외식 산업은 운영 효율화, 생산성 향상, 고객 경험 개선을 위해 인공지능(AI)을 빠르게 도입하고 있습니다. 최근 시장 조사에 따르면, 전 세계 레스토랑 자동화 및 푸드테크 시장은 수십억 달러 규모로 성장했습니다.

예를 들어, 전 세계 식품 자동화 시장은 2024년 약 150억 달러 규모였으며, 2032년에는 230억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 주문 및 서비스 같은 프론트 오브 하우스부터 재고 관리와 조리 같은 백 오브 하우스까지 AI 기반 시스템의 활용이 확대되고 있음을 반영합니다.

높은 인건비와 인력 부족 압박으로 인해 모든 규모의 레스토랑이 반복 업무를 자동화하고 시스템 간 데이터를 통합하는 AI 솔루션에 투자하고 있습니다. 한 업계 연구에 따르면, 레스토랑들은 점점 더 “자동화를 통해 업무를 간소화하고 식재료 비용을 절감하며 일관된 서비스를 제공”하고 있으며, AI를 사치가 아닌 새로운 운영 우선순위로 인식하고 있습니다.

실제로 전 세계 주요 체인과 스타트업들은 스마트 재고 예측부터 로봇 조리사까지 AI를 도입해 주방과 관리자 운영 방식을 재편하고 있습니다.

오늘 기사에서는 레스토랑 관리 및 주방 운영에서의 AI 트렌드와 혁신을 깊이 있게 살펴보겠습니다!

그리고 오늘 이 글에서, 우리는 레스토랑 관리 및 주방 운영에서의 AI 트렌드와 혁신을 자세히 탐구할 것입니다.

재고 관리, 수요 예측 및 폐기물 감소를 위한 AI

AI의 주요 활용 분야 중 하나는 재고 관리와 수요 예측입니다. 전통적인 레스토랑은 과잉 재고와 부족 현상을 동시에 겪으며, 이는 식재료 낭비나 판매 손실로 이어집니다. AI 기반 예측 시스템은 과거 판매 데이터, 날씨, 지역 행사, 최신 트렌드 등을 분석해 특정 메뉴에 대한 고객 수요를 예측합니다.

이를 통해 관리자는 적정량의 재료만 주문할 수 있습니다.

예를 들어, AI 플랫폼은 과거 판매 데이터와 다가오는 공휴일이나 스포츠 이벤트 같은 요소를 결합해 주문량과 인력 배치를 세밀하게 조정합니다. 연구에 따르면 AI는 식품 폐기물을 최대 20%까지 줄일 수 있으며, 과잉 주문을 방지해 비용 절감 효과도 큽니다. 한 보고서에서는 55%의 레스토랑이 이미 재고 관리와 수요 계획에 AI를 매일 활용하고 있다고 밝혔습니다.

이러한 예측 능력은 영국의 카페가 지역 행사에 맞춰 조정하거나 중동 지역 매장이 계절별 휴일에 대응하는 등 전 세계 레스토랑이 재고를 최적화하고 폐기물을 최소화하는 데 도움을 줍니다. 요컨대, AI는 추측을 데이터 기반 주문으로 바꾸어 인기 메뉴는 항상 준비하고, 사용하지 않은 식재료 폐기량은 크게 줄입니다.

스마트 주방 자동화 및 로보틱스

AI는 자동화와 로봇 기술을 통해 주방 운영에도 혁신을 가져오고 있습니다. AI ‘두뇌’를 탑재한 로봇은 튀김, 저어주기, 조립 등 작업을 정밀하고 일관되게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Miso Robotics의 Flippy는 AI 기반 로봇 튀김 스테이션으로, White Castle과 Jack in the Box 같은 체인에서 사용 중입니다.

Flippy는 컴퓨터 비전과 머신러닝을 활용해 냉동고에서 튀김기로 이동하는 감자튀김, 양파링, 치킨 등을 식별하고, 정확한 시간 동안 조리한 후 포장 단계로 전달합니다.

White Castle은 Flippy가 튀김기 병목 현상을 해소해 일정한 분량을 보장하고, 직원들이 고객 서비스에 집중할 수 있도록 도왔다고 보고했습니다. 2024년 Miso는 이전 모델보다 50% 작고 두 배 빠른 차세대 Flippy를 공개했으며, 이 모델은 기존 주방에 몇 시간 만에 설치 가능하며 여러 튀김 메뉴를 처리할 수 있습니다.

