Four Seasons İstanbul, 2 yıl önce başladığı yapay zeka ile sistem kurmasının sonucunda, Yapay zeka gıda israfını %40 azaltabiliyorsa, artık soru “Yapabilir miyiz?” değil, “Neden hala bekliyoruz?” olmalıdır.
Türk turizmi dünyanın en önemli destinasyonlarından biri olmayı başardı. Otellerimiz, restoranlarımız, mutfaklarımız ve yetişmiş insan kaynağımız uluslararası standartlarda. Ancak sektörümüzün gözden kaçırdığı, her gün sessizce gerçekleşen büyük bir kayıp var; Çöpe giden gıda.
Her gün otellerimizde satın alınan, depolanan, hazırlanan, pişirilen ve misafire sunulmak üzere üretilen tonlarca gıdanın bir bölümü tüketilmeden çöpe gidiyor. Üstelik bunun bedelini yalnızca satın alma faturası olarak ödemiyoruz.
O gıdanın üretimindeki suyu, enerjiyi, lojistiği, depolama maliyetini, mutfak çalışanlarının emeğini, karbon ayak izini ve en önemlisi ekonomik değerini de çöpe atıyoruz.
Bugüne kadar bu kaybın ne kadar büyük olduğunu tam olarak ölçememiş olmamız ise belki de en büyük problemimiz.
Çünkü ölçmediğimiz kaybı yönetemiyoruz
Four Seasons bize önemli bir mesaj veriyor. Dünyanın önde gelen otel gruplarından Four Seasons, gıda israfının azaltılması konusunda yapay zeka destekli teknolojiler kullanıyor.
Kullanılan sistemler çöpe atılan gıdayı kamera ve tartı teknolojileriyle tanımlıyor. Hangi ürünün, ne kadar, ne zaman ve hangi nedenle çöpe gittiğini kayıt altına alıyor. Daha da önemlisi, bu veriler mutfak operasyonlarına geri dönüyor.
Four Seasons'ın farklı tesislerinde gıda israfında yaklaşık %40 ve üzerindeki azaltımların görülebilmesi, sektör açısından çok önemli bir mesaj taşıyor.
Örneğin Four Seasons Resort Costa Rica'da AI destekli gıda atığı ölçümüyle yaklaşık %50'lik bir azalma ve 46 bin dolarlık maliyet tasarrufu raporlandı.
Four Seasons'ın 2024 sürdürülebilirlik raporuna göre grubun tesislerinin %82'sinde AI destekli gıda atığı ölçüm araçları kullanılıyordu.
Bu artık bir teknoloji denemesi değil. Dünyanın önde gelen otel gruplarından birinin operasyonel yaklaşımı haline geliyor.
Peki biz neden daha önce yapamadık?
Bu sorunun cevabı kesinlikle “otel mutfaklarımız yeterince iyi değil” değildir.
Tam tersine. Türkiye'nin üst segment otellerinde son derece deneyimli executive chef'ler, F&B yöneticileri, satın alma ekipleri ve cost controller'lar görev yapıyor.
Sorun insan kaynağımız değil. Sorun çoğu zaman verinin yeterince detaylı olmaması.
Bir şef yılların deneyimiyle bir ürünün fazla kaldığını görebilir. Fakat yapay zeka bize şunu söyleyebilir; “Son 60 günde bu ürünün 137 kilogramı çöpe gitti. Bunun %68'i açık büfede, özellikle saat 20.00 sonrasında oluştu ve toplam maliyeti X TL.”
İşte fark burada. Tecrübe bize problemi hissettiriyor. Veri ise problemin nerede olduğunu gösteriyor.
Gıda israfı aslında üç ayrı problemdir
Otellerde “food waste” dediğimiz şey tek bir problem değildir.
1. Fazla satın alma; Talep doğru tahmin edilmezse ürün depoda bekler ve son kullanma tarihine ulaşabilir.
2. Fazla üretim; Misafir sayısının ne olacağını garanti edemeyen mutfaklar, ürünün bitmesi riskine karşı fazla üretim yapabilir.
3. Servis ve tabak artığı; Büfede kalan, porsiyonlardan dönen veya misafirin tüketmediği ürünler de önemli bir kayıp oluşturur.
