Néhány nappal ezelőtt mi is beszámoltunk róla, hogy a McDonald's elkaszálta azt a 2022 óta zajló kísérleti projektet, amelynek keretei között több mint száz amerikai éttermében alkalmazott mesterséges intelligenciára épülő, hangvezérelt rendszert az autós rendelések lebonyolítására. Az automatizált megoldást az IBM szállította a gyorsétterem-láncnak, a célja pedig a hatékonyság növelése (értsd: kevesebb emberi munkaerő alkalmazása) volt a rendelések továbbításában a konyhai dolgozók felé.

Mint kiderült, a McDonald's július végéig minden éttermében visszaállítja a régi rendet, bár a vállalat közleménye szerint továbbra is látnak fantáziát az automatizált rendelésfelvétel koncepciójában, amihez az év végéig új partnert keresnek maguknak. Az IBM így sem marad magára, hiszen az általa szállított rendszert több éttermláncnál, mások mellett a Wendy's, a Dunkin vagy a Taco John's üzleteiben is tesztelik. Hogy milyen eredménnyel, abba nemrég a The York TimesThe riportja engedett bepillantást.

Lehet, hogy a vezetőséget kellene MI-re cserélni

A lap szerint a Wendy's-nél az MI-alapú rendelésfelvétel 14 százalékos hibaaránnyal működik, vagyis ilyen nagy részben kell emberi beavatkozással rendezni a gép tévedéseit. Hogy milyen típusú problémákról van szó, azt jól mutatja az az eset, amikor az egyik ügyfél a NYT beszámolója alapján több száz kéretlen McNuggets csomagot kapott a nyakába. Kérdés, hogy a cikkben idézett hivatalos adatok mennyire pontosak, de a helyzet nem tűnik fényesnek, ha ennyit még az érintett cégek is elismernek.

Természetesen nem csak a McDonald's vagy a Wendy's folytat ehhez hasonló mesterségesintelligencia-projekteket, amelyekben nem is csak az IBM megoldásai szerepelnek. A hibákat tekintve azonban nincs nagy különbség az egyes kísérletek között: az ugyancsak amerikai White Castle lánc például saját MI-alapú rendszerrel büszkélkedhet, amelynél a NYT szerint minden tizedik esetben kell emberi munkatársaknak beavatkozniuk egy-egy félreértett vagy akár teljesen légből kapott rendelésbe.

A hangzatos technológiai célok mögött persze mindenhol az innovatív imázs építése és a humán munkaerő lefaragása áll, de az eddigi tapasztalatok alapján kérdéses, hogy a mesterséges intelligenciával elérhető megtakarítások mennyire lesznek arányosak a vásárlók elidegenítéséből származó károkkal. Ha minden tizedik ügyfél a korábbinál alacsonyabb színvonalú kiszolgálást kap, miközben abban sem lehet biztos, hogy mire használják majd a hangját az MI-rendszerek betanítása során.