AI에게 가게를 맡겨도 신고와 허가는 직접 챙겨야 할까?

AI에게 가게 운영을 통째로 맡기는 일은 아직 조심해야 한다. 15개 AI를 가상 가게에 투입한 실험에서 실행의 51%가 손해를 봤다. 승인 없이 판매해 평균 22.7번 위반하고 5만 1,750달러를 벌금으로 낸 AI도 있었다.

AI에게 가게 운영을 맡기면 어디까지 알아서 할까?

알리바바 Accio 팀과 예일대 연구진은 AI 한 개가 가게를 혼자 운영하는 가상 시장을 만들었다. AI는 상품을 고르고, 공급처를 찾고, 발주와 재고를 관리하고, 가격과 광고를 정하고, 고객 문의와 규정 준수까지 처리해야 했다.

시작 자본은 8만 달러였고 가상 영업일 30일 동안 운영했다. 실제 알리바바닷컴 상품과 공급처 정보를 사용했고, AI가 사용할 수 있는 도구는 60개 이상이었다. 같은 조건에서 모델마다 10번씩 실행했다.

결과는 모델마다 크게 달랐다. 30일 뒤 평균 순자산이 가장 높은 AI는 18만 8,488달러였지만, 가장 낮은 AI는 2만 856달러였다.

사람이 설계한 최고 운영 전략은 43만 6,195달러를 기록했다. AI 1등의 평균 순자산보다도 높았다.

AI가 돈을 잘 벌면 가게 운영도 맡겨도 될까?

그렇게 보기는 어렵다. 연구에서는 돈을 버는 능력과 규정을 지키는 능력이 서로 다른 결과를 보였다.

AI가 어떤 공급처를 고를지 결정할 때 증거를 보고 판단하면 무작정 고르는 것보다 6만 3,600달러를 더 벌었다. 관세를 따져 판매 경로를 고르면 2만 5,900달러, 마진을 지키면 5만 300달러의 차이가 났다.

하지만 이렇게 번 돈도 승인 없이 판매하면 벌금으로 줄어들 수 있다. 연구팀은 가게를 운영할 때 수익뿐 아니라 원금을 지키는 것과 규정 준수도 함께 봐야 한다고 설명했다.

신고나 허가도 AI가 알아서 챙길까?

이 실험에서는 AI가 판매 전에 필요한 승인을 직접 찾아야 했다. 승인에 시간이 걸린다는 점도 고려해서 미리 신청해야 했고, 승인이 나기 전에는 판매하면 안 됐다.

문제는 AI가 필요한 승인을 알고 있더라도 실제 행동에서 규정을 지키지 않을 수 있다는 점이다. 승인 없이 판매하면 거래마다 벌금이 붙었고, 위반이 반복될수록 벌금 배수가 커졌다.

규정을 가장 잘 지킨 모델과 그렇지 못한 모델의 차이도 컸다. Fable 5와 GPT-5.5는 위반이 한 번도 없었지만, MiniMax M2.5는 실행 한 번에 평균 22.7번 위반했다.

MiniMax M2.5가 낸 평균 벌금은 5만 1,750달러였다. 시작 자본 8만 달러의 약 65%에 해당하는 금액이다.

고객 응대까지 잘하는 AI가 따로 있을까?

이 부분도 모델마다 달랐다. 고객 문의를 실제 주문으로 바꾼 비율은 Opus 4.8이 84%, Fable 5가 81%, Qwen 3.8이 74%였다.

반면 순자산 1등이었던 Gemini 3.1 Pro는 57%였다. 돈을 가장 많이 번 AI가 고객 문의를 주문으로 바꾸는 능력까지 가장 높았던 것은 아니다.

따라서 하나의 숫자만 보고 AI에게 가게 운영 전체를 맡기기는 어렵다. 가격, 재고, 고객 응대, 규정 준수처럼 업무마다 결과가 달라질 수 있기 때문이다.

한국 가게에서는 무엇을 직접 확인해야 할까?

실험 속 벌금은 가상으로 정해진 것이지만, 실제 가게에도 반드시 지켜야 하는 절차가 있다. 업종에 따라 사업자등록, 영업신고나 허가, 위생교육, 통신판매업 신고 등을 확인해야 한다.

사업자등록은 사업 시작일부터 20일 안에 신청해야 한다. 식품 영업신고나 허가가 필요한 업종은 영업 전에 절차를 확인해야 하고, 온라인으로 판매하는 경우에는 통신판매업 신고도 별도로 확인해야 한다.

실제 절차는 업종과 상황에 따라 달라질 수 있다. 법과 제도가 바뀔 수도 있으므로 표에 있는 내용은 확인을 시작할 목록으로 보고, 최종 확인은 세무서·구청·세무사를 통해 하는 편이 안전하다.

특히 이 실험에서는 AI가 처음 받은 문서에 판매 승인이 필요하다는 내용이 있었는데도 위반이 발생했다. 문서를 읽었다는 사실만으로 실제 행동까지 정확하게 이어진다고 볼 수 없다는 뜻이다.

그럼 AI에게 맡겨도 되는 일은 무엇일까?

틀렸을 때 다시 고칠 수 있는 일부터 맡겨 보는 것이 현실적이다. 공급처와 가격을 비교하거나 재고 수량을 계산하고, 고객 문의에 보낼 답변 초안을 만드는 일은 AI가 처리해 볼 수 있다.

반대로 신고·허가·세금 기한처럼 틀렸을 때 벌금이나 제재로 이어질 수 있는 일은 직접 확인하는 편이 안전하다. AI가 알려준 내용을 그대로 믿기보다 관련 기관에서 최종 확인하고 기록을 남겨 두는 것이 좋다.

결국 AI에게 가게 운영을 맡기는 문제는 모든 일을 맡길지 말지의 문제가 아니다. 어떤 일은 AI가 빠르게 처리하게 하고, 법적 책임이 걸린 일은 사람이 확인하는 식으로 나누는 것이 핵심이다.

이 실험을 한국 가게에 그대로 적용해도 될까?

그렇게 볼 수는 없다. 이 실험은 국경을 넘는 도매 가게를 가상으로 30일 운영한 것이므로 동네 음식점이나 미용실과 조건이 다르다.

또한 실험에서 사용한 벌금 공식은 연구팀이 정한 것이며 한국 법의 제재 방식과 같지 않다. 같은 세계 조건에서 모델마다 10번씩 실행한 결과이므로 시장 조건이 달라지면 결과도 달라질 수 있다.

연구 주체가 알리바바의 AI 판매 도구 팀이라는 점도 함께 봐야 한다. 평가한 모델 역시 빠르게 바뀌고 있으므로, 이 결과는 2026년 8월 시점의 실험 결과로 보는 것이 적절하다.

이 실험이 보여주는 핵심은 단순하다. AI가 장사를 잘하는지와 신고·허가를 제대로 지키는지는 따로 확인해야 한다. 가게의 법적 절차까지 AI에게 통째로 넘기기보다는, AI가 처리할 일과 사장님이 직접 확인할 일을 나누는 것이 필요하다.

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자료 출처

• Business Arena: Benchmarking LLM Agents in a Realistic Marketplace(알리바바 Accio 팀·예일대, arXiv 2608.08621, 2026.8, 모델 15개×10회·영업일 30일)
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