В последнее время на вывесках фуд-траков и в меню заведений общественного питания всё чаще встречаются сгенерированные нейросетями изображения блюд, которые пользователи социальных сетей уже окрестили «ИИ-шлепом». Эти картинки часто выглядят неестественно и отталкивающе: на них можно заметить странные вырезы мяса, непонятные текстуры или даже изображения, напоминающие еду с дефектами. Подобная визуальная эстетика стала своего рода развитием «пандемии» низкокачественных объявлений, созданных с помощью ChatGPT, вызывая у потребителей вопросы к качеству и аутентичности предложенных позиций.
Причины перехода ресторанов на ИИ-графику
Появление сомнительных изображений в меню во многом связано с развитием онлайн-сервисов доставки и цифровизацией ресторанного бизнеса. Стремление привлечь внимание клиентов в приложениях типа DoorDash или Uber Eats заставило владельцев заведений искать способы оптимизации затрат. Профессиональная фотосъемка требует ресурсов, поэтому многие рестораторы обратились к генеративным инструментам, чтобы быстро получить визуальный контент. Проблема заключается в том, что зачастую используются не самые совершенные модели, доступные в бесплатных чат-ботах.
Брендан Суини, соучредитель компании Popmenu, отмечает, что иногда одно и то же некачественное ИИ-изображение можно встретить в меню сразу пяти разных пиццерий. По его словам, использование явно «неаутентичного» контента — худшее решение, чем отказ от фотографий вовсе, так как это подрывает доверие клиентов к заведению.
Использование аналитики для формирования меню
Влияние технологий на общепит выходит за рамки простого создания картинок. Компании вроде Tastewise предоставляют инструменты для глубокого анализа данных в пищевой индустрии. Платформа TasteGPT, работающая на основе специфических для сферы питания данных, позволяет владельцам бизнеса отслеживать потребительские предпочтения, тестировать новые концепции и находить «пробелы» в существующих меню.
Сервис помогает отвечать на вопросы о том, какие вкусы сейчас находятся на пике популярности. Например, аналитика указывает на интерес к таким ингредиентам, как сублимированные десерты, клубничный матча или соленые огурцы в новых форматах подачи. Подобные инструменты позволяют брендам, таким как Nestlé, PepsiCo и Kraft Heinz, автоматизировать процессы принятия решений на каждом этапе создания продукта, от идеи до появления в меню.
Баланс между автоматизацией и реальностью
Напряжение между маркетинговой подачей блюд и их реальным видом существовало задолго до бума генеративного ИИ. Фуд-стилисты десятилетиями использовали уловки, вроде замены мороженого на картофельное пюре или прорисовки идеальных следов от гриля на котлетах. Однако современная автоматизация позволяет владельцам бизнеса идти дальше. Согласно опросу Toast, около 85% рестораторов уже чувствуют себя уверенно при использовании нейросетей и планируют расширять их применение.
Эксперты, включая Брендана Суини, предлагают альтернативный подход: использовать ПО для улучшения фотографий реальной еды, снятой на обычный смартфон. ИИ может помочь выровнять освещение, скорректировать подачу или сделать композицию более профессиональной, сохраняя при этом связь с тем, что в действительности получит клиент. На фоне распространения «ИИ-шлепа» многие локальные рестораны уже начинают открыто заявлять об отказе от нейросетевых изображений, делая ставку на честность и аутентичность, что постепенно становится новым трендом в маркетинге заведений.
Цифровые требования и риски массовой автоматизации
Рост «ИИ-шлепа» — прямое следствие того, как потребители привыкли делать выбор в эпоху доставки. Стремление рестораторов оптимизировать расходы и попасть в выдачу поисковиков на платформах вроде DoorDash вынудило их массово генерировать контент, не прибегая к услугам профессиональных фотографов. Однако экономия обернулась потерей идентичности: использование стандартных, «бесплатных» моделей ИИ привело к тому, что в разных заведениях начали появляться идентичные, но совершенно чужеродные для реальности изображения еды.
Это явление перешагнуло границы экранов смартфонов. Теперь «ИИ-шлеп» можно встретить в физическом мире: на распечатанных плакатах в кофейнях и меню деликатесных лавок. Владельцы бизнеса, зачастую не осознавая, насколько отталкивающе выглядит результат, продолжают выставлять эти изображения напоказ, не понимая, что в глазах клиента такая «неаутентичность» транслирует неуважение к продукту.
TasteGPT и «агентская» автоматизация вкусов
Технологическое влияние на меню не ограничивается визуальной составляющей. Индустрия питания активно переходит к использованию «агентских» автоматизаций — специализированных ИИ-агентов, которые сопровождают продукт от стадии концепта до выкладки на полку. Компания Tastewise, сотрудничая с такими гигантами, как Nestlé, PepsiCo и Kraft Heinz, оперирует миллиардами точек данных, чтобы определять, что именно должно быть в составе того или иного блюда.
Работая с TasteGPT, бизнес получает ответы на вопросы, выходящие за рамки простых трендов. Например, система способна выявлять «пробелы» в текущих рыночных предложениях. Так, в ходе анализа данных платформа выделила финики как «восходящую звезду» и указала на актуальность «растительных закусок со вкусом торта». Впрочем, эксперты отмечают, что даже такие прогнозы требуют осторожности: например, популярность вкуса убэ (фиолетового ямса) находится на грани своего пика, и слепое следование алгоритмам может привести к тому, что ресторан добавит в меню неактуальную позицию. При этом «поиск новых форматов» для популярных вкусов, таких как рассол или маринованные огурцы, остается приоритетным направлением для компаний, стремящихся удержать аудиторию инновационными, «пикульными» вкусовыми сочетаниями.
Назад к реальности: профессиональный ИИ против «шлепа»
Хотя фуд-стилисты на протяжении десятилетий использовали художественные приемы для улучшения внешнего вида еды, нынешний «ИИ-шлеп» принципиально отличается своей неестественностью. Это создает конфликт с ожиданиями потребителя, который рассчитывает увидеть на фото реальное блюдо. Тем не менее, по данным опроса Toast, 85% владельцев ресторанов планируют только наращивать долю автоматизации в своем бизнесе.
Брендан Суини предлагает альтернативу, которая позволяет избежать эффекта «зловещей долины»: вместо генерации вымышленных продуктов следует использовать ИИ для обработки реальных снимков, сделанных на обычную камеру телефона. Подтянуть освещение, привести блюда к единому стилю оформления или аккуратно убрать лишние детали — именно в этих улучшениях скрыта настоящая ценность для ресторанного маркетинга. Это профессиональный способ представить гостям то, что они реально получат на тарелке.
В противовес тотальной цифровизации зарождается и контрдвижение. В социальных сетях набирает популярность тренд на отказ от нейросетевых изображений: владельцы локальных заведений публикуют рукописные заметки, в которых прямо заявляют, что не используют сгенерированные плакаты. Это становится своего рода культурным маркером: сегодня потребители всё чаще отдают предпочтение «неидеальным», но реальным фотографиям, предпочитая их пугающе глянцевым, но фальшивым картинкам, на которых еда выглядит так, будто её нарисовал инопланетянин, никогда не пробовавший человеческую пищу.
