식당의 기술 도입은 활발한 추세입니다. 맥도날드나 서브웨이와 같은 체인은 자동화한 주문 키오스크를 보편화하고 있으며, 사람 없이 로봇만 배치한 무인 식당도 인기를 끌고 있죠. 어려운 얘기는 아닙니다. 식당의 많은 부분이 자동화되면 사업은 인건비를 줄일 수 있습니다.
그래서 인공지능(AI)이나 로봇의 도입은 일자리 문제와 뗄 수 없는 관계가 되었습니다. 초기 동향에서 더욱더 그러했습니다. AI와 로봇의 기본 전제가 식당에서 사람이 하는 업무를 대체하는 것으로부터 시작되었기 때문에 기술 일면이 얼마나 많은 사람을 대체할 수 있을지 고려하는 쪽으로 바라볼 수밖에 없었죠.
그 과도기에 접어든 현재는 단순히 사람을 대체하는 것에 머무는 게 아니라 전체 사업에서 기술이 얼마나 효율적인 역할을 장기적으로 해내는지에 중점을 두고 있습니다. 이 효율이라는 것은 ‘얼마나 사람을 잘 대체하느냐?’가 아니라 ‘기존 사업의 문제를 어떻게 해결하느냐?’, ‘고객들에게 어떤 새로운 경험을 제공하느냐?’에 있습니다. 오해하지 말아야 하는 건 분명 AI와 로봇은 사람을 대체합니다. 앞으로 더 심화할 것입니다. 하지만 명확한 이유를 살펴야 합니다.
인공지능과 로봇이 사람을 대체하는 이유
미국 레스토랑 협회(National Restaurant Association; NRA)의 2015년 보고서에 따르면, 미국 외식업 이직률은 70%에 달합니다. 경기 침체로 인해 증가한 수치였지만, 전체 근로자 평균 이직률인 45.9%보다 월등히 높습니다. 이유는 크게 두 가지입니다.
첫 번째는 미국에서 10대 청소년 근로자의 3분의 1이 식당에서 일합니다. 150만 명 수준으로 이들은 대부분 식당 업무에 대한 경험이 없는 상태로 제한된 시간에만 일하고, 학업 일정으로 단기간에 근무를 중단할 가능성이 큽니다.
두 번째는 식당 운영은 계절의 영향을 받습니다. 평균적으로 여름은 식당 고용이 미국 전역에서 40만 명 이상 증가합니다. 반대로 말하면, 성수기가 끝났을 때 40만 명의 근로자가 증발한다는 겁니다. 상당수의 직원은 여름 방학 동안 일하는 학생이며, 10대 근로자와 마찬가지로 대부분 식당 업무에 대한 경험을 쌓지 못한 상태로 일을 그만둡니다.
이는 지출로 이어집니다. 높은 외식업 이직률로 식당들은 연간 평균 15만 달러 비용을 소모하는 것으로 조사되었습니다. 임금으로 인한 지출이 아니라 이직으로만 발생하는 손실입니다. 코넬 대학교는 해당 비용을 조금 더 구체적으로 조사했는데, 한 명의 직원을 잃는 것으로 고용주는 평균 5,864달러의 비용을 쓰는 거로 나타났습니다.
가장 큰 비용이 3,049달러의 생산성 손실, 다음으로 큰 비용이 1,173달러의 모집 비용, 세 번째가 821달러의 교육비였습니다. 모집해 교육하는 데에 비용이 들지만, 그만큼 짧은 근무로 생산성 손실 비용도 크게 나타나는 것입니다.
무엇보다 생산성 손실에 영향을 끼치는 건 접시 닦이와 같은 업무입니다. 단순하지만, 고강도이며, 쌓인 접시를 빠르게 처리하지 않으면 식당 운영에 차질이 생길 수 있습니다. 그래서 많은 식당이 접시를 처리하고자 필요한 인원을 하루만 고용하기도 합니다.
