지난 2년 동안 기술 회사들은 AI가 인간의 반복적인 작업을 대체할 준비가 되어 있다는 생각을 공격적으로 밀어붙였습니다. 한편, 스타벅스는 커피숍 내부에서 우유팩을 정확하게 식별하는 것이 실리콘 밸리가 약속한 것보다 여전히 어렵다는 사실을 최근 발견했습니다.
로이터 통신에 따르면 이 회사는 배포 후 9개월 만에 북미 전역에서 AI 기반 재고 계산 시스템을 공식적으로 폐기한다고 합니다. 재고 계산을 자동화하고 매장 내 부족 현상을 줄이기 위해 설계된 이 도구는 유사한 우유 유형을 혼동하거나 제품 전체를 누락하는 등 빈번한 계산 오류 및 라벨링 오류로 인해 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌습니다.
스타벅스의 AI 재고 시스템: 솔루션보다 골치 아픈 일이 더 많나요?
자동 계산 시스템은 카메라와 LIDAR가 장착된 태블릿을 사용하여 매장 전체의 음료 재고와 재료 재고를 스캔했습니다. 이는 제품 가용성과 운영 효율성 개선을 목표로 하는 CEO Brian Niccol의 대규모 “Back to Starbucks” 전환 전략의 일부였습니다.
그러나 스타벅스는 이전에 시스템이 재고 가시성을 향상시켰다고 주장했음에도 불구하고 직원들은 부정확한 수량과 신뢰할 수 없는 제품 인식으로 인해 계속 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌습니다. Reuters가 검토한 내부 메시지에는 직원들이 공개적으로 도구 제거를 축하하는 모습도 나타났습니다. 스타벅스는 이제 수동 재고 계산으로 돌아가 대신 보다 표준화된 보충 시스템과 일일 재입고 개선에 집중할 것이라고 밝혔습니다.
AI는 회사가 먼저 해결하겠다고 말한 지루한 문제에 계속 실패하고 있습니다.
재미있는 점은 재고 계산이 바로 AI 회사가 자동화하기 쉬워야 한다고 끊임없이 주장하는 구조화되고 반복적인 작업이라는 것입니다. 그러나 이러한 시스템이 세련된 데모를 떠나 조명 변경, 유사한 패키징, 바쁜 작업자가 있는 지저분한 실제 환경에 들어가면 모든 것이 놀라울 정도로 빠르게 무너지기 시작합니다.
이를 특히 어색하게 만드는 것은 기업들이 현재 AI 채택을 얼마나 적극적으로 추구하고 있는지입니다. 많은 기업이 직원을 해고하고, 팀을 구조 조정하고, 자동화 전략에 수십억 달러를 쏟아 붓고 있는 반면, 많은 AI 시스템은 여전히 실제 작업 흐름에서 기본적인 신뢰성 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 스타벅스가 우연히 “아직도 인간이 필요하다”는 최신 사례가 된 것은 재미있으면서도 매우 예측 가능하다고 느껴집니다. 아마도 여기서 더 큰 교훈은 사람을 바꾸는 것이 PowerPoint 프레젠테이션을 AI가 생성한 전문 용어로 바꾸는 것보다 훨씬 어렵다는 것입니다.
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