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직원 줄인 숫자는 외식 AI의 성적표가 아니다 - 기술 투자로 되찾아야 하는 것은 손님을 대할 시간이다

2026-10-10T23:00:11Z

외식기업이 AI를 도입했다고 하면 무엇부터 묻고 싶은가. 몇 명을 줄였는가, 주문이 얼마나 빨라졌는가, 오류가 얼마나 줄었는가. 나는 첫 번째 질문을 성공의 중심에 놓는 데 반대한다. 사람을 덜 쓰는 일이 곧 더 좋은 외식사업을 만드는 것은 아니다. 기술을 통해 고객이 무엇을 더 받게 되는지부터 물어야 한다. 2025년 6월 스타벅스는 바리스타를 돕는 생

배달앱이 기억되고 가게가 잊힌다면 - 수수료보다 오래 남는 질문, 다음 주문은 누가 부르는가

2026-10-09T23:00:18Z

지난번에 주문한 가게 이름은 잊어도 늘 쓰는 배달앱은 기억한다면, 그 식사를 누가 팔았다고 느끼게 될까. 음식은 식당이 만들었지만 다음 끼니를 떠올리는 순간에는 앱부터 열 수 있다. 나는 이 차이가 외식산업의 중요한 경쟁이라고 생각한다. 한 번의 주문을 누가 받았는지와 다음 주문을 누가 부를 수 있는지는 다른 문제다. 브랜드 이름이 잊히는 주문 증가를 나는

매장 수로 브랜드의 성공을 재지 말자 - 부산에서 마닐라까지, 커피 브랜드가 커질 때 함께 물어야 할 것

2026-10-08T23:00:35Z

카페가 백 곳으로 늘었다는 소식은 이해하기 쉽다. 지도에 점이 찍히고, 새 간판이 걸리고, 브랜드 이름을 아는 사람이 많아진다. 그런데 그 숫자만으로 성공을 판정하는 데는 반대한다. 점포 수는 확장의 결과다. 그 확장을 누가 감당하고, 누구에게 얼마가 남는지는 따로 봐야 한다. 부산에서 출발한 컴포즈커피는 이 질문을 한국 밖으로 가져간 사례다. 졸리비그룹

AI로 해외 접점을 넓힌 한 달의 기록

2026-09-30T00:00:06Z

이번 달에는 작은 카페 운영자의 AI 활용 경험을 해외에 설명하는 여러 시도를 진행했습니다. 연구기관과 AI 저자·논문 저자에게 사례자료를 보냈고, 해외 AI 미디어에도 인터뷰 소재를 제안했습니다. 에히메현 관광 프로모션은 전자신청과 관계기관 조율 단계로 들어갔고, 에어부산과도 가능한 운영 항목을 맞췄습니다. SCMP 취재·보도처럼 외부에서 실제로 공개된

콜드메일 206건, 답장률을 말하지 않는 이유

2026-09-29T00:00:08Z

9월에 제가 진행한 해외·국내 사례 제안 가운데 기록이 정리된 네 개 묶음은 모두 206건입니다. 연구기관 12곳, 추가 연구기관 34곳, AI 도서·논문 저자 80명, 추가 기관·저자 80명입니다. 각 메일은 발신 계정의 보낸편지함에서 수신자, 제목, 메시지 ID와 첨부를 대조했습니다. 여기까지 보면 숫자는 선명합니다. 하지만 ‘206건을 보냈으니 몇

항공사·지자체·카페를 잇는 관광 준비

2026-09-28T00:00:09Z

부산의 작은 카페가 일본 지자체와 항공사를 연결하는 관광 프로모션을 준비하면 무엇부터 해야 할까요. 아이디어보다 먼저 필요한 것은 역할과 승인 범위를 나누는 일이었습니다. UNICUP은 에히메현 관광 정보를 부산 방문객에게 소개하는 매장형 마이크로 프로모션을 제안했습니다. 포스터, 무료 컵홀더, 탁상 POP, 디지털 사이니지와 공식 관광 QR을 한 매장

영어가 유창하지 않아도 해외에 제안한 과정

2026-09-27T00:00:07Z

해외 무대에 서려면 먼저 영어를 완벽하게 해야 한다고 생각했습니다. 하지만 이번에 제가 한 일은 ‘발표자로 선정되는 것’이 아니라, 작은 카페 운영자의 경험이 왜 이야기할 가치가 있는지 정리해 해외 AI 미디어에 직접 제안하는 일이었습니다. 저는 부산에서 카페와 회사를 운영하면서 생성형 AI를 조사, 외국어 초안, 제안 구조 정리에 활용해 왔습니다. AI

