РЕВОЛЮЦИОННОЕ ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ОПТИМИЗАЦИЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РЕСТОРАНОВ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BIG DATA: A TRANSFORMATIVE FORCE IN OPTIMIZING RESTAURANT OPERATIONS

Petrova Elizaveta Mikhailovna

Student, Department of Financial, Economic, and Business Education, State University of Education,

Russia, Moscow

Prorokov Andrey Nikolaevich

scientific supervisor, PhD in Economics, Associate Professor, State University of Education,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В настоящей статье исследуется воздействие прорывных технологий искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных (Big Data) на индустрию ресторанного бизнеса. Проанализированы ключевые направления их эффективного использования с целью оптимизации рабочих процессов, совершенствования маркетинговых стратегий, повышения качества обслуживания и сокращения издержек. Особое внимание уделяется потенциалу индивидуализации предложений для потребителей, автоматизации повседневных операций и предиктивному анализу спроса, что в совокупности укрепляет конкурентные позиции предприятий, работающих в сфере общественного питания, в условиях современной динамичной среды.

ABSTRACT

This article explores the transformative influence of Artificial Intelligence (AI) and Big Data technologies on the restaurant industry. It dissects key application areas for streamlining operational workflows, enhancing marketing strategies, elevating service quality, and curtailing expenses. Emphasis is placed on the potential for personalized customer experiences, automated routine tasks, and predictive demand analytics, which collectively fortifies the competitive standing of catering establishments within the contemporary, fast-paced landscape.

Ключевые слова: искусственный интеллект, большие данные, ресторанный бизнес, оптимизация, персонализация, прогнозирование.

Keywords: artificial intelligence, Big Data, restaurant business, optimization, personalization, forecasting.

Столкнувшись с непрерывным ростом конкуренции и изменчивостью потребительских запросов, предприятия общественного питания вынуждены активно внедрять новаторские подходы к управлению и клиентскому сервису. Технологии ИИ и Big Data выступают в качестве ключевых инструментов, способных обеспечить качественно новый уровень эффективности и персонализации. Интеграция этих технологий позволяет ресторанам не только автоматизировать рутинные операции, но и принимать обоснованные стратегические решения, опираясь на углубленный анализ данных. Цель представленной статьи – изучить основные направления применения ИИ и Big Data в ресторанном бизнесе, а также оценить их преобразующий потенциал в контексте оптимизации деятельности заведений.

Big Data в ресторанном бизнесе представляет собой обширные массивы данных, поступающих из различных источников, таких как системы учета продаж (POS-системы), сервисов онлайн-заказов и бронирования, программ лояльности, платформ обмена отзывами в социальных сетях и геоданных. После обработки с помощью алгоритмов машинного обучения эти данные позволяют ресторанам решать важнейшие оперативные и стратегические задачи. В первую очередь, это касается прогнозирования спроса и управления закупками. Алгоритмы, анализируя исторические данные о продажах, сезонные тренды, дни недели, время суток и даже данные о погодных условиях, способны с высокой степенью точности прогнозировать спрос на отдельные позиции меню. Это имеет решающее значение для оптимизации товарных запасов, предотвращения порчи продуктов и, как следствие, снижения операционных затрат [1]. Автоматизированное формирование заявок поставщикам на основе таких прогнозов сводит к минимуму перебои в поставках и повышает устойчивость работы.

Помимо сферы закупок, анализ Big Data способствует оптимизации структуры меню и стратегий ценообразования. Системы Big Data выявляют наиболее востребованные и, наоборот, неэффективные позиции в меню, определяя, какие блюда следует продвигать, а какие – исключить из ассортимента [2].

На основе данных о спросе становится возможной динамическая корректировка цен, что позволяет повысить прибыльность и адаптировать ценовую политику к текущим рыночным условиям. Кроме того, Big Data играет важную роль в управлении кадровыми ресурсами. Анализ клиентского трафика и прогнозирование загруженности помогают определить оптимальное количество сотрудников (официантов, поваров) в каждый конкретный период времени, что позволяет внедрять интеллектуальное планирование графиков, сокращать расходы на оплату труда и одновременно повышать уровень обслуживания.

Искусственный интеллект, в свою очередь, оказывает преобразующее воздействие как на взаимодействие с гостями, так и на внутренние процессы. Одним из наиболее заметных направлений является автоматизация обслуживания и маркетинговых коммуникаций. ИИ-алгоритмы, интегрированные в чат-боты и онлайн-сервисы, обрабатывают онлайн-заказы, управляют бронированием столиков, отвечают на часто задаваемые вопросы и регулируют очереди, обеспечивая круглосуточную поддержку и снижая нагрузку на персонал [3].

