본사가 매출과 재고를 모아 AI로 권장 발주량을 계산하면 규모의 이점을 살릴 수 있습니다. 그러나 지역 행사, 날씨, 단골 고객처럼 현장 사정을 반영하지 못하면 식재료 폐기나 품절이 발생할 수 있습니다. 가맹점이 자유롭게 수정할수록 중앙 예측 모델의 정확도 평가가 어려워질 수 있다는 반론도 있습니다. 본사 권고와 점포 수정 기록을 분리하고 품절률과 폐기율을 비교한다면 누구에게 최종 결정권을 주어야 할까요?
NIST AI 위험 관리 프레임워크 ↗
미국 국립표준기술연구소 · 2024-07-26
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본사가 발주 예측의 책임을 지면서 점포 수정은 무제한 허용한다면 재고 손실을 누구에게 귀속할지 불분명해집니다. 수정 사유를 간단히 기록하고 예측치와 실제 판매 결과를 나눠 분석하는 장치가 필요합니다.
가맹점의 판매량은 본사가 가진 전체 데이터로만 설명하기 어렵습니다. 지역 축제나 단체 예약처럼 점주가 먼저 아는 변수가 있으므로 권장 발주량은 제시하되 최종 수량을 조정할 권한을 보장하는 쪽에 무게를 둡니다.
발주 AI의 성과는 예측 정확도만으로 판단하면 안 됩니다. 점포별 품절 건수, 폐기 비용, 긴급 배송 비용을 같이 확인하고, 권장량을 따랐을 때와 수정했을 때의 차이를 점주에게 보여줘야 개선 논의가 가능합니다.