재고 관리 자동화, 챗GPT로 진짜 가능한가?
기업의 재고 관리 시스템은 생산성과 직결되는 핵심 인프라입니다. 최근에는 OpenAI의 Function Calling 기능을 활용해, 대화형 AI가 실시간으로 재고 데이터를 조회하고 업데이트할 수 있는 봇을 구축하는 사례가 점점 늘고 있습니다. 이 글에서는 Function Calling의 개념부터 재고 관리 시스템에의 실제 적용 방식, 그리고 자동화의 기대 효과까지 전반적으로 살펴보겠습니다.
Function Calling이란 무엇인가?
OpenAI의 Function Calling은 GPT 모델이
외부 함수나 API와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 기능입니다.
GPT가 단순한 대화 응답을 넘어서
데이터를 실시간으로 불러오거나
데이터베이스를 직접 업데이트할 수 있는
‘실행 가능한 대화’를 가능하게 합니다.
재고 관리 시스템에는 어떻게 적용될까?
재고 관리 봇은 사용자의 텍스트 기반 질문이나 명령을 받아들이고
Function Calling을 통해 재고 조회, 입고 등록, 출고 처리 등
관련 API를 호출하여 업무를 수행합니다.
예를 들어 “A 상품 재고 얼마야?”라고 입력하면,
GPT가 지정된 함수를 호출해 해당 상품의 재고 데이터를 불러와
사용자에게 직접 알려주는 방식입니다.
| 사용 시나리오 | 함수 호출 예시 |
| 재고 확인 | get_stock(product_id) |
| 입고 등록 | update_stock(product_id, +) |
| 출고 처리 | update_stock(product_id, -) |
| 재고 부족 경고 확인 | check_threshold(product_id) |
구축을 위한 기본 기술 스택
Function Calling 기반 재고 관리 봇을 만들기 위해서는
GPT API와 통신할 수 있는 백엔드 서버가 필요합니다.
또한, 재고 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스,
정의된 API 명세와 인증·보안 절차도 함께 준비되어야 합니다.
일반적으로 Node.js, Flask, FastAPI 등의 프레임워크가 사용됩니다.
장점: 대화하듯 시스템을 제어할 수 있음
Function Calling을 활용한 재고 관리 봇은
일반 직원도 복잡한 명령어나 UI 없이
자연어로 시스템을 제어할 수 있도록 해줍니다.
예를 들어 “오늘 입고된 상품 알려줘”처럼
일상적인 문장을 그대로 이해하고 실행하기 때문에
별도의 교육 없이도 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.
단점: 데이터 정합성과 보안에 주의 필요
실시간 데이터를 다루는 시스템일수록
입출고 처리 시 데이터 정합성 문제가 발생할 수 있으며,
Function 호출에 대한 인증과 권한 설정이 부족하면
보안 취약점으로 이어질 수 있습니다.
따라서 명확한 로직 설계와 철저한 접근 권한 관리가 필수입니다.
실제 사례: 소형 창고 자동화
한 의류 창고에서는 Function Calling 기반의 GPT 챗봇을 도입해
직원들이 스마트폰으로 재고를 실시간 확인하고
출고 요청을 직접 입력할 수 있는 시스템을 구축했습니다.
기존 엑셀 기반 수기 관리 방식보다
오류율이 70% 이상 줄었고,
업무 처리 시간도 평균 40% 이상 단축되었습니다.
| 비교 항목 | 기존 시스템 | Function Calling 기반 봇 |
| 오류 발생률 | 높음 | 낮음 |
| 처리 속도 | 느림 | 빠름 |
| 사용 방식 | 수동 입력 | 대화형 요청 |
| 확장 가능성 | 제한적 | API 기반으로 유연한 확장 가능 |
향후 확장 가능성은?
재고 관리뿐 아니라 입고 알림, 자동 발주, 매출 분석 등
Function Calling을 활용할 수 있는 영역은 매우 넓습니다.
ERP나 CRM 시스템과 연동할 경우,
GPT 기반 봇은 기업 내 다양한 업무 흐름을
통합적으로 관리할 수 있는 중앙 허브 역할을 수행할 수 있습니다.