AI-first în HoReCa: lecții dure învățate de la companiile aeriene

De ce unele afaceri din HoReCa „zboară” cu AI, iar altele se chinuie

Companiile aeriene mari care au trecut pe strategie AI-first raportează deja creșteri de 10–20% în venituri auxiliare și reduceri de costuri operaționale cu două cifre. În același timp, multe restaurante și hoteluri din România se opresc la un chatbot pe site și la un sistem de rezervări „mai drăguț”.

Diferența nu e tehnologia în sine, ci felul în care e integrată: AI ca fundație a businessului vs. AI ca „add-on” lipit deasupra unor sisteme vechi. Airlines care au regândit arhitectura împreună cu parteneri cloud precum AWS pornesc de la date, automatizare și decizii contextuale. Asta le permite să personalizeze la scară, să prevadă problemele și să reacționeze înainte ca pasagerul să se enerveze.

Acest articol face legătura dintre acel model și realitatea HoReCa din România. Dacă lucrezi într-un lanț hotelier, într-un grup de restaurante sau conduci un start-up de software pentru ospitalitate, vei vedea concret:

• ce înseamnă AI-first dincolo de buzzword-uri;
• ce poți adapta din modelele folosite de companiile aeriene;
• cum arată, practic, AI în rezervări, revenue management și experiența oaspetelui;
• ce capcane de siguranță și etică trebuie evitate.

Postarea face parte din seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, cu focus pe aplicații reale de AI în HoReCa, nu doar în prezentări de vânzare.

AI-first: mai mult decât un chatbot pus peste un PMS vechi

Modelul companiilor aeriene care au mers pe AI-first e simplu de descris și greu de implementat: reconstruiesc platforma cu inteligența integrată în fiecare strat, nu doar la nivel de interfață.

Ce fac bine companiile aeriene

IBS Software, de exemplu, a decis să nu mai pună „AI” doar ca modul nou în platformă. Au schimbat:

• arhitectura – sisteme cloud-native, scalabile, gândite pentru volume mari de date;
• modelele de date – totul unificat, de la rezervări la comportament digital;
• fluxurile de lucru – proiectate din perspectiva utilizatorului real (agent de ticketing, manager operațional etc.), nu din perspectiva dezvoltatorului.

În loc de „AI pentru o funcție anume”, au trecut la AI ca motor de decizie:

• retailing inteligent (ce pachet să propună, la ce preț, pe ce canal);
• suport pentru recuperarea operațională (ce avioane, ce echipaje, ce rerutări);
• recomandări personalizate în funcție de context (destinație, sezon, istoric, preferințe).

Asta le permite să treacă de la:

„Avem un algoritm de recomandare”

la

„Întregul sistem înțelege contextul fiecărei călătorii și ia decizii în timp real”.

Ce înseamnă asta pentru HoReCa

HoReCa are aceeași problemă pe care au avut-o companiile aeriene acum 10–15 ani: sisteme fragmentate și „petice” de tehnologie.

De cele mai multe ori găsești:

• un PMS vechi, poate on-premise;
• un sistem de rezervări separat, uneori doar canal OTA;
• Excel pentru forecast și revenue management;
• un CRM minimal sau deloc;
• recenzii online analizate manual.

AI-first în HoReCa nu înseamnă „mai punem un AI ca să răspundă la telefoane”, ci:

• date centralizate din PMS, POS, rezervări directe, OTA, recenzii;
• un strat AI care înțelege contextul oaspetelui (cine e, ce a mai cumpărat, ce îl interesează acum);
• fluxuri operaționale regândite: recepție, bucătărie, housekeeping, servire, toate cu suport AI unde contează.

Asta se poate construi cu produse SaaS românești pentru HoReCa, integrate cu furnizori de cloud și modele AI mari, nu neapărat cu proiecte mamut.

De la „AI add-on” la arhitectură AI-first în HoReCa

HoReCa poate învăța mult din modul în care IBS Software lucrează cu AWS: nu doar hosting, ci co‑engineering. În oglindă, în România vorbim de colaborarea dintre furnizori locali de software și marii provideri cloud.

Pasul 1: clarifici arhitectura, nu doar funcțiile

În airlines, AWS nu e doar datacenter, e „extensie a arhitecturii”. Echipele proiectează împreună:

• cum se stochează și se curăță datele;
• ce modele AI se folosesc și pentru ce cazuri de utilizare;
• cum se scalează sistemul la vârf de sezon.