문제는 여기에도 손실이 발생한다는 거죠. 한꺼번에 무거운 접시를 나르다가 깨버리거나 식기세척기를 사용함에도 대량의 접시를 처리함으로써 이물질이 남아 고객 경험을 악화시키는 등 다양합니다. 그러므로 고용주에게 필요한 건 손실을 줄이면서도 효율적으로 접시를 처리할 방법입니다.
신생 로봇 기업인 ‘디시크래프트(Dishcraft)’는 접시를 닦는 로봇을 개발했습니다. 정확히는 AI 기반 로봇 시스템입니다. 접시를 수납하는 테이블처럼 보이는 이 로봇은 한 번에 90개의 접시를 쌓을 수 있습니다. 시스템 내부에서는 로봇팔이 쌓인 접시를 차례대로 닦습니다. 남은 음식물은 모아서 배출하고, 닦은 접시는 자동으로 정리해 건조합니다.
디시크래프트의 로봇이 기존 식기세척기와 다른 점은 컴퓨터 비전 기반 인공지능(AI) 시스템이 닦은 접시에서 잔여물이 발견되면 처음부터 다시 닦는다는 겁니다. 접시가 깨끗해질 때까지 반복하는 거죠. 그래서 사람이 할 일은 사용된 접시를 로봇에 쌓는 게 전부입니다.
디시크래프트는 대규모 식당에 중점을 둡니다. 사람이 대량의 식기세척에서 벗어나도록 하는 게 목표이고, 로봇 시스템의 설치 비용은 불과 접시 닦이 근로자의 한 달 임금 수준입니다. 식당에는 많은 보조가 있고, 이들에게 접시를 운반하는 정도의 업무를 부과하는 것만으로 식기 세척에 대한 비용을 획기적으로 줄일 수 있죠. 깨끗한 접시를 확인할 시간도 줄일 수 있습니다. 접시를 빠르게 처리하려고 많은 접시를 한 번에 설거지대까지 나를 필요도 없습니다.
단점이라면, 로봇 시스템이 접시를 닦기 위해 고정하는 방법이 자석이라서 전용 접시를 사용해야 합니다. 디시크래프트의 주요 수익 모델입니다. 그러나 로봇 시스템을 시범적으로 도입한 많은 식당이 만족했습니다. 가장 만족한 부분은 갑작스럽게 그만두지도, 휴가도 가지 않는다는 점입니다. 성수기에 단기적으로 많은 인원을 채용해야 하는 부담을 덜 수 있게 된 것입니다.
이로써 식당의 일자리는 줄어들 겁니다. 다만, 사람의 업무를 완전히 배제하는 것은 아니어서 관리할 근로자 인원을 줄이고, 업무를 단순화해 교육 비용과 생산성 손실을 제거하는 데에 목적이 있다는 걸 알 수 있습니다. 새로운 직원이 오더라도 접시를 로봇 시스템에 쌓으라고만 지시하면 될 뿐이죠.
그렇다면 줄어든 비용은 어디로 갈까요? 식당 융자를 갚는 데 쓸 수도 있고, 다른 직원들의 임금을 올릴 수도 있을 것이며, 고용주가 전부 가져갈지도 모릅니다. 또는 음식 가격을 낮출 수도 있겠죠.
‘크리에이터(Creator)’는 햄버거를 만드는 로봇을 개발했습니다. 미국 샌프란시스코에는 이 로봇으로 운영하는 햄버거 식당이 있으며, 로봇이 만든 햄버거의 가격은 놀랍게도 6.07달러입니다. 가격 탓에 맛과 품질을 의심할 수 있지만, 매일 구운 브리오슈 빵과 항생제를 사용하지 않은 가족 목장에서 길러진 소고기, 현지의 유기농 농장에서 가져온 채소, 15가지의 신선한 소스를 사용합니다.
10달러 이상으로 판매되는 햄버거가 모델인데, 비슷한 수준의 맛을 내면서도 가격을 절반 가까이 줄였다는 게 크리에이터의 설명입니다. 이를 위해 지역의 실제 요리사들로부터 재료 조합을 조언 받기도 했습니다.
