Больше времени, меньше забот: как ИИ экономит ресторанам 23 000 часов и 12 миллионов рублей
Искусственный интеллект проникает во все сферы, и ресторанный бизнес — не исключение. Пока повара готовят блюда, а официанты обслуживают гостей, ИИ анализирует данные, избавляя персонал от рутины. В итоге экономятся силы, драгоценное время, человеческие ресурсы и финансы. Динара Галеева, руководитель ресторанного продукта Яндекс Еды, рассказала, какие ИИ-инструменты уже работают в ресторанах, что дают агрегаторы и какие решения стоит запускать в первую очередь.
Еще в 2023 году ресторанная отрасль была одной из самых консервативных в использовании ИИ. По данным исследования Авито Работы, только 35% сотрудников заведений интегрировали его в ежедневные обязанности. Для сравнения: в банковской сфере или онлайн-торговле этот показатель превышал 50%. Но картина постепенно меняется, интерес к умным технологиям растет. Причина не в моде на нейросети, а в трансформации рынка.
Рост издержек из-за инфляции, высокая конкуренция и более разборчивый гость требуют от заведений не только качественного сервиса, но и более эффективного управления процессами. Добавляет сложностей выход бизнеса за рамки кухни и зала: пользователи хотят ужинать как в ресторане, не переступая порог дома. Это означает необходимость развивать канал доставки — по данным Data Insight, в 2025 году в России на нее приходится уже более четверти (26%) от всех заказов. Перед руководством появляется дополнительная операционная цепочка: цифровые витрины, логистика и координация курьеров.
Чтобы учесть все нюансы, нужно достаточное количество квалифицированных специалистов. Но в 2025 году с этим все сложно: нехватка кадров в отрасли HoReCa стала системной, а спрос на поваров, официантов и других линейных сотрудников взлетел. Число вакансий кухонного персонала за год увеличилось на 90%, а средняя предлагаемая зарплата — на 67%.
Учитывая большой объем задач, рестораторы перестают смотреть на ИИ как на инструмент «только для крупных сетей». Технологии все чаще превращаются в главную тему отраслевых конференций, а нейросети воспринимаются как практичное решение, которое способно подойти бизнесу любого масштаба.
Одно из первых решений, куда легко интегрируется искусственный интеллект — чат- и голосовые боты. Люди хотят мгновенно понять, смогут ли они отужинать в заведении в выходные и есть ли скидка на день рождения. А ресторан не всегда обладает парой свободных рук, чтобы быстро удовлетворить их запрос. И чтобы недовольный гость не ушел к конкуренту, подключаются ИИ-боты: подсказывают свободный слот или ориентируют с заказом на дом. Так, в сети ресторанов «Супра» Telegram-бот с нейросетью обрабатывает 75% запросов, благодаря чему количество посетителей вечером увеличилось на 20%.
ИИ сегодня умеет не только отвечать на вопросы, но и помогать в оперативных решениях — например, подсказывать, как распределить блюда между поварами и сколько десятков минут уйдет на каждое. Для этого не нужны фантастические «умные роботы» из фильмов про будущее: на рынке давно существуют практичные модули, которые подключают к привычным ресторанным системам — POS-программам для приема заказов и кухонным KDS-экранам для отображения их перед поварами. Алгоритм оценивает очередь и загрузку кухни и сразу передает сотрудникам четкие указания.
Такой подход упрощает расстановку приоритетов. Например, сначала сварить пасту для доставки, чтобы уложиться в обещанный интервал, а потом пожарить стейк для гостя в зале. По данным одной зарубежной сети ресторанов быстрого питания, через три недели после запуска этой системы время на готовку блюда сократилось на 21%.
ИИ-модуль все чаще внедряют в ERP-систему ресторана. Обычно через нее фиксируют продажи, заказывают продукты, следят за складом и распределяют задачи для команды. С искусственным интеллектом система сама «видит» всю картину и указывает, когда и сколько закупить с учетом трендов, погоды и остатков, у каких поставщиков цены выгоднее, а какие блюда лучше убрать из меню, чтобы не терять маржу. Так ресторан может сэкономить миллионы — например, в La Masia за полгода расходы упали на четверть.
