AI에게 가게를 1년 맡겨도 될까?

AI에게 가게 운영을 통째로 맡기면 돈을 벌 수 있지만, 큰돈을 잃을 수도 있다. 알리바바 큐웬팀 등의 실험에서 AI 18종이 1년 장사를 90번 한 결과, 1등은 시작 자금의 14.31배를 만들었지만 10번은 파산했다. 반복 업무는 AI가 잘했지만 흥정, 사기 판단, 현금 관리, 가격 조정에서는 큰 차이가 났다.

AI에게 가게를 통째로 맡기면 어떻게 될까?

이번 실험은 알리바바 큐웬팀·타오바오&티몰그룹·홍콩과기대 연구진이 2026년 8월 31일 공개했다. AI에게 실제 타오바오·티몰 기록을 바탕으로 만든 상품 6,886개와 공급처 576곳을 주고, 365일 동안 최대 네 개의 가게를 운영하게 했다.

AI는 시장을 살피고 공급처와 흥정하고 물건을 사고, 가격을 정하고 주문을 보내고 반품을 처리하고 돈을 관리했다. 공급처의 약 4분의 1은 사기 공급처였고, 할인 행사와 자연재해 같은 조건도 1년 일정에 따라 반영됐다.

결과 차이는 매우 컸다. 같은 10만 위안으로 시작했는데 GPT-5.6 솔은 평균 143만 1,425위안까지 만들었고, 큐웬3.5 플러스는 5번 중 4번 파산하면서 평균 연말 자산이 시작 자금의 0.01배에 그쳤다.

돈을 버는 AI도 왜 사기에 당했을까?

가장 눈에 띄는 부분은 사기 공급처다. AI는 사기 공급처를 완전히 걸러내지 못했고, 사기 피해의 53.4%는 계약을 맺은 뒤 불량품을 받는 방식으로 발생했다.

흥정도 완벽하지 않았다. 첫 제안가를 그대로 받아들이면 0.50점인 척도에서 가장 높은 AI도 0.811에 그쳤고, 공급처가 받아들일 수 있는 바닥 가격까지 깎은 AI는 없었다.

같은 공급처에서 같은 물건을 다시 사면서도 가격을 낮추지 못하는 경우가 많았다. 재구매는 8,647번 있었지만, 18종 가운데 16종은 재구매 때 값을 깎지 못했다.

돈을 많이 번 AI가 이런 부분까지 모두 잘한 것도 아니다. GPT-5.6 솔은 전체 수익에서는 가장 높았지만 사기 피하기에서는 18종 가운데 16위였다.

현금이 있어야 가게를 계속 돌릴 수 있다

가게를 운영할 때는 매출만 보면 안 된다. 물건값은 먼저 나가고 판매 대금은 9일 동안 묶인 뒤에야 쓸 수 있기 때문이다.

이번 실험에서도 현금 관리가 중요한 변수였다. 90번 가운데 49번은 1월에 현금이 바닥났고, 10번은 결국 파산했다. GPT-5.5는 두 번이나 첫 매출이 들어오기 전인 17일째에 파산했다.

여윳돈을 많이 남겨두면 파산을 피할 수 있었지만, 돈을 충분히 남긴 AI가 많이 번 것은 아니었다. 가장 많이 번 두 AI는 파산하지 않은 14종 가운데 평균 잔고가 가장 얇았다.

이 결과는 AI에게 가게 운영을 맡길 때 현금 한도를 정하는 일이 중요하다는 점을 보여준다. 돈을 아끼는 것만으로도 안 되고, 돈을 너무 많이 묶어두는 것도 수익을 떨어뜨릴 수 있다.

AI는 하루 종일 무엇을 했을까?

AI가 한 일 가운데 가장 많은 비중은 새로운 판단이 아니었다. 발송, 하루 넘기기, 대금 인출, 재고 올리기처럼 매일 반복되는 일이 전체 작업의 71.8%를 차지했다.

가격을 고치는 작업은 0.66%뿐이었다. 18종 가운데 9종은 1년 동안 가격을 고치는 작업을 평균 세 번도 하지 않았다.

고객 수요가 계절과 행사, 평판에 따라 달라지는 동안 가격을 거의 건드리지 않았다는 뜻이다. 빠른 배송을 쓰면 운임은 두 배가 되지만 반품은 4분의 1 줄었는데도, 88번 가운데 72번은 발송의 98% 이상을 한 가지 배송 방식으로 처리했다.

그럼 사장님은 어디까지 맡겨야 할까?

이 실험만으로 실제 가게의 결과를 그대로 예측할 수는 없다. 가상 시장이고 고객 수요와 공급처의 행동도 정해진 규칙에 따라 움직였기 때문이다.

그래도 맡길 일의 경계는 생각해 볼 수 있다(예상). 발송이나 재고 올리기처럼 반복되는 일은 AI가 처리하고, 공급처와 처음 거래할지, 얼마까지 돈을 쓸지, 가격을 언제 다시 볼지는 사장님이 기준을 정해두는 방식이다.

특히 현금과 거래처는 자동으로 넘기기보다 사장님의 승인 절차를 두는 편이 안전해 보인다. 이번 실험에서 가장 많이 번 AI조차 사기 공급처를 완전히 피하지 못했고, 재구매 때 가격을 낮추는 일도 대부분 하지 못했다.

한국 소상공인에게는 아직 AI가 가게 전체를 맡는 단계가 아니다. 2025년 생성형 AI 이용률은 단독자영업자 12.6%였고, 중소기업중앙회 조사에서는 소상공인의 83%가 「디지털 초보」 수준으로 나타났다.

AI를 쓴다는 것과 가게 운영을 AI에게 맡긴다는 것은 다른 일이다. 지금은 반복 업무를 줄이는 데서 시작하고, 돈을 쓰거나 거래처를 선택하거나 가격을 바꾸는 일에는 사장님이 기준과 승인선을 남겨두는 것이 이번 실험에서 확인된 차이를 현실적인 운영 방식으로 옮기는 방법이다.

같이 읽을 글

• 소상공인도 AI에 일을 맡기고 있을까?
• 디지털을 쓴다는데 왜 아직 초보일까?
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자료 출처

• E-Commerce Bench: Evaluating LLM Agents on Long-Horizon Autonomous Business Operation(Fan·Shen 외, 알리바바 큐웬팀·타오바오&티몰그룹·홍콩과기대, 2026년 8월 arXiv 제출, AI 18종·90번·상품 6,886개·공급처 576곳)
• 같은 논문 전체 본문 PDF(표 2 연말 자산, 4.3절 흥정·사기·현금·효율·학습 분석)
• E-Commerce Bench 공개 코드(깃허브 QwenLM)
• Vending-Bench: A Benchmark for Long-Term Coherence of Autonomous Agents(Backlund·Petersson, 자판기 운영 선행 시험)
• AI 포용 관점에서 본 생성형 AI 이용 격차(정보통신정책연구원 KISDI STAT Report 26-04, 2026.4.15 — 단독자영업자 12.6%)
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• 「플랫폼 비용에 매출 21.7% 지출…中企 수수료 낮춰야」(한국일보, 중소기업중앙회 2026 온라인 플랫폼 입점사 거래 실태조사, 입점사 1,250곳)