Искусственный интеллект в пекарне: автоматизация или амбициозный эксперимент?

Искусственный интеллект (ИИ) — мощный инструмент, способный кардинально изменить работу бизнеса. Прогнозирование спроса, оптимизация маршрутов доставки, управление ассортиментом — задачи, которые ИИ решает с удивительной скоростью. Но стоит ли сразу доверять экспериментам с нейросетями, или есть практичные решения и системы автоматизации, проверенные временем? Сможет ли AI заменить iiko? Давайте попробуем разобраться, где нейросети могут действительно сделать прорыв, а где надежные и проверенные системы управления процессами остаются наиболее эффективными.

На первый взгляд, нейросети кажутся идеальными для задач, требующих глубокого анализа: выручка, остатки, прогноз оптимизации продуктовой матрицы и многое другое. Нейросети способны учитывать огромное количество факторов: сезонные колебания, праздники, экономические тренды и даже изменения в поведении потребителей на основе социальных сетей.

Преимущества:

Гибкость в анализе данных. Нейросети могут анализировать данные, которые традиционные системы не в силах учитывать. Например, можно учитывать изменения в поведении потребителей на основе социокультурных трендов или даже политической ситуации.

Долгосрочные прогнозы. Нейросети могут «учиться» на истории данных, что позволяет делать долгосрочные прогнозы, которые с каждым годом становятся точнее.

Однако для того чтобы эффективно использовать нейросети, вам нужно будет инвестировать в обучение сотрудников и инфраструктуру. Нейросети не будут работать без множества предварительно собранных данных и в отличие от стандартных систем, нейросети часто работают как «черный ящик», где трудно объяснить, почему система приняла то или иное решение. Это может быть критически важно в небольшом бизнесе, где важны тонкие настройки и нет массива данных для анализа.

В отличие от нейросетей, проверенные системы автоматизации предлагают намного более простое, но при этом эффективное решение для бизнеса, где уже есть аналитика продаж, возможно прогнозирование спроса и управление выручкой. Бизнесмену остается анализировать результаты, опираясь на свой опыт. Однако, несмотря на все свои возможности, привычные системы аналитики работают на основе фиксированных алгоритмов и не успевают адаптироваться к изменениям в привычках покупателей, к новым трендам экономики и не “учатся” думать за собственника бизнеса.

Сегодня многие малые предприятия стремятся внедрить ИИ и нейросети в свою работу. Так использование искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и оптимизации процессов становится всё более популярным в таких отраслях, как ритейл, логистика и производство.

ИИ активно внедряется крупными игроками рынка:

ИИ — это технологии, которые выполняют задачи, требующие анализа и принятия решений, похожих на человеческие.

Если ваша пекарня только начинает внедрять автоматизацию и вы хотите максимально быстро и эффективно настроить свои процессы, то проверенная система аналитики будет отличным выбором (вся сеть наших пекарен - от опытных владельцев до начинающих франчайзи работают с iiko).

Несмотря на амбициозные прогнозы, далеко не все ниши готовы внедрять нейросети - к примеру, бизнесу пекарен нужен проверенный инструмент для тонких настроек и более прозрачные IT-решения, а владельцы малого бизнеса нередко совсем новички, и обучить нейросеть под свои задачи будет тем еще эксперементом. Чем меньше масштаб бизнеса тем важнее владельцу погружаться в процессы и планировать работу на основе конкретных данных, а не предложений искусственного интеллекта. ИИ-технологии могут быть захватывающими, но важно помнить, что бизнес — это не только про внедрение трендов, но и умение самостоятельно анализировать информацию, эффективно использовать тонкие настройки процессов и собственное предпринимательское чутье.

А вы планируете внедрять ИИ в своей нише или только присматриваетесь?