마포에서 작은 카페를 하는 사장님 A는 최근 단골 디자이너에게서 이런 말을 들었다. “사장님, 구글에서 ‘여름 카페 프로모션’ 찾다가 이상한 걸 봤어요. ‘구버’라는 AI가 만든 리포트가 잔뜩 뜨더라구요. 챗GPT가 그걸 참고한다네요?” A는 키오스크 옆에 휴대폰을 세워 놓고 직접 검색해봤다. 사람 손으로 썼다기엔 속도가 너무 빠르고, 형식은 놀랍도록 반듯했다. 시장 동향, 고객 페르소나, 가격 탄력성, 실행 체크리스트까지 붙은 ‘완성형’ 문서. “이걸 내가 돈 들이지 않고 써먹을 수 있을까?” 질문은 간단하지만, 한 번 던지고 나면 가게 운영을 바라보는 눈이 바뀐다. 구버(Goover.ai)는 지난 6월 세상에 나왔다. 챗봇을 넘어 ‘에이전트’를 표방한다. 말로 묻고 답하는 수준을 지나, 스스로 자료를 모으고 문서를 기획하고 브리핑까지 붙여내는 존재. 출시 3개월 만에 이용자 100만 명을 넘어섰고, 그 사이 만들어진 심층 리포트만 78만 개에 달한다는 소식은 믿기 어려울 만큼 가파르다.
무료로 만든 리포트는 공개되고, 공개된 문서는 검색엔진에 노출된다. 그래서다. 챗GPT나 퍼플렉시티가 답변할 때 이 공개 리포트를 ‘참고 문헌’처럼 가져다 쓰는 현상이 나타난다. 누군가가 올린 ‘상권 분석’이 누군가의 ‘마케팅 계획’으로 재탄생하고, 그 요약이 다시 누군가의 인스타 글감이 된다. 정보가 정보의 연료가 되는 풍경, 그 엔진 위에 구버가 올라탔다. 소상공인에게 이건 무엇을 뜻할까. 첫째, ‘리포트’의 권력 이동이다. 그동안 리포트는 돈과 시간이 있는 조직의 무기였다. 시장조사 회사가 내주는 얇은 PDF 한 권에 수백만 원이 들고, 영업 현장에서 느낀 촉은 문서로 축적되기 전에 휘발되곤 했다. 그런데 에이전트는 상점주가 스스로 질문을 던지고, 공개 지식과 내부 데이터를 섞어 “우리 가게 기준” 답을 뽑아낸다. 둘째, ‘생산—검증—실행’의 주기가 짧아진다.
오늘 오전에 던진 질문이 오후에 실행 가능한 체크리스트로 돌아오고, 내일 리뷰를 붙여 다시 굴릴 수 있다. 셋째, 노출의 비대칭이 줄어든다. 공개 리포트가 검색에 걸리는 순간, 골목의 인사이트도 ‘발견’될 확률이 올라간다. 요새 잘 나가는 옆 가게 비결이 그들의 공개 리포트 속에, 생각보다 친절히 적혀 있을지도 모른다. 물론 함정도 있다. 에이전트의 자신감은 종종 사람의 확신을 앞선다. 멋지게 정렬된 표가 진실을 보장하지는 않는다. 그래서 필요한 건 ‘사장님식 사실 확인’이다. 방법은 간단하다. 구버가 만들어 준 리포트에서 숫자와 근거 문장을 찾아 표시하고, 우리 가게 POS·배달앱·네이버 플레이스 대시보드에서 동일 지표를 대조해보는 것이다. 일치한다면 실행으로, 어긋나면 재질문으로.