Bu üç problemin çözümü de farklıdır. İşte yapay zekanın önemli avantajı burada ortaya çıkar.
Sistem sadece; “Bugün 80 kilogram yemek çöpe gitti.” dememelidir.
Şunu söyleyebilmelidir; “Bu 80 kilogramın 35 kilogramı fazla üretim, 20 kilogramı hazırlık firesi, 15 kilogramı büfe artığı, 10 kilogramı ise tabak artığı.”
O zaman yönetici müdahale edebilir.
En büyük tasarruf çöp kutusunda değil, üretim planında
Burada önemli bir yanlış anlaşılmayı düzeltmek gerekiyor. Yapay zeka çöpe giden yemeği sihirli biçimde ortadan kaldırmıyor.
Yapay zeka, çöpe giden yemeğin nedenini görünür hale getiriyor. Sonrasında kararı yine insan veriyor.
Örneğin; “Bu üründen her salı 15 kilogram fazla üretiyoruz.” denildiğinde mutfak üretimi azaltıyor.
“Büfede büyük tepsiler kullanıldığı için tüketilmeyen ürün miktarı artıyor.” denildiğinde daha küçük tepsilerle, daha sık takviye yapılabiliyor.
“10.30'dan sonra belirli ürünlerin tüketimi ciddi biçimde düşüyor.” denildiğinde üretim ve replenishment planı değiştirilebiliyor.
Yani AI'ın asıl görevi; Çöpü azaltmak değil, gereksiz üretimi azaltmak.
Peki Türkiye bugüne kadar ne kadar kaybetti?
Bu soruya bugün elimizde ulusal ölçekte güvenilir ve otelleri kapsayan tek bir rakamla cevap vermek kolay değil. Ve aslında bu durum bile başlı başına bir uyarı.
Çünkü sektör olarak kaç ton gıdanın ve kaç liranın çöpe gittiğini düzenli ve ortak bir standartla ölçmüyorsak, kaybımızın gerçek boyutunu bilmiyoruz.
Ancak şunu biliyoruz; Otel sayımız, yatak kapasitemiz ve turizmdeki yiyecek-içecek hacmimiz düşünüldüğünde, küçük oranlar bile çok büyük ekonomik karşılıklara dönüşüyor.
Bir otelin yıllık gıda alımının yalnızca %5'inin gereksiz yere çöpe gittiğini varsayalım.
Bu oran tek başına küçük görünebilir. Fakat bunu yüzlerce, hatta binlerce tesisle çarptığımızda karşımıza milyonlarca liralık bir ekonomik kayıp çıkar. Üstelik buna su, enerji, lojistik ve işçilik maliyetlerini dahil ettiğimizde gerçek kayıp daha da büyür.
Üzücü olan, bu kaybın önemli bir bölümünün bugüne kadar “kaçınılmaz operasyonel fire” olarak kabul edilmiş olmasıdır. Belki de değildi.
Menü ve reçete optimizasyonu; AI sadece "Ne kadar yemek çöpe gitti?" demiyor. Zaman içerisinde "Hangi yemek sürekli çöpe gidiyor?" sorusunu cevaplıyor.
İnsan faktörü; Bence en az AI kadar önemli olan nokta burası. Eskiden mutfak çalışanı bir tepsiyi çöpe döküyor; kimse bilmiyordu.
AI sistemi; "12,4 kg makarna – 1.486 TL – üretim fazlası." diye kaydediyor.
Ertesi gün yönetici görüyor. Bir hafta sonra şef görüyor. Bir ay sonra satın alma görüyor. Üç ay sonra genel müdür görüyor.
Artık; "Mutfakta biraz fazla yapılıyor." gibi subjektif bir cümle yerine; "Son üç ayda 420 kg makarna üretim fazlası oluşmuş ve bunun maliyeti 52.000 TL." diyebiliyorsunuz. Davranış değişiyor.
Four Seasons, global ölçekte gıda israfını 2019 baz yılına göre 2030'a kadar yarıya indirmeyi hedefliyor. Şirket, otellerinde gıda atığını ölçmek için yapay zeka destekli teknolojiler kullanıyor. Bu sistemler kamera ve bağlı tartı aracılığıyla çöpe atılan gıdayı tanıyor, miktarını ve maliyetini hesaplıyor ve sonuçları mutfak ekiplerinin kararlarına aktarıyor.
