christinablog 님의 블로그

호텔리어가 처음 마주한 AI 추천 시스템의 불완전함호텔리어는 AI가 객실이나 서비스를 자동 추천하는 시스템이 도입되었을 때, 일의 효율이 높아질 것이라는 기대와 함께 실질적인 불안감을 동시에 느꼈다. AI는 고객의 과거 예약 정보와 소비 패턴, 체크인 시간대, 여행 목적 등을 기반으로 적절한 객실을 자동으로 추천하고 배정한다. 겉으로 보기엔 합리적이고 정확한 판단처럼 보인다. 그러나 호텔리어는 이 추천이 인간적인 고려를 배제한 채 계산된 논리에만 의존하고 있다는 점에서, 고객 감정과 실제 니즈를 놓치는 경우가 많다는 사실을 실무에서 자주 경험하게 된다. 예를 들어 생일 당일 투숙하는 커플에게 전망 좋은 고층 객실을 추천한 AI의 판단은 겉으로 보기에는 완벽해 보였다.그러나 호텔리어는 고객이 체크인 시 머..

호텔리어가 먼저 체감한 AI 감정 분석 시스템의 현실과 한계호텔리어는 감정 분석 기능이 탑재된 AI 응대 시스템이 도입되었을 때 이를 반기는 동시에 깊은 회의를 느꼈다.AI는 고객의 표정과 음성의 미묘한 변화들을 데이터로 변환해 현재 감정 상태를 분석하고 이를 수치로 보여준다. 초기 도입 당시에는 이 시스템이 고객 응대의 실수를 줄이고 효율성을 높여줄 것이라는 기대가 있었다. 그러나 시간이 지나면서 호텔리어는 AI가 감정을 분석하는 방식이 지나치게 표면적이라는 사실을 깨달았다. 예를 들어 고객이 조용하고 말이 적으면 불편함이나 불만을 갖고 있다고 판단하고 높은 스트레스 수치를 출력한다.그러나 호텔리어는 그 고객이 단지 피곤하거나 내성적인 성향의 사람일 수도 있음을 안다. 이처럼 AI는 말투와 표정이라는 ..

호텔리어가 처음 마주한 AI 스트레스 수치의 실체와 맹점호텔리어는 최근 프론트와 객실 운영에 AI 기반 감정 분석 시스템이 도입되는 흐름 속에서, 고객 감정을 숫자로 표현한 ‘스트레스 수치’를 매일 마주하고 있다. 이 수치는 고객의 표정, 음성, 어투, 손동작, 눈동자 움직임 등을 AI가 분석해 산출하며, 수치가 높을수록 고객이 불쾌하거나 예민한 상태일 가능성이 크다는 것을 의미한다. 처음 이 시스템이 도입되었을 때, 많은 호텔리어들은 ‘감정을 수치로 관리할 수 있다면 응대가 쉬워질 것’이라는 기대를 가졌다. 그러나 실제 업무에 반영되기 시작하면서, 숫자가 감정을 정확히 설명하지 못하는 한계가 분명히 드러났다. 예를 들어 AI가 스트레스 지수 90을 기록한 고객이라 하더라도, 그 감정의 배경은 다양할 수..