Toitlusettevõte toimib etteaimatava töö ja töö kombinatsioonil, mis tekib alles hetkel endal. Graafikute koostamine, hankimise jälgimine, varude loendamine, broneeringute töötlemine, arvete kontrollimine: see on töö, mis kordub ja mille tulemus on suuresti kindlaks määratud reeglite ja ajalooliste mustritega. Lisaks on olemas töö, mis toimub hetkel, kui külaline saabub, köök on surve all või grupp seisab ilma broneeringuta ukse ees. See teine osa määrab sageli kogemuse, mille alusel külaline ettevõtet hindab, ja see esimene osa määrab, kas kuu lõpus jääb veel marginaali üle.
Asjaolud, mis tulemust suunavad, on teada: hõivatus, mis varieerub päevaosade ja hooaegade lõikes, personal, mida tuleb lühikese etteteatamisajaga planeerida, tarnijad, kelle kättesaadavus varieerub, ning külaline, kes võib broneeringu, tellimuse või kaebuse esitada mis tahes ajal päevast. Kes selles võitis, tegi seda seni peamiselt tänu inimestele, kellel oli ülevaade ja kes said kiiresti ümber lülituda.
Graafikute planeerimine, broneeringute töötlemine ja päringute esmane käsitlemine on ülesanded, mis sobivad ülevõtmiseks AI poolt: need on korduvad, on olemas palju ajaloolisi andmeid ning otsustusreeglid on võimalik selgesõnaliselt sõnastada. Kus see toimub, muutub see, mida külaline või tarnija tajub eristavana. Reageerimiskiirus broneeringule oli varem küsimus sellest, kes sel hetkel telefoni juures oli; kui süsteem vastab sellele küsimusele koheselt, ei ole kiirus enam eristav tegur, sest kõik, kellel see süsteem on, on sama kiired.
See, mis jääb eristavaks, on siis töö, kus AI ei võta ülesannet üle, vaid toetab inimest, kes kinnitab või lükkab tagasi: personaligraafik, mille süsteem pakub välja, kuid mida juht kohandab selle põhjal, kes suudab keerulise grupiga hakkama saada, või menüü muudatus, mis pakutakse välja müügiandmete põhjal, kuid mida kokk hindab maitse ja hooaja järgi. Ja see, mis jääb täielikult inimtööks, on suhtlus laua taga, viis, kuidas kaebus lahendatakse, õhkkond, mida personal saalis loob. Seda ei saa automatiseerida, sest selle väärtus tekib just sellel hetkel endal, mitte mustris, mida saab andmetest tuletada.
Kiirus, millega see muutub, on ettevõtete lõikes väga erinev. Ketil, millel on palju kaupluseid ja palju tehinguandmeid, on alus lasta süsteemil pakkuda graafikuid ja hankeid; iseseisval ettevõttel, millel on kindel püsiklientide tuumik, seda alust sageli ei ole ja sellest ka vähem kasu, kuna väärtus peitub seal juba isiklikus suhtes. Erinevus ei seisne seega ambitsioonis, vaid selles, mis korduvat tööd ja andmeid on saadaval, mille peale üles ehitada.
Kui tarneaeg, reageerimiskiirus või kättesaadavus määratakse üha enam süsteemide poolt, ei ole see enam eristav väide niipea, kui konkurendid kasutavad samu süsteeme. Ettevõte, mis endiselt väidab võitvat broneeringu kinnitamise kiirusega, samal ajal kui see kiirus on vahepeal kõikjal ühesugune, ei võida tegelikult selles dimensioonis, vaid arvab seda ikka veel. Just seal on võrdlus peer group'iga väärtuslik: mitte selleks, et kinnitada seda, mida ettevõte juba arvab, vaid selleks, et näidata, milline dimensioon veel eristab ja milline mitte enam.
Sama dünaamika mängib teistes sektorites omal moel, nagu on näha AI töö ülevõtmise nihkest põllumajandussektoris ja tagajärgedest vaba aja sektorile, kui broneerimis- ja planeerimistöö võetakse üle. IT-sektoris, kus paljud sedalaadi automatiseerimised on juba pikemat aega olemas, on hästi näha, millised dimensioonid seal esimesena kaotasid oma eristusvõime, mille leiate analüüsist võitvate dimensioonide kohta IT-sektoris nüüd, kui AI võtab üle töö.
Aluseks olevale küsimusele, milline töö konkreetses toitlusettevõttes on tegelikult AI poolt üle võetav ja milline töö jääb inimtööks, ei saa üldiselt vastata. See on ettevõtete lõikes erinev, sõltuvalt olemasolevatest andmetest, süsteemidest, mis juba töötavad, ja töö enda olemusest. FTE TO AI töö skaneering vastab sellele küsimusele ülesandepõhiselt, ilma tulemuse kohta eeldusi tegemata.
Täiendav raskus toitlustussektoris on see, et konkurendid avaldavad harva arve hõivatuse, marginaalide või läbivoolu aegade kohta. Kes soovib teada, millega konkurent tegelikult paremini toime tuleb, peab hakkama saama sellega, mis on nähtav: arvustused, ooteajad, personali voolavus, menüü muutused. Kuidas neid kaudseid signaale lugeda, on kirjeldatud lähenemises konkurentide hindamiseks, kes ei avalda arve. Teine probleem on see, et turundustekstid sektoris sarnanevad sageli üksteisele: kõik lubavad kvaliteeti, külalislahkust ja elamust, mis muudab eristumise sõnades kasutuskõlbmatuks, nagu on välja töötatud analüüsis sellest, miks kõik konkurendid teevad samu lubadusi.
Mida personalijuht selle nihkega hõivatuse ja koosseisu osas ette võtab, kuulub omaenda seadusest tulenevate nõuete alla, mis selle kohta kehtivad; see ei ole teema, mille kohta siin seisukohta võetakse.
Esimene samm ei ole investeering, vaid kontroll: millised väited kiiruse, valiku või teeninduse kohta praegu kasutatakse võitmiseks, ja kas need on veel eristavad või juba kõikjal ühesugused. Tasuta dimensioonikontroll teeb selle konkreetseks: te nimetate, millega te arvate võitvat, ja näete, milliseid neist väidetest saab tõenditega kaitsta. Täielik võrdlusanalüüs, mis sisaldab peer group'i kõigil asjakohastel dimensioonidel ja tõendite maatriksit iga hinde kohta, on ettevalmistamisel.