Ajan Yıkama: Bazı Restoran Operatörlerinin Aşırı Abartılan AI’ye Karşı Şüpheci Tutumu

Restoran sektöründekiler için AI uygulamaları çalkantılı bir yola girmiş gibi görünüyor.

İlkbaharda, Starbucks envanter sayımı için kullanılan bir bilgisayar görüsü sistemini bir yıl dolmadan kapattı. Aynı ay içinde, Pizza Hut’un en büyük franchise sahipleri dava açarak zincire 100 milyon dolar talep etti ve zorunlu bir AI platformunun 110’dan fazla restoranda çöktüğünü iddia etti. Bu başlıkları okumak kolay bir sonuca varmanıza neden olur: AI bu sektöre henüz hazır değil.

Operatörlerin karşılaştığı diğer AI’ların çoğunun sadece hype olması da işe yaramaz. Bu yılki National Restaurant Association Show’da salon AI iddialarıyla doluydu; hatta bir satıcı, yapay zekâ ile çalışan bir kapak yağ giderme hizmeti satıyordu. San Diego’da Kalei’s Kitchenette sahibi Khara Mangiduyos bu teklifi kabul etmedi. “Yağı kim kazıyacak?” diye Restaurant Business muhabirine sordu. “Bir bot değil. AI değil.”

Hem satıcı taktiği hem de başarısızlık başlıkları, teknolojiye karşı iki katlı bir güvensizlik oluşturuyor. Ancak daha derine inildiğinde, sektörü şu anda ölçeklendiren AI başarıları, büyük isimlerin başarısızlıkları ya da AI ile yıkanmış ürünlerden hiç benzemiyor.

Yanlış Yapmak Nakliye Sürecinin Bir Parçasıdır. Yanlış Şeyi Satın Almak Değil

En gözle görülür şekilde başarısız olan sistemler genellikle en zorlu ve en öngörülemez işleri hedefleyen iddialı sistemlerdir. Yeni bir teknoloji inşa etmek çoğu zaman onu dünyaya sunmak, hatalarını izlemek ve düzeltmek anlamına gelir.

Taco Bell son örneklerden biri. Zincir, daha önceki bir versiyonun 18.000 su bardağı sipariş alarak viral olmasının iki yıl sonrasında, AI sesli sipariş sistemini 890’dan fazla sürüş‑kazanı noktasına genişletti. Ancak bu başarısız uygulamalar, genellikle büyük ölçekli işletmelerin karşılayabileceği yüksek bir maliyetle gelir. Bu, herkesin üstesinden gelebileceği bir risk değildir.

Bazen iddia ile gerçek arasındaki fark bir tökezleme değil, bir uydurmadır. Ocak 2025’te SEC, sürüş‑kazanı ses şirketi Presto Automation’ı sisteminin “insan sipariş alımına ihtiyaç kalmadığını” iddia ettiği için suçladı. Aslında düzenleyiciler, şirketin çoğu siparişi Filipinler ve Hindistan’daki çalışanlara bıraktığını ortaya koydu.

Presto, giderek büyüyen bir sorun olan ajan yıkama (agent washing) arkasındaki aynı içgüdünün aşırı bir örneğidir. Bu durumda “AI” kısmen insanlardan oluşuyordu. Ajan yıkama, bir şeyi otonom bir AI ajanı gibi pazarlamak, ancak gerçekte öyle olmaması anlamına gelir.

Bu aldatmaca, AI yetenek seviyesine dayanıyor. Gartner, alıcıların bu ortamda gezinmeleri konusunda uyarıyor; pazarda “ajan” kelimesi en iyi yeni AI aracı olarak satılıyor. Muhtemelen daha yüksek bir fiyat etiketiyle.

“SCP liderleri ajan‑tabanlı bir AI geleceğine hazırlıklı olmalı, ancak anlamlı yetenekleri piyasa gürültüsünden ayırmalıdır,” diye Gartner’ın tedarik zinciri pratiğinden kıdemli direktör analist Jan Snoeckx söyledi. “Bugünün önceliği tam özerklik değil, operasyonel disiplin, mimari esneklik ve karar çerçevelerini inşa etmek; bu sayede ajan‑tabanlı AI, teknoloji olgunlaştıkça ölçeklenebilir.”

Sorun, iddialı AI’nın zaman zaman başarısız olması değil; bu başarısızlıkların, başlangıçta zor işi yapmaya çalışmayan mütevazı araçlar da dahil olmak üzere tüm kategoriye yönelik kamu algısını şekillendirmesidir.

Ajan yıkama, genellikle “jumping the shark” (köpekbalığı atlamak) denilen duruma dönüşür; bir trend bir numarayı o kadar ileriye taşır ki izleyiciler artık inanmamaya başlar. Yeterince çok satıcı, yeterince çok ürüne “AI” etiketi yapıştırdığında, bu etiket bir yağ sökücü gibi absürt bir şeye kadar şişer.

Gartner, alıcıların bir aracın otonom olduğu konusunda satıcının sözüne güvenmemelerini söylüyor. Ajan olarak satılan birçok şey aslında kendi başına çalışamaz. Bir senaryoyu izler ve buna zekâ adını verir.

Bunun yerine, tekrarlayan işler için sade otomasyon kullanın, ajanları hatanın maliyeti düşük olan yüksek hacimli işlere saklayın ve tam özerkliği henüz zor problemlere vermeyin.

