호텔에서 AI가 하는 일이 달라지고 있다. 투숙객의 질문에 답하거나 여행 정보를 알려주던 챗봇에서 벗어나 예약 메모에 적힌 ‘아기 침대가 필요하다’는 요청을 읽어 하우스키핑 직원에게 업무를 전달하고, 수십 개의 예약 정보를 훑어 적합한 객실까지 자동 배정하는 등 실제 운영 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’ 단계로 이동하고 있다. 

■ “AI가 대신 일합니다” 

야놀자의 호스피탈리티 솔루션 멤버사 야놀자클라우드솔루션(YCS)이 최근 출시한 ‘Pulse AI’도 이런 변화에 초점을 맞췄다. 고객 응대와 예약, 체크인·체크아웃, 룸서비스, 하우스키핑, 결제, 업셀링 등에 특화된 8개의 AI 에이전트가 역할을 나눠 호텔 업무를 처리하는 구조다. 투숙객이 왓츠앱으로 예약을 문의하면 AI가 단순히 객실 정보를 안내하는 데서 끝나는 게 아니라 호텔 운영 시스템(PMS)에 직접 연결해 실시간 예약 정보와 객실 현황을 확인해 예약을 지원한다. 체크인과 체크아웃, 룸서비스 요청, 부가서비스 판매 등에도 연결된다. 말 그대로 고객과 대화하던 AI가 호텔 시스템 안으로 들어가 직접 일을 하는 셈이다. 

YCS는 인도 1,000여 개 호텔을 대상으로 프리뷰 프로그램을 진행하며 실제 운영 데이터를 축적했다. 별도로 내부 모델링을 통해 25실 규모 호텔 기준 연간 약 770시간의 업무 시간을 절감하고, 고객 커뮤니케이션 업무는 30~45% 감소, 부가 매출은 2~5% 증가할 것으로 나타났다. 다만 아직 개별 운영 성과를 일반화하기에는 초기 단계라 구체적인 성과 지표는 공개하지 않았다. YCS는 기존 PMS 고객망이 탄탄한 태국을 시작으로 미국과 말레이시아, 아프리카 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 국내 출시 일정은 아직 정해지지 않았다.

■ ‘아기 침대’ 요청→AI가 하우스키핑에 전달 

AI 에이전트가 실제 호텔에 들어가면 무엇이 달라질까. 글로벌 호텔테크 기업 아팔레오(Apaleo)가 THE FLAG·Sweeply와 개발한 ‘Trace Agent’는 투숙객의 예약 메모를 읽어 ‘아기 침대’, ‘엑스트라 베드’ 같은 요청을 찾아내고 하우스키핑 시스템에 자동으로 할 일을 등록한다. 이 AI 에이전트는 하루 약 30건의 업무를 처리하며 직접적인 업무 입력 시간은 주당 약 3.5시간 줄었다. Cocoon Hotels와 공동 개발한 객실배정 AI는 고객의 요청과 객실 유형, 단체 예약 조건, 호텔의 운영 우선순위를 따져 적합한 객실을 자동으로 정한다. 이를 통해 직원이 하루 최대 45분씩 매달리던 객실 배정 업무가 약 1분으로 줄었다. 독일 Regiohotel에서는 아팔레오의 전화 AI가 실시간 객실·예약 정보를 확인해 고객 문의에 답하고 실제 예약까지 처리한다. 현재 전체 사업의 약 8%, 전화로 발생하는 사업의 약 30%가 이 AI를 통해 처리되고 있다는 게 아팔레오 측 설명이다.

■ 국내 AI 에이전트도 해외로…

국내의 호텔 테크 기업들도 같은 방향을 향하고 있다. 올마이투어는 최근 AI 에이전트 기반 호텔 운영체제 ‘프로젝트 탈로스(Talos)’를 개발하고 베트남에서 기술 검증(PoC) 파트너 확보에 나섰다. 탈로스는 백오피스 업무에 더 무게를 두고 PMS와 CMS, OTA, CRM, 정산 시스템 등에 흩어진 데이터를 연결해 예약 정보 확인, 객실 재고 관리, 정산 검증, 리포트 작성 등의 반복 업무를 AI가 처리하도록 설계됐다. 예를 들어 OTA에서 들어온 예약을 AI가 확인해 PMS에 등록하고, 예약 변경·취소에 맞춰 판매 채널의 객실 재고를 조정하거나 OTA별 판매 내역과 정산액의 차이를 찾아내는 식이다. 다만 탈로스는 아직 PoC·파일럿 단계로 정식 상용화는 2027년을 목표로 하고 있다. 

■ AI 전환은 시작됐지만…보편화까지는 ‘시간’

AI가 실제 업무까지 맡는 시대에 진입했지만, 그렇다고 무인화 호텔이 현실화되는 것은 아니다. Pulse AI는 사전에 정한 범위 안에서 업무를 처리하고 정확도를 확보하기 어렵거나 범위를 벗어난 요청은 직원에게 넘긴다. 특히 결제와 요금 변경, 예약 취소 등 고객에게 중요한 영향을 미치는 업무는 직원의 확인과 승인을 거치도록 했다. 탈로스 역시 사람의 승인과 통제를 전제로 하는 ‘Human-in-the-loop’ 구조를 적용하고 있다. 이처럼 당분간은 사람을 완전히 대체하기보다 반복 업무부터 AI에 맡기고, 중요한 판단과 예외 상황은 직원이 통제하는 형태로 확산될 가능성이 크다. 

실제 생산성과 매출 효과를 입증할 데이터가 아직 충분하지 않다는 점도 아쉽다. 일부 해외 호텔에서는 업무 시간 단축 등의 성과가 나오고 있지만 개별 사례인 데다 솔루션 기업이 공개한 수치가 대부분이다. 또 호텔테크 기업들은 AI 에이전트를 앞다퉈 개발하고 있지만, 중소형 호텔들은 기존 시스템 연동과 개인정보·결제·오작동 책임 등의 문제로 신기술 도입에 신중한 편이라 AI 에이전트가 호텔 운영 전반에 보편화되기까지는 시간이 더 필요할 전망이다.