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Pronóstico de demanda por sucursal
Predice ticket promedio + cubierto por día × sucursal. Reduce merma sin tocar precio.
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Antes
32
Merma promedio mensual ($K MXN)
Después
0
Merma promedio mensual ($K MXN)
↓ 34%
Simulación ilustrativa
Tu chef compra a ojo y casi siempre le atina — hasta que la quincena, el clima o un partido le cambian la noche. La IA cruza el histórico del POS con calendario, clima y festivos para predecir cubiertos por sucursal × turno. Tu chef sigue comprando; el sistema le da el rango sugerido con explicación. Objetivo del piloto: menos merma y menos platillos en 86, medido contra tu baseline.
Lo que liberas
- Objetivo del piloto: menos merma en perecederos, medida contra tu cierre actual.
- Sugerencia de compra por insumo con explicación — el chef decide.
- Personal por turno planeado sobre el pronóstico de cubiertos.
El siguiente paso
No es cuándo,
es con quién.
Identifiquemos juntos tu primer caso con ROI medible en 90 días. Decisión binaria a los 60 días del piloto: continuamos o paramos. Sin retainers ciegos.
unifai · Consultoría en IA · México