Dirbtinis intelektas restoranuose iš futuristinio pažado virto kasdieniu įrankiu. Nuo paklausos prognozavimo iki niekada nepavargstančių virtuvės robotų – dirbtinis intelektas tiesiogine prasme persmelkia viską ir keičia barų, kavinių ir restoranų verslo valdymo būdą.
Tuo pačiu metu šis sektorius išlieka labai amatiniškas ir žmogiškas : padavėjo gestas, tobula padažo konsistencija, pilnos salės atmosfera negali būti taip lengvai automatizuojami. Svarbiausias klausimas nebėra, ar dirbtinis intelektas ateis į svetingumo industriją, o kaip jis bus integruotas, kad padidėtų efektyvumas neprarandant to emocinio prisilietimo, kuris daro aptarnavimą įsimintiną.
Pagrindiniai dirbtinio intelekto privalumai restoranuose
Didžiausias dirbtinio intelekto pritaikymo svetingumo industrijoje privalumas yra jo gebėjimas optimizuoti veiklą, sumažinti išlaidas ir vienu metu pagerinti klientų patirtį . Kalbama ne tik apie modernių įrenginių naudojimą patalpose, bet ir apie geresnių duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimą bei pasikartojančių užduočių automatizavimą.
Pastaraisiais metais sektoriaus technologinis dėmesys nukrypo nuo priekinės dalies (programėlių, kioskų, vizualiai patrauklios skaitmeninės patirties) prie vidinės dalies ir administracinės dalies : pažangių POS sistemų , atsargų valdymo, darbo jėgos planavimo ir duomenų analizės. Operatoriai vis dažniau teikia pirmenybę sprendimams, kurie apsaugo pelno maržas, o ne vien vizualiniams įrankiams.
Šio pokyčio metu dirbtinis intelektas įsitvirtina kaip operacinis antrinis pilotas : jis padeda nuspręsti, ką pirkti, kiek gaminti, kaip nustatyti kainas, kokias akcijas aktyvuoti ir kaip geriau organizuoti pamainas, nepakeisdamas žmonių komandos, bet pašalindamas administracinę naštą ir neproduktyvų darbą.
Virtuvės automatizavimas: robotai, tikslumas ir mažiau atliekų
Virtuvė yra viena iš sričių, kurioje dirbtinis intelektas jau demonstruoja milžinišką poveikį nuoseklumui , greičiui ir sąnaudų kontrolei . Išmaniosios sistemos gali stebėti gaminimo laiką, temperatūrą ir paruošimo seką beveik milimetro tikslumu.
Dėl jutiklių ir algoritmų galima realiuoju laiku reguliuoti temperatūrą , kontroliuoti, kada išimti produktą iš grilio ar orkaitės, ir tiksliai sukalibruoti kiekvieno ingrediento kiekį. Tai sumažina paslaugų teikimo skirtumus ir užtikrina, kad klientas kaskart gautų labai panašų patiekalą, nepriklausomai nuo to, kas už tai atsakingas.
Be to, gerai suprojektuota automatizacija sumažina atliekas : geriau kontroliuojant laiką ir kiekius, sumažėja nuostoliai dėl pervirimo ar paruošimo klaidų. Virtuvės robotai ir automatinės dozavimo sistemos padeda užtikrinti, kad kiekviena porcija atitiktų suplanuotą receptą, taip apsaugant pelno maržas klientui to nepastebint.
Realūs pavyzdžiai, pavyzdžiui, restoranai, kuriuose mėsainiams ruošti naudojami dirbtinio intelekto valdomi robotai, demonstruoja šios technologijos potencialą. Šiuose modeliuose mašina išskirtiniu tikslumu atlieka pasikartojančias gaminimo užduotis, o personalas sutelkia dėmesį į priežiūrą, patiekimą ir kūrybinius elementus.
Tačiau yra aiškių apribojimų: kai kurie dabartiniai robotų sprendimai yra labai efektyvūs standartizuotiems patiekalams su nedideliais skirtumais , tačiau jie nepasiteisina, kai meniu reikalauja nuolatinių pakeitimų, kūrybiškumo ar subtilių technikų. Trumpuoju laikotarpiu susidaro komandinio darbo vaizdas: dirbtinis intelektas ir robotai atlieka įprastas užduotis, virėjai – sudėtingas ir amatininkiškas užduotis.
