AI 不只協助餐飲業找人：
從招募、培訓到留才，AI 正走進第一線工作

近期 AI 開始在招募領域扮演「幫企業找人」的角色：協助篩選履歷、安排面試、回答求職者問題，甚至縮短投遞履歷到正式上工的時間。如今，AI 開始往工作流程的另一端延伸——當新員工到職後，AI 又能如何協助入職培訓、優化工作流程、自動化行政作業，進一步幫助企業留住人才？

這個問題，對零售與餐飲業尤其重要。

因為這些產業面對的往往不是單純「缺不缺人」，而是每天都有大量需要人員處理、卻未必需要高度判斷的工作。例如：麵包結帳員需要辨認一盤剛出爐、沒有條碼的麵包；食堂結帳員需要快速確認顧客餐盤上的菜色；餐飲業者需要處理大量現做餐點；甚至在餐後結帳時，還可能需要依照使用的碗盤計算金額。 當企業開始思考「哪些事情應該由人做、哪些事情可以由 AI 協助」，AI 的角色也就從招募工具，逐漸走向日常營運。

AI 已經進入「找人」這一關

先從招募開始。

近年求職者大量使用生成式 AI 修改履歷、撰寫求職信、準備面試，企業端也同步導入 AI 來處理大量申請資料。Workday 的全球勞動力研究指出，在其調查的組織中，77% 計畫在未來一年增加 AI 在招募上的使用；常見應用包括：篩選履歷、測試候選人技能，以及自動化重複性的招募工作 ¹。

餐飲業尤其能看到這種變化。

以美國連鎖餐廳 Chipotle Mexican Grill 為例，2024 年導入由 Paradox 提供的 conversational AI 招募系統，讓 AI 虛擬團隊成員「Ava Cado」負責與求職者對話、回答公司相關問題、蒐集基本資料、安排面試，以及向獲選者發送錄取通知。這套系統當時預計導入超過 3,500 間餐廳，並以最多縮短 75% 的門市職缺招募時間為目標 ²。

到了 2025 年，Chipotle 公布的實際結果更具體：從求職者完成申請到開始工作的平均時間，從 12 天縮短至 4 天，申請流程完成率也從約 50% 提高到超過 85% ^註1，申請人數也增加近一倍 ³。

而美國國家餐廳協會 (National Restaurant Association，以下簡稱 NRA) 也指出，招募與留才仍被餐飲業者視為重要挑戰 ⁴。科技則開始從招募延伸至入職培訓、排班與員工管理，讓管理者減少行政工作，把更多時間投入團隊與營運 ⁵。 找到人之後，真正的問題才開始：如何讓新人更快上手，又願意留下來？

找到人之後，AI 協助縮短員工培訓期

新員工到職後，企業需要投入時間與成本，讓他們熟悉工作。

NRA 2026 的研究指出，以美國餐飲業為例，時薪員工平均需要 31.8 天才會開始產生「淨正價值」 (Net Positive)；管理職與月薪員工則平均需要 72.2 天。換句話說，新員工需要先經過一段培訓與適應期，才能真正回收企業投入的招募、到職與訓練成本。因此，如何縮短新人從「剛到職」到「能獨立工作」的時間，成為餐飲業導入科技的重要課題 ⁴。

NRA 的研究顯示，已有企業透過數位工具改善入職、培訓與員工管理；其中 2025 年的調查也指出，科技正被用於改善員工培訓、排班與管理效率 ⁵。

其中一個有趣的應用，就是 AI 影像辨識。

對麵包店、餐廳、食堂來說，新人進入第一線後，經常需要學習如何辨認無條碼商品。便利商店的包裝商品有條碼，結帳時掃描即可；但現烤麵包、熟食餐點與許多現做食品，往往沒有。

一塊剛出爐的可頌、一顆紅豆麵包、一塊蛋糕、一份現做甜點，都可能沒有標準化條碼。要求新人在短時間內記住大量品項，往往需要一段培訓時間。

當 AI 辨識技術進入結帳流程，辨認商品的工作就可以交由系統協助處理。新人不必等到熟記所有品項後才能站上櫃檯，也能在實際工作中持續熟悉商品。

新竹 RT Baker House 雅特烘焙自 2022 年導入 AI 辨識結帳系統後，分享除了結帳速度提升，也能縮短新進員工的訓練時間：「以往訓練一位員工，需要 1 至 2 個月的時間，導入 AI 辨識系統後，只要 1 到 2 週即可完成訓練，很有幫助。」 店員經過基本訓練後即可進入結帳前線，商品辨識則由 AI 協助完成 ⁶。

