Brian Chesky, AI 에이전트에는 챗봇이 아닌 운영체제가 필요하다고 말해

Airbnb는 소비자용 AI 전략을 챗봇 너머로 확장하고 있습니다. 그러나 CEO Brian Chesky는 에이전트가 앱 전반에서 안정적으로 작동하는 데 필요한 소프트웨어 인프라가 업계 전체에 아직 부족하다고 말했습니다.

Chesky는 TechCrunch AI와의 인터뷰에서 Airbnb가 자사 플랫폼을 AI 에이전트와 더 잘 호환되도록 만들면서도, 여행 계획을 시각적이고 협업적인 활동으로 만드는 브라우징, 비교, 메시징, 지도, 신원 확인 등의 기능은 유지하고 싶다고 말했습니다. 그의 주장은 소비자용 AI의 다음 단계에는 텍스트 명령을 받는 단일 비서 이상의 것이 필요하다는 것입니다. 에이전트와 애플리케이션이 함께 작동하도록 하는 운영체제, 소프트웨어 개발 도구, 공통 표준이 필요합니다.

이 발언은 Airbnb가 가을 제품 업데이트에서 새로운 AI 기반 검색 경험을 출시한 가운데 나왔습니다. 또한 스타트업들이 사용자를 대신해 소프트웨어가 행동하도록 만들려는 시점에 대형 소비자 플랫폼이 에이전트에 어떻게 접근하는지도 보여줍니다.

Airbnb는 여행 경험을 잃지 않고 에이전트를 도입하려 한다

Chesky는 오랫동안 기존 챗봇이 여행 탐색과 전자상거래에 적합하지 않다고 주장해 왔습니다. 그는 이번 인터뷰에서도 같은 견해를 반복하며, 채팅 인터페이스는 적은 수의 옵션만 제시하는 경향이 있고 사용자가 유용한 결과에 도달하기까지 여러 차례의 대화가 필요하다고 말했습니다.

이 상호작용 모델은 항공편 예약처럼 직접적인 요청에는 효과적일 수 있습니다. 그러나 여행을 계획할 때 많은 사람이 중요하게 여기는 영감과 탐색을 없앨 수 있다고 그는 말했습니다. 따라서 Airbnb의 현재 검색 인터페이스는 최종 디자인으로 제시되는 것이 아닙니다. Chesky는 대화형 지원과 더 풍부한 시각적 제어 기능을 결합한 중간 모델을 회사가 개발할 것으로 예상합니다.

그는 여행 계획을 사회적 활동으로도 설명했습니다. Airbnb는 향후 3~6개월 동안 가족이나 친구 등 여러 사람이 같은 계획 과정에 참여할 수 있는 인터페이스, 즉 Chesky가 “멀티플레이어” AI라고 부른 것을 탐색할 계획입니다.

이는 AI 제품팀에 중요한 제약입니다. 한 명의 사용자와 하나의 대화를 중심으로 설계된 비서는 개인 작업에는 효율적일 수 있지만, 선호도, 협상, 공동 탐색이 필요한 의사결정에는 덜 적합합니다.

Chesky의 운영체제론

Chesky의 더 광범위한 비판은 사용자가 모든 것에 접근하는 주요 AI 에이전트가 되기 위한 현재의 경쟁을 겨냥합니다. 그는 기업들이 iOS, macOS, Windows 위에 에이전트를 구축하면서도 애초에 AI를 중심으로 설계된 운영체제를 만들지는 않고 있다고 말했습니다.

그가 제안한 모델에서 에이전트는 플랫폼의 핵심에 더 가까이에서 작동하고, 애플리케이션은 소프트웨어 개발 키트를 통해 기능을 공개합니다. 그러면 에이전트는 정보를 교환하고 작업을 넘겨줄 수 있어 사용자가 서로 단절된 인터페이스를 오갈 필요가 없습니다.

그는 ChatGPT가 과거 시도한 앱 스토어를 문제의 사례로 들었습니다. Chesky에 따르면 앱 마켓플레이스가 Apple의 App Store처럼 작동하려면 애플리케이션이 강력한 기능을 제공할 수 있도록 하는 운영체제와 개발자 프레임워크가 모두 필요합니다. 그는 Muse와 Instinct 같은 소비자용 에이전트를 사용한 Airbnb의 경험이 특히 숙박 예약에서 아직 안정적인 결과를 내지 못했다고 말했습니다.

Chesky는 Model Context Protocol, 즉 MCP에도 상호운용성을 위한 역할이 있을 수 있다고 봅니다. 그는 MCP를 에이전트와 소프트웨어를 연결할 수 있는 표준이라고 설명했습니다. 장기적으로 Airbnb 자체가 여러 전문 에이전트를 공개하고, 이를 더 광범위한 Airbnb 에이전트가 조정하며 다른 서비스의 에이전트와 연결하는 구상입니다.

비전의 근거와 한계

인터뷰에서 확인된 제품 개발은 Airbnb의 새로운 AI 기반 검색, 에이전트 친화성을 높이려는 노력, 협업 및 음성 기반 경험을 검토하려는 계획입니다. Chesky는 Airbnb가 가을에 검색 및 고객 서비스를 위한 음성 에이전트를 도입할 예정이라고도 말했습니다.