로봇은 350개의 센서와 20대의 컴퓨터를 사용해 순서에 따라서 햄버거를 조리합니다. 빵을 잘라 슬라이스 한 채소와 치즈를 얹고, 로봇 팔이 구운 패티를 추가해 특수한 포장을 접으면 양쪽에 나눠 담긴 재료가 합쳐져서 햄버거가 됩니다. 과정이 일정하고, 모든 햄버거의 조리 시간은 5분 정도 소요됩니다. 식당에는 2대의 로봇이 있고, 식사 시간에 끊임없이 작동합니다.
레스토랑에서 직원이 사라질까?
그렇다고 식당에 직원이 없진 않습니다. 직원들의 업무는 완성된 햄버거의 서빙과 재료 손질, 소진한 재료의 보충, 기본적인 고객 응대입니다. 2,200제곱피트의 공간에 무려 9명의 직원이나 근무합니다. 이들은 샌프란시스코 최저 임금보다 약간 높은 시간당 16달러를 받으며, 근무 시간의 5%를 자신을 위한 시간으로 사용할 수 있습니다. 따로 도서를 구매할 수 있는 비용도 지급됩니다.
적은 수의 직원은 아닙니다. 그렇다고 굉장히 높은 임금을 지급하는 것도 아니죠. 단지 각 라인에서 조리하는 요리사를 없애고, 줄인 비용으로 더 나은 재료에 투자했으며, 노동 회전율이 높은 부분의 직원을 많이 채용해 업무 강도를 낮춘 것에 의미가 있습니다.
따라서 AI와 로봇이 사람을 대체하고는 있지만, 식당의 규모나 메뉴, 운영 방식에 따라서 고용 효율을 높이고, 비용 절감과 생산성 강화에 도움이 되도록 기술을 적용하는 동향으로 볼 수 있습니다. 이는 고객 경험 개선에도 영향력을 미칩니다.
‘베어 로보틱스(Bear Robotics)’의 존 하(John Ha) CEO는 구글 직원으로 있으면서 자신의 식당을 개설했습니다. 그는 처음에는 흥미로 시작한 일이었다고 밝혔습니다. 그러나 식당 일은 자신이 생각한 것과는 완전히 다른 것이었고, 하루 5~9마일을 걷는 것이 너무 힘들고, 피곤했기에 고객에게 잘해주고 싶지 않았습니다. 정신적으로나 육체적으로 고통스러운 일이었습니다. 그래서 베어 로보스틱를 설립 후 ‘페니(Penny)’라는 AI 기반 서비스 로봇을 개발했습니다.
페니는 지시에 따라 음식을 고객의 테이블까지 배달합니다. 움직임은 마치 자율 주행 차량을 보는 것 같습니다. 정교한 드라이빙 기술은 페니가 복잡하고, 좁은 실내에서도 장애물을 피하고, 이동하기 위한 다양한 방법을 찾게 돕습니다. 또한, 멀티 로봇 트래픽 제어 기술로 여러 대가 큰 장소에서도 유기적으로 움직일 수 있게 개발되었습니다.
음식 주문과 뒷정리는 여전히 사람의 몫이지만, 로봇은 식당 업무의 일부를 가져갑니다. 그만큼 직원은 덜 움직일 수 있으며, 바쁘더라도 기존보다 육체적, 정신적인 여유를 가질 수 있습니다. 당연히 고객 응대에도 더 친절해질 수 있기에 고객 경험을 긍정적으로 개선할 수 있죠. 베어 로보틱스에 따르면, 식당에 페니를 배치한 후 팁의 비율이 증가했고, 수익도 30% 늘었습니다. AI와 로봇을 통한 고객 경험의 개선이 수익 증대로 이어진다는 걸 잘 보여주는 사례입니다.
그럼 앞으로 식당에 대한 기술 도입의 중요한 동향을 어떤 것이 될까요? 디지털 기술을 통한 효율과 고객 경험 개선이 수익 증대와 밀접해지면서 더욱 강한 디지털 제어가 필요하게 될 것입니다. 예를 들어, 페니가 일부 직원을 대체하게 된다면 그만큼 남은 직원이 관리해야 할 영역은 늘어납니다. 어느 테이블에 어떤 손님이 있는지, 요구 사항이 어땠는지 기억하고, 확인할 일이 증가한다는 것입니다. 앞으로는 이런 문제도 디지털 기술이 해결할 것으로 보입니다.