Išmanus atsargų valdymas ir atliekų mažinimas
Atsargų valdymas išsivystė iš intuicija ir skaičiuoklėmis pagrįstos užduoties į procesą, kuriame dirbtinis intelektas analizuoja pardavimus, orus, vietos įvykius ir tendencijas, kad pasiūlytų optimalius užsakymus. Tokiu būdu sistema gali teikti realiojo laiko įspėjimus apie galimą prekių trūkumą ar perteklių, kurį reikėtų reklamuoti prieš pasibaigiant galiojimo laikui.
Pažangios atsargų sistemos, prijungtos prie POS sistemos, gali automatiškai atimti ingredientus, kai priimami užsakymai, palyginti šią informaciją su paklausos prognozėmis ir pasiūlyti pakoreguotus pirkimus. Restoranų savininkams tai reiškia, kad mažiau prekių stovi šaldytuve ir mažiau netikėtumų dėl pagrindinių produktų trūkumo aptarnavimo metu.
Be to, dirbtinis intelektas susieja istorinius pardavimų duomenis , sezoniškumą, savaitės dienas, orus ir vietinius įvykius, kad numatytų, kurie patiekalai bus populiariausi ir kokiais kiekiais. Lietingas penktadienis nėra tas pats, kas saulėtas sekmadienis su netoliese vykstančiomis futbolo rungtynėmis; algoritmas supranta šiuos skirtumus ir siūlo pritaikytas pirkimo ir gamybos strategijas.
Ta pati nuspėjamoji logika leidžia aktyvuoti dinaminį kainodarą arba konkrečias akcijas, kai nustatoma tam tikrų produktų perteklinio kiekio rizika. Pavyzdžiui, jei numatomas mažesnis greitai gendančio ingrediento vartojimas, dirbtinis intelektas gali pasiūlyti pasiūlymų, specialių meniu ar patiekalų derinių, kurie padeda jį perkelti nešvaistant.
Kartu šie įrankiai atsargų valdymą paverčia daug moksliškesniu ir mažiau improvizuotu procesu , kuris tiesiogiai veikia verslo tvarumą: mažiau maisto švaistymo, geresnė išlaidų kontrolė ir mažesnis poveikis aplinkai.
Klientų patirtis: suasmeninimas, pokalbių robotai ir palaikymas visą parą
Jei yra viena sritis, kurioje valgytojai aiškiai pastebi dirbtinio intelekto buvimą, tai yra patirties suasmeninimas . Nuo pat akimirkos, kai klientas rezervuoja internetu, sistema gali rinkti informaciją apie alergijas, skonius ir įpročius, kad galėtų patikslinti rekomendacijas ir pasiūlymus.
Dirbtinis intelektas analizuoja kiekvieno kliento užsakymų istoriją ir pageidavimus , siūlydamas individualiai pritaikytus patiekalus: be glitimo variantus, vegetariškus pasiūlymus, rekomendacijas pagal ankstesnį vartojimą arba vyno derinius, pritaikytus jų gomuriui. Tai sukuria suasmeninto aptarnavimo įspūdį, kuris, tinkamai valdomas, skatina stiprų klientų lojalumą.
Be to, restoranai, remdamiesi surinktais duomenimis, gali pradėti suasmenintas akcijas ir nuolaidas : pasiūlymus klientams, kurie seniai nebuvo pas juos, išskirtines privilegijas nuolatiniams klientams, meniu pasiūlymus ypatingoms progoms ir pan. Čia dirbtinis intelektas tampa galingu rinkodaros sąjungininku, patikslinančiu tikslinę rinkodarą ir vengiančiu bendro pobūdžio kampanijų, kurios neturi poveikio.
Virtualūs asistentai ir pokalbių robotai padidina šias galimybes. Integruoti į restorano svetainę, „Google“ verslo profilį, „WhatsApp“ ar socialinius tinklus, jie gali atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus, tvarkyti rezervacijas, keisti darbo laiką, išsklaidyti abejones dėl alergijų arba priimti užsakymus pristatymui be tiesioginio žmogaus įsikišimo.
Pagrindinis privalumas yra tas, kad šios sistemos veikia visą parą, nuosekliai ir efektyviai. Jos sumažina užsakymų komunikacijos klaidas, atpalaiduoja darbuotojus nuo daugybės telefono skambučių ir integruojasi su valdymo bei POS sistemomis, kad automatiškai atnaujintų rezervacijas, staliukų prieinamumą ir pristatymo laiką.
