Промывание агентов: Почему некоторые операторы ресторанов опасаются переоценённого ИИ

Для тех, кто работает в ресторанном бизнесе, кажется, что внедрение ИИ наткнулось на каменистый путь.

Весной Starbucks отключила систему компьютерного зрения для подсчёта запасов, которой было меньше года. В том же месяце крупнейшие франчайзи Pizza Hut подали иск против сети на 100 миллионов долларов, утверждая, что обязательная AI‑платформа вышла из строя более чем в 110 ресторанах. Чтение этих заголовков позволяет сделать простой вывод: ИИ ещё не готов к этому бизнесу.

Не помогает и то, что большинство ИИ, с которым сталкивается оператор, представляет собой лишь шум. На выставке National Restaurant Association Show в этом году пол был завален заявлениями об ИИ, включая одного поставщика, который продавал услугу по очистке капотов, якобы работающую на искусственном интеллекте. Хара Мангидуйос, владелица Kalei’s Kitchenette в Сан-Диего, не поверила. «Кто будет соскребать эту масло?» — спросила она у репортёра Restaurant Business. «Не бот. Не ИИ».

И тактика поставщика, и заголовки о провалах формируют обоснованное двойное недоверие к самой технологии. Однако при более глубоком рассмотрении успехи ИИ, которые сейчас масштабируют отрасль, ничем не похожи ни на громкие провалы, ни на «промытые» ИИ продукты.

Ошибаться — часть процесса поставки. Покупать не то нельзя

Системы, которые терпят наибольшие публичные неудачи, обычно являются амбициозными, нацеленными на самые сложные и наименее предсказуемые задачи. Часто создание новой технологии подразумевает её внедрение, наблюдение за ошибками и их исправление.

Taco Bell — недавний пример. Сеть недавно расширила систему голосового заказа на ИИ более чем в 890 пунктах обслуживания, примерно через два года после того, как предыдущая версия стала вирусной, приняв заказ на 18 000 стаканов воды. Но такие неудачные внедрения могут обойтись в значительные суммы, которые в основном способны покрыть крупные корпоративные компании. Это риск, который не каждый может себе позволить.

Иногда разрыв между заявлением и реальностью представляет не просто ошибку, а фабрикацию. В январе 2025 года SEC предъявила обвинения компании Presto Automation, предоставлявшей голосовое обслуживание в автообслуживании, за заявления о том, что её система «исключила необходимость человеческого приёма заказов». На самом деле регуляторы обнаружили, что компания полагалась на работников на Филиппинах и в Индии для выполнения большинства заказов.

Presto — экстремальный пример того же инстинкта, лежащего в основе растущей проблемы, известной как «промывание агентов». В её случае «ИИ» частично состоял из людей. Промывание агентов означает рекламировать продукт как автономного AI‑агента, когда он таковым не является.

Обман связан с уровнем возможностей ИИ. Именно в такой среде Gartner предупреждает покупателей, как ориентироваться, на рынке, где слово «агент» продаётся как лучший новый инструмент ИИ. По сути, с более высокой ценой.

«Лидерам в области планирования цепочек поставок следует готовиться к будущему с агентным ИИ, но им необходимо отделять значимые возможности от рыночного шума», — сказал Jan Snoeckx, старший директор‑аналитик в практике цепочек поставок Gartner. «Сегодня приоритетом не является полная автономия, а построение операционной дисциплины, архитектурной гибкости и рамок принятия решений, позволяющих агентному ИИ масштабироваться по мере созревания технологии».

Проблема не в том, что амбициозный ИИ иногда терпит неудачу; проблема в том, что эти неудачи формируют общественное восприятие всей категории, включая скромные инструменты, которые изначально не пытались решать сложные задачи.

Здесь «промывание агентов» переходит в то, что часто называют «перепрыгивание акулы» — момент, когда тенденция доводит трюк до предела, и аудитория перестаёт в него верить. Когда достаточно поставщиков наклеивают «ИИ» на достаточно продуктов, ярлык раздувается до абсурда, например, до обезжиривателя.

Gartner советует покупателям не принимать на веру заявления поставщиков о автономности инструмента. Большая часть того, что продаётся как агент, не может работать самостоятельно. Он следует сценарию и называют это интеллектом.

