ChatGPT kan mijn pastasaus niet maken

AI maakt geen pasta, verwelkomt geen gasten en lost geen onverwachte ziekmeldingen op. Toch speelt de technologie nu al een steeds grotere rol achter de schermen van Amsterdamse horecabedrijven. Tijdens Neno’s Horeca Tech & AI Breakfast, georganiseerd met SOUS en Toqan, vertelden Eva Akkerhuis van Lebkov & Sons, Francesco Vauban van Scarpetta en Ruben Joseph Ramspeck van Club Birdies hoe zij AI inzetten om hun bedrijf slimmer te runnen.

De zaal zat vol horecaondernemers, met aanwezigen van onder meer RCE, Pillows Hotels, Group 212, Market 33, Market 27 en Capital C. Het gesprek ging niet over wat AI misschien over vijf jaar kan betekenen, maar over de vragen waar ondernemers vandaag al mee zitten. Waarom blijft één locatie achter op de margedoelstelling? Hoe maak je sneller een werkbare personeelsplanning? En hoe zorg je ervoor dat jouw zaak wordt aanbevolen wanneer iemand ChatGPT vraagt wat er in Amsterdam te doen is?

Eva, Francesco en Ruben begonnen ieder bij een ander probleem. Hun conclusie was hetzelfde: de waardevolste toepassingen van AI beginnen niet bij de technologie, maar bij een concrete uitdaging in de dagelijkse operatie.

Eva Akkerhuis: sneller van cijfers naar beslissingen

Eva maakte al op jonge leeftijd kennis met de horeca door mee te werken in het restaurant van haar familie. Sindsdien is ze betrokken geweest bij bijna ieder onderdeel van de operatie, van het openen van nieuwe locaties tot het verbeteren van werkprocessen in de keuken. Zo verving ze ooit het werken met geschatte porties door kleurgecodeerde maatscheppen met een vast aantal grammen. Een ogenschijnlijk kleine ingreep, maar wel één die laat zien hoe Eva naar een onderneming kijkt: begrijpen wat er gebeurt, het meetbaar maken en die informatie gebruiken om beter te sturen.

Als Eva over AI praat, gaat het daarom niet over de technologie zelf. Ze wil weten of het haar helpt om sneller een betere beslissing te nemen. Begin 2023 experimenteerde ze voor het eerst met ChatGPT, nadat een vriend haar ermee in aanraking had gebracht. Het liet haar zien wat generatieve AI kon, maar werd nog geen vast onderdeel van haar dagelijkse werk. Dat veranderde toen ze Toqan ging gebruiken.

Vandaag gebruikt Eva Toqan bijna dagelijks om managementvergaderingen voor te bereiden, EBITDA en marges te analyseren, prijsbeslissingen door te rekenen en te onderzoeken hoe veranderingen in kosten of omzet de prestaties van een locatie beïnvloeden. Eén analyse liet bijvoorbeeld zien dat een bepaald type brood ongeveer drie keer zo goed verkocht als het alternatief. Geen revolutionaire ontdekking, maar wel een concreet inzicht dat direct leidde tot een duidelijke inkoopbeslissing.

Daar zit volgens Eva het verschil tussen een algemene chatbot en AI die daadwerkelijk onderdeel wordt van de bedrijfsvoering. Een chatbot kan informatie geven, maar een systeem met voldoende context over jouw bedrijf kan helpen bepalen wat je vervolgens moet doen. Wat gebeurt er met de marge als de prijzen stijgen? Waarom presteert één locatie minder goed dan de rest? En hoeveel extra omzet is nodig om een verschil in loonkosten op te vangen?

Voorheen betekenden dit soort vragen vaak dat data uit verschillende systemen moesten worden verzameld en handmatig geanalyseerd. Nu kan Eva ze sneller onderzoeken en binnen dezelfde werksessie van inzicht naar een mogelijke actie gaan.

Personeelsplanning is een volgende toepassing. Historische omzet- en loonkostengegevens kunnen helpen voorspellen hoeveel mensen er waarschijnlijk nodig zijn, maar een goede planning hangt ook af van beschikbaarheid, last-minuteziekmeldingen en wat er op dat moment op iedere locatie speelt. AI kan een sterkere eerste versie maken, maar ervaring en menselijk beoordelingsvermogen blijven nodig om daar een planning van te maken die in de praktijk werkt.

Eva’s advies aan andere ondernemers is dan ook eenvoudig:

“Als je een vraag hebt en niet weet waar je moet beginnen, stel die vraag dan gewoon.”

Je hoeft niet ieder model te begrijpen of direct de perfecte prompt te schrijven. Begin met een vraag binnen je bedrijf die je vandaag al beter wilt kunnen beantwoorden.

