기존 AI 모델의 한계와 새로운 도전
여행 산업에서 AI의 활용은 이미 다양한 형태로 이루어지고 있어요. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 고객 문의에 응답하거나 여행 정보를 제공하는 서비스가 널리 사용되고 있죠. 하지만 이러한 LLM 기반 서비스에는 분명한 한계가 있었어요.
“LLM 은 학습한 데이터 안에서만 답변이 가능하기 때문에, 여러가지 모델 밖의 정보를 찾아서 답변을 얻고자 하는 경우에는 한계가 있었습니다.”
기존의 LLM은 마치 방대한 지식을 가진 도서관 사서와 같았어요. 학습된 데이터 내에서는 풍부한 정보를 제공할 수 있지만, 최신 정보나 실시간 데이터에 대해서는 답변하기 어려웠죠. 이런 한계를 보완하기 위해 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation) 기술이나 실시간 검색 기능이 도입되었고, 이를 통해 AI의 응답 품질을 개선할 수 있었어요.
하지만 여행 산업에서는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 실제로 고객의 여행을 계획하고 예약까지 도와주는 완전한 여행 도우미가 필요했어요. 이러한 요구에 부응하기 위해 AI 에이전트 시대로의 전환이 시작되었고, 그 핵심 기술 중 하나로 MCP(Model Context Protocol)가 등장했습니다.