Büyük otellerin paradoksu
Burada ilginç bir paradoks ortaya çıkıyor.
Üst segment zincir oteller, küçük işletmelere göre çok daha profesyonel sistemlere sahip. Ama aynı zamanda operasyonları çok daha karmaşık.
Bir otelde; doluluk, oda tipi, kahvaltı katılımı, grup rezervasyonları, toplantılar, düğün ve banketler, restoran rezervasyonları, sezon, hava durumu, turist profili, hafta içi/hafta sonu davranışı, iptaller, çocuk ve diğer ilave kişiler, şişirme oda rezervasyonları, forecastın doğru çıkarılmaması, satınalma gecikmeleri ve menü değişiklikleri, şeflerin +10 fazla üretimi neticede üretim kararlarını etkiliyor.
Bu nedenle mutfak "müşteri gelmeden önce" üretim yapmak zorunda.
Ve otelcilikte en büyük korkulardan biri şudur; Misafire ürünün bitmesi.
Bu nedenle mutfak çoğu zaman biraz fazla üretmeyi, ürünün bitmesi riskine tercih ediyor.
AI burada geçmiş veriyi kullanarak bu belirsizliği azaltabiliyor.
Artık sektör olarak yeni bir soru sormalıyız
Bugüne kadar; “Food cost'umuz kaç?” diye sorduk.
Bundan sonra bunun yanında; “Food waste'imiz kaç?” diye de sormalıyız.
Daha da önemlisi; “Bunun ne kadarı önlenebilir?”
Türkiye Otelciler Birliği'ne Çağrı
Bu nedenle Türkiye Otelciler Birliği ve sektörün diğer temsil kurumlarının öncülüğünde, tüm üye otellerin dahil olabileceği bir “Otelcilikte Gıda İsrafını Ölçme ve Azaltma Programı” başlatılmasının önemli bir adım olacağına inanıyorum.
Amaç yalnızca teknoloji satın almak olmamalı. Önce ortak bir ölçüm standardı oluşturulmalı.
Her otel en azından; satın alınan gıda miktarını, hazırlık firesini, fazla üretimi, büfe/servis atığını, tabak artığını, toplam atık miktarını, atığın TL karşılığını ölçebilmeli.
Sonrasında isteyen oteller AI destekli sistemlerle daha ileri seviyeye geçebilmeli. Sektör genelinde anonimleştirilmiş veriler toplandığında ise Türkiye'nin ilk kez şu soruya gerçek bir cevap verme şansı olur; “Türk otelcilik sektörü her yıl kaç ton gıdayı ve kaç milyon lirayı çöpe atıyor?”
Bu veri yalnızca sürdürülebilirlik açısından değil, sektörümüzün rekabet gücü açısından da son derece değerlidir.
Çünkü artık mesele sadece çevre değil
Gıda israfını azaltmak elbette çevresel bir sorumluluk. Fakat bundan çok daha fazlası.
Bu; maliyet yönetimidir. verimliliktir. karlılıktır. operasyonel mükemmelliktir. Ve artık aynı zamanda teknoloji kullanımıdır.
Four Seasons örneğinin bize gösterdiği en önemli ders belki de şu; Yapay zeka şefin yerini almıyor. Şefin elindeki bilgiyi güçlendiriyor.
Bugünün deneyimli şefi, geçmişte kendi tecrübesine dayanarak karar veriyordu.
Geleceğin deneyimli şefi ise; tecrübe + gerçek zamanlı veri + yapay zeka üçlüsüyle karar verecek.
Son söz;
Bu bize TGA’nın "Turizm Sürdürülebilirlik Performans Veri Bankasını acilen oluşturması gerektiğini söylüyor."
"Sürdürülebilir turizm, otelin duvarında asılı sertifikayla değil; kişi/gece başına tüketimin, atığın, suyun ve enerjinin yıllar içinde kaç puan değiştiğiyle ölçülmelidir."
This article is sourced from this page .