УДК 338.512

Роль технологии искусственного интеллекта в отрасли общественного питания в условиях снижения рентабельности

Ларин Олег Николаевич – доктор технических наук, профессор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

Мичкова Анна Александровна – магистрант Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

Аннотация: В статье рассматриваются возможные области применения технологии искусственного интеллекта в отрасли общественного питания для повышения эффективности и рентабельности предприятий (организаций), оказывающих населению услугу питания вне дома, в условиях снижения рентабельности на фоне экономической нестабильности, санкций, дефиците рабочей силы.

Ключевые слова: общественное питание, искусственный интеллект, машинное обучение, управление запасами, управление рестораном, дизайн, управление персоналом.

Искусственный интеллект получает все большее распространение в повседневной деятельности человека и сервисов, которые его окружают. Не стала исключением и отрасль общественного питания, которая в 2024 году испытывает серьезный кадровый дефицит основных сотрудников. Владельцы заведений вынуждены повышать заработные платы для сохранения штатных единиц [1]. Высокая инфляция, рост цен на импортные продукты и ряд других обстоятельств снижают рентабельность бизнеса. Выработка стратегии по снижению ФОТ, повышению производительности труда и нахождению способов оптимизации затрат – основная задача для сохранения и повышения эффективности бизнеса.

Новый инструмент, помогающий решать проблемы отрасли в условиях экономической нестабильности - технология искусственного интеллекта, которая может выполнять такие важные функции в деятельности кафе и ресторанов, как креативный помощник, сервисный контролер, аналитик и планер.

Одним из ключевых факторов успешности предприятий общественного питания является наличие уникальной идеи, концепции, атмосферности. Креативный помощник в виде искусственного интеллекта способен за короткое время генерировать сотни вариантов визуализации, создавать креативы, логотипы, рекламные ролики, слоганы, сообщения, дизайны [2, с.80]. Чтобы быть в тренде, шеф-повара в ресторанах разрабатывают блюда или идеи блюд с помощью искусственного интеллекта, что создает дополнительный поток трафика на фоне повышенного интереса аудитории к технологии и ее возможностям [3].

Вторая неотъемлемая часть успешности работы кафе и ресторанов – качество предоставляемого сервиса. При сервисной составляющей низкого уровня бизнес приходит в упадок. По данным РБК за 2021 год, сервис как значимый фактор при посещении ресторанов назвали более 45% посетителей[4]. Основная проблема заключается в сложности контроля уровня сервиса. Такие решения, как видеонаблюдение, управляющий смены или тайный покупатель являются время- и материально затратными, но не дают полноты картины для оценки и корректировки уровня обслуживания[5]. Новые вариации программного обеспечения, на основе видеонаблюдения и машинного обучения, позволяют точечно выявлять нарушения в операционной деятельности организации[6]. Открываются возможности решения конфликтных ситуаций с посетителями, снижая риск и «потребительского терроризма».

Немаловажной задачей для сохранения и увеличения рентабельности является грамотное планирование: составление графиков выхода сотрудников для оптимизации расходов на ФОТ, составление прогноза расхода продуктов. Автоматизация формирования заказов поставщикам упрощает процессы планирования и снижает расходы на дополнительного сотрудника [7]. Предприятие повышает свою эффективность: повышается индекс NPS (удовлетворенность посетителей), снижается риск списаний продуктов, не допускается замораживание оборотных средств, создается большая экономическая устойчивость предприятия. С помощью анализа исторических данных о продажах и фактических данных по наличию запасов, технология искусственного интеллекта имеет возможность обрабатывать и прогнозировать необходимое количество товаров для пополнения запасов, а также составлять оптимальный график выхода сотрудников. [8, с. 172]

Еще одним вариантом аналитического использования искусственного интеллекта является сегментирование аудитории для решения задач маркетинга, например, определение состава посетителей по половому признаку может помочь в таргетировании будущей рекламной кампании, когда анкетирование или другие способы исследования целевой аудитории невозможны.

Различные типы нейросетей на сегодняшний день имеют разные алгоритмы обработки информации. Одновременное использование нескольких вариантов позволяет получить более релевантный результат и значительно упрощает работу маркетологов, менеджеров по закупкам, шеф-поваров, что позволяет освободить время от рутинных процессов. Внедрение технологий искусственного интеллекта обеспечивает бизнесу непрерывный контроль за операционными процессами и увеличивает его прибыльность. Дальнейшее совершенствование технологий еще больше повысит эффективность и производительность труда сотрудников, что создаст условия для более высоких темпов развития отрасли.

Список литературы

Владимир Саргачев. Общепит требует добавки. Владельцы кафе и ресторанов вынуждены повышать зарплаты. / Санкт-Петербургские ведомости. - Электронный текст - URL: https://spbvedomosti.ru/news/country_and_world/obshchepit-trebuet-dobavki-vladeltsy-kafe-i-restoranov-vynuzhdeny-povyshat-zarplaty/?ysclid=lvjnrg59u9547671606 (дата обращения: 16.04.2024).
Березовский Д. А. Нейронные сети и машинное обучение в дизайне: сб. трудов // Искусствознание и педагогика: диалектика взаимосвязи и взаимодействия. Санкт-Петербург: Центр научно-информационных технологий «Астерион», 2021. С. 79–83.
На вкус и цвет: нейросети взялись за еду. - Электронный текст - URL: https://iz.ru/1533434/mariia-frolova-aleksandr-sidorov/na-vkus-i-tcvet-neiroseti-vzialis-za-edu (дата обращения: 18.04.2024).

Вкус еды, цены и атмосфера – главное, на что ориентируются россияне при выборе ресторана. - Электронный текст - URL: https://marketing.rbc.ru/articles/13121/?ysclid=lvjnldue2p924829721 (дата обращения: 23.04.2024).
Как избежать ошибок при работе с тайными покупателями? / Ritail.ru - Электронный текст - URL: https://www.retail.ru/rbc/pressreleases/marketkom-kak-izbezhat-oshibok-pri-rabote-s-taynymi-pokupatelyami/ (дата обращения: 22.04.2024).

Аудиобейджи в Сабвэй и нейросети в регионах: опыт разработчиков системы контроля и управления персоналом. - Электронный текст - URL: https://retailer.ru/5-uspeshnyh-kejsov-vnedrenija-tehnologij-v-obshhepite/ (дата обращения: 22.04.2024).
Александр Старостин. Ключ к успешному прогнозированию: как искусственный интеллект помогает предсказывать и стимулировать спрос. - Электронный текст - URL: https://ppc.world/articles/klyuch-k-uspeshnomu-prognozirovaniyu-kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-predskazyvat-i-stimulirovat-spros/?ysclid=lvcsxkq5vb806423668 (дата обращения: 24.04.2024).
Рогулин Р. С. Прогнозирование и планирование спроса: кейс искусственного интеллекта при управлении цепочками поставок. РЕГИОН: системы, экономика, управление. - №1 (60). - – С.172