ИИ переписывает правила общепита: рестораны учатся угадывать вкус гостя ещё до заказа

Индустрия общепита переживает стремительную технологическую перестройку, и ключевую роль в ней занимает искусственный интеллект. Об этом сообщил российский программист Сергей Березин, который оценил, как ИИ меняет процессы — от закупок до персональных рекомендаций. Развитие технологий уже влияет на повседневную работу ресторанов.

Аналитика и управление ресурсами

Березин отметил, что рестораторы используют ИИ как инструмент анализа спроса. Он пояснил, что при наличии качественных данных алгоритмы помогают предсказывать сезонные колебания, рассчитывать потребность в персонале и корректировать объёмы закупок. В результате заведения снижают издержки и точнее планируют загрузку.

Эксперт подчеркнул, что внедрение таких систем помогает улучшать управленческие решения и избегать ошибок, связанных с человеческим фактором. Алгоритмы анализируют исторические данные, автоматически выявляют тенденции и сигнализируют о возможных отклонениях. Для ресторанов это становится основой более устойчивой бизнес-модели, цитирует программиста Газета.Ru.

Создание меню и роль языковых моделей

Одним из самых динамичных направлений он назвал разработку меню, где языковые модели используются для генерации новых блюд. Под руководством шеф-поваров такие системы становятся инструментом поиска неожиданных сочетаний и ускоряют процесс обновления меню. Появление сервисов DishGen и ChefGPT, по словам Березина, демонстрирует активный рост этой ниши.

Эксперт объяснил, что технологии позволяют расширять кулинарные эксперименты без увеличения нагрузки на команду. ИИ формирует предварительные концепции, а специалисты адаптируют их с учётом вкусовых и технологических требований. Это делает меню более разнообразным и гибким.

"При должной фильтрации и доработке профессионалом это полезный инструмент для ускорения и диверсификации меню. Появление специализированных сервисов вроде DishGen и ChefGPT подтверждает интенсивное развитие этой ниши", — сказал эксперт.

Персонализация гостевого опыта

Березин также указал на быстрый рост решений, связанных с индивидуальными рекомендациями. Он уточнил, что алгоритмы учитывают аллергенность, предпочтения и диеты, автоматически исключая неподходящие позиции. Такая персонализация повышает безопасность гостей и качество обслуживания.

Эксперт предположил, что в будущем могут появиться рестораны без фиксированного меню, где блюда создаются под настроение и состояние посетителя. ИИ, по его словам, способен объединить данные о здоровье, предпочтениях и текущих паттернах поведения, чтобы предлагать уникальные комбинации. Это может стать отдельным конкурентным преимуществом в течение 3-5 лет.

Доставка и борьба с излишками

По данным исследования РОМИР, в 2025 году изменился характер потребления готовой еды, а динамика роста сегмента доставки замедляется. В таких условиях, как пояснил Березин, ИИ помогает удерживать аудиторию за счёт персонализированных предложений и новых форматов сервиса. Покупатели становятся более требовательными, а технологии позволяют быстрее реагировать на изменения.

Он добавил, что системы прогнозирования минимизируют риски, связанные с порчей продуктов. Алгоритмы учитывают сезонность, погодные условия и городские события, автоматически формируя оптимальные заявки поставщикам. Это снижает food waste и облегчает управление складом.