요즘 주목받는 한 청년 창업가의 사업 모델은 언뜻 단순하다. 반품되거나 재고로 쌓인 상품을 90% 할인가에 사들여, 글로벌 도매 거래를 연결하는 AI로 다시 순환시키는 것이다. 버려질 뻔한 물건이 다른 곳에서는 수요가 되는 지점을 데이터가 찾아 준다. 이 사업의 본질은 ‘싸게 판다’가 아니라 ‘낭비를 없앤다’에 있다. 남는 곳의 잉여와 부족한 곳의 수요를 실시간으로 맞물리게 하는 것이다. 그리고 이 발상이 가장 크게 통할 분야 중 하나가 매일 대량으로 준비되고 매일 일부가 버려지는 급식·도시락이다. 인원을 잘못 예측해 남기거나 모자라는 일이 반복된다면, 그건 기술로 줄일 수 있는 낭비다. 매일의 도시락 주문을 감이 아니라 데이터로 처리하기 시작하면 결과가 달라진다.
낭비는 ‘준비’와 ‘수요’가 어긋날 때 생긴다
재고 사업이 알려 주는 교훈은 명확하다. 손실의 대부분은 물건 자체가 아니라 ‘예측 실패’에서 나온다는 것이다. 얼마가 필요한지 정확히 알면 과잉도 부족도 없다. 단체 식사도 똑같다. 오늘 몇 명이 먹을지 매번 새로 취합하고 어림잡아 주문하면, 남는 날과 모자란 날이 번갈아 생긴다. 반면 요일별·주별 인원 패턴이 데이터로 쌓이고 그에 맞춰 자동으로 발주되는 정기 도시락 체계라면, 준비량이 수요에 착 달라붙는다. 매번 사람이 머릿수를 세는 대신, 시스템이 지난 기록을 근거로 적정량을 제안하는 것이다. 이것이 유통에서 검증된 ‘수요 예측’을 식탁으로 옮겨 온 모습이다.
급식·도시락 낭비가 새는 지점
- 인원을 넉넉히 잡아 매일 몇 인분씩 버리게 될 때
- 반대로 모자라 누군가는 늘 끼니를 거르게 될 때
- 주문·정산이 수기라 실제 소비량 데이터가 남지 않을 때
한 번 세팅하면, 반복은 시스템이 맡는다
AI 도매 거래의 강점은 사람이 매번 개입하지 않아도 최적의 연결이 자동으로 돌아간다는 점이다. 식사 운영도 같은 방향으로 갈 수 있다. 매일 아침 인원을 세고 전화를 돌리는 대신, 정해진 주기로 필요한 양이 자동 발주되게 해 두는 것이다. 월 단위로 계획을 세우고 예외만 조정하는 월 도시락 방식이라면, 관리자는 반복 업무에서 풀려나 정말 변동이 생긴 날만 손보면 된다. 낭비를 줄이는 기술의 핵심은 결국 ‘반복을 자동화하고, 예외에만 집중하게 하는 것’이다.
버려지던 재고를 수익으로 바꾸는 힘은 물건이 아니라 데이터에 있었다. 매일의 끼니도 마찬가지다.
낭비를 없애는 기술은 이미 유통을 바꾸고 있다. 매일 대량으로 준비되는 식사는 그 기술이 다음으로 향할 가장 자연스러운 자리다. 감으로 넉넉히 잡던 준비를 데이터로 정확히 맞추는 순간, 남기지도 모자라지도 않는 하루가 시작된다.
