CÓMO IMPULSA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LOS RESTAURANTES

Innovar en el servicio y en la calidad de los alimentos, entre otros factores, se vuelve un desafío que con las tecnologías exponenciales puede resolverse en menos tiempo.

Los restaurantes están ansiosos para ser más eficientes en sus procesos y satisfacer a los consumidores, por lo que explotan cada vez más la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) con la intención de lograrlo. De esta manera buscan mejorar sus menús, incrementar ventas, optimizar sus programas de lealtad, así como tener más acceso a la información de los consumidores.

Además de ofrecer experiencias invaluables con la ayuda de estas tecnologías, también se automatizan tareas de poco valor. Así, tanto los gerentes como los empleados pueden enfocarse más en los clientes, quienes buscan un servicio y una atención más eficiente, de preferencia que sea contactless.

Por ejemplo, la startup DoorDash adquirió el robot Sally, que es capaz de combinar hasta ocho ingredientes, desde vegetables hasta salmón, para crear una ensalada en tan solo 90 segundos¹. De igual manera, este autómata permite ofrecer más opciones saludables de alimentos, sin la necesidad de contratar a personal adicional o hacer modificaciones en la cocina.

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Cadenas como Sonic y McDonald’s ya implementan tecnologías como automatización de voz para mejorar la experiencia de los consumidores en los drives thru al solicitar sus pedidos. Al mismo tiempo, quienes resultan beneficiados son los empleados, ya que esta es una de las actividades más aburridas y monótonas.

Por lo anterior, las tecnologías exponenciales terminarán por realizar las tareas de los gerentes y los colaboradores. Así podrán enfocarse más en los clientes, quienes buscan un servicio más eficiente, de preferencia contactless. ¿Cómo usan los restaurantes la inteligencia artificial para mejorar sus procesos?

1. Pronosticar ventas y planear de forma predictiva

Situaciones como los cambios en el clima, así como otros eventos que suceden en los alrededores de los restaurantes, al igual que los comentarios en redes sociales, por ejemplo, impactan en las ganancias. Resulta complicado evaluar cómo estos factores afectan a los negocios, por lo que es importante aprovechar la información al máximo.

Con la ayuda del machine learning es posible analizar todos estos parámetros para tomar decisiones certeras. En consecuencia, se pueden diseñar estrategias con la intención de gestionar mejor los insumos, modificar el menú o ajustar los precios con el fin de llamar la atención de los consumidores.

2. Administrar los recursos humanos efectivamente

Dada la naturaleza de los restaurantes, sobre todo los de comida rápida, es común que haya una rotación constante, mientras hay empleados que solo trabajan medio tiempo. A esto se suma que las contrataciones se tienen que hacer con velocidad, por lo que RR. HH. tiene que actuar con rapidez.

Con la ayuda de la IA se automatizan tareas como analizar currículums y evaluar candidatos, entre otras, que contribuyen a consumir menos tiempo, cometer menos errores, optimizando las operaciones y agilizando los procesos. De esta manera no se afecta el flujo de personal, mientras el negocio se adapta a un mercado cambiante.

3. Realizar predicciones de marketing

Captar la atención de los consumidores es todo un reto, sobre todo entre tanta competencia. Nada más piensa cuántos restaurantes de hamburguesas hay en tu ciudad, cada uno con sus particularidades. A esto se suman factores que pueden impactar negativamente en las ventas o incluso incidir en la reputación de la marca.

Gracias a la inteligencia artificial es posible realizar pruebas sobre promociones o descuentos. Así resulta más sencillo pronosticar cuáles podrían ser los efectos en el mercado, determinando la viabilidad de la iniciativa y evitar pérdidas económicas que afecten en el negocio.

4. Tener mejor control de los inventarios y del punto de venta

En un restaurante con un alto flujo de clientela no es difícil imaginar la gran cantidad de platos, vasos y utensilios que se usan. Estar al tanto de esto resulta complicado, y no tenerlos a la mano cuando el comensal los pida puede derivar en una situación poco placentera que lleve al “quiero hablar con el gerente”.

Mediante un sistema basado en IA es posible monitorear en tiempo real qué es necesario reemplazar, o cuántos platos están limpios y tener siempre una cantidad adecuada disponible a fin de evitar contratiempos, sobre todo en horarios punta donde el movimiento en la cocina es alto.

5. Sumar robots a la fuerza laboral

En momentos donde el distanciamiento social aún está vigente y seguirá por cierto tiempo más, es normal pensar en querer reducir el contacto humano lo más que se pueda, entre otros factores. Por ello, no es de extrañar que autómatas cada vez tengan más presencia ya sea en la cocina, en la recepción o incluso sirviendo alimentos.

Entre los ejemplos que más destacan se encuentra el de CaliBurger. Una de sus sucursales en Pasadena, California, comenzó a usar Flippy, un brazo robótico impulsado por la IA encargado de preparar la carne y colocarla en los panes de hamburguesas, además de otras tareas.

6. Instalar quioscos de autoservicio

En vez tener largas filas en el mostrador, algo que puede desincentivar a los consumidores cada vez que llegan a un restaurante, es mejor contar con opciones que les permitan a ellos atenderse solos, de forma rápida, eficiente y con una experiencia única de acuerdo con sus gustos.

Por lo anterior, restaurantes como Taco Bell se apoyan en quioscos digitales para que las personas puedan realizar sus pedidos sin la necesidad de acudir al mostrador. Con la ayuda del big data es factible analizar el historial de compra y cruzar la información con la intención de mejorar la propuesta de alimentos que se les presenta a los clientes.

7. Innovar en recetas para competir

Quienes disfrutan de la comida buscan explosiones de sabores que deleiten sus paladares. Sin embargo, esto se vuelve un desafío entre tantos platillos y competencia que cuenta con una oferta similar, por lo que esto se convierte en una tarea titánica contra reloj que, en el peor de los casos, puede resultar en el cierre de un restaurante ante la poca demanda.

Un ejemplo es FoodPairing, startup belga que analiza los componentes químicos de los alimentos. Posteriormente, usa algoritmos de machine learning para identificar potenciales combinaciones que resulten deliciosas. Nadie pensaría que sería posible combinar las frambuesas con los tomates, pero resulta que sí se puede.

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Los restaurantes de comida rápida continuarán desarrollando la inteligencia artificial y el machine learning porque están conscientes de que son mayores los beneficios que las desventajas que representan y que los mantendrán competitivos.  

Referencias: ¹Fast Casual, ²Domino’s Pizza