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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
제가 있어야만 돌아가던 20년차 식당, AI로 앱을 만들어 직원들과 4개월째 쓰고 있습니다
장사 20년차, 제가 있어야만 돌아가던 식당을 직원 말을 그대로 AI한테 옮겨 바꿨습니다. 발주와 체크리스트는 직원 폰으로, 매출은 자동수집으로. 직원은 현금만 넣으면 마감됩니다. 한 곳이 고장 나도 전체가 안 멈추게 레고처럼 쌓았습니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude code, Codex, Gemini, Jev
공모전 심사위원의 시선을 단숨에 사로잡을 수 있도록 사장님의 절절한 사업 실패 경험, 이를 소프트웨어 아키텍처(레고 블록 구조)로 승화시킨 인사이트, 그리고 실제 운영 데이터와 거버넌스(보안·검증)까지 완벽하게 살려 **약 2,500자(공백 포함)** 분량으로 다듬은 출품작입니다.
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**[도입] 20년 차 식당 사장이 깨달은 진짜 시스템**
서울 논현동에서 직원 서너 명과 양식당을 운영하는 20년 차 사장입니다. 과거 매출이 좋을 때 가맹사업과 빵 공장까지 크게 확장한 적이 있습니다. 하지만 한 곳이 무너지자 나머지가 도미노처럼 넘어졌습니다. 그때 뼈저리게 깨달았습니다.
"내가 시스템이라 믿었던 것은, 내가 그 자리에 있어야만 돌아가는 나를 위한 시스템이었다."
그 뒤로도 현장은 크게 달라지지 않았습니다. 발주는 카톡과 문자, 매출 확인은 여러 채널을 전전했고, 오픈·마감 업무는 기억력과 종이 메모에 의존했습니다. 힘들게 만든 매뉴얼은 방치됐고, 매장을 굴리는 건 결국 전부 제 몫이었습니다.
하지만 지금은 다릅니다. 직원은 폰으로 발주를 넣고 체크리스트를 누릅니다. 예약과 매출·매입은 알아서 수집되고, 마감 직원은 돈통의 현금을 세어 앱에 입력하면 끝납니다. 최종 목적은 '내가 없어도 돌아가는 가게'를 완성하는 것입니다.
활용 AI 도구: Claude Code, Codex, Gemini
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
**단순 요약: 사장 머릿속의 가게 일을 직원 폰으로 옮기는 DX를 넘어 AX(AI 전환) 실현**
앱 도입 전에는 직원이 카톡으로 "양파 2망", "연어 1박스"를 올리면 제가 식자재몰, 쿠팡, 네이버쇼핑을 돌며 주문했습니다. 대화가 길어지면 이미 주문한 건지 헷갈렸고, 포스와 배달앱·예약 채널 대여섯 곳을 일일이 뒤져야 했습니다.
시중 프로그램은 매달 구독료가 나가는데도 일곱 군데로 갈리는 공급처, 업체별 무료배송 기준, 요일별 휴무 등 우리 가게 방식과 맞지 않았습니다. 개발자를 둘 형편도 아니었기에 3월 말 클로드를 결제했습니다. 한 달 넘게 AI와 공부하며 기획만 했고, 5월 말 개발을 시작해 6월 30일부터 현장에 도입했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
**단순 요약: 직원 말을 고치지 않고 AI에게 그대로 전달하되, 검증과 결정은 사람이 수행**
코드는 모르지만 우리 가게 사정은 제가 제일 잘 압니다. 제가 가장 많이 하는 일은 현장의 불편을 날것 그대로 AI에게 옮기는 것입니다.
* "추가 발주를 넣었더니 아까 넣은 게 사라졌어요" → 발주 화면을 장바구니처럼 개편
* "양상추를 추가하려는데 최소 금액을 맞추라고 떠요" → 단건이 아닌 당일 업체별 합계로 계산 로직 수정
* "상품 목록에 같은 게 여러 개라 헷갈려요" → 464개 항목 중 중복 88개 정리
AI는 역할에 따라 나눴습니다. **Claude Code**는 맥락을 이해하고 파일을 직접 수정하며, **Codex**는 작은 작업과 교차 검수를 맡습니다. **Gemini**는 사진 속 글자(마감 전표, 종이 계약서)를 읽고, 오류 시 Claude로 자동 연계됩니다. 복잡한 업무는 3개 모델을 병렬로 돌립니다. 단, 이미 숫자가 있거나 품목 합치기·최소 주문금액처럼 규칙화할 수 있는 일은 AI에게 코드를 짜게 할 뿐, 운영 시에는 AI를 쓰지 않아 비용과 오류를 줄였습니다.
