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METAL

오픈AI, 챗GPT 워크 가맹점주 운영 사례 공개

뉴멕시코에서 매장 세 곳을 운영하는 독립 가맹점주가 월별 현금 대사 시간을 94% 줄였다. 닷새 걸리던 메뉴 가격 재조정은 1~2시간으로 내려갔다.

오픈AI, 챗GPT 워크 가맹점주 운영 사례 공개 · Image: METAL LAB

이미지: METAL

요약

  • 오픈AI는 뉴멕시코에서 공동 브랜드 매장 세 곳을 운영하는 독립 가맹점주 테드 테일러의 챗GPT 워크 사용 사례를 10월 20일 공개했다.
  • 월별 현금 대사는 세 시간에서 5~10분으로 94% 줄었고, 메뉴 가격 재조정은 닷새에서 1~2시간으로 95% 줄었다.
  • 근무표 작성을 맡겨 시간제 인건비를 매출 대비 1~2%포인트 낮추면 연간 5만~10만 달러의 현금이 풀릴 수 있다고 추산했다.
공개
2026년 10월 20일 · 오픈AI 공식 고객 사례
주인공
테드 테일러 · 독립 가맹점주 · 반도체 업계 25년 경력
사업 규모
뉴멕시코 공동 브랜드 매장 3곳 · 북미 · 외식업
현금 대사
월 3시간 → 5~10분 · 94% 감축
가격 재조정
5일 → 1~2시간 · 95% 감축
급여 처리
회차마다 손작업 4시간 제거
현금흐름
인건비 최적화 시 연간 최대 10만 달러
인건비 효과
세 매장 시간제 인건비 매출 대비 1~2%포인트 감축 추산
가격 입력값
조리법 원가 · 품목 인기 · 경쟁 매장 가격 · 1인분 양 · 매장·배달 수익 구조
가격 산출물
매장 가격·배달 가격이 함께 적힌 스프레드시트
첫해 검증
같은 분석을 손으로 병행 · 지역 비교가 더 깊었고 경쟁력 잃을 인상 회피
인건비 점검
계획·예산·실제 근무시간을 예측·실제 매출과 대조 · 직전 12주 반영
점검 산출물
초과근무 · 예정 초과 교대 · 빈 시간대 표시
근무표 입력값
직원 역할 · 교육 이력 · 가능 시간 · 급여 · 매출 구간별 필요 인원
근무표 절차
모델이 전체 작성 → 관리자 확인·수정 → 매장 시스템 입력
데이터 권한
매출·인력 데이터에 읽기 전용 접근
규정 작성
주 요구 체액 사고 처리 절차 초안 30초 · 소셜미디어 규정은 외부 인사 업체 무수정 통과
사내 창구
비품·수리 신청 웹 창구 자체 제작 · 전용 메일 알림 · 상태 추적
회사 수치
전 세계 100만 곳 넘는 사업장이 오픈AI 기술로 성과
남은 과제
가격표·근무표 모두 사람 최종 확인 뒤 적용 · 판단 책임은 유지

오픈AI가 미국 뉴멕시코에서 샌드위치·시나몬롤 공동 브랜드 매장 세 곳을 운영하는 독립 가맹점주의 챗GPT 워크 사용 사례를 10월 20일 공개했다. 이 가맹점주는 월별 현금 대사에 걸리던 시간을 94% 줄였고 메뉴 가격 재조정에 걸리던 닷새를 1~2시간으로 줄였다고 밝혔다.

사례의 주인공은 반도체 업계에서 25년을 일한 뒤 외식업에 들어온 테드 테일러다. 그는 손님 눈에 보이지 않는 일, 곧 메뉴 가격 책정과 인력 배치, 장비 정비, 사내 규정 작성에 걸리는 시간을 줄이는 데 모델을 쓰고 있다. "챗GPT 워크의 추천이 워낙 좋아서 거기서 시작한 뒤 손보는 쪽이 훨씬 빠르다." 테일러의 말이다.

가격 재조정은 해마다 한 번 돌아오는 큰 작업이다. 조리법 원가와 품목별 인기, 주변 경쟁 매장의 가격, 1인분 양, 매장 주문과 배달 주문의 서로 다른 수익 구조를 한꺼번에 따져야 한다. 테일러는 이 요소들을 모델에 모아 넣어 품목별 권장가를 받는다. "예전에는 품목 단위 가격을 분석해 내놓는 데 며칠이 걸렸는데, 챗GPT 워크는 순식간에 해치우고 더 꼼꼼하게 한다." 그의 설명이다.

