☕️ Контекст и задача кейса Небольшое кафе в центре города теряло до 20 % продуктов из-за списаний. Повара готовили «на глаз», а закупщики не учитывали реальный спрос по дням недели. Владелец хотел сократить отходы и увеличить средний чек без найма дорогого технолога. 🤖 Решение как работал ИИ‑агент Наш ИИ‑агент подключили к кассовой системе и складу. Он анализировал историю продаж, остатки продуктов и погоду. Каждое утро агент предлагал актуальное меню: какие блюда готовить, что подсветить, а что убрать до новой поставки. 📈 Результаты цифры, метрики За месяц списание продуктов снизилось на 35 %. Средний чек вырос на 12 % за счёт умных рекомендаций — ИИ продвигал блюда с высокой маржой. Оборот кухни увеличился на 18 %, а время на планирование меню сократилось с 3 часов до 15 минут. 💡 Выводы и уроки ИИ не заменяет шеф-повара, но даёт точные данные для решений. Главный урок — автоматизация работает, когда соединены продажи и остатки. Даже маленькое кафе может сократить потери, просто
📊 Кейс вторника — реальный ИИ в действии: меню, которое продаёт
23 июня23 июн
1 мин