요약
- ATV 빅에어투어 공동창업자 2인이 챗GPT 워크로 이벤트 정보 오류 점검 시간을 주 8시간에서 1시간으로 줄였어요.
- 상품 사진을 올리면 15분 만에 재고 웹사이트와 발주안이 나와, 사흘 걸리던 재고정리가 2~3시간으로 줄었어요.
- 회사
- ATV Big Air Tour(모토크로스 공연 투어사, 공동창업자 2인 체제)
- 투어 규모
- 미국 전역 26개 도시, 5월~11월 시즌
- 이벤트 정보 점검
- 매일 온라인 매체 30곳 확인, 검토시간 주 8시간→1시간(7시간 절감)
- 재고관리
- 사진 업로드→재고 웹사이트 15분 내 생성, 발주까지 2~3일→2~3시간
- FAQ 인식률
- 자체 감사에서 사이트 FAQ 약 90%를 챗GPT가 읽어내지 못한 것으로 확인
- 발표
- 오픈AI 고객 사례 페이지, 2026년 9월 2일 공개
2인 팀이 26개 도시 투어를 돌리는 법
ATV 빅에어투어는 미국 전역 26개 도시를 5월부터 11월까지 도는 모토크로스 공연팀이에요. 오픈AI가 9월 2일 공개한 고객 사례에 따르면, 이 2인 팀은 챗GPT 워크로 이벤트 정보 점검, 재고관리, AI 검색 노출까지 자동화해 대형 경쟁사와 맞먹는 업무량을 소화하고 있어요.
매일 아침 8시간짜리 점검을 1시간으로
투어 정보는 행사 주최자, 자원봉사자, 티켓팀, 지역 언론, 상공회의소 등 여러 채널을 통해 퍼지는데, 날짜나 장소가 틀리게 올라가는 경우가 잦았어요. 라리사는 매일 온라인 매체 30곳을 손으로 하나씩 확인하며 오류를 잡아야 했고, 이 작업만으로 주당 8시간이 사라졌어요.
챗GPT 워크에 매일 아침 브리핑을 예약해 두자, 라리사가 몰랐던 행사 목록까지 포함해 사이트 전반의 오류를 찾아내는 보고서가 자동으로 도착하게 됐어요. 챗GPT는 오류를 찾는 데서 멈추지 않고 해당 매체의 담당자 연락처와 정정 요청 이메일 초안까지 만들어 줘요. 그 결과 점검 시간은 주 8시간에서 1시간으로, 7시간이 줄었어요.
상품 사진 한 장이 재고 웹사이트가 되기까지
굿즈 재고 정리와 재주문도 손이 많이 가는 일이었어요. 라리사는 상품 사진을 찍어 챗GPT 워크에 올렸고, 챗GPT는 15분도 안 돼 재고 목록과 스프레드시트, 눈으로 확인할 수 있는 재고 웹사이트, 재주문 추천안까지 만들어냈어요. 라리사가 추천안을 검토하고 조정한 뒤 공급업체에 최종 주문을 넘기면 끝이에요. "여러 팀원의 몫까지 대신해줘요"라고 라리사 게터(ATV 빅에어투어 공동창업자)는 말했어요. 예전엔 2~3일이 꼬박 걸리던 이 작업이 이제 2~3시간이면 끝난다고 회사 측은 밝혔어요.
검색창에서 보이려면: 하루 한 번 AI 검색 감사
가족 단위 관객이 구글이든 챗GPT든 어떤 창구로 행사를 찾든 잡혀야 한다는 게 라리사의 목표예요. 2인 회사라 별도 마케팅팀을 둘 수 없으니, 그 역할도 챗GPT 워크가 맡았어요. 매일 자동으로 웹사이트를 감사해 날짜·장소·티켓 정보가 AI 검색 도구가 읽어낼 수 있는 구조로 돼 있는지 확인하는 방식인데요, 여기서 말하는 AEO(Answer Engine Optimization)는 검색엔진이 아니라 챗GPT 같은 AI 답변 도구에 잘 노출되도록 사이트 구조를 다듬는 작업을 뜻해요. 이 감사에서 챗GPT가 사이트 FAQ의 약 90%를 아예 읽어내지 못한다는 사실이 드러났고, 챗GPT는 문제를 지적하는 데 그치지 않고 해결 방향까지 제안했어요.