**[위기 극복과 나만의 AI 통제법]**
가장 무서운 건 AI가 '조용히 틀릴 때'입니다. 7월에 직원들이 체크리스트와 사진을 다 올렸는데 보고서엔 완료가 0이었습니다. AI가 저장 코드 한 줄을 잘못 고친 탓에 기록은 못 살렸지만, DB에 남은 사진 44장 덕분에 직원 잘못이 아님을 알았습니다. 또한 세션이 바뀌면 이전 맥락을 잊는 문제를 해결하려 'LLM 위키(AI 전용 기억 노트)'를 만들었습니다. 작업 전 AI가 기획 의도와 과거 사고 기록을 먼저 읽게 하고, 다음 7단계를 철저히 지킵니다.
1. 직원의 말과 불편을 Claude Code에 그대로 전달
2. 수정 전 현재 코드·데이터를 확인하고 변경 계획 보고받기
3. 수정 후 834개의 자동 검사 실행
4. 큰 변경은 Codex로 교차 검수
5. 내 폰으로 직접 테스트
6. 최종 승인 후에만 실제 앱에 반영
7. 사고 기록 및 동일 실수 2회 발생 시 원천 차단 장치 추가
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
**단순 요약: 가게의 하루가 바뀌고 하루 1~2시간 절약, 사장과 직원 모두 스트레스 감소**
* **아침·오픈:** 첫 화면에 오늘 예약과 어젯밤 매출이 뜨고, 네이버 예약이 5분마다 자동 조회됩니다. 오전 예약은 엑셀로 자동 정리되어 더블클릭 한 번에 QR 쿠폰 라벨이 인쇄됩니다.
* **영업·마감:** 발주 품목은 공급처별로 자동 합산됩니다. 마감 전표를 찍으면 매출이 자동 인식되고, 현금과 근무시간만 입력하면 마감이 끝납니다.
* **밤·관제:** 9개 채널(포스, 배달앱, 식권, 구매내역 등) 데이터가 모여 일일 영업일보와 월간 매출 달력이 생성됩니다. 보고서에는 날씨 데이터가 함께 기록되어 매출 상관관계를 분석합니다. 수집이 멈추면 텔레그램으로 알림이 오고, 메시지로 지시하면 AI가 알아서 고칩니다. 웹앱(PWA) 방식이라 앱스토어 없이 링크 하나로 아이폰·안드로이드 어디서든 똑같이 작동합니다.
**[10월 30일 기준 실제 운영 기록]**
* 누적 발주 1,072줄(사용자 5명) / 체크리스트 완료 47일 / 네이버 예약 자동 반영 95건
* 앱 수정 604번 / 자동 검사 834개 전원 통과 /
처음 한 달은 오류도 나고 익숙지 않아 직원들도 불편해했습니다. 하지만 오류가 잡히자 책임 소재를 따지거나 잘못을 숨길 필요가 사라져 매장 스트레스가 크게 줄었습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
**단순 요약: 도미노 실패를 막는 '레고 블록(마이크로서비스)' 아키텍처와 현장 맞춤형 확장**
한 곳이 무너지면 다 무너지는 걸 사업으로 겪었기에, 앱은 레고 블록처럼 만들었습니다. 중요한 건 기능 개수가 아니라 구조입니다. 뼈대가 되는 '곰스 앱'을 두고, 9개 채널 수집 서버나 정산·돈 계산을 맡는 '세일즈 앱'은 외부 서버에 따로 지어 API로만 연결했습니다. 세일즈 앱은 날씨, 통행량, 도매가 같은 공공 데이터를 매출과 결합해 원인을 분석하고 예측합니다.
* **현재 사용 블록:** 발주, 체크리스트, 9채널 자동수집·현황판, 매출 달력, 예약(블로그 체험단 링크 포함), 현금 마감, QR 라벨
* **장착 중인 블록:** 인사카드·급여 관리, 전자 근로계약서, 종이 계약서 스캔, 사내 게시판
* **다음에 끼울 4대 블록:**
1. **AI 직원 교육:** 과거 폭우로 메뉴 200가지가 적힌 레시피 노트 두 권을 잃은 아픔이 있습니다. 또한 젊은 직원들은 종이든 디지털이든 긴 매뉴얼은 보지 않습니다. 그래서 LLM 위키에 매장 레시피와 규칙을 심어, 음성으로 질문하면 AI가 그 안에서만 즉시 답하고, 수습직원은 퀴즈 점수를 넘어야 수습을 마치는 교육 블록을 만들고 있습니다.