Для маркетинга, рекламы или качественного контента рестораны могут использовать готовые продукты и сторонние сервисы, а не внедрять ИИ в свои системы. Например, есть решения, которые генерируют или обрабатывают фото блюд. По статистике, каждый второй пользователь сервисов доставки еды обращает внимание на контент, а бюджеты на фотографа или видеографа есть далеко не у каждого заведения. Московская сеть «Честная рыба» решает эту проблему с помощью нейросетей Midjourney или ChatGPT — создает целые фотосессии блюд как для меню, так и для материалов для гастрофестивалей.
Различные инструменты сейчас разрабатывают агрегаторы ресторанов. Если заведение сотрудничает с такими платформами, то может решать сразу несколько задач одновременно — и организацию доставки, и привлечение новых клиентов, и подготовку контента. Например, ИИ-ретушь есть в Яндекс Еде. Инструмент корректирует свет, цвет и композицию, делая контент привлекательным. За полгода он обрабатывает порядка 3000 изображений. А для создания описаний блюд, на которые обращает внимание 65% пользователей, есть ИИ-генератор описаний. На основе примеров хороших описаний, и формулировок из рецептов он составляет наиболее подходящий текст, который помогает гостям сделать выбор и точно остаться им довольным. За полгода с помощью инструмента было сгенерировано более 250 тысяч описаний — это сэкономило рестораторам примерно 12 млн рублей и 23 000 часов работы.
Отдельная тема — продвижение: заведениям нужно появляться в поле зрения новых гостей, но без раздувания расходов. С этим помогают ИИ-инструменты в агрегаторах. Логика их работы такая же, как и выбор гостя: у каждого есть любимые кухни, блюда, предпочтительные сроки доставки, и решения часто строятся вокруг этих привычек. Нейросеть анализирует общую историю заказов, замечает поведенческие паттерны и в дальнейшем помогает предлагать именно те рестораны, которые наиболее вероятно заинтересуют пользователя.
В Яндекс Еде умные алгоритмы также видят, кому достаточно просто показать заведение в общей ленте ресторанов, а кого подстегнет к покупке персональная скидка на доставку. В итоге ресторан получает дополнительный спрос, избегает лишних трат и оптимизирует расходы на продвижение. По расчетам, количество заказов может вырасти до 15%.
Имеет смысл интегрировать ИИ не ради моды на умные технологии, а ради решения конкретных проблем. Чаще всего это лишние списания, перегруженные сотрудники или нехватка времени на контент и маркетинг. Нужно найти именно ваши «серые зоны», пройтись по процессам и понять, где цифровизация реально принесет результат.
Главное помнить: ИИ не заменяет человеческий мозг. Это лишь инструмент, и важно научиться им правильно пользоваться. Алгоритмы хорошо дружат с цифрами, прогнозами и повторяющимися операциями, но многие вещи все еще остаются за людьми — гостеприимство, сервис и нестандартные решения. Оптимальная стратегия — тестировать технологии постепенно. Один инструмент, один процесс, измеримый результат. ИИ все-таки сократил списания или ускорил заказы? Отлично, теперь масштабируйте его на другие точки или функции. Такой подход снижает риски и позволяет встроить технологии в работу команды без стресса и сопротивления, превращая нейросети в естественную часть операционной модели.
Сегодня ИИ в сфере общественного питания приобретает все более массовый характер по всему миру, и в будущем ситуация будет только набирать обороты. Один из самых ярких примеров — Китай, где в Шанхае муниципальные власти утвердили план перевести более 70% предприятий общественного питания, фаст‑фудов и кофеен на «умные» технологии к концу 2028 года. Россия тоже движется в сторону усиленной цифровизации ресторанного бизнеса, и если темпы сохранятся, то через 3–5 лет значительная доля независимых кафе и ресторанов перейдет на ИИ‑инструменты.
А они, к слову, тоже эволюционируют: перестанут ограничиваться только принятием заказов и операционкой. Одно из самых интересных направлений — персональные рекомендации для гостей. Вероятно, что алгоритмы начнут учитывать диеты, аллергии и вкусы, исключая нелюбимые продукты и предлагая только то, что точно понравится. Возможно, меню вообще станет лишним: нейросеть подберет блюдо под конкретного человека, его настроение и привычки.
