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스타벅스, 매장용 AI 비서 '그린 닷 어시스트' 시범 도입

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스타벅스가 35개 매장에서 바리스타 업무를 지원하는 AI 비서 '그린 닷 어시스트'를 시범 도입했다. 마이크로소프트 애저의 오픈AI 기술을 기반으로 작동하며, 매장 내 아이패드로 레시피 검색과 기기 점검을 돕는다. 회사는 2026 회계연도 중 미국과 캐나다 전역 매장으로 확대할 계획이다.

스타벅스, 매장용 AI 비서 '그린 닷 어시스트' 시범 도입
이미지: restaurantdive.com

주문이 쏟아지는 출근 시간대 카페에서는 신입 바리스타가 복잡한 커스텀 음료 제조법을 찾느라 헤매거나, 에스프레소 머신이 갑자기 오류를 뿜어내는 장면을 흔히 볼 수 있습니다.

스타벅스가 이 매장 뒤편의 병목을 생성형 AI로 풀기 시작했습니다. 뎁 홀 르페브르 스타벅스 최고기술책임자(CTO)는 화요일 자사 게시물을 통해, 바리스타 업무를 실시간으로 돕는 가상 비서 ‘그린 닷 어시스트(Green Dot Assist)’를 현재 35개 매장에서 시범 운영 중이라고 밝혔습니다.

CNBC에 따르면 마이크로소프트 애저 오픈AI 플랫폼 기반으로 구축된 이 AI 비서는 올가을 시작되는 스타벅스의 2026 회계연도 중에 미국과 캐나다 전역 매장으로 확대 도입될 예정입니다.

매장 아이패드에 들어간 인공지능 선임

스타벅스가 공개한 영상에 따르면, 매장 직원들은 비치된 아이패드를 통해 자연어로 질문하고 대화 형식으로 즉각 답변을 받을 수 있습니다.

지원 범위는 매장 실무 전반을 아우릅니다. 파트타이머 직원은 특정 음료의 부재료 구성을 바로 확인하고, 신입 직원은 레시피를 학습할 수 있으며, 기기 고장 시 자가 진단 및 문제 해결 가이드를 얻습니다.

매장 관리자에게도 유용합니다. 직원이 갑작스럽게 결근했을 때, AI 비서의 도움을 받아 대체 근무자를 신속하게 찾아 배정할 수 있습니다.

스타벅스는 이와 함께 주문 정확도와 가동 시간을 높이는 차세대 POS 시스템을 개발 중이며, 픽업 주문 흐름을 개선하기 위한 모바일 주문 순서 알고리즘도 다듬고 있습니다. 현장 주문은 4분 이내, 모바일 주문은 12분에서 15분 이내에 완료하는 것이 목표입니다.

실적 반등을 노리는 ‘백 투 스타벅스’

이러한 기술 도입은 회사가 추진 중인 ‘백 투 스타벅스(Back to Starbucks)’ 전략의 핵심 축입니다.

스타벅스는 동일 매장 매출과 고객 방문 수가 5분기 연속 둔화되며 고전해 왔습니다. 브랜드 회생을 위해 지난해 9월 취임한 브라이언 니콜 최고경영자(CEO)는 취임 직후부터 현장 중심의 강도 높은 체질 개선을 밀어붙이고 있습니다.

니콜 CEO는 셀프 컨디먼트 바를 다시 매장에 들여놓았고, 비구매 고객에게도 화장실을 열어두던 개방 정책을 재검토했으며, 인기 없는 음료를 메뉴판에서 덜어냈습니다. 본사 조직을 개편하고 2022년에 폐지했던 최고운영책임자(COO) 자리도 다시 부활시켰습니다.

이번 가상 비서 도입 역시 바리스타를 잡무와 레시피 암기 부담에서 해방시켜, 음료 제조와 고객 응대라는 본업에 집중하도록 만들겠다는 계산입니다.

왜 중요한가

우리는 스타벅스가 요란한 ‘AI 주문 로봇’ 대신 주방 바리스타를 보조하는 실용적인 길을 택한 점을 똑똑한 결정으로 평가합니다.

패스트푸드 드라이브스루 등에 도입되었던 고객 대면용 음성 AI는 발음 인식 오류와 주문 실수로 인해 끊임없이 불만을 샀습니다. 스타벅스는 고객 눈에 띄지 않는 백오피스에 AI를 배치함으로써 리스크를 피하고, 주문 속도 향상과 제조 오류 감소라는 실질적 효과를 정조준했습니다.

특히 복잡한 커스텀 메뉴와 계절별 신제품 레시피 암기는 현장 직원들에게 가장 큰 스트레스 요인이었습니다. 화면 속 즉각적인 컨닝페이퍼는 신입 교육 비용을 낮추고 버려지는 음료를 줄이는 데 직접적으로 기여할 수 있습니다.

다만 현장 안착에는 분명한 숙제가 있습니다. 손발이 바쁜 러시 아워에 바리스타가 화면을 두드려 답변을 읽을 여유가 실제로 얼마나 있겠느냐는 점입니다. 반응 속도가 조금이라도 느리거나 인터페이스가 번거롭다면, 직원들은 AI를 제쳐두고 예전처럼 매니저를 소리쳐 부르는 방식으로 돌아갈 가능성이 큽니다.

외식·리테일 업계 전체 관점에서 이번 시도는 생성형 AI의 가장 유효한 접점이 인력 대체가 아니라, 복잡해진 현장 운영의 지식 전달 비용을 낮추는 내부 지원 도구에 있음을 보여줍니다.

출처 (1)

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    restaurantdive.com(새 탭에서 열림)원문restaurantdive.com

매일 AI 콘텐츠 픽