 제공한다면, 어떤 새로운 제품, 번들, 부가 서비스가 가능해지며, 각 여행자를 위해 이를 동적으로 구성하려면 어떤 역량을 구축해야 하는가?)*

## 4가지 잠재적 결과: 이제 당신이 결정할 차례입니다!

여러분은 네 가지 가능한 미래를 모두 살펴보았다. 이제 여러분이 보시기에 어떤 미래가 가장 가능성이 높다고 생각하시는지 알고 싶다.

TNMT 독자 중 항공사 종사자가 얼마나 많은지를 감안할 때, 우리는 *The Airline That Spoke Agent* 시나리오가 이미 꽤 많은 지지자를 확보하고 있을 것이라 짐작한다. 물론 완전히 객관적인 지지자들일 것이다.

하지만 시나리오 플래닝은 우리가 선호하는 미래를 고르는 작업이 아니다. 우리가 진정으로 다가올 것으로 예상하는 미래에 대비하는 과정이다.

이제 여러분의 차례다: