부킹홀딩스 CEO 글렌 포겔이 말하는 AI 여행 에이전트와 '해자는 없다'는 경영 원칙

핵심 메시지

• 여행 산업에 영원한 해자는 없다는 것이 포겔의 원칙이다. 오늘의 경쟁우위는 내일 사라질 수 있고, 장기적으로 이기는 방법은 새로운 서비스를 계속 만드는 것뿐이라고 말한다.
• 프라이스라인은 닷컴 붕괴 때 시가총액이 300억 달러 수준에서 수억 달러로 떨어지고 주가가 1달러 밑으로 내려가 상장폐지 위기까지 갔지만, 이후 25년 남짓 만에 천 배 가까이 성장했다.
• AI 여행 비서 '페니'는 항공 마일 사용 여부, 좌석 등급이 다른 동행, 다른 도시로 돌아가야 하는 일정 같은 복잡한 조건을 되물어 가며 계획을 짜준다.
• AI 도입 판단의 기준은 결국 비용과 회수다. 토큰을 얼마나 쓰는지, 예약 한 건당 비용이 얼마인지, 고객이 다시 돌아오는지를 따져야 한다고 강조한다.
• 기술로 일자리가 사라지는 일은 늘 있었지만, 사라지는 속도와 새로 생기는 속도가 다르다는 점이 이번의 진짜 문제라고 본다.

쉽게 이해하기

글렌 포겔은 2000년 프라이스라인에 합류해 27년째 회사와 함께해 온 경영자다. 대학에서 금융을 전공했지만 첫 직장은 데이터센터에서 메인프레임에 테이프를 거는 일이었고, 이후 개발자와 월가 트레이더를 거쳐 인터넷 붐이 한창이던 1999년 회사를 옮겼다. 보너스를 받고 합류한 시점이 하필 나스닥 고점이었고, 몇 달 만에 시가총액은 수억 달러 수준으로 주저앉았다.

그 경험 때문에 그는 지금의 AI 붐에서 닷컴 시절과의 유사점을 본다. 기술에 대한 낙관과 곧 뒤따르는 반작용, 그리고 수많은 기업이 사라지는 흐름은 골드러시나 자동차 산업 초기까지 거슬러 올라가는 오래된 패턴이라는 것이다. 다만 이번에는 숫자와 파장이 훨씬 크며, 실패가 많다고 해서 진짜 가치를 만드는 회사가 없다는 뜻은 아니라고 선을 긋는다.

AI가 여행 산업을 통째로 대체할 것이라는 전망에 대해서는, 밖에서 보면 쉬워 보이지만 이 사업의 복잡성을 모르는 시각이라고 답한다. 새 모델이 에이전트형 커머스를 선보였을 때 여행 기업 주가가 크게 흔들렸고, 해당 기능이 철회되자 반대 방향으로 움직였는데 그는 어느 쪽도 과하게 해석할 일이 아니라고 본다. 대신 회사가 여행자와 파트너를 잇는 마켓플레이스라는 본질에서 AI를 더 싸고 좋게 일하는 도구로 규정한다.

실제 적용 사례로 프라이스라인의 AI 비서 페니를 든다. 그는 가족 여행을 짜면서 부부는 앞쪽 좌석, 성인이 된 자녀는 뒤쪽 좌석으로 나누고, 한 명은 다른 도시로 돌아가야 하며, 도착 도시와 실제 여행지가 다른 복잡한 조건을 넣어봤다고 말한다. 여기에 마일리지 보유량까지 알려주자 어디에 마일을 쓰고 어디에 현금을 낼지 되물으며 답을 좁혀 갔다는 것이다. 고객 상담에서도 응대 건당 비용이 내려가고 만족도는 올라갔지만, 사람과 이야기하고 싶어 하는 고객을 놓치지 않는 균형이 중요하다고 덧붙인다.

AI가 일자리에 미칠 영향에 대해서는 자사 경험을 든다. 40개 언어로 콘텐츠와 고객 응대를 처리하던 시절에는 사람이 모든 번역을 맡았지만 기계번역이 들어오면서 그 일자리는 사라졌다. 그는 새 일자리가 생긴다는 사실보다, 사라지는 속도와 생기는 속도가 다르고 전환하지 못하는 사람이 남는다는 점을 걱정한다. 회사 차원의 해법으로는 재교육과 AI 활용 능력 확산을 꼽으면서, 두려움 때문에 사회가 기술을 거부하는 상황이 오는 것이 더 위험하다고 말한다.

주요 인사이트

• AI 기능을 도입할 때 성과 지표만이 아니라 토큰 소비량, 예약 한 건당 비용, 어떤 작업에 어떤 모델을 쓸지까지 함께 관리해야 한다는 '토큰 경제학' 관점이 대기업 운영 현장에서 이미 실무 언어가 되었다.
• 규모가 곧 방패는 아니지만 진입 비용은 만든다. 전 세계로 갈수록 늘어나는 여행업 규제를 감당하려면 조직과 자본이 필요하고, 이는 신규 진입자가 흔히 과소평가하는 부분이다.
• 숙소 재고를 데이터베이스에 넣는 일 자체는 누구나 할 수 있지만, 수천 명이 파트너의 수요와 문제를 직접 챙기는 운영은 복제하기 어렵다는 것이 그의 차별화 논리다.
• AI에 대한 여론은 질문 방식에 크게 좌우된다. 도구로서 유용하냐고 물으면 긍정적인 답이, 일자리를 빼앗길까 두렵냐고 물으면 부정적인 답이 나온다는 지적은 설문 해석에 그대로 적용된다.
• 여행처럼 한 가지가 틀어지면 도미노처럼 무너지는 영역에서는, 문제가 생긴 뒤 처리하는 것보다 문제를 미리 예측해 조정하는 쪽이 AI의 진짜 가치라고 본다.

자주 묻는 질문

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