재고관리 AI, 분석을 넘어 채팅으로 재고를 관리하다
재고관리 AI 는 보통 수요를 예측하고 통계를 보여주는 도구로 쓰입니다. 앤트포켓의 AI 는 쓰임이 다릅니다. Claude·ChatGPT 와 대화하는 것만으로 제품을 등록하고, 입고·출고를 기록하고, 부족한 재고를 확인합니다. 재고를 분석해 주는 데서 그치지 않고, 재고관리라는 일 자체를 채팅으로 하는 것입니다. 이 글에서는 그 차이와, 실제로 어떤 대화를 주고받게 되는지를 세 가지 상황으로 보여드립니다.
지금의 재고관리 AI 는 대부분 '분석'을 합니다
"재고관리 AI" 를 검색하면 나오는 이야기는 대체로 비슷합니다.
- 과거 판매 데이터로 수요를 예측해 적정 재고를 계산한다
- 재고가 기준 밑으로 내려가면 자동으로 발주한다
- 입출고 데이터를 모아 통계와 대시보드로 보여준다
모두 쓸모 있는 기능입니다. 그런데 이 기능들에는 공통점이 있습니다. AI 가 일을 하려면 데이터가 먼저 쌓여 있어야 한다는 점입니다. 제품을 등록하고, 들어오고 나간 수량을 하나하나 입력하는 일은 여전히 사람이 화면을 열어 직접 해야 합니다.
재고관리를 해 보신 분이라면 아실 겁니다. 정작 시간이 많이 드는 것은 분석보다 그 입력입니다. 신제품 수십 개를 등록하는 일, 하루에도 몇 번씩 입고·출고를 기록하는 일, "그 제품 지금 몇 개 남았지?" 하고 화면을 뒤지는 일 말입니다.
앤트포켓의 AI 는 '일'을 합니다
앤트포켓은 이 입력과 조회 자체를 AI 에게 맡길 수 있게 만들었습니다. 이미 쓰고 계신 Claude 나 ChatGPT 에 앤트포켓을 연결하면, 그 대화창이 곧 재고관리 화면이 됩니다.
| 일반적인 재고관리 AI | 앤트포켓 AI | |
|---|---|---|
| AI 의 역할 | 쌓인 데이터를 분석·예측 | 재고관리 업무를 직접 수행 |
| 쓰는 방법 | 대시보드·리포트 확인 | 평소 말투로 대화 |
| 사람이 하는 일 | 데이터 입력, 결과 해석 | 요청하고, 결과를 확인·승인 |
| 할 수 있는 일 | 수요 예측, 자동 발주, 통계 | 제품 등록·수정, 입고·출고·이동·조정, 재고·기록 조회 |
물론 AI 가 마음대로 재고 숫자를 바꾸지는 않습니다. AI 에게 입고나 출고를 요청하면 AI 는 입출고명세서를 만들어 확인대기 상태로 제출하는 데까지만 합니다. 실제 재고는 사람이 그 명세서를 확인하고 승인해야 바뀝니다.
AI 가 잘못 알아들어도 재고는 그대로입니다. 승인 버튼을 누르기 전에 한 번 더 확인할 기회가 항상 있습니다.
자세한 동작 방식은 사용 가이드의 AI 연동 소개에 정리해 두었습니다. 이제 실제 대화를 보겠습니다.
상황 1. 제품 수백 개를 한 번에 등록해야 할 때
새 시즌 상품이 들어와 제품을 대량으로 등록해야 하는 상황입니다. 거래처에서 받은 엑셀 파일이 있지만, 앤트포켓의 일괄등록 양식과 열 순서가 다릅니다. 보통이라면 양식에 맞춰 엑셀을 다시 정리해야 합니다.
AI 에게는 그 파일을 그대로 건네면 됩니다.
나: (엑셀 파일 첨부) 이 파일에 있는 제품들 앤트포켓에 등록해줘
AI: 파일에서 제품 128개를 찾았습니다. 제품명, 제품코드, 단가, 사이즈, 색상 열을 읽었고 '비고' 열은 등록 항목이 아니라서 제외했습니다. 사이즈와 색상은 '신발' 카테고리의 제품 속성으로 넣으면 될까요? 먼저 5개만 등록해서 결과를 보여드릴까요?
나: 응, 신발 카테고리로. 5개 먼저 해줘
AI: 5개를 등록했습니다. 운동화 A-230 (사이즈 230, 화이트), 운동화 A-240 (사이즈 240, 화이트) … 단가도 파일 그대로 들어갔습니다. 나머지 123개도 진행할까요?
나: 나머지도 해줘
AI: 121개를 등록했습니다. 2개는 이미 같은 제품코드가 있어서 등록하지 않았습니다. (14행 SN-1102, 87행 SN-1240) 기존 제품을 수정할지, 제품코드를 바꿔서 새로 등록할지 알려주세요.
눈여겨볼 점이 몇 가지 있습니다.
- 정해진 양식이 필요 없습니다. 열 이름이나 순서가 달라도 AI 가 읽고 맞춥니다.
- 애매한 것은 AI 가 먼저 묻습니다. 어느 카테고리에 넣을지, 몇 건만 먼저 해볼지를 확인하고 진행합니다.
- 실패한 것만 따로 알려줍니다. 등록된 제품은 그대로 두고, 문제 있는 행만 다시 처리하면 됩니다.
엑셀로 제품을 등록하는 자세한 방법은 엑셀로 한 번에 처리하기를 참고하세요.
