AI 추천과 예약 사이의 거리를 좁히는 법: 마이리얼트립이 조코딩 AX 해커톤에 낸 문제

마이리얼트립은 조코딩AX파트너스가 연 해커톤 「AX 인재전쟁」에 기업 출제자로 참여했습니다. API를 제공하는 데서 나아가, 참가자들이 풀어야 할 문제를 직접 내고 심사했습니다. 문제의식은 단순합니다. AI를 여행에 흔히 쓰게 되면서 정보 탐색은 한결 쉬워졌는데, 정작 사람들은 여전히 여행 계획을 손으로 짭니다. 추천은 넘치는데 '진짜 갈 수 있는 경험'까지 좁혀주는 단계가 비어 있기 때문입니다.

마이리얼트립은 이 지점을 직접 풀어오고 있습니다. 그래서 같은 문제를 해커톤 참가자들에게도 던졌습니다.

조코딩 AX 인재전쟁, 어떤 자리였나

「AX 인재전쟁」은 AX 전문 기업 조코딩AX파트너스가 개최한 해커톤입니다. AI로 실제 문제를 푸는 능력만으로 겨루는 대규모 서바이벌 방식입니다. AI를 도구로 쓰는 데서 그치지 않고, 문제를 정의하고 작동하는 결과물까지 만들어 내는 역량을 봅니다. 대회에는 약 5,300명이 지원했고, 그중 선발된 60인이 지난 7월 18일 본선 무대에 올랐습니다.

마이리얼트립은 이 자리에 문제를 낸 기업 6개 중 하나입니다. 참가자들이 낸 결과물을 현장에서 직접 심사하는 역할도 맡았습니다. 참가자들은 기업별 과제를 풀고, 심사위원과 1:1로 결과물을 검증받았습니다.

마이리얼트립이 낸 문제

본선에서 마이리얼트립이 낸 문제는 이렇습니다.

"AI가 여행 플래닝을 전부 대신해 줄 거라는 기대가 컸습니다. 실제로 정보를 찾는 일은 한결 쉬워졌죠. 다만 '진짜 갈 수 있는 경험'까지 좁혀주는 단계는 아직 열려 있습니다. 마이리얼트립도 이 지점을 직접 풀어오고 있는데, 이 설렘의 과정을 AI가 한층 가볍게 만드는 방법을 함께 찾아보면 좋겠습니다."

한 줄로 줄이면 이렇습니다. 여행을 고르는 설렘은 그대로 두고, 수많은 선택을 AI가 똑똑하게 좁혀줄 수 있을까.

문제의 핵심은 '검증'에 있습니다. AI에게 여행지를 물으면 후보는 금방 나옵니다. 다만 그 코스에 실제로 갈 수 있는지, 일정이 맞는지, 추천받은 장소가 그날 문을 여는지까지 확인하는 일은 아직 사용자 몫으로 남아 있습니다. 추천의 품질만으로는 이 간극이 좁혀지지 않습니다. 실시간으로 바뀌는 가격과 재고, 휴무일을 검색 몇 번으로 따라잡기 어렵다 보니, 좋은 추천을 받고도 결국 예약 창을 여러 개 띄워 놓고 손으로 맞춰보게 됩니다. 정보 찾기는 쉬워졌는데도 여행 플래닝을 여전히 손으로 하는 이유가 여기에 있습니다.

그래서 마이리얼트립이 기대한 결과물은 분명했습니다. 추천에서 멈추지 않고 실제로 떠날 수 있는 단계까지 좁혀주는 것입니다. 다수의 검증을 거친 코스든, 취향이 뚜렷한 사람의 페르소나를 따라간 코스든, 결국은 "가야 하는 이유가 검증된 코스"에 도달하는 것이 목표였습니다.

풀이 방식은 열어 뒀습니다. 마이리얼트립이 공개한 API를 기본으로 활용하는 것만으로도 접근할 수 있었습니다. 이 API는 숙소와 투어, 항공 같은 마이리얼트립의 실제 여행 상품을 검색하고, 실시간 가격과 예약 가능한 날짜, 예약으로 이어지는 링크까지 외부 개발자가 직접 불러올 수 있게 열어둔 통로입니다. 형태가 플래너든 비교 도구든 검증 레이어든 상관없이, 조건은 하나였습니다. 실제로 작동해야 한다는 것.

심사 기준도 두 층으로 나뉘었습니다. 풀 가치가 있는 문제를 골랐는가, 그리고 그것을 진짜 작동하게 구현했는가. 데모가 그럴듯해 보이는 데서 멈추지 않고, 실제로 돌아가는 데까지 가야 한다는 뜻이었습니다.

이번 출제와 심사는 방태욱 그로스실장이 맡았습니다. 마이리얼트립에서 '럭키글라이드'와 '마이트립시그널' 같은 AI 여행 서비스를 직접 만들어 온 사람이라, 이미 같은 문제를 풀어온 쪽이 문제를 내고 심사를 하는 셈입니다. 두 서비스 모두 이번 출제 문제와 같은 결에 있습니다.