SNK에 메탈슬러그 30주년을 제안한 과정

2026-09-26T00:00:11Z

작은 카페가 일본 게임회사 SNK에 제안을 보낸다고 하면 처음에는 굿즈 판매나 캐릭터 음료를 떠올리기 쉽습니다. 하지만 제가 만든 제안의 출발점은 판매가 아니라 ‘기억의 재연결’이었습니다. 1996년 시작된 METAL SLUG를 오락실에서 즐겼던 사람들은 이제 회사와 금융기관, 공공기관에서 일하는 세대가 됐습니다. 제가 운영하는 유니컵커피가 있는 부산국제

부산의 작은 카페가 해외 인터뷰로 이어진 과정

2026-09-25T00:00:14Z

부산국제금융센터에서 작은 카페를 운영하는 제 이야기가 유럽의 한 연구자에게까지 전달될 것이라고 처음부터 예상한 것은 아닙니다. 저는 9월 16일, Taha Selim – Open Lab에 짧은 영문 게스트 피치를 보냈습니다. 카페를 홍보해 달라는 내용이 아니라, 해외 전담 인력이 없는 작은 사업자가 생성형 AI를 이용해 해외 기관을 조사하고 다국어 제안서

글로벌 AI팀이 실제 사용자에게 묻는 것

2026-09-24T00:00:12Z

AI 서비스를 매일 사용하다 보면 어느 순간 기능보다 ‘이 도구가 실제 업무에서 어떻게 쓰이는가’가 더 중요해집니다. 저는 작은 회사와 카페를 운영하며 조사, 문서 작성, 해외 커뮤니케이션, 콘텐츠 준비에 생성형 AI를 활용해 왔습니다. 그 경험을 계기로 OpenAI 측 사용자 리서치 미팅 제안을 받았고, Alibaba UX Research의 Accio 관

작은 카페의 에히메 관광 프로젝트 준비기

2026-09-23T00:00:15Z

최근 저는 부산 BIFC의 작은 카페에서 일본 에히메현 관광을 소개하는 프로모션을 준비하고 있습니다. 아직 행사가 시작된 것은 아닙니다. 지금은 아이디어를 실제 매장 운영으로 옮기기 위해 허가, 디자인, 항공사 연계, 건물 관리 기준을 하나씩 맞추는 단계입니다. 출발점은 단순했습니다. 카페를 방문한 사람이 커피를 기다리는 몇 분 동안 마쓰야마성, 도고온천

SCMP가 주목한 작은 카페의 AI 실험

2026-09-22T00:00:16Z

최근 홍콩을 기반으로 아시아 뉴스를 다루는 영문 매체 South China Morning Post(SCMP)에 제 경험이 소개됐습니다. 2026년 9월 19일 SCMP는 “South Korea wants free ‘AI for All’. Is society ready for it?”이라는 기사에서 한국 사회에 빠르게 확산되는 생성형 AI의 가능성과 한계를

AI가 사장님을 대신할 수 없는 한 가지 - 숫자는 읽지만 책임까지 대신 지지는 않습니다

2026-07-27T23:00:03Z

앞의 두 글에서 저는 링크 하나만 건네면 될 줄 알았고, 그다음에는 강사 한 명만 구하면 될 줄 알았다고 썼다. 작은 실습으로 범위를 줄이고 나서야 한 가지 질문이 더 남았다. 그 실습에서 AI는 어디까지 맡아야 할까. 영업이 끝난 뒤의 매장은 낮과 전혀 다른 얼굴을 보여준다. 테이블은 정리됐고 커피 머신도 조용하다. 남은 것은 영수증, 원가표, 리뷰

사장님의 하루에서 AI가 맡아도 되는 일, 안 되는 일 - 초안·정리·판단·책임의 경계를 나누는 기준

2026-07-26T23:00:05Z

아침에는 영업 공지를 쓰고, 점심에는 고객 문의에 답하고, 오후에는 발주 메모를 정리한다. 마감 뒤에는 리뷰 답글과 내일 할 일이 남는다. 하나씩 보면 AI에게 부탁할 수 있어 보인다. 실제로 문장 초안과 목록 정리는 빨라질 수 있다. 그러나 빠르게 만들 수 있다는 사실과 맡겨도 된다는 판단은 같은 말이 아니다. 이 글은 특정 AI 서비스의 기능이나 성과를

