2019年，星巴克CEO凯文·约翰逊（一位拥有微软和IBM背景的科技行业资深人士 ）向投资者介绍Deep Brew人工智能计划时说："这将解放我们的伙伴，让他们专注于与顾客建立连接。" 他坚信“用数据做决策”。他为Deep Brew设定的核心愿景并非用技术取代员工，而是通过自动化和AI将员工（星巴克称之为“伙伴”）从繁琐的日常任务中“解放出来”，从而让他们能更专注于建立人际连接。
2025年，星巴克新CEO布莱恩·尼科尔承认减少门店员工数量的举措适得其反，尼科尔告诉投资者：“自动化并不能解决我们需要提供的客户体验问题，而是为店里配备人员并部署相应的技术才能解决这一问题。”
在这几年中，星巴克的股价持续下跌（其中有疫情和中国新兴势力的崛起的影响）。在实施项目的2年后，2021年，星巴克的员工成立了“星巴克工人联合会”（Starbucks Workers United, SBWU），工会组织了多次罢工和抗议活动。员工们曾选择在星巴克最繁忙的促销日“红杯日”举行罢工，以扩大其影响力。甚至工会成员曾一起游行至管理层办公室，就人手不足、设备失修和不合理的排班等问题与区域经理当面对质。
这个转折值得所有企业深思。当供应链效率与人性需求发生冲突时，会发生什么？星巴克的经历提供了一个值得研究的案例。
解放人工的幻象
星巴克的数字化转型源于一个现实的压力：移动端的订单正在改变一切。到2020年，美国近80%的交易通过手机完成。传统的店内体验正在被"拿了就走"的需求取代。管理层认为，技术是解决问题的关键。
Deep Brew的设想听起来很合理。这个基于微软Azure的AI系统将接管库存管理、排班、设备维护等后台工作，让咖啡师专注于服务顾客。约翰逊承诺："AI节省的每一分钟，都将用于顾客互动。"
但现实并非如此！
Deep Brew最引人注目的应用是个性化推荐。在产品研发方面，平台通过分析顾客偏好和购买模式，为新食品和饮料的开发提供指导。一个典型的例子是，在数据显示43%的茶饮消费者不加糖后，星巴克开发了两款无糖冰茶K-Cup产品（芒果绿茶和桃子红茶）。
系统运行后，一个问题逐渐显现。Deep Brew的推荐引擎确实提升了销售：客户参与度增长15%，会员从1800万增至7500万。但这些算法推荐的饮品越来越复杂。想想那些有14种配料的网红特调得有多难做。与此同时，新投入的排班算法开始严格控制人员配置，优化人力成本趋向最小化。
结果是：订单变复杂了，制作时间变长了，但人手却被压缩到最少。承诺中的"解放"在哪里？
一位西雅图门店经理的经历很有代表性。她向上级反映早高峰人手不足，得到的不是增派人员，而是一块显示订单队列的大屏幕。"他们以为让我们看到压力就能解决压力，"她说，"这就像给溺水的人一面镜子。"
这揭示了数字化转型的一个常见问题：技术设计者往往低估现实的复杂性。在理论上，Deep Brew的逻辑很完美，通过精确预测来优化资源。但在实际门店里，这种优化忽略了人的极限。
传统标准要求咖啡师30分钟内服务10名顾客（包括收款、制作饮品，有时还包括加热和包装食品）。在简单饮品时代，这还可能。但当顾客开始定制复杂饮品，当个性化的咖啡和移动订单大量涌入，这个标准就不现实了。更糟的是，系统不会调整期望值，反而用数据"证明"是员工效率低。
供应链管理讲究平衡：平衡供需、成本与服务、效率与质量。但Deep Brew似乎忘了最重要的平衡：技术能力与人的能力。算法可以瞬间生成千种饮品推荐，但制作这些饮品的还是人。
这种失衡带来了深远影响。员工感受到巨大压力，不仅来自处理不完的订单，更来自被系统控制的无力感。他们从技艺娴熟的咖啡师变成了算法指挥下的操作工。这违背了星巴克的"伙伴"文化——那种将员工视为合作伙伴的传统。
