PwC 'AI 점장' 실험, 직원과 불협화음에 약 24만 엔 적자

AI는 매장 상황을 직접 볼 수 없어 직원이 텍스트로 보고하는 방식이었습니다. 첫날에는 11개 상품의 재고가 기록과 맞지 않아 확인에 1시간 넘게 걸렸습니다. 둘째 날에는 사이니지의 가격 표시가 보기 어렵다는 지적에 AI가 수정했다고 답했지만 개선되지 않아 직원이 두 번 더 지적했습니다. 둘째 주에는 '라무네' 재고를 다른 음료수로 잘못 기록하는 일도 있었습니다.

줄어든 보고, 소극적인 경영

직원의 발언당 평균 글자 수는 첫날 약 80자에서 후반 약 38자로 줄었습니다. 사후 인터뷰에서 직원들은 보고하면 일이 늘어난다고 생각해 의도적으로 줄였다고 밝혔습니다. 사람 운영 쪽에서는 이런 문제가 없었습니다.

상품 매출총이익은 AI 운영이 사람 운영보다 높았지만 AI 이용 비용을 메우지 못했습니다. 4일째 AI는 추론 누적 비용이 2만 6044엔인데 누적 매출총이익은 461엔임을 파악하고 '저비용 운용 모드'로 전환해 추론 비용을 전날보다 약 65% 줄였습니다. 이후에는 매장 유지 업무가 중심이 되었고 수익 확대 시도는 거의 없었습니다. PwC는 '순이익 극대화'라는 목표만 주고 일시적 적자의 허용 범위를 정하지 않은 점이 영향을 줬을 수 있다고 분석했습니다.

네 가지 과제

10개 분야 전문가가 162건의 리스크 시나리오를 평가해 '리스크 탐색', '리스크 대응', '사람과 AI의 현장 운영', '경영 자원 배분'이라는 네 가지 과제를 꼽았습니다. 조기 대응이 필요하다고 AI가 판단한 리스크의 약 20%는 대책을 끝내지 못했습니다.

PwC는 AI가 사전에 리스크를 줄이는 후방 지원을 맡고, 사람이 현장 대응을 마무리하는 역할 분담이 효과적이라고 밝혔습니다. 또 경영자가 AI에 맡길 범위와 사람이 개입할 조건을 정하고 결과에 책임져야 한다고 강조했습니다.