La industria del servicio de alimentos se enfrenta a grandes desafíos laborales, de control de calidad y de sostenibilidad, exacerbados por la pandemia. De acuerdo a Según NSF International, una organización de prueba y certificación de productos, más de la mitad de los gerentes de restaurantes de servicio rápido (QSR) encontraron que la rotación de personal era un problema para su negocio, y el 20 % dijo que tuvo el mayor impacto negativo en las operaciones en el pasado. varios meses. Uno de cada 10 gerentes y empleados admitió a NSF en una encuesta de febrero que, frente a grandes volúmenes de pedidos, recientemente se saltaron los ciclos de limpieza automática o ignoraron los mensajes de error en el equipo.
Ingo Stork-Wersborg reclama su empresa, PreciSabor, tiene la solución, y el ingrediente clave es la IA. PreciTaste vende un servicio que monitorea la calidad de los alimentos en las cocinas de servicio rápido, prediciendo la oferta y la demanda para hacer recomendaciones de preparación de pedidos a los trabajadores.
PreciTaste se puso en marcha hasta hoy, lo que marca el cierre de la ronda Serie A de $ 24 millones de la startup. Melitas Ventures y Cleveland Avenue LLC codirigieron el tramo con la participación de inversionistas, incluidos los directores ejecutivos de Burger King y McDonald’s y Enlightened Hospitality Investments, el fondo cofundado por el director ejecutivo de Shake Shack, Danny Meyer.
“La pandemia ha aumentado la necesidad de optimización digital en el espacio QSR. Mientras que otras industrias están experimentando una desaceleración, los operadores de servicios de alimentos continúan aumentando su enfoque en soluciones digitales para crear eficiencias en la cocina, lo cual es un factor importante para asegurar nuestra… financiación”, dijo Stork-Wersborg a TechCrunch. “Para un operador de QSR, PreciTaste es una plataforma establecida para una cocción precisa basada en la demanda. Maximiza la eficiencia, mejora la calidad y reduce el desperdicio de alimentos a través de su sistema patentado de administración de cocina ‘siempre activo’. Se ha demostrado que la tecnología reduce los costos generales y el desperdicio de alimentos al instruir a las cuadrillas para que solo cocinen lo que necesitan y es altamente escalable”.
Créditos de imagen: PreciSabor
Stork-Wersborg cofundó PreciTaste hace más de una década con su esposa, Laura, basándose en tecnología desarrollada originalmente en la Universidad Técnica de Munich. La empresa comenzó como PreciBake, enfocándose en la automatización de procesos de horneado en hornos comerciales.
El buque insignia actual de PreciTaste está diseñado para manejar una gama más amplia de tareas, como cuántas hamburguesas preparar antes de la hora punta del almuerzo. Primero, el sistema predice la demanda al monitorear el tráfico de la tienda (a través de cámaras), los sistemas de punto de venta y el inventario disponible. Luego, utiliza cámaras adicionales en la cocina para verificar el suministro y decidir la cantidad de alimentos que se cocinarán.
Las sugerencias (por ejemplo, “asar dos hamburguesas”, “hornear pan durante 40 minutos a 375 grados”) se transmiten a los equipos a través de pantallas táctiles. También verán alertas si los pedidos son inexactos, dependiendo de si un operador de QSR decide habilitar la función. Los gerentes pueden monitorear las operaciones en uno o más restaurantes de forma remota en el back-end.
Stork-Wersborg dice que PreciTaste puede eliminar una cantidad sustancial, el 85 %, del desperdicio de alimentos en el punto de venta, una afirmación que probablemente despierte el interés de los clientes potenciales del restaurante. Impulsados por la inflación, los precios de las comidas de servicio rápido aumentaron un 7,3 % en mayo, lo que llevó a los comensales a reducir sus gastos. uno reciente encuesta descubrió que el 54 % de los consumidores en los EE. UU. cenan fuera con menos frecuencia, mientras que el 33 % opta por “rebajar” su selección de restaurantes.
Créditos de imagen: PreciSabor
Pero los sistemas de IA son tan precisos como los datos utilizados para entrenarlos. Lamentablemente, Stork-Wersborg se negó a decir qué muestras se usaron para entrenar los algoritmos de PreciTaste, así como si el sistema funciona igual de bien en diferentes tipos de configuraciones de alimentos y cocinas.
“PreciTaste utiliza aumento de datos patentado [machine] métodos de aprendizaje basados en su vasta biblioteca de datos de servicio de alimentos de rápido crecimiento, que agrega datos de imágenes de las 19 000 comidas preparadas cada cinco minutos que actualmente rastreamos, para ofrecer a nuestros clientes una visión artificial que funciona a escala y en múltiples regiones”, Stork-Wersborg dijo. “Para hacer que su visión por computadora funcione en cualquier cocina, incluidos entornos o situaciones desconocidos, PreciTaste utiliza sus crecientes datos de simulación de operaciones de alimentos en su canal de aprendizaje automático para aumentar la solidez, que incluye datos de diferentes niveles de grasa, relaciones de aspecto, utensilios de cocina (incluidos guantes), oclusiones y más.”
Cuando se le preguntó acerca de otro tema candente, la privacidad, Stork-Wersborg dijo que los datos de la cámara “en la mayoría de los casos” se eliminan de inmediato. Se ha descrito un competidor de PreciTaste, Agot AI. desfavorablemente por algunas publicaciones como un “vigilancia” vestimenta.
“PreciTaste ofrece una solución de IA de primera línea fuera de línea. Como tal, tenemos control total sobre lo que sucede con los datos de los clientes y podemos adaptarnos a sus necesidades de protección de datos y políticas de retención de datos”, dijo Stork-Wersborg. “Como el entrenamiento y la optimización de nuestro modelo requieren recursos computacionales que no están disponibles en el perímetro, algunos datos se anonimizan y se cargan en nuestros servidores. La mayoría de los datos se analizan en el borde y, en la mayoría de los casos, se eliminan de inmediato”.
Stork-Wersborg dice que el sistema de monitoreo de preparación de PreciTaste ahora está instalado en más de 1,500 ubicaciones, incluida una “lista creciente” de restaurantes informales rápidos con sede en EE. UU. (No quiso nombrar marcas). Pero la empresa podría enfrentar un camino difícil hacia el crecimiento futuro, dada la competencia de Dragontail Systems, Leanpath, Winnow, Miso Robotics y el mencionado Agot.
Stork-Wersborg argumentó que la superioridad tecnológica es lo que marca la diferencia de PreciTaste.
Créditos de imagen: PreciSabor
“El sistema recopila datos que no solo ayudan a que los restaurantes funcionen de manera más eficiente, sino que también permiten a la gerencia verificar que se sigan los procedimientos operativos, incluso si no hay una gerencia en el lugar. Como tal, elimina un punto ciego y proporciona a la gerencia de alto nivel números que antes no estaban disponibles para basar sus decisiones”, dijo Stork-Wersborg. “PreciTaste ofrece una solución de gestión de cocinas con IA que combina visión artificial avanzada y aprendizaje profundo”.
PreciTaste emplea a 98 personas en Alemania, India y EE. UU. y planea contratar a más de 25 empleados para fin de año.
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