상황 2. 입고·출고를 기록할 때
거래처에서 물건이 들어왔고, 오후에는 다른 창고로 출고도 나갑니다. 화면에서라면 입고 화면을 열어 제품을 하나씩 고르고 수량을 넣은 뒤, 다시 출고 화면으로 가서 같은 일을 반복합니다.
대화로는 이렇게 됩니다.
나: 오늘 한빛상사에서 들어온 거 만덕창고에 입고해줘. 책상01 20개, 의자02 15개, 서랍장03 8개
AI: 입고 3건을 입출고명세서 #142 에 담아 확인대기로 제출했습니다. 거래처는 한빛상사, 창고는 만덕창고입니다. 아래 링크에서 확인 후 승인하면 재고에 반영됩니다.
나: 그리고 구포창고에서 책상01 5개 출고도 있어. 거래처는 대성가구
AI: 같은 명세서 #142 에 출고 1건을 추가했습니다. 지금 구포창고의 책상01 재고는 3개라서, 이대로 승인하면 재고가 -2개가 됩니다. 수량을 확인해 주세요.
나: 아 그럼 만덕창고에서 출고하는 걸로 바꿔줘
AI: 구포창고 출고를 빼고 만덕창고에서 책상01 5개를 출고하도록 바꿨습니다. 만덕창고 책상01 은 승인 후 15개가 남습니다.
여기서 중요한 것은 두 가지입니다.
첫째, 여러 건을 한 명세서에 모아 한 번에 승인할 수 있습니다. 대화가 이어지는 동안 AI 가 같은 명세서에 계속 담아 주기 때문에, 승인하는 사람은 하루치 입출고를 한 번에 확인하면 됩니다.
둘째, AI 가 수상한 수량을 먼저 짚어 줍니다. 재고보다 많이 출고하려 하면 제출 단계에서 알려주므로, 승인하기 전에 바로잡을 수 있습니다.
입고 목록이 엑셀로 정리되어 있다면 그 파일을 건네 한 번에 명세서로 만들 수도 있습니다. 명세서의 승인과 반려는 입출고명세서 가이드에서 자세히 다룹니다.
상황 3. 지금 부족한 재고가 있는지 알고 싶을 때
아침에 출근해서 가장 먼저 궁금한 것은 "오늘 채워 넣어야 할 게 있나?" 입니다. 재고 현황 화면을 열어 창고별로 숫자를 훑어보는 대신, 그냥 물어보면 됩니다.
나: 지금 부족한 재고 있어?
AI: 재고부족 알림 기준 밑으로 내려간 제품이 3개 있습니다.
창고 제품 현재 재고 기준 만덕창고 의자02 4개 10개 만덕창고 서랍장03 2개 5개 구포창고 책상01 3개 5개 나: 알림 설정 안 한 것 중에도 만덕창고에 10개 밑으로 남은 거 있어?
AI: 만덕창고에서 재고가 10개 미만인 제품은 위 2개 외에 스탠드04 (6개), 수납함05 (9개)가 있습니다.
나: 의자02, 서랍장03 은 30개씩, 스탠드04 는 20개 입고 명세서 만들어 둬. 거래처는 한빛상사
AI: 입고 3건을 입출고명세서 #143 에 담아 확인대기로 제출했습니다. 물건이 들어오면 승인해 주세요.
질문에서 바로 작업으로 넘어간다는 점이 핵심입니다. 부족한 재고를 확인하고, 조건을 바꿔 다시 찾아보고, 채워 넣을 입고 명세서까지 한 대화 안에서 끝납니다. 화면을 몇 번씩 오가던 일이 문장 세 개로 줄어듭니다.
어떤 제품을 몇 개 밑으로 내려가면 알려줄지는 재고부족 알림에서 미리 정해 둘 수 있습니다.
시작하는 방법
준비물은 앤트포켓 계정과, 이미 쓰고 계신 AI 앱 하나입니다.
- Claude 또는 ChatGPT 의 커넥터 설정에 앤트포켓 연결 주소를 등록합니다.
- 앤트포켓 계정으로 로그인하고, 연결할 스페이스와 AI 에게 허용할 권한을 고릅니다.
- 대화를 시작합니다.
프로그램을 설치하거나 복잡한 설정값을 넣는 과정은 없습니다. AI 에게 어디까지 맡길지는 권한으로 정합니다. 조회만 허용할 수도 있고, 입출고 요청까지, 혹은 승인까지 맡길 수도 있습니다. 앱별 연결 방법은 Claude 에 연결하기, ChatGPT 에 연결하기에, 권한 설정은 권한과 연결 관리에 있습니다.
마치며 — 앤트포켓도 대화로 배웁니다
재고관리를 대화로 하게 만든 이유는 단순합니다. 사람에게 일을 맡길 때처럼, 소프트웨어에도 말로 맡길 수 있어야 한다고 생각했기 때문입니다.
앤트포켓을 만드는 방식도 같습니다. 저희는 기능을 정할 때 고객분들과 나눈 대화에서 출발합니다. "이런 것도 대화로 되면 좋겠다", "여기서 AI 가 엉뚱하게 알아들었다" 같은 이야기가 다음 개선의 가장 좋은 재료입니다. 써 보시면서 불편했던 점이나 바라는 점이 있다면 앱 안의 피드백이나 support@antpocket.io로 편하게 들려주세요. 하나하나 읽고 답하겠습니다.