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Che si tratti di ristorazione aziendale, mense o servizi di catering con numerose sedi: quando i gruppi del settore della ristorazione prendono in considerazione le previsioni di vendita basate sull’intelligenza artificiale, la discussione finisce sempre per concentrarsi sugli stessi tre aspetti: uno finanziario, uno relativo al personale e uno ambientale. Questo articolo illustra tutti e tre questi aspetti, con i calcoli concreti che li sostengono.
Fattore 1: Il risparmio economico
In molte strutture della ristorazione collettiva, una parte considerevole dei pasti prodotti va sprecata senza poter essere riutilizzata: cucinata, servita, smaltita. Non si tratta di una voce marginale: ogni pasto prodotto in eccesso comporta l’intero costo di produzione – materie prime, energia e manodopera – senza generare alcun fatturato.
È proprio qui che entrano in gioco le previsioni: calcolano i volumi iniziali per sede, linea di menu e giorno sulla base dei modelli di vendita effettivi – giorno della settimana, condizioni meteorologiche, vacanze, ritmi di lavoro da casa – anziché su valori medi. Il calcolo è più semplice di quanto molti si aspettino: bastano pochi pasti in meno al giorno per ogni punto vendita per coprire i costi della soluzione – tutto ciò che va oltre rappresenta margine. I punti vendita GoNina riducono le eccedenze fino al 52%.
Leva 2: L'era degli chef
La leva sottovalutata: la pianificazione quotidiana delle quantità richiede tempo, in ogni cucina, anche alle persone più esperte – chef e responsabili di sala – che, basandosi sull’esperienza, stimano ciò che servirà il giorno successivo. Basandosi sulle previsioni, questa pianificazione diventa notevolmente più veloce: la proposta è già pronta e si deve solo verificare e adeguare ciò che si discosta dalla routine quotidiana. Ciò consente di risparmiare fino a 12 ore al mese per ogni locale.
Il secondo effetto si manifesta ogni volta che c’è un cambio di personale: quando le conoscenze relative alla pianificazione risiedono solo nella mente di una persona, ogni assenza per ferie e ogni inserimento di nuovi chef diventano un rischio. Grazie alle previsioni basate sui dati, le informazioni sulla domanda della sede sono memorizzate nel sistema: il sostituto pianifica fin dal primo giorno allo stesso livello e i nuovi chef partono con la cronologia completa della sede, anziché da zero.
Punto 3: L'impatto ambientale - e il posizionamento
Una minore sovrapproduzione si traduce direttamente in una riduzione dello spreco alimentare: si tratta della leva più efficace in assoluto, poiché un pasto non cucinato non comporta né perdite di merce né smaltimento. La Svizzera si è impegnata a dimezzare le perdite alimentari evitabili entro il 2030 e, nel settore della ristorazione collettiva, i committenti richiedono sempre più attivamente ai propri partner gastronomici di dimostrare le loro prestazioni in materia di sostenibilità.
Per i gruppi del settore della ristorazione, la riduzione misurabile diventa così un argomento di posizionamento: chi è in grado di dimostrare nero su bianco la diminuzione della sovrapproduzione dispone, nei confronti dell’opinione pubblica e dei committenti, di una prova tangibile di sostenibilità anziché di una semplice dichiarazione d’intenti – una differenza che conta nelle gare d’appalto e nei rinnovi contrattuali.
Dall’argomentazione alla dimostrazione: il progetto pilota
Per ogni gruppo è possibile verificare i tre fattori sulla base dei propri dati prima di prendere una decisione: un progetto pilota condotto su una selezione di aziende mostra innanzitutto, attraverso un confronto in laboratorio, quanto le previsioni siano vicine alla realtà e, successivamente, in condizioni reali, quali siano le implicazioni per la pianificazione e le eccedenze. Il progetto pilota realizzato con SV Group illustra concretamente come si articola un’iniziativa di questo tipo: due mesi, dieci sedi, la quotidianità operativa reale.
Domande frequenti
A partire da quale dimensione conviene per un gruppo?
Gli effetti si manifestano a livello di singola sede: ciò che conta non è tanto la dimensione del gruppo quanto il volume giornaliero per sede. La presenza di più sedi moltiplica l’effetto e rende l’analisi centralizzata ancora più preziosa.
In quanto tempo si nota l'effetto finanziario?
Le previsioni sono disponibili entro pochi giorni dall'onboarding; l'effetto sull'utile diventa visibile non appena vengono pianificati i volumi successivi, in genere entro le prime settimane.
Cosa ne sarà delle competenze degli chef?
Il punto centrale rimane questo: le previsioni si basano sul riconoscimento dei modelli, mentre i professionisti integrano ciò che non è contenuto nei dati – eventi, cantieri, casi particolari. Un supporto, non una sostituzione.
Conclusione
Il business case delle previsioni basate sull’intelligenza artificiale nella ristorazione collettiva si fonda su tre pilastri: minore sovrapproduzione, alleggerimento del carico di lavoro degli chef e una performance di sostenibilità dimostrabile nei confronti dei committenti. Ciascun pilastro è autonomo, ma insieme trasformano la previsione da un semplice “nice-to-have” a uno strumento che ripaga.
Per scoprire come funzionano in generale le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale nel settore della ristorazione, leggi la nostra guida completa dedicata al settore.
