Informe de investigación sobre aplicaciones de IA en la restauración china 2026: La IA en la restauración acelera la transformación, impulsando la transición "inteligente" de la industria

问AI · ¿Cómo la IA de restauración ayuda a las empresas del sector a reducir costes y aumentar la eficiencia?

Para profundizar en el estado actual del desarrollo de la IA en la restauración de mi país, el Instituto de Investigación de la Industria de Hongcan, junto con Hongcan Growth Society, ha publicado el “Informe de Investigación de Aplicaciones de IA en la Restauración China 2026”.

En la actualidad, la industria china de la restauración ha entrado en una nueva etapa de competencia en un mercado maduro. Los costes de mano de obra, ingredientes y alquileres siguen aumentando. Reducir costes y aumentar la eficiencia se ha convertido en el tema central de desarrollo del sector. La rápida iteración de la tecnología de inteligencia artificial y su aplicación en profundidad ofrecen un apoyo clave para que la industria supere cuellos de botella de eficiencia y responda a la competencia por homogeneización; la IA está pasando de ser una opción para las empresas de restauración a convertirse en una opción obligatoria.

Entonces, ¿cuál es el panorama actual de la IA en la restauración china? ¿Qué tendencias de desarrollo existen? ¿Y a qué oportunidades y desafíos se enfrentará el desarrollo futuro? Para ello, el Instituto de Investigación de la Industria de Hongcan, junto con Hongcan Growth Society, ha publicado el “Informe de Investigación de Aplicaciones de IA en la Restauración China 2026”.

Del 24 al 26 de marzo de 2026, la 2026 China Restaurant Industry Festival junto con la 35.ª Feria Mundial de la Industria de la Restauración HCC, organizada conjuntamente por la World Chinese Cuisine Association y Hongcan.com, se celebró con gran esplendor en el Hangzhou Convention and Exhibition Center. El 26 de marzo, el Chief AI Officer de Hongcan y cofundador de Hongcan Growth Society, Li Bang, pronunció un discurso y compartió en el acto. A continuación se muestra una parte del contenido del informe.

△ Chief AI Officer de Hongcan, cofundador de Hongcan Growth Society, Li Bang

1. La IA en la restauración se encuentra en una etapa de desarrollo a ritmo acelerado, y los principales actores del sector desempeñan un papel importante en la materialización de aplicaciones de IA en empresas

En los últimos años, tras experimentar un crecimiento rápido, la industria de la restauración ha ido entrando gradualmente en la etapa de competencia en un mercado maduro. Según datos de Qichacha, en 2025 el número de empresas relacionadas con la restauración registradas en todo el país fue de 2,4 millones, una disminución interanual del 14%; pero el stock de empresas supera los 16 millones.

Al mismo tiempo, los costes principales como la mano de obra, los ingredientes y el alquiler siguen aumentando. Esto reduce continuamente el margen de beneficios de las empresas. Tomando como ejemplo el coste laboral: según BOSS直聘, en el cuarto trimestre de 2025, la remuneración media de chefs y camareros en la industria de la restauración fue de 6,777 yuanes/mes y 4,884 yuanes/mes, respectivamente, con aumentos interanuales del 6.1% y 1.6%.

En este contexto, reducir costes y aumentar la eficiencia se ha convertido en la cuestión central para la supervivencia y el desarrollo de las empresas de restauración. Desde la cadena de suministro de la industria hasta las marcas de restauración en la cadena final, todos los actores están impulsando la aplicación práctica de los grandes modelos de IA, lo que ha dado lugar a numerosas tecnologías y nuevas estrategias.

Entre ellas, la rápida madurez de la tecnología de inteligencia artificial ofrece nuevas soluciones para que las empresas de restauración chinas reduzcan costes, aumenten la eficiencia y respondan a la competencia. En particular, con la llegada de la era de los grandes modelos y la IA generativa, la tecnología de IA ya no será una “opción” para las empresas de restauración, sino una “opción obligatoria”. El uso profundo de la tecnología de IA será una estrategia importante para que las empresas de restauración superen el techo de eficiencia y respondan a la competencia por homogeneización en la etapa de competencia con stock.

Se sospecha que esta imagen fue generada por IA

En la actualidad, el mercado global de IA en restauración se encuentra en una etapa de rápida expansión, con tamaño y tasa de crecimiento tanto altos, mostrando un fuerte impulso de desarrollo. Según información pública, en 2025 el mercado global de IA en restauración alcanzó 15 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 38.9%; se estima que en 2026 superará los 20 mil millones de dólares.

