AI는 페퍼민트 시럽을 세지 못했다——스타벅스가 9개월 만에 재고 관리 AI를 철수한 이유

스타벅스가 북미 매장에서 도입했던 AI 재고 관리 도구 "Automated Counting"을 종료했다. 도입된 지 불과 9개월 만이다. AI에 의한 재고 관리가 현장의 작업을 가볍게 하기보다는 오히려 스트레스의 원인이 되었을 가능성이 있다.

이 도구는 점원이 태블릿을 선반에 대기만 하면 우유, 시럽, 음료 재료 등의 재고를 자동으로 읽어들이는 것이었다. 카메라와 LiDAR를 사용하여 선반에 있는 상품을 인식하고 수를 세어 재고 부족을 빨리 파악한다. 이론적으로는 매우 현대적이고 편리해 보인다.

스타벅스 측도 처음에는 이 시스템에 큰 기대를 걸고 있었다. 북미의 회사 운영 매장에 확대함으로써 점원이 백룸에서 재고를 세는 시간을 줄이고, 고객 응대나 음료 제조에 집중할 수 있게 한다. 오트밀크, 콜드 폼, 캐러멜 드리즐 등 인기 메뉴에 필수적인 재료를 떨어뜨리지 않는다. 고객은 원하는 것을 주문할 수 있고, 직원은 단조로운 작업에서 해방된다. AI 도입의 설명으로는 상당히 이해하기 쉬운 성공 시나리오였다.

그러나 현실의 매장은 프레젠테이션 자료만큼 정돈되어 있지 않다.

우유 용기는 비슷하다. 선반의 각도는 매장마다 다르다. 라벨이 정면을 향하고 있지 않을 수도 있다. 시럽 병은 배열도 잔량도 제각각이다. 바쁜 시간대 이후에는 상품이 일시적으로 다른 장소에 놓일 수도 있다. 냉장고 안은 반사나 결로, 조명의 영향을 받는다. AI가 인식하기 쉬운 이상적인 환경과 실제 카페의 백룸에는 큰 차이가 있다.

보도에 따르면, Automated Counting은 비슷한 종류의 우유를 혼동하거나 상품을 놓치는 경우가 있었다. 상징적이었던 것은 스타벅스가 공개한 동영상 내에서 시스템이 선반에 있는 페퍼민트 시럽 병을 인식하지 못한 것으로 전해진 장면이다. AI가 재고를 정확히 파악하기 위한 데모 영상에서 재고를 놓쳤다면, 아이러니로서는 너무 강하다.

스타벅스는 종료 이유에 대해 매장 간 재고 세는 방법을 표준화하고 보다 일관된 운영을 목표로 하기 때문이라고 설명하고 있다. 앞으로는 음료 재료나 우유에 대해서도 다른 재고 카테고리와 같은 방법으로 세는 형태로 돌아간다고 한다. 즉, 적어도 이 영역에서는 수작업이 더 신뢰할 수 있다는 판단이 내려졌다.

이번 철수는 단순한 "AI의 실패"로 치부하기에는 아깝다. 오히려 소매나 외식 현장에 AI를 도입할 때 무엇이 어려운지를 상당히 이해하기 쉽게 보여주고 있다.

첫째로, AI는 "보는 것"만으로는 충분하지 않다. 재고 관리에 필요한 것은 이미지 인식의 정확도만이 아니다. 상품 마스터, 발주 시스템, 배송 일정, 매장별 판매 상황, 냉장·상온 보관 상태, 선반 크기, 직원의 작업 절차가 연결되어야 비로소 의미를 갖는다. AI가 선반의 사진에서 "무언가"를 읽어낼 수 있어도, 그것이 올바른 재고 데이터로 사용될 수 있는지는 별개의 문제다.

