Como a inteligência artificial está ajudando restaurantes a reduzir perdas?

Ferramentas cruzam dados de vendas, estoque e custos para apoiar decisões sobre compras, produção e preços

Por Redação

A inteligência artificial começa a ganhar espaço na gestão dos restaurantes em áreas que o consumidor dificilmente percebe, mas que têm impacto direto no resultado do negócio. A tecnologia já é usada para cruzar dados de vendas, estoque, compras e produção e apoiar decisões sobre quanto comprar, quanto preparar e quais produtos estão comprometendo a margem.

Nas redes de alimentação, o uso de inteligência artificial passou de 12% em 2023 para 43% em 2025, segundo a pesquisa Tendências do Ecossistema de Foodservice 2025, da Galunion. O movimento ocorre em um cenário de pressão sobre a rentabilidade: 23% dos bares e restaurantes pesquisados pela Abrasel fecharam janeiro de 2026 no prejuízo, enquanto 31% afirmaram não ter conseguido reajustar os preços do cardápio.

Para Marcelo Marani, fundador e CEO da Donos de Restaurantes, escola voltada à formação de empresários do food service, uma das principais aplicações da IA está justamente nos bastidores da operação.

“A inteligência artificial em restaurantes começa a fazer diferença quando ajuda o empresário a comprar na quantidade certa, produzir de acordo com a demanda e descobrir rapidamente onde a margem está escapando. O cliente talvez nunca veja essa tecnologia, mas ela pode aparecer no resultado do negócio”, afirma.

Previsão de demanda ajuda a orientar compras e produção

Entre as aplicações mais práticas está a análise do histórico de vendas para prever a demanda. Dias de maior movimento, períodos de menor fluxo e produtos que apresentam aumento de saída em determinadas épocas são informações que podem ser cruzadas para orientar a operação.

Com esses dados organizados, sistemas de IA podem apoiar decisões como a quantidade de ingredientes a ser comprada, o volume de produção necessário para cada serviço e o momento de reduzir pedidos para evitar que produtos fiquem parados no estoque e percam a validade.

O impacto chega diretamente ao CMV, sigla para Custo da Mercadoria Vendida, indicador que mostra quanto o restaurante gasta com os insumos utilizados na produção dos itens vendidos. Desperdícios, perdas de estoque e erros de porcionamento aumentam esse custo e pressionam a margem.

“Um restaurante pode estar cheio e ainda assim ter pouco lucro. Se compra mais do que precisa, desperdiça alimentos ou vende muito um prato que deixa pouca margem, o movimento não resolve o problema. A inteligência artificial pode ajudar a encontrar essas distorções mais cedo, quando ainda existe tempo para corrigir a operação”, explica Marani.

A proposta é integrar informações que muitas vezes são analisadas de forma separada. Histórico de pedidos, estoque disponível, custos dos ingredientes e volume produzido, por exemplo, podem ser considerados em conjunto para orientar decisões que antes dependiam principalmente da experiência do gestor.

Formação de preços também passa pela análise de dados

A precificação é outro ponto em que a tecnologia pode auxiliar o restaurante. Repassar integralmente o aumento dos custos ao consumidor, porém, nem sempre é possível. Segundo a Abrasel, 31% dos estabelecimentos consultados no início de 2026 não haviam conseguido reajustar os preços do cardápio. Outros 20% fizeram aumentos abaixo da inflação, enquanto 11% elevaram os valores acima dela.

Quando o reajuste encontra resistência, a rentabilidade passa a depender também de uma análise mais detalhada da operação. O restaurante precisa saber quanto cada prato custa, quanto vende e qual margem efetivamente gera depois dos custos dos ingredientes.

A IA pode reunir informações de fichas técnicas, preços dos insumos, volume de vendas e histórico dos produtos para identificar essas diferenças. Um prato com grande saída, por exemplo, não necessariamente é um dos mais rentáveis. Da mesma forma, um item de preço elevado pode perder margem quando seus ingredientes ficam mais caros.

“Se não existe espaço para aumentar o preço toda vez que um custo sobe, o dono precisa descobrir onde pode ganhar eficiência. É preciso saber qual prato sustenta a margem, qual vende bem mas deixa pouco resultado e onde compras ou porções podem ser ajustadas. A tecnologia ajuda a chegar mais rápido a essas respostas”, diz Marani.

Reduzir perdas entra na estratégia de rentabilidade

O uso da IA também amplia a discussão sobre crescimento no foodservice. Aumento de faturamento não significa necessariamente aumento de lucro quando as vendas vêm acompanhadas de desperdícios, compras acima da necessidade ou produtos com baixa margem.

Nesse cenário, a tecnologia pode identificar desvios de consumo, diferenças entre o estoque registrado e o disponível, mudanças no desempenho dos pratos e outros sinais de perda. A partir dessas informações, o gestor consegue agir antes que pequenos desvios se transformem em custos recorrentes.

“Muitas vezes o empresário procura uma estratégia para vender mais quando parte do lucro já está sendo perdida dentro da própria operação. Antes de buscar mais clientes, ele precisa entender se está comprando bem, produzindo corretamente e ganhando dinheiro com aquilo que vende”, afirma Marani.

Dados continuam sendo a base da ferramenta

A adoção da IA, no entanto, depende da qualidade das informações utilizadas pelo sistema. Sem fichas técnicas atualizadas, controle de estoque, registro de perdas e acompanhamento das compras, a ferramenta terá menos elementos para produzir análises relevantes.

Por isso, a tecnologia não substitui processos básicos de gestão. Seu papel está em organizar e cruzar informações que já fazem parte da rotina do restaurante e transformá-las em análises e alertas para apoiar decisões.

“Antes, o dono podia descobrir no fechamento do mês que gastou demais ou que determinado produto estava consumindo sua margem. A mudança é conseguir enxergar o problema antes. Quando a inteligência artificial mostra que o consumo de um ingrediente saiu do padrão, que a produção está acima da demanda ou que um prato vende muito sem dar o retorno esperado, ela deixa de ser uma novidade tecnológica e passa a funcionar como ferramenta de rentabilidade”, conclui Marani.