Когда заказ приходит в виде рукописной записки

Представьте: тысячи ресторанов каждый день отправляют заявки своим поставщикам — кто через email, кто по SMS, кто голосовым сообщением, а кто и вовсе фотографией рукописного листочка. Именно с таким хаосом столкнулась компания Choco — и именно его она научилась побеждать с помощью искусственного интеллекта.

Choco — это AI-платформа для модернизации дистрибуции продуктов питания и напитков, обслуживающая более 21 000 дистрибьюторов и 100 000 покупателей в США, Великобритании, Европе и странах Персидского залива. Объединяя рестораны, поставщиков и дистрибьюторов в единую систему, платформа упрощает приём заказов, управление продажами и работу с клиентами по всей цепочке поставок.

ℹ Справка
ERP (Enterprise Resource Planning) — система планирования ресурсов предприятия. Это корпоративное ПО, которое объединяет в себе управление складом, заказами, финансами и логистикой. Примеры: SAP, 1C, Oracle.

Проблема: хаос на входе

По мере роста объёмов заказов Choco столкнулась с серьёзным узким местом: заказы по-прежнему поступали через электронную почту, SMS, голосовые сообщения, изображения и даже рукописные записки. Команды вручную переводили все эти входящие данные в структурированные заказы ERP — медленный и ненадёжный процесс, ограничивавший масштабирование и создававший постоянные операционные сбои.

Но даже это было лишь верхушкой айсберга.

«Обработка этих входящих данных была первым барьером, но не самым сложным. Настоящая проблема — это неявный контекст: индивидуальные маппинги SKU, предпочтения по единицам измерения, паттерны доставки. Все эти знания хранились в головах операторов стола заказов.» — Нарбех Мирзаи, вице-президент по разработке, Choco

Ключевая логика обработки заказов жила в человеческой памяти, а не в системах — и это делало любое масштабирование практически невозможным без найма всё новых операторов.

⚠ Типичная боль отрасли
В пищевой дистрибуции заказы нередко приходят ночью — особенно от ресторанов, которые подводят итоги дня после закрытия кухни. Нанять достаточно операторов на ночную смену и при этом сохранить рентабельность — практически невыполнимая задача.

Решение: AI-агенты вместо ручного труда

С появлением production-ready LLM (больших языковых моделей) Choco увидела возможность выйти за рамки простого workflow-ПО и создать AI-системы, способные самостоятельно выполнять работу. OpenAI API стали центральным элементом этой трансформации — компания встроила их в ядро своей платформы для создания нового поколения AI-нативных продуктов.

OrderAgent: умный приём заказов

Компания представила OrderAgent — агент, обрабатывающий мультимодальные входящие данные: письма, SMS, изображения и документы — и преобразующий их в структурированные заказы, готовые к загрузке в ERP.

OrderAgent использует продвинутый ИИ для приёма заказов из любого канала с почти идеальной точностью, помогая командам работать эффективнее, быстрее обслуживать клиентов и масштабироваться без дополнительного найма.

Главная «магия» — в способности системы учиться на контексте каждого клиента. После запуска каждая правка, внесённая командой, помогает ИИ обучаться. Если клиент заказывает «булочки для бургеров», имея в виду конкретный бренд, система запоминает это. В следующий раз она автоматически выбирает нужную позицию.

VoiceAgent: живые разговоры вместо автоответчика

В декабре 2025 года Choco объявила о сотрудничестве с OpenAI для запуска Choco Voice Agent — AI-решения, которое трансформирует коммуникацию между ресторанами и дистрибьюторами.

Построенный на базе OpenAI Realtime API, Choco Voice Agent может принимать звонки, оформлять заказы, отвечать на вопросы о товарах и рекомендовать дополнительные позиции исходя из потребностей клиента — на любом языке, 24 часа в сутки 7 дней в неделю.

Агент умеет подтверждать наличие товара на складе, предлагать альтернативы при отсутствии нужных позиций и акцентировать внимание на акционных товарах с истекающим сроком годности — что помогает дистрибьюторам увеличивать продажи, снижать затраты и уменьшать пищевые отходы.

Autopilot: агент, который принимает решения

В ноябре 2025 года Choco представила Autopilot — первый AI-агент в пищевой дистрибуции. С Autopilot ИИ от Choco перестал просто ассистировать — теперь он принимает решения самостоятельно.

