تتبنى صناعة المطاعم بسرعة الذكاء الاصطناعي (AI) لتبسيط العمليات، وتحسين الكفاءة، وتعزيز تجربة العملاء. وفقًا لأبحاث السوق الحديثة، أصبح سوق أتمتة المطاعم وتقنية الأغذية العالمي صناعة بمليارات الدولارات.

على سبيل المثال، بلغ حجم سوق أتمتة الأغذية العالمي حوالي 15.0 مليار دولار في عام 2024 ومن المتوقع أن يتجاوز 23 مليار دولار بحلول عام 2032. يعكس هذا النمو الاستخدام المتزايد للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من واجهة الخدمة (الطلب والخدمة) إلى المطبخ (المخزون والطهي).

الضغط الناتج عن ارتفاع تكاليف العمالة ونقصها دفع المطاعم من جميع الأحجام للاستثمار في حلول الذكاء الاصطناعي التي تؤتمت المهام المتكررة وتدمج البيانات عبر الأنظمة. كما تشير إحدى الدراسات الصناعية، فإن المطاعم تستخدم بشكل متزايد “الأتمتة لتبسيط المهام، وخفض تكاليف الطعام، وتقديم خدمة أكثر اتساقًا”، معتبرة الذكاء الاصطناعي ليس ترفًا بل أولوية تشغيلية جديدة.

عمليًا، تقوم سلاسل المطاعم الرائدة والشركات الناشئة حول العالم بنشر الذكاء الاصطناعي لكل شيء من التنبؤ الذكي بالمخزون إلى الطهاة الروبوتيين، مما يعيد تشكيل طريقة عمل المطابخ والمديرين على نطاق عالمي.

في مقال اليوم، سنغوص عميقًا في الاتجاهات والابتكارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في إدارة المطاعم وعمليات المطبخ!

واليوم، في هذا المقال، سنغوص عميقًا في اتجاهات وابتكارات الذكاء الاصطناعي في إدارة المطاعم وعمليات المطبخ.

الذكاء الاصطناعي للمخزون، التنبؤ، وتقليل الهدر

أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي هو في مراقبة المخزون والتنبؤ بالطلب. غالبًا ما تواجه المطاعم التقليدية مشكلة التوازن بين فائض المخزون ونقصه – مما يؤدي إلى الهدر أو فقدان المبيعات. تقوم أنظمة التنبؤ المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحليل المبيعات التاريخية، والطقس، والأحداث المحلية، والاتجاهات الحالية لتوقع طلب العملاء على أصناف معينة من القائمة.

هذا يمكّن المديرين من طلب الكميات المناسبة تمامًا من المكونات.

على سبيل المثال، يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي دمج بيانات المبيعات السابقة مع عوامل مثل العطلات القادمة أو الأحداث الرياضية لضبط الطلبات ومستويات التوظيف بدقة. التأثير كبير: تشير الدراسات إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من هدر الطعام بنسبة تصل إلى 20% ويخفض التكاليف من خلال منع الطلب الزائد. وأفاد تقرير أن 55% من المطاعم تستخدم الذكاء الاصطناعي يوميًا الآن لإدارة المخزون وتخطيط الطلب.

تساعد هذه القدرة التنبؤية المطاعم حول العالم – من المقاهي في المملكة المتحدة التي تعدل طلباتها حسب الأحداث المحلية إلى المطاعم في الشرق الأوسط التي تتكيف مع العطلات الموسمية – على تحسين المخزون وتقليل التلف. باختصار، يحول الذكاء الاصطناعي التخمين إلى طلبات مبنية على البيانات، مما يحافظ على توفر الأصناف الشعبية ويقلل من كمية الطعام غير المستخدم والمتلف.

الأتمتة الذكية للمطبخ والروبوتات

يُحدث الذكاء الاصطناعي أيضًا ثورة في عمليات المطبخ من خلال الأتمتة والروبوتات. يمكن للروبوتات المزودة بـ “عقول” الذكاء الاصطناعي أداء مهام مثل القلي، والتحريك، أو تجميع الأطباق بدقة واتساق. على سبيل المثال، يُعد روبوت Flippy من Miso Robotics محطة قلي روبوتية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُستخدم الآن من قبل سلاسل مثل White Castle وJack in the Box.