절차는 두 단계다. 먼저 경쟁 매장의 가격 추세와 1인분 양, 상대적인 음식 품질로 가격 목표와 전략을 세운다. 그다음 분류해 둔 메뉴 목록에 현재의 매장 가격과 배달 가격을 붙여 넣고, 전체 인상 폭과 더 올리거나 덜 올릴 품목을 지정한다. 품목별 판매 이력과 공급가를 더 넣으면 가격 변동에 따른 판매량 영향까지 추정한다. 결과물은 매장 가격과 배달 가격이 함께 적힌 스프레드시트다.

첫해에는 같은 작업을 손으로도 해 봤다. 테일러는 모델 쪽이 지역 비교를 더 깊게 했고 일부 품목을 경쟁력 없게 만들 인상을 피하게 해 줬다고 밝혔다. 그는 그 뒤로 첫 권고안을 모델에 맡기는 방식으로 바꿨다.

인건비는 두 갈래로 다룬다. 하나는 점검이다. 매출·인력 데이터에 읽기 전용 권한을 준 뒤 분석을 돌리면 계획 근무시간과 예산 근무시간, 실제 근무시간을 예측 매출·실제 매출과 맞대 본다. 지난 12주를 함께 봐서 예측보다 늘 높거나 낮게 나오는 매장을 가려내고, 초과근무와 예정보다 길어진 교대, 빈 시간대를 짚어 관리자가 봐야 할 항목을 표시한다.

다른 하나는 주간 근무표 작성이다. 테일러는 직원별 역할과 교육 이력, 가능 시간, 급여, 매출 구간별 필요 인원을 넣었다. 매장 관리자가 직접 짰을 근무표와 모델이 짠 근무표를 맞대 바쁜 시간대에 인원을 더 넣는 규칙이 빠졌다는 점을 찾아 지시문을 고쳤다. 지금은 모델이 한 매장의 근무표 전체를 만들고 관리자가 확인한 뒤 매장 시스템에 넣는다. 그는 근무표가 나아지면 세 매장의 시간제 인건비가 매출 대비 1~2%포인트 내려가 연간 5만~10만 달러의 현금이 풀릴 수 있다고 추산했다.

메탈은 챗GPT 워크로 주 10~15시간을 줄인 소상공인 사례를 보도한 바 있으며, 오픈AI가 올해 내놓는 기업 사례는 대기업 도입담에서 한 사람이 여러 매장을 돌리는 소규모 사업장 쪽으로 넓어지고 있다.

뒤편 업무에서도 시간이 줄었다. 뉴멕시코주가 식당에 체액 사고 처리 절차를 문서로 두도록 요구하자 테일러는 초안을 30초 만에 받았다. 직원 수칙에 넣을 소셜미디어 규정은 외부 인사 업체가 한 글자도 고치지 않고 통과시켰다. 세 매장의 월별 현금 대사는 매장별 현금 거래 내역과 은행 기록을 올려 입금과 맞춰 보는 방식으로 바뀌었고, 세 시간 걸리던 일이 5~10분으로 줄었다. 급여 자료 요약을 맡기면서 급여 처리 때마다 들던 손작업 네 시간도 없앴다. 그는 직원이 비품과 수리를 신청하는 웹 창구도 만들어 전용 메일 주소로 알림을 받고 처리 상태를 추적한다.

메탈이 확인한 공식 사례 문서에서 오픈AI는 이 접근을 소상공인이 따라 할 수 있는 방식으로 제시한다. 자기가 판단할 때 쓰는 자료와 기준을 그대로 모델에 주고, 나온 결과를 자기가 했을 방식과 맞대 보고, 결과가 미덥다고 판단되는 범위에서 맡기는 일을 넓히는 순서다. 회사는 전 세계 100만 곳 넘는 사업장이 자사 기술로 성과를 내고 있다고 밝혔다.

남는 질문은 검증 부담이다. 근무표도 가격표도 사람이 최종 확인을 거친 뒤에야 매장에 들어간다. 테일러가 줄인 것은 자료를 모으고 초안을 만드는 시간이고, 판단의 책임은 그대로 남아 있다. 그는 아낀 시간으로 평소라면 건너뛰었을 분석을 하고 손님과 직원, 사업 확장에 더 쓴다고 밝혔다.

김현국

METAL 발행인 · 아카이브저널 발행인 · 이라선 운영

매거진·서점·교육을 오래 해 온 편집자예요. 라이프스타일 매거진 <아카이브저널>을 발행하고, 아트 서점 <이라선>을 운영했으며, 라이카 아카데미에서 디렉터로 사진 교육 프로그램을 만들고 이끌었어요. 그 시선으로 전 세계 AI 소식을 독자에게 전하는 메탈(METAL) 매거진 편집장입니다.

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