連百事可樂也用!靠AI打造新菜單、新口味,研發時間縮短7成
連百事可樂也用!靠AI打造新菜單、新口味,研發時間縮短7成

萬物皆可用AI,這句話正在慢慢成為現實。

它是工廠裡效率最高的工人,能用來識別敏感圖片,也能做出以假亂真的影片。更重要的是,它已經開始了創造,從寫新聞到寫歌,從畫畫到編故事,它開始創造出一些我們從未見過的東西。

現在,AI也和你的食物息息相關。之前的AI僅能完成基礎的食品加工工作,篩選出合格的食物原材料。但現在,它已經可以創造新菜單,讓你用更短的時間嚐到食物的新口味了。

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▲ 圖片來自:unsplash
圖/ 愛范兒

全球最大的調料公司味可美(McCormick)、包裝食品公司康尼格拉食品(ConAgra)以及讓我們每天都能快樂工作的百事可樂公司都在用人工智慧來創造新的食品口味。

事實上,用人工智慧來創造新口味這事是飲料圈先做的。嘉士伯啤酒(carlsberg)就曾使用感測器和機器學習來創造新的啤酒口味。食品技術公司Foodpairay則把數據處理和機器學習最先用到了雞尾酒新口味的調配上。

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▲ 圖片來自:The Denver Post
圖/ 愛范兒

人的口味非常複雜,它和基因相關,和五感相關,和食物搭配比例相關。你對香菜、魚腥草的喜歡或厭惡可能早早寫在了你的基因裡;而你的口味只有20%和味覺和触覺相關,比它們更重要的是嗅覺;食物搭配更能創造出多種可能性,不知道哪種才能打動你。

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圖/ 愛范兒

和味可美合作尋找新口味IBM研究員RobinLougee就表示迄今為止食品公司在人工智慧方面的投資少於其他一些行業,部分原因是味道這東西太過個人化和複雜化

我們如今還沒有很好的理解味道的科學。

味可美的首席科學家法里迪(Hamed Faridi)則表示自己公司開發新產品的操作很複雜,而人工智慧的介入可以使開發流程變得更短更高效。他們希望人工智慧能夠將新產品的開發過程縮短70%。

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▲ 第一款AI輔助研發的味可美調味料
圖/ 愛范兒

在食品領域,AI不可能完全替代人類。AI在食品領域可以透過提供新的味道搭配來加速原本的試錯過程。而食品公司在測試這些搭配時,仍要依賴人力員工的測試和反饋。在某些方面,AI可以比食品科學家和測試人員做得更快,但在口味、偏好這些方面,它也有自己的局限性。

AI做的更多是收集數據,了解人們的未來口味偏好趨勢,給出一些食品搭配組合的建議。

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▲ 圖片來自:Foodpairay
圖/ 愛范兒

食品技術公司Foodpairay有世界上最大的口味數據庫之一,這些珍貴的數據是其算法的基礎。現在Foodpairay的基本配料配對演算法已被全世界的廚師和調酒師使用,能夠計算出令人驚訝的食物或飲料配對,如果使用更先進的演算法還能生成全新的配方。

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圖/ 愛范兒

而在味可美和IBM的合作中,IBM基於用人工智慧來調配口味的研究經驗創建了一個系統,這個系統會用先進的機器學習演算法篩選數十萬種配方和數千種原材料,幫助廚師創造出令人眼前一亮的口味新組合。

百事可樂用的則是內部技術平台Ada,這個匯總海量數據的平台涉及到了營運的各個方面,包括創新,設計,研究和價格決策。它也會幫助百事可樂公司尋找更多新口味。

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圖/ 愛范兒

百事可樂公司北美的首席戰略官Michael Lindsey表示:

我們最大的挑戰是,能否在人工智慧告訴我們的東西與人類直覺之間找到平衡。

責任編輯:江可萱
本文授權轉載自:愛范兒

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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