Desde la perspectiva del patrón regional, el mercado global de IA en restauración presenta un desarrollo de “Norteamérica lidera, Asia le sigue de cerca”. En Norteamérica, con 58% de cuota, domina con claridad; Asia es el segundo polo de crecimiento, con aproximadamente 24% del tamaño del mercado.

En cuanto a la situación de la aplicación de IA en la restauración de mi país, la IA en el sector se está desarrollando a gran velocidad; sin embargo, aún falta por mejorar su nivel de adopción. Por ejemplo, según la tasa de penetración de aplicaciones de IA, el Instituto de Investigación de la Industria de Hongcan, tras una encuesta, encontró que actualmente la tasa de adopción de aplicaciones de IA en la industria de la restauración de mi país es solo del 15%; pero, a medida que la tecnología de IA para restauración se aplique aún más, el Instituto de Investigación de la Industria de Hongcan prevé que para 2028 esa cifra aumentará hasta el 50%.

Y también el mercado de capitales considera atractivos los escenarios de aplicación de la IA en la restauración. Aunque en los últimos años el monto total de financiación de la industria de restauración de mi país ha seguido una tendencia a la baja, la senda de la IA en restauración muestra un aumento contrario a la tendencia general: tanto el monto de financiación como el número de eventos de financiación han vuelto a subir. En 2025, el sector de IA en restauración registró 18 eventos de financiación, con un monto acumulado de aproximadamente 2.8 mil millones de yuanes, un aumento interanual del 55.6%, por lo que el capital se sigue enfocando aún más.

Desde la perspectiva de los participantes del mercado de IA en restauración, el mercado chino de IA en restauración incluye principalmente grandes grupos de restauración líderes, proveedores de SaaS, proveedores de soluciones verticales de IA y grandes gigantes de internet de otros sectores.

Entre ellos, las empresas de restauración representadas por McDonald’s, Haidilao, Luckin Coffee, Míxìxuè Bīngchéng, Juewei Foods, Banú Hotpot, Xinrongji y Hefun Ramen, entre otras, gracias a sus redes masivas de tiendas, la acumulación de grandes cantidades de datos y su sólido capital, han desempeñado un papel importante en la materialización de aplicaciones de IA en la restauración. Sin embargo, considerando la seguridad de los datos, los costes de desarrollo y la aplicación en bucle cerrado, las aplicaciones de IA de los principales actores tienen dificultades para generalizarse entre más empresas de restauración.

No obstante, actualmente en la cadena ecológica de la IA en restauración también han surgido un grupo de proveedores excelentes de IA en restauración, como el robot interactivo lanzado por Zhiyuan Technology; los robots de entrega de comida creados por Qinglang Intelligent; el robot de cocina con IA “AI Stir-fry Robot” desarrollado por Topbon · Chuji; las pulseras/credenciales de voz inteligentes de IA para restauración presentadas por Yuhuaxiaohonghua; la herramienta integral de marketing con IA “碰一碰” puesta en marcha por Icc Grow; la plataforma de operaciones inteligentes a nivel empresarial “XiaoAo” lanzada por Ojiwei; el servicio de reseñas inteligentes con IA ofrecido por Huipingdian; y también soluciones de operación inteligente para el canal privado con IA lanzadas por Icc Grow, etc., todos ellos impulsando la materialización de aplicaciones de IA en restauración.

Aunque el desarrollo de la IA en restauración en mi país es veloz, durante la implantación aún existen muchas dificultades. Por ejemplo: la precisión de los modelos generales es baja, la proliferación de “falsa IA” se ha descontrolado y hay un desequilibrio en la oferta y la demanda de talentos compuestos, etc.

Y el Instituto de Investigación de la Industria de Hongcan, mediante la observación continua de casos de plataformas de grandes modelos tanto dentro como fuera del país, ha descubierto que hay muy pocos casos de aplicaciones de IA en la industria vertical de la restauración. La mayoría de las empresas de restauración todavía mantiene la aplicación de IA en niveles básicos, como generación de textos publicitarios, edición de videos y respuestas automáticas de servicio al cliente.

