Viešbučių ir restoranų verslas remiasi derinamu numatomo darbo ir darbo, kuris atsiranda tik konkrečiu momentu. Grafikų sudarymas, pirkimų stebėjimas, atsargų skaičiavimas, rezervacijų apdorojimas, sąskaitų tikrinimas: tai darbas, kuris kartojasi ir kurio rezultatas daugiausia priklauso nuo taisyklių ir istorinių modelių. Be to, yra darbas, kuris vyksta tuo metu, kai svečias atvyksta, virtuvė patiria spaudimą arba prie durų stovi grupė be rezervacijos. Ši antroji dalis dažnai lemia patirtį, pagal kurią svečias vertina įstaigą, o pirmoji dalis lemia, ar mėnesio pabaigoje dar liks marža.
Aplinkybės, kurios lemia rezultatą, yra žinomos: užimtumas, kuris kinta priklausomai nuo paros meto ir sezono, personalas, kurį reikia suplanuoti trumpuoju laikotarpiu, tiekėjai su kintamu prieinamumu ir svečias, kuris rezervaciją, užsakymą ar skundą gali pateikti bet kuriuo paros metu. Kas šioje srityje laimėjo iki šiol, tas laimėjo daugiausia dėl žmonių, turėjusių apžvalgą ir gebėjusių greitai reaguoti.
Grafikų planavimas, rezervacijų apdorojimas ir pirminis užklausų tvarkymas yra užduotys, tinkamos perduoti AI: jos yra pasikartojančios, yra daug istorinių duomenų, o sprendimų taisykles galima aiškiai apibrėžti. Ten, kur tai vyksta, keičiasi tai, ką svečias ar tiekėjas suvokia kaip skiriamąjį bruožą. Reagavimo greitis į užsakymą anksčiau priklausė nuo to, kas tuo metu buvo prie telefono; jei sistema į tą užklausą atsako iškart, greitis nebėra skiriamasis veiksnys, nes visi, turintys tą pačią sistemą, yra vienodai greiti.
Kas lieka skiriamuoju bruožu, tai darbas, kuriame AI ne perima užduotį, o padeda žmogui, kuris patvirtina arba atmeta: personalo planas, kurį pasiūlo sistema, bet kurį vadovas koreguoja atsižvelgdamas į tai, kas gali susitvarkyti su sudėtinga grupe, arba meniu pakeitimas, siūlomas pagal pardavimo duomenis, bet kurį virėjas vertina pagal skonį ir sezoną. O tai, kas lieka visiškai žmogiškuoju darbu, yra bendravimas prie stalo, būdas, kaip išsprendžiamas skundas, atmosfera, kurią sukuria personalas salėje. To automatizuoti neįmanoma, nes vertė atsiranda pačiu momentu, o ne modelyje, kurį galima nustatyti iš duomenų.
Greitis, kuriuo tai keičiasi, labai skiriasi priklausomai nuo įmonės. Tinklas su daug padalinių ir daug sandorių duomenų turi pagrindą, kad grafikus ir pirkimus siūlytų sistema; savarankiška įstaiga su nuolatiniu nuolatinių svečių branduoliu dažnai tokio pagrindo neturi ir jai to mažiau reikia, nes vertė ten jau slypi asmeniniame ryšyje. Taigi skirtumas glūdi ne ambicijose, o tame, kiek pasikartojančio darbo ir duomenų yra prieinama, kad būtų galima ant jų statyti.
Jei pristatymo laiką, reagavimo greitį ar prieinamumą vis labiau lemia sistemos, tai nebėra skiriamasis teiginys, kai tik konkurentai naudoja tas pačias sistemas. Įstaiga, kuri vis dar teigia laimi dėl rezervacijos patvirtinimo greičio, nors tas greitis dabar visur vienodas, iš tikrųjų nelaimi šioje dimensijoje, tik taip mano. Būtent čia palyginimas su panašių įmonių grupe yra vertingas: ne tam, kad patvirtintų tai, ką įmonė jau mano, o kad parodytų, kuri dimensija dar tebeišskiria, o kuri – jau nebe.
Ta pati dinamika savaip pasireiškia ir kitose srityse, kaip matyti pokytyje agrariniame sektoriuje, kur AI perima darbą ir pasekmėse poilsio sektoriui, kai rezervacijų ir planavimo darbą perima sistemos. IT sektoriuje, kuriame tokia automatizacija egzistuoja jau ilgiau, gerai matyti, kurios dimensijos ten pirmiausia prarado savo skiriamąjį pobūdį, žr. laimimų dimensijų analizę IT sektoriuje, kai AI perima darbą.
Pagrindinis klausimas – koks darbas konkrečioje viešbučių ir restoranų įmonėje iš tiesų gali būti perduotas AI, o koks lieka žmogiškuoju darbu – negali būti atsakytas bendrais terminais. Tai skiriasi priklausomai nuo įmonės, nuo turimų duomenų, jau veikiančių sistemų ir paties darbo pobūdžio. FTE TO AI darbo skenavimas atsako į šį klausimą kiekvienai užduočiai atskirai, nedarant prielaidų apie rezultatą.
Papildomas sunkumas viešbučių ir restoranų sektoriuje yra tas, kad konkurentai retai skelbia duomenis apie užimtumą, maržas ar apdorojimo laiką. Kas nori sužinoti, kuo konkurentas iš tikrųjų yra pranašesnis, turi remtis tuo, kas matoma: atsiliepimais, laukimo laiku, darbuotojų kaita, meniu pokyčiais. Kaip skaityti šiuos netiesioginius signalus, aprašyta metode, kaip vertinti konkurentus, neskelbiančius duomenų. Kita problema ta, kad rinkodaros tekstai šiame sektoriuje dažnai panašūs vienas į kitą: visi žada kokybę, svetingumą ir patirtį, dėl to skirtumas žodžiuose tampa nenaudingas kaip atrama, kaip aptarta analizėje, kodėl visi konkurentai skamba vienodai savo pažaduose.
Ką personalo vadovas daro su šiuo pokyčiu užimtumo ir etatų atžvilgiu, priklauso nuo jam taikomų teisinių reikalavimų; tai nėra tema, dėl kurios čia pateikiama nuomonė.
Pirmasis žingsnis – ne investicija, o patikra: kokie teiginiai apie greitį, pasiūlą ar aptarnavimą dabar naudojami siekiant laimėti, ir ar jie vis dar skiriasi, ar jau visur vienodi. Nemokamas dimensijų patikrinimas tai paverčia konkrečiu: nurodote, kuo, jūsų manymu, laimite, ir pamatote, kuriuos iš tų teiginių galima pagrįsti įrodymais. Visas etalonas, su panašių įmonių grupe visose svarbiose dimensijose ir įrodymų matrica kiekvienam įverčiui, šiuo metu kuriamas.