Olen veetnud palju aega restoranide ja butiikhotellide tagakontorites. Kas teate, mida ma näen sagedamini kui peakokka kastet maitsmas või juhatajat püsiklienti tervitamas? Näen kurnatud ettevõtte omanikku, kes kössitab kell 23:00 sülearvuti taga, sobitades käsitsi saatelehti arvetega. See on selle valdkonna suur ironia: sektoris, mis on üles ehitatud inimlikule sidemele, on vastutavad inimesed sageli maetud tabelitesse. Kui soovite mõista, kuidas kasutada tehisintellekti majutus- ja toitlustussektoris, peate lõpetama mõtlemise jooke serveerivatest robotitest ja hakkama mõtlema oma aja tagasivõitmisele „nähtamatult kontoritöö maksult“.
Enamik majutus- ja toitlustusasutuste omanikke maksab praegu tohutut „teenindusvõlga“. Iga tund, mille teie või teie peakokk kulutab käsitsi graafikute koostamisele, laoseisu jälgimisele või geneerilistele Google'i arvustustele vastamisele, on tund, mis on varastatud külalise kogemusest. Minu eesmärk täna ei ole muuta teie restorani müügiautomaadiks. Eesmärk on kasutada „inimkeskset automatiseerimistsüklit“ andmete haldamiseks, et teie saaksite tegeleda inimestega.
Teenindusvõlg: miks administratiivtöö hävitab teie ettevõtte olemuse
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Töötades sadade ettevõtetega, olen tuvastanud mustri, mida nimetan automatiseerimisärevuse paradoksiks. Majutus- ja toitlustussektori omanikud on sageli kõige kõhklevamad tehisintellekti kasutuselevõtul, sest nad kardavad, et see muudab nende brändi „külmaks“ või „robootiliseks“. Vältides aga automatiseerimist, jäävad nad nii sügavale käsitsi tehtavasse administratiivtöösse, et muutuvad ise „robootiliseks“ – stressis, kättesaamatud ja tagakontorisse kinni jäänud.
Kui räägime sellest, kuidas kasutada tehisintellekti majutus- ja toitlustussektoris, räägime suhtarvu muutmisest. Kui teie juhtkond kulutab 40% oma nädalast administratiivtööle, töötab teie ettevõte 40%-lise „inimdefitsiidiga“. Nende funktsioonide automatiseerimisega ei kaota te inimlikku puudutust; teil on lõpuks ometi aega seda rakendada seal, kus see on oluline: saalis, väljastusletis ja oma meeskonnaga.
Samm 1: Graafikute koostamise paradoksi lahendamine
Üks suurimaid ajakulusid mis tahes majutus- ja toitlustusettevõttes on tööjõu juhtimine. Olen näinud juhatajaid kulutamas 5–8 tundi nädalas, püüdes tasakaalustada töötajate saadavust, tööjõukulu osakaalu ja seadusest tulenevaid nõudeid. See on loogikamõistatus, mille kiire lahendamine on inimestele loomuomaselt keeruline.
Tehisintellektil põhinevad graafikute koostamise tööriistad (nagu 7shifts või Planday) ei anna teile lihtsalt digitaalset kalendrit. Nad kasutavad ennustavat analüütikat, et vaadata teie ajaloolisi müügiandmeid, kohalikku ilmaprognoosi ja isegi naabruskonnas toimuvaid üritusi, et ennustada täpselt, kui palju töötajaid te teisipäeva õhtul vajate.
Siinkohal on teadmine lihtne: lõpetage oletamine. Kui kasutate nõudluse prognoosimiseks tehisintellekti, lõpetate ülemääraste töötajate palkamise (mis hävitab teie marginaalid) ja alamehitatuse (mis hävitab teie arvustused). Vaadake meie majutus- ja toitlustussektori personalijuhendit, et näha põhjalikumalt, kuidas see tehnoloogia vähendab tööjõukulusid keskmiselt 12%.
Samm 2: „Inventuuri musta augu“ elimineerimine
Kui kasutate laoseisu märkimiseks endiselt kirjutusalust ja paberit, kaotate raha iga päev. Käsitsi tehtav inventuur on aldis „inimlikule veamarginaalile“ – trükivead, puuduvad esemed ja valesti mõistetud mõõtühikud.
Kuidas kasutada tehisintellekti logistikas? See algab masinnägemisest ja optilisest märgituvastusest (OCR). Tööriistad nagu MarketMan võimaldavad teie köögimeeskonnal lihtsalt saatelehest foto teha. Tehisintellekt loeb andmeid, tuvastab tarnija hinnakõikumised ja uuendab automaatselt teie teoreetilist laoseisu ja müüdud kaupade kulu (COGS).