2. **원가율 자동 계산:** 자동 수집된 구매내역에 레시피를 연동해 메뉴별 실시간 원가 산출
3. **QR 프로모션:** 비싼 배달앱 수수료를 줄이기 위해 고객이 매장으로 직접 주문하는 직거래 채널 테스트
4. **고객관리(CRM):** 테이블오더 데이터 기반으로 고객 취향을 파악하고 포인트적립 고객은 카카오톡 재방문·생일 쿠폰 자동 발송함.(50% 이상 완성)
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
**단순 요약: 매일 귀찮은 일 하나부터, 명확한 통제 프롬프트로 시작하기**
처음부터 다 만들려 하지 말고 '카톡 발주' 같은 귀찮은 일 하나부터 시작하면 됩니다. AI에게 맡길 일(규칙화 가능한 것)과 내가 책임질 일을 나눈 뒤, 아래 세 줄부터 입력해 보세요.
"짐작으로 단정하지 마라. 내 데이터를 지우지 마라. 내가 승인하기 전에 반영하지 마라."
그다음 내 상황과 요구사항을 적고, 코드를 짜기 전에 화면 순서와 결정할 것부터 물어보라고 지시하면 됩니다. 이 시스템은 처음부터 설정과 매장 공간을 분리해 다른 가게에서도 쓸 수 있게 설계했습니다. 앞으로 블록이 완성되면 비싼 수수료와 구독료에 시달리는 동네 식당 사장님들에게도 보급하고 싶습니다. 사장이 쉬어도, 직원이 바뀌어도 문제없이 돌아가는 매장이 저의 목표입니다.
개인정보 보호와 책임**
* 전표·계약서 등 AI가 읽은 글자는 반드시 사람이 확인해야 저장됩니다.
* 6단계 권한 분리로 직원은 본인 업무 화면만 볼 수 있습니다.
* 주민등록번호는 서버에서 암호화(앞 6자리와 암호문만 분리 보관)하며 열람 기록이 남습니다.
* 급여·정산·예약·수정 이력은 덮어쓰거나 삭제할 수 없으며, 비밀번호 파일 혼입 시 저장이 거부됩니다.
* 고객 정보는 동의 시에만 활용하며, AI가 직원이나 손님을 평가하는 기능은 일절 없습니다.
첨부한 휴대폰 녹화 영상과 사진 속 고객명 전화번호 근무자 개인정보는 모두 가림 처리했습니다.
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**[도입] 20년 차 식당 사장이 깨달은 진짜 시스템**
서울 논현동에서 직원 서너 명과 양식당을 운영하는 20년 차 사장입니다. 과거 매출이 좋을 때 가맹사업과 빵 공장까지 크게 확장한 적이 있습니다. 하지만 한 곳이 무너지자 나머지가 도미노처럼 넘어졌습니다. 그때 뼈저리게 깨달았습니다.
"내가 시스템이라 믿었던 것은, 내가 그 자리에 있어야만 돌아가는 나를 위한 시스템이었다."
그 뒤로도 현장은 크게 달라지지 않았습니다. 발주는 카톡과 문자, 매출 확인은 여러 채널을 전전했고, 오픈·마감 업무는 기억력과 종이 메모에 의존했습니다. 힘들게 만든 매뉴얼은 방치됐고, 매장을 굴리는 건 결국 전부 제 몫이었습니다.
하지만 지금은 다릅니다. 직원은 폰으로 발주를 넣고 체크리스트를 누릅니다. 예약과 매출·매입은 알아서 수집되고, 마감 직원은 돈통의 현금을 세어 앱에 입력하면 끝납니다. 최종 목적은 '내가 없어도 돌아가는 가게'를 완성하는 것입니다.
활용 AI 도구: Claude Code, Codex, Gemini
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
**단순 요약: 사장 머릿속의 가게 일을 직원 폰으로 옮기는 DX를 넘어 AX(AI 전환) 실현**
앱 도입 전에는 직원이 카톡으로 "양파 2망", "연어 1박스"를 올리면 제가 식자재몰, 쿠팡, 네이버쇼핑을 돌며 주문했습니다. 대화가 길어지면 이미 주문한 건지 헷갈렸고, 포스와 배달앱·예약 채널 대여섯 곳을 일일이 뒤져야 했습니다.