يستخدم Flippy الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة لتحديد العناصر (مثل البطاطس المقلية، حلقات البصل، الدجاج) أثناء انتقالها من الفريزر إلى المقلاة، ويطهوها للمدة الدقيقة، ثم يسلمها للتغليف.

تُفيد White Castle أن Flippy أزال عنق الزجاجة الرئيسي في محطة القلي، مما يضمن حصصًا متناسقة ويحرر الموظفين للتركيز على خدمة العملاء. في عام 2024، كشفت Miso عن نسخة جيل جديد من Flippy أصغر بنسبة 50% وأسرع مرتين من السابق. يمكن تركيب هذا النموذج الجديد في المطابخ القائمة خلال ساعات ويمكنه التعامل مع عدة أصناف مقلية.

تدعي Miso أن الاستثمار يعود “من اليوم الأول”: مع إيجار شهري حوالي 5400 دولار، يقلل Flippy من تكاليف العمالة، ويسرع الخدمة، ويخفض نفقات الزيت والهدر. تشير تقديرات إلى أنه يمكن أن يوفر من 5000 إلى 20000 دولار شهريًا من خلال إعادة توظيف العمال لمهام ذات قيمة أعلى وتقليل هدر الطعام.

بعيدًا عن القلي، يمكن للروبوتات طهي أطباق كاملة. في آسيا، طورت شركة Botinkit الناشئة في شنتشن روبوت الطهي Omni. يمكن لـ Omni القلي السريع والطهي البطيء، مع التتبيل التلقائي وحتى التنظيف الذاتي، وكل ذلك يتم التحكم فيه عبر واجهة شاشة لمس.

يقوم المشغل فقط باختيار الوصفة ومراقبة الخطوات؛ يتولى الروبوت توقيت الخلط والتحريك. تتيح هذه التكنولوجيا حتى لغير الطهاة تشغيل خط المطبخ.

يُبلغ الرئيس التنفيذي لـ Botinkit أن روبوتات مثل Omni يمكن أن تخفض تكاليف العمالة بحوالي 30% وتقلل هدر المكونات بنسبة حوالي 10%، مع تقديم جودة طبق متسقة مع توسع المطاعم.

تضيف سلاسل الوجبات السريعة أيضًا الأتمتة. قدمت Sweetgreen (سلسلة سلطات أمريكية) “المطبخ اللانهائي” مع أحزمة ناقلة وتجميع روبوتي. شهد أول موقع لها زيادة في الإنتاجية والأرباح: حيث حقق مبيعات بقيمة 2.8 مليون دولار بهامش ربح 31.1% خلال عام واحد.

ومن المهم أن معدل دوران الموظفين كان أقل بنسبة 45% من المتاجر العادية، نظرًا لأتمتة المهام المتكررة. في الواقع، وجدت Sweetgreen أن المطابخ المؤتمتة حققت حتى زيادة بنسبة 10% في قيمة الفواتير من خلال تسريع إتمام الطلبات وضمان الدقة.

تخطط السلسلة لتوسيع هذه التقنية إلى معظم المتاجر الجديدة، خاصة المواقع ذات الحجم الكبير. تختبر علامات تجارية أخرى أنظمة مماثلة؛ على سبيل المثال، تختبر Chipotle خط تحضير التورتيلا والجواكامولي الآلي (رغم أنه لم يُطبق على نطاق واسع بعد).

تُظهر هذه الأمثلة أن الذكاء الاصطناعي في المطبخ ليس خيالًا علميًا بل واقع. من خلال أتمتة مهام الطهي، والتقسيم، والتنظيف، يمكن للمطاعم تحسين الاتساق والسلامة (على سبيل المثال، يزيل Flippy خطر القلي بالزيت الساخن). في كثير من الحالات، يمكن للروبوتات العمل على مدار الساعة دون تعب.

بالاقتران مع الأجهزة الذكية (أنظمة الأفران التي تستشعر نضج الطعام، والشوايات المتصلة التي تبلغ عن الحالة، وغيرها)، تعد “مطابخ المستقبل” المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحضير وجبات أسرع وأكثر موثوقية بينما يشرف الموظفون على العملية.

