Меню от нейросети: экономическая выгода или хайп?

На свежих примерах разбираемся, как российские рестораны используют нейросети, дает ли их применение реальный экономический эффект или все ограничивается хайпом.

За последний год нейросети стали привычным элементом нашей повседневной жизни. От неуверенных экспериментов и обсуждения перспектив компании переходят к встраиванию технологических инноваций в бизнес-процессы. Одну за другой нейросети меняют отрасли экономики, и ресторанный бизнес не стал исключением. 

Творческие эксперименты 

В начале лета в Москве открылось заведение, где искусственный интеллект (ИИ) лег в основу концепции. Мало того что все меню Futuramen разработано нейросетью, технология помогла и в разработке интерьера с мотивами мультфильма «Футурама». Новость об этом широко разошлась по информационным каналам.

По словам концепт-шефа Марка Шаха Акбари, использование ChatGPT в разработке рецептов дало интересные идеи и сочетания. Это помогло раменной выделиться среди множества других заведений такого формата. Например, в привычном азиатском блюде здесь используют такие необычные ингредиенты, как красная капуста, абхазские лимоны и пудра из оливок. 

И все же шеф признает, что без активного вмешательства человека схема пока не работает. Рецепты пришлось адаптировать и доводить до ума. В частности, это касается сочетаний вкусов в коктейлях: нейросеть не справилась с балансом алкоголя, сладости и кислинки.

Похожим опытом делится управляющая баром «Петров и Васечка» Евгения Андреева. Заведение решило устраивать GPT-среды: раз в неделю готовить в баре три коктейля по рецептам от нейросети. 

«Для нас это был эксперимент, напитки делали только один день, а в меню они не оставались. Самый положительный отзыв у гостей получил коктейль с халвой, тахини и амаретто. Нейросеть помогает с вдохновением в сочетании вкусов, но грешит балансом кислого и сладкого, его всегда приходилось докручивать. В целом большого интереса у гостей мы не заметили, но наш эксперимент, безусловно, стал инфоповодом». 

Евгения Андреева, управляющая баром «Петров и Васечка»

Андреева также отмечает, что нейросеть не может знать вкусов гостей и работать с их индивидуальными особенностями. В этом помогает знание барменами постоянных клиентов и анализ продаж, для которого в баре используют модуль r_keeper StoreHouse.

В екатеринбургском ресторане «Дубровин» с помощью нейросетей попробовали составить меню в уральском стиле. Из 15 идей только пять оказались достаточно интересны, чтобы их приготовить. Так получились салат «Шуба с рыбой и куриной грудкой» и картофель, запеченный с творогом, шпинатом и омлетом. Впрочем, сейчас экзотических блюд в меню ресторана уже нет.

Высокая нейрокухня

Более системно к вопросу подошли в ресторане скандинавской кухни Bjorn. Команда во главе с шеф-поваром взяла на вооружение три нейросети: ChatGPT, Midjourney и Chatsonic. Работа растянулась на несколько месяцев, но в результате с помощью ИИ разработали целый гастрономический сет из семи блюд и коктейли для их сопровождения. Технологии помогли подобрать вкусовые метафоры для океана, фьордов, леса, земли и ягодной поляны, придумать названия блюд и необычную визуальную подачу. 

«Искусственный интеллект — мощнейший инструмент, но не больше, без человека он не работает. Именно человек должен правильно сформулировать идею и мысль, составить запрос, проверить результаты — а затем вложить душу в блюдо, иначе ничего не получится».

Владимир Молчанов, шеф-повар Bjorn 

В Bjorn долго не получалось сформулировать запросы, которые бы дали результат, соответствующий философии ресторана. В совместной с ИИ работе над сетом участвовали не только повара, но и управляющий, и IT-специалист. Лучший результат нейросети дали в нейминге блюд и создании необычных визуальных решений, хуже всего пока получаются рецепты. Например, так и не удалось добиться гармоничного использования в рецептах необычных отрубов мяса, субпродуктов, дикоросов. 

Несмотря на неоднозначный опыт, применение нейросетей дало ощутимый маркетинговый эффект. Новость о появлении необычного сета облетела многие СМИ и соцсети, поэтому он пользовался повышенным спросом у гостей. 

«По количеству заказов сет уже побил рекорд и превзошел все другие гастрономические сеты в меню, — делится бренд-шеф ресторана Bjorn Андрей Федосеев. — Перевести идеи нейросетей в жизнь оказалось совсем непросто, но это был интересный вызов».

Нейросетевая рутина

Хотя создавать сбалансированные вкусовые сочетания без помощи человека нейросети пока не могут, ИИ успешно применяется для автоматизации рутинных задач. Так, в сети кофеен Foodster’s нейросеть помогает поддерживать порядок на витринах с выпечкой. Она присылает администратору снимки каждый раз, когда что-то идет не так: команда быстро устраняет нарушение, а сеть не теряет выручку из-за неопрятной выкладки за стеклом.

В некоторых заведениях технология на основе ИИ ускоряет обслуживание на кассе. Кассиру не нужно вбивать все позиции на подносе у гостя вручную — их считывает алгоритм на основе машинного зрения. Очередь при этом движется быстрее. Такую технологию можно реализовать на базе продуктов r_keeper. Это позволит управлять рестораном в едином контуре, а также собирать статистику и корректировать на ее основе ассортимент. 

По прогнозам американских аналитиков, ИИ в будущем поможет увеличить продажи ресторанов на 15% и сократить время обслуживания на 10 секунд, а по подсчетам аналитиков McKinsey, технологии могут автоматизировать до 73% всех процессов в общественном питании.