Inteligencia artificial para restaurantes y grupos de restauración
Aplicamos inteligencia artificial para restaurantes, cadenas, dark kitchens y food service: previsión de ventas por local y franja, compras y producción ajustadas, menos mermas y turnos mejor planificados, integrando la IA con tu TPV, tu ERP y las plataformas de delivery.
6 casos de usoPrevisión de series temporalesOptimización de compras y stock
IA en Restauración
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en restauración
La restauración organizada trabaja con márgenes estrechos, materia prima perecedera, rotación de personal y una demanda que cambia con el tiempo, el calendario, un partido o una promoción en delivery. La inteligencia artificial para restaurantes convierte los datos de tu TPV, tus compras y tus canales de venta en previsiones fiables por local y franja horaria, que se traducen en decisiones diarias: cuánto producir, qué pedir al proveedor, cuánta plantilla programar o qué plato impulsar. La IA en restauración no sustituye al jefe de cocina ni al gerente: les da información para decidir mejor.
En Proinicia desarrollamos soluciones de machine learning, visión artificial, IA generativa y software a medida para grupos de restauración, cadenas franquiciadas, dark kitchens y empresas de food service. Conectamos TPV, ERP, gestión de inventario, plataformas de delivery y herramientas de turnos en una capa de datos común, y construimos sobre ella modelos que se usan desde la operación, no solo desde la central. Empezamos con un diagnóstico gratuito, probamos el caso en unos pocos locales mediante una prueba de concepto y escalamos a toda la red con acompañamiento continuo.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en restauración
1
Mermas y desperdicio alimentario
Producir o comprar de más genera desperdicio y coste; quedarse corto, roturas y clientes insatisfechos. Además, la normativa sobre desperdicio alimentario exige medir y reducir las pérdidas.
2
Demanda muy variable por local y franja
Clima, eventos, festivos, obras en la calle o una campaña en delivery alteran las ventas de cada local. Planificar con la media de semanas anteriores deja cocinas saturadas o infrautilizadas.
3
Coste y rotación de personal
El personal es uno de los mayores costes y cuadrar turnos con la demanda real es complejo, sobre todo con alta rotación, contratos a tiempo parcial y varios locales.
4
Canales y datos fragmentados
Sala, take away, apps propias y plataformas de delivery generan datos en sistemas distintos. Sin una visión unificada es difícil conocer la rentabilidad real de cada canal, local y plato.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en restauración
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Previsión de ventas por local y franja con machine learning
Entrenamos modelos con el histórico de tickets del TPV por local, canal y franja de quince minutos, junto a meteorología, calendario laboral y escolar, eventos cercanos y promociones. El resultado es una previsión de comensales y de ventas por plato para los próximos días, que se actualiza a diario y se muestra al gerente en un panel sencillo, con alertas cuando algo se sale de lo habitual.
Planificación diaria basada en datos en lugar de intuición o medias históricas
Previsión de demanda
Series temporales
Machine learning
CASO 02
Planificación de producción y compras para reducir mermas
A partir de la previsión de ventas por plato y del escandallo de cada receta calculamos cuánto preparar en cada turno y qué cantidad pedir de cada ingrediente, teniendo en cuenta stock, caducidades, lotes mínimos y plazos de proveedor. Las propuestas de pedido llegan al ERP o a la central de compras para su validación, y el sistema aprende de las desviaciones reales.
Menos desperdicio alimentario, menos roturas de stock y compras más ajustadas
Optimización
Reaprovisionamiento
Gestión de mermas
CASO 03
Visión artificial para medir desperdicio y controlar emplatado
Una cámara sobre los cubos de desperdicio y una báscula identifican qué alimentos se tiran, cuánto y en qué momento, sin que el personal tenga que registrarlo a mano. En el pase, la visión artificial puede verificar que el plato cumple el estándar de emplatado y ración de la marca. Las cámaras se orientan solo a alimentos y bandejas, sin identificar a personas.
