În industria alimentară și a băuturilor, extrem de competitivă, previzionarea exactă a numărului de clienți și a cererii pentru alimente este cheia pentru optimizarea operațiunilor restaurantelor.

În loc să se bazeze pe intuiție sau experiență manuală, inteligența artificială (IA) devine un instrument revoluționar, ajutând bucătarii și managerii să estimeze cu precizie numărul clienților, să pregătească suficiente ingrediente, să reducă risipa și să economisească costuri. Aceasta nu este doar o tendință tehnologică, ci și o soluție durabilă pentru viitorul industriei culinare globale.

În acest articol, vom explora modul în care IA prezice numărul clienților pentru a pregăti cele mai optime ingrediente, pe durata funcționării bucătăriei și restaurantului!

De ce este importantă previzionarea?

Restaurantele se confruntă adesea cu cerere imprevizibilă și risipă alimentară. De fapt, aproximativ o treime din alimentele produse nu sunt consumate, iar doar restaurantele din SUA risipesc anual alimente în valoare estimată de 162 miliarde de dolari.

Comenzile excesive blochează capital în produse perisabile, în timp ce comenzile insuficiente duc la lipsuri și pierderi de vânzări. Astfel, previzionarea exactă devine esențială: estimând volumul clienților și produsele populare din meniu, operatorii pot ajusta comenzile de ingrediente pentru a corespunde nevoilor reale și a reduce risipa.

Creșterea rapidă a IA în industria alimentară

Piața inteligenței artificiale în domeniul alimentelor și băuturilor este în plină expansiune. Un raport industrial din 2025 prevede că piața globală de IA în acest sector va crește cu aproximativ 32,2 miliarde de dolari (2024–2029, CAGR de 34,5%). Sistemele bazate pe IA promit să „revoluționeze managementul restaurantelor prin creșterea eficienței, reducerea costurilor și îmbunătățirea satisfacției clienților”.

Mai mult, previzionarea bazată pe date susține și sustenabilitatea: o analiză McKinsey estimează că potrivirea cererii cu oferta prin IA ar putea genera o valoare anuală de până la 127 miliarde de dolari prin reducerea risipei alimentare. Cu alte cuvinte, comenzile inteligente economisesc direct bani și resurse.

Previzionarea cererii cu IA în restaurante

Previzionarea cererii cu IA utilizează învățarea automată pentru a anticipa vânzările viitoare și numărul de clienți prin analiza datelor. În loc de simple foi de calcul, aceste sisteme prelucrează înregistrări POS, istoricul vânzărilor și chiar date de la senzori (cum ar fi rezervările sau traficul pietonal) pentru a anticipa tendințele.

În practică, restaurantele folosesc modele IA pentru a anticipa cererea sezonieră, a identifica intervalele orare de vârf și a aloca personalul și stocurile corespunzător. De exemplu, IBM menționează că lanțurile folosesc IA pentru „a prezice cererea sezonieră și a evita suprastocarea produselor perisabile”. Aceste previziuni pot crește pregătirea pentru o aglomerație de sărbători și apoi o pot reduce, menținând echilibrul stocurilor.

Date și tehnologie pentru previzionarea IA

Previzionarea avansată cu IA se bazează pe o varietate largă de date. Combină istoricul vânzărilor cu factori externi precum vremea, evenimente speciale și promoții. După cum explică IBM, modelele IA pot folosi date de la dispozitive IoT (Internet of Things), indicatori economici, prognoze meteo și sentimente din social media pentru a evidenția tiparele cererii.

De exemplu:

• Vânzări istorice: Date POS anuale pe intervale orare, care permit stabilirea curbelor de cerere de bază.

• Factori calendaristici: Ziua săptămânii, sărbători și programul evenimentelor locale (concerte, meciuri sportive, festivaluri) care influențează traficul pietonal.

• Condiții meteo: Prognoze de temperatură și precipitații (serile ploioase de marți pot crește comenzile de supă).

• Promoții și tendințe: Promoții speciale în meniu sau tendințe virale alimentare pe rețelele sociale.

Modelele moderne de previzionare includ tehnici avansate de învățare automată. Algoritmi precum rețele neuronale, arbori de tip gradient boosting sau modele de serii temporale surprind tipare complexe și non-liniare ale cererii.

De exemplu, un studiu din 2025 realizat într-o cantină universitară a arătat că un model XGBoost (un tip de algoritm ensemble) a atins o precizie foarte mare în prezicerea numărului zilnic de clienți, combinând caracteristici precum traficul din ziua precedentă, sărbătorile și datele meteo. În timp, aceste modele se pot adapta și îmbunătăți continuu pe măsură ce devin disponibile mai multe date.

IA în automatizarea bucătăriei

Restaurantele moderne folosesc, de asemenea, automatizări bazate pe IA în bucătărie. Unele lanțuri implementează roboți sau aparate inteligente pentru a pregăti alimentele constant, în timp ce bucătarii se concentrează pe gătit. Între timp, algoritmii de învățare automată analizează datele cererii pentru a ghida aceste sisteme.