ابتكارات واجهة الخدمة وخدمة العملاء

يُحوّل الذكاء الاصطناعي أيضًا تفاعلات الضيوف. تستخدم العديد من المطاعم الآن أنظمة طلب مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأكشاك الخدمة الذاتية، وحتى روبوتات الدردشة أو المساعدين الصوتيين للتعامل مع العملاء. على سبيل المثال، يمكن لـ الأكشاك الرقمية وتطبيقات الهواتف المحمولة عرض قوائم ديناميكية وعروض خاصة.

تشير الدراسات إلى أن أكثر من نصف مطاعم الخدمة السريعة (QSRs) تتجه نحو الأتمتة الكاملة بحلول عام 2025، بما في ذلك أنظمة الطلب عبر السيارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. في الواقع، وجدت دراسة حديثة أن 63% من المطاعم تستخدم الذكاء الاصطناعي يوميًا لإدارة تجربة العملاء (وهي أعلى حالة استخدام).

أحد الأمثلة البارزة هو مساعد الصوت “جوليا” من White Castle – مساعد صوتي ذكي تم تطويره بالتعاون مع Mastercard. تستقبل جوليا طلبات السيارات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية، مما يحرر الموظفين لتحية الضيوف عند النافذة والتعامل مع المدفوعات.

يقوم النظام بترقية المبيعات ويضمن دقة الطلب، مستهدفًا تجربة سلسة. يشير مسؤولو White Castle إلى أن جوليا تسمح للموظفين بالتفاعل مع العملاء بدلاً من ترديد الطلبات، مما يخلق جوًا أكثر ترحيبًا.

وبالمثل، تقدم العديد من سلاسل البيتزا والمقاهي روبوتات دردشة أو ذكاء اصطناعي في التطبيقات يقترح عناصر بناءً على التفضيلات السابقة. تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي ملف ولاء الزبون أو تاريخ الطلبات لتقديم توصيات إضافية (مثل البطاطس الإضافية مع البرغر، أو معجنات مع القهوة)، مما يعزز المبيعات والرضا.

بالإضافة إلى ذلك، تستخدم بعض المطاعم روبوتات مستقلة لخدمة واجهة العملاء. يمكن لروبوتات التوصيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل “بيني” من Bear Robotics أو روبوتات Pudu) حمل صواني الطعام إلى الطاولات.

على سبيل المثال، تستخدم الروبوتات المزودة بكاميرات وخوارزميات ملاحة لنقل الوجبات عبر منطقة الطعام، مما يسمح للنادلين بالتركيز على رعاية العملاء. تتعرف هذه الروبوتات على الطاولات وتتجنب العقبات، مما يساعد الفرق الصغيرة على التعامل مع فترات الخدمة المزدحمة دون إسقاط الأطباق.

يُجرى أيضًا اختبار الذكاء الاصطناعي الصوتي في أنظمة الطلب عبر السيارات على نطاق واسع. تشير تقارير Deloitte إلى أن الطلب الصوتي هو حالة استخدام ناشئة: حيث يختبر المشغلون أنظمة ذكاء اصطناعي تستقبل الطلبات عبر الهاتف أو السماعات، مؤتمتة عملية إدخال الطلبات.

عند التنفيذ الجيد، يمكن لهذه الأدوات تقليل أوقات الانتظار والأخطاء. حتى منصات توصيل الطعام تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتأخيرات الطلبات وتوجيه السائقين، مما يحسن عمليات المطاعم من جانب العملاء بشكل غير مباشر. باختصار، من أكشاك الطلب الذاتي وتطبيقات الهواتف إلى الذكاء الاصطناعي الصوتي وروبوتات الخدمة، تجعل التكنولوجيا تجربة تناول الطعام أكثر رقمية وقائمة على البيانات.

الرؤية الحاسوبية ومراقبة الجودة

الرؤية الحاسوبية – فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تقوم الكاميرات وتحليل الصور بالعمل – تكتسب زخمًا في المطاعم لمراقبة الجودة والتحليلات. يمكن لكاميرات الذكاء الاصطناعي مراقبة المطابخ وغرف الطعام، لضمان المعايير وتبسيط الخدمة.

