Как ИИ меняет ресторанный бизнес - современные инструменты для повышения эффективности и прибыли

Искусственный интеллект уже активно помогает ресторанной отрасли по всему миру оптимизировать работу, снижать затраты и увеличивать прибыль. Согласно исследованию SevenRooms, 87% рестораторов в ОАЭ используют ИИ в той или иной форме, 79% — в США, 74% — в Великобритании и 65% — в Австралии. Среди наиболее популярных категорий — маркетинг, аналитика данных, обслуживание клиентов, планирование и управление запасами.

Вместе с Родионом Ерошеком, украинским IT-предпринимателем, CEO и сооснователем Poster, мы рассказываем, как именно ИИ помогает оптимизировать работу ресторанов и создавать персонализированный опыт, который превращает гостей в постоянных клиентов.

Ключевые выводы

• 87% рестораторов в ОАЭ уже используют ИИ — в маркетинге, аналитике, обслуживании клиентов и управлении запасами.
• AI-ассистенты отвечают на звонки 24/7, обрабатывают бронирования и отправляют напоминания — без участия персонала.
• Персонализированные маркетинговые кампании на базе ИИ повышают удержание клиентов на 20–30% и средний чек на 10–15%.
• Во время визита AI адаптирует меню в реальном времени: учитывает погоду, остатки и популярность блюд.
• После визита ИИ анализирует отзывы, автоматизирует программы лояльности и выявляет тенденции продаж для повышения прибыли.

Первый контакт с клиентом

Первое впечатление о ресторане формируется до визита в заведение. Клиент может найти вас в социальных сетях, забронировать столик через сайт или позвонить — и именно эти ранние точки контакта задают тон будущему опыту.

AI-ассистенты для телефонных звонков и голосовых заказов

Пропущенные звонки не только снижают лояльность гостей, но и могут побудить их уйти к конкурентам. Телефонные помощники на базе ИИ работают 24/7, отвечают на типичные вопросы о часах работы, меню и наличии мест, а также фильтруют спам-звонки, которые отнимают время у персонала.

Технология AI Answering прослушивает запрос гостя, извлекает релевантную информацию с сайта ресторана или из материалов, на которых её обучили, и формирует точный ответ.

Например, если гость спрашивает: «Есть ли у вас веганские блюда без молока и яиц?», система выделяет ключевые слова «веганские», «без молока», «без яиц» и отвечает конкретно: «Да, у нас есть веганский боул с запечёнными овощами и хумусом, который не содержит продуктов животного происхождения».

Дополнительно AI Answering может отправлять клиентам ссылки для онлайн-заказа или бронирования столика, упрощая путь гостя к принятию решения.

Таким образом сокращается время, которое персонал тратит на телефонные звонки, и команда может сосредоточиться на других вопросах, требующих обязательного участия человека.

Даже если ресторан ещё не готов к внедрению голосовых AI-ассистентов, искусственный интеллект можно использовать для оценки качества коммуникации сотрудников колл-центра, администратора, службы доставки и даже кассира или официанта.

В Poster, например, все звонки колл-центра проходят через автоматическую транскрипцию. AI переводит голосовое общение в текст, а транскрипты хранятся в CRM и становятся структурированными данными для дальнейшего анализа.

«Далее эти тексты подхватывают отдельные проекты на LLM — они их вычитывают и оценивают по нашим критериям общения», — поясняет Родион.

Система анализирует тон разговора, соблюдение стандартов и реакцию на возражения, выставляет оценки сотрудникам и подсвечивает проблемные моменты.

Но здесь есть два нюанса — этический вопрос, который необходимо тщательно продумать, а также критерии оценивания. Родион подчёркивает: решающее значение имеет не сама технология, а то, как бизнес её использует. «С точки зрения пользовательского опыта это очень неприятная история, когда тебе на кассе постоянно пытаются что-то навязать.» — отмечает он.

Чат-боты на сайте для быстрых онлайн-запросов гостей

Внедрение чат-бота на сайте — простой и эффективный способ начать работу с ИИ. Они работают аналогично AI-ассистентам для телефонных звонков, но в формате переписки.

Интегрированные в сайт и социальные сети, чат-боты могут мгновенно информировать гостей о времени ожидания, наличии блюд в меню, диетических особенностях и т. д.

Сейчас около 10% ответов в чате клиентской поддержки Poster генерирует AI, говорит Родион Ерошек. Но этот процесс жёстко контролируется и не работает в режиме «включил — и забыл».

