تاكو بيل تعيد تقييم تجربة الذكاء الاصطناعي في خدمة السيارات

تحديات الذكاء الاصطناعي في خدمة السيارات

تعيد شركة تاكو بيل تقييم تجربتها مع الذكاء الاصطناعي في طلبات خدمة السيارات بمطاعمها المنتشرة في الولايات المتحدة. يأتي هذا التقييم في ظل انتشار واسع لمقاطع فيديو فكاهية تسلط الضوء على أخطاء التقنية، والتي حصدت ملايين المشاهدات. ففي أحد الحوادث، تسبب طلب عميل لـ "18 ألف كوب ماء" في ارتباك النظام، بينما أظهر مقطع آخر عميلاً آخر يعاني من إلحاح نظام الذكاء الاصطناعي المستمر لإضافة المزيد من المشروبات إلى طلبه.

تبني التقنية والنتائج: منذ عام 2023، تبنت سلسلة مطاعم الوجبات السريعة هذه التقنية في أكثر من 500 فرع لها في الولايات المتحدة، بهدف أساسي وهو تقليل الأخطاء وتسريع عملية تلقي الطلبات. ومع ذلك، يبدو أن تطبيق الذكاء الاصطناعي الصوتي قد أظهر نتائج غير متوقعة في بعض الأحيان.

دوافع تبني الذكاء الاصطناعي في مطاعم الوجبات السريعة

تعزيز الكفاءة التشغيلية: يهدف تبني الذكاء الاصطناعي في قطاع الوجبات السريعة إلى تحقيق كفاءة تشغيلية معززة وتجربة عملاء أفضل، من خلال أنظمة تلقي الطلبات المؤتمتة التي يمكنها تسريع العملية بحوالي 29 ثانية لكل طلب، مما يقلل أوقات الانتظار ويزيد من القدرة على خدمة المزيد من الزبائن (LamasaTech، 2025).

• خفض تكاليف العمالة: تسعى الشركات لخفض تكاليف العمالة في ظل ارتفاع الأجور، كما في كاليفورنيا التي أقرت رفع أجور العاملين في الوجبات السريعة إلى 20 دولارًا في الساعة (CNBC، 2024).
• زيادة دقة الطلبات والتوصيات الشخصية: يساهم الذكاء الاصطناعي في زيادة دقة الطلبات، حيث يمكنه معالجة أكثر من 90% من الطلبات دون تدخل بشري مقارنة بـ 80-85% للبشر، وتقديم توصيات شخصية للمنيو بناءً على الطلبات السابقة أو أوقات اليوم، مما يعزز المبيعات وفرص البيع الإضافي (Forbes، 2024؛ CNBC، 2024).

رؤية تاكو بيل ودور العنصر البشري

تصريحات داني ماتيوز: صرح داني ماتيوز، الرئيس التنفيذي للتحول الرقمي والتكنولوجيا في تاكو بيل، في تصريحات لصحيفة وول ستريت جورنال، أن تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتي واجه تحديات ملحوظة. وقال ماتيوز معلقًا: "أحيانًا يخيب ظني، ولكن أحيانًا يفاجئني حقًا". وأشار إلى أن الشركة "تتعلم الكثير" من هذه التجربة الأولية، مؤكدًا أنه سيعيد النظر بعناية في استراتيجيات استخدام الذكاء الاصطناعي مستقبلاً، بما في ذلك إمكانية عدم الاعتماد عليه في مسارات خدمة السيارات.

التدخل البشري والمراقبة اليدوية: شدد ماتيوز على أهمية الدور البشري في تلقي الطلبات، خصوصًا خلال فترات الذروة وازدحام المطاعم. وأوضح خطة الشركة بقوله: "سنقوم بتدريب فرق العمل لدينا على أفضل الممارسات لتحديد متى يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي الصوتي بكفاءة، ومتى يكون التدخل البشري والمراقبة اليدوية ضروريين لضمان أفضل خدمة".

أصداء سلبية وتجارب سابقة

تحديات التواصل الاجتماعي: تتفاقم التحديات على الإنترنت، حيث يلجأ العملاء غير الراضين إلى منصات التواصل الاجتماعي لمشاركة تجاربهم السلبية مع الخدمة، مسلطين الضوء على العيوب والمشكلات التقنية. ومن الأمثلة البارزة، مقطع فيديو منتشر على إنستغرام حصد أكثر من 21.5 مليون مشاهدة، يظهر فيه رجل يحاول طلب "ماونتن ديو كبير" بينما يستمر نظام الذكاء الاصطناعي في تكرار السؤال: "وماذا ستشرب مع ذلك؟"، مما يعكس الإحباط الناتج عن سوء الفهم.

“Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

أخطاء ماكدونالدز السابقة: هذه التحديات لا تعد الأولى من نوعها في تطبيق الذكاء الاصطناعي لمعالجة طلبات الطعام والشراب. ففي العام الماضي، قامت سلسلة مطاعم ماكدونالدز بسحب أنظمة الذكاء الاصطناعي من خدمة السيارات الخاصة بها بعد سلسلة من سوء تفسير طلبات العملاء. شملت هذه الأخطاء تقديم لحم الخنزير المقدد بالخطأ في الآيس كريم لأحد العملاء، وإضافة مئات الدولارات من قطع الدجاج (ناجتس) إلى فاتورة عميل آخر دون قصد.

تحديات تقنية أعمق للذكاء الاصطناعي

عقبات الدقة التقنية: إلى جانب الأخطاء الفكاهية، تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في خدمة السيارات تحديات تقنية أعمق. فقد واجهت أنظمة مثل تلك التي جربتها ماكدونالدز صعوبة في تفسير اللهجات واللهجات المختلفة، مما أثر سلبًا على دقة الطلبات (CNBC، 2024). كما أن ضعف الاتصال بشبكة Wi-Fi والمواقع القريبة من الطرق السريعة الصاخبة يمكن أن يزيد من تعقيد مهمة التعرف الصوتي للذكاء الاصطناعي (CNBC، 2024). تشير هذه العقبات إلى أن التقنية لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحسين لتكون فعالة بشكل كامل في بيئات المطاعم سريعة الوتيرة.

نظرة مستقبلية وإنجازات رغم التحديات

نجاح الذكاء الاصطناعي الجزئي: على الرغم من الأخطاء الفيروسية التي واجهتها تاكو بيل، تؤكد الشركة أن الذكاء الاصطناعي الصوتي قد نجح في معالجة أكثر من مليوني طلب منذ إطلاقه، مما يشير إلى وجود جوانب إيجابية للتقنية رغم التحديات الظاهرة. هذا النجاح الجزئي يسلط الضوء على الإمكانات الكبيرة للذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة خدمة السيارات.

“Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

“Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

“Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.