多名肯德基員工反映，該公司新推行的 EPQC AI 系統在使用過程中頻繁出現備貨預估與實際需求不符的問題，這使得員工在系統考核與實際出餐之間不得不來回周旋。原本期望透過數碼化減輕員工負擔，卻反而成為一線工作者的額外負擔。
根據報導，以往門店的總配崗位與後廚主要是依賴人工溝通確認產品需求，但在引入 EPQC 系統後，後廚必須根據螢幕顯示的任務安排進行製作。問題在於，系統所提供的任務並不總是符合現場需求。例如，有員工發現系統在客流量較少的時候會發佈大量備貨任務，而在高峯期卻出現計劃與實際需求脫節的情況，這不僅未能提升效率，還常常打亂了工作節奏。
EPQC AI 系統在實際運作中存在重大缺陷
具體案例中，有員工表示，系統曾在接近關門時要求製作數十份雞肉產品，還有員工提到餐廳晚上 11 點關門，但 9 點半系統依然要求烤 17 只全雞。這個時間段的訂單幾乎無法售出，製作出來的產品大概率只能進入垃圾桶。這一系列操作讓員工直言「簡直變成了人在伺候 AI 系統」。
在用餐高峯期，員工面臨的負擔尤為現實。部分員工向《BUG》欄目透露，必須一邊處理訂單，一邊修正系統庫存、關注任務執行率，這使得工作量反而增加，導致「越忙越亂」。為了不影響正常運營，部分門店已經重新採用人工溝通的方式，員工表示「還是靠人喊，有空的時候再改改系統庫存。」
這套系統暴露出來的問題並不複雜：算法依賴的是歷史數據與預測模型，但門店的客流受到臨時性因素、天氣、周邊活動等多種難以預測的變量影響；一旦預測偏差，壓力便轉移到必須執行任務的一線員工身上。更為麻煩的是，考核指標仍然掛在系統中，員工必須在現實情況下出餐的同時，還要讓數據看起來正確，這導致了「做樣子」的無奈對策。對於連鎖餐飲行業而言，數碼化要真正落地，恐怕需要先讓系統學會承認自身存在計算錯誤的可能。