数字化监控的升级
如果说Deep Brew带来的压力还能理解为"成长的烦恼"，接下来发生的事则彻底改变了公司与员工的关系。
2024年初，媒体曝光星巴克使用一个叫"Aware"的AI系统监控员工内部通讯。这个系统能实时分析Slack和Teams上的对话，识别"负面情绪"，追踪特定关键词，甚至标记可能的工会活动。
从管理角度看，这么做有其合理的逻辑。员工不满会导致生产力下降、离职率上升、服务质量下滑。提前识别和干预似乎是合理的风险管理。但星巴克忽略了一点：信任一旦破裂，很难修复。
"Aware"的使用标志着管理方式的根本转变。过去，星巴克鼓励员工提意见。现在，每句抱怨都可能被算法记录。从"倾听"到"监听"，这种转变影响了整个组织氛围。
更深的问题是，监控强化了员工已有的"被控制感"。Deep Brew让他们感到被机器指挥，Aware则让他们感到被机器审视。这不只是隐私问题，更关乎人的尊严。
星巴克的困境反映了整个行业的挑战。数字时代，数据和算法确实能提升效率。但当这种追求走向极端，当人被简化为数据点时，反弹是必然的。
星巴克工人联合会（SBWU）的兴起就是直接体现。这场覆盖数百家门店的工会运动，核心诉求很一致：合理的人员配置、人性化的工作条件、减少算法控制。简单说，他们要求被当作人看待，而不是被优化的资源。
对比不同地区的情况很有意思。在劳动保护更严格的欧洲，类似的抗议少得多。这不是因为欧洲没用Deep Brew，而是当地法律和文化为算法应用设了边界。这提醒我们：算法本身是中性的，关键在于如何使用。
技术的修复之路
认识到问题后，星巴克开始调整。2025年推出的Green Dot Assist是这种努力的标志。与Deep Brew的命令式逻辑不同，这个新AI助手采用了完全不同的方式。
咖啡师可以向Green Dot Assist提问，获得关于配方、故障排除或公司政策的帮助。关键区别是：员工在向系统求助，而不是系统在指挥员工。从"控制"到"支持"，这个转变虽然细微，但意义重大。
从技术看，Green Dot Assist代表了从预测式AI向生成式AI的转变。预测式AI擅长优化和控制，告诉你"应该"怎么做。生成式AI更像一个有经验的同事，随时准备回答问题。这种技术转变反映了管理思路的调整。
但真正的问题是：这种调整够不够？来得及吗？
从供应链角度看，星巴克面临的不只是换一个AI工具那么简单。整个Deep Brew系统已经深入公司运营的方方面面：从库存到选址，从产品开发到财务预测。要在保持效率的同时重建信任，需要系统性的重新设计。
首先是KPI体系的调整。传统效率指标，每小时服务人数、平均制作时间、人力成本占比，需要与人性化指标平衡。员工满意度、留存率、顾客连接质量等"软指标"必须得到重视。这不只是技术问题，更是算法价值观的调整。
其次是让员工参与决策。如果员工能参与系统设计和优化，如果他们的反馈能真正影响算法运行，"被控制"的感觉就会减轻。一些制造企业已经在实践这种"参与式AI"，让一线工人成为数字化转型的参与者而非受害者。
最关键的是找到效率与人性的平衡。必须承认：在服务行业，纯粹追求效率是行不通的。当顾客感受不到人情味，当员工变成机器的延伸，品牌就失去了灵魂。星巴克能收取溢价，靠的不是咖啡本身，而是独特的体验。这种体验，算法无法复制。
星巴克的故事还在继续。Deep Brew仍在运行，Green Dot Assist正在推广，新的平衡正在探索中。这个案例提醒我们：数字化转型中，永远不要忘记那些创造价值的人。因为最终，无论算法多精妙，供应链多高效，打动顾客的还是那杯用心制作的咖啡，和递出咖啡时的微笑。