Realaus pasaulio restoranų, naudojančių dirbtinį intelektą, pavyzdžiai
Be koncepcijų, jau yra labai konkrečių projektų, kuriuose dirbtinis intelektas yra restoranų verslo pagrindas. Vienas ryškus pavyzdys Ispanijoje yra „Bacai“ – restoranas Valensijoje, kuris integruoja dirbtinį intelektą nuo pat pirmojo kontakto su klientu.
„Bacai“ restorane rezervacija yra daugiau nei formalumas: sistema šį laiką naudoja informacijai apie jūsų pageidavimus ir mitybos apribojimus rinkti . Naudodama šiuos duomenis, dirbtinis intelektas siūlo patiekalus, pritaikytus prie jūsų profilio, taip sukurdama itin suasmenintą patirtį. Valgomajame QR kodai leidžia pasiekti informaciją apie ingredientus, jų kilmę ir rekomenduojamus derinius.
Kulinarinis pasiūlymas, orientuotas į šviežius produktus ir meistriškai paruoštus patiekalus, įrodo, kad technologijos ir firminė virtuvė gali sklandžiai egzistuoti kartu. Dirbtinio intelekto naudojimas čia nepakeičia komandos ar šefo; veikiau pagerina aptarnavimą, patobulina rekomendacijas ir užtikrina skaidrumą klientui.
Tarptautiniu mastu „CaliExpress by Flippy“ atvejis Pasadenoje, Kalifornijoje, atspindi beveik priešingą kraštutinumą: greito maisto mėsainių restoraną, beveik visiškai valdomą dirbtinio intelekto sistemų ir virtuvės robotų. Čia robotinės rankos, tokios kaip „Flippy“, nenuilstamai kepa bulves ir gamina mėsainius.
Šie specializuotų įmonių sukurti robotai gali pagaminti dešimtis kilogramų bulvyčių fri ir šimtus mėsainių per valandą , automatiškai kontroliuodami kepimo laiką ir aliejaus temperatūrą. Užsakymo procesas taip pat pagrįstas dirbtinio intelekto valdomais prekystaliais, kurie sumažina laukimo laiką ir užsakymų priėmimo klaidas.
Dirbtinis intelektas kaip antrinis pilotas profesionaliose virtuvėse: „FoodOp“ ir „Dagrofa“ atvejis
Profesionalių ir institucinių virtuvių srityje atsiranda sprendimų, kuriais siekiama ne tiek apakinti galutinį klientą, kiek palengvinti virėjo darbo krūvį . „FoodOp“ atvejis, bendradarbiaujant su „Dagrofa Foodservice“, tinkamai iliustruoja šią tendenciją, kai dirbtinis intelektas tampa visaverčiu asistentu.
Jų pasiūlymas apibrėžiamas kaip skaitmeninė bandomoji sistema profesionalioms virtuvėms, padedanti planuoti meniu, semtis kulinarinių įkvėpimų ir teikti tvarumo ataskaitas. Įrankis jungiasi prie platintojo internetinės parduotuvės ir siūlo kainodarą realiuoju laiku, išlaidų skaičiavimus bei automatines maisto ir gėrimų anglies pėdsako ataskaitas.
Tokiu būdu šefas gali sukurti meniu, patikrinti jo kainą, pakoreguoti porcijas, pateikti užsakymus ir gauti aplinkosaugos ataskaitą – visa tai vienoje darbo eigoje. Susidūrus su darbuotojų trūkumo ir laiko apribojimų keliamu spaudimu, tokio tipo sprendimas sumažina administracinį darbą ir padeda greitai priimti sprendimus dėl pirkimų ir išlaidų paskirstymo.
Šis požiūris atitinka pramonės ataskaitose pabrėžiamus prioritetų pokyčius: daugelis operatorių ieško įrankių, kurie tiesiogiai sumažintų pašarų sąnaudas ir pagerintų veiklos nuoseklumą , net jei jie mažiau vizualiai patrauklūs klientui. Dirbtinis intelektas nustoja būti rinkodaros gudrybe ir tampa produktyvumo infrastruktūra.
Integracija su tiekėju yra dar vienas svarbus aspektas: tai nebėra tik izoliuota programinė įranga, bet ir duomenų apie maisto gaminimą, pirkimą, kainodarą ir tvarumą sujungimas , kad informacija tekėtų sklandžiai. Be šios integracijos dirbtinis intelektas lieka paviršutiniškas; su juo jis tampa tikru efektyvumo varikliu.
