Gostinsko podjetje deluje na kombinaciji predvidljivega dela in dela, ki nastane šele v samem trenutku. Sestavljanje urnikov, spremljanje nabave, štetje zalog, obdelava rezervacij, preverjanje računov: to je delo, ki se ponavlja in katerega izid je v veliki meri določen s pravili in zgodovinskimi vzorci. Poleg tega obstaja delo, ki se zgodi v trenutku, ko gost vstopi, ko je kuhinja pod pritiskom ali ko pred vrati stoji skupina brez rezervacije. Ta drugi del pogosto določa izkušnjo, na podlagi katere gost ocenjuje lokal, prvi del pa določa, ali na koncu meseca ostane še kakšna marža.
Okoliščine, ki usmerjajo izid, so znane: zasedenost, ki se spreminja glede na del dneva in sezono, osebje, ki ga je treba razporediti na kratek rok, dobavitelji z nihajočo razpoložljivostjo in gost, ki lahko rezervacijo, naročilo ali pritožbo vloži kadarkoli čez dan. Kdor v tem zmaguje, je do zdaj to počel predvsem s pomočjo ljudi, ki so imeli pregled in so lahko hitro preklapljali.
Načrtovanje urnikov, obdelava rezervacij in prva obravnava vprašanj so naloge, ki se lahko prepustijo AI-ju: so ponavljajoče se, obstaja veliko zgodovinskih podatkov, pravila odločanja pa je mogoče eksplicitno opredeliti. Kjer se to zgodi, se spremeni tisto, kar gost ali dobavitelj dojema kot razlikovalno. Hitrost odziva na rezervacijo je bila prej vprašanje, kdo je bil takrat na telefonu; če na to vprašanje takoj odgovori sistem, hitrost ni več razlikovalni dejavnik, saj je vsak, ki ima ta sistem, enako hiter.
Kar ostane razlikovalno, je delo, pri katerem AI naloge ne prevzame, temveč podpira človeka, ki odobri ali zavrne: kadrovski razpored, ki ga predlaga sistem, a ga vodja prilagodi glede na to, kdo zna obvladati zahtevno skupino, ali sprememba jedilnika, ki je predlagana na podlagi prodajnih podatkov, a jo kuhar presoja glede na okus in sezono. Popolnoma človeško delo pa ostaja interakcija za mizo, način reševanja pritožbe, vzdušje, ki ga ustvarja osebje v prostoru. Tega ni mogoče avtomatizirati, ker njegova vrednost nastane v samem trenutku, ne v vzorcu, ki bi ga bilo mogoče izpeljati iz podatkov.
Hitrost te spremembe se med podjetji močno razlikuje. Veriga z veliko poslovalnicami in veliko transakcijskimi podatki ima podlago, da urnike in nabavo predlaga sistem; samostojni lokal s stalnim jedrom stalnih gostov te podlage pogosto nima, in tudi manj potrebuje, ker je vrednost tam že v osebnem odnosu. Razlika torej ni v ambiciji, temveč v tem, koliko ponovljivega dela in podatkov je na voljo, na katerih je mogoče graditi.
Če dobavni čas, hitrost odziva ali razpoložljivost vse bolj določajo sistemi, to ni več razlikovalna trditev, brž ko konkurenti uporabljajo iste sisteme. Lokal, ki še vedno trdi, da zmaguje s hitrostjo potrditve rezervacije, medtem ko je ta hitrost zdaj povsod enaka, dejansko ne zmaguje več na tej dimenziji, le še vedno tako misli. Prav tu je vrednost primerjave s skupino primerljivih podjetij: ne v potrjevanju tega, kar podjetje že misli, temveč v tem, da pokaže, katera dimenzija še vedno razlikuje in katera ne več.
Ista dinamika se na svoj način kaže tudi v drugih sektorjih, kot je razvidno v premiku v kmetijskem sektorju, kjer AI prevzema delo in v posledicah za sektor prostega časa, ko se rezervacijsko in načrtovalno delo prevzema. V sektorju IT, kjer tovrstna avtomatizacija obstaja že dlje časa, je dobro razvidno, katere dimenzije so tam prve izgubile svojo razlikovalno moč, kar je razdelano v analizi zmagovalnih dimenzij v sektorju IT, ko AI prevzema delo.
Na temeljno vprašanje, katero delo v določenem gostinskem podjetju je resnično mogoče prepustiti AI-ju in katero delo ostaja človeško, ni mogoče odgovoriti splošno. To se razlikuje od podjetja do podjetja, odvisno od razpoložljivih podatkov, sistemov, ki že delujejo, in same narave dela. Delovna analiza podjetja FTE TO AI na to vprašanje odgovori za vsako nalogo posebej, brez predpostavk o izidu.
Dodatna zapletenost v gostinstvu je, da konkurenti redko objavljajo podatke o zasedenosti, maržah ali časih obdelave. Kdor želi izvedeti, na čem konkurent dejansko dosega boljše rezultate, si mora pomagati s tem, kar je vidno: ocenami, čakalnimi časi, fluktuacijo osebja, spremembami jedilnika. Kako brati te posredne signale, je opisano v pristopu za ocenjevanje konkurentov, ki ne objavljajo podatkov. Druga težava je, da si tržna besedila v tem sektorju pogosto medsebojno podobna: vsi obljubljajo kakovost, gostoljubnost in doživetje, kar razlikovanje z besedami naredi neuporabno kot temelj za pozicioniranje, kot je razdelano v analizi, zakaj vsi konkurenti dajejo enake obljube.
Kaj kadrovski vodja stori s to spremembo v smislu zasedenosti in formacije, sodi pod lastne zakonske zahteve, ki za to veljajo; to ni tema, o kateri se tu podaja stališče.
Prvi korak ni naložba, temveč preverjanje: katere trditve o hitrosti, ponudbi ali storitvi se zdaj uporabljajo za zmagovanje in ali so še vedno razlikovalne ali so medtem povsod enake. Brezplačno preverjanje dimenzij to konkretizira: navedete, na čem menite, da zmagujete, in vidite, katere od teh trditev je mogoče podpreti z dokazi. Celovita primerjalna analiza, s skupino primerljivih podjetij na vseh relevantnih dimenzijah in dokazno matriko za vsako oceno, je v pripravi.