以餐廳來講，食材新鮮是很重要的，基本上每天都需要叫貨，但可能會有季節性、人流等因素影響，為了提供更好的服務，庫存管理就很重要。過往十分仰賴老闆的經驗，在準備充足的食材與成本間考量。能不能有工具提供自動化的預測，協助老闆做出更好的選擇？

由人工智慧科技基金會協同長期關注服務業發展的大店長讀書會、餐飲 POS 系統龍頭 iCHEF 共同發起的「AI 陪跑實驗計畫」，第一階段課程著重於基礎概念與觀念的建立，從AI概論、數據智能引擎、工具選擇與資料團隊的建立，再到專案工作坊。在第三堂課邀請到iCHEF共同創辦人暨技術長何明政，從iCHEF經營的十年經驗中，與學員分享企業在工具選擇與團隊人才建立的心法。

不是為了投資技術而AI，目的仍是營運

「雖然iCHEF是從POS機出發，但我們的長期願景是希望可以成為餐廳營運的基礎建設，」何明政提到，如果從資料的角度出發，餐廳中的POS機台可以接觸的人包括餐廳內、外場，老闆及消費者，十分多元。尤其到了現在，餐廳POS機的競爭越趨激烈，不再只有店內的機台，還包括向外延伸的外帶、外送、線上點餐、線上訂位等服務與行為，而這些資料都會流經過這台傳統定義的POS機台。長期來看，會更希望透過好的軟體服務與產品設計，跟客戶交換價值，幫助客戶成功的同時，也能讓公司成長。

而第一步就是從經濟上思考AI應用的效用與成本，「公司開設的目的是為了賺錢，並不是為了投資技術而投資技術，」何明政直言，目前的人工智慧並非真的智慧，更像是自動化的預測工具，透過資料完成預測，協助老闆進行更好的決策。

但是，未來取得預測工具所付出的成本會越來越低，也就是任何公司都可以用更低的價格生產出面對新問題的產品。在取得成本越來越低的狀況下，互補品的需求會上升；而替代品的需求會下降。在AI產業中，數據、判斷與刑隊為互補品；人類的預測則是替代品。也因為已經知道，預測成本將會越來越低廉，所以許多產業開始重視到資料這件事，而餐廳也可以建立模型，快速複製店長的經驗，降低人力培訓的時間成本。

AI做為工具帶來的代價與令人興奮獨特價值

何明政也提醒，作為工具而言，AI並不完美，仍有許多代價需要注意，特別是針對應用本身。首先是預測的速度，當我們想要欲速速度越快，準確率越低。使用者需要依據任務類型，在準確率與預測速度間取得平衡，因為這關乎成本與風險。第二個則是自動化的程度，當我們想要什麼事都自動化，也就代表人類的操控性會越來越少，也因為商品與服務最終服務的對象還是人，更必須想清楚選擇自動化的原因與意義，甚至思考在工作或服務的流程中，哪些環節由人類介入會比較好。

第三個就是資料的品質，關於資料的議題在近期也逐漸受到關注，特別是資料的來源是否合法，或是涵蓋社會上重視的議題。以iCHEF為例，假設想要預測客戶的生命週期，就需要理解如何保護客戶的資料已進行預測，當涵蓋的資料越多元，所要保護的範疇就越多，而這些都是需要被考量的成本。

但是，做為工具，AI也帶來的獨特的價值。包括改變商業流程，例如Amazon為了提升顧客的購物體驗，透過預測客戶的訂購行為，改變物流的出貨排程，讓客戶在訂購後。可以快速拿到商品。或是降低重複性的工作，讓人可以做更多有價值的事情。而大量生成工具的出現，更有助於創意的發想。