이 과정을 한두 번 돌리면, 에이전트가 점점 ‘우리 가게의 말’로 말하기 시작한다. 사람과 함께 일할 때도 같은 일이 벌어진다. 그 사람이 우리 가게를 배워갈수록 결과물이 좋아진다. 에이전트도 다르지 않다. 구버의 배경에는 솔트룩스가 오랫동안 다듬어온 ‘온톨로지’가 있다. 어려운 말 같지만, 가게 입장에서 풀어보면 이렇다. 라멘집의 지식체계는 ‘메뉴—원가—마진—재고—공급사—계절—날씨—손님 흐름’으로 연결된다. 이 연결선 위에서 질문을 던지면 답이 구조를 따라 흘러나온다. 신메뉴를 내면 원가와 마진이 바뀌고, 재고와 발주가 흔들리고, 비 오는 날 쿠폰을 뿌릴지 말지 판단이 달라진다. 뉴로-심볼릭 AI는 이런 연결을 기억하고 추론한다. ‘느낌’만으로 결정하던 일에, 최소한의 논리를 덧붙여준다.
우리가 늘 하던 고민의 문장에, 데이터의 뼈대를 붙여주는 셈이다. 여기에 솔트룩스의 자체 LLM ‘루시아(LUXIA) 3.0’이 얹힌다. 계획을 세우고, 여러 문서를 한 번에 읽어 맥락을 붙이는 능력이 강화됐다고 한다. “한 번에 읽을 수 있는 문서의 양이 직전 대비 3배 이상 늘었다”는 설명은 소상공인에게 아주 실용적인 메시지다. 매뉴얼, 레시피, 광고주 제안서, 고객 리뷰 스크랩, 거래처 계약서—파일이 흩어져 있을수록 사람은 지치지만, 에이전트는 분량이 늘어날수록 더 ‘우리답게’ 답한다. 곧 PPT 생성, 오디오·영상 브리핑까지 붙는다면, 작은 가게에도 ‘주간 경영회의’가 생길 수 있다. 노트북을 열고, 에이전트가 읽어준 핵심 지표와 실험 결과를 듣고, 사장과 매니저가 한 가지 행동을 정한다. 회의는 15분이면 충분하다. 그렇다면 오늘 당장 무엇을 시켜볼까. 추천하는 첫 질문은 ‘좁고 구체적’해야 한다. 예컨대 “평일 저녁 7—9시 매출을 15% 올리기 위한 4주 실험 계획을 만들어줘.
조건은 인건비 추가 없음, 원가율 ±2% 이내, 리뷰 평점 하락 금지.” 이렇게 요구사항을 박아 넣자. 구버가 내놓는 실험안에서 ‘효과가 생긴 이유’와 ‘위험 요소’를 빼놓지 않고 물어보라. 동시에 우리 가게 데이터로 최소한 세 가지를 연결해주면 정확도가 오른다. POS 매출 CSV, 배달앱 메뉴별 판매·취소율, 네이버 검색 유입·전화 요청 로그. 이 세 가닥만으로도 에이전트의 문장은 우리 가게의 몸에 맞기 시작한다. 결과는 매주 월요일에 한 페이지로 요약하게 하고, 같은 질문을 4주 연속 돌려보라. 꾸준함은 기술을 이긴다. 콘텐츠 마케팅에서도 에이전트는 무기가 된다. 공개 리포트가 검색에 노출된다는 건, ‘동네 사장님의 연구 노트’가 외부 손님을 데려오는 시대가 열렸다는 뜻이다. “여름철 아이스 음료 가격, 손님은 어디까지 받아줄까” 같은 실제 실험 기록을 적고, 그 과정에서 얻은 인사이트를 붙이면 그것 자체가 지역 검색의 답이 된다. 단, 공개 버튼을 누르기 전에 두 가지를 확인하자.
