Во время Q3 earnings call компании DoorDash на этой неделе генеральный директор Тони Сюй сообщил, что из почти 1 миллиарда общих заказов за квартал на долю заказов, размещенных сторонними ИИ-агентами, пришлось всего несколько сотен.
Uber Eats показала себя немного лучше: финансовый директор Баладжи Кришнамурти reporting упомянул примерно о 500 заказах с помощью агентов из 320 миллионов общих заказов еды и поездок за неделю Хэллоуина. Лишь четыре из них приходились на реальные поездки.
Интересно, кто все эти люди? Кто-то тестировал интеграцию, красовался перед свиданием или просто не хотел тратить еще 50 секунд своей жизни на открытие приложения?
Последние тенденции в области ИИ от экспертов
Получайте тщательно отобранную аналитику о самых важных и интригующих новостях об ИИ. Подпишитесь на нашу рассылку Think Newsletter, которая выходит два раза в неделю.
Это согласуется с тем, что мы уже узнали об ИИ: вместо того чтобы полностью заменять человеческий труд, мы позволяем ему справляться с раздражающими мелочами. Недавно DoorDash piloted MCP-коннектор с несколькими крупными технологическими компаниями, который позволяет им создавать общие инструменты с учетом особенностей работы их команд — например, Slackbot для сбора заказов.
Нам нравится, что технология, готовая произвести революцию в коммерции, возможно, сначала решит извечную проблему на рабочем месте: как заставить 12 человек прийти к согласию по поводу обеда и при этом не смотреть, как Руди из отдела развития бизнеса разбирает поднос с бутербродами и выбрасывает весь хлеб в мусорку.
К слову о вещах, которые, пожалуй, не нуждаются в высокотехнологичном вмешательстве: шесть роботов только что completed отработали 24-часовую смену в магазине у дома, и два из них не прошли аттестацию. Среди их проступков: робот-уборщик столкнулся с переполненным мусорным баком, сбился с назначенного маршрута и вообще покинул магазин.
Исследователи, стоящие за Agibot экспериментом, пояснили, что самое сложное заключалось не в том, чтобы заставить робота выполнить конкретную задачу, а в том, чтобы заставить его правильно отреагировать, когда реальный преподнесет ему сюрприз. Мы прекрасно понимаем, серьезно.
Между тем, пищевая технологическая компания Wonder делает ставку на полную автоматизацию. Ее новая система Infinite Makeline может хранить 68 ингредиентов и удовлетворять наше ненасытное стремление к мискам с едой, выдавая по 500 штук в час.
Wonder Create идет еще дальше, позволяя начинающим рестораторам использовать ИИ для создания концепции ресторана, генерации меню и подготовки к приготовлению и доставке еды на кухнях Wonder. К сожалению, если вы мечтали создать «концепцию миски с высокоэнергетической мексиканско-греческой уличной едой», это уже собственный пример Wonder.
Полностью отдавшись процессу, основатель Марк Лор перевел на ИИ примерно 90% своего рациону и больше не должен беспокоиться о том, следует ли ему съесть четыре, пять или шесть сырых грецких орехов для оптимизации завтрака. (Ответ — пять.) Если подобный фудмаксинг вас напрягает, то это по крайней мере не Huel.
В любом случае, давайте зафиксируем упомянутую статистику заказов ИИ-агентов для истории, так как она может стать одной из тех милых технологических вех, на которые мы оглянемся в 2036 году, точно так же, как мы смотрим на парня, который bought две пиццы Papa John’s за 10 000 биткоинов в 2010 году — что по сегодняшнему курсу эквивалентно примерно 750 миллионам долларов США.