둘째로, 현장의 부담을 줄여야 할 도구가 현장에 추가 작업을 요구할 수 있다. AI가 정확히 읽도록 상품을 다시 배열한다. 라벨을 정면으로 향하게 한다. 잘 인식되지 않는 상품을 손으로 입력한다. 오류를 확인한다. 결국 직원이 AI의 보조자가 되어버리면 자동화의 의미는 희석된다.

셋째로, AI의 도입은 "신뢰"의 문제이기도 하다. 여러 번 실수하는 시스템은 현장에서 신뢰받지 못한다. 처음에는 약간의 문제점이 있어도 개선될 것이라고 기대될 수 있지만, 일상 업무에서 반복적으로 시간을 빼앗기면 "어차피 또 틀릴 거야"라는 분위기가 퍼진다. 그렇게 된 시점에서 도구는 효율화의 동반자가 아니라 현장의 적이 되어버린다.

SNS에서도 이 온도 차이는 뚜렷하게 나타났다.

 

Reddit의 스타벅스 관련 커뮤니티에서는 Automated Counting의 종료를 기뻐하는 게시물이 눈에 띄었다. 어떤 게시물에서는 사내 공지에서 이 시스템이 공식적으로 종료되었다고 하며, QR 코드 라벨을 제거하라는 지시가 공유되었다. 이에 대해 "훌륭한 뉴스", "수요일 밤의 마감 작업이 이전보다 나아질 것"이라는 반응이 있었다.

다른 스타벅스 직원 커뮤니티에서는 종료를 "울고 싶을 정도로 기쁘다"고 표현하는 게시물도 있었다. 댓글란에서도 도입 직후부터 마감 작업을 담당했던 사람이 "없어져서 정말 기쁘다", "아쉬워하지 않을 것이다"라는 취지의 반응을 보였다. 물론 Reddit은 익명성이 높아 게시자가 실제로 스타벅스 직원인지 외부에서 완전히 검증할 수는 없다. 그럼에도 불구하고 여러 게시물에 공통된 것은 AI 자체에 대한 거부보다는 "실제 작업이 편해지지 않았다"는 피로감이었다.

몇 달 전의 게시물을 보더라도 불만의 내용은 상당히 구체적이다. 앱이 느리다. 크래시가 발생한다. 시럽 병을 읽지 않는다. 상품을 다른 것으로 등록한다. 결국 손으로 세어 입력하고 있다. 그중에는 "손으로 입력해도 시간이 거의 변하지 않는다"는 목소리도 있었다. 이는 AI 도입에 있어 가장 위험한 평가다. 자동화 도구가 "편리하지 않다"는 것만으로도 충분하지만, "인간이 하는 것이 더 빠르다"고 받아들여지는 순간, 이용 지속의 설득력은 급속히 사라진다.

한편, 모든 반응이 부정 일색이었던 것은 아니다. 선반 설정이나 상품의 방향, 라벨 준비가 갖춰지면 일부 상품에서는 잘 작동했다는 게시물도 있었다. 문제는 그러한 전제 조건을 모든 매장에서 유지하는 것이 어려웠다는 점에 있다. AI에 맞춰 현장을 정비하는 작업이 늘어난다면 그것은 효율화인가, 아니면 다른 형태의 수고인가. 여기에 Automated Counting의 근본적인 고민이 있다.

LinkedIn에서는 도입 초기의 분위기는 오히려 긍정적이었다. 스타벅스 관계자에 의한 게시물에는 AI를 사용하여 커피의 공예와 인간적인 연결을 높인다는 취지의 설명이 있었고, 댓글란에서는 "훌륭한 혁신", "집의 팬트리에도 갖고 싶다"는 반응이 보였다. 비즈니스 SNS답게 AI 활용의 새로운 유스 케이스로 받아들이는 목소리가 많았다.