Чат-боты не заменяют живую поддержку полностью. В Poster, например, есть отдельный человек, который вычитывает каждый ответ, сформированный AI. Если система ошибается или даёт некорректный ответ, сотрудник сразу вмешивается в диалог и отвечает клиенту напрямую.

Параллельно команда фиксирует такие кейсы как сигнал к обучению. «Если мы видим, что AI ошибается, это значит, что эта тема недостаточно раскрыта в документации. Мы это записываем и дописываем материалы для AI», — поясняет Ерошек.

Интеллектуальное управление бронированием

Современные AI-системы могут автоматически обрабатывать запросы на бронирование, используя алгоритмы машинного обучения. Они учитывают размер компании, время суток и исторические данные о заполняемости зала, чтобы оптимально рассаживать гостей. Если желаемое время недоступно, система сразу предлагает альтернативные варианты — без участия администратора.

На рынке уже есть готовые решения на основе ИИ, которые работают по похожей схеме:

• Клиент звонит в ресторан, чтобы забронировать столик. Искусственный бот отвечает мгновенно, даже в часы пик.
• Искусственный бот проверяет наличие мест в режиме реального времени на запрошенную дату, время и количество гостей.
• Бот подтверждает детали бронирования, собирает контактную информацию и предоставляет номер подтверждения бронирования.
• Отправляет клиенту автоматическое SMS- или напоминание по почте. Мгновенно обновляет панель управления ресторана.

Таким образом гости получают реалистичные ожидания, меньше разочаровываются, а команда ресторана знает, когда освободятся столики. Это ускоряет обслуживание, снижает напряжённость в зале и позволяет принимать больше посетителей в час.

Автоматизированные подтверждения и напоминания

После бронирования системы на базе искусственного интеллекта автоматически берут на себя коммуникацию с гостем. Искусственный интеллект отправляет сообщение с возможностью подтвердить, перенести или отменить бронирование, а также позволяет добавлять гостей в цифровую очередь. Это уменьшает хаос в часы пик и упрощает управление потоком посетителей.

Дополнительные напоминания — за день или за несколько часов до прихода — существенно снижают количество no-show. Гость не забывает о бронировании и может заблаговременно изменить планы, не создавая «пустых» слотов в зале.

Посмотрите самостоятельно как работает Poster

Оцените преимущества программы для учета бесплатно и без регистрации:

• Финансовые отчеты
• Складской учет
• Статистика и аналитика
• Маркетинг и др.

Попробовать бесплатноПосмотреть демо

Персонализированные маркетинговые коммуникации

Одна из наиболее очевидных точек входа искусственного интеллекта для ресторанов сегодня — цифровой маркетинг. Уже сейчас существует много инструментов, которые автоматизируют рассылку электронных писем, публикации в социальных сетях, запуск таргетированной рекламы и т. д., доставляя сообщения нужным людям в нужное время.

Эффективность такого подхода подтверждают и исследования. По данным McKinsey, персонализированные маркетинговые коммуникации могут увеличить уровень удержания клиентов на 20–30% и повысить среднюю стоимость заказа на 10–15% по сравнению с неперсонализированным опытом.

К тому же рестораны уже владеют большим объёмом данных: историей продаж, информацией о предпочтениях гостей, частоте посещений и популярных позициях меню. Следующий шаг — правильный анализ и использование этих данных в маркетинговых кампаниях.

Ещё несколько лет назад крупные ресторанные сети нанимали отдельные команды аналитиков, которые вручную обрабатывали данные и готовили инсайты для маркетинга. Сегодня эти же задачи могут выполнять инструменты искусственного интеллекта.

Рестораны могут запустить AI-чат и буквально «задать вопрос» своим данным, например:

• «Какие общие характеристики у 10% наших клиентов с наибольшим доходом?»
• «Какие продукты чаще всего покупают вместе клиенты из группы „Постоянные клиенты“?»

На основе таких ответов рестораны получают возможность быстро создавать персонализированные маркетинговые кампании, которые максимально соответствуют интересам конкретных сегментов аудитории. Это напрямую влияет на повторные визиты и лояльность клиентов. Важно и то, что запуск таких кампаний с ИИ происходит значительно быстрее.

Так AI-инструменты могут анализировать историю заказов, частоту визитов и предпочтения гостей, помогая адаптировать маркетинговые сообщения под конкретного человека. Вместо массовых рассылок ресторан может отправить персональный код скидки своим наиболее преданным гостям или рассказать о новых позициях меню тем, кто раньше заказывал похожие блюда.