더 광범위한 운영체제 제안은 입증된 업계 아키텍처가 아니라 경영진의 주장입니다. 인터뷰에는 Airbnb의 AI 검색이 전환율을 높이거나 지원 업무량을 줄이거나 경쟁 여행 도구보다 우수하다는 것을 보여주는 독립적인 벤치마크가 없습니다. 현재 에이전트가 호텔과 Airbnb 숙소 등록 정보를 제대로 처리하지 못한다는 Chesky의 평가 역시 통제된 평가가 아닌 경영진의 관찰입니다.

마찬가지로 AI가 Airbnb의 기능 출시를 앞당기고 자신이 필요한 회의 횟수를 줄였다는 그의 주장은 본인의 설명에 근거합니다. 추가 측정 없이는 이를 회사 전체의 생산성 향상을 입증하는 증거로 봐서는 안 됩니다.

이러한 한계가 중요한 이유는 에이전트의 성능이 데이터 접근성 이상의 것에 좌우되기 때문입니다. 여행 예약에는 인증, 결제, 이용 가능 여부 확인, 정책 해석, 사용자 확인, 정보가 변경될 때 복구하는 능력이 필요합니다. 에이전트와 애플리케이션을 단순히 연결한다고 해서 신뢰성과 책임성 문제가 자동으로 해결되는 것은 아닙니다.

이 모델이 개발자와 기업에 의미하는 것

제품팀 입장에서 Airbnb의 입장은 기존 애플리케이션에 채팅창을 추가하는 것만으로는 충분하지 않을 가능성을 시사합니다. 에이전트에 대비하는 기업은 사용자가 탐색과 검증에 신뢰할 수 있는 인터페이스를 유지하면서 구조화된 작업, 권한, 상태 정보, 명확한 인계 지점을 공개해야 할 수 있습니다.

여행은 특히 까다로운 테스트 사례이지만, 같은 문제는 상거래, 금융 서비스, 의료, 기업용 소프트웨어에도 적용됩니다. 에이전트가 옵션을 식별하더라도 애플리케이션은 세부 정보를 표시하고, 사용자의 의도를 확인하고, 접근 제어를 적용하며, 무슨 일이 있었는지 기록해야 합니다.

경쟁의 질문도 바뀌고 있습니다. 에이전트가 중요한 트래픽 유입원이 되면 플랫폼은 비서를 통해 새로운 잠재 고객을 얻을 수 있지만 고객과의 직접적인 관계가 약해질 위험도 있습니다. Chesky는 지금까지 챗봇이 리드 생성에는 유용해 보였다고 말했습니다. 그러나 Airbnb가 “에이전틱” 상태를 유지하려는 노력은 고객 여정의 나머지 부분을 포기하고 싶지 않다는 뜻입니다.

기업 구매자는 자동화와 함께 상호운용성도 평가해야 합니다. 에이전트가 시스템 사이를 안전하게 이동할 수 있는지, 사용자가 작업을 확인하고 재정의할 수 있는지, 자동화가 실패해도 기반 애플리케이션을 사용할 수 있는지가 핵심 질문입니다.

다음에 주목할 점

첫 번째 신호는 Airbnb가 발표한 검색 및 고객 서비스용 음성 에이전트 출시입니다. 사람에게 넘기지 않고 상호작용의 어느 정도까지 완료할 수 있는지도 중요합니다. 음성이 입력을 대체할 것이라는 광범위한 예측보다 실제 성능이 더 중요합니다.

향후 3~6개월 동안 Airbnb가 멀티플레이어 AI를 개발하는 과정은 공동 계획이 데모를 넘어 안정적인 제품 워크플로로 발전할 수 있는지를 보여줄 것입니다. 개발자는 에이전트 준비도에 대한 일반적인 발언보다 구체적인 Airbnb API, SDK 기능, 권한 모델, MCP 통합을 살펴봐야 합니다.

시장 전체에서 핵심 시험대는 Apple, Google 또는 다른 플랫폼 제공업체가 공통 제어 기능과 상호운용성을 갖춘 진정한 에이전트 프레임워크를 제공하는지 여부입니다. 그 계층이 없다면 앱은 일관된 에이전트 생태계의 일부가 되기보다 기존 제품 안에 에이전트를 계속 추가할 것이라고 Chesky는 예상합니다.

Creati.ai의 관점

Chesky의 주장이 유용한 이유는 관심을 비서의 대화 품질에서 그 아래에 있는 애플리케이션 인프라로 옮기기 때문입니다. 소비자용 에이전트는 더 나은 답변을 생성하는 것만으로 신뢰할 수 있게 되지 않습니다. 제한된 작업을 수행하고, 풍부한 인터페이스를 사용하고, 다른 사람들과 협업하며, 작업에 사람이나 기존 앱 화면이 필요한 시점을 설명할 수 있어야 합니다.

Airbnb의 전략은 제품 리더가 무시해서는 안 되는 긴장도 보여줍니다. 자동화는 거래를 단축할 수 있지만 여행 탐색에는 브라우징, 비교, 공동 판단이 필요합니다. 따라서 가장 강력한 에이전트 제품은 하이브리드일 수 있습니다. 사용자가 원하는 것을 알고 있을 때는 빠르게 행동하면서도, 의사결정 자체가 경험의 일부일 때는 통제권과 맥락을 보존하는 제품입니다.