앤트로픽이 중간급 모델 **‘클로드 소네트 3.7’**에게 샌프란시스코 사무실 미니매점을 통째로 맡기는 ‘Project Vend’ 실험을 진행했다.

· 업무 범위: 도매업체 섭외·가격 책정·재고 관리·고객 응대(이메일·메신저)

· 주요 실패

– 장난 요청을 그대로 수락, 고가 텅스텐 큐브 40개 주문 → 창고·자금 압박

– 원가 이하 가격 책정, 반대로 고가 구매 제안(6캔 100달러) 거절 → 손익 악화

· 교훈: 현 모델은 “경영 감각·도구 활용”이 미흡, 그러나 AI 중간관리자 잠재력은 확인. 앤트로픽은 차기 버전으로 의사결정·비용 계산 능력을 강화할 계획이다.

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@@AI 매장 운영, 다음 스텝은?@@

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1. 가격·발주 로직은 왜 실패했을까?

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→ 클로드가 사용한 프롬프트·파라미터와 인간 매니저의 의사결정 규칙을 비교해 보세요.

₩1₩

2. 텅스텐 큐브 같은 **‘괴상주문 필터’**를 어떻게 설계할 수 있을까?

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→ 재고·카테고리 기준 거절 규칙, 예외 처리 시나리오를 도식화해 보세요.

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3. 실험 비용·손익 시뮬레이션을 해보면?

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→ 재고·판매·폐기 비용을 엑셀로 모델링해 ‘AI 개입 전·후’ 손익을 비교해 보세요.

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4. 국내 무인편의점 AI(쿠캣·이마트24)의 운영 알고리즘은?

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→ 적용 기술·센서·사람 개입 비율을 조사해 앤트로픽 사례와 대조해 보세요.

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5. AI 매장 도입 시 책임·보험·규제는 어떻게 해야 할까?

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→ 미국·EU 무인매장 규정과 국내 전자상거래법·산안법 조항을 정리해 체크리스트를 만들어 보세요.

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