2. Gracias a una arquitectura de cuatro niveles —percepción, decisión, interacción y ejecución—, la IA en restauración ya se ha infiltrado en todos los eslabones de la operación de la restauración

Actualmente, la tecnología de IA en restauración ha formado una arquitectura coordinada de cuatro niveles: percepción, decisión, interacción y ejecución, brindando un soporte central para el desarrollo inteligente de las empresas de restauración. El nivel de percepción completa la captura e identificación de datos del escenario, sentando la base de datos para la inteligencia; el nivel de decisión, apoyándose en algoritmos, produce decisiones operativas detalladas para lograr la optimización de la asignación de recursos; el nivel de interacción optimiza la experiencia del servicio y la eficiencia operativa mediante tecnologías de interacción humano-máquina; y el nivel de ejecución utiliza robots inteligentes para materializar tareas estandarizadas.

1. El nivel de percepción de la IA en restauración se centra en la visión por computadora, logrando la captura de datos del escenario y la monitorización inteligente

Como los “cinco sentidos” de la IA en restauración, el nivel de percepción se apoya principalmente en la tecnología de visión por computadora (CV). Mediante algoritmos como el reconocimiento de imágenes y la detección de objetivos, convierte los datos del entorno físico en información estructurada, sentando la base de datos para la inteligencia de la restauración.

En aplicaciones reales, la tecnología del nivel de percepción es adecuada para los escenarios de sala frontal y cocina trasera. En el escenario de sala frontal, la tecnología CV puede analizar con precisión el flujo de clientes y las emociones de los clientes, optimizar las rutas de servicio y mejorar la experiencia gastronómica; en la cocina trasera, puede lograr una monitorización conforme a normas de higiene, control de calidad de los platos y gestión de pérdidas de ingredientes, garantizando la estandarización de la producción y evitando riesgos de seguridad alimentaria.

Por ejemplo, el sistema de inspección inteligente con IA desarrollado de forma autónoma por Haidilao ha aplicado en profundidad la tecnología CV. Actualmente ya logra cobertura del 100% de todas las tiendas en todo el país. El sistema, apoyándose en tecnologías de visión por computadora y computación en el borde, logra una gestión en bucle cerrado de 2 horas, con una tasa de reconocimiento de precisión superior al 95%. Esto garantiza de manera efectiva la unificación de la implementación de los estándares de servicio, impulsando que la tasa de comentarios positivos de las tiendas se mantenga estable en más del 98%.

2. El nivel de decisión de la IA en restauración, impulsado por algoritmos, aporta decisiones inteligentes para habilitar la mejora de eficiencia en toda la cadena de operaciones y de suministro

El nivel de decisión, basado en los datos del nivel de percepción y los datos históricos de operación de la empresa, apoyándose en algoritmos como análisis de big data, aprendizaje automático y predicción de series temporales, permite análisis en profundidad y toma de decisiones inteligentes, aportando una referencia para la gestión operativa de la empresa.

La tecnología del nivel de decisión puede aplicarse en escenarios de operación y de cadena de suministro. En el escenario de operación, sus aplicaciones principales incluyen predicción precisa de la demanda, fijación dinámica de precios y turnos programados inteligentes, lo que puede optimizar la asignación de personal y mejorar la eficiencia operativa; en el escenario de la cadena de suministro, la IA atraviesa todo el proceso de compras, almacenamiento y distribución, realizando compras inteligentes y gestión de inventarios, reduciendo pérdidas de ingredientes.

Por ejemplo, Juewei Foods, apoyándose en su enorme base de datos y algoritmos de análisis de big data, construyó una matriz de agentes de IA que incluye tres agentes inteligentes. Entre ellos, el pedido con IA “Little Fire Duck”, mediante recomendaciones personalizadas e interacción, optimiza la ruta de decisión y refuerza el valor emocional; el “AI Store Manager” de Juewei, “Jue Zhi”, acumula 143k experiencias de managers de tiendas premium, apoyando que el personal aprenda mientras trabaja y que se realicen entrenamientos entre ventas; el agente inteligente de miembros de IA descompone procesos como captación de personas del círculo, beneficios, selección de productos y contenido, en una coordinación de múltiples agentes (multi-Agent) para mejorar el efecto de las campañas.

3. El nivel de interacción de la IA en restauración se apoya en el procesamiento del lenguaje natural para lograr interacciones humano-máquina fluidas, mejorando de forma notable la eficiencia del pedido y la experiencia de servicio

El nivel de interacción, como el puente que conecta la IA en restauración y las personas, depende principalmente de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP), combinada con capacidades como modelos de gran lenguaje (LLM) y reconocimiento de voz (ASR), para lograr una interacción natural y fluida entre humano y máquina.