Такая персонализация создаёт у клиентов ощущение, что их замечают и ценят — эффективный способ увеличить количество повторных посещений без постоянных общих скидок. Как выстраивать email-маркетинг для ресторана с персонализацией — читайте в отдельной статье.

Отдельное направление — ретаргетинг гостей, которые недавно посетили ресторан. Маркетинг на основе искусственного интеллекта позволяет определять оптимальные предложения, стимулирующие возвращение и постепенно превращающие случайных посетителей в постоянных. Для этого нужны лишь правильно настроенные инструменты автоматизированного маркетинга.

Создание текстового контента на основе искусственного интеллекта: советы

Искусственный интеллект является эффективным помощником в создании контента: он помогает писать блоговые материалы и подписи к постам, редактировать тексты и создавать изображения. По данным исследования SevenRooms, 51% пользователей в мире применяют искусственный интеллект в маркетинге для создания видео, 42% — для генерации изображений и 36% — для копирайтинга.

В Poster AI используют для генерации SEO-контента — текстов, оптимизированных под поисковые системы. При этом этот процесс требует детального руководства и постоянного участия редактора, подчёркивает Родион.

В работе с соцсетями в Poster ИИ используют преимущественно для редактуры, а не полной генерации контента: LLM помогает упростить или отредактировать уже подготовленный драфт.

По мнению Родиона Ерошека, поиск «идеальных» или заготовленных промтов часто переоценён. Он не использует универсальные шаблоны вроде «ты финансист» или «ты лучший маркетолог», а рекомендует фокусироваться на контексте и конкретной задаче. Даже небольшое изменение формулировки может существенно повлиять на результат.

«Я написал, что идеи должны быть настолько сильными, чтобы выиграть Каннских львов. И этот контекст сработал — ответы стали интереснее», — рассказывает Ерошек.

Ещё один приём — работа с конкретными персонами. Не абстрактная роль вроде «финансист», а реальный человек, о котором в сети есть много информации: книги, интервью, публичные выступления. В таких случаях модель может воспроизводить не только стиль, но и логику мышления.

Чтобы AI создавал контент, соответствующий бренду, для моделей важно подготовить Style Guide — документ с набором правил, определяющий тон и голос бренда, структуру предложений, пунктуацию, особые требования, примеры обобщений и т. д. Благодаря этому AI может создавать контент в узнаваемом стиле компании.

Работая с ChatGPT, Родион также рекомендует настроить персонализацию через раздел Personalization и Custom instructions. «Я прописал там вещи, которые для меня важны в коммуникации: короткие, чёткие ответы, минимум лишнего текста и бессмыслицы», — поясняет он.

Язык запроса имеет значение, но не является решающим. Для общих тем Родион чаще использует английский — ответы обычно получаются точнее и полнее. В вопросах, касающихся украинского контекста, он принципиально пишет по-украински, чтобы система работала с релевантным информационным полем.

Ключевым фактором остаётся качество формулировки запроса. Если человек не владеет английским свободно, лучше писать на родном языке: чёткая мысль с правильным контекстом и деталями даст лучший результат, чем неточный перевод. Систематизировать контент-работу поможет готовый контент-план для кафе.

Создание визуального контента на основе искусственного интеллекта: советы

Искусственный интеллект также активно применяется для создания визуального контента: промоматериалов, презентаций, меню и иллюстраций. Родион Ерошек приводит примеры использования ChatGPT и Midjourney в этом контексте.

ChatGPT как мультимодальная модель может работать с текстами и изображениями — создавать новые или редактировать существующие.

Таким образом можно обновить QR-меню. Например, вы добавляете новые коктейли: для части из них уже есть качественные фото, а для нового лимонада — только снимок на телефон с плохим освещением и качеством. Достаточно загрузить качественное фото из меню как референс и некачественное фото нового напитка и попросить ИИ сгенерировать изображение лимонада в том же стиле и на том же фоне. В результате вы получаете базовое, визуально согласованное фото без сложной съёмки, подбора света или ракурсов.

ChatGPT скорее инструмент для ретуши или быстрых идей. А если нужны более интересные, художественные или концептуальные картинки, пригодится Midjourney, говорит Родион Ерошек.

Он приводит несколько недавних примеров работы с Midjourney:

• для выступления на ресторанной конференции он разрабатывал обложку в стиле «Вселенной Барби»;
• к годовщине компании создавал промо-видео для внутренней аудитории в стиле «Матрицы» — все визуальные кадры для него были сгенерированы через Midjourney;
• работал над созданием персонажа-символа для Postie, в частности аватарки женского персонажа. Этот процесс требовал большого количества итераций для поиска, уточнения и утверждения нужного визуального стиля.