이 대조는 흥미롭다. 외부에서 보는 AI 도입은 미래적이고 합리적으로 보인다. 경영층이나 투자자, 테크 업계 사람들에게는 재고 관리 AI는 이해하기 쉬운 효율화의 상징이다. 그러나 매주 그것을 사용하는 사람들에게는 단말기가 멈추는지, 냉장고 안의 우유를 정확히 읽을 수 있는지, 마감 작업이 몇 분에 끝나는지가 전부이다. AI의 이야기는 회의실에서는 "변혁"이지만 매장에서는 "오늘 밤의 작업"이다.

X에서도 이 뉴스는 아이러니를 담아 받아들여졌다. 대표적인 반응으로는 "9개월 운영했지만 결국 세거나 라벨링하지 못했다"는 취지의 짧은 게시물이 확산되었다. AI 붐에 대해 회의적인 층에게 스타벅스의 사례는 "AI가 모든 것을 해결할 수 있는 것은 아니다"라는 이해하기 쉬운 자료가 되었다.

그러나 이번 철수를 통해 "AI는 외식업에 적합하지 않다"고 결론짓는 것은 이르다. 오히려 반대다. 외식업이나 소매업의 재고 관리는 AI가 활약할 수 있는 여지가 큰 영역이다. 수요 예측, 발주 지원, 폐기물 감소, 품절 예방, 인력 배치, 캠페인 시의 재료 계획 등 데이터가 유용한 장면은 많다. 문제는 AI를 어디에 둘 것인가이다.

선반 앞에 서 있는 직원의 손에 AI를 둔다면 그 AI는 현장의 템포를 견뎌야 한다. 실수했을 때 바로 수정할 수 있고, 수정이 다음 번에 반영되며, 수작업보다 명백히 빠르고, 누가 사용해도 같은 결과가 나와야 한다. 그렇지 않으면 AI는 업무 개선이 아니라 업무의 "의식"이 된다. 사용하는 것 자체가 목적화되고 숫자상의 도입률만이 추구되는 상황이 된다.

Reuters의 과거 보도에서는 스타벅스의 공급망에는 이전부터 깊은 과제가 있다고 전해졌다. 품절, 배송, 오래된 시스템, 분산된 공급업체, 제한된 매장 내 저장 공간 등 문제는 매장의 선반에만 국한되지 않는다. 그렇게 생각하면 Automated Counting은 큰 공급망 문제의 일부를 매장의 AI 스캔으로 보완하려는 시도였다고도 할 수 있다. 그러나 공급망 전체가 복잡한 채라면 매장 앞의 이미지 인식만으로 문제를 해결하는 것은 어렵다.

스타벅스의 브라이언 니콜 CEO는 취임 후 "Back to Starbucks"라는 재건책을 진행해 왔다. 인력 배치, 운영, 메뉴, 공급망, 매장 경험을 재검토하고 고객이 주문하고 싶은 것을 확실히 주문할 수 있는 상태에 가까워지는 것이 그 중심 과제다. 재고 관리 AI는 이를 위한 기술적인 한 수였다.

그러나 이번 결정은 적어도 일부 기술에 대해 "계속하는 것"보다 "그만두는 것"을 선택했다는 점에서 중요하다. 기업의 DX에서는 도입 그 자체가 성과로 이야기되기 쉽다. AI를 넣었다, 앱을 만들었다, 데이터를 가시화했다, 클라우드화했다. 그러나 정말 중요한 것은 현장에서 사용되고 성과가 나오고 개선이 계속되는지 여부이다. 잘되지 않는 시스템을 그만두는 것도 변혁의 일부다.

이번 사건에서 특히 인상적인 것은 직원 측의 반응이 "AI에 의해 일자리를 잃을 불안"이 아니라 "AI를 돌보는 것이 힘들다"는 방향으로 기울어졌다는 것이다. 도입 시에는 점원이 자신들의 대체물을 들고 있는 것처럼 느꼈을지도 모른다. 그러나 실제로는 AI는 인간을 대체하기는커녕 인간에 의해 수정되고 보조되며 회피되는 존재가 되어 있었다. 이는 많은 기업이 직면하고 있는 AI 활용의 현실이기도 하다.