Miso는 월 약 5,400달러 임대료로 ‘첫날부터’ 투자 수익을 제공한다고 주장합니다. Flippy는 인건비 절감, 서비스 속도 향상, 기름 및 폐기물 비용 절감을 가능하게 합니다. 한 추정에 따르면, 인력을 더 가치 있는 업무로 재배치하고 식품 폐기물을 줄여 월 5,000~20,000달러의 비용 절감 효과를 낼 수 있습니다.

튀김 외에도 로봇은 완성 요리를 조리할 수 있습니다. 아시아에서는 선전의 스타트업 Botinkit이 Omni 조리 로봇을 개발했습니다. Omni는 볶음, 스튜 요리를 자동으로 양념하고 심지어 스스로 청소까지 하며, 터치스크린 인터페이스로 제어됩니다.

운영자는 레시피를 선택하고 과정을 모니터링하기만 하면 되며, 로봇이 타이밍과 혼합을 담당합니다. 이러한 기술 덕분에 비전문가도 주방 라인을 운영할 수 있습니다.

Botinkit의 CEO는 Omni 같은 로봇이 인건비를 약 30% 절감하고 재료 낭비를 약 10% 줄이며, 레스토랑이 확장할 때도 일관된 품질을 유지한다고 보고했습니다.

패스트 캐주얼 체인도 자동화를 도입하고 있습니다. 미국 샐러드 체인 Sweetgreen은 컨베이어 벨트와 로봇 조립을 갖춘 ‘인피니트 키친’을 도입했습니다. 첫 매장은 처리량과 수익이 증가해 1년 만에 280만 달러 매출과 31.1% 이익률을 기록했습니다.

특히 반복 업무가 자동화되면서 직원 이직률이 일반 매장보다 45% 낮아졌습니다. Sweetgreen은 자동화 주방이 주문 완료 속도를 높이고 정확성을 보장해 고객 결제액이 10% 증가했다고 밝혔습니다.

이 체인은 이 기술을 대부분 신규 매장, 특히 대량 판매 매장에 확대할 계획입니다. 다른 브랜드들도 유사한 시스템을 시험 중이며, 예를 들어 Chipotle은 자동 토르티야 및 과카몰리 준비 라인을 시범 운영하고 있습니다(아직 광범위하게 도입되지는 않았습니다).

이 사례들은 주방에서의 AI가 공상과학이 아니라 현실임을 보여줍니다. 조리, 분량 조절, 청소 작업을 자동화함으로써 레스토랑은 일관성과 안전성을 높일 수 있습니다(예: Flippy는 뜨거운 기름 튀김의 위험을 제거). 많은 경우 로봇은 피로 없이 24시간 작업할 수 있습니다.

스마트 가전(익힘 정도를 감지하는 오븐 시스템, 상태를 보고하는 연결된 그릴 등)과 결합된 AI ‘미래형 주방’은 직원이 과정을 감독하는 가운데 더 빠르고 신뢰할 수 있는 식사 준비를 약속합니다.

프론트 오브 하우스 및 서비스 혁신

AI는 고객과의 상호작용도 변화시키고 있습니다. 많은 레스토랑이 AI 기반 주문, 셀프 서비스 키오스크, 챗봇 또는 음성 비서를 도입해 고객을 응대합니다. 예를 들어, 디지털 키오스크와 모바일 앱은 동적인 메뉴와 특별 할인 정보를 제공합니다.

연구에 따르면, 2025년까지 50% 이상의 패스트푸드점(QSR)이 AI 기반 드라이브 스루 시스템을 포함한 완전 자동화를 추진할 예정입니다. 실제로 최근 조사에서 63%의 레스토랑이 이미 고객 경험 관리를 위해 AI를 매일 사용하고 있다고 밝혔으며, 이는 가장 높은 활용 사례입니다.

대표적인 사례로는 White Castle의 ‘Julia’가 있습니다. Mastercard와 공동 개발한 AI 음성 비서인 Julia는 자연어 처리 기술로 드라이브 스루 주문을 받고, 직원들은 창구에서 고객 맞이와 결제에 집중할 수 있습니다.

