2019年，星巴克CEO凱文·約翰遜（一位擁有微軟和IBM背景的科技行業(yè)資深人士 ）向投資者介紹Deep Brew人工智能計劃時說："這將解放我們的伙伴，讓他們專注于與顧客建立連接。" 他堅信“用數(shù)據(jù)做決策”。他為Deep Brew設定的核心愿景并非用技術(shù)取代員工，而是通過自動化和AI將員工（星巴克稱之為“伙伴”）從繁瑣的日常任務中“解放出來”，從而讓他們能更專注于建立人際連接。

2025年，星巴克新CEO布萊恩·尼科爾承認減少門店員工數(shù)量的舉措適得其反，尼科爾告訴投資者：“自動化并不能解決我們需要提供的客戶體驗問題，而是為店里配備人員并部署相應的技術(shù)才能解決這一問題。”

在這幾年中，星巴克的股價持續(xù)下跌（其中有疫情和中國新興勢力的崛起的影響）。在實施項目的2年后，2021年，星巴克的員工成立了“星巴克工人聯(lián)合會”（Starbucks Workers United, SBWU），工會組織了多次罷工和抗議活動。員工們曾選擇在星巴克最繁忙的促銷日“紅杯日”舉行罷工，以擴大其影響力。甚至工會成員曾一起游行至管理層辦公室，就人手不足、設備失修和不合理的排班等問題與區(qū)域經(jīng)理當面對質(zhì)。

這個轉(zhuǎn)折值得所有企業(yè)深思。當供應鏈效率與人性需求發(fā)生沖突時，會發(fā)生什么？星巴克的經(jīng)歷提供了一個值得研究的案例。

解放人工的幻象

星巴克的數(shù)字化轉(zhuǎn)型源于一個現(xiàn)實的壓力：移動端的訂單正在改變一切。到2020年，美國近80%的交易通過手機完成。傳統(tǒng)的店內(nèi)體驗正在被"拿了就走"的需求取代。管理層認為，技術(shù)是解決問題的關(guān)鍵。

Deep Brew的設想聽起來很合理。這個基于微軟Azure的AI系統(tǒng)將接管庫存管理、排班、設備維護等后臺工作，讓咖啡師專注于服務顧客。約翰遜承諾："AI節(jié)省的每一分鐘，都將用于顧客互動。"

但現(xiàn)實并非如此！

Deep Brew最引人注目的應用是個性化推薦。在產(chǎn)品研發(fā)方面，平臺通過分析顧客偏好和購買模式，為新食品和飲料的開發(fā)提供指導。一個典型的例子是，在數(shù)據(jù)顯示43%的茶飲消費者不加糖后，星巴克開發(fā)了兩款無糖冰茶K-Cup產(chǎn)品（芒果綠茶和桃子紅茶）。

系統(tǒng)運行后，一個問題逐漸顯現(xiàn)。Deep Brew的推薦引擎確實提升了銷售：客戶參與度增長15%，會員從1800萬增至7500萬。但這些算法推薦的飲品越來越復雜。想想那些有14種配料的網(wǎng)紅特調(diào)得有多難做。與此同時，新投入的排班算法開始嚴格控制人員配置，優(yōu)化人力成本趨向最小化。

結(jié)果是：訂單變復雜了，制作時間變長了，但人手卻被壓縮到最少。承諾中的"解放"在哪里？

一位西雅圖門店經(jīng)理的經(jīng)歷很有代表性。她向上級反映早高峰人手不足，得到的不是增派人員，而是一塊顯示訂單隊列的大屏幕。"他們以為讓我們看到壓力就能解決壓力，"她說，"這就像給溺水的人一面鏡子。"

這揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個常見問題：技術(shù)設計者往往低估現(xiàn)實的復雜性。在理論上，Deep Brew的邏輯很完美，通過精確預測來優(yōu)化資源。但在實際門店里，這種優(yōu)化忽略了人的極限。

傳統(tǒng)標準要求咖啡師30分鐘內(nèi)服務10名顧客（包括收款、制作飲品，有時還包括加熱和包裝食品）。在簡單飲品時代，這還可能。但當顧客開始定制復雜飲品，當個性化的咖啡和移動訂單大量涌入，這個標準就不現(xiàn)實了。更糟的是，系統(tǒng)不會調(diào)整期望值，反而用數(shù)據(jù)"證明"是員工效率低。

供應鏈管理講究平衡：平衡供需、成本與服務、效率與質(zhì)量。但Deep Brew似乎忘了最重要的平衡：技術(shù)能力與人的能力。算法可以瞬間生成千種飲品推薦，但制作這些飲品的還是人。

這種失衡帶來了深遠影響。員工感受到巨大壓力，不僅來自處理不完的訂單，更來自被系統(tǒng)控制的無力感。他們從技藝嫻熟的咖啡師變成了算法指揮下的操作工。這違背了星巴克的"伙伴"文化—那種將員工視為合作伙伴的傳統(tǒng)。