Pardavimų prognozavimas, nuspėjamasis planavimas ir rinkodara
Vienas didžiausių dirbtinio intelekto supergalių yra jo gebėjimas analizuoti didžiulius duomenų kiekius ir aptikti modelius , kurie kitaip liktų nepastebėti. Restoranų pramonėje tai reiškia geresnes pardavimų prognozes ir daug tikslesnį planavimą.
Mašininio mokymosi modeliai susieja orus, vietinius renginius, socialinių tinklų apžvalgas, pardavimų istoriją ir klientų elgseną, kad numatytų paklausos pikus ir nuosmukius. Ši informacija leidžia koreguoti pirkimus, gamybą, darbuotojų grafikus ir darbo valandas.
Be to, tie patys metodai leidžia taikyti labai efektyvią nuspėjamąją rinkodarą . Prieš pradėdama nuolaidų kampaniją ar agresyvią reklamą, dirbtinis intelektas gali imituoti tikėtiną jos poveikį: kokio tipo klientai reaguos geriausiai, kokia bus vidutinė sandorio vertė ir kaip tai paveiks stalų apyvartą ar pelno maržas.
Dirbtiniu intelektu paremti įrankiai padeda tiksliai segmentuoti auditorijas, identifikuojant klientus, kurie turi didelę pakartotinių pirkimų tikimybę, jautrius kainai vartotojus arba aukščiausios kokybės profilius . Remiantis šia informacija, kuriami konkretūs pranešimai, pasiūlymai ir kanalai (el. paštas, SMS, socialinė žiniasklaida, speciali programėlė ir kt.), siekiant maksimaliai padidinti konversiją ir sumažinti įsigijimo išlaidas.
Pardavimų prognozavimo ir nuspėjamosios rinkodaros derinys leidžia kiekvienam restoranui lengviau suderinti atsargas, personalą ir rinkodaros kampanijas į vieną vieningą strategiją, pagrįstą duomenimis, o ne izoliuotomis intuicijomis.
Žmogiškųjų išteklių valdymas ir personalo planavimas
Kita ypač jautri sritis svetingumo industrijoje yra žmogiškųjų išteklių valdymas : pamainos, darbuotojų rotacija, mokymai ir darbo aplinka . Dirbtinis intelektas čia taip pat pradeda vaidinti svarbų vaidmenį, ypač planavimo ir administravimo srityse.
Yra sprendimų, kurie gali automatiškai skaityti ir klasifikuoti gyvenimo aprašymus , filtruodami profilius pagal darbo reikalavimus ir ankstesnę patirtį. Tai leidžia personalo vadovams sutelkti dėmesį į perspektyviausius kandidatus pokalbiams, užuot gaišus valandas peržiūrint prastai suderintas paraiškas.
Kasdien pamainų planavimo algoritmai naudoja paklausos prognozes, darbuotojų prieinamumą, darbo sąnaudas ir reglamentus, kad pasiūlytų optimizuotus grafikus. Tai padeda išvengti darbo perkrovos, sumažinti viršvalandžius ir užtikrinti, kad kiekvienos pamainos metu visada būtų reikiamų darbuotojų.
Automatizuotas darbo užmokesčio skaičiavimas, laiko stebėjimas ir nedarbingumo valdymas sumažina administracinių klaidų ir konfliktų, kylančių dėl nenuoseklių įrašų, skaičių . Atlaisvindami administracinį laiką, vadovai gali skirti daugiau laiko klientų aptarnavimo ir virtuvės komandų palaikymui, o tai yra sritis, kurioje iš tikrųjų svarbiausia yra klientų patirtis.
Galiausiai, dirbtinis intelektas taip pat gali padėti nuolat mokyti ir adaptuoti naujus darbuotojus per vidinius pokalbių robotus, kurie atsako į klausimus, automatiškai generuojamus veiklos vadovus ir suasmenintą mokymo turinį, pritaikytą kiekvieno darbuotojo vaidmeniui.
Nemokamos praktinės dirbtinio intelekto programos restoranams
Geros naujienos mažoms ir vidutinėms įmonėms yra tai, kad jau yra prieinamų arba nemokamų dirbtinio intelekto asistentų , kurie apima labai specifines valdymo sritis, nereikalaujant didelių pradinių investicijų ar savo techninių komandų.
Kai kurie iš šių įrankių leidžia sukurti išsamius restorano veiklos vadovus: kiekvienos pareigybės procedūras, vidaus taisykles, aptarnavimo protokolus, virtuvės darbo eigą ar vadovus naujiems darbuotojams. Tai padeda standartizuoti procesus ir palengvina naujų darbuotojų integraciją.