이 시스템은 추가 판매를 유도하고 주문 정확성을 보장해 원활한 경험을 제공합니다. White Castle 경영진은 Julia 덕분에 직원들이 주문을 단순히 전달하는 대신 고객과 소통하며 더 친절한 분위기를 만들 수 있다고 평가합니다.

마찬가지로, 많은 피자 체인과 카페는 과거 선호도를 기반으로 상품을 추천하는 챗봇이나 앱 AI를 제공합니다. AI 알고리즘은 고객의 충성도 프로필이나 주문 기록을 분석해 추가 메뉴(버거에 감자튀김, 커피에 페이스트리 등)를 추천해 매출과 만족도를 높입니다.

또한 일부 레스토랑은 프론트 오브 하우스 서비스에 자율 로봇을 도입하고 있습니다. AI 기반 배달 로봇(예: Bear Robotics의 ‘Penny’ 또는 Pudu의 로봇)은 식탁까지 음식을 운반합니다.

이 로봇들은 내장 카메라와 내비게이션 알고리즘을 사용해 식당 내를 이동하며, 서버가 고객 응대에 집중할 수 있도록 돕습니다. 테이블을 인식하고 장애물을 피하며, 소규모 인력으로도 바쁜 시간대에 접시를 떨어뜨리지 않고 서비스를 원활하게 합니다.

음성 AI는 업계 전반에서 드라이브 스루에 적용되고 있습니다. Deloitte 보고서에 따르면 음성 주문은 떠오르는 활용 사례로, 운영자들은 전화나 스피커를 통해 주문을 받는 AI 시스템을 시험 중입니다.

잘 구현되면 이러한 AI 도구는 대기 시간과 오류를 줄일 수 있습니다. 심지어 음식 배달 플랫폼도 AI를 활용해 주문 지연을 예측하고 배달 경로를 최적화해, 고객 접점에서 레스토랑 운영을 간접적으로 개선하고 있습니다. 요컨대, 셀프 주문 키오스크와 모바일 앱부터 음성 AI, 서비스 로봇까지 기술은 식사 경험을 더욱 디지털화하고 데이터 중심으로 변화시키고 있습니다.

컴퓨터 비전과 품질 관리

컴퓨터 비전은 AI의 한 분야로, 카메라와 이미지 분석을 통해 작업을 수행하며, 레스토랑에서 품질 관리와 분석에 점점 더 많이 활용되고 있습니다. AI 카메라는 주방과 식당을 모니터링해 기준을 유지하고 서비스를 효율화합니다.

예를 들어, 천장에 설치된 AI 카메라는 어느 테이블이 사용 중인지, 손님이 얼마나 기다렸는지, 테이블이 청소를 위해 비워졌는지 실시간으로 추적할 수 있습니다. 한 시스템에서는 AI 모델이 각 테이블 구역을 ‘식사 중’, ‘대기 중’, ‘청소 중’으로 실시간 표시합니다.

이를 통해 관리자는 좌석 배치와 인력 배치를 최적화할 수 있습니다. ‘대기 중’ 테이블이 많으면 서버를 더 배치하고, ‘청소 중’이 쌓이면 버서에게 즉시 알림을 보냅니다. 바쁜 매장에서는 이러한 실시간 시각 데이터가 회전율을 높이고 병목 현상을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.

AI 비전은 식품 품질 관리에도 직접 적용됩니다. 대표적인 사례가 도미노 피자 체커입니다. 피자 조립 라인 위에 설치된 카메라는 피자가 오븐에 들어가기 전과 포장 전 두 차례 검사합니다.

AI는 토핑 배치, 도우 색상, 전체 외관을 브랜드 기준과 비교 분석합니다. 도미노는 이 시스템 도입 후 제품 품질이 약 14~15% 향상되었고, 실수가 크게 줄었다고 보고했습니다.

유사하게, Compass Group 같은 대형 케이터링 업체는 폐기물통 위에 AI 카메라를 설치해 버려진 음식의 종류와 양을 분류합니다. 이 데이터는 과잉 생산을 파악하는 데 도움을 주었으며, 한 프로그램은 스마트한 준비 결정으로 식품 폐기물을 30~50% 줄였습니다.

또 다른 체인은 서빙 스테이션 위에 비전 센서를 설치해 95% 정확도로 분량과 보충 수준을 측정해, 신뢰할 수 없는 수동 저울을 대체하고 있습니다.

