AI 기술을 주제로 연재를 시작한 지도 어느덧 다섯 번째다. 지금까지 기술이 어떻게 여행 유통 구조를 바꾸고, 실무자의 일하는 방식을 변화시키며, 고객과의 접점을 재구성해 왔는가에 대해 다뤘다. 특히 ‘좋은 질문을 던지는 능력’이 기술을 잘 쓰기 위한 출발점이라는 점도 강조한 바 있다. 그렇다면 AI 기술을 어떻게 실전에서 잘 쓸 수 있을까? 최근 필자는 야놀자 그룹에서 주관한 AI 해커톤에 참여하며, 이 질문에 직접 부딪힐 기회를 얻었다. 그 경험을 통해 얻은 세 가지 교훈을 나누고자 한다.

첫째, 기술을 배우는 가장 좋은 방법은 ‘시작’이다. AI를 활용한 개발이나 데이터 실험은 처음엔 복잡하고 낯설게 느껴진다. 필자 역시 개발자가 아니기에, 평소에는 마이크로소프트 오피스 환경에 익숙한 일반 사용자에 불과했다. 그러나 이번 해커톤에서는 명령줄 인터페이스(Command Line Interface)를 열고, 리눅스 기반 운영체제 우분투(Ubuntu)를 설치해, 소스 코드 편집기인 ‘Visual Studio Code’에서 AI 모델을 직접 불러와 실험했다. 물론 이 모든 과정은 ‘시작’이라는 단어에 비하면 꽤 낯설고 어렵다. 하지만 이 단계를 통과하면 AI 기술을 바라보는 관점이 달라진다. 도구를 단순히 ‘사용’하는 수준을 넘어, 그 구조를 이해하는 것이 기술 감각의 시작이다.

둘째, AI도 사람도 결국은 명확한 커뮤니케이션으로 움직인다. AI와 협업하려면 ‘명확하게 지시하는 법’을 아는 것이 중요하다. 우리는 종종 기술에는 복잡한 명령을 내려야 한다고 생각하지만, 실제로는 사람과 협업할 때와 다르지 않다. 이를 돕는 원칙이 COSTAR다. ▲C(Context) :  어떤 상황에서 사용하는가 ▲O(Objective) : 무엇을 달성하려는가 ▲S(Style) : 어떤 말투와 분위기로 ▲T(Task) : 구체적으로 무엇을 하게 할 것인가 ▲A(Audience) : 누가 이 결과물을 보게 될 것인가 ▲R(Response Format) : 어떤 형식(표, 문장, 코드 등)으로 결과물을 받을 것인가. ‘고객 문의 자동응답 챗봇’을 설계한다고 가정하고 직접 명령해보자. 요청의 구조를 명확히 하면 AI의 결과물은 질이 달라진다. 결국 AI를 잘 쓰는 사람은 ‘잘 설명하는 사람’이다.

셋째, 나만의 기억을 만드는 구조, RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 있다. 여행업처럼 고객마다 선호와 맥락이 중요한 산업에서는 RAG 구조를 이해하고 적용하는 것이 큰 도움이 된다. 현재 대부분의 생성형 AI는 기본적으로 기억이 없다. 과거 대화를 기억하지 못하고, 문맥을 잊어버린다. 이 한계를 극복하는 방법으로 RAG가 있다. RAG는 사용자가 미리 정리한 데이터를 AI가 실시간으로 검색(Retrieval)하고, 그 결과를 토대로 답을 생성(Generation)하게 하는 구조다. 예를 들어, 여행사는 인기 상품 리스트, 고객 리뷰, 지역별 환불 정책 등을 ‘Retrieval’ 자료로 구성할 수 있다. 이렇게 하면 AI는 매번 새롭게 설명하지 않아도 되는 맞춤형 조언자로 진화한다.

여행산업은 ‘기억의 산업’이다. 고객의 맥락을 기억하는 기술이 곧 경쟁력이며, RAG는 그 기억을 기술로 구현하는 방법이다. AI는 빠르게 발전하고 있지만, 기술보다 중요한 것은 그것을 대하는 우리의 태도다. 코드로 구성된 언어라고 두려워하지 않고 시작하는 사람, AI 협업도구에 명확하게 설명하고 구조화하는 사람, AI 도구의 한계를 이해하고 극복하는 설계를 하는 사람. 이들이야말로 오늘, 기술을 잘 쓰는 사람들이 아닐까.

김민우 대표 / 야놀자클라우드 고글로벌코리아 
minwoo.k@goglobal.travel