지난해 10월, 아마존은 사상 처음으로 식당과 관련한 투자를 진행했습니다. 대상은 접대 매니지먼트 플랫폼 업체인 ‘세븐룸즈(SevenRooms)’입니다. 세븐룸즈는 고객의 취향이나 특징, 특이사항을 데이터화해 식당 직원이 맞춤 서비스를 제공하도록 돕는 플랫폼을 개발합니다.
방문 고객에게 땅콩 알레르기가 있다면, 플랫폼을 통해 확인해 땅콩을 제거한 요리를 제공하도록 돕습니다. 고객이 언제 방문하였는지, 자주 방문한다면 주로 언제 오는지, 식사에 대한 만족도나 평균 지출 금액은 어느 정도인지 등 여러 데이터를 활용합니다.
아마존이 세븐룸즈에 투자한 이유는 자사 AI 가상 비서인 알렉사(Alexa)를 세븐룸즈 플랫폼과 통합하기 위해서입니다. 이어셋을 착용한 직원은 ‘알렉사, 오늘 저녁은 몇 건의 예약이 있니?’나 ‘알렉사, 1번 테이블에 있는 손님은 누구니?’와 같은 질문으로 답변을 얻을 수 있습니다. 가상 비서가 식당 업무를 보조해 직원들은 접객에 대한 지배력을 가질 수 있고, 응대 수준도 향상할 것입니다.
기대할 수 있는 건 사물인터넷(IoT)이나 핀테크와의 융합입니다. 예컨대, 페니와 같은 서비스 로봇과 매니지먼트 플랫폼, 가상 비서가 연결될 수 있다면, 어느 테이블에 음식이 나갔는지, 빠진 것은 없는지 가상 비서가 알리거나 다른 구역의 직원이 물어서 재확인할 수 있을 것입니다.
모든 음식이 나간 후 계산서를 고객의 스마트폰으로 전달하고, 애플 페이나 안드로이드 페이 등 디지털 결제 시스템으로 결제, 완료되면 가상 비서가 어느 테이블의 고객이 결제를 끝냈는지 전달하고, 퇴장 전에 확인할 수 있도록 돕는 등 여러 시도가 가능할 거로 예상합니다. 이러한 발전은 비교적 접대 교육이나 능력이 부족한 직원이라도 긍정적인 고객 경험을 제공하는 데에 도움이 될 가능성이 큽니다. 높은 이직률에 대응하는 방법도 되겠죠.
크리에이터의 공동창립자이자 CEO 알렉스 바르다코스타스(Alex Vardakostas)는 ‘로봇 공학으로 좋은 맛과 높은 품질의 햄버거를 만들 수 있다는 걸 알고 있었지만, 서비스에서 인간적인 요소를 잃고 싶지 않았다.’라고 말했습니다. 앞서 필자는 ‘어려운 얘기는 아닙니다.’라고 했지만, 사실 이 문제는 인건비만으로 얘기할 수 없습니다.
로봇을 도입한 여러 무인 식당이 생겼으나 대부분 시각장애인은 이러한 식당을 이용할 수 없습니다. 주문을 위한 많은 키오스크가 터치스크린으로 되어있으며, 안내를 위한 장치를 하더라도 상대적으로 주문에 오랜 시간이 필요해서 아무 불쾌한 경험을 낳습니다.
그렇기에 바르드코스타스는 ‘햄버거를 반값에 파는 것’이 목표하고 말하면서도 서비스에서 인간적인 요소를 제거하는 게 얼마나 좋지 않은 일인지 지적합니다. 핵심은 식당의 디지털 기술 도입이 인건비 절약이 아니라 식당으로서 최고의 경험을 제공하기 위한 방법으로 나아가고 있다는 겁니다.
글 l 맥갤러리 l IT 칼럼리스트