christinablog 님의 블로그

호텔리어가 AI 스트레스 분석 결과를 신뢰하지 않게 된 이유호텔리어는 AI 시스템이 도입되면서 고객의 표정, 말투, 반응 속도 등을 분석해 스트레스 수치를 수치화하는 기능이 추가되었을 때, 기술의 진보에 깊은 기대를 걸었다. 시스템은 고객의 음성 높낮이, 단어 사용 빈도, 반응 시간 등을 분석해 스트레스 지수를 계산했고, 그 수치에 따라 응대 톤과 응답 시나리오가 자동으로 조정되었다. 그러나 호텔리어는 현장에서 반복적으로 이상한 점을 느끼기 시작했다. 수치상 스트레스가 높게 나타난 고객이 실제로는 매우 차분하거나 만족스러운 상태였고, 반대로 스트레스 수치가 낮은 고객이 실제로는 불만과 피로감을 숨기고 있다는 경우도 많았다. 특히 말이 없고 조용한 고객은 AI가 ‘스트레스 없음’으로 분류하는 경우가 많았지..

호텔리어가 AI 객실 추천 시스템에 의문을 갖게 된 시작호텔리어는 AI 기반 객실 추천 시스템이 도입되었을 때, 고객 응대의 효율성을 크게 높여줄 수 있을 것이라는 기대를 품었다. 시스템은 고객의 예약 목적, 투숙 일수, 시즌, 과거 숙박 이력 등을 분석해 가장 적합한 객실을 추천하거나 자동으로 배정했다. 그러나 호텔리어는 시간이 지날수록 이 자동 추천 결과가 고객의 실제 기대와 어긋나는 경우를 반복해서 확인하게 되었다.객실 배정 이후 불만을 표출하거나, 프런트 데스크에 교체 요청을 하는 고객이 증가했다. 호텔리어는 단순히 ‘고객이 까다로운 경우’로 넘기지 않고, AI의 추천 로직이 과연 충분히 섬세했는지를 분석하기 시작했다. 데이터로는 완벽해 보이는 추천이 고객에게는 만족스럽지 않은 선택이 되는 경우,..