Для работы с Midjourney важно правильно сформулировать промт. Родион рекомендует сначала генерировать его в ChatGPT или Claude, а затем корректировать вручную. Для качественного результата необходимо чётко задавать стиль, ссылаясь на художников или известные визуальные миры, как например Blade Runner, Barbie Universe, «Властелин колец». После этого Midjourney создаёт иллюстрацию по заданным параметрам.

Применение ИИ во время визита клиента в ресторан

Когда гость уже в зале, важна чёткая и спокойная работа сервиса. ИИ незаметно берёт на себя операционные мелочи, работая в фоне.

AI-стенды и системы самообслуживания

Уменьшить очереди и нагрузку на персонал в заведениях питания помогают AI-киоски для самообслуживания. Особенно они актуальны для заведений быстрого питания. Это цифровые терминалы с сенсорными экранами, с помощью которых гость самостоятельно оформляет заказ без участия официанта или кассира. Человек выбирает блюда из меню, настраивает ингредиенты, добавляет напитки, сразу оплачивает заказ и он автоматически попадает на кухню. AI анализирует, что заказал клиент, и предлагает релевантные дополнения или комбинации.

Большинство решений самообслуживания интегрированы с POS-системами ресторана. После подтверждения заказа данные мгновенно передаются на кухню, а информация о продажах обновляется в учётной системе. Это снижает количество ошибок, связанных с человеческим фактором, и даёт менеджменту доступ к актуальной картине спроса в режиме реального времени. На основе этих данных рестораны корректируют меню, планируют закупки и оптимизируют работу зала.

Вместе с тем автоматизация имеет свои ограничения. Часть посетителей по-прежнему ожидает живого контакта с персоналом, особенно в заведениях с фокусом на сервис, атмосферу и персонализированную подачу. Также внедрение AI-стендов требует первоначальных инвестиций в оборудование и программное обеспечение, а команде необходимо время для адаптации к новым процессам.

Персонализация меню и AI-рекомендации блюд

Когда человек бронирует столик, заказывает доставку, пользуется QR-меню или оставляет номер телефона для получения скидки, система фиксирует этот контакт. Далее каждый заказ хранится в одном месте: что именно заказали, в какой день, в какое время и на какую сумму. Так формируется история посещений конкретного гостя.

Искусственный интеллект анализирует эту историю и находит закономерности. Если гость несколько раз выбирает одно и то же блюдо, система «понимает», что оно ему нравится. Если человек приходит в определённые дни, чаще реагирует на скидки или заказывает в определённое время — это тоже учитывается. На основе этих данных ресторан может предлагать знакомые блюда, выгодные комбо или отправлять сообщения в правильный момент. Для этого важно заранее изучить целевую аудиторию ресторана и сегментировать гостей по поведению.

Например, если клиент часто выбирает острые супы, AI может предложить новую острую позицию из меню. В киосках или ботах это работает как подсказка: «Гости, которые брали бургер, часто заказывали ещё сладкий картофель. Хотите попробовать?» — таким образом стимулируется уместный допродаж.

Poster QR – меню, отзывы и оплаты для вашего заведения

• Без расходов на разработку и наполнение
• Понятный и привычный интерфейс
• Интегрировано с системой учета

Удобно для заведения, удобно для гостей:

• Отзывы — собирайте отзывы по заказам и блюдам. Мгновенно реагируйте на негатив, чтобы исправить ситуацию тут и сейчас.

• Оплаты — ваш гость сможет оплатить заказ с помощью только лишь своего телефона.

---

Стоимость всего 4 200 ₸ в месяц – первые 15 дней бесплатно.

Cоздать QR-менюПосмотреть видео

Чат-боты и голосовые AI для заказов за столиком

27% всех пользователей Интернета сейчас используют голосовой поиск, а почти 40% предпочитают голосовой поиск клавиатуре при поиске ресторанов поблизости.

Ещё одним вектором, набирающим популярность, является голосовой заказ. Благодаря этой технологии гости могут использовать свои устройства для заказа в ресторане, на ходу или во время выполнения других задач. Он автоматически соединяется с POS-системой и системой заказов и вежливо предлагает дополнительные товары, сообщает о событиях, акциях или специальных предложениях. Здесь уже всё зависит от ваших пожеланий.

Это хороший инструмент для формата драйв-ин. Голосовые ассистенты на базе AI понимают естественный язык и местные диалекты, даже при наличии фонового шума, принимают несколько заказов одновременно, сокращают количество ошибок и ускоряют обслуживание.

