diciembre 9, 2021

Cómo Intel y Burger King crearon un sistema de recomendación de pedidos que preserva la privacidad del cliente

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La pandemia ha ejercido presión sobre la industria de los restaurantes y la comida rápida. Según un estudio de la Asociación Nacional de Restaurantes, dentro de un mes de la crisis de salud, el 3% de los restaurantes había cerrado de forma permanente y otro 11% tenía previsto hacerlo durante el mes siguiente. Si bien los restaurantes finos e informales han sufrido la mayor parte del impacto, la industria de la comida rápida no ha sido inmune. Una encuesta de Datassential encontró que las ventas entre los operadores de comida rápida cayeron un 42% durante las primeras semanas de la pandemia.

A medida que más y más clientes han comenzado a confiar en las opciones de comida para llevar y drive-thru en lugar de cenar en el interior, los minoristas de comida rápida como Burger King han recurrido a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para encontrar soluciones. En colaboración con Intel, Burger King ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que recomienda elementos en las pestañas del menú de la pantalla táctil a los clientes cuando están a punto de realizar un pedido. Puede predecir si un cliente pedirá una bebida fría o caliente o una comida ligera o abundante, lo que ahorra tiempo y mejora la experiencia del cliente.

Burger King e Intel dicen que la solución ya ha sido probada en más de 1,000 ubicaciones de Burger King.

Burger King no es la primera cadena de comida rápida en experimentar con IA en el servicio al cliente. McDonald’s ha estado usando IA en su drive-thrus desde que adquirió la compañía de tecnología Dynamic Yield en 2019. Dunkin ‘Donuts está probando drive-thrus que pueden reconocer a un miembro leal tan pronto como se detiene. Algunos autocines de Sonic han obtenido recientemente quioscos de menú basados ​​en IA. Y Chick-fil-A está utilizando inteligencia artificial para detectar signos de enfermedades transmitidas por los alimentos en las publicaciones en las redes sociales.

Como Luyang Wang, director de análisis avanzado y aprendizaje automático de Burger King, explicó a VentureBeat por correo electrónico, las recomendaciones de comida rápida conllevan una serie de desafíos únicos. No existe una manera fácil de identificar a los clientes y recuperar sus perfiles porque todas las recomendaciones se brindan sin conexión. Además, las características de contexto como la ubicación, la hora y las condiciones meteorológicas deben procesarse previamente antes de que se puedan cargar en un modelo.

Para resolver estos desafíos, TxT fue construido con lo que se llama una arquitectura de transformador «doble» que aprende datos de secuencia de órdenes en tiempo real, así como características como ubicación, clima y comportamiento de órdenes. TxT aprovecha todos los puntos de datos disponibles en un restaurante sin tener que identificar a los clientes antes del proceso de captura de pedidos. Por ejemplo, si un cliente pone un batido como primer artículo en su carrito, afectará lo que sugiere TxT, según lo que se vendió en el pasado, lo que se vende hoy y lo que se vende allí.

TxT se desarrolló dentro de Analytics Zoo, la plataforma de código abierto de Intel para cargas de trabajo de análisis de big data que se ejecutan en centros de datos. Intel y Burger King han colaborado para crear una canalización de sugerencias de un extremo a otro, que incluye el procesamiento de datos distribuidos de Apache Spark y la capacitación de Apache MXNet en un clúster de Intel Xeon. El modelo TxT se implementó utilizando la biblioteca RayOnSpark de Intel, que permite a las empresas ejecutar programas directamente en clústeres existentes.

Según Wang, TxT ya ha generado increíbles perspectivas de ventas. Por un lado, los clientes de Burger King piden batidos en cualquier clima, incluso cuando hace frío afuera. Y las personas están mucho más dispuestas a agregar postre cuando tienen una canasta alta en calorías que una canasta baja en calorías.

«En Burger King, siempre buscamos mejorar la experiencia de nuestros huéspedes», dijo Wang. «Este sistema de referencia de IA, Transformer Cross Transformer (TxT), permite a Burger King aprender mejor los hábitos de los clientes y, esencialmente, comunicarse mejor con los huéspedes».

VentureBeat

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