Pentru un grup hotelier sau lanț de restaurante, echivalentul ar fi:

• să definești cu partenerul IT harta datelor: unde apar, cum circulă, cine le folosește;
• să decizi unde pui AI: forecast cerere, pricing dinamic, personalizare ofertă, staffing, anti-waste;
• să renunți la integrări fragile tip „CSV zilnic” și să treci la API-uri și evenimente în timp real.

Pasul 2: pornești de la utilizator, nu de la tehnologie

IBS și-a întrebat oamenii de produs:

„Ce face utilizatorul zi de zi? Ce e repetitiv? Unde e decizia grea?”

Pentru HoReCa, întrebările devin:

• Ce face recepționerul în tură de seară, pas cu pas?
• Ce decizii ia managerul de restaurant în fiecare dimineață pentru staff și aprovizionare?
• Unde pierdem timp: la check-in, la preluarea comenzilor, la notele de plată, la gestionarea plângerilor?

Abia după ce răspunzi la aceste întrebări, are sens să alegi unde pui agenți AI:

• un agent care propune automat layoutul de sală în funcție de rezervări și tipuri de evenimente;
• un agent care optimizează turele de personal în funcție de forecastul de cerere;
• un agent pentru recepție care sugerează upgrade-uri, late check-out și oferte relevante pentru fiecare oaspete.

Pasul 3: construiești pe iterativ, dar pe fundație corectă

Greșeala tipică: „luăm un modul AI de la vendorul X, vedem dacă merge, apoi mai vedem”.

O abordare mai sănătoasă:

1. Fundație de date – conectezi PMS, POS, sistemele de rezervări și recenzii într-un data store coerent.
2. Un caz de utilizare cu ROI clar – de exemplu, revenue management pentru camere sau mese.
3. Un flux complet – date → model AI → recomandare → acțiune în sistemul de producție (nu PDF pe mail).
4. Măsurare – comparație A/B sau înainte/după: ocupare, valoare medie a bonului, timpul de răspuns.

Asta e arhitectură AI-first în practică, nu în prezentări.

Personalizare la scară: de la upgrade de scaun la upsell de desert

Companiile aeriene folosesc AI pentru a anticipa ce vrea pasagerul. Un exemplu clasic: dacă cineva zboară din UK în Insulele Feroe în octombrie, sistemul presupune că merge la golf și face oferte în consecință.

Echivalentul în hoteluri și restaurante

În HoReCa, același tip de logică poate produce bani reali:

• un cuplu care a stat 3 nopți la city-break în Cluj și a rezervat masaj la spa → la următoarea vizită, AI-ul sugerează pachet romantic, late check-out și o sticlă de vin local;
• un client corporate care rezervă des prânzuri de business → sistemul propune automat meniuri presetate, sală de meeting și facturare centralizată;
• un grup care a participat la un eveniment de tip degustare de vin → primește oferte pentru următoarea degustare, plus reduceri la vinurile preferate descoperite atunci.

Aici IT-ul românesc are ocazia să strălucească: produse SaaS de ospitalitate pot implementa logică de tip „Amazon în travel” pentru HoReCa locală și internațională, nu doar pentru airlines.

Cum arată personalizarea AI-first în practică

1. Colectare de semnale

   • canal de rezervare (direct, OTA, telefon);
   • tipul sejurului (business, leisure, eveniment);
   • obiceiuri: la ce oră fac check-in, ce servicii suplimentare cumpără, dacă lasă review;
   • context: sezon, vreme, sărbători, evenimente în oraș.

2. Modele AI care transformă semnalele în intenții

   • probabilitate ridicată ca clientul să cumpere mic dejun inclus;
   • interes pentru experiențe locale (tururi, concerte, festivaluri);
   • sensibilitate la preț vs. disponibilitate de a plăti pentru confort.

3. Acțiune în timp real

   • propunerea de upgrade în momentul rezervării, nu după check-in;
   • oferte dinamice pentru early check-in / late check-out;
   • sugestii personalizate în aplicația de hotel sau prin WhatsApp.

Personalizarea la scară devine realistă abia când datele și AI-ul sunt integrate în platformă, nu într-un tool „de marketing” separat.

AI pentru operațiuni: cum reduci haosul în loc să „automatizezi haosul”

În airlines, platforme ca iFlight folosesc agenți AI pentru a propune soluții la perturbări: întârzieri, defecte tehnice, restricții de spațiu aerian. Sistemul nu decide în locul oamenilor, dar face munca grea: evaluează scenarii și vine cu opțiuni.

HoReCa poate aplica exact același model.