Крупные сети фастфуда уже тестируют эти системы. В некоторых случаях клиенты даже не осознают, что разговаривают с ботом, настолько естественным является разговор. Например, сети фастфуда, такие как американская Wendy’s, активно добавляют голосовых помощников на базе ИИ в свои заведения.

Динамические цифровые меню, адаптирующиеся в реальном времени

Сегодня почти каждый ресторан имеет цифровое меню, доступное через QR-код или онлайн-платформу заказов. Но с ИИ можно пойти дальше, и в некоторых странах заведения уже используют меню, которое адаптируется под ситуацию прямо в момент заказа.

Такие системы анализируют различные факторы и изменяют предложение:

• Время суток. Утром — специальные предложения на завтрак, днём — выгодные обеды.
• Погода. В жаркие дни на первом плане прохладительные напитки, в холодную пору — сытные блюда.
• Запасы. Если какого-то ингредиента нет, блюда с ним автоматически убираются из меню.
• Актуальность. Блюда, на которые сейчас большой спрос, могут появляться в «хит-позициях».

В результате гости видят только актуальные блюда, а ресторан может оперативно корректировать предложения под спрос. Это позволяет продавать наиболее прибыльные позиции в нужный момент и минимизировать пищевые отходы.

Такие системы могут тестировать различные варианты меню — изменять внешний вид, описания блюд и цены — чтобы понять, что лучше работает и приносит больше заказов. Также они автоматически отмечают наличие аллергенов и дают возможность отфильтровать блюда с учётом диетических ограничений, чтобы гостям было проще и безопаснее выбирать еду.

Дополнительно алгоритмы ИИ помогают определять популярные позиции и сезонные тенденции. На основе этих данных можно разрабатывать новые блюда, соответствующие предпочтениям клиентов. Например, если ваши данные показывают рост спроса на растительные блюда, вы можете добавить в меню новое растительное блюдо на завтрак, чтобы удовлетворить эту тенденцию.

Использование ИИ после визита клиента

Опыт гостей не заканчивается после того, как они покидают заведение. Системы на основе искусственного интеллекта помогают собирать ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, поддерживать их заинтересованность и стимулировать повторные посещения.

Также ИИ упрощает управление рестораном в повседневной работе. Алгоритмы помогают автоматизировать учёт запасов, планирование работы персонала и оптимизацию логистики поставок.

Автоматизированный сбор отзывов и их анализ

Системы на основе ИИ могут отслеживать отзывы на различных платформах и упоминания в социальных сетях, уведомляя руководство ресторана о новых комментариях. Кроме того, искусственный интеллект помогает быстро обрабатывать сотни отзывов одновременно. Системы могут выделять повторяющиеся темы, например «медленное обслуживание» или «понравились тако», и определять области, требующие внимания.

Родион Ерошек приводит пример использования ИИ для анализа отзывов на Google Maps. Это один из наиболее доступных и при этом недооценённых массивов данных для ресторанов и кафе. Сценарии использования просты:

• Для собственного заведения — понять сильные стороны и проблемные моменты, улучшить сервис и меню.
• Для конкурентов — определить их сильные и слабые стороны.

Можно обрабатывать данные вручную: скопировать отзывы, собрать их в файл и, например, через ChatGPT провести SWOT-анализ. Но эффективнее автоматизировать процесс с помощью сервисов для парсинга, таких как Outscraper, которые позволяют извлечь последние 50, 100 или более отзывов для дальнейшей аналитики.

Далее начинается сам анализ. Для этого можно использовать знакомые сервисы. Эффективнее прогонять одну и ту же задачу через несколько LLM. Из опыта Родиона Ерошека:

• ChatGPT пошёл техническим путём: вместо того чтобы прочитать все отзывы как текст, модель решила, что файл слишком большой, и начала анализировать его через код. По сути — написала Python-скрипт, который ищет ключевые слова вроде «вкусно», «классно», «супер», «плохо», «ужасно», «дорого» и на их основе формирует выводы.
• Gemini полностью прочитал текст отзывов и начал работать с конкретикой: появились прямые отсылки к формулировкам клиентов — «одни из самых вкусных бургеров», «лучшие бургеры в городе», упоминания об атмосфере, сервисе, деталях опыта.
• У Claude подход похож на Gemini — его анализ был менее механическим и больше похожим на осмысление текста, а не подсчёт слов.

