فشلت تجربة طلب القهوة عبر تطبيق ستاربكس المدمج مع شات جي بي تي في تجربة عملية، محولة مهمة بسيطة إلى كابوس من التعقيدات والتقنيات المعطلة. رغم سهولة الطلب المعتاد في التطبيق الخاص بالقهوة عبر أربعة خطوات فقط، واجه المستخدم أول محاولة عبر ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة مشاكل فورية. عند كتابة الطلب ببساطة "أرسل لي قهوة باردة فينتي بحليب دسم قليل الدسم"، قام النموذج بردود تشرح تفاصيل الطلب بدلاً من تنفيذه مباشرة. اضطر المستخدم للتفاعل يدويًا مع واجهة المستخدم المنبثقة لاختيار المقاس ونوع الحليب، حيث كان الطلب الافتراضي يختلف عما تم طلبه. كما واجه صعوبة في البحث عن مشروبات غير محددة بوضوح مثل مشروب "الشاى المثمر" الذي يسميه الزبون العادي، حيث افترض النظام بشكل خاطئ نوع الشاى الأخضر مع الليمون. بعد الانتهاء من إضافة المشروب، ظهر تحذير يفيد بنفاذ حدود المحادثات للمستخدم المجاني، مما أجبر النظام على التحويل لنموذج أقل قدرة. أظهرت المشكلة الأكبر أن النظام حدد موقع المستخدم بشكل خاطئ، وعرض فروعًا بعيدة جدًا، بينما فشل خيار تغيير الموقع في الخريطة تمامًا. عندما حاول المستخدم إنهاء الطلب، اكتشف أن النموذج الذي تراجع إليه لم يعد قادرًا على إضافة الطلب فعليًا إلى السلة، بل قدم إرشادات لكيفية استخدام تطبيق ستاربكس التقليدي. تظهر هذه التجربة أن دمج واجهات الدردشة في مهام المعاملات اليومية قد لا يكون الحل الأمثل. فشلت التجربة في تقديم أي قيمة مضافة مقارنة بالطرق التقليدية، بل زادت من تعقيد العملية واستنزفت الوقت. تشير المراجعات التقنية إلى أن العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي في قطاع الخدمات صممت لسيناريوهات نظرية غير واقعية، مثل طلب وصفات بناءً على مزاج الملابس، وهي أفكار بعيدة عن واقع المستهلك الذي يبحث عن سرعة وكفاءة. تاريخيًا، فشلت مساعدا الذكاء الاصطناعي الصوتية مثل جوجل مساعد وأليكسا في أتمتة هذه المهام بسلاسة، وتظهر إعادة المحاولة الآن مع شات جي بي تي عدم نجاح نهج الدردشة في هذا المجال. بينما تطوّر الذكاء الاصطناعي ليصبح وكيلًا أوتوماتيكيًا يتصفح المواقع وينفذ المهام، فإن التفاعل القائم على المحادثة لا يزال غير مناسب لمهام بسيطة كترتيب القهوة، التي يجب أن تكون عملية معاملات قصيرة وسريعة وليس تجربة إبداعية محادثة. تبقى المشكلة الرئيسية هي الفصل بين قدرات التوليد النصي وقدرة التنفيذ الفعلي للمعاملات في الوقت الفعلي.