럭키글라이드는 언제 어디로 가야 가장 싼지 짚어주는 AI 항공권 탐색 기능이고, 마이트립시그널은 원하는 조건의 여행 총경비가 대략 얼마인지 보여줍니다. 둘 다 실시간 여행 데이터를 AI로 엮어 결정을 돕습니다. 두 서비스에는 공통된 원칙이 있습니다. 가격이나 예약 가능 여부 같은 사실은 실시간 데이터로 확인하고, AI는 수많은 선택지를 좁히는 데 씁니다. 마지막 결정은 검증된 데이터 위에서 사람이 내립니다.

AI 도구는 누구나 같이 쓰고, 차이는 "무슨 문제를 풀지"에서 납니다. AX가 도구 도입을 넘어 문제 정의와 구현이 만나는 지점이라고 보는 이유입니다.

참가자들이 만든 것

본선은 제한된 시간 안에 실제로 작동하는 결과물을 만들어야 하는 자리였습니다. 그래서 무엇을 풀지, 그리고 어떻게 확인할지를 눈여겨봤습니다.

여러 결과물에서 'AI가 추천을 잘하느냐'를 겨루는 팀은 드물었습니다. 질문은 이미 그다음으로 넘어가 있었습니다. 그 추천을 어떻게 믿을 수 있게 만드느냐. 팀마다 접근은 달랐지만, 그럴듯한 답을 빠르게 내놓는 데서 그치지 않고 실제로 갈 수 있는 선택만 남기려 했다는 점은 비슷했습니다.

그중 전체 최종 우승작은 참가자 유재민 님의 결과물이었습니다. 출발점을 실제로 다녀와 남긴 여행기에 뒀습니다. 누군가 다녀온 여정을 바탕으로 여행 계획을 짜고, 그 계획이 지금도 예약 가능한지까지 확인해 주는 방식이었습니다.

이 접근이 설득력 있었던 건, 검증을 새로 만들지 않고도 문제의 핵심을 건드렸기 때문입니다. 여행지를 추천하는 AI는 이미 많습니다. 다만 그 추천을 실제로 다녀온 사람의 기록이 받쳐 주는 순간, 신뢰의 성격이 달라집니다. 이미 쌓여 있는 신뢰를 발견해 연결한 셈입니다.

심사에서 태욱님이 세운 기준은 단순했습니다. 이걸 보고 지금 바로 결제 버튼을 누를 수 있느냐. 마음이 생기지 않아 또 검색을 하며 고민하게 된다면, 아무리 그럴듯해도 작동하는 결과물이 아니라고 봤습니다.

태욱님은 이번 심사를 이렇게 돌아봤습니다.

"이미 다녀온 사람의 여행기를 출발점으로 삼은 게 핵심이었어요. '진짜 갈 수 있느냐'가 그 안에서 이미 증명돼 있으니까요. 검증을 새로 만들기보다 사람이 쌓아 둔 신뢰를 상품으로 이어붙였고, AI 답변의 신뢰 문제를 사람의 선택으로 풀었다는 점에서 저뿐 아니라 다른 심사위원분들도 높게 봤던 것 같아요."

회사 안에서 풀던 문제를 회사 밖 빌더들과 함께 들여다본 자리였습니다.

마이리얼트립 방태욱 그로스실장(왼쪽)과 'AX 인재전쟁' 우승자 유재민 님

마이리얼트립이 이 문제를 계속 푸는 이유

마이리얼트립이 이렇게 지속적으로 해커톤에 함께하는 것은, 이 문제를 회사 밖의 빌더들과 함께 풀고 싶기 때문입니다. 마이리얼트립은 마케팅파트너 API와 MCP를 외부 빌더에게 엽니다. 외부 빌더가 이 통로로 새로운 여행 서비스를 설계하고, 그것이 실제 예약과 거래로 이어지고, 마이리얼트립의 데이터와 상품이 더 많은 접점에서 쓰이는 선순환입니다.

이번 우승작이 그 선순환의 살아 있는 증거입니다. 회사 밖의 참가자가 마이리얼트립이 공개한 콘텐츠를 바탕으로, 우리가 미처 시도하지 않은 방식으로 새로운 여행 서비스를 설계했습니다. 데이터를 열어 두면 어떤 문제가 어떻게 풀리는지, 그 답의 하나를 현장에서 확인한 셈입니다.

마이리얼트립이 지향하는 것은 인프라입니다. 여행을 고르고 결정하는 모든 순간에 여행 거래의 필수 인프라가 되고 싶습니다. 탐색을 예약 가능한 결정으로 좁히는 문제는 마이리얼트립 혼자 풀 수 있는 크기가 아니고, 그래서 더 많은 빌더가 이 데이터 위에서 자기 방식으로 문제를 풀기를 바랍니다.