Ключевым преимуществом является персонализация предложений: на основе анализа истории заказов и личных предпочтений нейросеть может предлагать гостю индивидуальные рекомендации по блюдам, увеличивать средний чек и разрабатывать эффективные программы лояльности. Системы обработки естественного языка (NLP) также используются для мониторинга отзывов и упоминаний о ресторане в социальных сетях в режиме реального времени, позволяя оперативно реагировать на негативные комментарии и выявлять актуальные потребительские тенденции [4].

Внутренние процессы ресторана также подвергаются оптимизации благодаря внедрению ИИ. Например, в сфере автоматизации товарного учета ИИ-модели, использующие технологии NLP, могут автоматизировать документооборот, сопоставляя номенклатуры в учетной системе с информацией в накладных от поставщиков. Это существенно повышает точность учета и освобождает сотрудников от выполнения рутинных задач [5]. Кроме того, ИИ оказывает помощь в разработке новых рецептов и создании реалистичных изображений блюд для интерактивных меню, решая проблему визуализации и привлекая больше внимания посетителей [6].

Основные направления применения ИИ и Big Data в ресторанном бизнесе представлены в таблице ниже (табл. 1).

Таблица 1

Ключевые области применения ИИ и Big Data для оптимизации работы ресторанов

Внедрение ИИ и Big Data связано с рядом сложностей, в частности, с необходимостью значительных первоначальных инвестиций, обеспечением безопасности данных и обучением персонала работе с новыми инструментами [3].

Однако, как показывает практика, экономический эффект от их внедрения может выражаться в снижении операционных издержек на 15–20% и увеличении среднего чека. Дальнейшее развитие технологий ведет к появлению принципиально новых форматов ресторанов, где ужин превращается в мультимедийное представление, а обслуживание становится максимально персонализированным. ИИ не только оптимизирует бизнес-процессы, но и открывает новые возможности для творческого самовыражения и более тесного взаимодействия с гостями, что делает его незаменимым компонентом современной гастрономии [7].

В заключение, искусственный интеллект и большие данные представляют собой революционные технологии, кардинально меняющие подходы к управлению и клиентскому сервису в ресторанном бизнесе. От точного прогнозирования спроса и закупок до персонализации предложений и автоматизации повседневных задач – эти инструменты обеспечивают значительное повышение эффективности, снижение издержек и улучшение клиентского опыта. Поэтапное и продуманное внедрение ИИ-решений, начиная с автоматизации отдельных задач и сбора обратной связи, позволит предприятиям общественного питания не только успешно конкурировать на рынке, но и занимать лидирующие позиции, предлагая по-настоящему персонализированный и инновационный сервис.

Список литературы:

1. Гавчук Д.В. Применение искусственного интеллекта в ресторанном бизнесе: оптимизация маркетинговых практик // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. – 2023. – Т. 13. – № 8-1. – С. 215–221.
2. Иванов АА. Новые технологии в ресторанном бизнесе//Современные технологии в сфере общественного питания: сб. науч. ст. – М.: Изд-во МГУ, 2024. – С. 45–55.
3. Искусственный интеллект в ресторанном бизнесе: от теории к практике // VC.RU. – URL https://vc.ru/ai/1641165 (дата обращения: 14.11.2025).
4. Как ИИ помогает автоматизировать обслуживание // Future Media. – URL  https://media.future-hub.io/stati/ii-v-restorannom-biznese (дата обращения: 14.11.2025).
5. Как ИИ экономит ресторанам миллионы: полный разбор NLP-модели для автоматизации товарного учета // Бизнес-секреты. – URL: https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/ii-v-restorannom-biznese/ (дата обращения: 14.11.2025).
6. Рецепты, фуд-фото и продающие тексты: 5 идей, как использовать ИИ в ресторанном бизнесе // Лемма.Плейс. – URL: https://place.lemma.ru/article/recepty-fudfoto-i-prodaushchie-teksty-5-idei-kak-ispolzovat-ii-v-restorannom-biznese (дата обращения: 14.11.2025).
7. Тренды ИИ в ресторанном бизнесе // МТ. – URL https://wtcmoscow.ru/company/news/6885/ (дата обращения: 14.11.2025).