수치로 보는 변화
| 업무 | 도입 전 | 도입 후 |
|---|---|---|
| 이벤트 정보 점검(주간) | 8시간 | 1시간 |
| 재고정리·발주 | 2~3일 | 2~3시간 |
| 30일 기준 AI 검색·봇 유입 | 183건 | 2,421건(1,223%↑) |
오픈AI는 이 유입 수치가 학습용 크롤링 봇과 다른 AI 플랫폼을 제외하고 집계한 값이라고 밝혔어요.
소규모 팀이 참고할 수 있는 순서
이번 사례에서 라리사가 실제로 쓴 방식은 세 단계로 요약돼요. 첫째, 온라인에 퍼진 행사 정보 오류를 매일 자동으로 점검하도록 브리핑을 예약해 둬요. 둘째, 상품 사진을 찍어 올리면 재고 목록과 웹사이트, 재주문안이 한 번에 나와요. 셋째, 웹사이트를 주기적으로 감사해 AI 검색 도구가 읽을 수 있는 구조인지 확인해요. 세 단계 모두 사람이 결과를 검토하고 최종 승인하는 자리는 그대로 남고, 그 사이에 있던 반복 작업만 챗GPT가 대신하는 구조예요.
에디터의 시선
이 사례가 흥미로운 지점은 챗GPT 워크가 대신한 일의 목록이 아니라, 그 일들이 원래 '따로따로 사람을 써야 하는 업무'였다는 데 있어요. 이벤트 정보 점검은 홍보 담당, 재고관리는 물류 담당, AEO 감사는 마케팅팀 몫이었을 일들을 한 사람이 자동화 워크플로 세 개로 처리하고 있거든요. 오픈AI가 이 사례를 내세운 이유도 여기 있어 보여요 — 챗GPT 워크가 '업무 하나를 빨리 해준다'는 수준을 넘어 '팀 하나를 대신한다'는 메시지를 던지고 싶어 하는 거죠.
우리 지면이 지난 8월 18일 정리한 챗GPT 워크 시연 기사에서도 영업·마케팅·전략 세 시연이 전부 같은 뼈대를 썼어요 — 모드 전환, 도구 연결, 질문과 형식 지정, 중간 산출물 확인, 사람 승인. 이번 ATV 빅에어투어 사례도 다르지 않아요. 사람이 사진을 올리고 결과를 검토해 최종 승인하는 자리는 그대로 남아 있고, 그 사이에 있던 반복 작업만 사라졌어요. 대형 마케팅팀을 둔 회사와 2인 회사의 격차가 좁혀지는 지점도 바로 여기예요.
실무적으로 눈여겨볼 대목은 AEO 감사예요. 웹사이트가 사람 눈에는 멀쩡해 보여도 AI 검색 도구가 못 읽는 구조라면, 챗GPT나 다른 AI 검색 창구에서는 아예 존재하지 않는 것과 같아요. 절대적인 트래픽 규모가 아니라 변화 폭을 보여주는 지표로 읽는 게 맞아요.
앞으로 몇 주 안에 오픈AI는 이런 소상공인 사례를 더 늘려 챗GPT 워크의 기업 영업을 뒷받침할 가능성이 커요. 관건은 이번처럼 구체적인 시간 절감 수치를 들고 나오는 사례가 얼마나 쌓이느냐인데, 숫자로 말하는 사례가 쌓일수록 아직 도입을 망설이는 소규모 팀들의 결정도 빨라질 거예요.
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