Francesco Vauban: bouwen aan de Scarpetta Brain

Voordat Francesco Scarpetta opende, bouwde hij Fresh Pasta Lab op: een catering- en toeleveringsbedrijf dat binnen één jaar groeide van één naar zestien restaurantklanten. In die periode zag hij een duidelijke kans. Nederlanders houden van Italiaans eten, maar goede pasta betekent vaak ook plaatsnemen, wachten en de prijs betalen van een volledig restaurantbezoek.

Scarpetta werd zijn antwoord: verse pasta die snel wordt geserveerd, onder meer in herbruikbare glazen potten. Die potten waren in eerste instantie een praktische keuze, maar groeiden uit tot een onverwacht marketingmiddel. Mensen onthielden ze, namen ze mee en deelden ze online. Diezelfde praktische en experimentele manier van denken zie je terug in hoe Francesco AI gebruikt.

Hij begon met ChatGPT voor relatief eenvoudige taken, zoals marketingcontent schrijven, mogelijke locaties onderzoeken en onderdelen van het businessplan uitwerken. Naarmate hij beter begreep wat de technologie kon, groeide ook zijn ambitie. Vandaag gebruikt hij Perplexity vooral voor onderzoek en Claude voor operationeel werk. Die toepassingen brengt hij samen in wat hij de ‘Scarpetta Brain’ noemt.

De Scarpetta Brain is geen autonoom systeem dat het restaurant runt, maar een interne kennis- en werkomgeving die Francesco opbouwt rond Scarpetta’s processen, planningsregels, voorraadbehoeften en manier van werken. Hij vergelijkt het met het inwerken van iemand met enorm veel potentieel, maar zonder kennis van het bedrijf. De technologie is capabel, maar moet eerst begrijpen hoe Scarpetta werkt. Hoe beter de context, hoe bruikbaarder het resultaat.

Door Claude de planningsregels van Scarpetta en screenshots van de beschikbaarheid van het team te geven, kan Francesco een eerste versie van de wekelijkse personeelsplanning laten maken. Hij zet de definitieve planning nog steeds zelf in het planningssysteem, maar bespaart zo iedere maand drie tot vier uur aan repetitief werk.

Voorraad is de volgende uitdaging. Te veel voorraad legt druk op de cashflow en vergroot de kans op verspilling, terwijl te weinig voorraad betekent dat gerechten op drukke momenten niet beschikbaar zijn. Francesco wil zijn systeem daarom directer koppelen aan Lightspeed en uiteindelijk ook aan de leveranciers van Scarpetta. Met actuele verkoop- en verbruiksdata kan AI helpen bijhouden wat op voorraad is, wat is gebruikt en wat opnieuw moet worden besteld. Historische verkoopgegevens kunnen daarnaast helpen om piekmomenten eerder te herkennen en de personeelsplanning daarop aan te passen.

Het doel is niet om mensen uit het restaurant te halen. Zoals Francesco het zelf samenvatte:

“ChatGPT kan mijn pastasaus niet maken.”

AI kan de pasta niet bereiden, gasten niet bedienen en niet aanvoelen wat er op een drukke avond in de zaak nodig is. Francesco wil vooral het repetitieve werk rondom die activiteiten verminderen, zodat zijn team meer tijd overhoudt voor de onderdelen van het bedrijf die gasten daadwerkelijk ervaren.

Ook over zijn financiële administratie was hij helder. Van zijn accountancy-, payroll- en belastingpartner verwacht hij vooral dat alles wordt geregeld, met zo min mogelijk frictie.

“Ik wil dat de boeken op tijd worden gesloten, dat ik duidelijk inzicht heb in onze cashflow en dat ik erop kan vertrouwen dat onze financiële administratie gewoon goed is geregeld.”

Scarpetta is klant bij Neno. We ondersteunen het bedrijf met een actuele boekhouding, helder inzicht in de cashflow en een financiële administratie die zorgvuldig en op tijd wordt afgehandeld.

Ruben Ramspeck: gevonden worden via ChatGPT

Club Birdies ontstond niet van de ene op de andere dag. Ruben werkte vijf jaar aan het concept, onderzocht drie locaties, werkte met verschillende groepen partners en doorliep een vergunningsproces van achttien maanden voordat hij de eerste indoorgolflocatie van Amsterdam kon openen. Zijn aanpak gedurende dat proces was eenvoudig: doorgaan, van iedere afwijzing leren en het opnieuw proberen.

Ruben is er open over dat hij geen technische of traditionele academische achtergrond heeft. Hij weet vaak precies wat hij wil bouwen of communiceren, maar vindt het niet altijd vanzelfsprekend om alle informatie in een helder en gestructureerd plan te vangen. Daar werd ChatGPT voor het eerst waardevol. Het gaf hem een plek om ideeën te ordenen, plannen uit te werken en resultaten steeds verder aan te scherpen met extra context en feedback. Hij gebruikte AI zelfs om een businessplan voor een minigolfconcept te ontwikkelen, dat hij later aan een investeerder presenteerde.

