Нейросеть научили считать списания в общепите

ИИ-агент работает внутри операционного контура ресторана, сообщает «Инк», и умеет переносить меню из PDF, Excel и фотографий, проводить ABC-аналитику продаж, искать «проседающие» позиции, оформлять поставки по фото накладных, прогнозировать закупки и запускать маркетинговые акции.

В одном из тестовых кейсов ИИ-агент за несколько минут проанализировал складские операции заведения и выявил около 20 тысяч рублей потерь на списаниях за месяц. Ручная проверка таких данных обычно требует нескольких часов работы В другом кейсе система сравнила квартальные показатели ресторана и обнаружила, что за счет повышения среднего чека выручка выросла, несмотря на снижение количества гостей. Издание сообщает, что ИИ-агент может сопоставлять продажи с остатками и формировать список закупок. Интерес к ИИ-инструментам в ресторанном бизнесе растет на фоне дефицита персонала и попыток малого бизнеса сократить объем ручной операционной работы. Если раньше нейросети чаще использовали для генерации текстов и маркетинга, то сейчас ИИ начинают активно встраивать в складской учет, аналитику и управление процессами.

В перспективе ИИ-агенты могут стать аналогом «операционной прослойки» между предпринимателем и бизнес-софтом — особенно в сферах, где у собственников нет отдельных аналитиков или ИТ-команд.

Ранее «Телеспутник» писал о первой международной конференции «Цифровые решения в ХоРеКа 2026», где обсуждался вопрос технологической трансформации, ставшей ключевым фактором, который определяет будущее гостиничного и ресторанного бизнеса.