Чтобы понять, где лучше открывать ресторан и сколько можно на нем заработать, нужно проанализировать множество данных: транзитный трафик, загруженность дорог, средний доход жителей района, их возраст и пол. Все это может делать искусственный интеллект. Нейросети обрабатывают огромное количество данных и выдают рекомендации тем, кто задумывается об открытии кафе.
Идею с большими данным пытаются реализовать многие проекты. Например, в 2016 году в США появилась компания Placer.ai. Она анализирует трафик пешеходов и другие обезличенные данные, чтобы рекомендовать ретейлу, где, что и как размещать.
Самый раскрученный пример — американский проект Zume Pizza. Компания не снимала помещения под пиццерии — повара готовили прямо в грузовиках. Zume Pizza пытались создать интеллектуальную платформу, которая бы определяла, в каком районе и когда будет самый большой спрос на пиццу. Искусственный интеллект предсказывал, куда ехать машине и когда включать духовки, чтобы люди получали пиццу горячей. Однако услугами компании пользовалось не так уж много человек, поэтому сегодня они продают упаковку и защитные маски.
В России есть компания Foodcast.ai. С помощью нейросетей она анализирует сотню факторов, которые влияют на спрос в ресторане: праздники, погода, осадки, выходные. Например, самый неожиданный фактор, который влияет на спрос — резкий перепад температуры. Если перепад температуры происходит с 18 градусов до 15, то спрос у ресторана меняется несильно. А вот если перепад идет с 18 до 9 градусов, то это влияет на работу заведения: растет доставка, увеличивается продажа горячих напитков.
Система на основе искусственного интеллекта также помогает ресторану правильно распределять ресурсы. Кто из поваров готовит заказы для клиентов в зале, а кто — для курьеров, какое количество официантов вызвать на работу в часы пик, сколько продуктов закупить — на эти вопросы сможет ответить нейросеть.
Три года назад McDonalds купил израильский стартап Dynamic Yield, который занимался технологиями по анализу персональных данных. Тут же в пилотном режиме умную систему внедрили в одном из ресторанов в Майами. Алгоритм анализировал погоду, загруженность дорог в окрестностях, изучал, какие мероприятия проходят неподалеку, а также собирал исторические данные о продажах в конкретном заведении и по всей сети в целом.
Какие еще технологии помогают ресторанам быть более интересными для посетителей? Например, QR-код, на который нужно навести камеру телефона, чтобы прочитать меню. Технология особенно актуальна для заведений, у которых часто обновляется список блюд — не приходится часто отдавать новое меню в типографию. К тому же так сохраняются деревья. Если посетитель открывает QR-код через Wi-Fi заведения, то данные о его заказе загружаются в базу ресторана и хранятся там.
Что еще почитать по теме:
- Вкусно ли готовит робот-повар и где попробовать «технологичный» салат?
- Рестораны будущего: когда нас будут обслуживать роботы-официанты
- Не отходя от кассы: как технологии меняют розничную торговлю
- Как искусственный интеллект меняет рестораны
- Действительно ли ИИ приносит прибыль ресторанной индустрии (ENG)
Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.