좋은 가게는 손님보다 먼저 자신을 관찰한다 - 가장 불편한 자리에 앉아야 보이는 것들

2026-07-25T23:00:02Z

영업 전 매장은 조용하다. 의자는 가지런하고 테이블은 닦여 있다. 직원 동선으로 들어오면 모든 것이 익숙해 보인다. 하지만 출입문 바로 옆 자리에 앉자 바람이 세게 닿고, 화장실 문이 열릴 때마다 시선이 흔들린다. 주문을 마친 뒤 어디서 기다려야 하는지도 손님 위치에서는 모호하다. 이 글의 장면은 특정 매장의 문제를 폭로하는 사례가 아니라 관찰 방법을 설명

사장님은 왜 문제를 알면서도 오늘도 미룰까 - 급한 일에 밀린 중요한 일을 다시 꺼내는 방법

2026-07-24T23:00:04Z

냉장고 문이 예전보다 천천히 닫힌다. 메뉴판의 가격 하나도 바꿔야 한다. 직원에게 설명할 업무 순서도 머릿속에 있다. 모두 알고 있지만 오늘은 단체 예약이 있고, 내일은 발주가 있으며, 주말에는 손님이 몰린다. 중요한 일은 매일 급한 일 뒤에 선다. 이 장면은 특정 사장님의 태도를 평가하려는 것이 아니라 운영 중 미뤄지는 일을 설명하기 위한 가상의 예시다.

메뉴가 많을수록 손님이 더 좋아할까? - 선택지를 늘릴 때 함께 늘어나는 보이지 않는 비용

2026-07-23T23:00:06Z

메뉴판 앞에서 손님이 오래 머문다. 사장님은 선택지가 많아 좋아하는 것인지, 무엇을 골라야 할지 몰라 망설이는 것인지 알기 어렵다. 새로운 요청이 들어올 때마다 메뉴를 하나씩 더하다 보면 어느새 비슷한 이름과 설명이 한 화면을 채운다. 이 장면은 특정 매장의 고객 반응을 단정하지 않기 위한 가상의 예시다. 메뉴가 많다고 반드시 나쁘거나, 적다고 언제나 좋은

리뷰 답글에서 사장님의 태도가 드러나는 순간 - 감사 문구보다 먼저 확인할 관찰·응답·다음 안내

2026-07-22T23:00:06Z

영업이 끝난 뒤 리뷰 알림이 도착한다. 별점은 높지만 내용은 짧다. 사장님은 익숙한 문장을 붙인다. “소중한 후기 감사합니다. 더 좋은 서비스로 보답하겠습니다.” 틀린 말은 아니지만 가게 이름을 지우면 어느 매장에 붙여도 같은 답글이다. 아래 리뷰와 답글은 구조를 설명하기 위한 가상의 예시다. 실제 고객의 이름, 주문 내역, 연락처를 재현한 것이 아니다.

AI가 답을 줬는데도 가게가 바뀌지 않는 이유 - 좋은 조언과 실행 사이에 빠져 있는 한 칸

2026-07-21T23:00:08Z

AI에게 매장 운영의 문제를 설명하면 답은 빠르게 온다. 고객 경험을 개선하고, 메뉴를 정리하고, 리뷰에 답하고, 데이터를 기록하라는 조언이 한 화면을 채운다. 읽는 동안에는 당장 무엇이든 바꿀 수 있을 것 같다. 하지만 영업이 시작되면 답변 창은 뒤로 밀리고, 하루 뒤에는 어디서부터 손대려 했는지도 흐려진다. 이 글의 장면은 특정 매장의 성과를 재현한 것

작게 제안하면 쉬울 줄 알았습니다 - 부담을 줄이려면 범위보다 결과를 분명히 해야 했습니다

2026-07-20T23:00:06Z

지난 글에서 저는 강사 한 명을 구하는 것으로는 프로그램이 만들어지지 않는다는 이야기를 썼습니다. 강사, 도구, 기관, 참여자가 각자 맡을 일이 정리돼야 비로소 운영할 수 있는 방식이 된다는 걸 뒤늦게 알았습니다. 그래서 이번에는 제안을 작게 만들기로 했습니다. 처음부터 여러 기관과 많은 사람을 모으려 하지 않고, 한 번의 짧은 실습부터 시작하는 방식입니다