數(shù)字化監(jiān)控的升級

如果說Deep Brew帶來的壓力還能理解為"成長的煩惱"，接下來發(fā)生的事則徹底改變了公司與員工的關(guān)系。

2024年初，媒體曝光星巴克使用一個叫"Aware"的AI系統(tǒng)監(jiān)控員工內(nèi)部通訊。這個系統(tǒng)能實時分析Slack和Teams上的對話，識別"負面情緒"，追蹤特定關(guān)鍵詞，甚至標記可能的工會活動。

從管理角度看，這么做有其合理的邏輯。員工不滿會導致生產(chǎn)力下降、離職率上升、服務質(zhì)量下滑。提前識別和干預似乎是合理的風險管理。但星巴克忽略了一點：信任一旦破裂，很難修復。

"Aware"的使用標志著管理方式的根本轉(zhuǎn)變。過去，星巴克鼓勵員工提意見?，F(xiàn)在，每句抱怨都可能被算法記錄。從"傾聽"到"監(jiān)聽"，這種轉(zhuǎn)變影響了整個組織氛圍。

更深的問題是，監(jiān)控強化了員工已有的"被控制感"。Deep Brew讓他們感到被機器指揮，Aware則讓他們感到被機器審視。這不只是隱私問題，更關(guān)乎人的尊嚴。

星巴克的困境反映了整個行業(yè)的挑戰(zhàn)。數(shù)字時代，數(shù)據(jù)和算法確實能提升效率。但當這種追求走向極端，當人被簡化為數(shù)據(jù)點時，反彈是必然的。

星巴克工人聯(lián)合會（SBWU）的興起就是直接體現(xiàn)。這場覆蓋數(shù)百家門店的工會運動，核心訴求很一致：合理的人員配置、人性化的工作條件、減少算法控制。簡單說，他們要求被當作人看待，而不是被優(yōu)化的資源。

對比不同地區(qū)的情況很有意思。在勞動保護更嚴格的歐洲，類似的抗議少得多。這不是因為歐洲沒用Deep Brew，而是當?shù)胤珊臀幕癁樗惴☉迷O了邊界。這提醒我們：算法本身是中性的，關(guān)鍵在于如何使用。

技術(shù)的修復之路

認識到問題后，星巴克開始調(diào)整。2025年推出的Green Dot Assist是這種努力的標志。與Deep Brew的命令式邏輯不同，這個新AI助手采用了完全不同的方式。

咖啡師可以向Green Dot Assist提問，獲得關(guān)于配方、故障排除或公司政策的幫助。關(guān)鍵區(qū)別是：員工在向系統(tǒng)求助，而不是系統(tǒng)在指揮員工。從"控制"到"支持"，這個轉(zhuǎn)變雖然細微，但意義重大。

從技術(shù)看，Green Dot Assist代表了從預測式AI向生成式AI的轉(zhuǎn)變。預測式AI擅長優(yōu)化和控制，告訴你"應該"怎么做。生成式AI更像一個有經(jīng)驗的同事，隨時準備回答問題。這種技術(shù)轉(zhuǎn)變反映了管理思路的調(diào)整。

但真正的問題是：這種調(diào)整夠不夠？來得及嗎？

從供應鏈角度看，星巴克面臨的不只是換一個AI工具那么簡單。整個Deep Brew系統(tǒng)已經(jīng)深入公司運營的方方面面：從庫存到選址，從產(chǎn)品開發(fā)到財務預測。要在保持效率的同時重建信任，需要系統(tǒng)性的重新設計。

首先是KPI體系的調(diào)整。傳統(tǒng)效率指標，每小時服務人數(shù)、平均制作時間、人力成本占比，需要與人性化指標平衡。員工滿意度、留存率、顧客連接質(zhì)量等"軟指標"必須得到重視。這不只是技術(shù)問題，更是算法價值觀的調(diào)整。

其次是讓員工參與決策。如果員工能參與系統(tǒng)設計和優(yōu)化，如果他們的反饋能真正影響算法運行，"被控制"的感覺就會減輕。一些制造企業(yè)已經(jīng)在實踐這種"參與式AI"，讓一線工人成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參與者而非受害者。

最關(guān)鍵的是找到效率與人性的平衡。必須承認：在服務行業(yè)，純粹追求效率是行不通的。當顧客感受不到人情味，當員工變成機器的延伸，品牌就失去了靈魂。星巴克能收取溢價，靠的不是咖啡本身，而是獨特的體驗。這種體驗，算法無法復制。

星巴克的故事還在繼續(xù)。Deep Brew仍在運行，Green Dot Assist正在推廣，新的平衡正在探索中。這個案例提醒我們：數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，永遠不要忘記那些創(chuàng)造價值的人。因為最終，無論算法多精妙，供應鏈多高效，打動顧客的還是那杯用心制作的咖啡，和遞出咖啡時的微笑。