Alma Douro
O Alma Douro é um restaurante de fine dining. Desenhámos o sistema que lhe gere a cozinha e a sala, com IA que sugere receitas a partir do stock a expirar.
Do aviso de validade à receita, em 12 segundos
A app deteta o que está perto de expirar, propõe uma receita construída com esses produtos e devolve a ficha técnica pronta para o serviço.
A validade passa a ter cor
A validade dos produtos vivia em etiquetas na arca e em folhas de cálculo. Quando alguém reparava, já era perda.
Passou a estar na mesma linha do produto, em três níveis de cor. A partir do vermelho, é a app que toma a iniciativa e propõe agir.
A IA sugere, o chef decide
A base da sugestão nunca é opaca. Quem cria a receita escolhe o critério e vê-o escrito.
- Critério
- Manual, preço médio, quantidade em stock ou proximidade da validade
- Pré-seleção
- Os produtos a expirar entram já escolhidos, com a contagem à vista
- Quantidades
- Editáveis ao grama, com a lista lateral sempre visível
- Saída
- Custo para o restaurante, preço de menu, tempo e doses
Uma ficha técnica, não um palpite
- Ingredientes com quantidades exatas
- Custo e preço de menu lado a lado
- Tempo de preparação e número de doses
- Instruções passo a passo, editáveis
Comprar com histórico, não de memória
Sem registo de preços e prazos, a encomenda era feita de cabeça. Comprava-se a mais por precaução, e o excesso acabava no lixo.
Cada encomenda passou a ter estado, data prevista e fornecedor à vista. O que falta é reposto antes de faltar, sem compras de pânico.
A IA não substitui o critério de quem cozinha. Tira-lhe o trabalho de descobrir o que fazer com o que sobra.
Lugares, não linhas de tabela
As reservas viviam em listas. Em hora de ponta, ninguém traduz uma tabela na disposição real do espaço.
Planta do restaurante com três estados de cor apenas. Menos categorias, decisão mais rápida.
Sala e cozinha a olhar para o mesmo número
O atraso torna-se visível antes de o cliente o sentir.
- Colunas
- Em lista, em preparação, concluído
- Cronómetro
- Por pedido, muda de cor ao passar do tempo previsto
- Contexto
- Mesa, número de pessoas e restrições junto a cada prato
- Filtros
- Menu de estação e menu de degustação
Para quem tem as mãos ocupadas
- Estado da equipa, quem está ligado
- Um toque para falar, sem menus
- Só o que não pode esperar
Uma pergunta de cada vez
Formulários de reserva longos perdem gente a meio, e o pedido especial acabava por chegar por telefone.
Seis passos curtos, um por ecrã, com a mesa escolhida pelo próprio cliente na planta.
O que o cliente escreve chega à cozinha
É aqui que o ciclo fecha: a informação do cliente alimenta a previsão, a previsão informa as compras, e as compras determinam o stock que gera as sugestões.
- Formato
- Etiquetas fechadas, não texto livre, para o sistema entender
- Granularidade
- Por pessoa e não por reserva, para não trocar o prato
- Opções
- Vegetariano, sem glúten, sem lactose, halal, kosher e mais
- Destino
- Aparecem junto ao nome na sala e seguem para o canal da cozinha
O processo, em detalhe
Como corremos o processo
Seguimos o duplo diamante em cinco fases. Investigação com entrevistas a donos e a pessoal de restaurantes. Definição de funcionalidades, com o mapeamento dos fluxos de cada perfil. Wireframes de baixa e média fidelidade, depois protótipo de alta fidelidade em Figma.
Fechámos com testes de usabilidade, iteração sobre o feedback recolhido, e entrega adaptada a tablet, telemóvel e smartwatch.
Porque é que o desperdício não é só um problema da cozinha
A investigação mostrou uma cadeia. Compras mal informadas geram stock a mais. Procura mal antecipada gera stock errado. Restrições alimentares que se perdem entre a sala e o fogão geram pratos devolvidos.
Foi essa cadeia que justificou pôr a IA no centro do sistema, a ligar os três perfis, em vez de a tratar como funcionalidade isolada de um deles.
Porque a decisão final é sempre humana
O sistema nunca publica um prato no menu por iniciativa própria. Propõe, mostra o critério que usou, e deixa o chef aceitar, ajustar ou ignorar.
Numa cozinha, uma ferramenta que decide sozinha perde-se à primeira sugestão errada. A reversibilidade é o que a mantém em uso.
Estado do projeto e limites
Foi entregue como protótipo de alta fidelidade, testado com utilizadores e iterado. Não chegou a ambiente de produção.
Por isso não há dados de operação real. Os objetivos de eficiência e de redução de desperdício são objetivos de desenho, e os valores visíveis nos ecrãs são dados de demonstração.