Het moment waarop hij de commerciële waarde van AI echt begon te zien, kwam pas nadat Club Birdies was geopend. De locatie is een bestemming en daardoor minder afhankelijk van toevallig passerend publiek. Ruben vraagt gasten daarom regelmatig hoe zij Club Birdies hebben gevonden. Eén klant vertelde dat ze ChatGPT had gevraagd wat ze samen met haar vader in Amsterdam kon doen. Club Birdies stond bovenaan de aanbevelingen.

Voor Ruben was dat het bewijs dat AI-zoekverkeer uitgroeit tot een serieus kanaal voor klantacquisitie. Mensen zoeken niet meer uitsluitend via Google op losse zoekwoorden, maar stellen AI-assistenten complete vragen: waar kunnen we eten, wat kunnen we doen en welke plek past bij de gelegenheid?

Dat verandert de manier waarop horecabedrijven over online zichtbaarheid moeten nadenken. Het gaat niet meer alleen om een hoge positie in traditionele zoekresultaten. AI-systemen moeten ook begrijpen wat een bedrijf aanbiedt, voor wie het relevant is en in welke situatie het een goede aanbeveling is. Club Birdies gebruikt SOUS om die zichtbaarheid te versterken, met praktische aanbevelingen zoals het publiceren van relevante artikelen, het actueel houden van online informatie, het maken van meer korte videocontent en het consequent reageren op reviews.

Ruben ziet SOUS daarom minder als nog een softwaretool en meer als een adviseur die zijn team helpt bepalen welke activiteiten aandacht verdienen en waar kansen blijven liggen. Zijn ambitie gaat bovendien verder dan zichtbaarheid. Ongeveer 30 procent van de omzet van Club Birdies komt uit zakelijke evenementen, maar tijdens schoolvakanties neemt die vraag sterk af. Ruben wil dat AI zulke patronen eerder signaleert, voordat ze zichtbaar worden in de maandelijkse cijfers.

Wanneer boekingsdata, klantgedrag, het weer en historische vraag samenkomen, kan een systeem bijvoorbeeld voorstellen welke doelgroep moet worden benaderd, welk aanbod relevant is of wanneer een prijsaanpassing het overwegen waard is. Ruben blijft degene die beslist; AI maakt de kans alleen eerder zichtbaar.

Drie bedrijven, één gedeeld patroon

Wat tijdens het panel opviel, was niet één specifieke tool of functionaliteit, maar de manier waarop iedere ondernemer AI toepast op het vraagstuk dat binnen zijn of haar bedrijf het meeste verschil kan maken. Eva gebruikt Toqan om marges beter te begrijpen en sneller operationele beslissingen te nemen. Francesco bouwt met Claude aan een systeem dat repetitief werk rond planning en voorraad vermindert. Ruben gebruikt SOUS om ervoor te zorgen dat Club Birdies zichtbaar is wanneer potentiële gasten AI om een aanbeveling vragen.

Geen van hen ziet AI als vervanging voor personeel, ervaring of beoordelingsvermogen. Horeca blijft mensenwerk. Eten moet worden bereid, gasten moeten zich welkom voelen en onverwachte situaties vragen om iemand die begrijpt wat er op dat moment nodig is. AI kan informatie analyseren, een eerste planning maken, patronen signaleren en mogelijke acties voorstellen. Het geeft ondernemers een beter vertrekpunt, maar de uiteindelijke beslissing en de ervaring voor de gast blijven mensenwerk.

Precies daarom kwamen Neno, SOUS en Toqan voor deze ochtend samen. Toqan brengt bedrijfskennis en data bij elkaar, zodat ondernemers hun prestaties kunnen analyseren en beter onderbouwde beslissingen kunnen nemen. SOUS helpt horecabedrijven om online beter zichtbaar te worden en sterkere relaties met gasten op te bouwen.

Bij Neno richten we ons op de financiële operatie achter de onderneming. We brengen accountancy, fiscale dienstverlening, loonadministratie en zakelijk bankieren samen in één platform. AI helpt ons om repetitief financieel werk te verminderen en ondernemers sneller toegang te geven tot de cijfers die zij nodig hebben. Dat betekent minder tijd kwijt zijn aan het verzamelen van documenten, het schakelen tussen systemen en het wachten op rapportages, en meer inzicht in marges, loonkosten, cashflow en de prestaties van afzonderlijke locaties.

De toepassingen verschillen, maar het doel is hetzelfde: horecaondernemers meer grip geven op hun bedrijf en meer tijd laten besteden aan het werk dat menselijke aandacht vraagt. De ondernemers die daar als eerste van profiteren, zijn niet per se degenen met de meest geavanceerde technologie. Het zijn de ondernemers die een concreet probleem herkennen, de juiste context geven en gewoon beginnen.