시중 프로그램은 매달 구독료가 나가는데도 일곱 군데로 갈리는 공급처, 업체별 무료배송 기준, 요일별 휴무 등 우리 가게 방식과 맞지 않았습니다. 개발자를 둘 형편도 아니었기에 3월 말 클로드를 결제했습니다. 한 달 넘게 AI와 공부하며 기획만 했고, 5월 말 개발을 시작해 6월 30일부터 현장에 도입했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
**단순 요약: 직원 말을 고치지 않고 AI에게 그대로 전달하되, 검증과 결정은 사람이 수행**
코드는 모르지만 우리 가게 사정은 제가 제일 잘 압니다. 제가 가장 많이 하는 일은 현장의 불편을 날것 그대로 AI에게 옮기는 것입니다.
* "추가 발주를 넣었더니 아까 넣은 게 사라졌어요" → 발주 화면을 장바구니처럼 개편
* "양상추를 추가하려는데 최소 금액을 맞추라고 떠요" → 단건이 아닌 당일 업체별 합계로 계산 로직 수정
* "상품 목록에 같은 게 여러 개라 헷갈려요" → 464개 항목 중 중복 88개 정리
AI는 역할에 따라 나눴습니다. **Claude Code**는 맥락을 이해하고 파일을 직접 수정하며, **Codex**는 작은 작업과 교차 검수를 맡습니다. **Gemini**는 사진 속 글자(마감 전표, 종이 계약서)를 읽고, 오류 시 Claude로 자동 연계됩니다. 복잡한 업무는 3개 모델을 병렬로 돌립니다. 단, 이미 숫자가 있거나 품목 합치기·최소 주문금액처럼 규칙화할 수 있는 일은 AI에게 코드를 짜게 할 뿐, 운영 시에는 AI를 쓰지 않아 비용과 오류를 줄였습니다.
**[위기 극복과 나만의 AI 통제법]**
가장 무서운 건 AI가 '조용히 틀릴 때'입니다. 7월에 직원들이 체크리스트와 사진을 다 올렸는데 보고서엔 완료가 0이었습니다. AI가 저장 코드 한 줄을 잘못 고친 탓에 기록은 못 살렸지만, DB에 남은 사진 44장 덕분에 직원 잘못이 아님을 알았습니다. 또한 세션이 바뀌면 이전 맥락을 잊는 문제를 해결하려 'LLM 위키(AI 전용 기억 노트)'를 만들었습니다. 작업 전 AI가 기획 의도와 과거 사고 기록을 먼저 읽게 하고, 다음 7단계를 철저히 지킵니다.
1. 직원의 말과 불편을 Claude Code에 그대로 전달
2. 수정 전 현재 코드·데이터를 확인하고 변경 계획 보고받기
3. 수정 후 834개의 자동 검사 실행
4. 큰 변경은 Codex로 교차 검수
5. 내 폰으로 직접 테스트
6. 최종 승인 후에만 실제 앱에 반영
7. 사고 기록 및 동일 실수 2회 발생 시 원천 차단 장치 추가
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
**단순 요약: 가게의 하루가 바뀌고 하루 1~2시간 절약, 사장과 직원 모두 스트레스 감소**
* **아침·오픈:** 첫 화면에 오늘 예약과 어젯밤 매출이 뜨고, 네이버 예약이 5분마다 자동 조회됩니다. 오전 예약은 엑셀로 자동 정리되어 더블클릭 한 번에 QR 쿠폰 라벨이 인쇄됩니다.
* **영업·마감:** 발주 품목은 공급처별로 자동 합산됩니다. 마감 전표를 찍으면 매출이 자동 인식되고, 현금과 근무시간만 입력하면 마감이 끝납니다.
* **밤·관제:** 9개 채널(포스, 배달앱, 식권, 구매내역 등) 데이터가 모여 일일 영업일보와 월간 매출 달력이 생성됩니다. 보고서에는 날씨 데이터가 함께 기록되어 매출 상관관계를 분석합니다. 수집이 멈추면 텔레그램으로 알림이 오고, 메시지로 지시하면 AI가 알아서 고칩니다. 웹앱(PWA) 방식이라 앱스토어 없이 링크 하나로 아이폰·안드로이드 어디서든 똑같이 작동합니다.