Kiti daugiausia dėmesio skiria turinio kūrimui socialiniams tinklams , idėjų generavimui „Facebook“, „Instagram“, „YouTube“ ar „TikTok“ platformoms, pritaikytoms prie įstaigos tipo ir jos rinkodaros tikslų. Receptų vaizdo įrašų, tiesioginių transliacijų iš restorano, produktų istorijų ar dalyvavimo tendencijose pasiūlymai padeda išlaikyti aktyvų buvimą, neužimant valandų valandas kasdienio kūrybinio darbo.
Taip pat dažnai susitelkiama į meniu dizainą : nuo išsamių pasiūlymų pagal virtuvės tipą (italų, jūros gėrybių, vegetariškų ir kt.) iki konkrečių renginių meniu, meniu su be glitimo arba vegetariškomis versijomis ir patraukliais patiekalų aprašymais, kuriuose pabrėžiami ingredientai ir paruošimo būdas.
Kita vertus, yra įrankių, specialiai skirtų finansų ir sąnaudų valdymui : jie apskaičiuoja tikrąją receptų kainą, rekomenduoja konkurencingas pardavimo kainas, lygina kainas su vietos konkurentų kainomis, siūlo meniu koregavimus, siekiant padidinti pelno maržas, ir netgi generuoja pagrindines pelningumo ataskaitas pagal produktų ar paslaugų grupes.
Dauguma šių sprendimų veikia pokalbių dirbtinio intelekto platformose, kurioms tereikia nemokamos registracijos ir savo verslo aprašymo, kad pradėtumėte gauti naudingas rekomendacijas. Nors jie nepakeičia didelio masto valdymo programinės įrangos, jie siūlo praktinę pagalbą profesionalizuojant sprendimų priėmimą svetingumo sektoriuje.
Išlaidos, investicijų grąža ir prieiga prie technologijų
Dirbtinio intelekto diegimas restorane nėra nemokamas, ypač kai kalbame apie fizinius robotus, specializuotą įrangą ar sudėtingas integracijas . Pradinės investicijos gali apimti įrangos pirkimą, programinės įrangos licencijas, konsultacijas, integracijas su esamomis sistemomis ir priežiūrą.
Prie to prisideda ir darbuotojų mokymo bei adaptacijos išlaidos : komandos turi būti išmokytos gyventi su naujomis priemonėmis, procesai turi būti pertvarkyti, o vidinė kultūra turi būti pakoreguota taip, kad technologijos nebūtų suvokiamos kaip grėsmė, o kaip atrama.
Todėl prieš pradedant veiklą labai svarbu įvertinti investicijų grąžą (ROI) : kiek tikitės sutaupyti darbo sąnaudų ir atliekų, kiek galite pagerinti vidutinį bilietą, naudodami rafinuotesnį suasmeninimą, kiek sutrumpės administracinėms užduotims skirtas laikas ir kokį poveikį tai turės klientų pasitenkinimui.
Dirbtinio intelekto sistemos, skirtos atsargų optimizavimui, užsakymų klaidų mažinimui ir kainų koregavimui, paprastai atsiperka per pagrįstą laiką, kai naudojamos nuosekliai. Tačiau ambicingesniems projektams, apimantiems visišką virtuvių ar valgomųjų automatizavimą, reikia ilgalaikės vizijos ir didesnių finansinių išteklių, todėl jie paprastai skirti tinklams ar grupėms, turinčioms didelį investicinį pajėgumą.
Nors daugeliui mažų įmonių kliūtys patekti į rinką išlieka didelės, modulinių sprendimų, SaaS ir nemokamų įrankių plitimas demokratizuoja prieigą prie dirbtinio intelekto, leisdamas nepriklausomiems barams ir restoranams pradėti nuo mažų, keičiamo dydžio projektų.
Privatumas, klientų duomenys ir pasitikėjimas
Dirbtinis intelektas veikia duomenų dėka, o restoranų pramonėje tai reiškia neskelbtinos informacijos apie klientus, vartojimo įpročius ir mokėjimo būdus rinkimą ir analizę . Ši realybė kelia etinių ir teisinių iššūkių, kurių negali ignoruoti joks verslas.
Labai svarbu skaidriai nurodyti, kokie duomenys renkami, kokiu tikslu ir kiek laiko jie saugomi . Aiški privatumo politika, prieinama internete ir aiškiai rodoma patalpose, kai naudojamos duomenų rinkimo sistemos, padeda kurti pasitikėjimą.
