trivago, 멀티 공급자 생성형 AI 플랫폼으로 팀 역량 강화

생성형 AI를 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 역량으로 구현하기 위해 trivago는 IBM과 협력하여 'trivago Copilot'이라는 내부 AI 코파일럿을 설계하고 발전시켰습니다. IBM Consulting의 디지털 제품 디자인 및 엔지니어링을 통해 IBM과 trivago는 거버넌스, 보안 및 지역별 데이터 통제를 유지하면서도 여러 대규모 언어 모델 제공업체를 지원할 수 있는 유연하고 개방적인 기반을 공동으로 구축했습니다. trivago Copilot은 최신 엔터프라이즈 코파일럿의 사용자 경험을 반영하여, 클라우드 기반을 활용해 안전하고 확장 가능한 AI 기반 생산성을 제공합니다.

양사는 기반 데이터와 통합을 프로비저닝하고 관리하는 일관되고 자동화된 방식을 구축하여 조직 전반에서 더욱 빠른 반복 개발과 안정적인 확장을 가능하게 했습니다. 이러한 기반을 통해 trivago는 코파일럿을 콘텐츠 생성 기능에만 머무르지 않고 이메일, Slack 메시지 및 문서 시스템을 연결하는 엔터프라이즈 검색 환경으로 확장하여, 정보가 어디에 저장되어 있든 더 쉽게 찾을 수 있도록 발전시켰습니다. 이 기능은 검색 증강 생성(RAG)을 통해 한층 강화되었습니다. 이를 통해 AI 응답은 trivago의 내부 데이터를 기반으로 생성되는 동시에, 모든 정보는 통제된 환경 내에서 안전하게 유지됩니다. 이러한 접근 방식은 민감한 데이터가 외부 시스템에 노출되는 것을 방지함으로써 디지털 주권을 더욱 강화했습니다.

지식 검색을 넘어, trivago는 일상적인 워크플로를 안전하게 AI로 자동화했습니다. 이제 직원은 간단한 프롬프트만으로 Outlook에서 이메일을 보내고, Slack 대화를 요약하며, Jira 티켓을 생성하거나 업데이트하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 AI를 활용해 단순히 정보를 소비하는 단계에서 실제 업무를 수행하는 단계로 나아갈 수 있게 되었습니다. 또한 이 플랫폼은 AI 에이전트를 활용해 코드를 실행하고, 파일을 생성 및 다운로드하며, 이미지를 만들고, 다양한 파일 형식을 처리할 수 있어, 직원이 하나의 인터페이스를 통해 수행할 수 있는 업무의 범위를 더욱 넓혔습니다.

플랫폼 구축을 실제 활용으로 이어가기 위해 trivago는 사내 전 직원을 대상으로 한 AI Learning Day와 함께 Copilot을 출시했습니다. 실제 활용 사례를 중심으로 구성된 25개의 세션에는 전체 직원의 약 70%가 참석했습니다.

trivago는 AI 활용을 소수의 전문가에게만 국한하지 않고 전 직원이 활용할 수 있도록 하는 데 중점을 두었습니다. 전담 AI 앰배서더 그룹은 목표를 수립하고 모범 사례를 공유하며, 직원들이 직접 AI를 활용해 볼 수 있도록 지원했습니다. 또한 경영진은 호기심과 학습, 그리고 AI의 책임 있는 활용을 장려하는 문화를 적극적으로 뒷받침했습니다.

trivago의 AI 총괄 겸 전략 및 운영 리드인 캐롤라이나 무라다스(Carolina Muradas)는 다음과 같이 말했습니다. "AI를 도입하지 않았을 때의 위험은 직접 활용하며 배우는 과정에서의 위험보다 훨씬 큽니다. IBM과 협력함으로써 우리는 자체적으로 진행했을 때보다 개념 단계에서 운영 단계까지 더 빠르게 나아갈 수 있었습니다. 이제 우리 팀은 더 높은 수준의 관점에서 프로젝트를 시작합니다."

IBM과 협력함으로써 trivago는 AI 도입이 실험 단계에 머무르지 않고, AI를 독립적인 이니셔티브가 아닌 일상적인 업무 방식에 자연스럽게 정착시킬 수 있었습니다. 모든 기능은 EU 데이터 상주 요건을 고려하여 설계되었으며, 이를 통해 엔터프라이즈 데이터, 생성된 결과물 및 사용자 상호작용이 모두 해당 지역 내에서 안전하게 유지되도록 했습니다.

trivago Copilot을 도입한 첫해인 2023년, 직원들은 자체 보고를 기준으로 연간 평균 8일의 업무 시간을 절감했다고 응답했습니다. 현재는 600명이 넘는 직원이 이 플랫폼을 적극적으로 사용하고 있으며, 도입률은 대상 직원의 약 90%에 이르러 일상적인 업무에 성공적으로 정착했음을 보여주고 있습니다. 도입 3년 차인 2025년에는 이 수치가 직원 1인당 연간 16.6일 이상으로 두 배 이상 증가하여, trivago Copilot의 폭넓은 도입과 팀의 활용도 심화를 보여주었습니다.

시간 절감뿐 아니라 trivago는 지식을 축적하고, 체계화하며, 재활용하는 방식도 강화했습니다. 엔터프라이즈 검색을 통해 과거의 의사 결정, 문서 및 관련 정보를 더욱 쉽게 찾을 수 있게 되면서 중복 작업이 줄어들었고, 팀은 문서 작성, 계획 수립 및 의사 결정의 전반적인 품질을 향상할 수 있었습니다. 이제 직원은 기존 인사이트를 더욱 명확하게 파악할 수 있게 되어, 충분한 정보를 바탕으로 새로운 이니셔티브를 시작할 수 있습니다. 또한 지식 접근을 넘어 일상적인 워크플로를 자동화하고 플랫폼에서 직접 작업을 수행할 수 있게 되어 수작업을 줄이고 더 높은 부가가치 업무에 시간을 집중할 수 있게 되었습니다.

그 결과 trivago는 품질을 유지하면서도 아이디어에서 실행까지 걸리는 시간을 단축하여, 더욱 빠르게 실험하고 반복적으로 개선할 수 있게 되었습니다. 또한 유럽 규정을 준수하면서 데이터를 완전히 통제할 수 있는 환경을 유지하고, 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 신뢰할 수 있는 안전한 환경을 구축하면서 이러한 혁신을 달성했습니다. 그 결과 생산성이 향상되었을 뿐 아니라, 생성형 AI가 계속 발전하는 가운데에서도 기업이 변화에 적응할 수 있도록 지원하는 더욱 일관되고 복원력 있는 업무 방식을 갖추게 되었습니다.IBM Consulting의 어소시에이트 파트너인 악샤이 수레카(Akshay Sureka)는 다음과 같이 요약합니다. "진정한 효과는 AI를 일상적인 워크플로에 내재화하는 데서 나옵니다. 엔터프라이즈 지식을 연결하고 하나의 인터페이스를 통해 실행까지 지원함으로써 trivago 팀은 더욱 자신 있게 더 빠르게 업무를 수행할 수 있습니다."

trivago는 여행자가 호텔 가격을 비교하고 최적의 숙박 옵션을 찾을 수 있도록 지원하는 글로벌 기술 기업입니다. 이 회사는 기업가 정신, 투명성 및 지속적인 혁신을 핵심 문화로 운영되고 있습니다.