고객 개인정보·거래처 정보가 들어갔는지, 그리고 ‘우리 브랜드의 목소리’에 맞는지. 에이전트는 빠르게 쓰고, 사람은 마지막 한 문장을 책임진다. 이 한 문장이 가게를 지킨다. 멀티언어 지원은 생각보다 큰 이점이다. 해외 손님이 늘어난 상권이라면, 한국어로 만든 리포트를 영어·일본어 버전으로 변환해 홈페이지와 SNS에 올려두기만 해도 문의의 질이 달라진다. “예약은 언제가 좋아요?” 대신 “화요일 저녁 프로모션이 유효한가요?” 같은 질문이 온다. 질문이 구체적이면 판매는 쉬워진다. 구버 운영 주체가 미국 자회사를 세우고 글로벌을 노린다는 소식은, 수출 초보 셀러에게도 긍정적이다. 해외 플랫폼의 문서 포맷과 광고 규칙을 에이전트가 학습한다면, 소상공인의 진입장벽은 한 겹 더 얇아진다. 돈 이야기도 해보자. “사람이 이만한 리포트를 만들면 100억 이상”이라는 거대한 숫자는 감이 오지 않을 수 있다.
그러나 시간 단위로 바꿔보면 체감이 된다. 사장님이 ‘감’으로 하던 가격 조정, ‘눈치’로 하던 레이아웃 변경, ‘습관’으로 올리던 게시글을, 매주 2시간의 에이전트 미팅으로 대체한다. 실험 설계 20분, 실행 체크리스트 10분, 데이터 피드백 20분, 문서 공개 10분, 나머지 60분은 가게를 돌본다. 비용은 도구 구독료와 약간의 데이터 정리 시간. 지출이 아니라 ‘학습의 외주화’로 생각해보자. 가게가 배워야 할 것을, 에이전트가 먼저 배우고 요약해준다. 그럼에도 마지막 열쇠는 사람에게 있다. 에이전트는 도구고, 가게의 전략은 사람의 선택이다. 팀에서 한 명을 ‘편집장’으로 지정하자. 그 사람이 리포트의 톤을 관리하고, 우리 가게의 온톨로지를 업데이트한다.
메뉴가 바뀌면 연결관계를 새로 적고, 프로모션이 실패하면 이유를 적는다. 실패의 메타데이터가 쌓일수록 다음 승률은 오른다. 보안과 윤리의 체크리스트도 잊지 말자. 고객 민감정보는 비식별화하고, 경쟁사 비방 문구는 금지하고, 과장된 성과는 검증 링크로 대체한다. 신뢰는 느리지만 오래 간다. 결국 구버 같은 에이전트는 ‘대신 일하는 손’이라기보다 ‘함께 생각하는 머리’에 가깝다. 소상공인의 하루는 늘 촘촘하다. 물류, 인사, 클레임, 메뉴, 매출—어느 것 하나 가볍지 않다. 여기에 한 페이지짜리 리포트가 매주 도착한다고 상상해보자. “이번 주는 평일 저녁 8시에 회전율이 떨어졌고, 아이스 라떼의 원가율이 2% 올랐으며, 리뷰에서 ‘좌석 간격’ 언급이 늘었습니다.
권장 실험은 테이크아웃 300원 할인과 4인석 재배치. 목표는 2주간 체류시간 7분 단축.” 이 정도면 실행은 어렵지 않다. 실행이 쌓이면, 가게는 달라진다. 다음 주 월요일, 개점 전 30분을 비워 두자. 구버를 열고, 당신의 언어로 단 세 가지 질문을 적어보라. “우리 가게가 이번 주에 반드시 고쳐야 할 1가지”, “돈 안 들이고 당장 해볼 1가지”, “손님이 칭찬하게 만들 1가지.” 에이전트가 답을 내면, 그중 하나만 골라 실행하자. 리포트는 읽는 게 목적이 아니다. 골목 가게의 실험을 한 번 더 일으키는 불씨—그게 목적이다. 그리고 한 달 뒤, A 사장처럼 말하게 될지도 모른다. “AI가 문서를 써주는 시대가 아니라, 우리 가게가 질문으로 성장하는 시대가 왔다”고.