Вместо ручной проверки Autopilot анализирует каждый входящий заказ, оценивает его корректность и сам решает — обработать мгновенно или передать на проверку оператору. Это значит, что дистрибьюторам больше не нужно вручную верифицировать заказы: ноль кликов, ноль ручного труда.


graph TD
    A[Входящий заказ
email / SMS / голос / фото] --> B{OrderAgent
мультимодальная обработка}
    B --> C[Распознавание контекста
клиентские SKU, предпочтения]
    C --> D{Autopilot
принятие решения}
    D -->|Высокая уверенность| E[Автоматическая отправка в ERP]
    D -->|Неоднозначность| F[Флаг для ручной проверки]
    E --> G[Заказ выполнен ✓]
    F --> H[Оператор подтверждает]
    H --> G

Результаты: цифры говорят сами за себя

Сегодня Choco обрабатывает более 8,8 миллиона заказов в год, задействуя свыше 200 миллиардов AI-токенов в production-среде, при этом сократив объём ручного ввода заказов на 50%. Платформа обеспечила двукратный рост продуктивности команды продаж без увеличения штата, поддерживает уровень ошибок ниже 1–5% и обеспечивает приём заказов в режиме 24/7 по всей глобальной сети.

Благодаря AI-технологиям Choco точность обработки заказов выросла до 95%, а время ручной обработки сократилось вдвое.

МетрикаДо внедрения AIПосле внедрения AI
Точность заказов~70–80%до 95%
Ручной ввод100% заказовснижение на 50%
Режим работырабочие часы24/7
Производительность продажбазовая×2 без найма
Уровень ошибоквысокийменее 1–5%

Ключевой инсайт: от автоматизации к интеллекту

Вице-президент по разработке Choco формулирует главное различие чётко:

«Настоящий инженерный вызов — построить инфраструктуру динамического обучения в контексте, чтобы система разрешала неоднозначности опираясь на историю заказов и каталог каждого клиента. Именно это отличает автоматизацию от интеллекта.»

Компания увидела возможность в production-ready LLM для создания AI-систем, способных непосредственно выполнять работу, сделав интеграцию с OpenAI стратегическим приоритетом.

💡 Урок для бизнеса
Gлавная ловушка при внедрении AI — остановиться на уровне «автоматизации форм». Настоящая ценность появляется, когда система учится неявным правилам бизнеса: предпочтениям клиентов, историческим паттернам, контекстным исключениям. Именно это превращает инструмент в интеллектуального агента.

Новая роль: «оркестратор агентов»

Один из самых интересных сдвигов, который описывает Choco, — изменение роли людей в операционных процессах.

Choco продолжает расширять AI-возможности по всей экосистеме пищевой дистрибуции, углубляя роль агентов в выполнении сложных операционных задач. По мере того как AI-системы берут на себя всё больше ответственности, компания формирует новый класс пользователей — не-инженеров, действующих в роли «оркестраторов агентов»: людей, которые проектируют интеллектуальные системы и управляют ими для достижения бизнес-результатов.

«Мы переходим от программного обеспечения, которое поддерживает работу, к системам, которые сами выполняют работу. Этот сдвиг позволяет нашим клиентам работать быстрее, компактнее и с гораздо большей устойчивостью.»

Безопасность и контроль

Важно, что автоматизация не означает потерю контроля. В основе автоматизации лежит система, построенная на принципах доверия. OrderAgent использует шифрование корпоративного класса, соответствует требованиям GDPR, а все данные хранятся на серверах в ЕС. Данные клиентов никогда не покидают среду ERP. И пока ИИ ведёт ваш стол заказов круглосуточно, вы всегда сохраняете контроль — сами выбираете, каких клиентов и какие типы заказов автоматизировать, а какие оставить под ручным надзором.

📝 Пример применения

Сценарий: Ресторан в 23:00 отправляет голосовое сообщение с заказом: «Как обычно, только вместо семги возьмите форель, если семги нет».

Что делает AI: VoiceAgent принимает звонок, понимает «как обычно» через историю заказов клиента, проверяет наличие семги на складе, автоматически заменяет её форелью, подтверждает заказ голосом и отправляет структурированный заказ в ERP — всё без единого оператора.

Что дальше

В ближайшей перспективе Choco планирует масштабировать использование OpenAI API для создания более автономных, контекстно-осведомлённых систем в области продаж, электронной коммерции и управления цепочками поставок — продолжая переход от workflow-ПО к инфраструктуре выполнения на основе ИИ.

Choco позиционирует себя как AI-партнёр для дистрибьюторов продуктов питания, автоматизирующий управление заказами между ресторанами и поставщиками. Это переопределение отражает более широкое изменение в отрасли: эпоха ручных заказов заканчивается, а ИИ становится доверенной частью дистрибьюционных операций.

История Choco — это не просто кейс об одной компании. Это витрина того, как AI-агенты способны переосмыслить целые отрасли: там, где раньше требовались десятки операторов, теперь справляются несколько интеллектуальных агентов, работающих круглосуточно, без ошибок усталости и с постоянно растущей точностью.