Cluvi nació resolviendo la fricción del servicio en sala: menús digitales, toma de pedidos desde el móvil, integración con cocina y pagos. Con el tiempo, sumó analítica, campañas segmentadas y herramientas para delivery propio. Su lectura es clara: el restaurante promedio ya no necesita “otra app”, sino un asistente que use los datos para ejecutar.
Qué es Otto (y qué no es)
Otto es un asistente de IA entrenado con la información del restaurante (ventas, productos, horarios, reseñas, campañas) para:
Aumentar el ticket promedio con sugerencias contextuales (maridajes, complementos, upgrades).
Cuidar disponibilidad: alerta de platos por agotarse y propone sustitutos antes de que haya quiebres.
Optimizar promociones: identifica horas valle, sugiere combos o descuentos y mide impacto real en margen.
Atender al cliente: responde preguntas frecuentes, guía el pago y dispara encuestas cortas para feedback útil.
No intenta reemplazar al equipo: evita tareas repetitivas, estandariza criterios y libera tiempo de sala y cocina.
El dolor que ataca
Fugas de margen por mermas e insumos mal costados.
Carta extensa sin insights sobre lo que realmente rota.
Promos “a ciegas” que traen volumen pero no rentabilidad.
Experiencia irregular cuando el equipo cambia y no hay capacitación continua.
Cómo se integra al día a día
En sala: el comensal ve recomendaciones “vivas” en el menú digital y puede cerrar cuenta sin esperar.
En cocina: tickets priorizados según tiempos y complejidad; alertas si se disparan los minutos de preparación.
En gerencia: un resumen que explica qué pasó, por qué y qué hacer (precios, porciones, combos, horarios).
En marketing: campañas automáticas por segmentos (frecuentes, recuperables, ticket alto/bajo) con pruebas A/B.
Por qué puede mover la aguja
Otto no solo muestra datos: propone acciones y las ejecuta dentro del flujo existente. Ese salto —de mirar un dashboard a cambiar una regla de precio o un combo— es el que impacta merma, ticket y rotación.
Expansión regional y enfoque de producto
Cluvi planea llevar Otto a nuevos mercados en LatAm, con prioridad en ciudades donde ya opera su stack de pedidos, pagos y CRM. La hoja de ruta apunta a:
Más conectores (POS, inventario, delivery).
Modelos de demanda por hora y clima para prep y staffing.
Mecanismos de autonomía supervisada: el gerente decide qué puede accionar Otto sin aprobación manual.
Retos en el camino
Datos desordenados: sin insumos/costos actualizados, la IA acierta menos.
Cambio cultural: pasar de intuición a decisiones basadas en dato exige disciplina.
Privacidad y seguridad: acceso por roles, trazabilidad de cada recomendación y auditoría constante.
Qué deberían mirar los operadores
Tasa de adopción de las sugerencias (en sala y en cocina).
Impacto en margen por plato y en ticket promedio por franja horaria.
Tiempo de ticket y su variabilidad durante picos.
Recompra y activación de clientes recuperados por campañas de Otto.
Si Cluvi logra que Otto sea útil desde la primera semana, con acciones simples y medibles, puede convertirse en la capa invisible que mantiene la casa en orden: menos improvisación, más consistencia y una experiencia que se siente mejor para el cliente y más rentable para el negocio.