Rửa Đặc Vụ: Tại Sao Một Số Nhà Vận Hành Nhà Hàng Cảnh Giác Với AI Được Quảng Cáo Quá Mức

Đối với những người trong ngành nhà hàng, dường như các đợt triển khai AI đã gặp phải nhiều khó khăn.

Vào mùa xuân, Starbucks đã tắt hệ thống thị giác máy tính dùng để đếm tồn kho trước khi nó tròn một năm tuổi. Cùng tháng đó, các nhượng quyền lớn nhất của Pizza Hut đã kiện chuỗi này với mức đòi 100 triệu đô la, cho rằng nền tảng AI bắt buộc đã sập tại hơn 110 nhà hàng. Đọc những tiêu đề này có thể đưa ra kết luận đơn giản: AI chưa sẵn sàng cho lĩnh vực này.

Điều này càng tệ hơn khi AI mà các nhà vận hành gặp hầu hết chỉ là tiếng vang. Tại Hội chợ Hiệp hội Nhà hàng Quốc gia năm nay, sàn diễn ngập tràn các tuyên bố về AI, bao gồm một nhà cung cấp bán dịch vụ tẩy mỡ bằng mũ bảo hiểm mà lại nói là chạy trên trí tuệ nhân tạo. Khara Mangiduyos, chủ Kalei’s Kitchenette ở San Diego, không mua vào. “Ai sẽ cạo bỏ dầu đó?” cô hỏi một phóng viên của Restaurant Business. “Không phải bot. Không phải AI.”

Cả chiến thuật của nhà cung cấp và các tiêu đề về thất bại đều tạo nên một sự nghi ngờ gấp đôi đối với công nghệ này. Tuy nhiên, nếu đào sâu hơn, những thành công của AI hiện đang mở rộng trong ngành không hề giống bất kỳ vụ thất bại nổi tiếng nào hay các sản phẩm được “rửa AI”.

Sai Lầm Là Một Phần Của Quá Trình Giao Hàng. Mua Sai Sản Phẩm Không Phải.

Các hệ thống thất bại một cách rõ ràng nhất thường là những hệ thống đầy tham vọng, nhắm vào những công việc khó khăn và khó dự đoán nhất. Thường thì việc xây dựng công nghệ mới đồng nghĩa với việc đưa nó ra thị trường, quan sát nó vấp ngã và sửa chữa.

Taco Bell là một ví dụ gần đây. Chuỗi này gần đây đã mở rộng hệ thống đặt hàng bằng giọng nói AI tới hơn 890 cửa lái xe, khoảng hai năm sau phiên bản trước lan truyền rộng rãi vì đã nhận đơn đặt 18.000 cốc nước. Tuy nhiên, những đợt triển khai thất bại này có thể đi kèm với mức chi phí cao mà hầu hết các doanh nghiệp cấp doanh nghiệp mới có khả năng chi trả. Đó là một rủi ro không phải ai cũng có thể chịu đựng.

Thỉnh thoảng, khoảng cách giữa tuyên bố và thực tế không phải là một cú ngã mà là một sự bịa đặt. Vào tháng 1 năm 2025, SEC đã buộc tội công ty giọng nói tại cửa lái xe Presto Automation vì các tuyên bố rằng hệ thống của họ đã “loại bỏ nhu cầu lấy đơn bằng con người”. Thực tế, các nhà quản lý phát hiện công ty này dựa vào công nhân ở Philippines và Ấn Độ để hoàn thành hầu hết các đơn đặt.

Presto là một trường hợp cực đoan của cùng một bản năng đứng sau vấn đề ngày càng tăng được gọi là “rửa đặc vụ”. Trong trường hợp này, “AI” phần nào là con người. “Rửa đặc vụ” cụ thể có nghĩa là tiếp thị một sản phẩm như là một đặc vụ AI tự động khi thực tế không phải vậy.