De exemplu, o IA poate învăța că „serile ploioase de marți generează constant vânzări mai mari de supă”, astfel bucătăria dezgheață mai multă zeamă și toacă mai multe legume în avans. Prin combinarea eficienței robotice cu informațiile bazate pe date, restaurantele pot asigura ingredientele exacte necesare la sosirea clienților.

Beneficiile previzionării cu IA

Utilizarea IA pentru a prezice volumul clienților aduce multiple avantaje:

• Reducerea risipei alimentare: Comenzile bazate pe IA ajută la utilizarea ingredientelor înainte să se strice. Studiile arată că sistemele IA pot reduce risipa din bucătărie cu aproximativ 20% sau mai mult. În practică, un lanț care a folosit previzionarea IA/ML a înregistrat o scădere a risipei de inventar cu 10%.
• Costuri mai mici: Previziunile mai bune înseamnă mai puține stocuri excedentare. Un studiu de caz a raportat o reducere de 20% a costurilor cu forța de muncă (prin programare optimizată) și economii semnificative la costurile alimentare după trecerea la previzionarea IA.
• Prospețime și disponibilitate îmbunătățite: Prin comandarea exactă a ceea ce este necesar, restaurantele păstrează ingredientele la prospețimea maximă și nu rămân fără preparate populare.
• Eficiență operațională: Previziunile automate eliberează personalul de calculele manuale. Sistemele pot genera automat comenzi sau liste de pregătire bazate pe volumul estimat, accelerând aprovizionarea și reducând erorile.

Exemple din practică

Multe restaurante și companii tehnologice folosesc deja previzionarea IA:

• Lanț fast-casual: Un grup major de restaurante din SUA a înlocuit instrumentele tradiționale de previzionare cu un sistem IA/ML, obținând economii cu forța de muncă cu 20% mai mari și o reducere a risipei de inventar cu 10%.
• Monitorizarea risipei cu IA: Soluții precum Winnow Vision folosesc camere și IA pentru a identifica resturile alimentare. În teste, o bucătărie care a folosit Winnow a redus risipa cu aproximativ 30% în câteva luni. (Competiții precum Leanpath și Kitro folosesc senzori similari pentru monitorizarea risipei și ajustarea porțiilor.)
• Meniuri bazate pe IA: McDonald’s a implementat panouri digitale de meniu cu IA în 700 de restaurante din SUA. Aceste sisteme sugerează produse în funcție de factori precum vremea și ora zilei, adaptând oferta la cererea anticipată.

Implementarea previzionării IA

Pentru a începe, restaurantele ar trebui să urmeze o abordare structurată. De exemplu, IBM recomandă pași precum:

1. Evaluarea obiectivelor: Definirea a ceea ce trebuie previzionat (de exemplu, numărul total de clienți, anumite produse din meniu, orele de vârf).
2. Alegerea instrumentelor sau partenerilor: Selectarea software-ului IA sau a consultanților specializați în planificarea cererii în ospitalitate.
3. Colectarea datelor de calitate: Asigurarea unor înregistrări POS și de inventar curate și precise. Integrarea surselor noi (API-uri meteo, calendare de evenimente locale etc.) după necesitate.
4. Implicarea părților interesate: Instruirea personalului despre modul în care previziunile influențează comenzile, programarea și pregătirea. Obținerea susținerii prin evidențierea valorii IA.
5. Monitorizarea și ajustarea: Evaluarea continuă a preciziei previziunilor și actualizarea modelelor pe măsură ce apar date noi.

Provocări și perspective de viitor

Adoptarea previzionării IA aduce și provocări. Restaurantele mai mici pot să nu dispună de buget, infrastructură de date sau expertiză tehnică pentru a implementa imediat instrumente sofisticate. Integrarea sistemelor disparate (POS, inventar bucătărie, cataloage furnizori) poate fi complexă.

Problemele legate de calitatea datelor (înregistrări incomplete ale vânzărilor sau meniuri în schimbare) pot afecta acuratețea. Totuși, pe măsură ce platformele IA bazate pe cloud devin mai accesibile și gata de utilizare, chiar și cafenelele independente pot profita de aceste instrumente.

Privind înainte, informațiile generate de IA vor juca un rol tot mai important pe măsură ce restaurantele integrează senzori IoT și analize predictive în toate aspectele operațiunilor lor.

>>> Doriți să aflați mai multe despre: Inteligența artificială în managementul restaurantelor și operațiunile din bucătărie ?

Previzionarea precisă a volumului clienților transformă operațiunile restaurantelor. Folosind IA pentru a anticipa cererea, bucătăriile pot optimiza pregătirea ingredientelor și gestionarea stocurilor pentru a răspunde nevoilor reale — economisind bani și reducând risipa.

După cum afirmă un expert, IA este pregătită să „revoluționeze managementul restaurantelor prin creșterea eficienței”. Într-o industrie competitivă, previziunile bazate pe date devin o rețetă pentru succes: asigurând ingredientele potrivite pentru fiecare client și transformând previziunea în savoare.