على سبيل المثال، يمكن للكاميرات العلوية المزودة بالذكاء الاصطناعي تتبع الطاولات المشغولة، ومدة انتظار الضيوف، وما إذا كانت الطاولة قد تم تنظيفها. في أحد الإعدادات، يصنف نموذج الذكاء الاصطناعي كل منطقة طاولة على أنها “تناول الطعام”، “انتظار”، أو “تنظيف” في الوقت الحقيقي.

يتيح ذلك للمديرين تحسين توزيع المقاعد والموظفين: إذا كانت العديد من الطاولات في حالة “انتظار”، يعرفون أنه يجب تخصيص المزيد من الخدم، أما إذا تراكمت حالة “تنظيف”، يمكن تنبيه عمال النظافة فورًا. في الأماكن المزدحمة، يمكن لبيانات الرؤية في الوقت الحقيقي تحسين دوران الطاولات وتقليل الاختناقات بشكل كبير.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا مباشرةً في مراقبة جودة الطعام. مثال بارز هو نظام فحص بيتزا دومينوز. كاميرا مثبتة فوق خط تجميع البيتزا تفحص كل بيتزا قبل دخولها الفرن ومرة أخرى قبل التعبئة.

يحلل الذكاء الاصطناعي توزيع الإضافات، ولون العجينة، والمظهر العام مقارنة بمعايير العلامة التجارية. ونتيجة لذلك، أبلغت دومينوز عن تحسن في جودة المنتج بنسبة تقارب 14-15% (مع تقليل كبير في الأخطاء) بعد تطبيق هذا النظام.

وبالمثل، تستخدم شركات التموين الكبيرة مثل Compass Group كاميرات الذكاء الاصطناعي فوق صناديق النفايات لتصنيف الطعام المهدر حسب النوع والكمية. ساعدت هذه البيانات المطابخ على تحديد الإنتاج الزائد: حيث خفض برنامج واحد هدر الطعام بنسبة 30-50% من خلال قرارات تحضير أكثر ذكاءً.

تستخدم سلسلة أخرى مستشعر رؤية فوق محطات التقديم لقياس حجم الحصص ومستويات التعبئة بدقة 95%، مستبدلة الموازين اليدوية غير الموثوقة.

بعيدًا عن الطعام والطاولات، يمكن لأنظمة الرؤية فرض معايير النظافة. رغم أنها ليست منتشرة بعد، هناك تجارب أولية للذكاء الاصطناعي لضمان غسل اليدين أو ارتداء القفازات من قبل الموظفين، وفحص درجات حرارة الأطعمة المطبوخة تلقائيًا.

بشكل عام، توفر الرؤية الحاسوبية للمطاعم مجموعة إضافية من العيون: فالذكاء الاصطناعي لا يتعب من مراقبة الصواني والطاولات. والنتيجة هي اتساق أعلى وسلامة أفضل – من شرائح اللحم المشوية على اللهب إلى البطاطس المقلية، يمكن للمطابخ استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأخطاء قبل أن يلاحظها الزبائن.

تحليلات البيانات، التوظيف، ودعم اتخاذ القرار

تدعم تحليلات البيانات العديد من هذه الابتكارات. تُدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في برامج إدارة المطاعم لمساعدة الملاك على اتخاذ قرارات أذكى. على سبيل المثال، يمكن لمنصات التحليل معالجة بيانات نقاط البيع والعمليات لتوقع أوقات الذروة، واقتراح جداول عمل مثالية للموظفين.

في العلامات التجارية المعقدة متعددة المواقع، يساعد الذكاء الاصطناعي المديرين على موازنة الورديات بين الفروع المختلفة وضمان الامتثال لقوانين العمل. يشير الخبراء إلى أن جدولة الذكاء الاصطناعي يمكن أن توازن بين العرض والطلب المتوقع، مما يقلل من العمل الإضافي والموظفين العاطلين. في الواقع، أبلغت مراجعة واحدة أن المؤسسات التي تستخدم جدولة الذكاء الاصطناعي شهدت تخفيضات في تكاليف العمالة تصل إلى 12% بفضل تحسين توزيع الورديات.

بعيدًا عن الجدولة، يساعد الذكاء الاصطناعي في هندسة القائمة وتسعيرها. من خلال تحليل العناصر الأكثر مبيعًا، وأوقات البيع، والعروض الترويجية، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح تغييرات في مزيج القائمة أو عروض محدودة الوقت.