Be to, duomenų apsaugos reglamentai, tokie kaip BDAR Europoje ir CCPA Kalifornijoje, reikalauja gauti aiškų sutikimą tam tikrais atvejais, numatyti atšaukimo mechanizmus ir užtikrinti informacijos saugumą. Duomenų pažeidimai užtraukia ne tik baudas, bet ir didelę žalą reputacijai.
Restoranai privalo užtikrinti, kad jų technologijų tiekėjai laikytųsi griežtų kibernetinio saugumo standartų , šifruotų neskelbtiną informaciją ir leistų jiems kontroliuoti, kas turi prieigą prie kokių duomenų. Tai apima klientų duomenų bazes, pardavimo įrašus, atsargas ir personalo informaciją.
Komandos mokymas geriausios privatumo praktikos ir klientų teisių bei kontrolės galimybių paaiškinimas yra toks pat svarbus, kaip ir pačios technologijos diegimas. Pasitikėjimas yra labai svarbus turtas svetingumo sektoriuje, o atsakingas dirbtinio intelekto ir duomenų naudojimas yra šios lygties dalis.
Poveikis užimtumui ir rankdarbių vertei
Diskusijos apie dirbtinį intelektą dažnai lydimos baimės prarasti darbą , ir svetingumo sektorius nėra išimtis. Robotai, kurie gamina maistą, sistemos, kurios priima užsakymus, algoritmai, kurie tvarko rezervacijas... grėsmės jausmas daugeliui specialistų gali būti labai realus.
Vis dėlto daugelis ekonomiškai naudingiausių sprendimų trumpuoju ir vidutiniu laikotarpiu nesiekia visiškai pakeisti darbuotojo, o automatizuoti pasikartojančias užduotis ir atlaisvinti laiko didesnės vertės funkcijoms: klientų aptarnavimui, kulinariniam kūrybiškumui, komandos vadovavimui, tiekėjų valdymui ar kokybės kontrolei.
Nepakeičiamo meistro idėja įgauna pagreitį: kaip santechniko darbo negalima lengvai automatizuoti, taip ir virėjas, įvaldantis techniką, padavėjas, akimirksniu suprantantis stalą, ar konditeris su ypatingu prisilietimu išliks esminiai. Dirbtinis intelektas tvarko duomenų chaosą; žmonės kuria įsimintinus išgyvenimus.
Ši revoliucija gali būti proga iš naujo įvertinti virtuvės ir valgyklos personalo profesijas , aiškiai priskiriant jas kvalifikuotų amatų kategorijai. Technologijos atliks dalį sunkaus ir pasikartojančio darbo; emociniai, sensoriniai ir ritualiniai valgymo aspektai ir toliau liks kvalifikuotų specialistų rankose.
Didžiausias iššūkis klientui bus išmokti atskirti ir sąmoningai rinktis tarp labai automatizuotų patirčių (greitų, efektyvių, beasmenių) ir labiau amatininkų parengtų pasiūlymų, kur jie mielai moka papildomai už žmogiškąjį kontaktą ir paslaugos unikalumą.
Dirbtinio intelekto dabartis ir ateitis svetingumo sektoriuje
Dirbtinio intelekto naudojimas restoranuose įžengia į etapą, kai jis nebėra tik technologinė naujovė, o pagrindinis valdymo elementas . Svarbiausia inovacija nebėra labiausiai matoma, o ta, kuri daro didžiausią poveikį virtuvėje, kasoje ir vidinėje organizacijoje.
Tikslesnės atsargos, automatizuotos virtuvės pasikartojančioms užduotims, nuspėjamoji rinkodara, išmanus personalo planavimas, suasmeninta klientų patirtis, tiksli meniu pelningumo analizė ir geresni pirkimo sprendimai formuoja naują aplinką, kurioje organizuoti duomenys yra beveik tokie pat svarbūs kaip ir pats receptas.
Kiekvienas, kuris gali sujungti dirbtinį intelektą kaip operacinį antrąjį pilotą su žmonių komanda, kuri prisideda savo žiniomis, asmeniniu prisilietimu ir kulinariniu jautrumu, turės aiškų konkurencinį pranašumą. Svarbu ne rinktis tarp robotų ar žmonių, o sukurti operacijas, kuriose kiekvienas darytų tai, ką moka geriausiai: mašiną, skaičiavimus ir nuoseklumą; žmogų, svetingumą ir meną.