음식과 테이블 외에도, 비전 시스템은 위생 관리에도 활용됩니다. 아직 널리 보급되지는 않았지만, 직원 손 씻기나 장갑 착용 여부 확인, 조리된 음식 온도 자동 점검 등에 AI가 시범 적용되고 있습니다.

전반적으로 컴퓨터 비전은 레스토랑에 추가적인 ‘눈’을 제공합니다. AI는 접시와 테이블을 지치지 않고 감시하며, 그 결과 스테이크부터 패스트푸드 감자튀김까지 더 높은 일관성과 안전성을 보장합니다. 고객이 발견하기 전에 오류를 잡아내는 역할을 합니다.

데이터 분석, 인력 배치 및 의사결정 지원

이러한 혁신의 기반에는 데이터 분석이 있습니다. AI 도구는 레스토랑 관리 소프트웨어에 내장되어 소유주가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 분석 플랫폼은 판매 시점 데이터와 운영 데이터를 처리해 바쁜 시간대를 예측하고 최적의 직원 근무 일정을 제안합니다.

복잡한 다점포 브랜드에서는 AI가 각 지점 간 근무 교대 조정을 지원하고 노동법 준수를 보장합니다. 전문가들은 AI 스케줄링이 예측 수요에 맞춰 인력 공급을 조정해 초과 근무와 유휴 인력을 줄인다고 말합니다. 실제로 한 리뷰에 따르면 AI 스케줄링 도입 조직은 최대 12%의 인건비 절감 효과를 봤습니다.

스케줄링 외에도 AI는 메뉴 구성과 가격 책정에도 도움을 줍니다. 어떤 메뉴가 언제, 어떤 프로모션 하에 잘 팔리는지 분석해 메뉴 조정이나 한정판 제안을 추천할 수 있습니다.

고급 시스템은 동적 가격 책정도 지원합니다. 예를 들어, 피크 시간대나 해피 아워에 가격을 약간 올려 매출을 극대화하는 방식입니다(주로 호스피탈리티 업계에서 흔하지만 레스토랑에서도 점차 탐색 중입니다). 이 모든 것은 AI가 과거 판매 패턴, 고객 데이터, 시장 동향을 실시간으로 분석해 이끌어냅니다.

요컨대, AI 기반 소프트웨어는 원시 운영 데이터(판매, 재고, 방문객 수)를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 레스토랑 경영진은 어떤 지점이 부진한지, 어떤 메뉴가 수익성이 낮은지, 마케팅 캠페인이 주문에 어떤 영향을 미치는지 빠르게 파악할 수 있습니다.

메뉴 확장, 신규 매장 오픈, 신기술 투자 같은 선택을 할 때, 관리자는 직감 대신 AI 예측에 의존할 수 있습니다. Deloitte 조사에 따르면 많은 체인이 AI가 고객 충성도를 높이고 직원 경험을 개선하는 데 기여할 것으로 기대합니다.

전 세계적으로 이러한 분석 도구는 지역별 축제(예: 중동의 라마단, 영국의 경기일 행사)를 고려해 조정하고, 더 효율적인 구매와 인력 배치를 위해 데이터를 통합하는 데 도움을 줍니다.

AI 도입의 이점

AI 도입은 레스토랑 비즈니스 전반에 걸쳐 상당한 이점을 제공합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다:

• 높은 효율성: AI는 주문 접수, 준비 일정 관리, 재고 조사 같은 일상 업무를 자동화해 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 합니다. 관리자들은 AI 기반 주방 동선 최적화 덕분에 서비스 속도가 빨라지고 실수가 줄었다고 보고합니다. 예를 들어, AI는 주문의 모든 부분이 동시에 완성되도록 조율해 고객 대기 시간과 뜨거운 접시 유지 시간을 단축합니다.

• 비용 및 폐기물 절감: AI는 재고와 인력을 최적화해 여러 방면에서 비용을 줄입니다. 예측 주문 시스템은 부패와 과잉 재고를 줄이고, 자동 조리 장비는 과도한 조리나 과다 분량을 방지합니다.
  앞서 언급했듯, AI 시스템은 식품 폐기물과 인건비 절감으로 자체 비용을 상쇄하는 경우가 많습니다. 한 로봇 절단기는 인력 재배치와 폐기물 절감으로 매장당 월 5,000~20,000달러를 절약한다고 주장합니다.