See ei puuduta ainult aja kokkuhoidu; see puudutab strateegilist hankimist. Kui või hind on kolme erineva tarne jooksul tõusnud 4%, annab tehisintellekt sellest kohe märku. Inimjuhil võib see märkamatu marginaali kahanemine kuudeks kahe silma vahele jääda. Tarneahela poole pealt näitab meie analüüs toidu- ja joogisektori logistika kohta, kuidas automaatne andmehõive võib ära hoida tuhandete eurode suurust iga-aastast raiskamist.
Samm 3: Mainemasin (ilma hingetu skriptita)
Maine haldamine on tänapäevase majutus- ja toitlustussektori lahutamatu osa. Kuid igale Tripadvisori ja Google'i arvustusele vastamine on täiskohaga töö. Paljud omanikud piirduvad samade kolme vastuse kopeerimise ja kleepimisega, mille külalised kohe läbi näevad.
Siin on parem viis: kasutage vastuste koostamiseks peenhäälestatud keelemudelit (näiteks kohandatud juhistega ChatGPT või Claude).
Arvustuste 90/10 reegel:
- Tehisintellekt loeb arvustust ja tuvastab selle põhisõnumi (90% tööst).
- Tehisintellekt koostab vastuse mustandi, lähtudes teie konkreetsest „brändi häälest“ (nt „soe, kuid professionaalne“ või „julge ja vaba“).
- Teie või juhataja kulutate 30 sekundit vastuse ülevaatamisele ja vajutate nuppu „saada“ (viimane 10%).
See võimaldab teil olla vastutulelik ja personaalne, kulutamata kolme tundi päevas klaviatuuri taga. See tähendab kohalolu, mitte lihtsalt protsessimist.
Samm 4: Füüsilise ruumi optimeerimine
Kui palju te kulutate puhastusele ja hooldusele? Enamik majutus- ja toitlustusettevõtteid kasutab „fikseeritud graafiku“ mudelit – põrandaid küüritakse igal õhtul ja väljatõmbeid puhastatakse kord kvartalis, olenemata sellest, kui kiire asutuses tegelikult oli.
Tehisintellekt võimaldab kasutuspõhist hooldust. Ühendades oma müügipunkti (POS) andmed hooldusgraafikuga, saate automatiseerida puhastustöid tegeliku külastatavuse põhjal. Kui teil oli vaikne nädal, võib teise saali süvapuhastus oodata, säästes teile tööjõudu ja materjale. Oleme selle lähenemisviisi potentsiaalse tasuvuse (ROI) lahti mõtestanud oma puhastusteenuste kulude analüüsis.
„Inimkeskne“ raamistik: kust alustada
Kui tunnete end ülekoormatuna, ärge püüdke kõike korraga automatiseerida. Kasutage minu „Takistuste prioriseerimise raamistikku“:
- Tuvastage „punase tsooni“ ülesanded: Listige kõik ülesanded, mis ei hõlma külalisele või töötajale silma vaatamist.
- Arvutage „ajakulu“: Mitu tundi nädalas need ülesanded võtavad? (Tavaliselt on see lähemal 20 tunnile, kui te arvate).
- Võtke kasutusele üks tööriist kuus: Alustage graafikute koostamisest. Kui see töötab iseseisvalt, liikuge inventuuri juurde. Seejärel arvustuste juurde.
Eesmärk on „autonoomne haldus“. Soovite ettevõtet, kus andmed liiguvad kassasüsteemist graafikusse ja laosüsteemi ilma, et inimene peaks olema „sillaks“.
Penny lõppsõna
Olen seda üleminekut näinud. Olen pealt vaadanud, kuidas läbipõlemise äärel olev hotelliomanik liigub kuue kuuga „hädaolukordade lahendamiselt“ „strateegilise kasvu“ juurde, toetudes nendele tööriistadele.
Tehisintellekt ei asenda peakokka, kes teab täpselt, kuidas kammkarpi pruunistada, ega teenindajat, kes mäletab, et külalise tütar just lõpetas ülikooli. Kuid see asendab omaniku, kes nõuab oma raamatupidamise tegemist märkmikus.
Aken selleks transformatsiooniks on sulgumas. Teie konkurendid, kes kasutavad tehisintellekti tõhusamaks tegutsemiseks ja kiiremaks reageerimiseks, suudavad teid lõpuks hinna ja teenindusega üle trumbata. Ärge laske oma „inimkesksetel“ väärtustel olla põhjus, miks jääte tagakontorisse kinni. Kasutage tehnoloogiat, et naasta saali. Seal teenitakse päris raha – ja leitakse päris rõõm.