Bagaimana Kedai dan Restoran Singapura Mendapat Hasil Praktikal daripada AI

Bagi kedai dan restoran, nilai AI tidak semestinya datang dalam bentuk robot yang melayan pelanggan. Ia boleh bermula dengan keputusan harian yang lebih baik: bila menerima tempahan, bagaimana menyusun jadual pekerja dan siapa yang menjawab pertanyaan pelanggan. Di Singapura, contoh awal menunjukkan potensi pendekatan ini, tetapi juga batasnya.218

Kenaikan 2% itu bermakna—dengan syarat dibaca secara tepat

Fico, sebuah restoran di bawah The Lo & Behold Group, menggunakan AI dalam pengurusan tempahan dan penggunaan meja. Restoran itu melaporkan hasil hujung minggu meningkat 2% pada bulan pertama selepas pelaksanaan pada Jun 2026.2 Angka tersebut menunjukkan hasil perniagaan yang boleh diukur. Namun, ia bukan angka keuntungan, bukti peningkatan berterusan atau kadar peningkatan produktiviti bagi semua restoran.

Kegunaan AI lain yang dikenal pasti dalam sektor peruncitan serta makanan dan minuman (F&B) Singapura lebih dekat dengan kerja seharian: menyusun jadual pekerja secara automatik, mengurus tempahan dan khidmat pelanggan, menyediakan bahan pemasaran serta mengisi dokumen pentadbiran.2 Setiap kegunaan memerlukan ukuran kejayaan yang berlainan. Meja yang dapat digunakan dengan lebih baik mungkin menambah hasil; jawapan yang lebih pantas pula hanya bernilai jika masalah pelanggan benar-benar selesai.

Dalam peruncitan, Enterprise Singapore menerangkan ciri aplikasi Castlery yang menggunakan pengecaman imej untuk mencari padanan paling hampir dalam katalog perabotnya berdasarkan foto pelanggan.11 Ciri itu membantu pencarian produk, tetapi sumber tersebut tidak menunjukkan sama ada ia meningkatkan jualan atau produktiviti.

Mengapa percubaan yang berjaya sukar diperluas?

AI memerlukan maklumat yang boleh digunakan bersama. Menurut tinjauan UOB yang dipetik dalam laporan tempatan, enam daripada 10 pengusaha F&B Singapura menggunakan sistem digital yang kebanyakannya berdiri sendiri.18 Jika rekod tempahan, jualan di kaunter, jadual pekerja dan stok tersimpan dalam alat berasingan, menggabungkannya dengan boleh dipercayai menjadi sebahagian daripada kerja pelaksanaan AI.

Hubungan antara sistem itu penting apabila perniagaan berdepan kekangan tenaga kerja dan tekanan rantaian bekalan. Cadangan tempahan tidak banyak membantu jika pasukan restoran tidak mampu mengendalikan pelanggan yang tiba. Begitu juga, cadangan produk perlu sepadan dengan stok dan keupayaan memenuhi pesanan. Pekerja juga perlu tahu bila harus menyemak cadangan AI dan bila isu pelanggan mesti dikendalikan oleh manusia.

Mulakan kecil, ukur hasil sebenar

1. Pilih satu masalah operasi, seperti pertanyaan yang lambat dijawab atau meja yang kerap kosong.
2. Semak data yang diperlukan—contohnya rekod tempahan, jualan, pekerja atau stok—sebelum mengautomasikan tugas.
3. Bandingkan dengan keadaan sebelum percubaan. Ukur hasil, masa pekerja, kesilapan dan pengalaman pelanggan; masukkan juga kos langganan, penyepaduan sistem dan latihan.
4. Tetapkan laluan kepada pekerja untuk aduan, pertikaian bayaran balik dan kes lain yang memerlukan pertimbangan manusia.
5. Luaskan penggunaan hanya apabila manfaatnya berulang. Peningkatan sebulan di satu cawangan ialah alasan untuk menguji lagi, bukan jaminan pulangan di semua cawangan.

Perniagaan yang memerlukan panduan boleh merujuk bahan digital mengikut sektor di bawah program SMEs Go Digital oleh IMDA, yang dikenal pasti dalam laporan tentang projek AI ini.2 Program AI dan Penyepaduan Digital F&B oleh Enterprise Singapore bersama UOB pula menyasarkan sokongan kepada sekurang-kurangnya 200 perniagaan F&B dalam tempoh dua tahun.25 Menurut UOB, pembiayaan bagi kos projek AI dan penyepaduan yang layak ialah sehingga 50% untuk perusahaan kecil dan sederhana (PKS) dan sehingga 30% untuk perniagaan bukan PKS; ia bukan subsidi automatik bagi setiap pembelian alat AI.17 Geran Pembangunan Perusahaan ialah satu lagi laluan untuk projek transformasi, tetapi syaratnya perlu disemak secara berasingan.42

Kesimpulannya, AI yang berguna mungkin menjadikan perniagaan lebih teratur, bukannya kurang bergantung pada manusia. Hasil awal Fico memberi sebab untuk mencuba pendekatan yang tertumpu; banyaknya sistem yang berasingan pula menjelaskan mengapa sambungan data, latihan pekerja dan pengukuran manfaat bersih menentukan sama ada kejayaan itu boleh diulangi.218