Pencucian Agen: Mengapa Beberapa Operator Restoran Waspada terhadap AI yang Terlalu Dibesar-besarkan

Bagi mereka yang berada di industri restoran, tampaknya peluncuran AI mengalami jalan yang berliku.

Pada musim semi, Starbucks mematikan sistem visi komputer untuk menghitung persediaan sebelum berusia satu tahun. Pada bulan yang sama, waralaba terbesar Pizza Hut menggugat jaringan tersebut sebesar $100 juta, dengan klaim bahwa platform AI wajib mengalami kerusakan di lebih dari 110 restoran. Membaca judul-judul ini dapat menghasilkan kesimpulan mudah: AI belum siap untuk bisnis ini.

Tidak membantu bahwa AI lain yang ditemui operator kebanyakan hanya hype. Pada National Restaurant Association Show tahun ini, lantai dipenuhi klaim AI, termasuk satu vendor yang menjual layanan penghilang lemak pada tudung yang entah bagaimana dijalankan dengan kecerdasan buatan. Khara Mangiduyos, pemilik Kalei’s Kitchenette di San Diego, tidak mempercayainya. “Siapa yang akan mengikis minyak itu?” tanyanya kepada seorang reporter Restaurant Business. “Bukan bot. Bukan AI.”

Baik taktik vendor maupun judul-judul kegagalan membangun ketidakpercayaan berlapis terhadap teknologi itu sendiri. Namun jika Anda menyelami lebih dalam, keberhasilan AI yang kini menggerakkan industri tidak menyerupai keduanya, baik kegagalan nama besar maupun produk yang dibalut AI.

Berbuat Salah Adalah Bagian dari Pengiriman. Membeli Barang yang Salah Bukanlah

Sistem yang paling terlihat gagal biasanya adalah yang ambisius, ditujukan untuk pekerjaan paling sulit dan paling tidak dapat diprediksi. Seringkali membangun teknologi baru berarti memperkenalkannya ke dunia, menyaksikan kegagalannya, dan memperbaikinya.

Taco Bell adalah contoh terbaru. Rantai tersebut baru-baru ini memperluas sistem pemesanan suara AI ke lebih dari 890 drive‑thru, sekitar dua tahun setelah versi sebelumnya menjadi viral karena menerima pesanan 18.000 gelas air. Namun peluncuran yang gagal ini dapat membawa biaya yang tinggi, yang biasanya dapat ditanggung oleh perusahaan berskala besar. Itu adalah risiko yang tidak dapat ditanggung semua orang.

Sesekali, kesenjangan antara klaim dan realitas bukanlah kegagalan melainkan fabrikasi. Pada Januari 2025, SEC menuduh perusahaan suara drive‑thru Presto Automation atas pernyataan bahwa sistemnya telah “menghilangkan kebutuhan akan pengambilan pesanan oleh manusia.” Faktanya, regulator menemukan perusahaan tersebut mengandalkan pekerja di Filipina dan India untuk menyelesaikan sebagian besar pesanan.

Presto adalah contoh ekstrem dari naluri yang sama di balik masalah yang semakin berkembang yang dikenal sebagai pencucian agen. Dalam kasusnya, “AI” itu sebagian orang. Pencucian agen secara khusus berarti memasarkan sesuatu sebagai agen AI otonom padahal tidak demikian.

Penipuan tersebut berkaitan dengan tingkat kemampuan AI. Itulah lingkungan yang diperingatkan Gartner kepada pembeli untuk dijelajahi, dalam pasar di mana kata “agen” dijual sebagai alat AI baru terbaik yang ada. Dapat dikatakan, dengan label harga yang lebih tinggi.

“Pemimpin SCP harus mempersiapkan masa depan AI agen, tetapi mereka perlu memisahkan kemampuan yang berarti dari kebisingan pasar,” kata Jan Snoeckx, analis senior direktur di praktik rantai pasokan Gartner. “Prioritas saat ini bukan otonomi penuh, melainkan membangun disiplin operasional, fleksibilitas arsitektur, dan kerangka keputusan yang memungkinkan AI agen berkembang seiring teknologi matang.”

Masalahnya bukan bahwa AI ambisius kadang gagal; melainkan kegagalan tersebut membentuk persepsi publik terhadap seluruh kategori, termasuk alat sederhana yang tidak pernah berusaha melakukan hal sulit sejak awal.

Di sinilah pencucian agen beralih ke apa yang sering disebut “jumping the shark,” yaitu titik di mana sebuah tren mendorong gimmick terlalu jauh sehingga audiens berhenti mempercayainya. Ketika cukup banyak vendor menempelkan label “AI” pada cukup banyak produk, label tersebut mengembang sampai menempel pada sesuatu yang absurd, seperti pembersih lemak.

Gartner menyarankan pembeli untuk tidak mempercayai kata vendor bahwa sebuah alat bersifat otonom. Banyak hal yang dijual sebagai agen sebenarnya tidak dapat beroperasi sendiri. Ia mengikuti skrip dan menyebutnya kecerdasan.

Sebaliknya, gunakan otomatisasi sederhana untuk pekerjaan berulang, simpan agen untuk pekerjaan bervolume tinggi di mana kesalahan tidak mahal, dan jangan memberikan otonomi penuh pada masalah sulit saat ini.