Datos objetivos de desperdicio y una calidad de producto homogénea en la red
Visión artificial
Clasificación de imágenes
Edge AI
CASO 04
Optimización de turnos de personal según la demanda
Con la previsión de comensales por franja, las productividades por puesto y las restricciones de convenio, contratos y disponibilidad, un motor de optimización propone cuadrantes semanales para sala, cocina y reparto. El gerente los ajusta en su herramienta de turnos, y el sistema compara después las horas planificadas con las ventas reales para mejorar la siguiente planificación.
Coste de personal alineado con las ventas y turnos más estables para el equipo
Optimización de turnos
Investigación operativa
Previsión
CASO 05
Agente de IA generativa para pedidos y reservas
Un asistente basado en LLM atiende reservas, pedidos para llevar y preguntas frecuentes por web, WhatsApp o teléfono con voz, conectado a tu sistema de reservas y a la carta real, incluida la información de alérgenos validada por tu equipo. Confirma disponibilidad, sugiere complementos y deriva al personal lo que no puede resolver. También genera descripciones de platos para las plataformas de delivery.
Menos llamadas perdidas, más pedidos directos y personal centrado en la sala
LLM
Agentes de voz
IA generativa
CASO 06
Ingeniería de menú y rentabilidad por canal con datos unificados
Unificamos en una plataforma de datos las ventas del TPV, los pedidos de delivery con sus comisiones, los escandallos y los costes de compra. Con esa base analizamos la popularidad y el margen de cada plato por local y canal, identificamos combinaciones que se piden juntas y simulamos cambios de carta o de precio antes de aplicarlos en toda la red.
Cartas más rentables y precios basados en el margen real de cada canal
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en restauración
¿Cuánto cuesta implantar inteligencia artificial en un grupo de restauración?
Depende del caso de uso, del número de locales y de las integraciones con tu TPV, ERP o plataformas de delivery. Empezamos con un diagnóstico gratuito y, si hay encaje, con una prueba de concepto de alcance cerrado en unos pocos locales piloto. Así conoces el coste y el valor con tus datos reales antes de decidir el despliegue en toda la red.
¿Cuánto tarda una prueba de concepto de IA en restauración?
Lo habitual es entre cuatro y ocho semanas. Una previsión de ventas con el histórico del TPV puede validarse en la parte baja de ese rango; un caso de visión artificial para medir desperdicio necesita instalar cámaras y recoger datos durante unas semanas antes de sacar conclusiones. Al terminar tendrás resultados medidos frente a tu forma actual de planificar.
¿Qué datos necesito para prever ventas y reducir mermas en mis restaurantes?
Para empezar basta con el histórico de tickets del TPV, idealmente de uno o dos años y con detalle por producto y hora, además de tus escandallos y datos de compras. Si abres locales nuevos o tu histórico es corto, podemos apoyarnos en locales similares de la red. En el diagnóstico revisamos qué tienes y qué conviene capturar a partir de ahora.
¿Funciona con mi TPV y con las plataformas de delivery que ya uso?
Sí. Nos conectamos mediante las APIs o exportaciones de tu TPV, tu ERP y las plataformas de delivery, y desarrollamos a medida los conectores que falten. Las previsiones y recomendaciones llegan a las herramientas que ya usan gerentes y jefes de cocina, o a una aplicación sencilla para tablet si no existe ninguna adecuada.
¿Qué normativa hay que tener en cuenta: RGPD, AI Act, alérgenos o desperdicio alimentario?
Los datos de clientes y empleados requieren cumplir el RGPD, y los asistentes conversacionales deben informar de que el usuario habla con una IA, como exige el AI Act. La información de alérgenos que dé un asistente tiene que salir siempre de fichas validadas por tu equipo. Además, medir el desperdicio ayuda con las obligaciones de prevención del desperdicio alimentario. No damos asesoramiento legal, pero diseñamos teniendo en cuenta estas obligaciones.
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
