有人在AI得來速落咗18,000杯水訂單 快餐連鎖店於是重新考慮AI應用
儘管初期出現過不少問題，快餐連鎖店仍然熱衷於尋找AI如何協助優化營運，但AI方案未必適用於每一種情況。
快餐巨頭如Taco Bell同麥當勞之前嘗試將人工智能整合入得來速點餐系統，但由於顧客投訴系統出錯、延誤，甚至有時AI回應怪異，部分顧客更惡搞落咗18,000杯水嘅訂單，令兩大品牌重新考慮佢哋嘅AI策略。
據《華爾街日報》報導，Taco Bell同麥當勞都發現傳統AI點餐系統唔夠穩定，曾經出現AI自動加多顧客冇要求嘅餐點，甚至將培根配埋雪糕甜筒嘅荒謬情況。呢啲問題促使麥當勞於去年終止同IBM合作嘅兩年AI點餐試驗，轉而利用Google Cloud嘅AI語音技術處理得來速訂單，而Wendy’s亦採用相似方案。
Taco Bell表示，AI喺繁忙時段未必適合應用，因為人手可以更靈活應付高峰期，而AI則適合喺較寧靜時間段運作，且需要人員監察AI避免出錯。快餐連鎖店普遍認為，AI係未來得來速服務中不可或缺嘅一環，但要不斷調整模型、方法同合作夥伴，務求提升生產力、顧客滿意度同利潤。
OpenAI最近亦更新咗佢哋嘅語音轉語音模型gpt-realtime，並開放API予開發者使用，強調「語音係下一個媒介」，意味AI語音技術將越來越普及。
對於規模較細嘅企業嚟講，雖然冇咁多資源試驗多種AI方案，但仍可以透過小規模試點計劃嘗試應用AI。快餐業嘅AI應用經驗，正好成為檢驗AI喺客戶服務範疇「應該做」同「唔應該做」嘅寶貴案例。隨住技術成熟，未來AI應用嘅方向將更明確，亦更容易為企業帶來實際效益。
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編輯評論：快餐業AI應用的啟示與挑戰
快餐連鎖店嘗試用AI優化得來速點餐流程，反映出企業面對人手短缺及提升效率嘅迫切需求。可惜初代AI點餐系統未能完全理解顧客需求，甚至出現奇怪嘅配餐錯誤，令顧客體驗受損，說明AI喺實際應用上仍有不少技術與人性化挑戰。
不過，AI語音技術近年大幅進步，尤其係依賴自然語言處理（NLP）同生成式AI模型，令機器能更靈活同自然地與顧客溝通。麥當勞同Wendy’s轉用Google嘅AI語音系統，顯示市場對更成熟AI方案嘅追求。這種由「硬性指令」轉為「語境理解」嘅技術演變，係AI落地應用嘅重要一步。
而Taco Bell提出「人機協同」嘅策略，亦值得其他行業借鑒：AI唔應該完全取代人類，而係成為輔助工具，尤其喺高峰時段更需要人工靈活應變。這種模式可避免AI因未能適應突發情況而造成效率低下或客戶不滿。
此外，快餐業作為高頻率、大量交易嘅服務業，係AI應用嘅理想試驗場。成功或失敗嘅經驗均能提供寶貴數據，幫助各行業更好理解AI應用嘅邊界同潛力。對香港市場來講，快餐連鎖店亦可考慮類似策略，尤其係在人手成本高企下，AI可望成為提升服務效率嘅一大利器。
總結而言，AI點餐系統嘅發展正處於「試錯與調整」階段，企業必須有耐心，並且靈活運用技術與人力資源，才能真正提升顧客體驗同營運效益。隨著AI語音及自然語言處理技術進一步成熟，我哋相信未來快餐業甚至更廣泛嘅零售服務業，都會迎來一場由AI推動嘅革命。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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