同樣的概念也能延伸到餐廳與食堂。便當、熟食等現做餐點可以透過影像辨識，若是以碗、盤作為計價依據，AI 也可以辨識「容器」本身。

這些工作單次看似簡單，但放進每天數百甚至上千筆交易裡，就會累積成大量重複操作。少一次商品搜尋、一次 POS 輸入，甚至一次人工辨識，長期累積都可能成為第一線人員實際感受到的差異。

員工留才，從入職後的前 90 天開始

找到人、完成培訓，下一個問題就是：新人會不會留下來？

NRA 的研究指出，新員工到職後的 30 至 90 天是重要的留任窗口。結構化的入職流程、主管與員工之間的互動、導師制度，以及清楚的發展路徑，都會影響新人是否能順利融入工作 ⁴。

這也讓科技在「留才」上的角色變得更值得注意。

當 AI 與科技接手部分重複性工作，管理者也能把時間從行政作業中釋放出來，投入更多在員工溝通、培訓、帶領與團隊關係上。

這一點尤其重要，因為科技本身並不能取代管理者與員工之間的人際連結。NRA 的研究也強調，即使企業導入更多自動化與數位工具，人際互動仍然是招募、入職與留任的重要一環 ⁴。

從「AI 找人」到「AI 做事」

對零售與餐飲業而言，AI 的價值因此不只發生在「找到人」的那一刻。從招募、入職培訓，到第一線的日常工作，AI 都開始進入原本由人員處理的流程：協助企業更有效率地找到人，讓新人更快熟悉工作，也讓第一線人員少花時間處理重複性的任務。

當 AI 開始從「幫企業找人」走向「幫員工做事」，留才也就不再只是人資部門的課題，而與新人如何開始工作、每天如何完成工作，以及管理者有多少時間真正帶領團隊息息相關。

對零售與餐飲業而言，這或許才是 AI 進入第一線工作後，更值得關注的下一步。

[資料來源]
¹ “Workday Global Workforce Report: Job Market Tightens as AI Reshapes Hiring Processes.” Workday. https://newsroom.workday.com/2024-09-10-Workday-Global-Workforce-Report-Job-Market-Tightens-as-AI-Reshapes-Hiring-Processes.
² “CHIPOTLE INTRODUCES NEW AI HIRING PLATFORM TO SUPPORT ITS ACCELERATED GROWTH.” Chipotle. https://newsroom.chipotle.com/2024-10-22-CHIPOTLE-INTRODUCES-NEW-AI-HIRING-PLATFORM-TO-SUPPORT-ITS-ACCELERATED-GROWTH.
³ “CHIPOTLE AIMS TO HIRE FUTURE BILLION DOLLAR BUSINESS LEADERS IN NEW “BURRITO SEASON” HIRING PUSH.” Chipotle. https://ir.chipotle.com/2025-02-19-CHIPOTLE-AIMS-TO-HIRE-FUTURE-BILLION-DOLLAR-BUSINESS-LEADERS-IN-NEW-BURRITO-SEASON-HIRING-PUSH.
⁴ “Research Insight: Hiring-and-Staffing. How Onboarding, Managers, & Technology Drive Restaurant ROI.” National Restaurant Association. https://www.restaurant.org/research-and-media/research/research-reports/research-insight-workforce-hiring-staffing/.
⁵ “Research Insight: Workforce Technology. Transforming Restaurant Recruitment & Retention: Leveraging Technology in a Shifting Workforce Landscape.” National Restaurant Association. https://restaurant.org/research-and-media/research/research-reports/research-insight-workforce-technology-report/.
⁶ “對抗少子化、零售員工流動率！新竹 RT Baker House 運用 AI 提升營運效率。” Viscovery. https://viscovery.com/zh/how-rt-baker-house-responded-to-declining-birth-rate-in-taiwan/.

^註1 申請流程完成率：進入招聘系統，開始填寫申請表的求職者中，最終有把整份表單填完，並成功送出的「百分比」。