IA de visão computacional reduz erros de pedidos em restaurantes usando câmeras já instaladas na cozinha

Mark Baker, chefe de produto da empresa de tecnologia Plainsight, apresentou na tarde de segunda-feira (18), durante a NRA Show 2026, em Chicago, uma solução de inteligência artificial baseada em visão computacional para reduzir erros de pedidos em restaurantes. A palestra, intitulada “From AI Hype to Order Accuracy: Fixing What Actually Happens in Your Kitchen”, foi realizada no Innovation Theater, no North Hall do evento.

O ponto de partida da apresentação foi o impacto financeiro e reputacional dos erros de pedido. Segundo Baker, pesquisa conduzida pela Plainsight com consumidores em Washington e Chicago indica que 61% dos clientes não retornam ao estabelecimento após receberem um pedido errado — e, na maioria das vezes, sem dar qualquer satisfação ao restaurante. “Você pode ter duas chances de errar. Se tiver sorte, eles vão a uma filial diferente da mesma rede para ver se está indo melhor, mas eventualmente vão buscar outro lugar”, afirmou.

O executivo descreveu o ciclo de falhas como uma cadeia que começa na montagem do pedido e se estende até a entrega. Segundo ele, os erros ocorrem em três etapas principais: na preparação do item (ingrediente errado ou esquecido), na finalização sob pressão do horário de pico (quando atalhos são tomados e verificações são puladas) e na entrega (ticket preso à sacola errada, bebida incorreta, sacola retirada pelo entregador errado).

Baker estimou que corrigir um erro custa de três a cinco vezes mais do que tê-lo evitado, e que redes com 2.000 ou mais unidades podem perder até US$ 10 milhões por ano mesmo com uma taxa de erro considerada baixa, de 5%. “Esse nem é o maior custo. O maior custo é a pessoa que não volta ao restaurante por ter tido uma experiência ruim”, disse.

Para endereçar o problema, a Plainsight desenvolveu uma plataforma de visão computacional que utiliza câmeras posicionadas sobre as estações de montagem e de controle de qualidade. O sistema analisa os ingredientes adicionados ao pedido, compara com o ticket de venda — lido por reconhecimento óptico de caracteres — e sinaliza em tempo real se o pedido está correto (verde) ou incorreto (vermelho). De acordo com Baker, o processo leva cerca de três segundos, contra 10 a 25 segundos em verificações manuais — que, segundo ele, eram frequentemente puladas ou feitas de forma incompleta durante os horários de pico.

O executivo apresentou um caso de uso com uma rede de alimentação saudável (não identificada) em que o sistema foi implementado sobre estações de montagem. O resultado imediato, segundo Baker, foi fornecer à liderança dados sobre a taxa real de erros — informação que a rede não tinha anteriormente. Em seguida, a ferramenta passou a reduzir ativamente os erros por meio dos alertas visuais.

Baker ressaltou que a solução foi construída sobre hardware de baixo custo — câmeras entre US$ 200 e US$ 300 cada — e que o prazo de implantação é de aproximadamente 30 dias, incluindo vistoria do local, instalação, mapeamento de falhas e treinamento dos modelos de aprendizado de máquina. Segundo ele, variações de iluminação, ângulo das câmeras e características regionais das cozinhas são levadas em conta no processo de calibração.

Além do controle de qualidade de pedidos, Baker apontou outros usos possíveis da mesma infraestrutura: monitoramento de estoque no estoque de fundo de loja, verificação de uso de equipamentos de proteção individual, análise do fluxo de clientes e controle do tempo de permanência de pedidos nas prateleiras de retirada.

Ao encerrar, o executivo destacou a diferença entre soluções pontuais de IA — cada uma resolvendo um problema específico — e uma plataforma unificada de visão computacional. “Conversamos com um grande cliente de redes de fast food que avaliou seis soluções de IA diferentes para partes distintas do negócio. Cada uma parecia boa, mas criar integração entre todas é um desafio real”, afirmou. A Plainsight estava presente no estande 8637 do NRA Show 2026.

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Imagens: Daniel Zanco