Ответы Gemini и Claude значительно более «привязаны к реальным отзывам», чем результат ChatGPT, который работал через обобщения на основе ключевых слов.

AI-ответы на онлайн-ревью и управление репутацией

Кроме того, системы на основе ИИ предлагают шаблоны ответов, адаптированные к содержанию и настроению отзывов. ИИ следит за отзывами на различных платформах и формирует ответы от имени ресторана. Платформа обучается голосу бренда, создавая развёрнутый ответ, будто его написал ваш лучший менеджер.

При этом алгоритмы обращают внимание на негативные оценки: если система распознаёт «неприятные слова», например, «ужасное обслуживание», она мгновенно уведомляет менеджера. Это позволяет быстро реагировать на проблемы ещё до того, как негативный отзыв получит распространение.

Персонализированные программы лояльности на основе AI

Благодаря искусственному интеллекту программы лояльности в ресторанах могут стать полностью персонализированными, формируя предложения под конкретного гостя. Система анализирует поведение каждого клиента и предлагает индивидуальные бонусы.

Например, в приложениях могут автоматически генерироваться кешбэки или скидки на блюда, которые клиент часто заказывает. Ярким примером является программа Starbucks Deep Brew, которая предоставляет клиентам персонализированные предложения на основе их предыдущих покупок и предпочтений.

Маркетинговый план для ресторана

Чтобы успешно продвигать и рекламировать свое заведение, вам понадобится маркетинг план для ресторана. Мы составили пример контент-плана для ресторана, который вы можете скачать и начать сразу же применять в работе.

Загрузить

Анализ данных и отчётность

ИИ эффективен для анализа данных: он агрегирует информацию из CRM, POS, маркетингового ПО и даёт комплексное представление об эффективности заведения. Но сначала данные нужно собрать и упорядочить. Для этого команда Poster в прошлом году запустила Postie AI, рассказывает Родион. Инструмент на основе больших языковых моделей автоматизирует рутинные финансовые и складские задачи — распознаёт накладные, загружает банковские выписки, что раньше занимало часы ручной работы, даже если это просто фото документа.

Принцип работы прост: пользователь загружает фото накладной в Postie AI, система считывает все данные — названия товаров, количество, цены, дату, номер документа и поставщика, сверяет их с системой Poster и создаёт поставку. По аналогичному принципу обрабатываются банковские выписки.

Postie AI помогает собирать важные данные для работы ресторана. Следующие шаги — аналитика и возможность задавать вопросы к собственным данным, чтобы инструмент помогал бизнесу лучше понимать показатели и принимать решения.

В целом анализ данных помогает:

• выявлять тенденции продаж;
• прогнозировать часы пиковой нагрузки;
• оптимизировать кадровое обеспечение;
• контролировать затраты и улучшать опыт клиентов.

ИИ также помогает оптимизировать цены на основе спроса, стоимости ингредиентов и анализа конкурентов. Некоторые рестораны применяют динамическое ценообразование для заказов с доставкой в часы пик. Алгоритмы машинного обучения учитывают исторические продажи, погоду, местные события и социальные сети, чтобы предсказать популярность блюд и снизить пищевые отходы.

Один из примеров описан в статье Forbes. Лондонская сеть ресторанов Dishoom внедрила инструмент искусственного интеллекта для управления запасами, и это сократило пищевые отходы на 20%.

Если вы пока не готовы подключать специализированные программы на основе ИИ, вы можете пользоваться многофункциональными. Например, Родион Ерошек в повседневной работе пользуется двумя основными AI-инструментами — ChatGPT и Claude. Именно они закрывают большинство задач, с которыми он сталкивается как CEO технологической компании. Кроме того, в зависимости от задач, использует также Gemini и Grok.

В 1–2% ситуаций подключает сразу 4 генеративные системы. Это происходит тогда, когда вопрос критически важный или нужна нестандартная идея.

Родион Ерошек рекомендует пользоваться таким инструментом, как браузеры со встроенным AI. Среди примеров — Opera, Microsoft Edge, ChatGPT Atlas, новый веб‑браузер от OpenAI со встроенным ChatGPT, Dia, искусственно‑интеллектуальный веб‑браузер от компании The Browser Company и т. д.

Главное отличие таких браузеров — AI постоянно присутствует на боковой панели и автоматически использует контекст той страницы, на которой находится пользователь. Таким образом чат всегда рядом и уже «видит» страницу, на которой находится пользователь.