Sự lừa dối liên quan đến mức độ khả năng của AI. Đó là môi trường mà Gartner cảnh báo người mua cần cân nhắc, trong một thị trường mà từ “đặc vụ” được bán như là công cụ AI mới tốt nhất hiện có. Có thể nói, với mức giá cao hơn.

“Các nhà lãnh đạo SCP nên chuẩn bị cho một tương lai AI đặc vụ, nhưng họ cần tách biệt khả năng thực sự khỏi tiếng ồn thị trường,” Jan Snoeckx, nhà phân tích cấp cao của Gartner trong lĩnh vực chuỗi cung ứng, nói. “Ưu tiên hiện nay không phải là tự động hoàn toàn, mà là xây dựng kỷ luật vận hành, tính linh hoạt kiến trúc và khung quyết định cho phép AI đặc vụ mở rộng khi công nghệ trưởng thành.”

Vấn đề không phải là AI tham vọng đôi khi thất bại; mà là những thất bại đó hình thành nhận thức công chúng về toàn bộ danh mục, bao gồm cả những công cụ khiêm tốn mà từ đầu không cố gắng làm những việc khó khăn.

Đây là lúc “rửa đặc vụ” chuyển sang những gì thường được gọi là “nhảy cá mập”, tức là khi một xu hướng đẩy một mánh khóe quá xa khiến khán giả ngừng tin tưởng. Khi đủ nhà cung cấp gắn nhãn “AI” lên đủ sản phẩm, nhãn này phồng lên cho đến khi gắn vào những thứ vô lý, như một chất tẩy mỡ.

Gartner khuyên người mua không nên tin lời nhà cung cấp rằng một công cụ là tự động. Rất nhiều thứ được bán như một đặc vụ thực tế không thể hoạt động độc lập. Nó chỉ theo một kịch bản và gọi đó là trí tuệ.

Thay vào đó, hãy sử dụng tự động hoá đơn giản cho công việc lặp đi lặp lại, để lại các đặc vụ cho những công việc khối lượng cao mà lỗi ít tốn kém, và không giao cho chúng toàn quyền tự động cho những vấn đề khó ngay lập tức.

AI Thường Hoạt Động Không Hề Hào Nhoáng

Những công cụ đang âm thầm mang lại lợi ích cho nhà hàng là những công cụ nhắm vào một nhiệm vụ duy nhất, có giới hạn.

Mariano Jurich, lãnh đạo sản phẩm cấp cao tại Making Sense, người tư vấn cho các công ty tầm trung và được hỗ trợ bởi vốn tư nhân về việc mua AI thực sự, cho biết rắc rối bắt đầu từ chính từ ngữ trong một ngành chưa bao giờ thống nhất về định nghĩa “đặc vụ”.

“Nếu bạn có thể mô tả công cụ làm gì bằng một câu dạng nếu‑thì‑làm, thì có lẽ nó không phải là đặc vụ 100 %,” ông nói. Điều này không phải là chỉ trích các công cụ đơn giản hơn. Đối với hầu hết những gì một số đội ngũ cần, ông bổ sung, “đặc vụ có lẽ là quá mức”. Nếu công việc lặp đi lặp lại và có quy tắc, thì tự động hoá sẽ xử lý mà không tốn chi phí hay rủi ro khi để máy tự quyết định.

Rủi ro xuất hiện khi đưa mô hình đặc vụ vào quản lý các câu hỏi của khách hàng hoặc các quyết định tài chính, mà không có sự giám sát con người thích hợp khi cần thiết. Nó thường sẽ tự ý sáng tạo, điều cuối cùng bạn muốn xảy ra gần khách hàng hoặc hoá đơn.