Exemple concrete pentru hoteluri

• Overbooking inteligent – AI estimează „no-show”-urile, propune nivel de overbooking și sugerează relocări dacă ceva nu iese conform planului.
• Housekeeping orchestrat – camerele sunt prioritizate în funcție de sosiri, check-out-uri târzii, VIP-uri și cereri speciale; agenții AI generează automat planul pe cameriste.
• Mentenanță predictivă – în loc să afli de la oaspete că nu merge aerul condiționat, sistemul detectează anomalii în consum sau temperatură și creează tichet înainte să apară incidentul.

Exemple concrete pentru restaurante

• Planificarea personalului – AI corelează forecastul de rezervări cu istoricul de walk-in și evenimente din oraș, apoi propune numărul optim de ospătari și bucătari pe fiecare interval orar.
• Reducerea risipei – cu date din POS și aprovizionare, modelul estimează consumul pe zile, pe feluri de mâncare, pe evenimente, sugerând comenzi mai precise.
• Recuperare în caz de incident – dacă un furnizor întârzie sau un echipament se strică, agentul AI propune meniuri alternative, reorganizează producția și comunică rapid schimbările către staff.

Cheia este aceeași ca la companiile aeriene: AI face pregătirea și analizele scenariilor, oamenii iau decizia finală. Asta nu înlocuiește managerii, îi face relevanți și rapizi.

Siguranță, etică și încredere: unde nu ai voie să „tai colțuri”

Companiile aeriene sunt printre cele mai reglementate industrii din lume. De aceea, furnizorii lor de tehnologie tratează AI cu obsesie pentru siguranță: teste masive, pen‑test CREST, guvernanță strictă a modelelor.

HoReCa nu are același nivel de reglementare, dar are același risc de reputație. Un sistem AI prost implementat poate:

• discrimina clienți pe baza unor pattern-uri istorice;
• distribui greșit camerele sau rezervările în perioade de vârf;
• scăpa date personale către modele publice necontrolate.

Ce ar trebui să copieze HoReCa din abordarea airlines

• Control asupra modelelor – să nu trimiți date sensibile către modele publice fără garanții clare de confidențialitate.
• Interzicerea shadow IT – nu lași fiecare recepționer sau manager să „se joace” cu datele clienților în tool-uri AI neaprobate.
• Testare agresivă înainte de producție – scenarii reale, date istorice, simulări de vârf de sezon.
• Claritate legală și etică – ce face AI-ul automat și ce nu are voie să facă (de exemplu, decizii care pot părea discriminatorii la nivel de pricing dinamic).

Pentru companiile IT românești care construiesc produse SaaS pentru ospitalitate, asta e o zonă unde poți câștiga încredere: audit, certificări de securitate, documentație clară pentru modul în care sunt antrenate și operate modelele.

Cum începi azi un roadmap AI-first în HoReCa

Nu ai nevoie de bugetul unei companii aeriene, dar ai nevoie de disciplină de produs și parteneri IT serioși. Un plan realist pentru 2026 ar putea arăta așa:

1. Audit de date și procese (1–2 luni)

   • ce sisteme ai, ce date produc, unde se dublează, unde lipsesc;
   • cine ia decizii zilnic și pe ce se bazează acum (excel, intuiție, rapoarte vechi).

2. Alegerea a 1–2 cazuri de utilizare cu impact mare (3–6 luni)

   • revenue management pentru camere / mese;
   • forecast cerere și staffing;
   • personalizare ofertă pentru segmente cheie de clienți.

3. Parteneriat clar cu un furnizor IT / cloud (continuu)

   • nu doar contract de hosting, ci discuții de arhitectură, securitate, AI;
   • folosire de componente reutilizabile (frameworkuri, agenți AI, pipeline-uri de date).

4. Pilot cu măsurare dură (3–6 luni)

   • obiective numerice: +X% RevPAR, +Y% valoare bon mediu, -Z% risipă;
   • dacă nu atingi targetul, ajustezi modelul sau fluxul, nu arunci tehnologia.

5. Scale-out și integrare în cultura operațională (12 luni+)

   • training pentru staff, nu doar pentru IT;
   • procese noi scrise clar: ce face AI, ce face omul, cine e responsabil.

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată deja că avem companii locale capabile să construiască astfel de platforme, nu doar module izolate. Diferența reală în 2026 o vor face cei care îndrăznesc să treacă de la „testăm un plugin” la „ne reproiectăm businessul cu AI în centru”.

Ultima întrebare pe care merită să ți-o pui este simplă:

vrei un restaurant sau un hotel care doar „are AI”,

sau un business de ospitalitate care gândește AI‑first și își construiește procesele în jurul lui?

În momentul în care răspunsul devine clar, următorul pas e să cauți partenerii IT potriviți și să începi, chiar dacă la scară mică.