Ēdināšanas uzņēmums darbojas, pamatojoties uz kombināciju no paredzama darba un darba, kas rodas tikai attiecīgajā brīdī. Grafiku sastādīšana, iepirkumu uzraudzība, krājumu skaitīšana, rezervāciju apstrāde, rēķinu pārbaude: tas ir darbs, kas atkārtojas un kura rezultāts lielā mērā ir noteikts noteikumos un vēsturiskos modeļos. Papildus tam ir darbs, kas notiek tajā brīdī, kad ierodas viesis, virtuvē ir spiediens vai bez rezervācijas pie durvīm stāv grupa. Šī otrā daļa bieži nosaka pieredzi, pēc kuras viesis vērtē iestādi, un pirmā daļa nosaka, vai mēneša beigās atlicis kāds peļņas apjoms.
Apstākļi, kas ietekmē rezultātu, ir zināmi: noslogojums, kas mainās pa dienas daļām un sezonām, personāls, kuru jāieplāno īsā termiņā, piegādātāji ar mainīgu pieejamību, un viesis, kurš var iesniegt rezervāciju, pasūtījumu vai sūdzību jebkurā diennakts laikā. Tie, kas šajā jomā uzvar, to līdz šim darīja galvenokārt ar cilvēkiem, kuriem bija pārskats un kas spēja ātri pārorientēties.
Grafiku plānošana, rezervāciju apstrāde un jautājumu pirmā izskatīšana ir uzdevumi, kas ir piemēroti pārņemšanai ar AI: tie ir atkārtojami, par tiem ir daudz vēsturisku datu, un lēmumu pieņemšanas noteikumus var precīzi formulēt. Kur tas notiek, pārbīdās tas, ko viesis vai piegādātājs uzskata par atšķirīgu. Reakcijas ātrums uz rezervāciju bija jautājums par to, kurš tajā brīdī atbildēja pa telefonu; ja sistēma uz šo pieprasījumu atbild tūlītēji, ātrums vairs nav atšķirīgs faktors, jo visi, kam ir šī sistēma, ir vienlīdz ātri.
Tas, kas paliek kā atšķirīgs, ir darbs, kurā AI uzdevumu nepārņem, bet atbalsta ar cilvēku, kurš apstiprina vai noraida: personāla plānojums, ko sistēma ierosina, bet vadītājs pielāgo, pamatojoties uz to, kurš spēj tikt galā ar sarežģītu grupu, vai ēdienkartes izmaiņas, kas tiek ierosinātas, pamatojoties uz pārdošanas datiem, bet šefpavārs tās izvērtē pēc garšas un sezonas. Un tas, kas pilnībā paliek cilvēka darbs, ir mijiedarbība pie galda, veids, kā tiek atrisināta sūdzība, atmosfēra, kuru personāls rada zālē. Tas nav automatizējams, jo tā vērtība rodas tieši attiecīgajā brīdī, ne modelī, ko var izsecināt no datiem.
Ātrums, ar kādu tas mainās, ievērojami atšķiras katram uzņēmumam. Ķēdei ar daudzām filiālēm un daudz transakciju datu ir pamats, lai grafikus un iepirkumus ierosinātu sistēma; savukārt patstāvīgai iestādei ar pastāvīgu regulāro viesu kodolu šī pamata bieži nav, un tā tai arī mazāk noderētu, jo vērtība tur jau atrodas personiskajās attiecībās. Atšķirība tātad nav ambīcijās, bet gan tajā, kāds atkārtojams darbs un dati ir pieejami, lai uz tiem varētu balstīties.
Ja piegādes laiku, reakcijas ātrumu vai pieejamību arvien vairāk nosaka sistēmas, tas vairs nav atšķirīgs apgalvojums, tiklīdz konkurenti izmanto tās pašas sistēmas. Iestāde, kas joprojām apgalvo, ka uzvar ar rezervāciju apstiprinājuma ātrumu, kamēr šis ātrums tagad ir vienāds visur, faktiski neuzvar šajā dimensijā, bet tā domā, ka uzvar. Tieši tāpēc salīdzinājums ar līdzinieku grupu ir vērtīgs: nevis lai apstiprinātu to, ko uzņēmums jau domā, bet lai parādītu, kura dimensija joprojām rada atšķirību un kura vairs nerada.
Šī pati dinamika savā veidā notiek arī citās nozarēs, kā redzams pārbīdē agrārajā sektorā, kur AI pārņem darbu un sekas atpūtas nozarei, ja rezervāciju un plānošanas darbu pārņem. IT nozarē, kur šāda veida automatizācija pastāv jau ilgāku laiku, ir labi redzams, kuras dimensijas tur pirmās zaudēja savu atšķirtspēju, kā parādīts uzvarošo dimensiju analīzē IT nozarē tagad, kad AI pārņem darbu.
Uz pamatjautājumu, kādu darbu konkrētā ēdināšanas uzņēmumā AI tiešām var pārņemt un kāds darbs paliek cilvēka darbs, nav iespējams atbildēt vispārīgos vārdos. Tas ir atšķirīgs katram uzņēmumam, atkarībā no pieejamajiem datiem, sistēmām, kas jau darbojas, un paša darba būtības. FTE TO AI darba skenēšana atbild uz šo jautājumu par katru uzdevumu, neizdarot pieņēmumus par rezultātu.
Papildu sarežģītība ēdināšanas nozarē ir tā, ka konkurenti reti publicē skaitļus par noslogojumu, peļņas normām vai izpildes termiņiem. Tie, kas vēlas zināt, kurā jomā konkurents tiešām rāda labākus rezultātus, ir atkarīgi no tā, kas ir redzams: atsauksmes, gaidīšanas laiki, personāla mainība, ēdienkartes izmaiņas. Kā šos netiešos signālus var interpretēt, ir aprakstīts pieejā konkurentu, kas nepublicē skaitļus, izvērtēšanai. Cita problēma ir tā, ka mārketinga teksti nozarē bieži līdzinās viens otram: visi sola kvalitāti, viesmīlību un pieredzi, kas padara atšķirību vārdos nelietojamu kā pamatu, kā izklāstīts analīzē par to, kāpēc visi konkurenti sola vienu un to pašu.
Tas, ko personāla vadītājs dara ar šo pārbīdi noslogojuma un komplektācijas ziņā, ietilpst savās tiesiskajās prasībās, kas šajā jomā piemērojamas; par to šeit nekāds spriedums netiek izteikts.
Pirmais solis nav investīcija, bet pārbaude: kādi apgalvojumi par ātrumu, piedāvājumu vai servisu tagad tiek izmantoti, lai uzvarētu, un vai tie joprojām ir atšķirīgi vai tagad ir vienādi visur. Bezmaksas dimensiju pārbaude to padara konkrētu: jūs nosaucat, ar ko domājat uzvarēt, un redzat, kuru no šiem apgalvojumiem var pamatot ar pierādījumiem. Pilnā salīdzinošā analīze, kurā ietverta līdzinieku grupa visās attiecīgajās dimensijās un pierādījumu matrica katram vērtējumam, ir izstrādes procesā.