Своего рода индикатором вкусов гостей вполне могут стать соцсети, где все новинки и модные веяния видны как на ладони. Алгоритмы будут отслеживать, какие продукты и блюда вызывают повышенный интерес — как, например, недавно случилось с дубайским шоколадом. И на основе этих данных предлагать ресторану включать их в меню или придумывать с ними интересные позиции.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Как меняется индустрия
Еще в 2023 году ресторанная отрасль была одной из самых консервативных в использовании ИИ. По данным исследования Авито Работы, только 35% сотрудников заведений интегрировали его в ежедневные обязанности. Для сравнения: в банковской сфере или онлайн-торговле этот показатель превышал 50%. Но картина постепенно меняется, интерес к умным технологиям растет. Причина не в моде на нейросети, а в трансформации рынка.
Рост издержек из-за инфляции, высокая конкуренция и более разборчивый гость требуют от заведений не только качественного сервиса, но и более эффективного управления процессами. Добавляет сложностей выход бизнеса за рамки кухни и зала: пользователи хотят ужинать как в ресторане, не переступая порог дома. Это означает необходимость развивать канал доставки — по данным Data Insight, в 2025 году в России на нее приходится уже более четверти (26%) от всех заказов. Перед руководством появляется дополнительная операционная цепочка: цифровые витрины, логистика и координация курьеров.
Чтобы учесть все нюансы, нужно достаточное количество квалифицированных специалистов. Но в 2025 году с этим все сложно: нехватка кадров в отрасли HoReCa стала системной, а спрос на поваров, официантов и других линейных сотрудников взлетел. Число вакансий кухонного персонала за год увеличилось на 90%, а средняя предлагаемая зарплата — на 67%.
Учитывая большой объем задач, рестораторы перестают смотреть на ИИ как на инструмент «только для крупных сетей». Технологии все чаще превращаются в главную тему отраслевых конференций, а нейросети воспринимаются как практичное решение, которое способно подойти бизнесу любого масштаба.
Вместе с людьми на смене ИИ
Одно из первых решений, куда легко интегрируется искусственный интеллект — чат- и голосовые боты. Люди хотят мгновенно понять, смогут ли они отужинать в заведении в выходные и есть ли скидка на день рождения. А ресторан не всегда обладает парой свободных рук, чтобы быстро удовлетворить их запрос. И чтобы недовольный гость не ушел к конкуренту, подключаются ИИ-боты: подсказывают свободный слот или ориентируют с заказом на дом. Так, в сети ресторанов «Супра» Telegram-бот с нейросетью обрабатывает 75% запросов, благодаря чему количество посетителей вечером увеличилось на 20%.
ИИ сегодня умеет не только отвечать на вопросы, но и помогать в оперативных решениях — например, подсказывать, как распределить блюда между поварами и сколько десятков минут уйдет на каждое. Для этого не нужны фантастические «умные роботы» из фильмов про будущее: на рынке давно существуют практичные модули, которые подключают к привычным ресторанным системам — POS-программам для приема заказов и кухонным KDS-экранам для отображения их перед поварами. Алгоритм оценивает очередь и загрузку кухни и сразу передает сотрудникам четкие указания.
Такой подход упрощает расстановку приоритетов. Например, сначала сварить пасту для доставки, чтобы уложиться в обещанный интервал, а потом пожарить стейк для гостя в зале. По данным одной зарубежной сети ресторанов быстрого питания, через три недели после запуска этой системы время на готовку блюда сократилось на 21%.
ИИ-модуль все чаще внедряют в ERP-систему ресторана. Обычно через нее фиксируют продажи, заказывают продукты, следят за складом и распределяют задачи для команды. С искусственным интеллектом система сама «видит» всю картину и указывает, когда и сколько закупить с учетом трендов, погоды и остатков, у каких поставщиков цены выгоднее, а какие блюда лучше убрать из меню, чтобы не терять маржу. Так ресторан может сэкономить миллионы — например, в La Masia за полгода расходы упали на четверть.
Готовые инструменты к вашему столу
Для маркетинга, рекламы или качественного контента рестораны могут использовать готовые продукты и сторонние сервисы, а не внедрять ИИ в свои системы. Например, есть решения, которые генерируют или обрабатывают фото блюд. По статистике, каждый второй пользователь сервисов доставки еды обращает внимание на контент, а бюджеты на фотографа или видеографа есть далеко не у каждого заведения. Московская сеть «Честная рыба» решает эту проблему с помощью нейросетей Midjourney или ChatGPT — создает целые фотосессии блюд как для меню, так и для материалов для гастрофестивалей.
