Что получилось в результате разработки?

Голосовой приём заказов: 24/7. Кадровые расходы: −40%. Средний чек (AI-рекомендации): +25%. Онбординг ресторана: 2 мин

Разработка

Разработка SaaS для ресторанов: голосовой ИИ-кассир, Smart-меню и предиктивная кухня

Кейс разработки GastroMind — SaaS-платформы для автоматизации ресторанов: голосовой ИИ-кассир принимает заказы без персонала, Smart-меню рекомендует блюда по истории заказов, предиктивная кухня прогнозирует спрос. Кадровые расходы −40%, средний чек +25%.

8 мин чтенияGastroMind — продукт студии

24/7

Голосовой приём заказов

−40%

Кадровые расходы

+25%

Средний чек (AI-рекомендации)

2 мин

Онбординг ресторана

1Проблема

Рестораны теряют выручку из-за кадрового голода: кассиры ошибаются в заказах, менеджеры тратят часы на составление меню и прогнозирование закупок, а гости уходят из-за долгого обслуживания. Задача студии — собрать в одну SaaS-платформу три ИИ-модуля, каждый из которых сам по себе нетривиален: распознавание и синтез речи для приёма заказов голосом, рекомендательная система по истории заказов и предиктивная модель спроса для кухни. И всё это — с онбордингом нового ресторана за минуты, а не недели.

2Решение с Юнкис

Голосовой ИИ-кассир на связке Whisper + LLM + ElevenLabs: принимает заказы речью без участия персонала

Smart-меню с рекомендациями блюд по истории заказов гостя — векторный поиск на pgvector

Предиктивная кухня на LangGraph: прогноз спроса по дням и часам сокращает списания продуктов

Surge Pricing для максимизации выручки в часы пик и интеграция с iiko / r_keeper из коробки

Мультитенантный SaaS на Next.js 16 + Supabase с биллингом через ЮKassa и онбордингом ресторана за 2 минуты

3Таймлайн внедрения

Этап 1Бриф, ТЗ и проектирование трёх ИИ-модулей платформы

Этап 2Голосовой контур: Whisper → LLM → ElevenLabs, тесты на реальных заказах

Этап 3Smart-меню, предиктивная кухня и интеграции iiko / r_keeper

Этап 4Биллинг, онбординг ресторанов и запуск в продакшен

Голосовой кассир — это три модели, работающие в цепочке в реальном времени: распознавание, понимание заказа и синтез ответа. Ошибка любой из них — неправильный заказ. Больше всего инженерного времени ушло именно на надёжность этой цепочки под шум зала.
Команда Юнкис
Студия разработки

Готовое решение для вашей ниши