AI yang Sering Berhasil Tidaklah Mewah

Alat yang secara diam-diam memberikan hasil bagi restoran adalah yang ditujukan untuk satu pekerjaan terbatas.

Mariano Jurich, pemimpin produk senior di Making Sense yang memberi saran kepada perusahaan menengah dan yang didukung ekuitas swasta tentang AI mana yang sebenarnya harus dibeli, mengatakan masalah dimulai dari kata itu sendiri dalam industri yang belum pernah sepakat tentang apa itu “agen”.

“Jika Anda dapat mendeskripsikan apa yang dilakukan alat tersebut dengan kalimat tipe jika‑maka‑lakukan, maka kemungkinan besar itu bukan agen 100 persen,” katanya. Itu bukan kritik terhadap alat yang lebih sederhana. Untuk sebagian besar kebutuhan tim, ia menambahkan, “agen kemungkinan berlebihan”. Jika pekerjaan bersifat berulang dan beraturan, otomatisasi dapat menanganinya tanpa biaya atau risiko melepaskan mesin untuk memutuskan sendiri.

Risiko muncul ketika memperkenalkan model agen untuk mengelola pertanyaan pelanggan atau keputusan keuangan, tanpa pengawasan manusia yang tepat pada saat krusial. Ia sering berimprovisasi, yang merupakan hal terburuk yang Anda inginkan di dekat pelanggan atau cek.

Kedai kopi Stockholm yang membiarkan AI mengelola back office merupakan gambaran yang baik tentang bagaimana hal itu terlihat dalam sebuah percobaan. Pada musim semi, laboratorium riset Andon Labs memberikan agen berbasis Gemini bernama Mona kendali atas segala hal kecuali mesin espresso, pemesanan, izin, perekrutan, kontrak pemasok, dan membiarkannya membuat keputusan sendiri. Ia membeli 3.000 sarung tangan karet dan 6.000 tisu untuk kafe kecil, menumpuk tomat kaleng yang tidak ada di menu, serta mengirim pesan ke barista di Slack setelah jam kerja. Laboratorium mengaitkan kesalahan tersebut pada memori pendek agen.

James Tice bekerja di lantai restoran sebelum beralih ke teknologi, dan kini, sebagai kepala pertumbuhan di Tab Commerce, platform keuangan yang digunakan oleh beberapa nama terbesar di industri restoran, ia menghabiskan waktunya berhubungan dengan operator untuk memahami apa yang berhasil dan apa yang tidak, sejauh ini.

“‘Menjaga manusia dalam proses’ telah diucapkan begitu sering terkait AI, di begitu banyak industri, sehingga kini terdengar seperti kata kosong,” kata Tice, yang percaya banyak perusahaan teknologi kesulitan memahami cara kerja operator.

AI yang memenuhi standar itu, katanya, adalah jenis yang tidak pernah ditulis tentangnya: merekonsiliasi faktur, menangkap kelebihan tagihan vendor, menutup buku lebih cepat. “Operator khususnya peduli pada keuangan. Mereka membutuhkan pekerjaan administratif dihilangkan sehingga dapat kembali ke lantai.”

Menambahkan bahwa efisiensi bukan tujuan; melainkan apa yang dibeli oleh efisiensi. “Ini tentang meningkatkan waktu manusia,” kata Tice. “Bukan tentang menghilangkan tamu atau menghilangkan pengalaman. Ini tentang menekankan pengalaman secara berlebihan.”

Itulah mengapa ia berpikir Silicon Valley sering mengukur teknologi secara keliru. “Tidak ada yang namanya penghematan waktu di restoran. Hanya alokasi waktu.”

Alat yang memberikan kembali tiga puluh menit kepada operator hanya menyelesaikan setengah pekerjaan jika tidak dapat menjawab pertanyaan selanjutnya: “Apa yang secara efektif kita kurangi waktunya, dan ke mana kita secara efektif menambahkan waktu?” Sebuah alat yang baik, tambahnya, “harus mengurangi waktu $1 dan memberikan kembali waktu $10. Tetapi ia juga harus menemukan waktu $10, sebagaimana ia harus menemukan waktu $1.”

Baginya, semua waktu yang direbut kembali itu mengarah ke suatu hal spesifik, dan itu satu hal yang ia tegaskan tidak boleh disentuh oleh perangkat lunak. Apa yang dibeli tamu sebenarnya bukan makanan. “Anda menghabiskan 50 dolar untuk sepiring makanan, Anda tidak membeli $50 makanan, Anda membeli $50 pengalaman,” katanya.

Ia berargumen, ruang di mana orang lain melayani Anda hanya menjadi lebih berharga, “pentingnya restoran tetap sama.” Alat yang berusaha menghilangkan orang dari hal itu, menurutnya, telah salah membaca seluruh bisnis. “Setiap kali AI mencoba mengambil alih hal itu, itu berarti AI tidak memahami industri kami.”

Baik Jurich maupun Tice tidak berargumen menentang AI, melainkan memahami AI mana yang cocok di mana.

“AI hanyalah alat lain yang Anda miliki dalam kotak peralatan untuk menyelesaikan masalah,” kata Jurich. “Dan itulah mengapa AI harus diperlakukan demikian.”