Sus aplicaciones cubren escenarios de sala frontal, cocina trasera y operación: en la sala frontal se puede utilizar pedido por voz con IA y un servicio de atención al cliente inteligente multilingüe; en la cocina trasera se puede usar IA para ayudar en el diseño inteligente de menús; y en el lado de operación se puede usar IA para generar copys de marketing personalizados.

Por ejemplo, McDonald’s es una de las empresas de restauración que desplegó antes el pedido inteligente con IA. Tras desplegar el pedido con IA, su ticket promedio aumentó 4.5%, y la tasa de precisión de los pedidos y del punto de pedido mejoró en 17 y 13 puntos porcentuales, respectivamente. La reducción en el tiempo de espera del cliente y el tiempo de inactividad del equipo alcanzó 50% y 40%, respectivamente, mejorando de forma significativa la eficiencia operativa y el rendimiento de la operación.

4. El nivel de ejecución de la IA en restauración se apoya en la tecnología de robots inteligentes para lograr automatización de tareas; el tamaño del mercado de los robots de restauración se está expandiendo rápidamente

El nivel de ejecución de la IA en restauración se apoya principalmente en la tecnología de robots inteligentes, fusionando tecnologías como robots cooperativos, navegación SLAM y control de fuerzas de precisión, transformando las instrucciones de decisión en tareas físicas. Sus aplicaciones abarcan escenarios como cocina trasera para cocinar, sala frontal para servicios y almacenamiento en cadena de suministro, etc.

Los datos muestran que entre 2020 y 2030, el tamaño del mercado de robots de restauración en China se prevé que crezca de 500 millones de yuanes a 32,000 millones de yuanes. Dentro, los robots para saltear/cocinar y los robots de entrega/servicio de platos constituyen las categorías principales. La tecnología del nivel de ejecución está impulsando rápidamente la automatización y la estandarización de las tareas en restauración, brindando un soporte sólido para que el sector reduzca costes y aumente la eficiencia.

Por ejemplo, en el campo de los robots para saltear, el robot de cocina con IA -F3 de AI Stir-fry Robot, desarrollado por Topbon · Chuji, viene equipado con un sistema de IA. Su IA cuenta con capacidad de aprendizaje autónomo, y puede optimizar automáticamente parámetros de cocción según los ingredientes y la retroalimentación de los usuarios. Este producto integra seis módulos principales, logrando funciones como control de temperatura preciso, agitación autónoma, limpieza automática de inserción de ingredientes y una colocación precisa de diversos condimentos como polvos, líquidos, ingredientes viscosos, grasa de cerdo y más. Se adapta perfectamente a múltiples escenarios de aplicación como restaurantes formales, comida rápida y puestos de comida colectiva (team meal). La tasa de recompra del producto alcanza hasta 90%, y ya se ha vendido en 30 regiones administrativas a nivel provincial de todo el país.

En el campo de los robots de entrega, Qinglang Intelligent Technology ya ha formado soluciones de adaptación a múltiples escenarios que cubren comida china, restaurantes japoneses y entregas en hoteles. Para diferentes escenarios, lanza modelos personalizados, logrando avances en capacidades clave como evitación de obstáculos a nivel de milímetros, entrega entre distintos pisos e interacción multilingüe. Esto proporciona una solución de energía de trabajo estandarizada madura, estable y que puede sostener una expansión a gran escala para marcas de restauración en cadena.

En el campo de los robots de actuación interactiva, Zhiyuan Technology construyó una matriz de productos de robots adaptados a múltiples escenarios, con un tamaño de equipos que supera las 1,000 unidades. Actualmente ya ha alcanzado una cooperación profunda con varias empresas de restauración conocidas, y el servicio cubre ciudades de más de 50.

Conclusión

En el futuro, a medida que la tecnología madure y se profundice el desarrollo de escenarios, la IA en restauración evolucionará en cuatro direcciones: operación inteligente autónoma, aplicaciones profundas de GEO, un sistema de puestos especializados de IA y la construcción de una base de conocimientos exclusiva. Para responder mejor a esta tendencia, las empresas de restauración deben impulsar tres trabajos clave: primero, seleccionar grandes modelos principales con alta facilidad de uso, y promover que todo el personal los aplique mediante formación sistemática y mecanismos de incentivos; segundo, personalizar agentes inteligentes adaptados a los escenarios de negocio y establecer un mecanismo de iteración y optimización continua; tercero, ordenar de forma integral los activos de conocimiento de la empresa, completar la construcción de la base de conocimientos y la “domesticación” del modelo, formando un bucle cerrado de retroalimentación de datos.

Autor: Instituto de Investigación de la Industria de Hongcan