• 향상된 고객 경험: 개인화와 신속함은 고객 만족으로 이어집니다. AI 기반 추천 엔진(앱이나 키오스크 내)은 고객이 좋아할 만한 추가 메뉴와 세트를 제안해 매출과 서비스 만족도를 높입니다.
  AI가 관리하는 주방과 디지털 주문 시스템 덕분에 더 빠르고 정확한 주문 처리로 현대 고객의 편의 기대에 부응합니다. 설문조사에서 향상된 고객 경험은 AI의 주요 영향 중 하나로 꼽혔습니다.

• 데이터 기반 경영: AI 시스템은 관리자에게 깊이 있는 인사이트를 제공합니다. 판매, 마진, 인력 지표의 추세를 지속적으로 분석해 소유주가 메뉴를 미세 조정하고 가격을 조정하며 미래를 계획할 수 있게 돕습니다.
  예를 들어, AI 대시보드를 사용하는 체인은 부진한 메뉴나 지역을 신속히 파악해 대응할 수 있습니다. Deloitte는 AI를 활용한 개인화 경험과 스마트 운영이 마진을 크게 높이고 비즈니스를 더 탄탄하게 만든다고 평가합니다.

이러한 이점들이 모여 레스토랑을 더 경쟁력 있고 지속 가능하게 만듭니다. 실제로 업계 소식통에 따르면 자동화 초기 도입자들은 측정 가능한 투자 수익률을 경험하고 있습니다. 키오스크와 온라인 주문을 도입한 QSR은 거래량이 약 5%, 이익이 약 8% 증가했습니다. 소규모 카페든 대형 체인이든, 기술은 이전에는 수작업으로는 유지하기 어려웠던 효율성을 가능하게 합니다.

과제와 미래 전망

유망하지만, 레스토랑에서의 AI 도입에는 과제도 존재합니다. 2024년 글로벌 레스토랑 경영진 설문조사에 따르면 많은 체인이 아직 AI 도입 초기 단계에 있습니다. 첫 번째 AI 물결(재고 및 고객 경험)은 진행 중이지만, 완전한 주방 자동화와 메뉴 혁신은 아직 발전 중인 분야입니다.

주요 우려 사항은 AI 시스템을 구현하고 유지할 인재 확보와 위험 관리입니다. 조사 대상 경영진의 약 절반은 기술 위험이나 AI 전문성 부족을 걱정했습니다. 데이터 프라이버시와 지적 재산권 문제도 고객 및 운영 데이터에 의존하는 시스템에서 나타납니다.

기존 기술과의 통합도 또 다른 장애물입니다. 레스토랑은 POS, 회계, 예약 플랫폼 등 수십 가지 시스템을 운영하며, AI 도구는 견고한 데이터 입력이 필요합니다. 체인은 AI가 원활히 작동하도록 강력한 네트워크, 센서, 직원 교육을 갖춰야 합니다.

일부 브랜드는 AI가 초기 투자와 명확한 전략을 요구한다고 경고합니다. 한 Deloitte 분석가는 AI를 통한 ‘전면적 혁신’을 이루려면 혁신과 실용적 규율의 균형이 필요하며, 거버넌스, 사이버 보안, 적절한 역량 확보가 필수라고 말했습니다.

앞으로 AI의 역할은 레스토랑에서 더욱 커질 것입니다. 인력 부족과 비용 상승으로 운영자들은 자동화에 점점 더 의존할 것입니다. 로보틱스와 AI 모델의 발전도 계속될 것입니다.

더 많은 요리 분야에서 완전 자율 주방, 더욱 개인화된 마케팅, 관리자용 AI 비서가 등장할 수 있습니다. 그러나 대부분 전문가들은 AI가 인간 팀을 대체하는 것이 아니라 보조하는 도구라고 봅니다. 가장 성공적인 레스토랑은 기술과 인간의 조화를 이루어, AI가 반복 업무를 맡는 동안 직원은 환대와 창의성에 집중하는 곳일 것입니다.

요약하자면, AI는 전 세계 레스토랑 관리와 주방 운영의 거의 모든 측면을 재편하고 있습니다. 스마트 예측부터 로봇 셰프, 데이터 분석까지 이 혁신들은 레스토랑을 더 효율적이고 안전하며 고객 중심적으로 만들고자 합니다.

기술이 성숙함에 따라, 고객과 운영자 모두 더 빠르고 신선하며 개인화된 식사 경험을 기대할 수 있습니다.