Sıklıkla İşe Yarayan AI O Kadar Çekici Değil

Restoranlar için sessizce fayda sağlayan araçlar, tek ve sınırlı bir göreve yönelik olanlardır.

Making Sense’de kıdemli ürün lideri olan Mariano Jurich, orta ölçekli ve özel sermaye destekli şirketlere hangi AI’yı satın almaları gerektiği konusunda danışmanlık yapıyor ve sorunun, sektörde “ajan” kavramının ne olduğu konusunda hiçbir zaman uzlaşma sağlanmayan bir kelime olmasından kaynaklandığını söylüyor.

“Eğer bir aracın ne yaptığını ‘eğer‑o‑zaman‑yap’ tarzı bir cümleyle tanımlayabiliyorsanız, muhtemelen %100 ajan‑tabanlı değildir,” diyor. Bu, daha basit araçları eleştirmek anlamına gelmiyor. Bazı ekiplerin ihtiyaç duyduğu çoğu şey için, “ajan‑tabanlı muhtemelen aşırı bir gereklilik” diye ekliyor. İş tekrarlayıcı ve kurallara bağlıysa, otomasyon bunu maliyet ya da bir makinenin kendi kararını vermesinin riskine girmeden halleder.

Müşteriyle doğrudan temas eden sorguları ya da finansal kararları yönetmek için bir ajan‑tabanlı model tanıtıldığında, kritik anlarda uygun insan denetimi olmaması riski ortaya çıkar. Sistem sık sık doğaçlama yapar ve bu, bir müşterinin ya da bir çekin yakınında kesinlikle istemediğiniz bir durumdur.

Arka ofisi bir AI’nın yönettiği Stockholm kahve dükkanı, bu tür bir denemenin nasıl göründüğüne iyi bir örnek. İlkbaharda, araştırma laboratuvarı Andon Labs, Gemini destekli Mona adlı bir ajanı espresso makinesi dışındaki her şeyi kontrol etmesi için görevlendirdi; sipariş, izinler, işe alım, tedarikçi sözleşmeleri ve kendi kararlarını vermesine izin verdi. Küçük bir kafeye 3.000 lastik eldiven ve 6.000 peçete satın aldı, menüde kullanılmayan konserve domatesleri stokladı ve mesai sonrası baristalarla Slack üzerinden iletişime geçti. Laboratuvar, hataları ajanın kısa hafızasına bağladı.

James Tice, teknolojiye geçmeden önce restoran katlarında çalıştı ve şimdi, restoran sektörünün en büyük isimleri tarafından kullanılan bir finans platformu olan Tab Commerce’ta büyüme başkanı olarak, zamanını operatörlerle bağlantı kurarak nelerin işe yaradığını ve nelerin yaramadığını anlamaya harcıyor.

“İnsanı döngüde tut” ifadesi AI ile ilgili birçok sektörde o kadar sık kullanıldı ki artık bir dolgu cümle gibi geliyor,” diyor Tice, birçok teknoloji şirketinin operatörlerin nasıl çalıştığını anlamakta zorlandığını düşünüyor.

O bariyeri aşan AI, diyor ki, kimsenin bahsetmediği türde bir şey: bir faturayı uzlaştırmak, tedarikçi aşırı ücretlendirmesini yakalamak, muhasebeyi daha hızlı kapatmak. “Operatörler özellikle finansal konulara önem verir. Yoğun işleri ortadan kaldırmaları gerekir ki tekrar sahaya dönebilirler.”

Verimliliğin hedef olmadığını, verimliliğin ne satın aldığını ekliyor. “Bu, insan zamanını artırmakla ilgili,” diyor Tice. “Müşterileri ya da deneyimi çıkarmakla ilgili değil. Deneyimi aşırı vurgulamakla ilgili.”

Bu yüzden Silicon Valley’ın teknolojiyi sık sık yanlış ölçtüğünü düşünüyor. “Bir restoranda zaman tasarrufu diye bir şey yoktur. Sadece zaman tahsisi vardır.”

Bir aracın operatöre otuz dakika geri vermesi, bir sonraki soruya cevap veremiyorsa işin sadece yarısını yapmış demektir: “Zamanı nereden alıyoruz ve nereye koyuyoruz?” İyi bir araç, ekliyor, “1 birim zamanı alıp 10 birim zaman geri vermeli. Ancak 10 birim zamanı bulması gerekir, tıpkı 1 birim zamanı bulması gibi.”

Tice için, bu geri kazanılan tüm zaman belirli bir noktaya işaret ediyor ve yazılımın dokunmaması gerektiği konusunda ısrar ediyor. Bir misafirin satın aldığı asla sadece yiyecek değildir. “Bir tabağa 50 dolar harcıyorsanız, 50 dolar değerinde yiyecek satın almıyorsunuz, 50 dolar değerinde bir deneyim satın alıyorsunuz,” diyor.

O, başka bir kişinin size hizmet ettiği bir odanın daha da değerli hale geldiğini savunuyor, “restoranın önemi hâlâ aynı kalıyor.” Bu durumdan insanı çıkarmaya çalışan araçlar, onun görüşüne göre, tüm işi yanlış yorumlamış. “AI bu konudan bir şey almayı denediğinde, sektörümüzü anlamadığını söylüyor.”

Ne Jurich ne de Tice AI’ya karşı çıkmıyor, sadece AI’nın nerede kullanılacağını anlamaya çalışıyor.

“AI, sorunları çözmek için araç kutunuzda bulunan bir başka araçtır,” diyor Jurich. “Ve bu yüzden bu şekilde ele alınmalıdır.”