**[10월 30일 기준 실제 운영 기록]**
* 누적 발주 1,072줄(사용자 5명) / 체크리스트 완료 47일 / 네이버 예약 자동 반영 95건
* 앱 수정 604번 / 자동 검사 834개 전원 통과 /
처음 한 달은 오류도 나고 익숙지 않아 직원들도 불편해했습니다. 하지만 오류가 잡히자 책임 소재를 따지거나 잘못을 숨길 필요가 사라져 매장 스트레스가 크게 줄었습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
**단순 요약: 도미노 실패를 막는 '레고 블록(마이크로서비스)' 아키텍처와 현장 맞춤형 확장**
한 곳이 무너지면 다 무너지는 걸 사업으로 겪었기에, 앱은 레고 블록처럼 만들었습니다. 중요한 건 기능 개수가 아니라 구조입니다. 뼈대가 되는 '곰스 앱'을 두고, 9개 채널 수집 서버나 정산·돈 계산을 맡는 '세일즈 앱'은 외부 서버에 따로 지어 API로만 연결했습니다. 세일즈 앱은 날씨, 통행량, 도매가 같은 공공 데이터를 매출과 결합해 원인을 분석하고 예측합니다.
* **현재 사용 블록:** 발주, 체크리스트, 9채널 자동수집·현황판, 매출 달력, 예약(블로그 체험단 링크 포함), 현금 마감, QR 라벨
* **장착 중인 블록:** 인사카드·급여 관리, 전자 근로계약서, 종이 계약서 스캔, 사내 게시판
* **다음에 끼울 4대 블록:**
1. **AI 직원 교육:** 과거 폭우로 메뉴 200가지가 적힌 레시피 노트 두 권을 잃은 아픔이 있습니다. 또한 젊은 직원들은 종이든 디지털이든 긴 매뉴얼은 보지 않습니다. 그래서 LLM 위키에 매장 레시피와 규칙을 심어, 음성으로 질문하면 AI가 그 안에서만 즉시 답하고, 수습직원은 퀴즈 점수를 넘어야 수습을 마치는 교육 블록을 만들고 있습니다.
2. **원가율 자동 계산:** 자동 수집된 구매내역에 레시피를 연동해 메뉴별 실시간 원가 산출
3. **QR 프로모션:** 비싼 배달앱 수수료를 줄이기 위해 고객이 매장으로 직접 주문하는 직거래 채널 테스트
4. **고객관리(CRM):** 테이블오더 데이터 기반으로 고객 취향을 파악하고 포인트적립 고객은 카카오톡 재방문·생일 쿠폰 자동 발송함.(50% 이상 완성)
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
**단순 요약: 매일 귀찮은 일 하나부터, 명확한 통제 프롬프트로 시작하기**
처음부터 다 만들려 하지 말고 '카톡 발주' 같은 귀찮은 일 하나부터 시작하면 됩니다. AI에게 맡길 일(규칙화 가능한 것)과 내가 책임질 일을 나눈 뒤, 아래 세 줄부터 입력해 보세요.
"짐작으로 단정하지 마라. 내 데이터를 지우지 마라. 내가 승인하기 전에 반영하지 마라."
그다음 내 상황과 요구사항을 적고, 코드를 짜기 전에 화면 순서와 결정할 것부터 물어보라고 지시하면 됩니다. 이 시스템은 처음부터 설정과 매장 공간을 분리해 다른 가게에서도 쓸 수 있게 설계했습니다. 앞으로 블록이 완성되면 비싼 수수료와 구독료에 시달리는 동네 식당 사장님들에게도 보급하고 싶습니다. 사장이 쉬어도, 직원이 바뀌어도 문제없이 돌아가는 매장이 저의 목표입니다.
개인정보 보호와 책임**
* 전표·계약서 등 AI가 읽은 글자는 반드시 사람이 확인해야 저장됩니다.
* 6단계 권한 분리로 직원은 본인 업무 화면만 볼 수 있습니다.
* 주민등록번호는 서버에서 암호화(앞 6자리와 암호문만 분리 보관)하며 열람 기록이 남습니다.
* 급여·정산·예약·수정 이력은 덮어쓰거나 삭제할 수 없으며, 비밀번호 파일 혼입 시 저장이 거부됩니다.
* 고객 정보는 동의 시에만 활용하며, AI가 직원이나 손님을 평가하는 기능은 일절 없습니다.
첨부한 휴대폰 녹화 영상과 사진 속 고객명 전화번호 근무자 개인정보는 모두 가림 처리했습니다.
