Las mermas y las roturas de stock son dos de los problemas más habituales en la restauración. Muchas veces reducen el margen del negocio sin que el equipo lo perciba a tiempo. La buena noticia es que hoy, con herramientas de foodtech basadas en Inteligencia Artificial (IA), es posible predecir la demanda y ajustar compras y producción diaria de forma precisa.

Este artículo explica cómo empezar de manera práctica, qué datos recopilar, cómo evaluarlos y cómo pasar de un piloto a una operación diaria sin necesidad de cambiar tu stack actual.

¿Por qué usar IA para predecir la demanda en gastronomía?

La restauración trabaja con márgenes ajustados. Un exceso de producción genera desperdicio alimentario, mientras que una falta de previsión causa roturas de stock y pérdida de ventas. La IA permite:

• Ajustar compras y producción en función de ventas reales y factores externos.
• Reducir mermas optimizando la mise en place y la rotación de inventario.
• Mejorar la experiencia del cliente al garantizar disponibilidad constante de platos.
• Aumentar el margen bruto gracias a un control fino de los costes variables.

Qué datos recopilar y cómo evaluar su calidad

El primer paso para aplicar predicción de demanda en gastronomía es trabajar con datos básicos pero relevantes:

• Ventas por franja horaria y día de la semana.
• Aforo y ocupación de mesas.
• Condiciones meteorológicas (temperatura, lluvia, calor extremo).
• Eventos locales (festivos, conciertos, congresos, turismo).

La calidad de los datos es clave:

• Registra las ventas en un mismo sistema (TPV o software de gestión).
• Limpia inconsistencias (tickets incompletos, devoluciones no registradas).
• Mantén al menos 6-12 meses de histórico para obtener patrones fiables.

¿Series temporales o machine learning?

La elección del modelo depende del nivel de complejidad de los datos:

• Series temporales (ej. Prophet, ARIMA):
  • Útiles cuando la demanda depende sobre todo de patrones regulares como horas punta, fines de semana o estacionalidad.
• Machine Learning (ML) (ej. Gradient Boosting, Random Forest):
  • Recomendables cuando intervienen múltiples variables externas (clima, eventos, marketing, promociones).
  • Permiten capturar relaciones más complejas entre datos y mejorar la precisión.

Lo importante es empezar con un enfoque simple (series temporales) e ir evolucionando hacia modelos más avanzados si el negocio lo requiere.

Cómo integrar la predicción en cocina y sala

Una previsión solo tiene valor si se traduce en decisiones operativas:

• Cocina (mise en place): ajustar la preparación de platos en función de la demanda prevista.
• Rotación de inventario: priorizar productos perecederos para reducir desperdicio.
• Sala: organizar turnos de personal según la previsión de ocupación.
• Compras: planificar pedidos de proveedores en función de la cobertura necesaria.

KPIs clave a vigilar

Para medir el éxito de un piloto de predicción de demanda es importante definir indicadores claros:

• % de desperdicio → reducción de mermas alimentarias.
• Número de roturas de stock → disponibilidad de platos sin incidencias.
• Margen bruto → impacto directo en la rentabilidad.
• Cobertura de inventario → equilibrio entre existencias y ventas previstas.

Caso práctico: semana alta vs. semana baja

Un restaurante en zona turística puede vender 3 veces más en una semana de verano que en temporada baja. Con IA, es posible:

• Detectar estos picos con antelación.
• Ajustar pedidos de producto fresco solo en semanas de alta ocupación.
• Reducir costes en semanas bajas evitando compras innecesarias.

El resultado: menos desperdicio, mejor servicio y mayor rentabilidad.

De piloto a operación diaria

Los primeros pasos pueden ser sencillos:

1. Recopilar datos históricos del TPV.
2. Crear un piloto con series temporales simples.
3. Comparar previsión vs. ventas reales.
4. Ajustar decisiones de compras y producción.
5. Escalar el modelo a ML avanzado si la precisión lo exige.

Con esta metodología, es posible pasar de la teoría a la práctica en semanas, sin cambiar el stack actual del restaurante.

En Menttoriza apoyamos a startups y restaurantes que están aplicando IA y foodtech para reducir mermas y mejorar la rentabilidad. Descubre más en nuestra vertical de Gastrotech o consulta nuestro artículo sobre robots e IA en cocinas inteligentes.

Si quieres profundizar en el impacto del desperdicio alimentario en Europa, visita este análisis de EUFIC