AI는 똑똑해 보인다. 그러나 업무에 투입되면 갑자기 진흙투성이가 된다. 시스템은 라벨을 읽는다. 인간은 선반을 정리한다. AI는 센다. 인간은 실수를 고친다. AI는 효율화를 약속한다. 인간은 마감 작업의 시간에 쫓긴다. 그 격차를 메우지 못하면 아무리 선진적인 기술이라도 현장에 정착하지 않는다.

스타벅스의 철수는 AI 붐에 대한 찬물을 끼얹는 동시에 다음 AI 도입을 위한 교훈이기도 하다. AI는 마법이 아니다. 현장의 환경, 작업 절차, 기존 시스템, 직원의 신뢰, 그리고 실패했을 때의 수정 루프가 갖춰져야 비로소 기능한다.

페퍼민트 시럽을 놓친 AI는 단순한 웃음거리가 아니다. 그 안에는 AI가 현실 세계에서 작동하는 것의 어려움이 담겨 있다. 화면 속에서는 고정밀이지만 선반 위에서는 우유를 혼동한다. 데모에서는 미래적이지만 폐점 작업에서는 느리고 사용하기 어렵다. 경영 자료에서는 효율화지만 현장에서는 추가적인 수고가 된다.

스타벅스는 앞으로 더 빈번한 매장 보충이나 공급망 개선에 착수할 예정이다. 이번 AI 철수는 그 여정의 후퇴이지만 동시에 현실을 재검토하는 기회이기도 하다. 고객이 마시고 싶은 것을 주문할 수 있게 하려면 AI라는 말보다 정확한 데이터, 신뢰할 수 있는 배송, 사용하기 쉬운 도구, 그리고 현장의 납득이 필요하다.

AI 도입의 성패를 결정하는 것은 기술의 화려함이 아니다. 마지막은 폐점 전 백룸에서 피곤한 직원이 "이거라면 쓸 수 있다"고 생각할 수 있는지 여부이다.

출처 URL

Engadget: 스타벅스가 AI 재고 관리 도구를 9개월 만에 종료한 경위, NomadGo와의 연계, 오인식 및 SNS 상의 반응을 소개.
https://www.engadget.com/2179029/starbucks-abandons-its-ai-inventory-tool-after-only-nine-months/

Reuters: 스타벅스가 북미 매장에서 Automated Counting을 종료했다는 1차 보도. 사내 뉴스레터, 스타벅스의 코멘트, 오인식 문제, 실적·공급망 개선책의 문맥을 참조.
https://www.reuters.com/business/starbucks-scraps-ai-inventory-tool-across-north-america-2026-05-21/

Reuters: 스타벅스의 공급망 문제, AI 재고 관리 도구의 오카운트, 오래된 시스템이나 공급업체 분산 등의 배경을 다룬 관련 기사.
https://www.reuters.com/legal/legalindustry/inside-starbucks-supply-struggles-ai-glitches-scattered-suppliers-sandwich-2026-01-27/

NomadGo: Automated Counting에 사용된 NomadGo Inventory AI의 기술 설명. 3D 인식, 스마트폰이나 태블릿에 의한 재고 카운트, 재고 정확도 향상을 노린 내용을 참조.
https://www.nomad-go.com/news-pr/starbucks-rolls-out-ai-inventory-tool-to-cut-count-times-and-automate-restocking

GeekWire: 2025년 9월의 도입 시 보도. NomadGo와의 제휴, 컴퓨터 비전, 공간 컴퓨팅, AR을 사용한 재고 카운트, 북미 1만 1000점 초과로의 전개 예정 참조.
https://www.geekwire.com/2025/starbucks-rolls-out-automated-counting-tech-for-inventory-with-help-from-seattle-area-startup/##HTML