Quán cà phê ở Stockholm cho phép AI điều hành văn phòng hậu cần là một ví dụ tiêu biểu cho cách thức thực hiện trong một thí nghiệm. Vào mùa xuân, phòng thí nghiệm nghiên cứu Andon Labs giao cho một đặc vụ chạy trên Gemini mang tên Mona quyền kiểm soát mọi thứ ngoại trừ máy pha espresso, bao gồm đặt hàng, giấy phép, tuyển dụng, hợp đồng nhà cung cấp, và để nó tự quyết định. Nó đã mua 3.000 găng tay cao su và 6.000 khăn giấy cho một quán cà phê nhỏ, nhập kho cà chua đóng hộp mà không có món nào trên thực đơn dùng, và nhắn tin cho các barista trên Slack sau giờ làm. Phòng thí nghiệm cho rằng các sai lầm là do trí nhớ ngắn hạn của đặc vụ.

James Tice đã làm việc trên sàn nhà hàng trước khi chuyển sang công nghệ, và hiện nay, với vai trò trưởng bộ phận tăng trưởng tại Tab Commerce, một nền tảng tài chính được một số tên tuổi lớn trong ngành nhà hàng sử dụng, ông dành thời gian kết nối với các nhà vận hành để hiểu những gì hiệu quả và những gì không, cho đến hiện tại.

“‘Giữ con người trong vòng lặp’ đã được nhắc đến quá thường xuyên liên quan đến AI, trong rất nhiều ngành, đến mức nó trở thành lời nói rỗng,” Tice nói, người tin rằng nhiều công ty công nghệ gặp khó khăn trong việc hiểu cách các nhà vận hành làm việc.

AI đáp ứng tiêu chuẩn đó, ông nói, là loại mà không ai viết về: đối chiếu hoá đơn, phát hiện chi phí quá mức của nhà cung cấp, đóng sổ nhanh hơn. “Các nhà vận hành đặc biệt quan tâm đến tài chính. Họ cần loại bỏ công việc tẻ nhạt để có thể quay lại sàn làm việc.”

Ông nhấn mạnh rằng hiệu suất không phải là mục tiêu; mà là những gì hiệu suất mang lại. “Nó là việc tăng thời gian cho con người,” Tice nói. “Không phải loại bỏ khách hàng hay trải nghiệm. Mà là nhấn mạnh quá mức vào trải nghiệm.”

Đó là lý do ông cho rằng Thung lũng Silicon thường đo lường công nghệ sai. “Trong nhà hàng không có khái niệm tiết kiệm thời gian. Chỉ có việc phân bổ thời gian.”

Một công cụ trả lại cho nhà vận hành ba mươi phút chỉ thực hiện được một nửa công việc nếu nó không trả lời được câu hỏi tiếp theo: “Chúng ta thực sự đang lấy thời gian khỏi đâu, và chúng ta đang đưa thời gian vào đâu?” Một công cụ tốt, ông nói, “cần lấy đi thời gian trị giá $1 và trả lại $10 thời gian. Nhưng nó cũng phải tìm ra $10 thời gian, cũng như phải tìm ra $1 thời gian.”

Đối với Tice, toàn bộ thời gian được khôi phục đó đều hướng tới một điểm cụ thể, và đó là điều duy nhất ông kiên quyết rằng không phần mềm nào được can thiệp. Điều khách hàng mua không bao giờ thực sự là món ăn. “Bạn chi 50 đô la cho một đĩa thức ăn, bạn không mua 50 đô la thực phẩm, bạn mua 50 đô la trải nghiệm,” ông nói.

Ông lập luận, một phòng mà người khác phục vụ bạn chỉ càng trở nên có giá trị hơn, “tầm quan trọng của nhà hàng vẫn không thay đổi.” Những công cụ cố gắng loại bỏ con người ra khỏi đó, theo quan điểm của ông, đã hiểu sai toàn bộ ngành. “Bất cứ khi nào AI cố gắng lấy đi điều đó, nó cho rằng không hiểu ngành của chúng tôi.”

Jurich và Tice không tranh luận chống lại AI, mà chỉ muốn hiểu AI nào phù hợp ở đâu.

“AI chỉ là một công cụ khác trong bộ công cụ của bạn để giải quyết vấn đề,” Jurich nói. “Và đó là lý do tại sao nó nên được coi như vậy.”