AI-driven objednávkový systém s gamifikáciou pre pohostinský sektor prostredníctvom WhatsApp

Dodavatelé v oblasti pohostinství čelí výrazným výzvám při zpracování objednávek od svých zákazníků. Objednávky přicházejí z různých komunikačních kanálů a v různorodých formátech, což vede k vysokým nákladům na manuální zpracování, častým chybám při přepisování údajů a prodlouženým časům vyřízení objednávky. Cílem práce je navrhnout, implementovat a evaluovat funkční prototyp AI-driven objednávkového systému pro dodavatele v pohostinství, který umožňuje přijímání objednávek prostřednictvím platformy WhatsApp v přirozeném jazyce a využívá gamifikační prvky k motivaci zákazníků k přechodu na jednotný objednávací kanál. Pro dosažení stanoveného cíle je aplikována metodika Design Science Research. Práce zahrnuje analýzu požadavků, návrh systémové architektury, implementaci konverzačního rozhraní s využitím WhatsApp Business API, vývoj hybridního systému kombinujícího deterministický NLP modul pro párování produktů s jazykovým modelem pro generování konverzačních odpovědí, implementaci gamifikačního systému a evaluaci funkčnosti prototypu. Výstupem práce je funkční prototyp nasazený na cloudové platformě, který byl evaluován prostřednictvím technického testování, heuristické evaluace podle Nielsenových deseti heuristik a expert review s devíti odborníky z pohostinského průmyslu. Práce přispívá k oblasti vývoje konverzačních AI systémů pro B2B aplikace a demonstruje praktický přínos hybridní architektury kombinující deterministické a generativní přístupy pro doménově specifické objednávkové systémy.

Suppliers in the hospitality sector face significant challenges in processing orders from their customers. Orders arrive through fragmented communication channels and in unstructured formats, leading to high manual processing costs, frequent transcription errors and extended order fulfilment times. The aim of this thesis is to design, implement and evaluate a functional prototype of an AI-driven ordering system for hospitality suppliers, enabling order placement through the WhatsApp platform in natural language and incorporating gamification elements to motivate customers to adopt a unified ordering channel. The Design Science Research methodology is applied to achieve the stated objective. The work encompasses requirements analysis, system architecture design, implementation of a conversational interface using the WhatsApp Business API, development of a hybrid system combining a deterministic NLP module for product matching with a large language model for conversational response generation, implementation of a gamification system and evaluation of the prototype. The outcome of the thesis is a functional prototype deployed on a cloud platform, evaluated through technical testing, heuristic evaluation based on Nielsen's ten usability heuristics, and expert review with nine professionals from the hospitality industry. The thesis contributes to the field of conversational AI systems for B2B applications and demonstrates the practical benefits of a hybrid architecture combining deterministic and generative approaches for domain-specific ordering systems.