Это может помочь проанализировать ваши данные. На практике это может выглядеть так: в фоновых вкладках открыты различные отчёты — касса, финансы, POS, средний чек, использование продуктов, отзывы гостей, брак/списание и т. д. Достаточно выбрать опцию All open tabs, и AI получает доступ ко всему этому массиву данных. После этого можно задать общий вопрос — например, попросить базовые рекомендации по работе заведения.

Анализ можно делать и в несколько ином контексте. Родион Ерошек приводит пример: Thinking-режим моделей хорошо подходит для анализа юридических документов. В ChatGPT или другие LLM можно загружать файлы различных форматов — PDF, Word, Excel. Иногда, для лучшей обработки, документы конвертируют в CSV или другие совместимые форматы.

Модель позволяет быстро получить предварительный анализ и предложения: можно понять ключевые моменты договора или выявить потенциальные риски буквально за несколько минут, вместо того чтобы ждать несколько часов или день на оценку юристов.

При этом Родион подчёркивает: юридическую проверку окончательно выполняют профессиональные юристы, а AI используется для первичного обзора и быстрого составления впечатления о документе.

AI для поиска и обучения персонала

Системы искусственного интеллекта всё активнее применяются в найме, обучении и управлении персоналом ресторанов. AI помогает оптимизировать процессы от подбора кандидатов до оценки эффективности команды, что повышает качество найма и снижает текучесть кадров.

Поиск кандидатов

Для закрытия некоторых вакансий команда Poster время от времени тестировала Deep Research в ChatGPT, говорит Родион Ерошек. Это режим, в котором модель не отвечает сразу, а на протяжении часа или полутора самостоятельно ищет информацию в интернете, анализирует её и формирует итоговый ответ.

«Мы использовали Deep Research, когда искали людей на сложные позиции. Например, Head of Enterprise Sales. Мы просто формулировали запрос — найди кандидатов для этой вакансии — и запускали исследование», — рассказывает Родион Ерошек.

AI находил резюме на крупных украинских платформах вроде Work.ua и Robota.ua, предлагал релевантных кандидатов и даже помогал сформировать первичный список для просмотра.

Впрочем, этот инструмент не стал «волшебной кнопкой» для найма. «Скажу честно: никого из кандидатов, которых так нашли, мы не наняли. Но с некоторыми были собеседования, и среди них встречались вполне релевантные люди», — отмечает Ерошек.

То есть такая возможность есть. Но не всегда это может эффективно сработать.

Обучение и стандарты

Ещё одно направление — обучение и повышение квалификации сотрудников. Здесь речь идёт не о классических курсах, а об использовании кастомных GPT как внутренних справочников.

В ChatGPT есть возможность создавать собственные GPT — отдельные среды со своими инструкциями и знаниями, которыми можно делиться с другими пользователями. В Poster этот подход уже используют на практике.

«У нас, например, есть свой GPT — Poster Translate. Мы обычно начинаем разработку на украинском языке, а затем переводим продукт на английский, испанский и другие языки. И нам важно, чтобы перевод был в правильном контексте», — поясняет Родион Ерошек.

В этот GPT команда загрузила все внутренние материалы: названия функций, термины, аббревиатуры, логику продукта. Благодаря этому переводы получаются не буквальными, а контекстными — такими, какими их ожидают пользователи продукта.

Ту же логику, по словам Ерошека, можно применять и для обучения персонала. «Можно создать GPT, загрузить туда все ваши стандарты, инструкции, материалы — и поделиться им с сотрудниками. Они просто заходят в ChatGPT, выбирают этот GPT и задают вопросы», — говорит он.

В такую базу знаний можно добавить практически всё: стандарты обслуживания, внутренние правила, ответы на типичные вопросы, даже техкарты.

Технически процесс выглядит просто: создаётся GPT, задаётся его роль и правила работы, после чего в раздел knowledge загружаются все нужные файлы. Далее этот GPT можно подключать другим пользователям и использовать как внутренний справочник.

Например, сеть ресторанов быстрого питания McDonald’s внедрила чат-бота под названием Ask Pickles, который помогает сотрудникам во время рабочих смен. Ask Pickles обучили на внутренних инструкциях компании, благодаря чему он может оперативно отвечать на типичные вопросы, возникающие в процессе работы.

Первые шаги — как начать внедрение ИИ в вашем ресторане

«Работа с AI — это прежде всего об экспериментах. Начинать стоит с самого простого, а уже потом постепенно добавлять более сложные инструменты и ограничения», — говорит Родион Ерошек.

