Machine Learning en restauración

machine learning

Qué es el machine learning y por qué es útil en el sector de la restauración 

No pasa un solo día sin que se mencione el machine learning en las noticias o en medios digitales. La innovación ha hecho avanzar la tecnología de los vehículos sin conductor o ha derrotado al campeón mundial de ajedrez en solo unos años. Pero el machine learning en restauración no es un concepto conocido a pesar de la importancia que aporta a los restaurantes.

¿Pero qué pasa con el machine learning en el sector de la restauración? En primer lugar, te sorprenderá saber que el aprendizaje automático ya ayuda a los restaurantes de muchas maneras: 

  • Pronosticar las ventas con mayor precisión 
  • Identificar las desapariciones de productos 
  • Asignar los clientes a los restaurantes en función de su perfil de gustos preestablecido 
  • Enseñar a los robots a cocinar 
  • Identificar el contenido de los alimentos a nivel molecular 

En este artículo, ofreceremos una breve definición del machine learning y hablaremos de otras formas en las que puede ayudar al sector de la restauración, concretamente previendo las ventas con mayor precisión. 

¿Qué es el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático describe la capacidad de los algoritmos para aprender del procesamiento de datos. Es una de las ramas de la inteligencia artificial que posibilita el aprendizaje automático de las máquinas. El machine learning se encarga de extraer información de los datos que se guardan ya que los datos por si solos no son nada más que bits. Cuantos más datos procesan, más aprenden y más precisos son a la hora de responder a una pregunta.

¿Cómo puede aprender la máquina?

Para empezar, una pregunta sencilla e interesante para hacer a un algoritmo puede ser ¿Este objeto es un coche, un peatón o un árbol? 

Cuando los algoritmos intentan responder a un problema, estiman una solución teniendo en cuenta varios parámetros. En nuestro ejemplo anterior, el algoritmo puede examinar una imagen y estimar el tipo de objeto en la imagen teniendo en cuenta la forma, el color y el movimiento. Este es el ejemplo de un algoritmo que estima el tráfico. 

El algoritmo aprende probando lo que se predijo contra lo que realmente ocurrió. Este tipo de aprendizaje automático se llama aprendizaje supervisado. En cada ronda, el algoritmo modifica los parámetros internos o partes de su estructura basándose en los errores iniciales y lo vuelve a intentar. Este proceso continúa, lo que incluye descartar los cambios que reducen la precisión del algoritmo y mantener los cambios que aumentan la precisión. Se dice que el algoritmo ha «aprendido» cuando se presentan nuevas imágenes y se clasifican con precisión.   

 ¿Cómo ayuda el machine learning a la restauración? 

Para entender cómo ayuda el machine learning a la previsión de ventas de un restaurante tenemos que conocer los algoritmos que se pueden utilizar. 

Algoritmos básicos que no utilizan machine learning  

Los algoritmos básicos pueden pronosticar las ventas futuras de un restaurante basándose en variables sencillas como las ventas de la última semana y del año, así como teniendo en cuenta los días festivos, el tiempo, etc. 

Por ejemplo, para predecir las ventas de mañana un algoritmo básico contempla: 

  • Calcula la media entre las ventas del año pasado el mismo día y las ventas de la semana pasada el mismo día 
  • Aumentar las ventas en un 20% si es un día festivo 
  • Aumentar las ventas en un 20% si es un día soleado 

Sin embargo, todas estas variables no tienen el mismo impacto para todos los restaurantes. Por ejemplo, el tiempo puede ser un factor importante para una heladería junto a la playa, pero un factor menor para una pizzería en un centro comercial. Por lo tanto, un algoritmo básico no puede personalizar la previsión y entender que cada restaurante es diferente. Los restaurantes que no utilizan el machine learning nunca van a lograr una correcta previsión de sus ventas.

Algoritmos que utilizan el machine learning 

Los algoritmos pueden ayudar a aumentar la precisión de las previsiones a lo largo del tiempo personalizando cada variable para cada local, lo que significa aprender mientras se procesan los datos del parámetro que tiene mayor impacto en las ventas para un local específico. Lo que influye en la calidad de la predicción es la cantidad de observaciones con la que se entrena el algoritmo. Es decir, un mes de datos no es lo mismo que tres años de datos acumulados.

Las variables y la información más relevante para la previsión de las ventas de los restaurantes son: 

  • Histórico de datos (es decir, datos estacionales, datos semanales, así como la tendencia de crecimiento)  
  • El clima (temperatura, precipitaciones, horas de sol) 
  • El calendario (por ejemplo, los días festivos, el semestre, el día de la madre) 
  • Eventos personalizados (por ejemplo, partidos de fútbol, obras de teatro) 
  • Promociones o acciones de Marketing que influyan en la demanda.
  • Las reviews (positivas y negativas).
  • Las reservas de los comensales en cada local.

Mejorar la precisión de las previsiones de ventas con el machine learning

En Controliza hemos combinado diferentes algoritmos que trabajan localmente combinando algunas de las variables y globalmente combinando el resultado de cada predicción local. Para poder dar siempre las predicciones más adecuadas nuestro algoritmo interpreta el entorno de cada local como una variable oculta particular a cada uno de ellos, De esta forma es capaz de anticiparse únicamente con un par de observaciones consecutivas y así, conocer cuánto va a afectar la intensidad del cambio a la previsión y actuar adaptándose rápidamente al nuevo entorno. Cuantos más datos procesemos, más aprenderemos y más precisos seremos en nuestra próxima previsión.

 Conclusión  

El machine learning en restauración tiene muchos beneficios para los restaurantes, desde la ayuda a los cocineros en las cocinas hasta la previsión de las ventas futuras, lo que a su vez ayuda a calcular las necesidades de mano de obra, la gestión del inventario y la planificación tanto del personal como de las acciones de marketing. 

Además, el aprendizaje automático también ayuda a que los restaurantes funcionen de forma más eficiente, por ejemplo, contribuyendo a reducir los desperdicios de comida de los restaurantes y permitiendo a los restauradores centrarse en los aspectos en los que pueden añadir más valor. 

Por tanto, el machine learning lleva a la inteligencia artificial (IA) al siguiente nivel al permitir que un sistema aprenda y es ahora cuando los restaurantes están empezando a beneficiarse de esta tecnología.  

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