تدعم الأنظمة المتقدمة حتى التسعير الديناميكي – مثل رفع الأسعار قليلاً خلال ساعات الذروة أو ساعات السعادة لتعظيم الإيرادات (رغم أن هذا أكثر شيوعًا في الضيافة، إلا أنه بدأ يُستكشف في المطاعم). كل هذا مدفوع بتحليل الذكاء الاصطناعي لأنماط المبيعات التاريخية، وبيانات العملاء، واتجاهات السوق في الوقت الحقيقي.

باختصار، تحول برامج الذكاء الاصطناعي البيانات التشغيلية الخام (المبيعات، المخزون، حركة الزبائن) إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يمكن للمديرين رؤية المواقع التي تعاني من ضعف الأداء، والعناصر ذات الربحية المنخفضة، أو كيف تؤثر الحملات التسويقية على الطلبات.

عند مواجهة خيارات مثل توسيع القائمة، أو فتح مواقع جديدة، أو الاستثمار في تقنيات جديدة، يمكن للمديرين الاعتماد على توقعات الذكاء الاصطناعي بدلاً من الحدس. وجدت دراسة Deloitte أن العديد من السلاسل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمق ولاء العملاء ويحسن تجربة الموظفين في موجة التبني القادمة.

على الصعيد العالمي، تساعد أدوات التحليل هذه السلاسل على التنسيق عبر المناطق – مع التكيف مع المهرجانات المحلية (مثل رمضان في الشرق الأوسط أو أحداث يوم المباراة في المملكة المتحدة) وتوحيد البيانات لتحقيق مشتريات وتوظيف أكثر كفاءة.

فوائد اعتماد الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يحقق تطبيق الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة عبر قطاع المطاعم. تشمل بعض المزايا الرئيسية ما يلي:

• زيادة الكفاءة: يؤتمت الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية مثل أخذ الطلبات، وجدولة التحضير، وعدّ المخزون. هذا يحرر الموظفين للتركيز على الأعمال ذات القيمة الأعلى. يبلغ المديرون عن خدمة أسرع وأخطاء أقل – على سبيل المثال، يضمن توجيه الطلبات في المطبخ المدعوم بالذكاء الاصطناعي إتمام جميع أجزاء الطلب معًا، مما يقلل من أوقات انتظار الضيوف ومدة بقاء الأطباق ساخنة.

• خفض التكاليف والهدر: من خلال تحسين المخزون والعمالة، يقلل الذكاء الاصطناعي التكاليف على عدة جبهات. تقلل أنظمة الطلب التنبؤية من التلف والفائض. يمكن للمعدات الآلية للطهي تقليل الإفراط في الطهي أو تقديم حصص زائدة.
  كما ذُكر، غالبًا ما تغطي أنظمة الذكاء الاصطناعي تكاليفها من خلال تقليل هدر الطعام والرواتب: يدعي أحد الروبوتات توفير 5-20 ألف دولار شهريًا لكل متجر من خلال إعادة توزيع العمالة وتوفير الهدر.

• تحسين تجربة العملاء: تترجم التخصيص والسرعة إلى رضا أكبر للزبائن. يمكن لمحركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (في التطبيقات أو الأكشاك) اقتراح إضافات وتركيبات من المحتمل أن يستمتع بها العميل، مما يعزز المبيعات والخدمة المدركة.
  تلبية الطلبات بشكل أسرع وأكثر دقة (من المطابخ المدارة بالذكاء الاصطناعي والطلب الرقمي) تلبي توقعات الضيوف العصريين للراحة. في الاستطلاعات، تُعد تجربة العملاء المحسنة واحدة من أبرز التأثيرات المبلغ عنها للذكاء الاصطناعي.

