Причины неудачи проекта
Международная кофейная сеть Starbucks свернула девятимесячный эксперимент по использованию искусственного интеллекта для автоматизации учета запасов. Пилотный проект с AI-системой Automated Counting, отслеживающей количество молока, сиропов и других ингредиентов, был закрыт из-за многочисленных ошибок в работе.
Альтернативное применение ИИ в ресторанном бизнесе
Внедренная технология, основанная на компьютерном зрении и лидарах, некорректно идентифицировала товары на полках. Система допускала путаницу в видах продукции, иногда полностью игнорируя присутствующие позиции. Эксперты отмечают, что подобные сбои часто связаны с ошибками в этапе настройки и обучения нейросетевой модели на недостаточно репрезентативных данных.
Ограничения технологий
В то время как один проект сворачивается, другие компании продолжают тестировать AI в сфере общественного питания. Отдельные сети внедряют нейросети для решения креативных задач, таких как разработка авторских коктейлей или подбор готовых блюд согласно предпочтениям клиентов.
Однако более распространенной сферой применения искусственного интеллекта в индустрии остается аналитика и маркетинг. Нейросети способны в сжатые сроки обрабатывать большой массив данных о предпочтениях гостей, посещаемости и популярных заказах, что помогает в планировании и прогнозировании.