Como usar inteligência artificial para reduzir tarefas na operação do restaurante

A inteligência artificial pode ajudar restaurantes a atualizar cardápios, organizar fichas técnicas, acompanhar indicadores, automatizar reservas e até identificar tarefas que consomem tempo da equipe. Mas, antes de criar agentes e automações, é preciso saber onde estão os dados e quais problemas da operação realmente precisam ser resolvidos. Esse foi o ponto central do workshop conduzido por Matheus Mason, proprietário da Chef.IA, durante a 19ª edição do FoodCo. Experience, nesta segunda-feira (5), em Curitiba.

A ideia do encontro foi mostrar como usar a IA para reduzir o tempo gasto pelo empresário em tarefas operacionais e abrir espaço para gestão, estratégia e desenvolvimento do negócio. Para Mason, isso não significa simplesmente deixar a operação de lado. O empresário muda a proporção do tempo dedicado ao operacional, tático e estratégico.

O primeiro passo é olhar para o negócio inteiro. Mason propôs dividir a operação em quatro áreas: cliente, cozinha, equipe e gestão. Em cada uma, o empresário deve mapear o que acontece, onde estão os gargalos, quais informações são produzidas e quais tarefas consomem tempo.

A partir desse mapa, vem a organização dos dados. Segundo Mason, não adianta conectar uma ferramenta de IA a informações espalhadas em computadores, planilhas, PDFs, sistemas e pastas diferentes. É preciso definir onde os dados estarão, como serão organizados e com que frequência serão atualizados.

No restaurante, isso pode incluir informações de vendas e clientes, reservas, cardápios, fichas técnicas, compras, produção, estoque, escalas, ponto, recrutamento, avaliações, indicadores financeiros e dados de marketing. A IA passa a trabalhar sobre essa estrutura para consultar informações, cruzar dados e executar tarefas.

Mason apresentou exemplos usados na própria operação do Benedito Restaurante. As reservas, que antes eram registradas manualmente, passaram a ser atendidas por IA, com confirmação, alteração e esclarecimento de dúvidas. Segundo ele, atualmente cerca de 90% das reservas são feitas com participação da IA e sem intervenção humana durante todo o processo.

As fichas técnicas também entraram nesse processo. O restaurante trabalha com mais de 100 receitas, que precisam ser atualizadas conforme os pratos e insumos mudam. A IA ajuda a organizar as informações e a manter o processo de atualização conectado à operação.

Outro exemplo foi o banco de horas. Antes, uma funcionária precisava baixar arquivos, organizar planilhas e fazer os cálculos manualmente, levando cerca de duas horas por semana. Com a automação, o relatório passou a ser atualizado de forma recorrente e entregue à equipe para acompanhamento.

Para chegar a esse nível, Mason apresentou uma arquitetura em etapas: primeiro coletar as informações, depois estruturar os dados, organizar tudo em um ambiente único, identificar as dores e só então criar assistentes ou agentes de IA.

Uma das recomendações foi transformar informações que estão em formatos pouco estruturados em arquivos que a IA consiga consultar com mais facilidade. Cardápios, documentos, relatórios e outros materiais podem ser organizados em formatos de texto estruturado, permitindo que a ferramenta encontre e interprete as informações com mais eficiência.

Depois de organizar os dados, chega o momento de escolher o que automatizar. E a orientação é não tentar resolver tudo de uma vez. Mason propôs uma matriz de impacto e esforço: problemas de alto impacto e baixo esforço devem entrar primeiro na fila de automação. Já projetos complexos, caros e de pouco impacto podem esperar.

O exemplo dos eventos do Benedito mostra a lógica. O restaurante identificou uma oportunidade de negócio, estruturou as informações sobre eventos no site, automatizou parte da qualificação dos pedidos e criou indicadores