Если вы готовы интегрировать ИИ в свою деятельность, начните с одного инструмента — например, расшифровки накладных или анализа цифр вашего бизнеса с Postie AI — и оцените эффект. Когда вы почувствуете, что это стало частью рабочего процесса, можно добавить следующую технологию.

Оцените свои потребности и установите чёткие цели

Прежде чем внедрять ИИ, определите конкретные потребности вашего ресторана и сферы, где он может иметь наибольшее влияние. Задайте себе вопросы:

• Вы сталкиваетесь с медленным обслуживанием или неэффективной обработкой заказов?
• Хотите ли вы улучшить взаимодействие с клиентами через персонализированный маркетинг?
• Являются ли затраты на рабочую силу проблемой, и может ли AI помочь в планировании графика работы?
• Поможет ли аналитика на основе ИИ в прогнозировании спроса и управлении запасами?

Чётко определённые цели помогут приоритизировать те инструменты ИИ, которые принесут наибольшую пользу.

Выберите правильные решения на основе ИИ

Технологии ИИ для ресторанов бывают разных видов, и выбор решения зависит от концепции, размера ресторана и ожиданий клиентов.

Исследуйте поставщиков и протестируйте различные решения, чтобы найти инструменты, которые наилучшим образом соответствуют вашим потребностям.

Обучите персонал и содействуйте сотрудничеству

ИИ должен дополнять работу команды, а не заменять её. Чтобы обеспечить плавный переход:

• Проведите практические тренинги, чтобы ознакомить персонал с инструментами ИИ.
• Поощряйте сотрудников рассматривать ИИ как инструмент для улучшения их работы, а не угрозу для рабочих мест.
• Назначьте членов команды для надзора за интеграцией ИИ и помощи коллегам в решении технических вопросов.
• Собирайте отзывы персонала, чтобы совершенствовать процессы и повышать общую эффективность.

Хорошо обученная команда будет более восприимчива к новым технологиям, что повысит производительность и качество обслуживания.

Следите за тенденциями и адаптируйтесь

Технологии ИИ постоянно развиваются. Чтобы оставаться конкурентоспособными, следите за новыми достижениями в сфере пищевой промышленности и ресторанного бизнеса. Регулярно обновляйте инструменты ИИ, чтобы они оставались эффективными. Посещайте конференции, семинары и вебинары, чтобы узнавать о новых способах использования ИИ.

Вывод

Несмотря на громкие прогнозы о массовой замене работников искусственным интеллектом, на практике AI чаще всего не заменяет людей, а ускоряет их работу — снимает рутину, сокращает время на повторяющиеся задачи и позволяет фокусироваться на более сложных решениях.

«Новые проекты, юридические вопросы, стратегические решения — всё это по-прежнему остаётся зоной ответственности людей. AI здесь скорее инструмент, чем замена мышления. Он хорошо работает там, где есть повторяемость, чёткие правила или большой объём однотипных задач. Но не подменяет экспертизу, ответственность и контекстное мышление», — говорит Родион Ерошек.

ИИ помогает оптимизировать меню, управление запасами, планирование персонала, маркетинговые кампании и обслуживание, одновременно снижая ошибки и затраты. Благодаря этому рестораны могут:

• сокращать затраты за счёт автоматизации рутинных задач;
• снижать вероятность ошибок в заказах;
• предоставлять гостям возможность настраивать заказы под собственные потребности;
• улучшать обслуживание;
• находить и удерживать новых клиентов благодаря более точному маркетингу и ремаркетингу и т. д.

Будущие разработки обещают ещё большую персонализацию: адаптивное меню под диетические потребности, улучшенный заказ через распознавание эмоций и т. д. Интегрированный в системы управления рестораном, ИИ постепенно становится естественной частью работы заведений, открывая новые возможности для инноваций и повышения прибыльности.

Материалы по теме

• Как продвигать ресторан в интернете: креативные идеи для раскрутки вашего заведения
• 10 советов по продвижению вашего заведения в Instagram
• Email-маркетинг для ресторанного бизнеса. 7 проверенных способов взаимодействия с гостем
• Каким должен быть сайт кафе или ресторана
• 8 советов для SMM ресторана: как эффективно продвигать заведение в социальных сетях
• Как составить контент-план для кафе

Читайте также

Посмотреть все →

ТОП-13 трендов в ресторанном бизнесе в Казахстане в 2026 году

Продвижение ресторана в интернете в Казахстане – эффективные идеи для рекламы ресторана

Программы лояльности для ресторанов в Казахстане - примеры и эффективность

Маркетинг ресторана – 9 шагов маркетинговой стратегии ресторана в Казахстане