Различные инструменты сейчас разрабатывают агрегаторы ресторанов. Если заведение сотрудничает с такими платформами, то может решать сразу несколько задач одновременно — и организацию доставки, и привлечение новых клиентов, и подготовку контента. Например, ИИ-ретушь есть в Яндекс Еде. Инструмент корректирует свет, цвет и композицию, делая контент привлекательным. За полгода он обрабатывает порядка 3000 изображений. А для создания описаний блюд, на которые обращает внимание 65% пользователей, есть ИИ-генератор описаний. На основе примеров хороших описаний, и формулировок из рецептов он составляет наиболее подходящий текст, который помогает гостям сделать выбор и точно остаться им довольным. За полгода с помощью инструмента было сгенерировано более 250 тысяч описаний — это сэкономило рестораторам примерно 12 млн рублей и 23 000 часов работы.
Отдельная тема — продвижение: заведениям нужно появляться в поле зрения новых гостей, но без раздувания расходов. С этим помогают ИИ-инструменты в агрегаторах. Логика их работы такая же, как и выбор гостя: у каждого есть любимые кухни, блюда, предпочтительные сроки доставки, и решения часто строятся вокруг этих привычек. Нейросеть анализирует общую историю заказов, замечает поведенческие паттерны и в дальнейшем помогает предлагать именно те рестораны, которые наиболее вероятно заинтересуют пользователя.
В Яндекс Еде умные алгоритмы также видят, кому достаточно просто показать заведение в общей ленте ресторанов, а кого подстегнет к покупке персональная скидка на доставку. В итоге ресторан получает дополнительный спрос, избегает лишних трат и оптимизирует расходы на продвижение. По расчетам, количество заказов может вырасти до 15%.
С чего начать: советы по внедрению нейросетей
Имеет смысл интегрировать ИИ не ради моды на умные технологии, а ради решения конкретных проблем. Чаще всего это лишние списания, перегруженные сотрудники или нехватка времени на контент и маркетинг. Нужно найти именно ваши «серые зоны», пройтись по процессам и понять, где цифровизация реально принесет результат.
Главное помнить: ИИ не заменяет человеческий мозг. Это лишь инструмент, и важно научиться им правильно пользоваться. Алгоритмы хорошо дружат с цифрами, прогнозами и повторяющимися операциями, но многие вещи все еще остаются за людьми — гостеприимство, сервис и нестандартные решения. Оптимальная стратегия — тестировать технологии постепенно. Один инструмент, один процесс, измеримый результат. ИИ все-таки сократил списания или ускорил заказы? Отлично, теперь масштабируйте его на другие точки или функции. Такой подход снижает риски и позволяет встроить технологии в работу команды без стресса и сопротивления, превращая нейросети в естественную часть операционной модели.
Ресторан будет знать вас лучше, чем вы думаете
Сегодня ИИ в сфере общественного питания приобретает все более массовый характер по всему миру, и в будущем ситуация будет только набирать обороты. Один из самых ярких примеров — Китай, где в Шанхае муниципальные власти утвердили план перевести более 70% предприятий общественного питания, фаст‑фудов и кофеен на «умные» технологии к концу 2028 года. Россия тоже движется в сторону усиленной цифровизации ресторанного бизнеса, и если темпы сохранятся, то через 3–5 лет значительная доля независимых кафе и ресторанов перейдет на ИИ‑инструменты.
А они, к слову, тоже эволюционируют: перестанут ограничиваться только принятием заказов и операционкой. Одно из самых интересных направлений — персональные рекомендации для гостей. Вероятно, что алгоритмы начнут учитывать диеты, аллергии и вкусы, исключая нелюбимые продукты и предлагая только то, что точно понравится. Возможно, меню вообще станет лишним: нейросеть подберет блюдо под конкретного человека, его настроение и привычки.
Своего рода индикатором вкусов гостей вполне могут стать соцсети, где все новинки и модные веяния видны как на ладони. Алгоритмы будут отслеживать, какие продукты и блюда вызывают повышенный интерес — как, например, недавно случилось с дубайским шоколадом. И на основе этих данных предлагать ресторану включать их в меню или придумывать с ними интересные позиции.