• الإدارة المبنية على البيانات: توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي للمديرين رؤى عميقة. يتم تحليل الاتجاهات في المبيعات، وهوامش الربح، ومقاييس العمالة باستمرار، مما يساعد الملاك على تحسين القوائم، وضبط الأسعار، والتخطيط للمستقبل.
  على سبيل المثال، يمكن للسلاسل التي تستخدم لوحات تحكم الذكاء الاصطناعي تحديد العناصر أو المناطق ذات الأداء الضعيف بسرعة والتكيف معها. كما تلاحظ Deloitte، يمكن أن يعزز استخدام الذكاء الاصطناعي لـ تجارب مخصصة وعمليات أكثر ذكاءً الهوامش بشكل كبير ويجعل الأعمال أكثر مرونة.

معًا، تجعل هذه الفوائد المطاعم أكثر تنافسية واستدامة. في الواقع، تشير مصادر الصناعة إلى أن المتبنين الأوائل للأتمتة غالبًا ما يرون عائد استثمار ملموس. شهدت مطاعم الخدمة السريعة التي تعتمد الأكشاك والطلب عبر الإنترنت زيادة في المعاملات (~5%) وارتفاعًا في الأرباح (~8%). سواء كانت مقهى صغيرًا أو سلسلة كبيرة، يمكن للتكنولوجيا فتح كفاءات كانت مستحيلة سابقًا sustain يدويًا.

التحديات وآفاق المستقبل

على الرغم من الوعود، يرافق اعتماد الذكاء الاصطناعي في المطاعم تحديات. وجدت دراسة استقصائية لعام 2024 بين التنفيذيين العالميين في المطاعم أن العديد من السلاسل لا تزال في المراحل الأولى من نشر الذكاء الاصطناعي. الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي (المخزون وتجربة العملاء) في تقدم جيد، لكن الأتمتة الكاملة للمطبخ وابتكار القوائم لا تزال مجالات ناشئة.

تشمل المخاوف الرئيسية العثور على المواهب لتنفيذ وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر. قلق حوالي نصف القادة المشاركين من مخاطر التكنولوجيا أو نقص الخبرة في الذكاء الاصطناعي. تظهر أيضًا قضايا الخصوصية وحقوق الملكية الفكرية، حيث تعتمد الأنظمة غالبًا على بيانات العملاء والعمليات.

يُعد التكامل مع التكنولوجيا القائمة عقبة أخرى. تدير المطاعم عشرات الأنظمة المختلفة (نقاط البيع، المحاسبة، منصات الحجز، وغيرها)، وتحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي إلى مدخلات بيانات قوية. تحتاج السلاسل إلى شبكات متينة، وأجهزة استشعار، وتدريب الموظفين لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بسلاسة.

تحذر بعض العلامات التجارية من أن الذكاء الاصطناعي يتطلب استثمارًا مبدئيًا واستراتيجية واضحة. كما قال أحد محللي Deloitte، فإن تحقيق “تحول كامل النطاق” بالذكاء الاصطناعي سيتطلب موازنة الابتكار مع الانضباط العملي: وجود حوكمة، وأمن سيبراني، والمهارات المناسبة أمر ضروري.

نظرة إلى المستقبل، سيزداد دور الذكاء الاصطناعي في المطاعم. تعني نقص العمالة وارتفاع التكاليف أن المشغلين سيتجهون بشكل متزايد نحو الأتمتة. ستستمر التطورات في الروبوتات ونماذج الذكاء الاصطناعي في التحسن.

قد نشهد مطابخ مستقلة بالكامل في المزيد من المطابخ، وتسويقًا أكثر تخصيصًا، ومساعدي ذكاء اصطناعي للمديرين. ومع ذلك، يتفق معظم الخبراء على أن الذكاء الاصطناعي هو أداة لتعزيز الفرق البشرية – وليس لاستبدالها بالكامل. ستكون أنجح المطاعم هي التي تمزج بين التكنولوجيا واللمسة الإنسانية، مستخدمة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع الأعمال الروتينية بينما يركز الموظفون على الضيافة والإبداع.

باختصار، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل كل جانب تقريبًا من إدارة المطاعم وعمليات المطبخ حول العالم. من التنبؤ الذكي إلى الطهاة الروبوتيين وتحليلات البيانات، تهدف هذه الابتكارات إلى جعل المطاعم أكثر رشاقة، وأمانًا، وتركيزًا على العملاء.

مع نضوج التكنولوجيا، يمكن للزبائن والمشغلين توقع تجربة تناول طعام أسرع، وأجود، وأكثر تخصيصًا.