В ресторанном бизнесе есть два вечных вопроса: «Кто съел последний сыр?» и «Почему очередь растёт быстрее, чем зарплатная ведомость?». Palona AI решила, что на оба можно ответить технологично — и пошла «в вертикаль», запустив Palona Vision и Palona Workflow: связку, которая превращает ИИ-агентов в почти что операционную систему ресторана.

Идея простая, как меню бизнес-ланча, но исполнение хитрое. Vision подключается к уже существующим камерам (никаких новых «умных глаз» покупать не надо) и считывает операционные сигналы: длину очереди, скорость оборота столов, чистоту зала, а заодно — кухонные затыки вроде медленной заготовки или не так организованной станции. Workflow берёт эти наблюдения и превращает их в действия: чек-листы открытия/закрытия, кейтеринг, выполнение заготовок — и всё это с привязкой к POS-данным и уровню укомплектованности смены. Владелец видит не «мнение чат-бота», а конкретику: где проседаем и что делать прямо сейчас. Недаром один из рестораторов назвал это «цифровым GM», управляющим, который не уходит на перекур.

Почему этот поворот важен не только ресторанам, но и всем, кто строит ИИ-продукты? У Palona накопилось четыре урока.

Урок 1: стройте на “сдвигающемся песке” так, будто это норма. LLM-мир меняется еженедельно, поэтому Palona сделала оркестрационный слой, позволяющий быстро менять модели по цене, качеству и языковой беглости. Вывод: не привязывайте ценность продукта к одному вендору.

Урок 2: переходите от слов к “мир-моделям”. В тексте физика не важна, а на кухне важна всегда: недопёкся ли продукт, пустая ли витрина, забилась ли линия выдачи. Vision — это попытка понимать причинно-следственные связи в реальном пространстве, а не только «правильно отвечать».

Урок 3: память — не украшение, а инфраструктура. Для ресторана «помнит мой обычный заказ» — магия, а «перепутал аллергию» — катастрофа. Palona отказалась от инструмента, дававшего ошибки, и сделала собственную архитектуру памяти Muffin (привет веб-куки): структурные факты, медленно меняющиеся предпочтения, сезонные привычки и региональный контекст.

Урок 4: надёжность — это процесс, а не обещание. Palona использует внутренний фреймворк GRACE: guardrails, red teaming, app security, compliance и escalation к человеку. И проверяет это симуляциями — вплоть до «миллиона способов заказать пиццу», чтобы отловить галлюцинации до реального ужина в пятницу.

Итог прагматичный: будущее корпоративного ИИ всё меньше похоже на универсального собеседника и всё больше — на специализированный «операционный мозг», который видит, слышит и исполняет процессы. А люди пусть делают главное: вкусно готовят.