В 2021 году компания McDonald’s развернула масштабный эксперимент по автоматизации экспресс-окон обслуживания автомобилистов, внедрив голосового ассистента примерно в сотне заведений в США. Задумка выглядела многообещающе: ускорить поток клиентов и снизить нагрузку на линейный персонал. Однако на практике инновация обернулась катастрофой для бренда. Алгоритм путал блюда, добавлял в чек абсурдные позиции и собирал шквал насмешек в соцсетях. Франчайзи жаловались на падение скорости и отсутствие явной экономии, из-за чего летом 2024 года испытания полностью свернули.

Главная проблема заключалась вовсе не в том, что система периодически ошибалась, а в ее неспособности «осознать» собственный сбой. Столкнувшись с фоновым шумом машин, местными диалектами или нестандартной просьбой, программа не признавала затруднений и слепо продолжала формировать заказ. Живые кассиры постоянно дежурили у окон выдачи, но не могли вовремя вмешаться, поскольку алгоритм их просто не вызывал. Дополнительный удар по репутации сети был нанесен в связи с тем, что алгоритм справлялся с базовыми запросами, но систематически подводил тех редких гостей, которые просили изменить состав блюд под себя.

В 2026 году, несмотря на сокрушительный провал первого эксперимента, в McDonald’s решили вернуть умные голосовые системы, поскольку через автоокна проходит до 70% американской выручки, а перегруженные сотрудники кухни физически не успевают обслуживать поток машин без технологической поддержки.

Первая экспериментальная система, разработчиком которой была IBM, создавалась еще до бума генеративного ИИ. Ее основой был жесткий сценарий, выполнявшийся с помощью средств обработки естественного языка. В нее пытались вносить усовершенствования, внедряя модули распознавания акцентов и фильтрации шума, однако без существенных успехов. К тому же система не умела, подобно реальным кассирам, распознавать нотки сомнения в голосе клиента, и в ней не было гибкого механизма отмены позиций: если посетитель передумал посреди заказа или увидел ошибки в счете, единственным выходом для него было перейти к другому окну и обратиться к живому сотруднику.

В новом варианте технологию кардинально переработали. Платформа, получившая название ArchIQ, построена на современных мультимодальных моделях генеративного ИИ, разработанных в Google. Система больше не пытается быть полностью автономной — она получила строгие протоколы быстрой передачи диалога живому сотруднику при малейшей заминке, а также поддержку мультиязычности и распознавания инструкций клиента на фоне других голосов. Если система не справляется, к разговору подключается сотрудник ресторана: он видит на экране весь диалог с клиентом и сразу исправляет заказ. Для ускорения процесса и снижения зависимости от облака Google обработка заказов по мере возможности происходит на локальных серверах.