Вместо этого используйте простую автоматизацию для повторяющихся задач, сохраняйте агентов для высокообъёмных работ, где ошибка недорогая, и пока не предоставляйте полной автономии сложные задачи.

ИИ, который часто работает, не так уж и привлекателен

Инструменты, которые тихо помогают ресторанам, ориентированы на одну конкретную ограниченную задачу.

Мариано Юрич, старший руководитель продукта в Making Sense, консультирующий компании среднего рынка и подконтрольные частному капиталу о том, какой ИИ действительно стоит покупать, говорит, что проблема начинается со самого слова в отрасли, которая никогда не пришла к единому определению «агента».

«Если вы можете описать, что делает инструмент, используя конструкцию если‑то‑делай, то, скорее всего, он не является агентным на 100 %», — говорит он. Это не критика простых инструментов. По его словам, для большинства потребностей команд «агентность, вероятно, избыточна». Если задача повторяющаяся и регламентированная, автоматизация справится с ней без затрат и риска дать машине полную свободу принимать решения.

Риск возникает при внедрении агентной модели для обработки запросов клиентов или финансовых решений без надлежащего человеческого контроля в критические моменты. Такая система часто будет импровизировать, а это последнее, что нужно рядом с клиентом или чеком.

Стокгольмская кофейня, где ИИ управлял бэк‑офисом, хорошо иллюстрирует, как это выглядит в эксперименте. Весной исследовательская лаборатория Andon Labs передала агенту на базе Gemini по имени Мона контроль над всем, кроме кофемашины эспрессо, заказов, разрешений, найма, контрактов с поставщиками, и позволила ей принимать собственные решения. Она закупила 3 000 резиновых перчаток и 6 000 салфеток для крошечного кафе, заполнила запасы консервированных томатов, которые не использовались в меню, и отправляла сообщения бариста в Slack после рабочего времени. Лаборатория объяснила ошибки короткой памятью агента.

Джеймс Тис работал в ресторанах до перехода в технологический сектор, а сейчас, будучи руководителем роста в Tab Commerce — финансовой платформе, используемой некоторыми крупнейшими игроками ресторанной индустрии, он тратит время на общение с операторами, чтобы понять, что работает, а что нет.

««Оставлять человека в цепочке» так часто произносят в отношении ИИ во множестве отраслей, что это уже звучит как пустая фраза», — говорит Тис, полагающий, что многие технологические компании не умеют понять, как работают операторы.

ИИ, который соответствует этим требованиям, по его словам, — это тот, о котором никто не пишет: сверка счетов, обнаружение переплат поставщикам, ускоренное закрытие бухгалтерии. «Операторы в первую очередь заботятся о финансах. Им нужен отказ от рутинных задач, чтобы они могли вернуться в залы обслуживания».

Он добавил, что цель не в самой эффективности, а в том, что она позволяет приобрести. «Речь идёт об увеличении человеческого времени», — говорит Тис. «Речь не о том, чтобы исключить гостей или опыт. Речь о переоценке опыта».

Поэтому, по его мнению, Силиконовая долина часто неправильно измеряет технологию. «В ресторане нет экономии времени. Есть лишь распределение времени».

Инструмент, возвращающий оператору тридцать минут, выполнил лишь половину задачи, если он не может ответить на следующий вопрос: «От чего мы фактически экономим время и во что мы его вкладываем?» По его словам, хороший инструмент «должен отнимать время стоимостью $1 и возвращать время стоимостью $10. Но он также должен находить $10 времени, так же как и $1 времени».

Для Тиса всё это возвращённое время направлено в конкретное место, и он твёрдо убеждён, что ни одно программное обеспечение не должно вмешиваться в это. Что покупает гость, на самом деле — не еда. «Вы тратите 50 долларов на тарелку еды, вы не покупаете $50 еды, вы покупаете $50 опыта», — говорит он.

Он утверждает, что помещение, где вас обслуживает другой человек, только повышает свою ценность, «значение ресторана остаётся тем же». Инструменты, пытающиеся убрать человека из процесса, по его мнению, неправильно поняли весь бизнес. «Когда ИИ пытается отнять это, он говорит, что не понимает нашу отрасль».

Ни Юрич, ни Тис не выступают против ИИ, они лишь пытаются понять, где какой ИИ уместен.

«ИИ — это просто ещё один инструмент в вашем арсенале для решения задачи», — говорит Юрич. «И поэтому его следует рассматривать именно так».